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doi: 10.11999/JEIT230686
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为了减轻背景和遮挡等干扰信息对行人身份重识别(ReID)准确率的影响以及充分利用细粒度和粗粒度信息之间的互补性，该文提出关键细粒度信息指导的多尺度遮挡行人重识别网络。首先，将图像划分为两种不同尺寸的重叠图像块，构建同时包含细粒度和粗粒度信息提取分支的多尺度识别网络，以更好模拟人类观察图像时的多尺度特性以及观察相邻区域时的连续性特性。然后，考虑到细粒度分支能够提取更多的图像细节信息且细粒度和粗粒度信息之间存在一定的共性与差异，进一步通过细粒度注意力模块实现细粒度信息对粗粒度信息学习分支的指导。其中，参与指导的细粒度信息是通过干扰信息剔除(IIE)模块滤除干扰信息后保留的关键信息。最后，通过双次差分获取与行人身份识别相关的关键信息，并通过标签和特征等多维度的联合监督，实现行人身份的预测。在多个公开的行人重识别数据库进行的大量实验证明了该算法的性能优越性以及其中各个模块的有效性和必要性。
为了减轻背景和遮挡等干扰信息对行人身份重识别(ReID)准确率的影响以及充分利用细粒度和粗粒度信息之间的互补性，该文提出关键细粒度信息指导的多尺度遮挡行人重识别网络。首先，将图像划分为两种不同尺寸的重叠图像块，构建同时包含细粒度和粗粒度信息提取分支的多尺度识别网络，以更好模拟人类观察图像时的多尺度特性以及观察相邻区域时的连续性特性。然后，考虑到细粒度分支能够提取更多的图像细节信息且细粒度和粗粒度信息之间存在一定的共性与差异，进一步通过细粒度注意力模块实现细粒度信息对粗粒度信息学习分支的指导。其中，参与指导的细粒度信息是通过干扰信息剔除(IIE)模块滤除干扰信息后保留的关键信息。最后，通过双次差分获取与行人身份识别相关的关键信息，并通过标签和特征等多维度的联合监督，实现行人身份的预测。在多个公开的行人重识别数据库进行的大量实验证明了该算法的性能优越性以及其中各个模块的有效性和必要性。
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doi: 10.11999/JEIT240062
摘要:
数字高程模型(DEM)校正一直是遥感地学研究中的重要内容，近年来蓬勃发展的机器学习新方法为DEM高程误差校正提供了新的解决途径。由于机器学习等人工智能方法依赖大量的训练数据，考虑到目前缺少大区域公开的、统一的、大规模和规范化多源 DEM 高程误差预测数据集，针对数据集缺失的问题，该文公开了多源DEM高程误差预测数据集(DEEP-Dataset)。该数据集包括4个子数据集，分别基于中国广东省研究区域的 数字高程测量的 TerraSAR-X 附加组件(TanDEM-X) DEM和先进陆地观测卫星世界3D-30米(AW3D30) DEM以及澳大利亚北领地研究区域的 航天飞机雷达地形测绘任务(SRTM) DEM和先进星载热发射和反射辐射计全球数字高程模型 (ASTER) DEM构成。其中，广东省研究区域的样本数量约为40 000，北领地研究区域的样本数约量为1 600 000。数据集中的每个样本均由10个特征组成，涵盖了地理空间、地物种类以及地表形态等特征信息。通过设置机器学习模型测试、DEM校正以及特征重要性评估等对比实验，验证了DEEP-Dataset在实际模型训练和DEM校正中的有效性，也证明了该数据集的合理性和丰富性。
数字高程模型(DEM)校正一直是遥感地学研究中的重要内容，近年来蓬勃发展的机器学习新方法为DEM高程误差校正提供了新的解决途径。由于机器学习等人工智能方法依赖大量的训练数据，考虑到目前缺少大区域公开的、统一的、大规模和规范化多源 DEM 高程误差预测数据集，针对数据集缺失的问题，该文公开了多源DEM高程误差预测数据集(DEEP-Dataset)。该数据集包括4个子数据集，分别基于中国广东省研究区域的 数字高程测量的 TerraSAR-X 附加组件(TanDEM-X) DEM和先进陆地观测卫星世界3D-30米(AW3D30) DEM以及澳大利亚北领地研究区域的 航天飞机雷达地形测绘任务(SRTM) DEM和先进星载热发射和反射辐射计全球数字高程模型 (ASTER) DEM构成。其中，广东省研究区域的样本数量约为40 000，北领地研究区域的样本数约量为1 600 000。数据集中的每个样本均由10个特征组成，涵盖了地理空间、地物种类以及地表形态等特征信息。通过设置机器学习模型测试、DEM校正以及特征重要性评估等对比实验，验证了DEEP-Dataset在实际模型训练和DEM校正中的有效性，也证明了该数据集的合理性和丰富性。
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doi: 10.11999/JEIT231108
摘要:
融合先验物理知识的深度时空序列预测方法通常使用偏微分方程(PDE)进行建模，这种做法通常存在两大问题：(1)偏微分方程的近似精度低；(2)无法在循环网络中有效捕捉多种空间尺度的时空特征和时空序列的边缘相关空间信息。为此，该文提出了融合泰勒微分的卷积循环神经网络(TDI-CRNN)。首先，为了提高高阶偏微分方程的近似精度并缓解偏微分方程应用的局限性，设计了一种多阶泰勒近似物理模块。该模块首先使用泰勒展开式对输入序列作微分逼近，再将不同阶数之间的微分卷积层使用微分系数耦合，最后动态调整泰勒展开结果的截断阶数与微分项数。其次，为了捕获循环网络隐藏状态的多种空间尺度特征并更好地捕捉时空序列的边缘相关空间信息，设计了一种多尺度注意力循环模块(MSARM)，在该模块的多尺度卷积空间注意力UNet(即MCSA-UNet)的卷积层中使用了多尺度卷积和空间注意力机制，目的是关注时空序列的局部空间区域。在Moving MNIST, KTH以及CIKM数据集上开展了大量实验，Moving MNIST数据集的均方误差(MSE)指标下降到42.7，结构相似性指数(SSIM)提高到0.912；KTH数据集的SSIM和峰值信噪比(PSNR)分别提高到0.882和29.03；CIKM数据集上的临界成功指数(CSI)提高到0.515。最终的可视化和定量预测结果均验证了TDI-CRNN模型的合理性和有效性。
融合先验物理知识的深度时空序列预测方法通常使用偏微分方程(PDE)进行建模，这种做法通常存在两大问题：(1)偏微分方程的近似精度低；(2)无法在循环网络中有效捕捉多种空间尺度的时空特征和时空序列的边缘相关空间信息。为此，该文提出了融合泰勒微分的卷积循环神经网络(TDI-CRNN)。首先，为了提高高阶偏微分方程的近似精度并缓解偏微分方程应用的局限性，设计了一种多阶泰勒近似物理模块。该模块首先使用泰勒展开式对输入序列作微分逼近，再将不同阶数之间的微分卷积层使用微分系数耦合，最后动态调整泰勒展开结果的截断阶数与微分项数。其次，为了捕获循环网络隐藏状态的多种空间尺度特征并更好地捕捉时空序列的边缘相关空间信息，设计了一种多尺度注意力循环模块(MSARM)，在该模块的多尺度卷积空间注意力UNet(即MCSA-UNet)的卷积层中使用了多尺度卷积和空间注意力机制，目的是关注时空序列的局部空间区域。在Moving MNIST, KTH以及CIKM数据集上开展了大量实验，Moving MNIST数据集的均方误差(MSE)指标下降到42.7，结构相似性指数(SSIM)提高到0.912；KTH数据集的SSIM和峰值信噪比(PSNR)分别提高到0.882和29.03；CIKM数据集上的临界成功指数(CSI)提高到0.515。最终的可视化和定量预测结果均验证了TDI-CRNN模型的合理性和有效性。
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doi: 10.11999/JEIT240297
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随着新兴应用的不断涌现，频谱拥堵问题日益严重。通信雷达一体化(DFRC)是解决频谱拥堵问题的关键技术之一。然而，如何解决通信与雷达之间的相互干扰并实现高通信速率是通信雷达一体化亟待解决的基础难题。该文以多载波互补码分多址技术为基础，设计一种适用于多用户场景的新型通信雷达一体化信号。理论分析和仿真结果表明，与典型的扩频方案相比，所提方案可以实现通信雷达的无扰传输，并具有低的误码率与高的通信速率。
随着新兴应用的不断涌现，频谱拥堵问题日益严重。通信雷达一体化(DFRC)是解决频谱拥堵问题的关键技术之一。然而，如何解决通信与雷达之间的相互干扰并实现高通信速率是通信雷达一体化亟待解决的基础难题。该文以多载波互补码分多址技术为基础，设计一种适用于多用户场景的新型通信雷达一体化信号。理论分析和仿真结果表明，与典型的扩频方案相比，所提方案可以实现通信雷达的无扰传输，并具有低的误码率与高的通信速率。
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doi: 10.11999/JEIT231272
摘要:
在信息时代，信息安全是最不能忽视的重要问题，对密码设备的攻击和防护是该领域的研究热点。近年来，多种对密码设备的攻击已为人所知，其目的都是为了获取设备中的密钥，在众多攻击中，功耗侧信道攻击是最受关注的攻击技术之一 。掩码技术是对抗功耗侧信道攻击的有效方法，然而随着攻击手段的不断进步，一阶掩码的防护已经不足以应对二阶及以上的功耗分析攻击，因此对高阶掩码的研究具有重要的意义。为了提升加密电路抗攻击能力，该文基于秘密共享的思想，对分组密码算法的S盒变换实施了高阶掩码防护——共享型掩码，并基于Ishai等人在Crypto 2003上发表的安全方案(ISW框架)提出了有限域安全乘法的通用设计方法。通过实验表明，该文提出的共享型掩码方案不影响加密算法的功能，同时能抵御一阶和二阶相关功耗分析攻击。
在信息时代，信息安全是最不能忽视的重要问题，对密码设备的攻击和防护是该领域的研究热点。近年来，多种对密码设备的攻击已为人所知，其目的都是为了获取设备中的密钥，在众多攻击中，功耗侧信道攻击是最受关注的攻击技术之一 。掩码技术是对抗功耗侧信道攻击的有效方法，然而随着攻击手段的不断进步，一阶掩码的防护已经不足以应对二阶及以上的功耗分析攻击，因此对高阶掩码的研究具有重要的意义。为了提升加密电路抗攻击能力，该文基于秘密共享的思想，对分组密码算法的S盒变换实施了高阶掩码防护——共享型掩码，并基于Ishai等人在Crypto 2003上发表的安全方案(ISW框架)提出了有限域安全乘法的通用设计方法。通过实验表明，该文提出的共享型掩码方案不影响加密算法的功能，同时能抵御一阶和二阶相关功耗分析攻击。
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doi: 10.11999/JEIT240130
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该文以高空无人机(UAV)飞艇载双光电传感器，无人机载两坐标雷达对航空目标的精确定位跟踪为研究背景，针对参与融合的传感器均无法独立获得目标位置信息导致传统点迹关联、定位方法失效等问题，提出一种基于多平台异构信息融合的航空目标跟踪算法。首先，在坐标系转换的基础上提出基于角度-距离两级点迹关联算法，从而实现多传感器量测关联。其次，提出基于线面交汇融合定位算法，通过最小二乘法、交汇点投影、距离最近点解算及同源数据压缩确定目标的航迹起始位置。在此基础上，利用空基多平台侦察的异构信息，结合传统无迹卡尔曼滤波器(UKF)设计扩维UKF对航空目标进行跟踪。仿真结果表明，该算法实现了对航空高速目标的高精度跟踪。
该文以高空无人机(UAV)飞艇载双光电传感器，无人机载两坐标雷达对航空目标的精确定位跟踪为研究背景，针对参与融合的传感器均无法独立获得目标位置信息导致传统点迹关联、定位方法失效等问题，提出一种基于多平台异构信息融合的航空目标跟踪算法。首先，在坐标系转换的基础上提出基于角度-距离两级点迹关联算法，从而实现多传感器量测关联。其次，提出基于线面交汇融合定位算法，通过最小二乘法、交汇点投影、距离最近点解算及同源数据压缩确定目标的航迹起始位置。在此基础上，利用空基多平台侦察的异构信息，结合传统无迹卡尔曼滤波器(UKF)设计扩维UKF对航空目标进行跟踪。仿真结果表明，该算法实现了对航空高速目标的高精度跟踪。
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doi: 10.11999/JEIT230706
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漫散射传播与极化特性对于准确刻画、掌握毫米波(mmWave)信道传播机理，建立高精度毫米波通信信道模型至关重要。针对毫米波频段建筑材料粗糙面引起的漫散射传播和去极化特性表征不足，缺乏去极化理论模型的问题，该文提出一种基于有效粗糙度理论的漫散射去极化建模方法。从电磁波的极化维度分解粗糙面材料引起的漫散射辐射传播电场，引入去极化指数构建传播模型，利用40～50 GHz频段典型材料的实测数据，研究了功率角度谱、去极化指数和交叉极化鉴别比等漫散射传播及极化特性。结果表明，所提模型能够描述表面粗糙和光滑建筑材料的极化特性，去极化转化率分别高达39%和4%。
漫散射传播与极化特性对于准确刻画、掌握毫米波(mmWave)信道传播机理，建立高精度毫米波通信信道模型至关重要。针对毫米波频段建筑材料粗糙面引起的漫散射传播和去极化特性表征不足，缺乏去极化理论模型的问题，该文提出一种基于有效粗糙度理论的漫散射去极化建模方法。从电磁波的极化维度分解粗糙面材料引起的漫散射辐射传播电场，引入去极化指数构建传播模型，利用40～50 GHz频段典型材料的实测数据，研究了功率角度谱、去极化指数和交叉极化鉴别比等漫散射传播及极化特性。结果表明，所提模型能够描述表面粗糙和光滑建筑材料的极化特性，去极化转化率分别高达39%和4%。
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doi: 10.11999/JEIT230825
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针对传统异常流量检测模型对流量数据时空特性利用率较低从而导致检测模型性能较差的问题，该文提出一种基于融合卷积神经网络(CNN)、多头挤压激励机制(MSE)和双向长短期记忆(BiLSTM)网络的异常流量检测方法MSECNN-BiLSTM。利用1维CNN挖掘空间尺度下的异常流量特征，并引入MSE，多角度自适应特征加权，强化模型全局特征的关联能力。将网络流量的特征输入BiLSTM，捕捉流量数据的时序依赖性，进一步建立网络流量在时间尺度上的关系模型。利用softmax分类器进行预测分类，实验结果验证了所提模型在异常流量检测领域的有效性。
针对传统异常流量检测模型对流量数据时空特性利用率较低从而导致检测模型性能较差的问题，该文提出一种基于融合卷积神经网络(CNN)、多头挤压激励机制(MSE)和双向长短期记忆(BiLSTM)网络的异常流量检测方法MSECNN-BiLSTM。利用1维CNN挖掘空间尺度下的异常流量特征，并引入MSE，多角度自适应特征加权，强化模型全局特征的关联能力。将网络流量的特征输入BiLSTM，捕捉流量数据的时序依赖性，进一步建立网络流量在时间尺度上的关系模型。利用softmax分类器进行预测分类，实验结果验证了所提模型在异常流量检测领域的有效性。
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doi: 10.11999/JEIT230815
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在使用新型非易失性存储阵列进行存内计算的研究中，存内乘法器的延迟往往随着位宽的增加呈指数增长，严重影响计算性能。该文设计一种电压调控自旋轨道矩磁随机存储器(VGSOT-MRAM)单元交叉阵列，并提出一种存内华莱士树乘法器的电路设计方法。所提串联存储单元结构通过电阻求和的方式，有效解决磁存储器单元阻值较低的问题；其次提出基于电压调控自旋轨道矩磁存储器单元交叉阵列的存内计算架构，利用在“读”操作期间实现的5输入多数决定逻辑门，进一步降低华莱士树乘法器的逻辑深度。与现有乘法器设计方法相比，所提方法延迟开销从O(n2)降低为O(log2 n)，在大位宽时延迟更低。
在使用新型非易失性存储阵列进行存内计算的研究中，存内乘法器的延迟往往随着位宽的增加呈指数增长，严重影响计算性能。该文设计一种电压调控自旋轨道矩磁随机存储器(VGSOT-MRAM)单元交叉阵列，并提出一种存内华莱士树乘法器的电路设计方法。所提串联存储单元结构通过电阻求和的方式，有效解决磁存储器单元阻值较低的问题；其次提出基于电压调控自旋轨道矩磁存储器单元交叉阵列的存内计算架构，利用在“读”操作期间实现的5输入多数决定逻辑门，进一步降低华莱士树乘法器的逻辑深度。与现有乘法器设计方法相比，所提方法延迟开销从O(n2)降低为O(log2 n)，在大位宽时延迟更低。
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doi: 10.11999/JEIT230679
