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doi: 10.11999/JEIT260760
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非正交多址接入(NOMA)与通信感知一体化(ISAC)融合能够有效提升频谱利用率和无线感知能力，夹持天线(PA)通过沿介质波导灵活调控辐射位置，为通感融合系统设计提供了新的实现途径。该文针对PA辅助的下行NOMA-ISAC系统展开研究，在通信服务质量(QoS)和感知性能约束下，通过联合优化功率分配与PA位置以最大化系统和速率。由于优化变量耦合且PA位置最小间距约束使可行域呈非连续分布，所建问题具有非凸性。为此，提出一种交替优化(AO)算法，将原问题分解为功率分配优化和夹持天线位置优化两个子问题，分别采用逐次凸逼近(SCA)和分段区间搜索方法求解。仿真结果表明，所提方法较基准方案能有效提升系统和速率，并在性能与计算复杂度之间取得较好折中。
非正交多址接入(NOMA)与通信感知一体化(ISAC)融合能够有效提升频谱利用率和无线感知能力，夹持天线(PA)通过沿介质波导灵活调控辐射位置，为通感融合系统设计提供了新的实现途径。该文针对PA辅助的下行NOMA-ISAC系统展开研究，在通信服务质量(QoS)和感知性能约束下，通过联合优化功率分配与PA位置以最大化系统和速率。由于优化变量耦合且PA位置最小间距约束使可行域呈非连续分布，所建问题具有非凸性。为此，提出一种交替优化(AO)算法，将原问题分解为功率分配优化和夹持天线位置优化两个子问题，分别采用逐次凸逼近(SCA)和分段区间搜索方法求解。仿真结果表明，所提方法较基准方案能有效提升系统和速率，并在性能与计算复杂度之间取得较好折中。
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doi: 10.11999/JEIT260610
摘要:
随着大模型推理在云端与边缘场景的规模化部署，FPGA凭借可重构计算、高资源效率与低推理时延等优势，已成为补充GPU的异构加速方案。然而，在FPGA上实现高效Softmax仍面临三重瓶颈：长序列分母累加引发舍入误差积累与数值漂移，固定并行度流水线在变长向量尾拍对齐时利用率显著下降，以及访存带宽与计算密度失衡制约系统吞吐。针对上述问题，本文提出QuadPipe Softmax加速器，以三项设计协同应对：(1)Q48.47格式96位扩展精度累加器抑制长序列分母误差传播；(2)基于负无穷填充的硬件级边界无关处理，消除变长向量的软件预补齐开销；(3)X–Y双维批处理命令调度与多级反压闭环，统一计算核心与AXI接口的吞吐节拍。在Xilinx Kintex-7 325T开发板上，QuadPipe以仅占器件总逻辑4.72%的LUT与8个DSP的轻量级资源占用，实现了59周期流水线深度、每周期4个结果的稳态吞吐与150 MHz下600 M elements/s的峰值吞吐。板级实测MAE维持在10-11–10-10量级，Q48.47扩展累加使长序列分母误差较标准FP32累加降低87.59%；硬件边界无关处理使非对齐向量有效吞吐较软件预补齐最高提升6.49%。该设计在统一流水线框架内协同应对了长序列数值稳定性、变长输入处理与系统吞吐匹配三项工程挑战，为FPGA平台上大模型推理的Softmax加速提供了一套高效的系统方案。(QuadPipe开源地址：https://github.com/Yuxin-Yu/QuadPipe.git )
随着大模型推理在云端与边缘场景的规模化部署，FPGA凭借可重构计算、高资源效率与低推理时延等优势，已成为补充GPU的异构加速方案。然而，在FPGA上实现高效Softmax仍面临三重瓶颈：长序列分母累加引发舍入误差积累与数值漂移，固定并行度流水线在变长向量尾拍对齐时利用率显著下降，以及访存带宽与计算密度失衡制约系统吞吐。针对上述问题，本文提出QuadPipe Softmax加速器，以三项设计协同应对：(1)Q48.47格式96位扩展精度累加器抑制长序列分母误差传播；(2)基于负无穷填充的硬件级边界无关处理，消除变长向量的软件预补齐开销；(3)X–Y双维批处理命令调度与多级反压闭环，统一计算核心与AXI接口的吞吐节拍。在Xilinx Kintex-7 325T开发板上，QuadPipe以仅占器件总逻辑4.72%的LUT与8个DSP的轻量级资源占用，实现了59周期流水线深度、每周期4个结果的稳态吞吐与150 MHz下600 M elements/s的峰值吞吐。板级实测MAE维持在10-11–10-10量级，Q48.47扩展累加使长序列分母误差较标准FP32累加降低87.59%；硬件边界无关处理使非对齐向量有效吞吐较软件预补齐最高提升6.49%。该设计在统一流水线框架内协同应对了长序列数值稳定性、变长输入处理与系统吞吐匹配三项工程挑战，为FPGA平台上大模型推理的Softmax加速提供了一套高效的系统方案。(QuadPipe开源地址：
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doi: 10.11999/JEIT260611
摘要:
量子计算的发展对传统公钥密码构成严重威胁，后量子密码(PQC)成为安全领域的研究热点。基于模格的密钥封装机制(ML-KEM)与基于模格的数字签名算法(ML-DSA，Module-Lattice-Based Digital Signature Algorithm)作为美国国家标准与技术研究院(NIST)选定的标准化算法，其核心的多项式乘法运算采用数论变换(Number Theoretic Transform, NTT)实现，而NTT/INTT(Inverse NTT，INTT)硬件加速器的效率直接影响系统实时性与功耗。为应对从资源受限到资源充裕等多样化应用场景对资源与性能的不同需求，以及在同一硬件平台上同时高效支持ML-KEM与ML-DSA的工程挑战，本文提出一种面向二者的可配置NTT/INTT硬件加速器设计方法。通过构建包含模乘单元实现策略(DSP密集型与LUT密集型)、存储器接口策略(双读单写与双读双写)及流水线策略的三维设计空间模型，量化各维度对资源、时序及综合指标的影响。基于FPGA(Field-Programmable Gate Array, FPGA)平台，实例化多个代表性设计配置并完成综合验证。实验结果表明：LUT密集型Barrett模乘单元较DSP密集型方案节省60%以上DSP资源，且在大位宽场景下延迟更低；双读双写存储器接口使NTT计算吞吐率提升1倍；四级流水线使ML-KEM与ML-DSA模乘关键路径延迟分别从17.252 ns降至4.052 ns、从15.114 ns降至4.359 ns，面积-延迟积分别下降73%与71%。在整体NTT/INTT加速器层面，四级流水线相比三级流水线使ML-KEM与ML-DSA的功耗分别降低4.8%与12.9%。最终收敛至最优配置：LUT密集型模乘、双读双写接口、四级流水线，该配置下ML-KEM与ML-DSA的NTT加速器面积-时间积分别为1.782 KLUT·μs与3.073 KLUT·μs。
量子计算的发展对传统公钥密码构成严重威胁，后量子密码(PQC)成为安全领域的研究热点。基于模格的密钥封装机制(ML-KEM)与基于模格的数字签名算法(ML-DSA，Module-Lattice-Based Digital Signature Algorithm)作为美国国家标准与技术研究院(NIST)选定的标准化算法，其核心的多项式乘法运算采用数论变换(Number Theoretic Transform, NTT)实现，而NTT/INTT(Inverse NTT，INTT)硬件加速器的效率直接影响系统实时性与功耗。为应对从资源受限到资源充裕等多样化应用场景对资源与性能的不同需求，以及在同一硬件平台上同时高效支持ML-KEM与ML-DSA的工程挑战，本文提出一种面向二者的可配置NTT/INTT硬件加速器设计方法。通过构建包含模乘单元实现策略(DSP密集型与LUT密集型)、存储器接口策略(双读单写与双读双写)及流水线策略的三维设计空间模型，量化各维度对资源、时序及综合指标的影响。基于FPGA(Field-Programmable Gate Array, FPGA)平台，实例化多个代表性设计配置并完成综合验证。实验结果表明：LUT密集型Barrett模乘单元较DSP密集型方案节省60%以上DSP资源，且在大位宽场景下延迟更低；双读双写存储器接口使NTT计算吞吐率提升1倍；四级流水线使ML-KEM与ML-DSA模乘关键路径延迟分别从17.252 ns降至4.052 ns、从15.114 ns降至4.359 ns，面积-延迟积分别下降73%与71%。在整体NTT/INTT加速器层面，四级流水线相比三级流水线使ML-KEM与ML-DSA的功耗分别降低4.8%与12.9%。最终收敛至最优配置：LUT密集型模乘、双读双写接口、四级流水线，该配置下ML-KEM与ML-DSA的NTT加速器面积-时间积分别为1.782 KLUT·μs与3.073 KLUT·μs。
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doi: 10.11999/JEIT260621