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异常检测是维护云数据中心性能的一项重要任务。云数据中心中运行着大量的云服务器以实现各种云计算功能。由于云数据中心的性能取决于云服务的正常运行，因此检测和分析云服务器中的异常至关重要。为此，该文提出一种基于时间序列分解和时空信息提取的云服务器异常检测模型。首先，提出带时空信息提取模块的双向Wasserstein 生成对抗网络算法(BiWGAN-GTN)，该算法在具有梯度惩罚的双向Wasserstein 生成对抗网络(BiWGAN-GP)算法的基础上，将生成器与编码器替换为由图卷积网络(GCN)与时间卷积网络(TCN)组成的时空信息提取模块(GTN)，实现对数据空时信息的提取；其次，提出半监督BiWGAN-GTN算法来识别多维时间序列中的异常，以在训练过程中避免异常数据侵入的风险并增强模型鲁棒性。最后设计多通道BiWGAN-GTN算法-MCBiWGAN-GTN以实现降低数据复杂度并提升模型学习效率的目标。利用带有自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)算法将时序数据分解，然后将不同的分量送入对应通道下的BiWGAN-GTN算法中训练。在真实世界云数据中心数据集Clearwater和MBD上采用精确率、召回率和F1分数这3个性能指标验证了该文所提模型的有效性。实验结果表明，MCBiWGAN-GTN在这两个数据集上的性能稳定并优于所比较的方法。
异常检测是维护云数据中心性能的一项重要任务。云数据中心中运行着大量的云服务器以实现各种云计算功能。由于云数据中心的性能取决于云服务的正常运行，因此检测和分析云服务器中的异常至关重要。为此，该文提出一种基于时间序列分解和时空信息提取的云服务器异常检测模型。首先，提出带时空信息提取模块的双向Wasserstein 生成对抗网络算法(BiWGAN-GTN)，该算法在具有梯度惩罚的双向Wasserstein 生成对抗网络(BiWGAN-GP)算法的基础上，将生成器与编码器替换为由图卷积网络(GCN)与时间卷积网络(TCN)组成的时空信息提取模块(GTN)，实现对数据空时信息的提取；其次，提出半监督BiWGAN-GTN算法来识别多维时间序列中的异常，以在训练过程中避免异常数据侵入的风险并增强模型鲁棒性。最后设计多通道BiWGAN-GTN算法-MCBiWGAN-GTN以实现降低数据复杂度并提升模型学习效率的目标。利用带有自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)算法将时序数据分解，然后将不同的分量送入对应通道下的BiWGAN-GTN算法中训练。在真实世界云数据中心数据集Clearwater和MBD上采用精确率、召回率和F1分数这3个性能指标验证了该文所提模型的有效性。实验结果表明，MCBiWGAN-GTN在这两个数据集上的性能稳定并优于所比较的方法。
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doi: 10.11999/JEIT230721
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针对大型带罩天线阵列系统的辐射特性仿真问题，基于等效原理和波导模式匹配法，建立了多层快速多极子算法的波端口模型，实现了对天线激励源和匹配负载的精确电磁建模，同时提出了一种适用于计算金属介质天线模型的多层快速多极子算法并行策略，通过建立多棵八叉树结构降低了计算过程中各进程间的通信量，实现了对大型带罩天线阵列系统的精确、高效一体化仿真计算。通过与高阶矩量法及有限元-边界积分方程法计算得到的天线方向图、S参数进行对比，验证了该方法的精确性及高效性。
针对大型带罩天线阵列系统的辐射特性仿真问题，基于等效原理和波导模式匹配法，建立了多层快速多极子算法的波端口模型，实现了对天线激励源和匹配负载的精确电磁建模，同时提出了一种适用于计算金属介质天线模型的多层快速多极子算法并行策略，通过建立多棵八叉树结构降低了计算过程中各进程间的通信量，实现了对大型带罩天线阵列系统的精确、高效一体化仿真计算。通过与高阶矩量法及有限元-边界积分方程法计算得到的天线方向图、S参数进行对比，验证了该方法的精确性及高效性。
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doi: 10.11999/JEIT240070
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针对柔性极化阵列天线因其结构实时形变而难以波束重构以及性能受损的问题，该文提出一种基于柔性形变天线的极化波束在线重构技术。首先，基于无人机机翼模型的柔性形变状态进行阵列建模，借助于模态法得到实时形变数据，在线重构天线阵列模型；其次，基于矢量阵列天线的阵元响应，构建3维空间中的柔性阵列信号模型；最后，将循环算法(CA)与2阶锥规划(SOCP)进行深度结合设计以求解最优极化波束重构的动态优化问题。仿真结果表明：在一定的形变范围内，即在环境载荷对不同弧度与角度需求下，该文所提方法能够实现在线天线阵列重构，并根据所测量应变位移数据而实现最优极化波束在线重构，方向图增益、波束宽度以及极化匹配设计均能满足工程应用要求。
针对柔性极化阵列天线因其结构实时形变而难以波束重构以及性能受损的问题，该文提出一种基于柔性形变天线的极化波束在线重构技术。首先，基于无人机机翼模型的柔性形变状态进行阵列建模，借助于模态法得到实时形变数据，在线重构天线阵列模型；其次，基于矢量阵列天线的阵元响应，构建3维空间中的柔性阵列信号模型；最后，将循环算法(CA)与2阶锥规划(SOCP)进行深度结合设计以求解最优极化波束重构的动态优化问题。仿真结果表明：在一定的形变范围内，即在环境载荷对不同弧度与角度需求下，该文所提方法能够实现在线天线阵列重构，并根据所测量应变位移数据而实现最优极化波束在线重构，方向图增益、波束宽度以及极化匹配设计均能满足工程应用要求。
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doi: 10.11999/JEIT230817
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针对数字通信系统中传统误码率评估导致干扰效能评估结果单一的问题，该文提出了一种基于迁移学习和参数优化的干扰效能评估方法。该方法选取各信号处理模块的核心参数作为机器学习的训练指标，并以优劣解距离的评估结果作为分类标准，采用支持向量机训练评估模型。通过改进蚁群算法的全局搜索能力和迁移学习的知识传递特性分别解决了支持向量机中的参数优化问题和训练样本中的数据缺失问题。仿真实验结果表明，掌握源域数据集的支持向量机在模型准确度方面提升4.2%，牺牲初始收敛能力的参数优化与最优解的靠近程度提升4.7%，并且可以应用于数字通信系统的干扰效能评估。
针对数字通信系统中传统误码率评估导致干扰效能评估结果单一的问题，该文提出了一种基于迁移学习和参数优化的干扰效能评估方法。该方法选取各信号处理模块的核心参数作为机器学习的训练指标，并以优劣解距离的评估结果作为分类标准，采用支持向量机训练评估模型。通过改进蚁群算法的全局搜索能力和迁移学习的知识传递特性分别解决了支持向量机中的参数优化问题和训练样本中的数据缺失问题。仿真实验结果表明，掌握源域数据集的支持向量机在模型准确度方面提升4.2%，牺牲初始收敛能力的参数优化与最优解的靠近程度提升4.7%，并且可以应用于数字通信系统的干扰效能评估。
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doi: 10.11999/JEIT231388
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基于时隙ALOHA(S-ALOHA)的免授权上行随机接入能够显著降低卫星物联网(IoT)中的接入时延和复杂度。然而，随着物联网用户数量的增加，S-ALOHA碰撞概率会显著增加，从而影响系统性能。该文针对卫星物联网中存在海量设备上行接入的场景，专注于研究物联网终端的功率资源控制，以实现最大化系统和速率的目标。具体而言，该文提出基于S-ALOHA的柔性多址接入。当系统中存在碰撞时，采用非正交多址技术进行传输，从而避免了用户信息反复重传的问题，降低了传输时延。为了在终端功率受限的情况下实现系统和速率的最大化，该文将序列决策问题建模为马尔可夫决策过程，并采用优势演员-评论家算法(A2C)进行求解。仿真结果表明，所提出的柔性多址接入技术能够在海量物联网终端的场景下有效保证终端的接入成功率。同时，基于A2C的资源分配算法相较于传统的资源分配算法表现更为优越。
基于时隙ALOHA(S-ALOHA)的免授权上行随机接入能够显著降低卫星物联网(IoT)中的接入时延和复杂度。然而，随着物联网用户数量的增加，S-ALOHA碰撞概率会显著增加，从而影响系统性能。该文针对卫星物联网中存在海量设备上行接入的场景，专注于研究物联网终端的功率资源控制，以实现最大化系统和速率的目标。具体而言，该文提出基于S-ALOHA的柔性多址接入。当系统中存在碰撞时，采用非正交多址技术进行传输，从而避免了用户信息反复重传的问题，降低了传输时延。为了在终端功率受限的情况下实现系统和速率的最大化，该文将序列决策问题建模为马尔可夫决策过程，并采用优势演员-评论家算法(A2C)进行求解。仿真结果表明，所提出的柔性多址接入技术能够在海量物联网终端的场景下有效保证终端的接入成功率。同时，基于A2C的资源分配算法相较于传统的资源分配算法表现更为优越。
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doi: 10.11999/JEIT230700
摘要:
近年来，时间调制阵列因其优越的矢量调控性能受到广泛关注。基于时间调制方法，该文提出一种可重构后向散射通信系统。该系统中后向散射节点将多类数字调制符号映射至控制信号波形的谐波分量中，以该波形控制后向散射节点对基站端来波的散射与吸收态；接收机采样后向散射信号并提取控制信号波形后，通过傅里叶变换计算谐波分量并恢复后向散射节点发射的数字调制符号。仿真结果验证了几种谐波解调方法的性能及与理论值的一致性。基于幅度、相位键控及正交振幅调制的可重构后向散射传输实验验证了所提系统和方法的可行性。相比较而言，该后向散射通信系统具有功耗低、结构简单、多类数字调制方式可重构的特点。
近年来，时间调制阵列因其优越的矢量调控性能受到广泛关注。基于时间调制方法，该文提出一种可重构后向散射通信系统。该系统中后向散射节点将多类数字调制符号映射至控制信号波形的谐波分量中，以该波形控制后向散射节点对基站端来波的散射与吸收态；接收机采样后向散射信号并提取控制信号波形后，通过傅里叶变换计算谐波分量并恢复后向散射节点发射的数字调制符号。仿真结果验证了几种谐波解调方法的性能及与理论值的一致性。基于幅度、相位键控及正交振幅调制的可重构后向散射传输实验验证了所提系统和方法的可行性。相比较而言，该后向散射通信系统具有功耗低、结构简单、多类数字调制方式可重构的特点。
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2024, 46(5): 1529-1545.
doi: 10.11999/JEIT231285
摘要:
随着人工智能技术的广泛应用，面向智能计算的算力需求呈井喷式增长。目前芯片的快速发展已经逼近其工艺制程的瓶颈，同时功耗也不断增加，因此高速、高能效的智能计算硬件研究是一个重要方向。以光子电路神经网络和全光衍射神经网络为代表的计算架构因其计算快、功耗低等优势而受到广泛关注。该文回顾了光神经网络的代表性工作，通过3维衍射神经网络和光神经网络芯片化发展两条主线进行介绍，同时，针对光学衍射神经网络和光子神经网络芯片面临的瓶颈和挑战，如网络规模和集成度等，分析比较它们的特点、性能和各自的优劣势。其次，考虑到通用化的发展需求，该文进一步讨论神经形态计算硬件的可编程设计，并在各个部分中介绍了一些可编程神经网络的代表性工作。除了光波段的智能神经网络，本文还讨论了微波衍射神经网络的发展和应用，展示了其可编程能力。最后介绍智能神经形态计算的未来方向和发展趋势，及其在无线通信、信息处理和传感方面的潜在应用。
随着人工智能技术的广泛应用，面向智能计算的算力需求呈井喷式增长。目前芯片的快速发展已经逼近其工艺制程的瓶颈，同时功耗也不断增加，因此高速、高能效的智能计算硬件研究是一个重要方向。以光子电路神经网络和全光衍射神经网络为代表的计算架构因其计算快、功耗低等优势而受到广泛关注。该文回顾了光神经网络的代表性工作，通过3维衍射神经网络和光神经网络芯片化发展两条主线进行介绍，同时，针对光学衍射神经网络和光子神经网络芯片面临的瓶颈和挑战，如网络规模和集成度等，分析比较它们的特点、性能和各自的优劣势。其次，考虑到通用化的发展需求，该文进一步讨论神经形态计算硬件的可编程设计，并在各个部分中介绍了一些可编程神经网络的代表性工作。除了光波段的智能神经网络，本文还讨论了微波衍射神经网络的发展和应用，展示了其可编程能力。最后介绍智能神经形态计算的未来方向和发展趋势，及其在无线通信、信息处理和传感方面的潜在应用。
2024, 46(5): 1546-1569.
doi: 10.11999/JEIT231300
摘要:
密文检索技术旨在提供密态数据查询服务，提高密文数据的可用性。但目前大多数机制仍存在不同程度的额外信息泄露，容易被攻击者捕获用于恢复明文信息与查询条件。如何强化密文检索中的隐私保护特性，实现信息泄露最小化已成为研究者关注的重点目标。近年来，随着硬件芯片技术与新型密码技术的快速发展，隐私保护密文检索研究方面涌现出了一批新成果，该文主要围绕多样化密文检索、基于可信执行环境的密文检索、隐匿信息检索等研究热点展开阐述，并总结了未来发展趋势。
密文检索技术旨在提供密态数据查询服务，提高密文数据的可用性。但目前大多数机制仍存在不同程度的额外信息泄露，容易被攻击者捕获用于恢复明文信息与查询条件。如何强化密文检索中的隐私保护特性，实现信息泄露最小化已成为研究者关注的重点目标。近年来，随着硬件芯片技术与新型密码技术的快速发展，隐私保护密文检索研究方面涌现出了一批新成果，该文主要围绕多样化密文检索、基于可信执行环境的密文检索、隐匿信息检索等研究热点展开阐述，并总结了未来发展趋势。
2024, 46(5): 1570-1581.
doi: 10.11999/JEIT240143
摘要:
该文首次报道了一种极简构架的5G毫米波反向阵设计原理及其CMOS芯片实现技术。该毫米波反向阵极简构架，利用次谐波混频器提供相位共轭和阵列反向功能，无需移相电路及波束控制系统，便可实现波束自动回溯移动通信功能。该文采用国产0.18 μm CMOS工艺研制了5G毫米波反向阵芯片，包括发射前端、接收前端及跟踪锁相环等核心模块，其中发射及接收前端芯片采用次谐波混频及跨导增强等技术，分别实现了19.5 dB和18.7 dB的实测转换增益。所实现的跟踪锁相环芯片具备双模工作优势，可根据不同参考信号支持幅度调制及相位调制，实测输出信号相噪优于–125 dBc/Hz@100 kHz。该文给出的测试结果验证了所提5G毫米波反向阵通信架构及其CMOS芯片实现的可行性，从而为5G/6G毫米波通信探索了一种架构极简、成本极低、拓展性强的新方案。
该文首次报道了一种极简构架的5G毫米波反向阵设计原理及其CMOS芯片实现技术。该毫米波反向阵极简构架，利用次谐波混频器提供相位共轭和阵列反向功能，无需移相电路及波束控制系统，便可实现波束自动回溯移动通信功能。该文采用国产0.18 μm CMOS工艺研制了5G毫米波反向阵芯片，包括发射前端、接收前端及跟踪锁相环等核心模块，其中发射及接收前端芯片采用次谐波混频及跨导增强等技术，分别实现了19.5 dB和18.7 dB的实测转换增益。所实现的跟踪锁相环芯片具备双模工作优势，可根据不同参考信号支持幅度调制及相位调制，实测输出信号相噪优于–125 dBc/Hz@100 kHz。该文给出的测试结果验证了所提5G毫米波反向阵通信架构及其CMOS芯片实现的可行性，从而为5G/6G毫米波通信探索了一种架构极简、成本极低、拓展性强的新方案。
2024, 46(5): 1582-1590.
doi: 10.11999/JEIT240202
摘要:
随着高分辨率卫星遥感图像成为认知地理空间不可或缺的重要手段，卫星遥感图像在城市建图、生态监测和导航等领域发挥着日益重要的作用，利用卫星遥感图像进行地球表面大规模3维重建成为了计算机视觉和摄影测量领域的研究热点。神经辐射场(NeRF)利用可微渲染学习场景的隐式表示，在复杂场景新视图合成任务中实现了逼真的视觉效果，并在3维场景重建和渲染领域获得了极大的关注。近期的研究主要集中在利用神经辐射场技术，从卫星遥感图像中提取场景表示及其重建。面向卫星遥感图像的神经辐射场方法主要集中在光线空间优化、场景表示优化以及模型高效训练3方面。该文全面归纳了神经辐射场技术在卫星遥感应用中的最新进展。首先介绍神经辐射场技术的基本概念及相关数据集。然后提出一个面向卫星遥感图像的神经辐射场方法分类框架，用于系统性地回顾和整理该技术在卫星遥感领域的研究进展。接着详述了神经辐射场技术在实际卫星遥感场景应用中的相关成果。最后，基于当前研究所面临的问题和挑战进行分析和讨论，同时对未来的发展趋势和研究方向进行了展望。
随着高分辨率卫星遥感图像成为认知地理空间不可或缺的重要手段，卫星遥感图像在城市建图、生态监测和导航等领域发挥着日益重要的作用，利用卫星遥感图像进行地球表面大规模3维重建成为了计算机视觉和摄影测量领域的研究热点。神经辐射场(NeRF)利用可微渲染学习场景的隐式表示，在复杂场景新视图合成任务中实现了逼真的视觉效果，并在3维场景重建和渲染领域获得了极大的关注。近期的研究主要集中在利用神经辐射场技术，从卫星遥感图像中提取场景表示及其重建。面向卫星遥感图像的神经辐射场方法主要集中在光线空间优化、场景表示优化以及模型高效训练3方面。该文全面归纳了神经辐射场技术在卫星遥感应用中的最新进展。首先介绍神经辐射场技术的基本概念及相关数据集。然后提出一个面向卫星遥感图像的神经辐射场方法分类框架，用于系统性地回顾和整理该技术在卫星遥感领域的研究进展。接着详述了神经辐射场技术在实际卫星遥感场景应用中的相关成果。最后，基于当前研究所面临的问题和挑战进行分析和讨论，同时对未来的发展趋势和研究方向进行了展望。
2024, 46(5): 1591-1603.
doi: 10.11999/JEIT240032
摘要:
面向未来全球泛在连接通信需求，卫星通信对补盲通信覆盖盲区、增强无处不在的覆盖起到了至关重要的作用。手机直连卫星(DS)技术作为未来6G网络中实现全球天地融合、万物智联的一种技术手段，已成为近两年全球范围内的发展热点，得到学术界和产业界的广泛关注。该文介绍了手机直连卫星技术国内外发展现状和主流的技术路线，分析了手机直连卫星技术在频率资源使用受限、手机直连卫星宽带业务要求、海量用户业务时变非均匀分布、低轨卫星高动态影响以及手机高密度集成等方面遇到的发展挑战，并提出星地同频共用、超大阵面星载多波束天线、星地多维资源管控、适应卫星高动态的空口体制、极窄密集波束按需调度、高集成小型化手机设计等关键解决方案，最后对该文内容做了简要总结。
面向未来全球泛在连接通信需求，卫星通信对补盲通信覆盖盲区、增强无处不在的覆盖起到了至关重要的作用。手机直连卫星(DS)技术作为未来6G网络中实现全球天地融合、万物智联的一种技术手段，已成为近两年全球范围内的发展热点，得到学术界和产业界的广泛关注。该文介绍了手机直连卫星技术国内外发展现状和主流的技术路线，分析了手机直连卫星技术在频率资源使用受限、手机直连卫星宽带业务要求、海量用户业务时变非均匀分布、低轨卫星高动态影响以及手机高密度集成等方面遇到的发展挑战，并提出星地同频共用、超大阵面星载多波束天线、星地多维资源管控、适应卫星高动态的空口体制、极窄密集波束按需调度、高集成小型化手机设计等关键解决方案，最后对该文内容做了简要总结。
2024, 46(5): 1604-1612.
doi: 10.11999/JEIT231288
摘要:
三模冗余(TMR)作为如今集成电路可靠性领域中最为常用且有效的软错误加固技术，在满足高容错要求之时，不可避免地牺牲了庞大的硬件损耗。为实现面积、功耗等硬件性能和容错电路加固能力的折中考虑，适应低成本高可靠性加固的时代需求，针对基于近似计算的三模冗余加固技术(ATMR)进行研究，该文提出一种基于近似门单元(ApxLib)的动态调整多目标优化框架(ApxLib+DAMOO)。首先，其基本优化框架采用非支配排序遗传算法(NSGA-II)实现， 通过极性分析与预创建的近似库对电路实现快速近似。随后，该框架提出动态概率调整和极性扩张两种创新机制，根据可测性分析对遗传算法中门单元的突变概率进行动态更新，对双向门单元进行定向识别和重构，以实现寻优效率和寻优效果的双重优化。实验结果表明，该文提出的优化框架与传统NSGA-II相比，在相同硬件损耗下可实现最大10%～20%的额外软错误率(SER)降低，且其执行时间平均降低18.7%。
三模冗余(TMR)作为如今集成电路可靠性领域中最为常用且有效的软错误加固技术，在满足高容错要求之时，不可避免地牺牲了庞大的硬件损耗。为实现面积、功耗等硬件性能和容错电路加固能力的折中考虑，适应低成本高可靠性加固的时代需求，针对基于近似计算的三模冗余加固技术(ATMR)进行研究，该文提出一种基于近似门单元(ApxLib)的动态调整多目标优化框架(ApxLib+DAMOO)。首先，其基本优化框架采用非支配排序遗传算法(NSGA-II)实现， 通过极性分析与预创建的近似库对电路实现快速近似。随后，该框架提出动态概率调整和极性扩张两种创新机制，根据可测性分析对遗传算法中门单元的突变概率进行动态更新，对双向门单元进行定向识别和重构，以实现寻优效率和寻优效果的双重优化。实验结果表明，该文提出的优化框架与传统NSGA-II相比，在相同硬件损耗下可实现最大10%～20%的额外软错误率(SER)降低，且其执行时间平均降低18.7%。
2024, 46(5): 1613-1631.
doi: 10.11999/JEIT231224
摘要:
针对空天地一体化接入网络，该文在总结相关研究的基础上，阐述了未来空天地一体化接入架构的关键技术，分析了空口技术、多址技术、干扰分析、计算技术和人工智能(AI)技术等几个重点方向的研究进展，提出了多种接入形式并存的灵活性网络架构。针对6G全域融合网络接入的重点研究问题，结合用户的服务质量需求，构建了一体化AI赋能架构，提出了大规模混合多址接入及弹性资源适配策略。基于网络架构立体化、网络协同传输、一体化网络资源管理、未来空天地接入技术以及网络协同计算等未来重点研究方向进行了讨论和展望。
针对空天地一体化接入网络，该文在总结相关研究的基础上，阐述了未来空天地一体化接入架构的关键技术，分析了空口技术、多址技术、干扰分析、计算技术和人工智能(AI)技术等几个重点方向的研究进展，提出了多种接入形式并存的灵活性网络架构。针对6G全域融合网络接入的重点研究问题，结合用户的服务质量需求，构建了一体化AI赋能架构，提出了大规模混合多址接入及弹性资源适配策略。基于网络架构立体化、网络协同传输、一体化网络资源管理、未来空天地接入技术以及网络协同计算等未来重点研究方向进行了讨论和展望。
2024, 46(5): 1632-1644.
doi: 10.11999/JEIT240074
摘要:
文本到视频生成旨在根据用户给定的文本描述生成语义一致、内容真实、时序连贯且符合逻辑的视频。该文首先介绍了文本到视频生成领域的研究现状，详细介绍了3类主流的文本到视频生成方法：基于循环网络与生成对抗网络(GAN)的生成方法，基于Transformer的生成方法和基于扩散模型的生成方法。这3类生成方法在视频生成任务上各有优劣：基于循环网络与生成对抗网络的生成方法能生成较高分辨率和时长的视频，但难以生成复杂的开放域视频；基于Transformer的生成方法有能力生成复杂的开放域视频，但受限于Transformer模型单向偏置、累计误差等问题，难以生成高保真视频；扩散模型具有很好的泛化性，但受制于推理速度和高昂的内存消耗，难以生成高清的长视频。然后，该文介绍了文本到视频生成领域的评测基准和指标，并分析比较了现有主流方法的性能。最后，展望了未来可能的研究方向。
文本到视频生成旨在根据用户给定的文本描述生成语义一致、内容真实、时序连贯且符合逻辑的视频。该文首先介绍了文本到视频生成领域的研究现状，详细介绍了3类主流的文本到视频生成方法：基于循环网络与生成对抗网络(GAN)的生成方法，基于Transformer的生成方法和基于扩散模型的生成方法。这3类生成方法在视频生成任务上各有优劣：基于循环网络与生成对抗网络的生成方法能生成较高分辨率和时长的视频，但难以生成复杂的开放域视频；基于Transformer的生成方法有能力生成复杂的开放域视频，但受限于Transformer模型单向偏置、累计误差等问题，难以生成高保真视频；扩散模型具有很好的泛化性，但受制于推理速度和高昂的内存消耗，难以生成高清的长视频。然后，该文介绍了文本到视频生成领域的评测基准和指标，并分析比较了现有主流方法的性能。最后，展望了未来可能的研究方向。
2024, 46(5): 1645-1657.
doi: 10.11999/JEIT231188
摘要:
当前，人工智能系统在诸多领域都取得了巨大的成功，其中深度学习技术发挥了关键作用。然而，尽管深度神经网络具有强大的推理识别能力，但是依然容易受到对抗样本的攻击，表现出了脆弱性。对抗样本是经过特殊设计的输入数据，能够攻击并误导深度学习模型的输出。随着激光雷达等3维传感器的快速发展，使用深度学习技术解决3维领域的各种智能任务也越来越受到重视。采用深度学习技术处理3维点云数据的人工智能系统的安全性和鲁棒性至关重要，如基于深度学习的自动驾驶3维目标检测与识别技术。为了分析3维点云对抗样本对深度神经网络的攻击方式，揭示3维对抗样本对深度神经网络的干扰机制，该文总结了基于3维点云深度神经网络模型的对抗攻击方法的研究进展。首先，介绍了对抗攻击的基本原理和实现方法，然后，总结并分析了3维点云的数字域对抗攻击和物理域对抗攻击，最后，讨论了3维点云对抗攻击面临的挑战和未来的研究方向。
当前，人工智能系统在诸多领域都取得了巨大的成功，其中深度学习技术发挥了关键作用。然而，尽管深度神经网络具有强大的推理识别能力，但是依然容易受到对抗样本的攻击，表现出了脆弱性。对抗样本是经过特殊设计的输入数据，能够攻击并误导深度学习模型的输出。随着激光雷达等3维传感器的快速发展，使用深度学习技术解决3维领域的各种智能任务也越来越受到重视。采用深度学习技术处理3维点云数据的人工智能系统的安全性和鲁棒性至关重要，如基于深度学习的自动驾驶3维目标检测与识别技术。为了分析3维点云对抗样本对深度神经网络的攻击方式，揭示3维对抗样本对深度神经网络的干扰机制，该文总结了基于3维点云深度神经网络模型的对抗攻击方法的研究进展。首先，介绍了对抗攻击的基本原理和实现方法，然后，总结并分析了3维点云的数字域对抗攻击和物理域对抗攻击，最后，讨论了3维点云对抗攻击面临的挑战和未来的研究方向。
2024, 46(5): 1658-1671.
doi: 10.11999/JEIT231201
摘要:
该文综述了多模态通信作为一种能够同时交互多种模态形式的信息转移方式在不同应用场景下的重要性及其未来在6G无线通信技术中的发展前景。首先，将多模态通信分为3类，并探讨了其在这些领域中的关键作用。随后，针对6G无线通信系统可能面临的通信、感知、计算和存储资源限制以及跨域资源管理问题进行了深入剖析，指出未来的6G无线多模态通信将实现通感算存的深度融合和通信能力的提升。在多模态通信实现过程中，必须考虑多个环节，包括多发送端处理、传输技术和接收端处理等，以解决多模态语料库构建、多模态信息压缩、传输、干扰处理、降噪、对齐、融合和扩充等方面的挑战，以及资源管理问题。最后，强调了6G网络的跨域多模态信息转移、互补和协同的重要性，这将更好地整合和应用海量异构信息，以满足未来高速、低延迟、智能互联的通信需求。
该文综述了多模态通信作为一种能够同时交互多种模态形式的信息转移方式在不同应用场景下的重要性及其未来在6G无线通信技术中的发展前景。首先，将多模态通信分为3类，并探讨了其在这些领域中的关键作用。随后，针对6G无线通信系统可能面临的通信、感知、计算和存储资源限制以及跨域资源管理问题进行了深入剖析，指出未来的6G无线多模态通信将实现通感算存的深度融合和通信能力的提升。在多模态通信实现过程中，必须考虑多个环节，包括多发送端处理、传输技术和接收端处理等，以解决多模态语料库构建、多模态信息压缩、传输、干扰处理、降噪、对齐、融合和扩充等方面的挑战，以及资源管理问题。最后，强调了6G网络的跨域多模态信息转移、互补和协同的重要性，这将更好地整合和应用海量异构信息，以满足未来高速、低延迟、智能互联的通信需求。
2024, 46(5): 1672-1683.
doi: 10.11999/JEIT231045
摘要:
面对第6代移动通信(6G)网络立体覆盖的互联感知需求和无线设备广泛接入造成的频谱稀缺问题，基于无人机(UAV)的机动性和智能反射面(IRS)重构无线传播环境特性的多维扩展通感一体化可实现立体网络空间中通信和感知功能的相互协同，有效提升频谱效率和硬件资源的利用率，满足6G万物智联的无线网络愿景。该文针对6G多维扩展通感一体化网络架构展开综述。首先，概述了 6G网络愿景和通感一体化的理论基础，并讨论基于UAV和IRS多维扩展通感一体化的应用场景、发展趋势和性能指标。然后，探讨了超大规模多输入多输出天线、太赫兹、无线携能通信、人工智能、隐蔽通信和有源反射面等6G关键前沿技术在基于无人机和智能反射面多维扩展通感一体化网络中的潜在应用。最后，展望了未来6G多维扩展通感一体化的发展方向及关键技术挑战。
面对第6代移动通信(6G)网络立体覆盖的互联感知需求和无线设备广泛接入造成的频谱稀缺问题，基于无人机(UAV)的机动性和智能反射面(IRS)重构无线传播环境特性的多维扩展通感一体化可实现立体网络空间中通信和感知功能的相互协同，有效提升频谱效率和硬件资源的利用率，满足6G万物智联的无线网络愿景。该文针对6G多维扩展通感一体化网络架构展开综述。首先，概述了 6G网络愿景和通感一体化的理论基础，并讨论基于UAV和IRS多维扩展通感一体化的应用场景、发展趋势和性能指标。然后，探讨了超大规模多输入多输出天线、太赫兹、无线携能通信、人工智能、隐蔽通信和有源反射面等6G关键前沿技术在基于无人机和智能反射面多维扩展通感一体化网络中的潜在应用。最后，展望了未来6G多维扩展通感一体化的发展方向及关键技术挑战。
2024, 46(5): 1684-1702.
doi: 10.11999/JEIT230941
摘要:
低轨卫星(LEO)具备通信时延低、部署成本低、覆盖范围广的特点，已经成为了建设未来空天地一体化网络的重要组成部分。然而卫星通信中端到端传播距离长、经历衰落复杂、终端移动速度快，其信道特性与地面蜂窝网络信道具有很大差异。基于此，为了对低轨卫星星地信道特性以及信道模型有较为全面的认识，该文总结了目前国际标准组织对星地信道的标准化进展，讨论了星地信道在不同传播位置处的衰落特性，根据建模方法对已有的重要信道模型进行了划分与阐述，最后对未来的工作提出了展望。
低轨卫星(LEO)具备通信时延低、部署成本低、覆盖范围广的特点，已经成为了建设未来空天地一体化网络的重要组成部分。然而卫星通信中端到端传播距离长、经历衰落复杂、终端移动速度快，其信道特性与地面蜂窝网络信道具有很大差异。基于此，为了对低轨卫星星地信道特性以及信道模型有较为全面的认识，该文总结了目前国际标准组织对星地信道的标准化进展，讨论了星地信道在不同传播位置处的衰落特性，根据建模方法对已有的重要信道模型进行了划分与阐述，最后对未来的工作提出了展望。
2024, 46(5): 1703-1715.
doi: 10.11999/JEIT231140
摘要:
未来的第6代(6G)无线通信系统需要支持超大规模的用户需求，且对频谱效率和能源效率的要求越来越高。在此背景下，全息多输入多输出(MIMO)技术由于其具有智能可重构、电磁可调控、高方向性增益、成本低廉和部署灵活等潜力而愈发受到关注。在全息MIMO系统中，大量微小而廉价的天线单元被紧密集成，使其在低硬件成本的情况下能够实现高方向性增益，同时其可以对电磁波进行灵活的调控，从而有效提升了无线通信性能。该文从全息MIMO技术出发，首先简要介绍了全息MIMO的发展过程、技术现状、分类和特点，然后对全息MIMO在视距场景和空间平稳散射的非视距场景的信道模型进行了介绍，最后阐述了全息MIMO面对的挑战和未来趋势，并进行了总结。
未来的第6代(6G)无线通信系统需要支持超大规模的用户需求，且对频谱效率和能源效率的要求越来越高。在此背景下，全息多输入多输出(MIMO)技术由于其具有智能可重构、电磁可调控、高方向性增益、成本低廉和部署灵活等潜力而愈发受到关注。在全息MIMO系统中，大量微小而廉价的天线单元被紧密集成，使其在低硬件成本的情况下能够实现高方向性增益，同时其可以对电磁波进行灵活的调控，从而有效提升了无线通信性能。该文从全息MIMO技术出发，首先简要介绍了全息MIMO的发展过程、技术现状、分类和特点，然后对全息MIMO在视距场景和空间平稳散射的非视距场景的信道模型进行了介绍，最后阐述了全息MIMO面对的挑战和未来趋势，并进行了总结。
2024, 46(5): 1716-1741.
doi: 10.11999/JEIT231195
摘要:
演化计算为代表的群体智能的迅速发展引发了人工智能领域新一轮技术变革。为满足多样化复杂系统应用需求，人工智能越来越趋向于跨级别的智能化、协同化研究。该文提出面向演化计算的群智协同的概念，根据群智协同层级将人工智能跨级别的智能化、协同化研究分为微观协同、中观协同与宏观协同，以群智协同视角对近年来上述分支领域相关研究做出了总结。首先，通过分析决策变量级协同、全局与局部级协同对微观协同进行了阐述。其次，从目标级协同和任务级协同两个维度对中观协同进行了总结。再次，以智能协同系统中存在的空天地海协同、车路云协同和端边云协同对宏观协同展开分析。最后，该文指出了面向演化计算的群智协同领域的研究挑战，并对相关领域发展方向进行了展望。
演化计算为代表的群体智能的迅速发展引发了人工智能领域新一轮技术变革。为满足多样化复杂系统应用需求，人工智能越来越趋向于跨级别的智能化、协同化研究。该文提出面向演化计算的群智协同的概念，根据群智协同层级将人工智能跨级别的智能化、协同化研究分为微观协同、中观协同与宏观协同，以群智协同视角对近年来上述分支领域相关研究做出了总结。首先，通过分析决策变量级协同、全局与局部级协同对微观协同进行了阐述。其次，从目标级协同和任务级协同两个维度对中观协同进行了总结。再次，以智能协同系统中存在的空天地海协同、车路云协同和端边云协同对宏观协同展开分析。最后，该文指出了面向演化计算的群智协同领域的研究挑战，并对相关领域发展方向进行了展望。
2024, 46(5): 1742-1760.
doi: 10.11999/JEIT231207
摘要:
随着海洋资源开发和水下作业的增加，声呐图像水下目标识别已成为热门研究领域。该文全面回顾了该领域的现状和未来趋势。首先，强调了声呐图像水下目标识别的背景和重要性，指出水下环境复杂和样本稀缺增加了任务难度。其次，深入探讨了典型的成像声呐技术，包括前视声呐、侧扫声呐、合成孔径声呐、多波束测深仪、干涉合成孔径声呐和前视三维声呐等。接下来，系统地审视了二维和三维声呐图像水下目标识别方法，比较了不同算法的优劣，还讨论了声呐图像序列的关联识别方法。最后，总结了当前领域的主要挑战，展望了未来研究方向，旨在促进水下声呐目标识别领域的发展。
随着海洋资源开发和水下作业的增加，声呐图像水下目标识别已成为热门研究领域。该文全面回顾了该领域的现状和未来趋势。首先，强调了声呐图像水下目标识别的背景和重要性，指出水下环境复杂和样本稀缺增加了任务难度。其次，深入探讨了典型的成像声呐技术，包括前视声呐、侧扫声呐、合成孔径声呐、多波束测深仪、干涉合成孔径声呐和前视三维声呐等。接下来，系统地审视了二维和三维声呐图像水下目标识别方法，比较了不同算法的优劣，还讨论了声呐图像序列的关联识别方法。最后，总结了当前领域的主要挑战，展望了未来研究方向，旨在促进水下声呐目标识别领域的发展。
2024, 46(5): 1761-1773.