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压缩稀疏行(Compressed Sparse Row, CSR)格式广泛用于稀疏神经网络加速器的权重存储，其values、col_indices和row_ptr分别参与数值计算、激活寻址和行边界控制，单粒子翻转(Single-Event Upset, SEU)引起的单比特错误因而可能产生不同的数值、地址和结构后果。为确定相应的字段保护范围，该文依据CSR执行过程和合法性约束建立故障分析方法，在翻转目标逻辑位后检查CSR合法性，并对可执行案例完成推理；根据分析结果，采用单错误纠正、双错误检测(Single-Error Correction and Double-Error Detection, SECDED)码比较不同保护范围与码字组织。LeNet-5/MNIST实验全量遍历227264 个逻辑存储位，values案例均可执行，col_indices字段内地址失效率和row_ptr字段内结构失效率分别为5.83%和61.20%；VGG16/CIFAR-10分层定额样本中亦观察到相应的字段故障后果。在每个码字至多发生1位错误的条件下，同时保护row_ptr和col_indices可消除结构失效与地址失效，元素级和64 bit存储字级附加存储开销分别为31.35%和6.35%；覆盖三个字段后，固定可执行案例集合的故障后推理准确率与无故障基线一致。模块级独立布局布线结果显示，64 bit流水译码核将最长内部数据路径由9.38 ns缩短至6.49 ns。以CSR结构完整性和访问地址合法性为首要目标时，可优先保护row_ptr和col_indices。
压缩稀疏行(Compressed Sparse Row, CSR)格式广泛用于稀疏神经网络加速器的权重存储，其values、col_indices和row_ptr分别参与数值计算、激活寻址和行边界控制，单粒子翻转(Single-Event Upset, SEU)引起的单比特错误因而可能产生不同的数值、地址和结构后果。为确定相应的字段保护范围，该文依据CSR执行过程和合法性约束建立故障分析方法，在翻转目标逻辑位后检查CSR合法性，并对可执行案例完成推理；根据分析结果，采用单错误纠正、双错误检测(Single-Error Correction and Double-Error Detection, SECDED)码比较不同保护范围与码字组织。LeNet-5/MNIST实验全量遍历
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doi: 10.11999/JEIT260857
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针对现有单域图像隐写方法面临的难以同时兼顾隐蔽性、抗隐写分析能力与运行效率，以及高性能模型结构复杂、难以轻量化部署等问题，该文提出一种基于改进经验模态分解与双域图卷积的轻量化图像隐写网络模型。首先，利用改进的二维经验模态分解模块将秘密图像自适应分解为多尺度分量，以实现隐秘信息在不同形态组件中的自适应层级分散；其次，设计多尺度空频块，通过融合多分支扩张卷积、注意力机制与频域感知单元，实现空间域与频域特征的深度融合与协同优化，在增强抗检测能力的同时确保秘密信息的高保真提取；最后，引入改进的图特征神经网络作为瓶颈层，利用高效的稀疏图卷积操作显式建模远距离像素关联，在有效表征非连续纹理区修改模式的同时大幅降低模型计算复杂度。实验结果表明，该模型参数量仅为8.00 M，计算成本仅为7.88 GFLOPs，单幅图像推理时延低至76 ms，展现出显著的轻量化特征与高运行效率，更适用于资源受限的实际部署环境。
针对现有单域图像隐写方法面临的难以同时兼顾隐蔽性、抗隐写分析能力与运行效率，以及高性能模型结构复杂、难以轻量化部署等问题，该文提出一种基于改进经验模态分解与双域图卷积的轻量化图像隐写网络模型。首先，利用改进的二维经验模态分解模块将秘密图像自适应分解为多尺度分量，以实现隐秘信息在不同形态组件中的自适应层级分散；其次，设计多尺度空频块，通过融合多分支扩张卷积、注意力机制与频域感知单元，实现空间域与频域特征的深度融合与协同优化，在增强抗检测能力的同时确保秘密信息的高保真提取；最后，引入改进的图特征神经网络作为瓶颈层，利用高效的稀疏图卷积操作显式建模远距离像素关联，在有效表征非连续纹理区修改模式的同时大幅降低模型计算复杂度。实验结果表明，该模型参数量仅为8.00 M，计算成本仅为7.88 GFLOPs，单幅图像推理时延低至76 ms，展现出显著的轻量化特征与高运行效率，更适用于资源受限的实际部署环境。
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doi: 10.11999/JEIT260694
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超图神经网络(HGNN)凭借高阶关系建模能力被广泛关注，但其计算量大、推理效率低，难以在实际场景部署。现有HGNN向多层感知机(MLP)知识蒸馏方法存在可解释性差、精度偏低等问题，主要原因在于：MLP激活函数单一且层间解耦、Softmax软标签存在信息丢失、未关注节点可靠性差异。为此，该文提出面向快速推理的超图神经网络知识蒸馏框架(DH2KAN)。该方法以柯尔莫哥洛夫阿诺德网络(KAN)为学生模型，用可学习单变量样条函数提升表征能力；设计表征相似性蒸馏，以节点表征监督KAN训练；提出高可靠节点感知蒸馏，基于信息熵量化节点可靠性并利用可靠节点软标签强化指导。在11个真实数据集上的实验表明，DH2KAN在精度与HGNN相当甚至更优的前提下，推理速度提升75倍；相比KAN在速度相近的情况下，准确率提升10.53%，适用于大规模低延迟场景。
超图神经网络(HGNN)凭借高阶关系建模能力被广泛关注，但其计算量大、推理效率低，难以在实际场景部署。现有HGNN向多层感知机(MLP)知识蒸馏方法存在可解释性差、精度偏低等问题，主要原因在于：MLP激活函数单一且层间解耦、Softmax软标签存在信息丢失、未关注节点可靠性差异。为此，该文提出面向快速推理的超图神经网络知识蒸馏框架(DH2KAN)。该方法以柯尔莫哥洛夫阿诺德网络(KAN)为学生模型，用可学习单变量样条函数提升表征能力；设计表征相似性蒸馏，以节点表征监督KAN训练；提出高可靠节点感知蒸馏，基于信息熵量化节点可靠性并利用可靠节点软标签强化指导。在11个真实数据集上的实验表明，DH2KAN在精度与HGNN相当甚至更优的前提下，推理速度提升75倍；相比KAN在速度相近的情况下，准确率提升10.53%，适用于大规模低延迟场景。
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doi: 10.11999/JEIT260482
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海上异构无线网络通信场景中多种通信体制并存，面临互联互通与资源协同双重挑战，而现有基于深度强化学习的路由算法对动态拓扑的表征能力不足，难以在网络拓扑频繁变化时做出高效的路由决策。这主要归因于现有主流框架多采用标准图神经网络(GNN)或全连接网络进行状态编码，难以有效捕捉高动态拓扑下的结构特征。为此，该文提出一种支持5G与自组网融合的多无线接入网关，并构建融合对比消息传递图神经网络与深度强化学习的路由方法，以提升网络服务质量与转发效率，实现资源的优化分配。实验结果表明，与最优基准方法相比，所提方法端到端时延降低20.8%～47.7%，丢包率降低0.3%～5.3%，吞吐量提升5.2%～14.2%，验证了其动态适应性与泛化能力。
海上异构无线网络通信场景中多种通信体制并存，面临互联互通与资源协同双重挑战，而现有基于深度强化学习的路由算法对动态拓扑的表征能力不足，难以在网络拓扑频繁变化时做出高效的路由决策。这主要归因于现有主流框架多采用标准图神经网络(GNN)或全连接网络进行状态编码，难以有效捕捉高动态拓扑下的结构特征。为此，该文提出一种支持5G与自组网融合的多无线接入网关，并构建融合对比消息传递图神经网络与深度强化学习的路由方法，以提升网络服务质量与转发效率，实现资源的优化分配。实验结果表明，与最优基准方法相比，所提方法端到端时延降低20.8%～47.7%，丢包率降低0.3%～5.3%，吞吐量提升5.2%～14.2%，验证了其动态适应性与泛化能力。
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doi: 10.11999/JEIT260819
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面向地面网络覆盖薄弱和全球导航卫星系统受限环境中智能终端的差异化通信定位需求，该文研究了无地面基站场景下无人机网络通信定位一体化服务的资源分配与节点部署问题。具体而言，如何通过无人机网络的资源分配与节点部署，最大程度满足终端的差异化通信定位服务需求。由于网络中物理资源被通信与定位服务共享且节点部署位置同时影响数据传输与协同定位，导致上述问题高度耦合且具有海量状态空间，较难求解。该文综合考虑终端在传输数据量、最低通信速率、定位精度门限等方面的差异以及终端服务优先级的不同，构建依赖无人机拓扑的网络服务价值模型。针对资源分配与节点部署耦合形成的混合非凸问题，提出一种网络服务价值驱动的迭代优化算法：在每轮迭代中，首先针对当前节点部署构造服务级连续资源代理，以分段一维搜索和价格二分交替优化时频资源，并将连续解恢复为原问题的可行解；随后依据资源响应生成结构化部署候选，经代理排序与束搜索筛选后，对保留的候选部署在新的服务关系下执行资源响应，以网络服务价值作为新部署及其对应资源分配结果的验收依据，直至无候选部署能够带来超过阈值的改进从而结束迭代。仿真结果表明，所提方法能够有效提高无人机网络的服务价值，并在双功能服务之间实现面向终端需求的资源权衡。
面向地面网络覆盖薄弱和全球导航卫星系统受限环境中智能终端的差异化通信定位需求，该文研究了无地面基站场景下无人机网络通信定位一体化服务的资源分配与节点部署问题。具体而言，如何通过无人机网络的资源分配与节点部署，最大程度满足终端的差异化通信定位服务需求。由于网络中物理资源被通信与定位服务共享且节点部署位置同时影响数据传输与协同定位，导致上述问题高度耦合且具有海量状态空间，较难求解。该文综合考虑终端在传输数据量、最低通信速率、定位精度门限等方面的差异以及终端服务优先级的不同，构建依赖无人机拓扑的网络服务价值模型。针对资源分配与节点部署耦合形成的混合非凸问题，提出一种网络服务价值驱动的迭代优化算法：在每轮迭代中，首先针对当前节点部署构造服务级连续资源代理，以分段一维搜索和价格二分交替优化时频资源，并将连续解恢复为原问题的可行解；随后依据资源响应生成结构化部署候选，经代理排序与束搜索筛选后，对保留的候选部署在新的服务关系下执行资源响应，以网络服务价值作为新部署及其对应资源分配结果的验收依据，直至无候选部署能够带来超过阈值的改进从而结束迭代。仿真结果表明，所提方法能够有效提高无人机网络的服务价值，并在双功能服务之间实现面向终端需求的资源权衡。
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doi: 10.11999/JEIT260870
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星载双波束顺轨干涉合成孔径雷达(DBATI-SAR)可通过前、后视观测获取不同方向的海表径向速度，为二维海面流场矢量反演提供观测基础。二维流速反演的稳定性与两次雷达视线(RLOS)在目标点局部地表切平面内的投影关系密切相关，当前、后视RLOS地表投影接近正交时，径向速度误差向水平流速分量的几何放大较小。然而，传统前、后视几何参数求解多基于平地几何和匀速直线运动假设，难以刻画轨道曲率、地球曲率和地球自转共同作用下的星载非对称几何，易导致实际RLOS地表投影偏离理想正交构型。针对该问题，该文提出一种星载非对称几何下DBATI-SAR关键几何参数求解方法，以RLOS地表投影正交性作为直接约束。首先，在地心地固坐标系(ECEF)下建立星载观测几何模型，定义RLOS地表投影夹角、斜视角和下视角，并将观测时间、斜视角和下视角等关键几何参数的求解表述为满足RLOS地表投影正交约束的观测时间反问题。其次，在零斜视参考点邻域内推导观测时间偏置关于RLOS地表投影夹角的解析主项，用于解释观测时间尺度及主要几何控制因素。最后，基于完整ECEF正向几何采样构建多项式数值逆映射模型，实现给定投影夹角条件下关键几何参数的高精度求解。仿真结果表明，当采用7阶多项式且采样点数量不少于20时，500组随机轨道参数下的RLOS地表投影夹角平均误差约为0.04°；相比传统平地几何模型约6.5°的正交误差，几何约束精度显著提高，对应归一化几何放大因子由约1.12降至1.0007 。所提方法可在完整星载非对称几何下实现前、后视观测时间、斜视角和下视角等关键几何参数的高精度求解。
星载双波束顺轨干涉合成孔径雷达(DBATI-SAR)可通过前、后视观测获取不同方向的海表径向速度，为二维海面流场矢量反演提供观测基础。二维流速反演的稳定性与两次雷达视线(RLOS)在目标点局部地表切平面内的投影关系密切相关，当前、后视RLOS地表投影接近正交时，径向速度误差向水平流速分量的几何放大较小。然而，传统前、后视几何参数求解多基于平地几何和匀速直线运动假设，难以刻画轨道曲率、地球曲率和地球自转共同作用下的星载非对称几何，易导致实际RLOS地表投影偏离理想正交构型。针对该问题，该文提出一种星载非对称几何下DBATI-SAR关键几何参数求解方法，以RLOS地表投影正交性作为直接约束。首先，在地心地固坐标系(ECEF)下建立星载观测几何模型，定义RLOS地表投影夹角、斜视角和下视角，并将观测时间、斜视角和下视角等关键几何参数的求解表述为满足RLOS地表投影正交约束的观测时间反问题。其次，在零斜视参考点邻域内推导观测时间偏置关于RLOS地表投影夹角的解析主项，用于解释观测时间尺度及主要几何控制因素。最后，基于完整ECEF正向几何采样构建多项式数值逆映射模型，实现给定投影夹角条件下关键几何参数的高精度求解。仿真结果表明，当采用7阶多项式且采样点数量不少于20时，500组随机轨道参数下的RLOS地表投影夹角平均误差约为0.04°；相比传统平地几何模型约6.5°的正交误差，几何约束精度显著提高，对应归一化几何放大因子由约1.12降至
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doi: 10.11999/JEIT260823
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针对信道时变及链路相关条件下多标签双站反向散射通信系统的安全传输问题，该文提出一种基于反向散射链路信道增益排序的标签选择方案。充分考虑标签选择阶段与传输阶段之间的信道状态信息不一致，以及合法链路与窃听链路之间的相关性，在独立非同分布瑞利信道下，推导了系统保密中断概率的闭式表达式及高发射功率下的渐近表达式，并从合法链路与窃听链路增益比的角度分析了系统保密性能的变化规律。分析结果表明：信道状态信息过时会显著削弱系统保密性能；当合法链路与窃听链路增益比固定时，系统在高发射功率区域存在保密中断平层，而提高该增益比可有效缓解该性能瓶颈；此外，在该文考虑的模型下，合法链路与窃听链路的相关性能够降低窃听链路相对占优的概率，从而改善系统保密性能。最后，蒙特卡罗仿真验证了理论推导的准确性，并表明所提方案在信道状态信息过时条件下仍能有效提升系统保密性能。
针对信道时变及链路相关条件下多标签双站反向散射通信系统的安全传输问题，该文提出一种基于反向散射链路信道增益排序的标签选择方案。充分考虑标签选择阶段与传输阶段之间的信道状态信息不一致，以及合法链路与窃听链路之间的相关性，在独立非同分布瑞利信道下，推导了系统保密中断概率的闭式表达式及高发射功率下的渐近表达式，并从合法链路与窃听链路增益比的角度分析了系统保密性能的变化规律。分析结果表明：信道状态信息过时会显著削弱系统保密性能；当合法链路与窃听链路增益比固定时，系统在高发射功率区域存在保密中断平层，而提高该增益比可有效缓解该性能瓶颈；此外，在该文考虑的模型下，合法链路与窃听链路的相关性能够降低窃听链路相对占优的概率，从而改善系统保密性能。最后，蒙特卡罗仿真验证了理论推导的准确性，并表明所提方案在信道状态信息过时条件下仍能有效提升系统保密性能。
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doi: 10.11999/JEIT260236
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随着海上船舶密度的日益增加以及智能化海事监管需求的提升，利用多源异构传感器实现目标的持续稳健跟踪已成为提升航行感知能力的有效手段。针对近岸船舶监控中视觉模态易受环境干扰、船舶自动识别系统(AIS)与视频轨迹存在严重异步性及多目标跟踪身份关联不稳定的问题，该文提出一种基于AIS与视频信息深度融合及时空对比学习的船舶跟踪算法(Spatio-Temporal contrastive learning for AIS-Video Fusion Tracking, STAVFT)。首先，算法设计了基于AIS特征注入的视频图像Soft Mask特征增强与ROI重检测补偿策略，利用AIS空间先验引导视觉检测器在低能见度及遮挡环境下锁定目标，解决跟踪前端的目标丢失问题。其次，针对AIS与视频数据的异步匹配难题，提出一种时空感知序列Transformer编码器，通过空洞卷积与时间感知自注意力机制提取跨模态运动特征，实现异构轨迹的统一嵌入表示。最后，设计了时空增强负样本对比估计损失函数，通过引入物理空间约束强化了跟踪过程对邻近易混淆目标的判别能力。在FVessel数据集上的实验结果表明，该算法将船舶跟踪过程中的检测召回率从65.6%提升至79.4%，多目标融合跟踪准确率稳定在95.8%以上，身份一致性指标超过96.8%，显著提升了复杂环境下船舶跟踪的鲁棒性。