doi: 10.11999/JEIT231142
摘要:
随着用户的剧增，现有的无线资源已经难以为继。因此，电力线通信(PLC)的重新启用引起了各大研究单位及工业界的关注。PLC由于信道环境复杂，现有处理方案复杂度及成本较高，因而导致其发展缓慢。其中针对脉冲噪声的研究工作最为广泛，如何在低成本情况下针对脉冲噪声实现数据传输的鲁棒性尤为重要。该文首先介绍PLC环境中几种主流噪声以及分类，而后描述具有低成本低复杂度的差分混沌键控(DCSK)及多元DCSK(MDCSK)调制技术。分别介绍与分析该系统在PLC中的特性，以及针对各种脉冲噪声种类存在的优势以及改进方式。其次该文将介绍一些相关编码调制新方案以便于提高带限环境下的传输质量。结果表明这些优化工作显著地改善了系统性能，针对PLC整体信道特性系统参数的调制及编码调制传输优化方案将成为未来工作的研究热点。
随着用户的剧增，现有的无线资源已经难以为继。因此，电力线通信(PLC)的重新启用引起了各大研究单位及工业界的关注。PLC由于信道环境复杂，现有处理方案复杂度及成本较高，因而导致其发展缓慢。其中针对脉冲噪声的研究工作最为广泛，如何在低成本情况下针对脉冲噪声实现数据传输的鲁棒性尤为重要。该文首先介绍PLC环境中几种主流噪声以及分类，而后描述具有低成本低复杂度的差分混沌键控(DCSK)及多元DCSK(MDCSK)调制技术。分别介绍与分析该系统在PLC中的特性，以及针对各种脉冲噪声种类存在的优势以及改进方式。其次该文将介绍一些相关编码调制新方案以便于提高带限环境下的传输质量。结果表明这些优化工作显著地改善了系统性能，针对PLC整体信道特性系统参数的调制及编码调制传输优化方案将成为未来工作的研究热点。
2024, 46(5): 1774-1789.
doi: 10.11999/JEIT230703
摘要:
随着物联网、云计算、人工智能的应用与普及，数据安全与隐私保护成为人们关注的焦点。全同态加密，作为隐私安全问题的有效解决办法，允许对加密数据执行任意同态计算，是一种强大的加密工具，具有广泛的潜在应用。该文总结了自2009年以来提出全同态加密方案，并根据方案的核心技术划分成4条技术路线，分析讨论了各类方案的关键构造，算法优化进程和未来发展方向。首先，全面介绍了全同态加密相关的数学原理，涵盖了全同态加密方案的基础假设和安全特性。随后，按照4条全同态加密方案的技术路线，归纳了加密方案的结构通式，总结了自举算法的核心步骤，讨论了最新研究进展，并在此基础上综合分析比较了各类方案的存储效率及运算速度。最后，展示了同态算法库对每条技术路线下加密方案的应用实现情况，分析了在当前时代背景下全同态加密方案的机遇与挑战，并对未来的研究前景做出了展望。
随着物联网、云计算、人工智能的应用与普及，数据安全与隐私保护成为人们关注的焦点。全同态加密，作为隐私安全问题的有效解决办法，允许对加密数据执行任意同态计算，是一种强大的加密工具，具有广泛的潜在应用。该文总结了自2009年以来提出全同态加密方案，并根据方案的核心技术划分成4条技术路线，分析讨论了各类方案的关键构造，算法优化进程和未来发展方向。首先，全面介绍了全同态加密相关的数学原理，涵盖了全同态加密方案的基础假设和安全特性。随后，按照4条全同态加密方案的技术路线，归纳了加密方案的结构通式，总结了自举算法的核心步骤，讨论了最新研究进展，并在此基础上综合分析比较了各类方案的存储效率及运算速度。最后，展示了同态算法库对每条技术路线下加密方案的应用实现情况，分析了在当前时代背景下全同态加密方案的机遇与挑战，并对未来的研究前景做出了展望。
2024, 46(5): 1790-1805.
doi: 10.11999/JEIT230448
摘要:
全同态加密(FHE)是一种重计算、轻交互的多方安全计算协议。在基于全同态加密的计算协议中，尽管计算参与方之间无需多轮交互与大量通信，加密状态下的密态数据处理时间通常是明文计算的\begin{document}$ {10}^{3}\mathrm{～}{10}^{6} $\end{document}
全同态加密(FHE)是一种重计算、轻交互的多方安全计算协议。在基于全同态加密的计算协议中，尽管计算参与方之间无需多轮交互与大量通信，加密状态下的密态数据处理时间通常是明文计算的
2024, 46(5): 1806-1826.
doi: 10.11999/JEIT231249
摘要:
成像雷达具有全天时、全天候的观测能力，能够通过成像处理获得目标雷达图像信息，是对地观测、侦察监视等民用和军用领域中的重要遥感设备。高分辨率雷达图像能够提供目标的详细轮廓和精细结构，有利于后续目标分类识别等应用。对获取的雷达图像，如何利用信号和信息处理等理论方法进一步提升分辨率，突破分辨率瑞利极限，具有重要的科学研究和实际应用价值。另一方面，作为电磁波的重要属性之一，极化在目标特性的获取和挖掘中发挥着重要作用，能够为目标超分辨率重建带来丰富信息。为此，该文梳理了极化雷达图像目标超分辨率重建的概念及性能评价指标，并重点归纳整理了极化雷达图像目标超分辨率重建方法及其应用。最后，总结了现有方法的局限性并展望了未来的技术发展趋势。
成像雷达具有全天时、全天候的观测能力，能够通过成像处理获得目标雷达图像信息，是对地观测、侦察监视等民用和军用领域中的重要遥感设备。高分辨率雷达图像能够提供目标的详细轮廓和精细结构，有利于后续目标分类识别等应用。对获取的雷达图像，如何利用信号和信息处理等理论方法进一步提升分辨率，突破分辨率瑞利极限，具有重要的科学研究和实际应用价值。另一方面，作为电磁波的重要属性之一，极化在目标特性的获取和挖掘中发挥着重要作用，能够为目标超分辨率重建带来丰富信息。为此，该文梳理了极化雷达图像目标超分辨率重建的概念及性能评价指标，并重点归纳整理了极化雷达图像目标超分辨率重建方法及其应用。最后，总结了现有方法的局限性并展望了未来的技术发展趋势。
2024, 46(5): 1827-1842.
doi: 10.11999/JEIT231133
摘要:
在未来的通信网络中，被广泛期待的第6代移动通信系统(The Sixth Generation of Mobile Communications System, 6G)技术将面临诸多挑战，其中包括在高速移动场景下的超高可靠通信问题。正交时频空间(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)调制技术克服了传统通信系统在高速移动环境下多径和多普勒效应的影响，为实现 6G 超高可靠通信提供了新的可能性。该文首先介绍了OTFS的基本原理、数学模型、干扰与优势分析。然后，归纳分析了OTFS技术在同步、信道估计、信号检测技术上的研究现状。接着，从车联网、无人机、卫星通信、海洋通信4个典型应用场景分析了OTFS的应用趋势。最后，从降低多维匹配滤波器、相位解调和信道估计、硬件实现的复杂度和提高对时频资源的高度利用4个角度探讨了未来研究OTFS需要克服的困难和挑战。
在未来的通信网络中，被广泛期待的第6代移动通信系统(The Sixth Generation of Mobile Communications System, 6G)技术将面临诸多挑战，其中包括在高速移动场景下的超高可靠通信问题。正交时频空间(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)调制技术克服了传统通信系统在高速移动环境下多径和多普勒效应的影响，为实现 6G 超高可靠通信提供了新的可能性。该文首先介绍了OTFS的基本原理、数学模型、干扰与优势分析。然后，归纳分析了OTFS技术在同步、信道估计、信号检测技术上的研究现状。接着，从车联网、无人机、卫星通信、海洋通信4个典型应用场景分析了OTFS的应用趋势。最后，从降低多维匹配滤波器、相位解调和信道估计、硬件实现的复杂度和提高对时频资源的高度利用4个角度探讨了未来研究OTFS需要克服的困难和挑战。
2024, 46(5): 1843-1852.
doi: 10.11999/JEIT231245
摘要:
在信号处理领域，近似计算技术备受关注。复杂算法和海量数据限制了应用的处理速度且增加了系统硬件消耗。由于信号具有冗余性，精确结果并非必需，满足用户可接受的结果已足够。因此，采用近似计算技术可以有效减少计算量，提高计算效率和系统性能。该文以近似计算技术的不同设计层次为切入，首先介绍了信号处理应用的特点，综述了近年来近似计算技术在算法和电路层面的研究进展，并调研了通信、视频图像以及雷达等信号处理方向的近似计算技术方案。最后，对该领域的发展方向进行了讨论和展望，为推动近似计算技术在信号处理领域的应用提供了思路。
在信号处理领域，近似计算技术备受关注。复杂算法和海量数据限制了应用的处理速度且增加了系统硬件消耗。由于信号具有冗余性，精确结果并非必需，满足用户可接受的结果已足够。因此，采用近似计算技术可以有效减少计算量，提高计算效率和系统性能。该文以近似计算技术的不同设计层次为切入，首先介绍了信号处理应用的特点，综述了近年来近似计算技术在算法和电路层面的研究进展，并调研了通信、视频图像以及雷达等信号处理方向的近似计算技术方案。最后，对该领域的发展方向进行了讨论和展望，为推动近似计算技术在信号处理领域的应用提供了思路。
2024, 46(5): 1853-1864.
doi: 10.11999/JEIT231365
摘要:
在全球尺度上了解鱼类物种组成、丰度及时空分布等，将有助于其生物多样保护。水下图像采集是获取鱼类物种多样性数据的主要调查手段之一，但图像信息分析工作耗时耗力。2015年以来，海洋鱼类图像数据集更新和深度学习模型算法优化等方面取得了一系列进展，但细粒度分类表现仍显不足，研究成果的生产实践应用相对薄弱。因此，该文首先分析海洋相关行业对鱼类自动化图像分类的需求，然后综合介绍鱼类图像数据集和深度学习算法应用，并分析了所面临的小样本下的细粒度分析等主要挑战及相应解决方法。最后探讨了基于深度学习的海洋鱼类图像自动化分类对相关图像信息处理研究及应用平台对未来在生态环境监测等海洋相关产业领域的重要性及其前景。该文旨在为快速了解基于深度学习的海洋鱼类图像自动化分类的研究背景、进展和未来方向的工作者提供相关信息。
在全球尺度上了解鱼类物种组成、丰度及时空分布等，将有助于其生物多样保护。水下图像采集是获取鱼类物种多样性数据的主要调查手段之一，但图像信息分析工作耗时耗力。2015年以来，海洋鱼类图像数据集更新和深度学习模型算法优化等方面取得了一系列进展，但细粒度分类表现仍显不足，研究成果的生产实践应用相对薄弱。因此，该文首先分析海洋相关行业对鱼类自动化图像分类的需求，然后综合介绍鱼类图像数据集和深度学习算法应用，并分析了所面临的小样本下的细粒度分析等主要挑战及相应解决方法。最后探讨了基于深度学习的海洋鱼类图像自动化分类对相关图像信息处理研究及应用平台对未来在生态环境监测等海洋相关产业领域的重要性及其前景。该文旨在为快速了解基于深度学习的海洋鱼类图像自动化分类的研究背景、进展和未来方向的工作者提供相关信息。
2024, 46(5): 1865-1873.
doi: 10.11999/JEIT231211
摘要:
该文回顾并总结了近期关于涡旋波束多模式集成与动态调控的研究成果与进展。首先从无源超表面透镜出发，利用传播相位与几何相位的综合调控作用，在单一超表面平台上实现了分数模涡旋波束的高纯度激发。更进一步，基于无源式超表面的多模式涡旋集成理论及方法，通过在超表面单元结构中加载变容二极管等有源可调谐式器件，实现涡旋波束的动态切换与人工调控。并在此基础上，对基于超表面的涡旋通信系统实现信道建模，并对涡旋通信系统的性能做出了理论分析与评估，为提高现代通信系统信道容量及信息传输速率打下理论基础。
该文回顾并总结了近期关于涡旋波束多模式集成与动态调控的研究成果与进展。首先从无源超表面透镜出发，利用传播相位与几何相位的综合调控作用，在单一超表面平台上实现了分数模涡旋波束的高纯度激发。更进一步，基于无源式超表面的多模式涡旋集成理论及方法，通过在超表面单元结构中加载变容二极管等有源可调谐式器件，实现涡旋波束的动态切换与人工调控。并在此基础上，对基于超表面的涡旋通信系统实现信道建模，并对涡旋通信系统的性能做出了理论分析与评估，为提高现代通信系统信道容量及信息传输速率打下理论基础。
2024, 46(5): 1874-1887.
doi: 10.11999/JEIT231208
摘要:
Sigma-Delta(Σ-Δ)模数转换器(ADC)基于过采样和噪声整形技术，可实现高分辨率，具有无源器件匹配性要求低、结构简单等特点。在高精度音频领域，Σ-Δ ADC能够实现高动态范围和良好的功率效率得到了广泛的关注和应用。近年来，依托先进工艺、先进技术进行低功耗高精度的音频ADC的设计已经成为新的研究热点。然而随着工艺技术向低节点的持续发展、电源电压的不断降低，使得Σ-Δ ADC的电路设计更具挑战性。该文对高精度音频Sigma-Delta调制器的离散型设计、连续型设计的研究现状进行综述，为高精度音频Sigma-Delta调制器设计提供理论支撑，并给出研究前景展望。
Sigma-Delta(Σ-Δ)模数转换器(ADC)基于过采样和噪声整形技术，可实现高分辨率，具有无源器件匹配性要求低、结构简单等特点。在高精度音频领域，Σ-Δ ADC能够实现高动态范围和良好的功率效率得到了广泛的关注和应用。近年来，依托先进工艺、先进技术进行低功耗高精度的音频ADC的设计已经成为新的研究热点。然而随着工艺技术向低节点的持续发展、电源电压的不断降低，使得Σ-Δ ADC的电路设计更具挑战性。该文对高精度音频Sigma-Delta调制器的离散型设计、连续型设计的研究现状进行综述，为高精度音频Sigma-Delta调制器设计提供理论支撑，并给出研究前景展望。
2024, 46(5): 1888-1895.
doi: 10.11999/JEIT231216
摘要:
开关电容(Switched Capacitor, SC) DC-DC转换器在很多领域有着广泛的应用。为应对大电压转换比(Voltage Conversion Ratio, VCR)的情况，前人提出了诸多拓扑结构。常用的拓扑结构包括Dickson，Cockcroft-Walton，Series-Parallel，Ladder，Fibonacci，Divider等等。这些拓扑结构有着各自的性能特点，适用于不同的场景。然而，对于这些不同的拓扑结构是如何产生的，本质的区别是什么，各自的优缺点是什么，并无直观的解释和分析。因此，该文从开关电容DC-DC转换器的等效变压器模型入手，分析了各个拓扑之间的本质区别，并展示了从等效模型到实际电路的演进过程，解释了规则和原因。
开关电容(Switched Capacitor, SC) DC-DC转换器在很多领域有着广泛的应用。为应对大电压转换比(Voltage Conversion Ratio, VCR)的情况，前人提出了诸多拓扑结构。常用的拓扑结构包括Dickson，Cockcroft-Walton，Series-Parallel，Ladder，Fibonacci，Divider等等。这些拓扑结构有着各自的性能特点，适用于不同的场景。然而，对于这些不同的拓扑结构是如何产生的，本质的区别是什么，各自的优缺点是什么，并无直观的解释和分析。因此，该文从开关电容DC-DC转换器的等效变压器模型入手，分析了各个拓扑之间的本质区别，并展示了从等效模型到实际电路的演进过程，解释了规则和原因。
2024, 46(5): 1896-1907.
doi: 10.11999/JEIT231337
摘要:
在无人机(UAV)中继通信中，中继无人机的通信资源分配与运动规划是需要重点解决的问题。为了提升无人机中继通信系统的通信效率，该文提出一种基于近端策略优化算法的无人机中继功率分配与轨迹设计联合规划方法。该方法将用户移动场景下无人机中继功率分配与轨迹设计联合规划问题建模为马尔可夫决策过程，考虑用户位置信息获取不精确的情形，在满足用户中断概率约束的前提下，以中继通信系统的吞吐量最大为优化目标设置奖励函数，采用一种收敛速度较快的深度强化学习算法——近端策略优化算(PPO)法求解，实现中继无人机飞行轨迹优化和中继发射功率合理有效分配。仿真实验结果表明，针对用户随机移动的无人机中继通信场景，该文所提方法与基于随机策略和传统深度确定性策略梯度(DDPG)的方法相比，系统吞吐量分别提升22%和15%。结果表明，所提方法能够有效地提高系统的通信效率。
在无人机(UAV)中继通信中，中继无人机的通信资源分配与运动规划是需要重点解决的问题。为了提升无人机中继通信系统的通信效率，该文提出一种基于近端策略优化算法的无人机中继功率分配与轨迹设计联合规划方法。该方法将用户移动场景下无人机中继功率分配与轨迹设计联合规划问题建模为马尔可夫决策过程，考虑用户位置信息获取不精确的情形，在满足用户中断概率约束的前提下，以中继通信系统的吞吐量最大为优化目标设置奖励函数，采用一种收敛速度较快的深度强化学习算法——近端策略优化算(PPO)法求解，实现中继无人机飞行轨迹优化和中继发射功率合理有效分配。仿真实验结果表明，针对用户随机移动的无人机中继通信场景，该文所提方法与基于随机策略和传统深度确定性策略梯度(DDPG)的方法相比，系统吞吐量分别提升22%和15%。结果表明，所提方法能够有效地提高系统的通信效率。
2024, 46(5): 1908-1919.