随着海上船舶密度的日益增加以及智能化海事监管需求的提升，利用多源异构传感器实现目标的持续稳健跟踪已成为提升航行感知能力的有效手段。针对近岸船舶监控中视觉模态易受环境干扰、船舶自动识别系统(AIS)与视频轨迹存在严重异步性及多目标跟踪身份关联不稳定的问题，该文提出一种基于AIS与视频信息深度融合及时空对比学习的船舶跟踪算法(Spatio-Temporal contrastive learning for AIS-Video Fusion Tracking, STAVFT)。首先，算法设计了基于AIS特征注入的视频图像Soft Mask特征增强与ROI重检测补偿策略，利用AIS空间先验引导视觉检测器在低能见度及遮挡环境下锁定目标，解决跟踪前端的目标丢失问题。其次，针对AIS与视频数据的异步匹配难题，提出一种时空感知序列Transformer编码器，通过空洞卷积与时间感知自注意力机制提取跨模态运动特征，实现异构轨迹的统一嵌入表示。最后，设计了时空增强负样本对比估计损失函数，通过引入物理空间约束强化了跟踪过程对邻近易混淆目标的判别能力。在FVessel数据集上的实验结果表明，该算法将船舶跟踪过程中的检测召回率从65.6%提升至79.4%，多目标融合跟踪准确率稳定在95.8%以上，身份一致性指标超过96.8%，显著提升了复杂环境下船舶跟踪的鲁棒性。
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doi: 10.11999/JEIT260326
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针对低成本PIN二极管在X波段因寄生参数、接地通孔寄生效应导致开关隔离度降低与插入损耗增加的问题，该文提出一种基于寄生参数补偿的X波段低成本高隔离度并联型射频开关电路设计方法。所提方法通过引入补偿短截线与T型结等效结构电容，分别抵消不同工作状态下的寄生电抗，解决了低成本器件的高频性能恶化问题。实测结果表明，该射频开关电路在9.5～10.4 GHz频段内回波损耗优于10 dB，隔离度高于20 dB，插入损耗低于2 dB。该设计具有结构简单、易于集成、成本较低等优势，验证了低成本二极管用于X波段高隔离度T/R组件射频开关的可行性。
针对低成本PIN二极管在X波段因寄生参数、接地通孔寄生效应导致开关隔离度降低与插入损耗增加的问题，该文提出一种基于寄生参数补偿的X波段低成本高隔离度并联型射频开关电路设计方法。所提方法通过引入补偿短截线与T型结等效结构电容，分别抵消不同工作状态下的寄生电抗，解决了低成本器件的高频性能恶化问题。实测结果表明，该射频开关电路在9.5～10.4 GHz频段内回波损耗优于10 dB，隔离度高于20 dB，插入损耗低于2 dB。该设计具有结构简单、易于集成、成本较低等优势，验证了低成本二极管用于X波段高隔离度T/R组件射频开关的可行性。
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doi: 10.11999/JEIT260606
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车联网作为智能交通系统的重要组成部分，通过车车与车路信息交互提升交通运行效率，正逐步成为智慧城市建设的重要基础设施。车联网车辆通过周期性广播基本安全消息辅助协同感知与智能决策，但明文传输可能导致车辆身份和行驶轨迹泄露。针对现有匿名认证方案中计算与通信开销较高，以及长期密钥存储易受到物理提取和侧信道攻击等问题，本文提出一种面向车联网的物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function, PUF)驱动安全匿名认证协议。该协议利用集成电路制造过程中形成的随机工艺偏差构建设备相关硬件指纹，并基于PUF激励–响应机制生成会话密钥，结合激励信息构造和更新车辆伪名。本方案利用PUF固有的物理不可克隆特性增强认证安全性，并结合密码学机制实现无需片内存储长期敏感密钥的硬件辅助认证，从而降低物理提取和侧信道攻击导致的密钥泄漏风险。在Dolev–Yao攻击模型下，本文采用BAN逻辑、ProVerif形式化验证和非形式化方法对协议安全性进行分析。分析结果表明，所提方案能够抵御重放攻击、伪装攻击和中间人攻击，并满足匿名性、可追溯性以及协议层身份不可链接性等安全需求。性能分析结果表明，所提方案在保证多项安全功能的同时具有较低的计算与通信开销，适用于资源受限的车联网环境。
车联网作为智能交通系统的重要组成部分，通过车车与车路信息交互提升交通运行效率，正逐步成为智慧城市建设的重要基础设施。车联网车辆通过周期性广播基本安全消息辅助协同感知与智能决策，但明文传输可能导致车辆身份和行驶轨迹泄露。针对现有匿名认证方案中计算与通信开销较高，以及长期密钥存储易受到物理提取和侧信道攻击等问题，本文提出一种面向车联网的物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function, PUF)驱动安全匿名认证协议。该协议利用集成电路制造过程中形成的随机工艺偏差构建设备相关硬件指纹，并基于PUF激励–响应机制生成会话密钥，结合激励信息构造和更新车辆伪名。本方案利用PUF固有的物理不可克隆特性增强认证安全性，并结合密码学机制实现无需片内存储长期敏感密钥的硬件辅助认证，从而降低物理提取和侧信道攻击导致的密钥泄漏风险。在Dolev–Yao攻击模型下，本文采用BAN逻辑、ProVerif形式化验证和非形式化方法对协议安全性进行分析。分析结果表明，所提方案能够抵御重放攻击、伪装攻击和中间人攻击，并满足匿名性、可追溯性以及协议层身份不可链接性等安全需求。性能分析结果表明，所提方案在保证多项安全功能的同时具有较低的计算与通信开销，适用于资源受限的车联网环境。
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doi: 10.11999/JEIT260555
摘要:
数字经济推动全球数据量指数级增长，对底层算力基础设施提出严苛挑战。算力网络通过算力与网络融合实现算力资源全局优化调度，但算力资源分布不均与任务到达不平衡性制约其性能。现有路由机制因缺乏计算和网络的全局视角和动态适应能力，导致任务失败率上升、系统负载不均衡。为此，本文提出基于深度强化学习的算力网络智能路由算法COMPASS。COMPASS通过学习任务、网络和计算复杂特征，融合网络拓扑、算力资源状态、任务特性的三维状态表征，采用目标算力节点与路由路径联合动作设计，并引入多目标加权奖励机制优化任务完成时间和失败率等关键指标。为验证方案有效性，本文开发了算力网络路由仿真平台并集成真实网络拓扑。实验表明，COMPASS较传统方法奖励值提升48%，负载均衡性能改善，在任务分布不均衡场景下将任务失败率从27.0%降至9.5%，展现强适应性。
数字经济推动全球数据量指数级增长，对底层算力基础设施提出严苛挑战。算力网络通过算力与网络融合实现算力资源全局优化调度，但算力资源分布不均与任务到达不平衡性制约其性能。现有路由机制因缺乏计算和网络的全局视角和动态适应能力，导致任务失败率上升、系统负载不均衡。为此，本文提出基于深度强化学习的算力网络智能路由算法COMPASS。COMPASS通过学习任务、网络和计算复杂特征，融合网络拓扑、算力资源状态、任务特性的三维状态表征，采用目标算力节点与路由路径联合动作设计，并引入多目标加权奖励机制优化任务完成时间和失败率等关键指标。为验证方案有效性，本文开发了算力网络路由仿真平台并集成真实网络拓扑。实验表明，COMPASS较传统方法奖励值提升48%，负载均衡性能改善，在任务分布不均衡场景下将任务失败率从27.0%降至9.5%，展现强适应性。
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doi: 10.11999/JEIT260580
摘要:
在实际的多天线接收机中，天线方向图通常具有各向异性。当信号入射方向大幅偏离阵列法线或靠近方向图零陷区域时，阵列的接收功率将严重衰减，导致传统固定阵列难以满足低空通信网络极端入射场景下的感知需求，而该问题在学术界和工业界尚未得到充分的探索。针对单个低空无人机的波达方向估计问题，本文构建了一种基于可旋转阵列的接收系统框架，并设定各阵元具有相同方向增益特性。随后推导了对应的克拉美罗下界(CRLB)。最后，为实现高精度的方向感知，提出了一种基于迭代旋转的求根多重信号分类(RR-Root-MUSIC)算法，并以推导的CRLB作为性能基准。在所考虑的理想仿真条件下，所提方法所需迭代次数较少，并具有较好的收敛稳定性；与固定阵列下的Root-MUSIC算法相比，所提方法的估计性能显著提升，且更逼近理想对准下的CRLB。进一步采用非理想Patch天线方向图的补充验证表明，阵列旋转改善大偏角观测条件并提高DOA估计性能的基本结论仍然成立。
在实际的多天线接收机中，天线方向图通常具有各向异性。当信号入射方向大幅偏离阵列法线或靠近方向图零陷区域时，阵列的接收功率将严重衰减，导致传统固定阵列难以满足低空通信网络极端入射场景下的感知需求，而该问题在学术界和工业界尚未得到充分的探索。针对单个低空无人机的波达方向估计问题，本文构建了一种基于可旋转阵列的接收系统框架，并设定各阵元具有相同方向增益特性。随后推导了对应的克拉美罗下界(CRLB)。最后，为实现高精度的方向感知，提出了一种基于迭代旋转的求根多重信号分类(RR-Root-MUSIC)算法，并以推导的CRLB作为性能基准。在所考虑的理想仿真条件下，所提方法所需迭代次数较少，并具有较好的收敛稳定性；与固定阵列下的Root-MUSIC算法相比，所提方法的估计性能显著提升，且更逼近理想对准下的CRLB。进一步采用非理想Patch天线方向图的补充验证表明，阵列旋转改善大偏角观测条件并提高DOA估计性能的基本结论仍然成立。
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2026, 48(8): 3213-3228.
doi: 10.11999/JEIT251358
摘要:
密文检索机制(Ciphertext Retrieval)支持密态数据下的安全检索，对称可搜索加密(Symmetric Searchable Encryption, SSE)是其核心研究分支。在实际应用中，云服务器为节约算力，可能返回错误或不完整的检索结果；同时攻击者可利用搜索与访问模式的泄露信息逆向推导关键字，从而引发严重的隐私泄露问题。因此，实现检索结果可验证性，并兼顾搜索与访问模式的隐私保护，具备重要的研究意义。现有支持模式隐私保护的可验证SSE方案，普遍依赖关键字遍历机制，验证效率较低，会显著增加用户的计算与通信开销，难以满足高效安全的密文检索需求。针对上述性能瓶颈，该文提出一种基于可信执行环境(Trusted Execution Environment, TEE)的高效可验证密文检索方案。为提升密文检索等效率，该方案借助硬件级安全隔离与不经意数据重排的协同，实现关键字陷门尺寸独立于关键字字典的规模。同时，通过嵌入随机数以及盲化多项式常数项方式验证返回结果的正确性。得益于上述设计，该方案在效率层面取得了显著提升。具体而言，其一，该方案使得关键字陷门规模仅与查询关键字数量相关，而与全局字典规模无关，有效降低了计算和通信成本；其二，该方案仅需存储两个随机数即可实现可验证功能，大幅降低了用户本地存储开销。其三，数据用户与单服务器单轮交互中获取检索结果以及对称同态加密机制的应用等技术进一步提升了运行效率。此外，TEE中的密态计算弱化了对TEE的安全假设和信任程度。在通过模拟游戏方式完成对方案安全性的证明之后，该文对所提出的方案进行了综合的性能评估，评估结果证实了该方案在效率上显著优于其他具备相同功能的方案。
密文检索机制(Ciphertext Retrieval)支持密态数据下的安全检索，对称可搜索加密(Symmetric Searchable Encryption, SSE)是其核心研究分支。在实际应用中，云服务器为节约算力，可能返回错误或不完整的检索结果；同时攻击者可利用搜索与访问模式的泄露信息逆向推导关键字，从而引发严重的隐私泄露问题。因此，实现检索结果可验证性，并兼顾搜索与访问模式的隐私保护，具备重要的研究意义。现有支持模式隐私保护的可验证SSE方案，普遍依赖关键字遍历机制，验证效率较低，会显著增加用户的计算与通信开销，难以满足高效安全的密文检索需求。针对上述性能瓶颈，该文提出一种基于可信执行环境(Trusted Execution Environment, TEE)的高效可验证密文检索方案。为提升密文检索等效率，该方案借助硬件级安全隔离与不经意数据重排的协同，实现关键字陷门尺寸独立于关键字字典的规模。同时，通过嵌入随机数以及盲化多项式常数项方式验证返回结果的正确性。得益于上述设计，该方案在效率层面取得了显著提升。具体而言，其一，该方案使得关键字陷门规模仅与查询关键字数量相关，而与全局字典规模无关，有效降低了计算和通信成本；其二，该方案仅需存储两个随机数即可实现可验证功能，大幅降低了用户本地存储开销。其三，数据用户与单服务器单轮交互中获取检索结果以及对称同态加密机制的应用等技术进一步提升了运行效率。此外，TEE中的密态计算弱化了对TEE的安全假设和信任程度。在通过模拟游戏方式完成对方案安全性的证明之后，该文对所提出的方案进行了综合的性能评估，评估结果证实了该方案在效率上显著优于其他具备相同功能的方案。
2026, 48(8): 3229-3246.
doi: 10.11999/JEIT260189
摘要:
遥感图文检索(RS-ITR)通过建立遥感影像与自然语言描述之间的跨模态语义关联，为海量地理空间数据的语义理解与智能检索提供了重要支撑。随着高分辨率对地观测数据持续积累，复杂场景、多尺度结构、专业语义表达及标注稀缺等因素，使传统手工特征方法和常规深度跨模态模型在语义建模、跨场景泛化和开放环境适应方面受到明显制约。围绕视觉-语言基础模型(VLM)驱动的遥感图文检索研究，该文系统梳理了任务建模、领域挑战、评价基准与技术演进脉络，重点归纳了模型架构范式、遥感领域适配策略和跨模态语义对齐机制，并结合代表性数据集、典型方法及性能比较总结了当前研究进展。分析表明，视觉-语言基础模型在缓解语义鸿沟、提升零样本迁移能力和增强复杂语义理解方面展现出显著优势，但多源异构数据统一建模、地理知识增强、开放场景持续学习以及轻量化部署仍是该方向亟待突破的关键问题。相关综述可为遥感多模态信息理解、跨模态检索模型设计及工程应用提供系统参考。
遥感图文检索(RS-ITR)通过建立遥感影像与自然语言描述之间的跨模态语义关联，为海量地理空间数据的语义理解与智能检索提供了重要支撑。随着高分辨率对地观测数据持续积累，复杂场景、多尺度结构、专业语义表达及标注稀缺等因素，使传统手工特征方法和常规深度跨模态模型在语义建模、跨场景泛化和开放环境适应方面受到明显制约。围绕视觉-语言基础模型(VLM)驱动的遥感图文检索研究，该文系统梳理了任务建模、领域挑战、评价基准与技术演进脉络，重点归纳了模型架构范式、遥感领域适配策略和跨模态语义对齐机制，并结合代表性数据集、典型方法及性能比较总结了当前研究进展。分析表明，视觉-语言基础模型在缓解语义鸿沟、提升零样本迁移能力和增强复杂语义理解方面展现出显著优势，但多源异构数据统一建模、地理知识增强、开放场景持续学习以及轻量化部署仍是该方向亟待突破的关键问题。相关综述可为遥感多模态信息理解、跨模态检索模型设计及工程应用提供系统参考。
2026, 48(8): 3247-3262.
doi: 10.11999/JEIT260133
摘要:
面向移动目标的成像卫星协同任务规划是实现天基对地观测系统从“静态区域覆盖”向“广域搜索-动态跟踪-反馈补搜”动态闭环转型的关键技术，在应急响应、海洋监测、广域态势感知与重点目标持续观测等领域具有重要意义。其核心挑战源于移动目标未来状态的不确定性与传统任务规划模型对确定性输入依赖之间的矛盾。该文从不确定性驱动视角出发，结合海面、空天、地面3类典型移动目标的运动特征与观测需求，系统梳理该领域近年来的主要技术进展。重点剖析运动状态预测与时空不确定性表征、多星协同观测任务规划及闭环重规划等关键环节，对比模型驱动与数据驱动预测方法在不确定性表征和规划可用性的差异，分析集中式、分布式与混合式架构的算法选择逻辑与动态响应能力。最后，该文指出该领域正由开环静态规划向闭环动态调度转型，总结预测不确定性信息在规划决策中利用不足、分布式协同中状态认知不一致等关键瓶颈，并展望了跨层级耦合建模、大语言模型赋能的智能优化等未来发展方向。
面向移动目标的成像卫星协同任务规划是实现天基对地观测系统从“静态区域覆盖”向“广域搜索-动态跟踪-反馈补搜”动态闭环转型的关键技术，在应急响应、海洋监测、广域态势感知与重点目标持续观测等领域具有重要意义。其核心挑战源于移动目标未来状态的不确定性与传统任务规划模型对确定性输入依赖之间的矛盾。该文从不确定性驱动视角出发，结合海面、空天、地面3类典型移动目标的运动特征与观测需求，系统梳理该领域近年来的主要技术进展。重点剖析运动状态预测与时空不确定性表征、多星协同观测任务规划及闭环重规划等关键环节，对比模型驱动与数据驱动预测方法在不确定性表征和规划可用性的差异，分析集中式、分布式与混合式架构的算法选择逻辑与动态响应能力。最后，该文指出该领域正由开环静态规划向闭环动态调度转型，总结预测不确定性信息在规划决策中利用不足、分布式协同中状态认知不一致等关键瓶颈，并展望了跨层级耦合建模、大语言模型赋能的智能优化等未来发展方向。
2026, 48(8): 3263-3278.
doi: 10.11999/JEIT251297
摘要:
随着全球自然灾害频发以及各类突发事件风险上升，如何依托智能遥感技术对受灾目标开展快速、精准的评估，已成为支撑应急响应与灾后重建的重要任务。近年来，基于深度学习的遥感灾害评估方法不断涌现，大大提高了灾害评估的精度和智能化程度，然而，该领域发展迅速但仍缺乏系统性综述。该文全面梳理了遥感目标灾害智能评估的技术内涵；对现有研究中常用的目标损伤等级标准、公开数据集及性能评价指标进行了归纳；围绕双时相变化检测、多时相序列建模、多模态数据融合、数据受限场景下灾害评估4类技术框架进行深入分析，叙述了各类方法的技术路径及其优势与不足；最后，该文进一步探讨了该领域未来的发展方向，旨在为遥感智能灾害评估技术在人为及自然灾害应对中的应用提供理论支持与方法参考。
随着全球自然灾害频发以及各类突发事件风险上升，如何依托智能遥感技术对受灾目标开展快速、精准的评估，已成为支撑应急响应与灾后重建的重要任务。近年来，基于深度学习的遥感灾害评估方法不断涌现，大大提高了灾害评估的精度和智能化程度，然而，该领域发展迅速但仍缺乏系统性综述。该文全面梳理了遥感目标灾害智能评估的技术内涵；对现有研究中常用的目标损伤等级标准、公开数据集及性能评价指标进行了归纳；围绕双时相变化检测、多时相序列建模、多模态数据融合、数据受限场景下灾害评估4类技术框架进行深入分析，叙述了各类方法的技术路径及其优势与不足；最后，该文进一步探讨了该领域未来的发展方向，旨在为遥感智能灾害评估技术在人为及自然灾害应对中的应用提供理论支持与方法参考。
2026, 48(8): 3279-3295.
doi: 10.11999/JEIT260083
摘要:
中波红外探测器具备高灵敏度和优异的温度分辨能力，在国土安全、工业测温、医疗诊断以及遥感监测等民用与军用领域均扮演着至关重要的角色。二类超晶格(T2SL)材料因其能带可调和低俄歇复合率等优势，成为最具潜力的第3代红外探测器材料体系。该文首先阐述量子效率、暗电流密度与比探测率等关键光电参数对探测器性能的影响；随后，聚焦于InAs/GaSb和InAs/InAsSb两大材料体系，系统综述了在暗电流抑制与光响应提升两方面的最新进展，包括势垒结构设计、外延生长优化及器件工艺改进等关键技术，通过这些关键技术研发，探测器性能和工作温度不断提升；最后，对比分析了两类探测器的主要性能指标，并展望了中波超晶格探测技术未来的发展将集中于结构创新设计、大尺寸高质量材料生长、大规模焦平面集成等方面，并有望通过多机制耦合进一步拓展探测性能与应用边界。
中波红外探测器具备高灵敏度和优异的温度分辨能力，在国土安全、工业测温、医疗诊断以及遥感监测等民用与军用领域均扮演着至关重要的角色。二类超晶格(T2SL)材料因其能带可调和低俄歇复合率等优势，成为最具潜力的第3代红外探测器材料体系。该文首先阐述量子效率、暗电流密度与比探测率等关键光电参数对探测器性能的影响；随后，聚焦于InAs/GaSb和InAs/InAsSb两大材料体系，系统综述了在暗电流抑制与光响应提升两方面的最新进展，包括势垒结构设计、外延生长优化及器件工艺改进等关键技术，通过这些关键技术研发，探测器性能和工作温度不断提升；最后，对比分析了两类探测器的主要性能指标，并展望了中波超晶格探测技术未来的发展将集中于结构创新设计、大尺寸高质量材料生长、大规模焦平面集成等方面，并有望通过多机制耦合进一步拓展探测性能与应用边界。
2026, 48(8): 3296-3305.