doi: 10.11999/JEIT231318
摘要:
该文研究了复杂环境条件下重大活动安保区域的电磁安全协同压制技术问题。首先采用了城市环境电波传播模型，建模分析了城市复杂电磁环境的特征。其次，针对高效电磁压制与有效避免有害干扰问题，利用势博弈方法设计电磁压制设备协同部署算法，基于此，提出了基于遗传算法的压制设备功率优化方法，实现了电磁压制设备协同工作下干扰功率的高效投送。仿真结果表明，所提出的电磁压制设备位置部署算法可获得与理论最优方法(即遍历算法)近似的优异性能，且运算复杂度更低；在保证相同干扰效果下，所提功率优化算法相较于传统干扰功率分配方法的传输功率降低了50%以上，实现了精准协同管控。
该文研究了复杂环境条件下重大活动安保区域的电磁安全协同压制技术问题。首先采用了城市环境电波传播模型，建模分析了城市复杂电磁环境的特征。其次，针对高效电磁压制与有效避免有害干扰问题，利用势博弈方法设计电磁压制设备协同部署算法，基于此，提出了基于遗传算法的压制设备功率优化方法，实现了电磁压制设备协同工作下干扰功率的高效投送。仿真结果表明，所提出的电磁压制设备位置部署算法可获得与理论最优方法(即遍历算法)近似的优异性能，且运算复杂度更低；在保证相同干扰效果下，所提功率优化算法相较于传统干扰功率分配方法的传输功率降低了50%以上，实现了精准协同管控。
2024, 46(5): 1920-1930.
doi: 10.11999/JEIT231192
摘要:
空地一体化网络(AGIN)充分利用了空中基站(ABSs)灵活部署的特点，为热点地区提供了按需覆盖与高质量服务。然而，空中基站的高动态性使得网络的服务连续性难以保障。而且，空中基站能量受限，提升服务连续性和降低功耗通常又对应不同的飞行动作，因此，低功耗的服务连续性保障尤为困难。针对上述问题，该文基于联邦深度强化学习(FDRL)提出了一种面向低功耗服务连续性保障的通信与控制联合优化方法。所提方法通过联合优化空中基站的移动控制、用户关联和功率分配来保障网络服务的连续性。针对空中基站的高动态性，通过在所提方法中设计了环境状态经验池来利用信道的时空相关性，并在奖励函数中引入速率方差来保障网络服务连续性。考虑到不同飞行动作的功耗差异，所提方法通过优化空中基站的飞行动作来降低网络功耗。仿真结果说明，该文所提算法在满足用户速率需求和速率方差需求的前提下，能够减小网络功耗，并且所提联邦深度强化学习的性能接近中心式强化学习的性能。
空地一体化网络(AGIN)充分利用了空中基站(ABSs)灵活部署的特点，为热点地区提供了按需覆盖与高质量服务。然而，空中基站的高动态性使得网络的服务连续性难以保障。而且，空中基站能量受限，提升服务连续性和降低功耗通常又对应不同的飞行动作，因此，低功耗的服务连续性保障尤为困难。针对上述问题，该文基于联邦深度强化学习(FDRL)提出了一种面向低功耗服务连续性保障的通信与控制联合优化方法。所提方法通过联合优化空中基站的移动控制、用户关联和功率分配来保障网络服务的连续性。针对空中基站的高动态性，通过在所提方法中设计了环境状态经验池来利用信道的时空相关性，并在奖励函数中引入速率方差来保障网络服务连续性。考虑到不同飞行动作的功耗差异，所提方法通过优化空中基站的飞行动作来降低网络功耗。仿真结果说明，该文所提算法在满足用户速率需求和速率方差需求的前提下，能够减小网络功耗，并且所提联邦深度强化学习的性能接近中心式强化学习的性能。
2024, 46(5): 1931-1939.
doi: 10.11999/JEIT230707
摘要:
针对传统的无人机编队路由算法无法有效利用拓扑变化的可提前预知特性、以发送探测包的方式获取链路的连接情况会导致开销大等问题，该文引入时变图模型，提出了基于离散时间聚合图的无人机编队最短时延路由协议。首先，利用无人机编队网络的先验知识，如节点的运动轨迹以及网络拓扑变化情况，使用离散时间聚合图对网络的链路资源和拓扑进行表征。其次，基于该图模型设计路由决策算法，即在路由探索阶段将链路时延作为链路权重求解网络的源节点到目的节点的最短时延路由。最后，性能仿真结果表明，该路由协议与传统按需距离矢量路由协议相比提高了网络的分组投递率、降低了端到端时延和网络的控制开销。
针对传统的无人机编队路由算法无法有效利用拓扑变化的可提前预知特性、以发送探测包的方式获取链路的连接情况会导致开销大等问题，该文引入时变图模型，提出了基于离散时间聚合图的无人机编队最短时延路由协议。首先，利用无人机编队网络的先验知识，如节点的运动轨迹以及网络拓扑变化情况，使用离散时间聚合图对网络的链路资源和拓扑进行表征。其次，基于该图模型设计路由决策算法，即在路由探索阶段将链路时延作为链路权重求解网络的源节点到目的节点的最短时延路由。最后，性能仿真结果表明，该路由协议与传统按需距离矢量路由协议相比提高了网络的分组投递率、降低了端到端时延和网络的控制开销。
2024, 46(5): 1940-1950.
doi: 10.11999/JEIT231219
摘要:
全息多输入多输出(HMIMO)是6G通信中的新兴技术，相应阵列由固定物理孔径下的密布天线单元组成。全息MIMO是电磁约束下Massive MIMO天线技术的拓展。全息MIMO系统在有效提升无线通信性能方面具有极大的潜力。比如，可用最小的功率损耗实现尽可能大的连续孔径，灵活控制目标方向的电磁波传输等。但是，由于全息MIMO系统包含大量的紧密分布的天线单元，且单元之间的距离小于半波长，因而造成严重的电磁耦合作用。这些耦合使传统的独立同分布的信道假设失效。因此，如何设计一个有效且贴近实际的信道建模成为当前全息MIMO研究中最具挑战性的问题之一。针对该挑战，该文研究了基于电磁场理论的4种信道建模方式，它们都能很好描述全息MIMO系统中的电磁波传输特征。第1种是基于平面格林函数的精确信道建模方式，该方式将自由空间中点对点的格林函数扩展到平面之间积分形式的格林函数，通过积分计算来构造两个全息MIMO平面之间的通信信道，但该方法的复杂度较高。第2, 3种方法则分别采用了平面波展开和球面波展开来近似全息MIMO的通信信道，这两种方案的复杂度更低。其中，基于平面波展开的信道建模形式相对简单，更适用于远场，但是会低估单元强耦合时的最大系统容量；基于球面波展开的信道建模能更好捕捉电磁波信道几何特征，但其复杂度较高。最后介绍基于随机格林函数的信道建模方法，主要描述富散射环境或瑞利信道中电磁波的随机特性。
全息多输入多输出(HMIMO)是6G通信中的新兴技术，相应阵列由固定物理孔径下的密布天线单元组成。全息MIMO是电磁约束下Massive MIMO天线技术的拓展。全息MIMO系统在有效提升无线通信性能方面具有极大的潜力。比如，可用最小的功率损耗实现尽可能大的连续孔径，灵活控制目标方向的电磁波传输等。但是，由于全息MIMO系统包含大量的紧密分布的天线单元，且单元之间的距离小于半波长，因而造成严重的电磁耦合作用。这些耦合使传统的独立同分布的信道假设失效。因此，如何设计一个有效且贴近实际的信道建模成为当前全息MIMO研究中最具挑战性的问题之一。针对该挑战，该文研究了基于电磁场理论的4种信道建模方式，它们都能很好描述全息MIMO系统中的电磁波传输特征。第1种是基于平面格林函数的精确信道建模方式，该方式将自由空间中点对点的格林函数扩展到平面之间积分形式的格林函数，通过积分计算来构造两个全息MIMO平面之间的通信信道，但该方法的复杂度较高。第2, 3种方法则分别采用了平面波展开和球面波展开来近似全息MIMO的通信信道，这两种方案的复杂度更低。其中，基于平面波展开的信道建模形式相对简单，更适用于远场，但是会低估单元强耦合时的最大系统容量；基于球面波展开的信道建模能更好捕捉电磁波信道几何特征，但其复杂度较高。最后介绍基于随机格林函数的信道建模方法，主要描述富散射环境或瑞利信道中电磁波的随机特性。
2024, 46(5): 1951-1957.
doi: 10.11999/JEIT231036
摘要:
具备阵列级同时同频收发能力的多功能一体化平台，面临发射阵列对接收阵列的强自干扰问题。针对这一问题，该文设计了一种宽带自干扰空域抑制方法，构造了限制主波束增益损失条件下，最小化残余自干扰和噪声功率的非凸优化问题，提出了交替迭代的优化算法联合求解发射和接收数字波束成形系数，从理论上分析了所提算法的自干扰抑制极限性能，并给出了所提算法的计算复杂度。分析和仿真结果表明，给定2.4 GHz工作频率，100 MHz带宽，主波束增益损失限制在3 dB时，收发各30阵元的相控阵列宽带自干扰空域抑制能力，即有效各向同性隔离度达到168 dB，距离自干扰抑制性能极限差距7 dB。
具备阵列级同时同频收发能力的多功能一体化平台，面临发射阵列对接收阵列的强自干扰问题。针对这一问题，该文设计了一种宽带自干扰空域抑制方法，构造了限制主波束增益损失条件下，最小化残余自干扰和噪声功率的非凸优化问题，提出了交替迭代的优化算法联合求解发射和接收数字波束成形系数，从理论上分析了所提算法的自干扰抑制极限性能，并给出了所提算法的计算复杂度。分析和仿真结果表明，给定2.4 GHz工作频率，100 MHz带宽，主波束增益损失限制在3 dB时，收发各30阵元的相控阵列宽带自干扰空域抑制能力，即有效各向同性隔离度达到168 dB，距离自干扰抑制性能极限差距7 dB。
2024, 46(5): 1958-1967.
doi: 10.11999/JEIT231199
摘要:
无人机(UAV)技术在输电线路自动巡检的应用中具有重要的意义和广阔的应用空间。考虑到无人机的续航能力受限，无人机需要在电量耗尽前从机巢飞往指定巡检区域，完成输电塔杆的巡检，再安全返回机巢。为此，针对大范围输电线路巡检场景，该文以最小化巡检时间为优化目标，提出一种支持大范围输电线路多无人机巡检方法。具体而言，首先通过k-means++算法合理分配无人机巡检任务，再在巡检电池能量的约束下基于改进的模拟退火算法优化无人机巡检轨迹来提升巡检效率。最后，基于模拟真实环境中塔杆的分布数据，对所提出的无人机任务分配和轨迹设计算法进行仿真分析。仿真结果验证了所提算法通过多无人机巡检任务分配和轨迹设计可显著减少总的巡检时间。
无人机(UAV)技术在输电线路自动巡检的应用中具有重要的意义和广阔的应用空间。考虑到无人机的续航能力受限，无人机需要在电量耗尽前从机巢飞往指定巡检区域，完成输电塔杆的巡检，再安全返回机巢。为此，针对大范围输电线路巡检场景，该文以最小化巡检时间为优化目标，提出一种支持大范围输电线路多无人机巡检方法。具体而言，首先通过k-means++算法合理分配无人机巡检任务，再在巡检电池能量的约束下基于改进的模拟退火算法优化无人机巡检轨迹来提升巡检效率。最后，基于模拟真实环境中塔杆的分布数据，对所提出的无人机任务分配和轨迹设计算法进行仿真分析。仿真结果验证了所提算法通过多无人机巡检任务分配和轨迹设计可显著减少总的巡检时间。
2024, 46(5): 1968-1976.
doi: 10.11999/JEIT231086
摘要:
空天地网络具有覆盖范围大、吞吐量高、弹性强等优点。该文针对大量用户并发接入、网络负载不均衡所引发的网络拥塞、服务质量恶化等问题，提出一种面向密集场景的资源分配算法。首先以用户需求为中心，根据不同类型用户任务的偏好来构建用户效用函数，然后基于匹配博弈的网络选择算法和结合对偶上升法的功率控制算法来实现负载均衡，优化资源分配方案。实验表明，相较于传统策略，所提策略整体用户接入率至少提高35%，时延和吞吐量方面性能提升超过50%；在密集场景下，能更有效地均衡负载，提升网络性能。
空天地网络具有覆盖范围大、吞吐量高、弹性强等优点。该文针对大量用户并发接入、网络负载不均衡所引发的网络拥塞、服务质量恶化等问题，提出一种面向密集场景的资源分配算法。首先以用户需求为中心，根据不同类型用户任务的偏好来构建用户效用函数，然后基于匹配博弈的网络选择算法和结合对偶上升法的功率控制算法来实现负载均衡，优化资源分配方案。实验表明，相较于传统策略，所提策略整体用户接入率至少提高35%，时延和吞吐量方面性能提升超过50%；在密集场景下，能更有效地均衡负载，提升网络性能。
2024, 46(5): 1977-1985.
doi: 10.11999/JEIT231115
摘要:
该文首次研究了基于时间调制阵列(TMA)的共孔径干扰辅助短包隐蔽通信。首先提出并设计了共口径干扰的TMA架构，提出一种优化方法，能够在最大化目标方向信号增益的同时对非目标方向形成干扰。基于上述模型，推导出隐蔽性约束和隐蔽吞吐量的闭合表达式。在此基础上，该文进一步对发送功率和数据包长进行联合优化，以最大化隐蔽吞吐量。仿真结果表明，存在一个使隐蔽吞吐量最大化的最优包长，所提方案相比基准方案实现了更好的隐蔽通信性能。
该文首次研究了基于时间调制阵列(TMA)的共孔径干扰辅助短包隐蔽通信。首先提出并设计了共口径干扰的TMA架构，提出一种优化方法，能够在最大化目标方向信号增益的同时对非目标方向形成干扰。基于上述模型，推导出隐蔽性约束和隐蔽吞吐量的闭合表达式。在此基础上，该文进一步对发送功率和数据包长进行联合优化，以最大化隐蔽吞吐量。仿真结果表明，存在一个使隐蔽吞吐量最大化的最优包长，所提方案相比基准方案实现了更好的隐蔽通信性能。
2024, 46(5): 1986-1995.
doi: 10.11999/JEIT231169
摘要:
为解决传统反向散射通信(BackCom)系统存在通信距离短、系统吞吐量较低和克服信道不确定性能力差的问题，该文提出一种基于统计信道状态信息(CSI)的智能反射面(RIS)辅助反向散射通信系统鲁棒资源分配算法。考虑功率站最大发射功率约束、反射节点的能量中断约束和吞吐量中断约束、反射系数约束、RIS相移约束和信息传输时间约束，建立了系统加权和吞吐量最大化的鲁棒资源分配模型；利用伯恩斯坦不等式、交替优化和半正定松弛方法，将原非凸问题转换成凸优化问题求解，并提出一种基于迭代的鲁棒吞吐量最大化算法。仿真结果表明，与传统非鲁棒资源分配算法和无RIS资源分配算法相比，所提算法具有更强的鲁棒性和更高的吞吐量。
为解决传统反向散射通信(BackCom)系统存在通信距离短、系统吞吐量较低和克服信道不确定性能力差的问题，该文提出一种基于统计信道状态信息(CSI)的智能反射面(RIS)辅助反向散射通信系统鲁棒资源分配算法。考虑功率站最大发射功率约束、反射节点的能量中断约束和吞吐量中断约束、反射系数约束、RIS相移约束和信息传输时间约束，建立了系统加权和吞吐量最大化的鲁棒资源分配模型；利用伯恩斯坦不等式、交替优化和半正定松弛方法，将原非凸问题转换成凸优化问题求解，并提出一种基于迭代的鲁棒吞吐量最大化算法。仿真结果表明，与传统非鲁棒资源分配算法和无RIS资源分配算法相比，所提算法具有更强的鲁棒性和更高的吞吐量。
2024, 46(5): 1996-2003.
doi: 10.11999/JEIT231175
摘要:
在许多监测控制任务中，由于被监测目标和控制中心距离较远，控制中心难以直接获取目标实时的状态信息。无人机(UAV)可以发挥其高移动性优势，减少感知和通信距离，进而提升感知和通信能力，为远距离目标状态信息实时获取问题提供了新思路。对此，该文研究了UAV辅助通感一体化系统中的信息年龄(AoI)分析优化问题，首先分析了控制中心的状态更新过程，然后推导出平均峰值AoI的闭式表达式。进一步地，在多UAV多目标场景中，通过优化UAV在空中的感知位置和通信位置以及UAV和目标的匹配关系，来进一步降低系统的平均峰值AoI，改善状态更新的实时性。仿真结果验证了理论分析的正确性，同时表明了相比于对比方法，所提优化方法可以有效改善系统的AoI性能。
在许多监测控制任务中，由于被监测目标和控制中心距离较远，控制中心难以直接获取目标实时的状态信息。无人机(UAV)可以发挥其高移动性优势，减少感知和通信距离，进而提升感知和通信能力，为远距离目标状态信息实时获取问题提供了新思路。对此，该文研究了UAV辅助通感一体化系统中的信息年龄(AoI)分析优化问题，首先分析了控制中心的状态更新过程，然后推导出平均峰值AoI的闭式表达式。进一步地，在多UAV多目标场景中，通过优化UAV在空中的感知位置和通信位置以及UAV和目标的匹配关系，来进一步降低系统的平均峰值AoI，改善状态更新的实时性。仿真结果验证了理论分析的正确性，同时表明了相比于对比方法，所提优化方法可以有效改善系统的AoI性能。
2024, 46(5): 2004-2010.