doi: 10.11999/JEIT260120
摘要:
针对智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)辅助的室内可见光定位(Visible Light Positioning, VLP)系统性能优化问题，该文分别研究了近场与远场下针对系统克拉美罗下界(Cramer-Rao Lower Bound, CRLB)优化方法。通过优化RIS配置，以提升系统定位精度与整体定位性能公平性。在远场信道模型假设下，可将RIS方向优化问题建模为接收功率最大化问题，并应用一种结合粒子群优化与N步迭代的定位算法，在接收机位置未知的情况下实现了RIS方向的动态最优调整。在近场信道模型假设下，可将RIS单元与发光二极管(Light-Emitting Diode, LED)的分配问题构建为马尔可夫决策过程，并设计一种基于经验回放与知识利用的强化学习方法进行求解，在最小化CRLB的同时，兼顾不同区域用户的定位公平性。仿真结果表明，所提算法在两种模型下均能有效提升系统定位精度，且在近场模型中显著改善了全域定位性能。
针对智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)辅助的室内可见光定位(Visible Light Positioning, VLP)系统性能优化问题，该文分别研究了近场与远场下针对系统克拉美罗下界(Cramer-Rao Lower Bound, CRLB)优化方法。通过优化RIS配置，以提升系统定位精度与整体定位性能公平性。在远场信道模型假设下，可将RIS方向优化问题建模为接收功率最大化问题，并应用一种结合粒子群优化与N步迭代的定位算法，在接收机位置未知的情况下实现了RIS方向的动态最优调整。在近场信道模型假设下，可将RIS单元与发光二极管(Light-Emitting Diode, LED)的分配问题构建为马尔可夫决策过程，并设计一种基于经验回放与知识利用的强化学习方法进行求解，在最小化CRLB的同时，兼顾不同区域用户的定位公平性。仿真结果表明，所提算法在两种模型下均能有效提升系统定位精度，且在近场模型中显著改善了全域定位性能。
2026, 48(8): 3306-3316.
doi: 10.11999/JEIT250521
摘要:
为了解决超快激光无限视场加工中存在的高精度要求小视场与大范围加工需求之间的矛盾，该文提出一种基于自适应扰动观测器的有限时间滑模控制策略，该模型能够保证跟踪误差在有限时间内收敛到原点附近的邻域，有效补偿了未知负载扰动和输入端摩擦非线性行为。该文将被控系统中的未知负载扰动与摩擦非线性等复杂因素统一建模为集总扰动项，从而显著提升了系统动力学模型的普适性。该方法融合了径向基神经网络(RBFNN)设计有限时间自适应扰动观测器，实现对集总扰动的精确补偿。基于扰动观测构建的有限时间滑模控制方案，使得电机的输出角位置快速精确跟踪期望轨迹。最后，通过Matlab仿真分析验证了该控制方法的可行性和优越性。
为了解决超快激光无限视场加工中存在的高精度要求小视场与大范围加工需求之间的矛盾，该文提出一种基于自适应扰动观测器的有限时间滑模控制策略，该模型能够保证跟踪误差在有限时间内收敛到原点附近的邻域，有效补偿了未知负载扰动和输入端摩擦非线性行为。该文将被控系统中的未知负载扰动与摩擦非线性等复杂因素统一建模为集总扰动项，从而显著提升了系统动力学模型的普适性。该方法融合了径向基神经网络(RBFNN)设计有限时间自适应扰动观测器，实现对集总扰动的精确补偿。基于扰动观测构建的有限时间滑模控制方案，使得电机的输出角位置快速精确跟踪期望轨迹。最后，通过Matlab仿真分析验证了该控制方法的可行性和优越性。
2026, 48(8): 3317-3326.
doi: 10.11999/JEIT250858
摘要:
片上偏振分束旋转器(Polarization Splitter-Rotator, PSR)作为调控光波偏振态的核心集成光子器件之一，其微型化设计是实现高密度光子集成电路(Photonic Integrated Circuit, PIC)的关键。该文基于绝缘体上硅平台(Silicon-On-Insulator, SOI)，采用逆向法设计了一种超紧凑偏振分束旋转器，通过将动量优化算法与伴随法相结合，提高了设计效率。并且，进一步通过空气孔融合将孔半径控制在50～250 nm，降低了器件的制造难度。数值分析结果表明：该器件在1520 ～1575 nm波段内实现了低插入损耗(TM0<1 dB，TE0<0.68 dB)，低串扰(TM0<–23 dB，TE0<–25.2 dB)和高偏振消光比(TM0>17 dB，TE0>28.5 dB)。器件尺寸仅为2.5 μm×5 μm。工艺容差分析表明，在蚀刻深度偏移±9 nm，蚀刻半径偏移±5 nm时，在1520 ～1540 nm带宽范围内，性能没有明显劣化，具有良好的制造鲁棒性。
片上偏振分束旋转器(Polarization Splitter-Rotator, PSR)作为调控光波偏振态的核心集成光子器件之一，其微型化设计是实现高密度光子集成电路(Photonic Integrated Circuit, PIC)的关键。该文基于绝缘体上硅平台(Silicon-On-Insulator, SOI)，采用逆向法设计了一种超紧凑偏振分束旋转器，通过将动量优化算法与伴随法相结合，提高了设计效率。并且，进一步通过空气孔融合将孔半径控制在50～250 nm，降低了器件的制造难度。数值分析结果表明：该器件在
2026, 48(8): 3327-3337.
doi: 10.11999/JEIT251264
摘要:
人工智能与光电感知技术的深度融合，有力推动了智能驾驶的发展。激光雷达作为核心光电传感器，能够获取高精度三维点云，已成为环境感知不可或缺的数据来源。然而，基于深度学习的点云识别模型在对抗样本面前表现脆弱，易受微小扰动影响而导致识别性能显著下降，对智能驾驶光电感知系统的安全构成了严峻挑战。现有攻击方法虽能实现一定攻击效果，但往往扰动明显、隐蔽性不足，且易产生离群点，难以在实际光电感知场景中有效应用。为此，该文提出一种基于梯度自适应调整驱动的点云对抗攻击方法(GAA)。该方法首先分析三维点云分类网络的决策脆弱性，筛选对模型输出影响显著的关键点集；进而结合各点的局部曲率信息自适应调整梯度权重，并在主曲率方向的几何约束下优化扰动生成，从而在保证较高攻击成功率的同时，有效维持对抗点云的几何一致性与视觉自然性。在多个公开数据集上的实验结果表明，该方法在实现高攻击成功率的同时，显著降低了扰动强度，以ModelNet40数据集为例，在PointNet模型上平均仅扰动28个点便可达到97.69%的攻击成功率，显著优于现有对比方法，为评估和提升智能驾驶光电感知系统的安全性提供了有效工具。
人工智能与光电感知技术的深度融合，有力推动了智能驾驶的发展。激光雷达作为核心光电传感器，能够获取高精度三维点云，已成为环境感知不可或缺的数据来源。然而，基于深度学习的点云识别模型在对抗样本面前表现脆弱，易受微小扰动影响而导致识别性能显著下降，对智能驾驶光电感知系统的安全构成了严峻挑战。现有攻击方法虽能实现一定攻击效果，但往往扰动明显、隐蔽性不足，且易产生离群点，难以在实际光电感知场景中有效应用。为此，该文提出一种基于梯度自适应调整驱动的点云对抗攻击方法(GAA)。该方法首先分析三维点云分类网络的决策脆弱性，筛选对模型输出影响显著的关键点集；进而结合各点的局部曲率信息自适应调整梯度权重，并在主曲率方向的几何约束下优化扰动生成，从而在保证较高攻击成功率的同时，有效维持对抗点云的几何一致性与视觉自然性。在多个公开数据集上的实验结果表明，该方法在实现高攻击成功率的同时，显著降低了扰动强度，以ModelNet40数据集为例，在PointNet模型上平均仅扰动28个点便可达到97.69%的攻击成功率，显著优于现有对比方法，为评估和提升智能驾驶光电感知系统的安全性提供了有效工具。
2026, 48(8): 3338-3347.