doi: 10.11999/JEIT231196
摘要:
为了更好地解决水声信道中的衰落及严重码间干扰问题，该文提出一种基于深度学习的联合多分支合并与均衡算法。该算法借助深度学习网络的非线性拟合能力，联合实现了多分支合并和均衡。在算法实现中，合并与均衡并非相互独立，而是基于深度学习网络的总输出计算出总误差，以总误差对网络参数实现联合调整，数据集则基于统计水声信道模型进行构建。仿真结果表明，相较于已有算法，所提算法能获得更快的收敛速度和更好的误码率性能，使得其能更好地适应水声信道。
为了更好地解决水声信道中的衰落及严重码间干扰问题，该文提出一种基于深度学习的联合多分支合并与均衡算法。该算法借助深度学习网络的非线性拟合能力，联合实现了多分支合并和均衡。在算法实现中，合并与均衡并非相互独立，而是基于深度学习网络的总输出计算出总误差，以总误差对网络参数实现联合调整，数据集则基于统计水声信道模型进行构建。仿真结果表明，相较于已有算法，所提算法能获得更快的收敛速度和更好的误码率性能，使得其能更好地适应水声信道。
2024, 46(5): 2011-2017.
doi: 10.11999/JEIT231226
摘要:
稀疏码多址接入(SCMA)技术是一项备受重视的基于码域的非正交多址接入(NOMA)技术。针对现有SCMA码本设计中未能结合数据和解码器性质以及MPA复杂度较高的问题，该文提出一种压缩感知辅助的低复杂度 SCMA系统优化设计方案。首先以系统误码率为优化目标，设计一种码本自更新方法用于实现低复杂度检测器，该方法在稀疏向量重构训练过程中使用梯度下降法实现码本的自更新。其次，设计一种压缩感知辅助的多用户检测算法：符号判决正交匹配追踪(SD-OMP)算法。通过在发射端对发射信号进行稀疏化处理，在接收端利用压缩感知技术对多用户的稀疏信号进行高效的检测和重构，达到减少用户间的冲突和降低系统复杂度的目的。仿真结果表明，在高斯信道条件下，压缩感知辅助的低复杂度 SCMA系统优化设计方案能够有效降低多用户检测的复杂度，且在系统用户部分活跃时能够表现出较好的误码率性能。
稀疏码多址接入(SCMA)技术是一项备受重视的基于码域的非正交多址接入(NOMA)技术。针对现有SCMA码本设计中未能结合数据和解码器性质以及MPA复杂度较高的问题，该文提出一种压缩感知辅助的低复杂度 SCMA系统优化设计方案。首先以系统误码率为优化目标，设计一种码本自更新方法用于实现低复杂度检测器，该方法在稀疏向量重构训练过程中使用梯度下降法实现码本的自更新。其次，设计一种压缩感知辅助的多用户检测算法：符号判决正交匹配追踪(SD-OMP)算法。通过在发射端对发射信号进行稀疏化处理，在接收端利用压缩感知技术对多用户的稀疏信号进行高效的检测和重构，达到减少用户间的冲突和降低系统复杂度的目的。仿真结果表明，在高斯信道条件下，压缩感知辅助的低复杂度 SCMA系统优化设计方案能够有效降低多用户检测的复杂度，且在系统用户部分活跃时能够表现出较好的误码率性能。
2024, 46(5): 2018-2027.
doi: 10.11999/JEIT230958
摘要:
针对鲁棒主成分分析(RPCA)算法在多通道慢速地面动目标指示(GMTI)中存在的高虚警以及对通道误差敏感问题，该文提出一种数据重构与速度合成孔径雷达(VSAR)-RPCA联合处理的方法。首先，通过样本挑选与联合像素法完成通道间数据精确重构；然后结合VSAR检测模式提出一种新的RPCA优化模型，通过采用交替投影乘子法对其进行求解得到空间频域的稀疏矩阵，进一步利用动目标与强杂波残余在空间频域通道的分布特性差异实现强杂波残余剔除与动目标检测；最后采用沿航迹干涉算法估计目标径向速度完成动目标重定位。相较于传统RPCA算法，所提算法在非理想强杂波背景下的虚警率显著降低。理论分析与实测实验验证了所提算法的有效性。
针对鲁棒主成分分析(RPCA)算法在多通道慢速地面动目标指示(GMTI)中存在的高虚警以及对通道误差敏感问题，该文提出一种数据重构与速度合成孔径雷达(VSAR)-RPCA联合处理的方法。首先，通过样本挑选与联合像素法完成通道间数据精确重构；然后结合VSAR检测模式提出一种新的RPCA优化模型，通过采用交替投影乘子法对其进行求解得到空间频域的稀疏矩阵，进一步利用动目标与强杂波残余在空间频域通道的分布特性差异实现强杂波残余剔除与动目标检测；最后采用沿航迹干涉算法估计目标径向速度完成动目标重定位。相较于传统RPCA算法，所提算法在非理想强杂波背景下的虚警率显著降低。理论分析与实测实验验证了所提算法的有效性。
2024, 46(5): 2028-2035.
doi: 10.11999/JEIT231137
摘要:
随着定位系统的快速发展，人们对高精度、低成本测向技术的需求日益增大。传统测向方法复杂的硬件结构和高昂的经济成本阻碍了其广泛应用。近年来，基于时间调制阵列(TMA)的测向技术克服了传统测向方法的缺陷，但为了确保测量精度，阵列中仍必须保持足够的单元数量。因此出现了一个问题，即是否能在确保高测向精度的前提下减少时间调制阵列中的单元数量，从而尽可能降低系统的硬件复杂度。所以，该文提出一种基于时间调制阵列的单通道复合基线测向方法并进行了实验验证。该方法将4根天线按特定的间隔排列，形成复合基线系统，利用现场可编程门阵列(FPGA)和单接收通道，实现了高精度、低成本的测向。为了验证所提方法的有效性，该文设计、制作并测量了工作在S波段的原型系统，并与现有测向方法进行了详细比较。该工作对高精度、低成本测向系统的开发和应用具有重要意义。
随着定位系统的快速发展，人们对高精度、低成本测向技术的需求日益增大。传统测向方法复杂的硬件结构和高昂的经济成本阻碍了其广泛应用。近年来，基于时间调制阵列(TMA)的测向技术克服了传统测向方法的缺陷，但为了确保测量精度，阵列中仍必须保持足够的单元数量。因此出现了一个问题，即是否能在确保高测向精度的前提下减少时间调制阵列中的单元数量，从而尽可能降低系统的硬件复杂度。所以，该文提出一种基于时间调制阵列的单通道复合基线测向方法并进行了实验验证。该方法将4根天线按特定的间隔排列，形成复合基线系统，利用现场可编程门阵列(FPGA)和单接收通道，实现了高精度、低成本的测向。为了验证所提方法的有效性，该文设计、制作并测量了工作在S波段的原型系统，并与现有测向方法进行了详细比较。该工作对高精度、低成本测向系统的开发和应用具有重要意义。
2024, 46(5): 2036-2047.
doi: 10.11999/JEIT231215
摘要:
基于参数化散射中心模型进行参数估计是实现合成孔径雷达高级信息获取(SAR AIR)技术的基本思路之一，传统的属性散射中心(ASC)参数估计算法往往具有计算速度慢、算法复杂度高、对参数初值要求高等问题。对此，该文提出一个新的基于无监督学习的端到端框架用于从SAR图像反演ASC参数。首先，利用自编码式网络结构有效提取目标图像特征，缓解由于优化空间复杂非凸导致的直接求解困难，解决初值敏感问题；其次，通过嵌入ASC模型作为物理解码器以将编码器输出约束为正确的ASC参数；最后，通过端到端的模型架构进行学习和推理，达到降低算法复杂度及提高估计速度的目的。通过在仿真和实测数据上进行测试，实验结果表明在0.15 m分辨率测试集SAR图像上取得低于0.1 m的估计误差，反演单个散射中心平均耗时0.06 s，验证了该文所提方法的有效性、高效性与鲁棒性。
基于参数化散射中心模型进行参数估计是实现合成孔径雷达高级信息获取(SAR AIR)技术的基本思路之一，传统的属性散射中心(ASC)参数估计算法往往具有计算速度慢、算法复杂度高、对参数初值要求高等问题。对此，该文提出一个新的基于无监督学习的端到端框架用于从SAR图像反演ASC参数。首先，利用自编码式网络结构有效提取目标图像特征，缓解由于优化空间复杂非凸导致的直接求解困难，解决初值敏感问题；其次，通过嵌入ASC模型作为物理解码器以将编码器输出约束为正确的ASC参数；最后，通过端到端的模型架构进行学习和推理，达到降低算法复杂度及提高估计速度的目的。通过在仿真和实测数据上进行测试，实验结果表明在0.15 m分辨率测试集SAR图像上取得低于0.1 m的估计误差，反演单个散射中心平均耗时0.06 s，验证了该文所提方法的有效性、高效性与鲁棒性。
2024, 46(5): 2048-2056.
doi: 10.11999/JEIT231333
摘要:
对抗条件下，低截获雷达通过发射特殊波形防止非合作电子侦察系统截获和检测其发射信号，是现代雷达技术的重点研究方向。该文旨在降低电子侦察系统的功率截获概率，在保证目标的辐射能量基础上，针对短时傅里叶变换(STFT)宽带数字侦察接收机特点，从能量的时频分布的角度将波形设计技术应用到无源对抗领域。首先，建立STFT宽带数字侦察接收机检测低截获模型，利用2次优化模型，将低截获问题转变为恒包络序列迭代优化问题；然后，为了获得较好的自相关性能，利用辅助标量，将优化模型转化为2次和形式，结合迭代算法得到了所提低截获波形序列；最后，讨论了计算复杂度。从仿真结果上看，所提序列比常见相位编码信号在相同的接收信噪比下具有更优的低截获能力，另外，引入Pareto权对所提序列的自相关特性进行控制，有效地提高了设计灵活性。
对抗条件下，低截获雷达通过发射特殊波形防止非合作电子侦察系统截获和检测其发射信号，是现代雷达技术的重点研究方向。该文旨在降低电子侦察系统的功率截获概率，在保证目标的辐射能量基础上，针对短时傅里叶变换(STFT)宽带数字侦察接收机特点，从能量的时频分布的角度将波形设计技术应用到无源对抗领域。首先，建立STFT宽带数字侦察接收机检测低截获模型，利用2次优化模型，将低截获问题转变为恒包络序列迭代优化问题；然后，为了获得较好的自相关性能，利用辅助标量，将优化模型转化为2次和形式，结合迭代算法得到了所提低截获波形序列；最后，讨论了计算复杂度。从仿真结果上看，所提序列比常见相位编码信号在相同的接收信噪比下具有更优的低截获能力，另外，引入Pareto权对所提序列的自相关特性进行控制，有效地提高了设计灵活性。
2024, 46(5): 2057-2064.
doi: 10.11999/JEIT231293
摘要:
在广域未知环境中，外辐射源雷达机动部署常面临难以及时获取第三方发射站精确位置信息的难题。为此，该文提出一种基于合作无人机航迹规划的发射站定位方法。首先，利用单个无人机作为合作目标，建立2维场景下的定位模型和量测方程，并采用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt, LM)算法进行解算。然后，构建融合Fisher信息和控制参数约束的优化函数，对无人机航迹进行动态规划，从而提高发射站定位的精度和方法的实用性。最后，仿真实验表明，在最大控制距离约束下，所提方法的定位结果优于直线航迹和经典优化航迹，最终发射站定位精度小于双基距离差量测标准差，能够满足外辐射源雷达系统目标探测定位的应用要求。
在广域未知环境中，外辐射源雷达机动部署常面临难以及时获取第三方发射站精确位置信息的难题。为此，该文提出一种基于合作无人机航迹规划的发射站定位方法。首先，利用单个无人机作为合作目标，建立2维场景下的定位模型和量测方程，并采用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt, LM)算法进行解算。然后，构建融合Fisher信息和控制参数约束的优化函数，对无人机航迹进行动态规划，从而提高发射站定位的精度和方法的实用性。最后，仿真实验表明，在最大控制距离约束下，所提方法的定位结果优于直线航迹和经典优化航迹，最终发射站定位精度小于双基距离差量测标准差，能够满足外辐射源雷达系统目标探测定位的应用要求。
2024, 46(5): 2065-2075.
doi: 10.11999/JEIT231242
摘要:
为了提升组网雷达多目标跟踪(MTT)时的射频隐身性能，本文研究了针对MTT的组网雷达检测门限与功率联合优化算法。首先，在采用检测跟踪一体化结构的基础上，分别推导相关波门内的平均检测概率和预测贝叶斯克拉美罗下界作为衡量目标检测性能和MTT性能的指标。其次，以有限的辐射资源和满足一定的目标检测和MTT性能为约束条件，以最小化组网雷达的总功率资源消耗为目标，建立组网雷达检测门限与功率联合优化模型，联合优化雷达节点选择方式、各雷达的检测门限和辐射功率。在此基础上，结合改进的概率数据互联算法和序贯二次规划算法求解上述问题。仿真结果表明，所提算法在满足目标检测和跟踪性能需求时有效降低组网雷达功率资源消耗，提升射频隐身性能。
为了提升组网雷达多目标跟踪(MTT)时的射频隐身性能，本文研究了针对MTT的组网雷达检测门限与功率联合优化算法。首先，在采用检测跟踪一体化结构的基础上，分别推导相关波门内的平均检测概率和预测贝叶斯克拉美罗下界作为衡量目标检测性能和MTT性能的指标。其次，以有限的辐射资源和满足一定的目标检测和MTT性能为约束条件，以最小化组网雷达的总功率资源消耗为目标，建立组网雷达检测门限与功率联合优化模型，联合优化雷达节点选择方式、各雷达的检测门限和辐射功率。在此基础上，结合改进的概率数据互联算法和序贯二次规划算法求解上述问题。仿真结果表明，所提算法在满足目标检测和跟踪性能需求时有效降低组网雷达功率资源消耗，提升射频隐身性能。
2024, 46(5): 2076-2086.
doi: 10.11999/JEIT231309
摘要:
多频段雷达带宽融合外推是一种提升雷达带宽、解决小目标高分辨成像的有效手段。然而，现有多频段融合算法仍面临运算慢、精度低等问题。为此，该文提出基于最优字典选择正交匹配追踪的多频段融合外推雷达超分辨距离成像方法。首先，对多频段信号进行参数化建模，提出基于蛇优化的信号相参配准方法，实现多频段信号高精度相位对齐；然后，利用几何绕射模型，提出基于最优字典选择正交匹配追踪的多频段信号模型估计方法，实现多频段信号融合外推，估计未知频段频谱，获取大带宽信号；最后，通过仿真和实测数据，验证了该方法的可行性。该方法在保障高精度的前提下，通过简化模型粗估计与完整模型精估计结合，有效降低了运算量，实现了快速精确多频段融合外推处理。
多频段雷达带宽融合外推是一种提升雷达带宽、解决小目标高分辨成像的有效手段。然而，现有多频段融合算法仍面临运算慢、精度低等问题。为此，该文提出基于最优字典选择正交匹配追踪的多频段融合外推雷达超分辨距离成像方法。首先，对多频段信号进行参数化建模，提出基于蛇优化的信号相参配准方法，实现多频段信号高精度相位对齐；然后，利用几何绕射模型，提出基于最优字典选择正交匹配追踪的多频段信号模型估计方法，实现多频段信号融合外推，估计未知频段频谱，获取大带宽信号；最后，通过仿真和实测数据，验证了该方法的可行性。该方法在保障高精度的前提下，通过简化模型粗估计与完整模型精估计结合，有效降低了运算量，实现了快速精确多频段融合外推处理。
2024, 46(5): 2087-2094.
doi: 10.11999/JEIT231223
摘要:
相较于传统SAR 2维成像，SAR 3维成像技术能克服叠掩与几何失真等问题，因而具有广阔的应用前景。作为一种3维成像典型体制，阵列SAR高程维分辨率通常理论上受阵列孔径的限制，远低于距离和方位维分辨率。针对这一问题，该文通过引入邻域像素间高程的一致性假设，提出一种基于加权局域像素联合稀疏的压缩感知(CS)算法。然后利用K平均(K-means)和基于密度的空间聚类(DBSCAN)等典型聚类算法实现观测场景内特定目标(如建筑物与车辆)聚类分析。最后，实测数据实验验证了该文所提算法的有效性。
相较于传统SAR 2维成像，SAR 3维成像技术能克服叠掩与几何失真等问题，因而具有广阔的应用前景。作为一种3维成像典型体制，阵列SAR高程维分辨率通常理论上受阵列孔径的限制，远低于距离和方位维分辨率。针对这一问题，该文通过引入邻域像素间高程的一致性假设，提出一种基于加权局域像素联合稀疏的压缩感知(CS)算法。然后利用K平均(K-means)和基于密度的空间聚类(DBSCAN)等典型聚类算法实现观测场景内特定目标(如建筑物与车辆)聚类分析。最后，实测数据实验验证了该文所提算法的有效性。
2024, 46(5): 2095-2103.
doi: 10.11999/JEIT230878
摘要:
水声(UWA)信道时延扩展大等特点导致信道频响(CFR)快衰落，水声通信(UWAC)技术发展受到挑战。发射端获取有效可靠的信道状态信息(CSI)是自适应通信的前提，针对水声自适应正交频分复用(OFDM)通信的需求，该文提出基于排序码本的信道状态信息分组排序拟合反馈算法(CSI-GSFF)，包括分组、排序、数据拟合3个步骤。该算法首先将相邻导频子载波分组，以组为反馈单元；然后对各组内的导频子载波按照信道增益值进行排序，以减轻水声信道频响快衰落造成的反馈开销大等不利影响；最后进行多项式拟合，排序操作有效地降低了拟合阶数。通过实测海试时变信道数据仿真，结果表明，该文提出的信道状态信息反馈算法能够基本达到完美信道状态信息情形下的水声自适应OFDM通信系统误码率性能，同时可以有效地减少反馈开销。
水声(UWA)信道时延扩展大等特点导致信道频响(CFR)快衰落，水声通信(UWAC)技术发展受到挑战。发射端获取有效可靠的信道状态信息(CSI)是自适应通信的前提，针对水声自适应正交频分复用(OFDM)通信的需求，该文提出基于排序码本的信道状态信息分组排序拟合反馈算法(CSI-GSFF)，包括分组、排序、数据拟合3个步骤。该算法首先将相邻导频子载波分组，以组为反馈单元；然后对各组内的导频子载波按照信道增益值进行排序，以减轻水声信道频响快衰落造成的反馈开销大等不利影响；最后进行多项式拟合，排序操作有效地降低了拟合阶数。通过实测海试时变信道数据仿真，结果表明，该文提出的信道状态信息反馈算法能够基本达到完美信道状态信息情形下的水声自适应OFDM通信系统误码率性能，同时可以有效地减少反馈开销。
2024, 46(5): 2104-2110.
doi: 10.11999/JEIT231160
摘要:
基于相位中心近似(PCA)的传统多子阵合成孔径声纳(SAS)成像方法忽略了近似误差的方位空变性，使得分布式目标的聚焦结果发生畸变。为解决这个问题，该文从收发阵元空间分置采样与相位中心近似采样的几何模型出发推导了一种考虑近似误差方位空变性的双程斜距历程，并将多子阵合成孔径声纳2维频域系统函数分解为收发分置畸变项和类收发合置项。在此基础上，采用复数相乘、插值实现收发分置畸变项的补偿，并利用距离-多普勒算法进行成像处理。相对传统方法，该文方法在整个测绘带内的近似误差更小，不会带来方位向上的位置偏移，能得到与真实目标位置一致的成像结果。
基于相位中心近似(PCA)的传统多子阵合成孔径声纳(SAS)成像方法忽略了近似误差的方位空变性，使得分布式目标的聚焦结果发生畸变。为解决这个问题，该文从收发阵元空间分置采样与相位中心近似采样的几何模型出发推导了一种考虑近似误差方位空变性的双程斜距历程，并将多子阵合成孔径声纳2维频域系统函数分解为收发分置畸变项和类收发合置项。在此基础上，采用复数相乘、插值实现收发分置畸变项的补偿，并利用距离-多普勒算法进行成像处理。相对传统方法，该文方法在整个测绘带内的近似误差更小，不会带来方位向上的位置偏移，能得到与真实目标位置一致的成像结果。
2024, 46(5): 2111-2121.
doi: 10.11999/JEIT230874
摘要:
基于有向无环图(DAG)的图式区块链能够显著提升系统性能，已成为近年来业界的研究热点。相较于传统串行化的链式区块链，图式区块链可在单位时间内并发处理大量事务从而提升吞吐量。随着事务量的激增，图式区块链面临事务执行效率低的瓶颈问题，即海量事务执行对状态数据访问的需求大幅增加，导致高昂的输入/输出(I/O)开销。实现低I/O访问主要包括两方面的全新挑战：一方面，图式区块链若直接采用传统的事务预取机制，将因执行逻辑不一致引入大量的陈旧读；另一方面，针对不同账户的状态访问会在默克尔树的高层节点中造成重复的I/O开销。为此，本文设计基于流水线的图式区块链高效事务执行机制—ErlangShen，包括Epoch粒度的状态预取机制和默克尔高层路径缓存机制来分别减少陈旧读的数量和重复的I/O开销。具体而言，ErlangShen充分分析并利用了事务访问频次的冷热特征，将访问热事务的逻辑执行与冷事务的状态预取并行化，以避免状态预取对事务执行的影响。此外，为了进一步提升事务执行的吞吐量，根据访问冷热状态事务的特性设计了定制化的并发控制方法。实验结果表明，ErlangShen机制能够减少约90%的陈旧读数量，与最新图式区块链事务处理机制Nezha相比，可将性能提升3～4倍。
基于有向无环图(DAG)的图式区块链能够显著提升系统性能，已成为近年来业界的研究热点。相较于传统串行化的链式区块链，图式区块链可在单位时间内并发处理大量事务从而提升吞吐量。随着事务量的激增，图式区块链面临事务执行效率低的瓶颈问题，即海量事务执行对状态数据访问的需求大幅增加，导致高昂的输入/输出(I/O)开销。实现低I/O访问主要包括两方面的全新挑战：一方面，图式区块链若直接采用传统的事务预取机制，将因执行逻辑不一致引入大量的陈旧读；另一方面，针对不同账户的状态访问会在默克尔树的高层节点中造成重复的I/O开销。为此，本文设计基于流水线的图式区块链高效事务执行机制—ErlangShen，包括Epoch粒度的状态预取机制和默克尔高层路径缓存机制来分别减少陈旧读的数量和重复的I/O开销。具体而言，ErlangShen充分分析并利用了事务访问频次的冷热特征，将访问热事务的逻辑执行与冷事务的状态预取并行化，以避免状态预取对事务执行的影响。此外，为了进一步提升事务执行的吞吐量，根据访问冷热状态事务的特性设计了定制化的并发控制方法。实验结果表明，ErlangShen机制能够减少约90%的陈旧读数量，与最新图式区块链事务处理机制Nezha相比，可将性能提升3～4倍。
2024, 46(5): 2122-2136.
doi: 10.11999/JEIT231048
摘要:
非相似冗余架构被广泛使用到信息系统中，提高系统的安全性和可靠性。非相似冗余架构中的执行体之间存在差异，当系统正常工作时，执行体表现一致，但在面对恶意攻击行为时，执行体会表现出不一致。架构通过比较执行体的表现监控系统、感知威胁，从而提升系统安全可靠性。执行体的同步监控，是所有非相似冗余架构都需要解决的难题。目前没有针对同步技术比较系统性的描述和总结。该文首先对执行体同步问题进行了抽象建模，然后提出基于同步点的同步技术分类方法，并分别对每种技术的基本方式、流行度、优缺点进行了总结。该文还提出了影响同步效果的3个重要指标：同步点、误报率和性能，同时给出了同步技术的数学模型，可用于同步技术的设计评估。最后，结合网络弹性工程领域和软件定义晶上系统领域的发展，指出了同步技术未来的发展潜力和可能的发展方向。
非相似冗余架构被广泛使用到信息系统中，提高系统的安全性和可靠性。非相似冗余架构中的执行体之间存在差异，当系统正常工作时，执行体表现一致，但在面对恶意攻击行为时，执行体会表现出不一致。架构通过比较执行体的表现监控系统、感知威胁，从而提升系统安全可靠性。执行体的同步监控，是所有非相似冗余架构都需要解决的难题。目前没有针对同步技术比较系统性的描述和总结。该文首先对执行体同步问题进行了抽象建模，然后提出基于同步点的同步技术分类方法，并分别对每种技术的基本方式、流行度、优缺点进行了总结。该文还提出了影响同步效果的3个重要指标：同步点、误报率和性能，同时给出了同步技术的数学模型，可用于同步技术的设计评估。最后，结合网络弹性工程领域和软件定义晶上系统领域的发展，指出了同步技术未来的发展潜力和可能的发展方向。
2024, 46(5): 2137-2148.
doi: 10.11999/JEIT231197
摘要:
无线传感器技术使用公开无线信道且存储和计算资源受限，这使其容易遭受潜在的主动攻击(篡改等)和被动攻击(监听等)。身份认证是保障信息系统安全的第一道防线，如何为无线传感器设备设计多因素认证方案是目前安全协议研究的热点。目前，大多数身份认证方案都基于国外密码标准设计，不符合国家核心技术自主可控的网络空间安全发展战略。商密SM9标识密码算法是中国密码标准，已由ISO/IEC标准化并被广泛使用。因此，该文研究如何在商密SM9标识密码算法框架下，将口令、生物特征以及智能卡相结合来设计多因素身份认证方案，并利用模糊验证技术和蜜罐口令方法增强口令安全。该文在随机谕言模型(Random Oracle Model, ROM)下证明了方案的安全性，并给出启发式安全分析。与相关身份认证方案的对比结果表明，该文提出的身份认证方案在提供安全性的同时能够适用于资源受限的无线传感器网络。
无线传感器技术使用公开无线信道且存储和计算资源受限，这使其容易遭受潜在的主动攻击(篡改等)和被动攻击(监听等)。身份认证是保障信息系统安全的第一道防线，如何为无线传感器设备设计多因素认证方案是目前安全协议研究的热点。目前，大多数身份认证方案都基于国外密码标准设计，不符合国家核心技术自主可控的网络空间安全发展战略。商密SM9标识密码算法是中国密码标准，已由ISO/IEC标准化并被广泛使用。因此，该文研究如何在商密SM9标识密码算法框架下，将口令、生物特征以及智能卡相结合来设计多因素身份认证方案，并利用模糊验证技术和蜜罐口令方法增强口令安全。该文在随机谕言模型(Random Oracle Model, ROM)下证明了方案的安全性，并给出启发式安全分析。与相关身份认证方案的对比结果表明，该文提出的身份认证方案在提供安全性的同时能够适用于资源受限的无线传感器网络。
2024, 46(5): 2149-2158.
doi: 10.11999/JEIT231231
摘要:
积分攻击是由Daemen等人(doi: 10.1007/BFb0052343)于1997年提出的一种密码分析方法，是继差分分析和线性分析之后最有效的密码分析方法之一。作为2018年全国密码算法设计竞赛分组算法的获胜算法，uBlock抵抗积分攻击的能力受到较多的关注。为了重新评估uBlock家族密码算法抵抗积分攻击的安全性，该文利用单项式传播技术，结合混合整数线性规划(MILP)工具搜索积分区分器，并利用部分和技术进行密钥恢复攻击。对于uBlock-128/128和uBlock-128/256，基于搜索到的9轮积分区分器分别进行了首个11轮和12轮攻击，数据复杂度为\begin{document}$ {2}^{127} $\end{document} \begin{document}$ {2}^{127.06} $\end{document} \begin{document}$ {2}^{224} $\end{document} \begin{document}$ {2}^{44.58} $\end{document} \begin{document}$ {2}^{138} $\end{document} \begin{document}$ {2}^{253} $\end{document} \begin{document}$ {2}^{253.06} $\end{document} \begin{document}$ {2}^{44.46} $\end{document}
积分攻击是由Daemen等人(doi: 10.1007/BFb0052343)于1997年提出的一种密码分析方法，是继差分分析和线性分析之后最有效的密码分析方法之一。作为2018年全国密码算法设计竞赛分组算法的获胜算法，uBlock抵抗积分攻击的能力受到较多的关注。为了重新评估uBlock家族密码算法抵抗积分攻击的安全性，该文利用单项式传播技术，结合混合整数线性规划(MILP)工具搜索积分区分器，并利用部分和技术进行密钥恢复攻击。对于uBlock-128/128和uBlock-128/256，基于搜索到的9轮积分区分器分别进行了首个11轮和12轮攻击，数据复杂度为
2024, 46(5): 2159-2176.
doi: 10.11999/JEIT231158
摘要:
当今时代，随着大数据技术的飞速发展和数据量的持续增加，大量数据不断被不同的公司或者机构收集，把来自不同公司或机构的数据聚合起来并发布，有助于更好地提供服务、支持决策。然而他们各自的数据中可能包含敏感程度不同的隐私信息，所以在聚合发布各方数据时需要满足个性化隐私保护要求。针对个性化隐私保护的多方数据聚合发布问题，该文提出满足个性化差分隐私的多方垂直划分数据合成机制(PDP-MVDS)。该机制通过生成低维边缘分布实现对高维数据的降维，用低维边缘分布更新随机初始的数据集，最终发布和各方的真实聚合数据集分布近似的合成数据集；同时通过划分隐私预算实现个性化差分隐私保护，利用安全点积协议和门限Paillier加密保证各方数据在聚合过程中的隐私性，利用分布式拉普拉斯机制有效保护了多方聚合边缘分布的隐私。该文通过严格的理论分析证明了PDP-MVDS能够确保每个参与方数据和发布数据集的安全。最后，在公开数据集上进行了实验评估，实验结果表明PDP-MVDS机制能够以低开销生成高效用的多方合成数据集。
当今时代，随着大数据技术的飞速发展和数据量的持续增加，大量数据不断被不同的公司或者机构收集，把来自不同公司或机构的数据聚合起来并发布，有助于更好地提供服务、支持决策。然而他们各自的数据中可能包含敏感程度不同的隐私信息，所以在聚合发布各方数据时需要满足个性化隐私保护要求。针对个性化隐私保护的多方数据聚合发布问题，该文提出满足个性化差分隐私的多方垂直划分数据合成机制(PDP-MVDS)。该机制通过生成低维边缘分布实现对高维数据的降维，用低维边缘分布更新随机初始的数据集，最终发布和各方的真实聚合数据集分布近似的合成数据集；同时通过划分隐私预算实现个性化差分隐私保护，利用安全点积协议和门限Paillier加密保证各方数据在聚合过程中的隐私性，利用分布式拉普拉斯机制有效保护了多方聚合边缘分布的隐私。该文通过严格的理论分析证明了PDP-MVDS能够确保每个参与方数据和发布数据集的安全。最后，在公开数据集上进行了实验评估，实验结果表明PDP-MVDS机制能够以低开销生成高效用的多方合成数据集。
2024, 46(5): 2177-2186.
doi: 10.11999/JEIT231214
摘要:
元宇宙是一种新型互联网社会生态，旨在促进用户交流、提供虚拟服务和数字资产交易。区块链作为元宇宙的底层技术，支持非同质化通证(NFT)等数字资产在元宇宙内流通。然而，随着共识节点的增加，数字资产的交易共识效率会降低。因此，该文设计了基于边缘计算和跨链技术的多子元宇宙数字资产交易管理框架，首先，利用跨链技术将多个子元宇宙连接成多子元宇宙系统；其次，将边缘设备以矿工的身份分配到各个子元宇宙中，并利用其空闲的计算资源来提高数字资产交易的效率；此外，将边缘设备分配问题建模为一个多背包问题，并设计了一套矿工选择方案。针对环境动态变化的分配问题，采用深度强化学习中的近端策略优化(DRL-PPO)算法，有效解决多子元宇宙中子元宇宙的矿工分配问题。仿真结果验证了所提方法的有效性，能够以安全、高效和灵活的方式实现跨链NFT交易和子元宇宙管理。
元宇宙是一种新型互联网社会生态，旨在促进用户交流、提供虚拟服务和数字资产交易。区块链作为元宇宙的底层技术，支持非同质化通证(NFT)等数字资产在元宇宙内流通。然而，随着共识节点的增加，数字资产的交易共识效率会降低。因此，该文设计了基于边缘计算和跨链技术的多子元宇宙数字资产交易管理框架，首先，利用跨链技术将多个子元宇宙连接成多子元宇宙系统；其次，将边缘设备以矿工的身份分配到各个子元宇宙中，并利用其空闲的计算资源来提高数字资产交易的效率；此外，将边缘设备分配问题建模为一个多背包问题，并设计了一套矿工选择方案。针对环境动态变化的分配问题，采用深度强化学习中的近端策略优化(DRL-PPO)算法，有效解决多子元宇宙中子元宇宙的矿工分配问题。仿真结果验证了所提方法的有效性，能够以安全、高效和灵活的方式实现跨链NFT交易和子元宇宙管理。
2024, 46(5): 2187-2197.
doi: 10.11999/JEIT240220
摘要:
近年来，利用无标签数据辅助少量标签数据进行训练的遥感半监督要素提取任务被广泛研究，大多数工作采用自训练或一致性正则方法提高要素提取性能，但仍存在数据类别分布不均衡导致的不同类别准确率差异大的问题。该文提出分布采样对齐的遥感半监督要素提取框架(FIDAS)，通过获取的历史数据类别分布，在调整不同类别的训练难度的同时引导模型学习数据真实分布。具体来说，利用历史数据分布信息对各类别进行采样，增加难例类别通过阈值的概率，使模型接触到更多难例类别的特征信息。其次设计分布对齐损失，提升模型学习到的类别分布与真实数据类别分布之间的对齐程度，提高模型鲁棒性。此外，为了降低引入的Transformer模型计算量，提出图像特征块自适应聚合网络，对冗余的输入图像特征进行聚合，提升模型训练速度。该方法通过遥感要素提取数据集Potsdam上的实验，在1/32的半监督数据比例设置下，该方法相较于国际领先方法取得了4.64%的平均交并比(mIoU)提升，并在基本保持要素提取精度的同时，训练时间缩短约30%，验证了该文方法在遥感半监督要素提取任务中的高效性和性能优势。
近年来，利用无标签数据辅助少量标签数据进行训练的遥感半监督要素提取任务被广泛研究，大多数工作采用自训练或一致性正则方法提高要素提取性能，但仍存在数据类别分布不均衡导致的不同类别准确率差异大的问题。该文提出分布采样对齐的遥感半监督要素提取框架(FIDAS)，通过获取的历史数据类别分布，在调整不同类别的训练难度的同时引导模型学习数据真实分布。具体来说，利用历史数据分布信息对各类别进行采样，增加难例类别通过阈值的概率，使模型接触到更多难例类别的特征信息。其次设计分布对齐损失，提升模型学习到的类别分布与真实数据类别分布之间的对齐程度，提高模型鲁棒性。此外，为了降低引入的Transformer模型计算量，提出图像特征块自适应聚合网络，对冗余的输入图像特征进行聚合，提升模型训练速度。该方法通过遥感要素提取数据集Potsdam上的实验，在1/32的半监督数据比例设置下，该方法相较于国际领先方法取得了4.64%的平均交并比(mIoU)提升，并在基本保持要素提取精度的同时，训练时间缩短约30%，验证了该文方法在遥感半监督要素提取任务中的高效性和性能优势。
2024, 46(5): 2198-2216.