doi: 10.11999/JEIT260124
摘要:
白细胞类型与形态是血常规分析的关键，然而传统镜检方法依赖主观经验，现有深度学习方法在空谱特征建模和计算效率方面仍存在不足。为此，该文将偏振高光谱成像技术应用于白细胞分析，提出一种轻量化空谱双分支Transformer网络(LSDBT)用于白细胞偏振高光谱图像分类。该网络通过双分支特征提取模块联合学习局部空间和空间−光谱特征，并结合轻量化设计降低计算复杂度。结果表明，LSDBT在实现高精度分类的同时兼顾模型轻量化，验证了偏振高光谱成像在白细胞分类中的应用价值，为临床辅助诊断提供高效可靠的技术方案。
白细胞类型与形态是血常规分析的关键，然而传统镜检方法依赖主观经验，现有深度学习方法在空谱特征建模和计算效率方面仍存在不足。为此，该文将偏振高光谱成像技术应用于白细胞分析，提出一种轻量化空谱双分支Transformer网络(LSDBT)用于白细胞偏振高光谱图像分类。该网络通过双分支特征提取模块联合学习局部空间和空间−光谱特征，并结合轻量化设计降低计算复杂度。结果表明，LSDBT在实现高精度分类的同时兼顾模型轻量化，验证了偏振高光谱成像在白细胞分类中的应用价值，为临床辅助诊断提供高效可靠的技术方案。
2026, 48(8): 3348-3357.
doi: 10.11999/JEIT260143
摘要:
面向复杂动态环境下智能化装备体系效能评估中存在的层级割裂、协同机理弱显式和长期适应能力难表征等问题，该文围绕单装自主性、系统协同性和体系学习性，提出面向复杂多智能体系统的跨层规则演化与协同优化框架。首先，在单装层采用部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)描述异构个体在部分可观测条件下的局部感知、风险评估与自主决策过程；其次，在系统层构建分布式部分可观测马尔可夫决策过程(Dec-POMDP)与动态有向加权图结合的协同建模框架，并引入图神经网络(GNN)刻画多智能体交互结构、联合价值与关键支撑链路；进一步，在体系层构建元分布式部分可观测马尔可夫决策过程(Meta-Dec-POMDP)规则演化模型，通过元状态、规则记忆与任务上下文条件化设计长期认知演化的收敛趋势、多样性保持与振荡抑制机制，实现跨任务学习与长期自适应。在此基础上，设计了行为上行归纳-规则下行塑形的跨层闭环机制，实现局部状态特征、协同结构语义与规则参数之间的复用传递和统一约束。仿真实验表明，所提完整闭环模型在基准及多类非平稳场景下均优于对比模型。研究表明，跨层闭环并非附加结构，而是将局部学习优势稳定转化为整体效能提升的关键机制，可为复杂多智能体系统的效能评估与自适应协同优化提供理论依据和方法支撑。
面向复杂动态环境下智能化装备体系效能评估中存在的层级割裂、协同机理弱显式和长期适应能力难表征等问题，该文围绕单装自主性、系统协同性和体系学习性，提出面向复杂多智能体系统的跨层规则演化与协同优化框架。首先，在单装层采用部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)描述异构个体在部分可观测条件下的局部感知、风险评估与自主决策过程；其次，在系统层构建分布式部分可观测马尔可夫决策过程(Dec-POMDP)与动态有向加权图结合的协同建模框架，并引入图神经网络(GNN)刻画多智能体交互结构、联合价值与关键支撑链路；进一步，在体系层构建元分布式部分可观测马尔可夫决策过程(Meta-Dec-POMDP)规则演化模型，通过元状态、规则记忆与任务上下文条件化设计长期认知演化的收敛趋势、多样性保持与振荡抑制机制，实现跨任务学习与长期自适应。在此基础上，设计了行为上行归纳-规则下行塑形的跨层闭环机制，实现局部状态特征、协同结构语义与规则参数之间的复用传递和统一约束。仿真实验表明，所提完整闭环模型在基准及多类非平稳场景下均优于对比模型。研究表明，跨层闭环并非附加结构，而是将局部学习优势稳定转化为整体效能提升的关键机制，可为复杂多智能体系统的效能评估与自适应协同优化提供理论依据和方法支撑。
2026, 48(8): 3358-3369.
doi: 10.11999/JEIT260149
摘要:
针对高比例新能源并网加剧电网供需不平衡的问题，聚合大规模变频空调集群作为虚拟储能参与需求响应，是提升电网灵活性的有效途径。然而，现有调度策略常面临高维寻优的维数灾难，且传统基于罚函数的软约束方法难以严格满足聚合功率的等式约束，易产生稳态误差。为此，该文提出一种基于约束面投影的位势协同自适应粒子群算法(SFA-PSO)。首先，基于等效热参数模型构建了兼顾群体热舒适度与响应公平性的多目标优化框架；其次，针对传统算法易出现功率越限的局限性，设计了约束面投影机制，将粒子的搜索路径严格限制在功率守恒超平面内，从而实现对网侧调度指令的精确跟踪；此外，针对高维空间寻优易早熟的难题，提出空间-适应度协同演化策略，通过量化粒子适应度与空间距离的认知偏差动态调节学习因子，以提升算法跳出局部最优的能力。最后，在包含多源热扰动与通信丢包等复杂动态环境下进行了连续调度仿真实验。结果表明，SFA-PSO算法在千节点级高维场景中表现出良好的鲁棒性，能够在严格满足电网侧功率管控要求的前提下，以较低的计算开销实现用户侧舒适度与公平性的有效协同。
针对高比例新能源并网加剧电网供需不平衡的问题，聚合大规模变频空调集群作为虚拟储能参与需求响应，是提升电网灵活性的有效途径。然而，现有调度策略常面临高维寻优的维数灾难，且传统基于罚函数的软约束方法难以严格满足聚合功率的等式约束，易产生稳态误差。为此，该文提出一种基于约束面投影的位势协同自适应粒子群算法(SFA-PSO)。首先，基于等效热参数模型构建了兼顾群体热舒适度与响应公平性的多目标优化框架；其次，针对传统算法易出现功率越限的局限性，设计了约束面投影机制，将粒子的搜索路径严格限制在功率守恒超平面内，从而实现对网侧调度指令的精确跟踪；此外，针对高维空间寻优易早熟的难题，提出空间-适应度协同演化策略，通过量化粒子适应度与空间距离的认知偏差动态调节学习因子，以提升算法跳出局部最优的能力。最后，在包含多源热扰动与通信丢包等复杂动态环境下进行了连续调度仿真实验。结果表明，SFA-PSO算法在千节点级高维场景中表现出良好的鲁棒性，能够在严格满足电网侧功率管控要求的前提下，以较低的计算开销实现用户侧舒适度与公平性的有效协同。
2026, 48(8): 3370-3382.
doi: 10.11999/JEIT260192
摘要:
针对复杂电网系统中的电力巡检任务，现有基于多无人机的巡检方法普遍存在协同调度能力不足、难以准确构建巡检节点间拓扑结构关系的问题，该文提出一种基于层次注意力机制的多无人机巡检路径规划方法(HAPPI)。该方法采用编码器-解码器架构，通过设计多层次注意力机制，进而增强全局信息感知能力，避免决策过程中的短视问题。在此基础上，通过显式学习充电站之间的拓扑关系与巡检设备点的空间分布特征，提出一种无人机路径选择策略，在严格电量约束的前提下，实现无人机编队总飞行距离的最小化。为验证方法性能，设计3种不同规模的场景进行实验评估。在这些规模场景中，所提方法相比基线方法平均性能提升约12%。实验结果表明，在不同问题规模、节点分布及充电站数量变化的情况下，HAPPI均表现出优越且稳定的性能，具有良好的泛化能力和路径规划效能。
针对复杂电网系统中的电力巡检任务，现有基于多无人机的巡检方法普遍存在协同调度能力不足、难以准确构建巡检节点间拓扑结构关系的问题，该文提出一种基于层次注意力机制的多无人机巡检路径规划方法(HAPPI)。该方法采用编码器-解码器架构，通过设计多层次注意力机制，进而增强全局信息感知能力，避免决策过程中的短视问题。在此基础上，通过显式学习充电站之间的拓扑关系与巡检设备点的空间分布特征，提出一种无人机路径选择策略，在严格电量约束的前提下，实现无人机编队总飞行距离的最小化。为验证方法性能，设计3种不同规模的场景进行实验评估。在这些规模场景中，所提方法相比基线方法平均性能提升约12%。实验结果表明，在不同问题规模、节点分布及充电站数量变化的情况下，HAPPI均表现出优越且稳定的性能，具有良好的泛化能力和路径规划效能。
2026, 48(8): 3383-3394.
doi: 10.11999/JEIT260154
摘要:
针对当前骨架动作识别方法在引入大语言模型(LLM)时存在的语义引导与空间拓扑学习脱节、时间建模缺乏层次化语义支持、传统分类范式泛化能力不足的3大问题，该文提出一种基于LLM增强的骨架动作识别新方法(LLMA-GCN)。该方法首先提出一种基于LLM的混合图拓扑学习策略，将物理骨架结构先验知识与LLM提取的动作语义信息深度融合以指导空间建模；其次，将混合图拓扑学习策略与层次化视觉序列编码器相结合，通过设计的LLM精炼块实现语义引导下的多尺度时空特征提取；最后，构建了LLM驱动的文本原型引导决策学习机制，实现语义引导的视觉-文本对齐和分类决策联合学习，从而提升模型整体性能。在NTU RGB+D 60, NTU RGB+D 120以及PKU-MMD公开数据集上进行了大量对比实验及消融实验，证明了新方法的有效性和先进性。
针对当前骨架动作识别方法在引入大语言模型(LLM)时存在的语义引导与空间拓扑学习脱节、时间建模缺乏层次化语义支持、传统分类范式泛化能力不足的3大问题，该文提出一种基于LLM增强的骨架动作识别新方法(LLMA-GCN)。该方法首先提出一种基于LLM的混合图拓扑学习策略，将物理骨架结构先验知识与LLM提取的动作语义信息深度融合以指导空间建模；其次，将混合图拓扑学习策略与层次化视觉序列编码器相结合，通过设计的LLM精炼块实现语义引导下的多尺度时空特征提取；最后，构建了LLM驱动的文本原型引导决策学习机制，实现语义引导的视觉-文本对齐和分类决策联合学习，从而提升模型整体性能。在NTU RGB+D 60, NTU RGB+D 120以及PKU-MMD公开数据集上进行了大量对比实验及消融实验，证明了新方法的有效性和先进性。
2026, 48(8): 3395-3406.