doi: 10.11999/JEIT231400
摘要:
受成像原理及加工工艺的限制，非制冷红外探测器存在严重的非均匀性，为了提升红外成像质量，必须对图像进行非均匀性校正。依据成因和分布特点，该文将红外非均匀性分为低频非均匀性、散粒非均匀性和条纹非均匀性3类，并从探测器的光学系统、热敏材料、放大电路等方面探究了非制冷红外成像非均匀性的形成机理。之后，该文系统性地总结目前无挡片非均匀性校正方法，根据方法的工作原理，将其归纳为基于统计的、基于滤波的、基于优化的和基于学习的非均匀性校正方法4类，并根据每类方法在处理不同非均匀性时的特异性进行梳理和总结。最后，本文对现阶段非制冷红外无挡片非均匀性校正方法存在的问题进行了回顾和总结，并对面向实际应用的非均匀性校正方法发展趋势进行了展望。
受成像原理及加工工艺的限制，非制冷红外探测器存在严重的非均匀性，为了提升红外成像质量，必须对图像进行非均匀性校正。依据成因和分布特点，该文将红外非均匀性分为低频非均匀性、散粒非均匀性和条纹非均匀性3类，并从探测器的光学系统、热敏材料、放大电路等方面探究了非制冷红外成像非均匀性的形成机理。之后，该文系统性地总结目前无挡片非均匀性校正方法，根据方法的工作原理，将其归纳为基于统计的、基于滤波的、基于优化的和基于学习的非均匀性校正方法4类，并根据每类方法在处理不同非均匀性时的特异性进行梳理和总结。最后，本文对现阶段非制冷红外无挡片非均匀性校正方法存在的问题进行了回顾和总结，并对面向实际应用的非均匀性校正方法发展趋势进行了展望。
2024, 46(5): 2217-2227.
doi: 10.11999/JEIT231062
摘要:
为充分整合红外与可见光图像间的一致特征和互补特征，该文提出一种基于多重关系感知的红外与可见光图像融合方法。该方法首先利用双分支编码器提取源图像特征，然后将提取的源图像特征输入设计的基于多重关系感知的跨模态融合策略，最后利用解码器重建融合特征生成最终的融合图像。该融合策略通过构建特征间关系感知和权重间关系感知，利用不同模态间的共享关系、差分关系和累积关系的相互作用，实现源图像一致特征和互补特征的充分整合，以得到融合特征。为约束网络训练以保留源图像的固有特征，设计了一种基于小波变换的损失函数，以辅助融合过程对源图像低频分量和高频分量的保留。实验结果表明，与目前基于深度学习的图像融合方法相比，该文方法能够充分整合源图像的一致特征和互补特征，能够有效保留可见光图像的背景信息和红外图像的热目标，整体融合效果优于对比方法。
为充分整合红外与可见光图像间的一致特征和互补特征，该文提出一种基于多重关系感知的红外与可见光图像融合方法。该方法首先利用双分支编码器提取源图像特征，然后将提取的源图像特征输入设计的基于多重关系感知的跨模态融合策略，最后利用解码器重建融合特征生成最终的融合图像。该融合策略通过构建特征间关系感知和权重间关系感知，利用不同模态间的共享关系、差分关系和累积关系的相互作用，实现源图像一致特征和互补特征的充分整合，以得到融合特征。为约束网络训练以保留源图像的固有特征，设计了一种基于小波变换的损失函数，以辅助融合过程对源图像低频分量和高频分量的保留。实验结果表明，与目前基于深度学习的图像融合方法相比，该文方法能够充分整合源图像的一致特征和互补特征，能够有效保留可见光图像的背景信息和红外图像的热目标，整体融合效果优于对比方法。
2024, 46(5): 2228-2236.
doi: 10.11999/JEIT231304
摘要:
群体行为识别旨在识别包含多个个体的群体行为。在现实场景中，群体行为通常可以被视为从群体到子群体再到个人的层次结构。然而，以前的群体行为识别方法主要侧重于对个体之间的关系进行建模，缺乏对子群体之间关系的深度研究。从该角度出发，该文提出一种基于多尺度子群体交互关系(MSIR)的多层次群体行为识别框架。除对个体关系进行建模外，重点关注了子群体之间的多尺度交互特征。具体优化如下：设计子群体划分模块，通过个体外观特征和其空间位置来聚合可能存在关联的个体，再进一步利用语义信息动态地生成不同尺度大小的子群体；设计子群体交互特征提取模块，通过构建不同子群体之间的交互矩阵以及图神经网络的关系推理能力，提取更具判别力的子群体特征。实验结果表明，与现有12种方法在排球数据集和集体活动数据集这两个群体行为识别基准数据集上对比，该文方法都取得最好的性能结果。作为一个易于扩展和优化的群体行为识别框架，该算法在不同数据集上都具有较好的泛化能力。
群体行为识别旨在识别包含多个个体的群体行为。在现实场景中，群体行为通常可以被视为从群体到子群体再到个人的层次结构。然而，以前的群体行为识别方法主要侧重于对个体之间的关系进行建模，缺乏对子群体之间关系的深度研究。从该角度出发，该文提出一种基于多尺度子群体交互关系(MSIR)的多层次群体行为识别框架。除对个体关系进行建模外，重点关注了子群体之间的多尺度交互特征。具体优化如下：设计子群体划分模块，通过个体外观特征和其空间位置来聚合可能存在关联的个体，再进一步利用语义信息动态地生成不同尺度大小的子群体；设计子群体交互特征提取模块，通过构建不同子群体之间的交互矩阵以及图神经网络的关系推理能力，提取更具判别力的子群体特征。实验结果表明，与现有12种方法在排球数据集和集体活动数据集这两个群体行为识别基准数据集上对比，该文方法都取得最好的性能结果。作为一个易于扩展和优化的群体行为识别框架，该算法在不同数据集上都具有较好的泛化能力。
2024, 46(5): 2237-2248.
doi: 10.11999/JEIT231209
摘要:
高光谱图像(HSI)分类是地球科学和遥感影像处理任务中最受关注的研究热点之一。近年来，卷积神经网络(CNN)和视觉Transformer相结合的方法，通过综合考虑局部-全局信息，在HSI分类任务中取得了成功。然而，HSI中地物具有丰富的纹理信息和复杂多样的结构，且不同地物之间存在尺度差异。现有的二者结合的方法通常对多尺度地物目标的纹理和结构信息的提取能力有限。为了克服上述局限性，该文提出CNN与视觉Transformer联合驱动的跨层多尺度融合网络HSI分类方法。首先，从结合CNN与视觉Transformer的角度出发，设计了跨层多尺度局部-全局特征提取模块分支，其主要由卷积嵌入的视觉Transformer和跨层特征融合模块构成。具体来说，卷积嵌入的视觉Transformer通过深度融合多尺度CNN与视觉Transformer实现了多尺度局部-全局特征信息的有效提取，从而增强网络对不同尺度地物的关注。进一步地，跨层特征融合模块深度聚合了不同层次的多尺度局部-全局特征信息，以综合考虑地物的浅层纹理信息和深层结构信息。其次，构建了分组多尺度卷积模块分支来挖掘HSI中密集光谱波段潜在的多尺度特征。最后，为了增强网络对HSI中局部波段细节和整体光谱信息的挖掘，设计了残差分组卷积模块对局部-全局光谱特征进行提取。Indian Pines, Houston 2013和Salinas Valley 3个HSI数据集上的实验结果证实了所提方法的有效性。
高光谱图像(HSI)分类是地球科学和遥感影像处理任务中最受关注的研究热点之一。近年来，卷积神经网络(CNN)和视觉Transformer相结合的方法，通过综合考虑局部-全局信息，在HSI分类任务中取得了成功。然而，HSI中地物具有丰富的纹理信息和复杂多样的结构，且不同地物之间存在尺度差异。现有的二者结合的方法通常对多尺度地物目标的纹理和结构信息的提取能力有限。为了克服上述局限性，该文提出CNN与视觉Transformer联合驱动的跨层多尺度融合网络HSI分类方法。首先，从结合CNN与视觉Transformer的角度出发，设计了跨层多尺度局部-全局特征提取模块分支，其主要由卷积嵌入的视觉Transformer和跨层特征融合模块构成。具体来说，卷积嵌入的视觉Transformer通过深度融合多尺度CNN与视觉Transformer实现了多尺度局部-全局特征信息的有效提取，从而增强网络对不同尺度地物的关注。进一步地，跨层特征融合模块深度聚合了不同层次的多尺度局部-全局特征信息，以综合考虑地物的浅层纹理信息和深层结构信息。其次，构建了分组多尺度卷积模块分支来挖掘HSI中密集光谱波段潜在的多尺度特征。最后，为了增强网络对HSI中局部波段细节和整体光谱信息的挖掘，设计了残差分组卷积模块对局部-全局光谱特征进行提取。Indian Pines, Houston 2013和Salinas Valley 3个HSI数据集上的实验结果证实了所提方法的有效性。
2024, 46(5): 2249-2263.
doi: 10.11999/JEIT231330
摘要:
现有基于深度学习的大多数方法在实现患者抑郁程度自动识别的过程中，主要存在两大挑战：(1)难以利用深度模型自动地从面部表情有效学习到抑郁强度相关的全局上下文信息，(2)往往忽略抑郁强度相关的全局和局部信息之间的语义一致性。为此，该文提出一种全局抑郁特征局部感知力增强和全局-局部语义相关性特征融合(PLEGDF-FGLSCF)的抑郁强度识别深度模型。首先，设计了全局抑郁特征局部感知力增强(PLEGDF)模块，用于提取面部局部区域之间的语义相关性信息，促进不同局部区域与抑郁相关的信息之间的交互，从而增强局部抑郁特征驱动的全局抑郁特征表达力。然后，提出了全局-局部语义相关性特征融合(FGLSCF)模块，用于捕捉全局和局部语义信息之间的关联性，实现全局和局部抑郁特征之间的语义一致性描述。最后，在AVEC2013和AVEC2014数据集上，利用PLEGDF-FGLSCF模型获得的识别结果在均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)指标上的值分别是7.75/5.96和7.49/5.99，优于大多数已有的基准模型，证实了该方法的合理性和有效性。
现有基于深度学习的大多数方法在实现患者抑郁程度自动识别的过程中，主要存在两大挑战：(1)难以利用深度模型自动地从面部表情有效学习到抑郁强度相关的全局上下文信息，(2)往往忽略抑郁强度相关的全局和局部信息之间的语义一致性。为此，该文提出一种全局抑郁特征局部感知力增强和全局-局部语义相关性特征融合(PLEGDF-FGLSCF)的抑郁强度识别深度模型。首先，设计了全局抑郁特征局部感知力增强(PLEGDF)模块，用于提取面部局部区域之间的语义相关性信息，促进不同局部区域与抑郁相关的信息之间的交互，从而增强局部抑郁特征驱动的全局抑郁特征表达力。然后，提出了全局-局部语义相关性特征融合(FGLSCF)模块，用于捕捉全局和局部语义信息之间的关联性，实现全局和局部抑郁特征之间的语义一致性描述。最后，在AVEC2013和AVEC2014数据集上，利用PLEGDF-FGLSCF模型获得的识别结果在均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)指标上的值分别是7.75/5.96和7.49/5.99，优于大多数已有的基准模型，证实了该方法的合理性和有效性。
2024, 46(5): 2264-2273.
doi: 10.11999/JEIT231298
摘要:
基于隧穿场效应晶体管(TFET)器件的低功耗微控制器设计将器件、电路和系统结合，利用具有超低亚阈值摆幅特性的器件使得电路在非工作情况下达到极低泄露功耗，避免了金属氧化物半导体场效应晶体管(MOSFET)器件亚阈值摆幅理论极限带来的功耗瓶颈，解决了目前对电池供电设备中微控制器的低功耗需求问题。TFET器件与传统MOSFET器件在工作机理上差异较大，主要体现在关断后具有更低的泄露电流，可以在更低的电压下工作，适用于长休眠电池供电低功耗需求下的物联网应用场景设计。该文调研了近年来TFET器件在低功耗电路设计方面的研究，介绍了传统微控制器的结构以及功耗来源，同时阐述了TFET器件的工作原理、特性以及设计挑战，在数字电路、模拟电路以及系统设计各领域考察了TFET器件的研究发展进程，并对各设计方案进行了优劣势分析，结合文献调研分析了TFET器件在低功耗微控制器设计领域的未来展望。
基于隧穿场效应晶体管(TFET)器件的低功耗微控制器设计将器件、电路和系统结合，利用具有超低亚阈值摆幅特性的器件使得电路在非工作情况下达到极低泄露功耗，避免了金属氧化物半导体场效应晶体管(MOSFET)器件亚阈值摆幅理论极限带来的功耗瓶颈，解决了目前对电池供电设备中微控制器的低功耗需求问题。TFET器件与传统MOSFET器件在工作机理上差异较大，主要体现在关断后具有更低的泄露电流，可以在更低的电压下工作，适用于长休眠电池供电低功耗需求下的物联网应用场景设计。该文调研了近年来TFET器件在低功耗电路设计方面的研究，介绍了传统微控制器的结构以及功耗来源，同时阐述了TFET器件的工作原理、特性以及设计挑战，在数字电路、模拟电路以及系统设计各领域考察了TFET器件的研究发展进程，并对各设计方案进行了优劣势分析，结合文献调研分析了TFET器件在低功耗微控制器设计领域的未来展望。
2024, 46(5): 2274-2280.
doi: 10.11999/JEIT231313
摘要:
物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function, PUF)作为一种新的硬件安全原语，通过提取工艺偏差产生唯一的响应序列为计算系统提供可信根。然而现有基于现场可编辑门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA)的PUF难以在较宽的温度和电压范围内实现高可靠性。该文提出一种基于自定时环(Self-Timed Ring，STR)的自适应偏差锁定PUF(Self-adaption Deviation Locking PUF, SDL PUF)，首先利用STR延迟引起的振荡频率差产生PUF响应；然后通过在初始化阶段自适应配置，有效扩大STR环内的事件到达时间偏差，从而显著提高PUF的可靠性；最后进一步提出一种对比混淆策略，通过提取工艺偏差自动生成随机比特配置并混淆比较器，以抵抗侧信道攻击。在Xilinx Virtex-6 FPGA上实验结果表明， SDL PUF在0～80°C的温度范围和0.85～1.15V的电压范围内误码率为0， 唯一性和均匀性分别为49.29%和49.84%。
物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function, PUF)作为一种新的硬件安全原语，通过提取工艺偏差产生唯一的响应序列为计算系统提供可信根。然而现有基于现场可编辑门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA)的PUF难以在较宽的温度和电压范围内实现高可靠性。该文提出一种基于自定时环(Self-Timed Ring，STR)的自适应偏差锁定PUF(Self-adaption Deviation Locking PUF, SDL PUF)，首先利用STR延迟引起的振荡频率差产生PUF响应；然后通过在初始化阶段自适应配置，有效扩大STR环内的事件到达时间偏差，从而显著提高PUF的可靠性；最后进一步提出一种对比混淆策略，通过提取工艺偏差自动生成随机比特配置并混淆比较器，以抵抗侧信道攻击。在Xilinx Virtex-6 FPGA上实验结果表明， SDL PUF在0～80°C的温度范围和0.85～1.15V的电压范围内误码率为0， 唯一性和均匀性分别为49.29%和49.84%。
2024, 46(5): 2281-2288.
doi: 10.11999/JEIT231129
摘要:
物理不可克隆函数(PUF)在硬件安全领域具有广阔的应用前景，然而易受到基于机器学习等建模攻击。通过对强PUF电路结构和混沌映射机理的研究，该文提出一种可有效抵御机器学习建模攻击的PUF电路。该电路将原始激励作为混沌映射初始值，利用PUF激励响应映射时间与混沌算法迭代深度之间的内在联系产生不可预测的混沌值，并采用PUF中间响应反馈加密激励，进一步提升激励与响应映射的复杂度，增强PUF的抗机器学习攻击能力。该PUF采用Artix-7 FPGA实现，测试结果表明，即使选用的激励响应对数量高达106组，基于逻辑回归、支持向量机和人工神经网络的攻击预测率仍接近50%的理想值，并具有良好的随机性、唯一性和稳定性。
物理不可克隆函数(PUF)在硬件安全领域具有广阔的应用前景，然而易受到基于机器学习等建模攻击。通过对强PUF电路结构和混沌映射机理的研究，该文提出一种可有效抵御机器学习建模攻击的PUF电路。该电路将原始激励作为混沌映射初始值，利用PUF激励响应映射时间与混沌算法迭代深度之间的内在联系产生不可预测的混沌值，并采用PUF中间响应反馈加密激励，进一步提升激励与响应映射的复杂度，增强PUF的抗机器学习攻击能力。该PUF采用Artix-7 FPGA实现，测试结果表明，即使选用的激励响应对数量高达106组，基于逻辑回归、支持向量机和人工神经网络的攻击预测率仍接近50%的理想值，并具有良好的随机性、唯一性和稳定性。
2024, 46(5): 2289-2297.
doi: 10.11999/JEIT231166
摘要:
真随机数发生器(TRNG)作为一类重要的硬件安全原语，在密钥生成、初始化向量和协议中的身份认证等加密领域得到应用。为设计出高吞吐量的轻量级TRNG，该文研究了利用多路选择器(MUX)和异或门(XOR gate)的开关特性来产生亚稳态的方法，提出一种基于亚稳态叠加单元(MS-cell)的TRNG(MS-TRNG)设计。它将MUX和异或门触发的亚稳态进行叠加，从而提高TRNG的熵。所提TRNG分别在Xilinx Virtex-7和Xilinx Artix-7 FPGA开发板中实现，无需后处理电路。与其他先进的TRNG相比，所提TRNG具有最高的吞吐量和极低的硬件开销，并且它所生成的随机序列通过了NIST测试和一系列性能测试。
真随机数发生器(TRNG)作为一类重要的硬件安全原语，在密钥生成、初始化向量和协议中的身份认证等加密领域得到应用。为设计出高吞吐量的轻量级TRNG，该文研究了利用多路选择器(MUX)和异或门(XOR gate)的开关特性来产生亚稳态的方法，提出一种基于亚稳态叠加单元(MS-cell)的TRNG(MS-TRNG)设计。它将MUX和异或门触发的亚稳态进行叠加，从而提高TRNG的熵。所提TRNG分别在Xilinx Virtex-7和Xilinx Artix-7 FPGA开发板中实现，无需后处理电路。与其他先进的TRNG相比，所提TRNG具有最高的吞吐量和极低的硬件开销，并且它所生成的随机序列通过了NIST测试和一系列性能测试。
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