doi: 10.11999/JEIT251260
摘要:
网络安全领域命名实体识别作为支撑威胁情报分析、安全事件响应及漏洞管理的核心技术，面临着标注数据稀缺、专业术语密集与语义融合不足等严峻挑战，而现有的大语言模型方法又存在领域语义融合不足和稀有实体召回率低等缺陷。针对以上挑战，该文提出了一种面向大语言模型轻量化适配的语义增强型网络安全命名实体识别方法。该方法集成LLM2Vec与低秩适配的轻量化适配策略以保留深层语义编码并降低训练成本，设计稀疏门控注意力机制以强化领域关键词融合，并引入基于SecRoBERTa的语义增强组件以提升小样本场景下的特征鲁棒性，最终采用掩蔽条件随机场约束标签路径的合法性。在DNRTI和APTNER两个公开数据集上的实验结果表明，所提方法在精确率、召回率和F1分数上均优于现有主流方法，其中在DNRTI数据集上F1分数达到91.91%，较当前最优模型提升2.14%，验证了其在网络安全实体识别任务中的有效性。该方法为低资源场景下的网络安全命名实体识别提供了高效、轻量化的解决方案，对推动威胁情报自动化分析与安全防护体系智能化具有实际意义。
网络安全领域命名实体识别作为支撑威胁情报分析、安全事件响应及漏洞管理的核心技术，面临着标注数据稀缺、专业术语密集与语义融合不足等严峻挑战，而现有的大语言模型方法又存在领域语义融合不足和稀有实体召回率低等缺陷。针对以上挑战，该文提出了一种面向大语言模型轻量化适配的语义增强型网络安全命名实体识别方法。该方法集成LLM2Vec与低秩适配的轻量化适配策略以保留深层语义编码并降低训练成本，设计稀疏门控注意力机制以强化领域关键词融合，并引入基于SecRoBERTa的语义增强组件以提升小样本场景下的特征鲁棒性，最终采用掩蔽条件随机场约束标签路径的合法性。在DNRTI和APTNER两个公开数据集上的实验结果表明，所提方法在精确率、召回率和F1分数上均优于现有主流方法，其中在DNRTI数据集上F1分数达到91.91%，较当前最优模型提升2.14%，验证了其在网络安全实体识别任务中的有效性。该方法为低资源场景下的网络安全命名实体识别提供了高效、轻量化的解决方案，对推动威胁情报自动化分析与安全防护体系智能化具有实际意义。
2026, 48(8): 3407-3418.
doi: 10.11999/JEIT260040
摘要:
针对红外小目标在深层卷积神经网络中特征弥散、易受复杂背景干扰而导致检测性能下降的问题，该文提出一种基于多维融合注意力机制的红外小目标检测方法。设计通道-空间注意力特征增强模块，通过并行分支结构聚合跨维度显著性特征，抑制目标特征在深层网络的弥散趋势；通过自适应跨维度信息交互，建立通道-空间的跨域依赖关系，增强微弱目标在深层网络的特征响应。该方法仅需极低计算复杂度即可灵活嵌入基线模型，实现目标深度特征聚拢。在NUDT-SIRST数据集上的实验表明，所提方法在高杂波、低信噪比场景下表现出更强的鲁棒性和泛化能力。基于自研的轻量化智能处理单元进行边缘部署性能验证，实测单帧推理时延为46.7 ms，满足工程应用中实时性与高精度要求。
针对红外小目标在深层卷积神经网络中特征弥散、易受复杂背景干扰而导致检测性能下降的问题，该文提出一种基于多维融合注意力机制的红外小目标检测方法。设计通道-空间注意力特征增强模块，通过并行分支结构聚合跨维度显著性特征，抑制目标特征在深层网络的弥散趋势；通过自适应跨维度信息交互，建立通道-空间的跨域依赖关系，增强微弱目标在深层网络的特征响应。该方法仅需极低计算复杂度即可灵活嵌入基线模型，实现目标深度特征聚拢。在NUDT-SIRST数据集上的实验表明，所提方法在高杂波、低信噪比场景下表现出更强的鲁棒性和泛化能力。基于自研的轻量化智能处理单元进行边缘部署性能验证，实测单帧推理时延为46.7 ms，满足工程应用中实时性与高精度要求。
2026, 48(8): 3419-3430.
doi: 10.11999/JEIT260128
摘要:
针对脑肿瘤尺度差异大、边界模糊、小病灶易漏检以及现有分割模型难以兼顾分割性能和参数规模等问题，该文以三维U型卷积神经网络(3DUNet)为基线，提出多尺度边缘语义引导的图卷积序列脑肿瘤分割方法—MGM-3DUNet。通过多尺度边缘语义引导模块(MEGM)将可学习的边缘检测与多尺度语义特征融合，精准捕捉肿瘤边界细节，生成边缘预测图提供辅助监督；通过图卷积序列模块(GCSM)融合图卷积的局部拓扑聚合能力与高效长程建模优势，缓解现有长序列特征建模方法在特征编码过程中局部细粒度细节易衰减、空间精细结构保留不足的问题；多尺度上下文感知模块(MCPM)对不同尺度特征动态加权融合，使解码器自适应匹配水肿区与核心区的特征需求，缓解尺度失衡导致的小病灶漏检。最后，在开源数据集BraTS2020, BraTS2021上进行了实验验证。结果表明，模型以2.3 M的轻量级参数在整体肿瘤(WT)、肿瘤核心(TC)和增强肿瘤(ET)区域分别达到了91.2%, 90.4%和89.2%的Dice系数，整体性能优于现有主流模型，在保持低计算成本的同时，实现了关键区域的精准分割。
针对脑肿瘤尺度差异大、边界模糊、小病灶易漏检以及现有分割模型难以兼顾分割性能和参数规模等问题，该文以三维U型卷积神经网络(3DUNet)为基线，提出多尺度边缘语义引导的图卷积序列脑肿瘤分割方法—MGM-3DUNet。通过多尺度边缘语义引导模块(MEGM)将可学习的边缘检测与多尺度语义特征融合，精准捕捉肿瘤边界细节，生成边缘预测图提供辅助监督；通过图卷积序列模块(GCSM)融合图卷积的局部拓扑聚合能力与高效长程建模优势，缓解现有长序列特征建模方法在特征编码过程中局部细粒度细节易衰减、空间精细结构保留不足的问题；多尺度上下文感知模块(MCPM)对不同尺度特征动态加权融合，使解码器自适应匹配水肿区与核心区的特征需求，缓解尺度失衡导致的小病灶漏检。最后，在开源数据集BraTS2020, BraTS2021上进行了实验验证。结果表明，模型以2.3 M的轻量级参数在整体肿瘤(WT)、肿瘤核心(TC)和增强肿瘤(ET)区域分别达到了91.2%, 90.4%和89.2%的Dice系数，整体性能优于现有主流模型，在保持低计算成本的同时，实现了关键区域的精准分割。
2026, 48(8): 3431-3442.
doi: 10.11999/JEIT260111
摘要:
现有的约束投影方法通常采用投影-聚类两步独立策略，导致投影误差直接传递至聚类过程；此外，成对约束仅局限于投影阶段，偏离由先验知识引导聚类的核心思想。为此，该文提出两行更新策略的成对约束投影-聚类联合优化方法。首先，将约束投影目标函数作为正则化项统一到聚类框架中，二者在交替优化的过程中共同逼近全局最优解；其次，为克服传统K-means易陷入局部次优解的缺陷，并旨在提升计算效率，采用了一种融合增量计算、提前存储、变量更新3步加速策略的改进坐标下降法求解指示矩阵；最后，将成对约束嵌入到聚类指示矩阵中，使有限的监督信息贯穿于整个学习流程，并设计了一种新颖的两行同时优化策略，在每次循环中精准且直接地分配勿连约束。仿真实验验证了该文所提方法的优越性。
现有的约束投影方法通常采用投影-聚类两步独立策略，导致投影误差直接传递至聚类过程；此外，成对约束仅局限于投影阶段，偏离由先验知识引导聚类的核心思想。为此，该文提出两行更新策略的成对约束投影-聚类联合优化方法。首先，将约束投影目标函数作为正则化项统一到聚类框架中，二者在交替优化的过程中共同逼近全局最优解；其次，为克服传统K-means易陷入局部次优解的缺陷，并旨在提升计算效率，采用了一种融合增量计算、提前存储、变量更新3步加速策略的改进坐标下降法求解指示矩阵；最后，将成对约束嵌入到聚类指示矩阵中，使有限的监督信息贯穿于整个学习流程，并设计了一种新颖的两行同时优化策略，在每次循环中精准且直接地分配勿连约束。仿真实验验证了该文所提方法的优越性。
2026, 48(8): 3443-3454.
doi: 10.11999/JEIT260138
摘要:
针对复杂动态环境下多无人机协同任务规划中任务动态到达、平台故障、禁飞约束与链路质量波动并存所导致的任务分配与航路规划强耦合问题，该文构建动态韧性任务与航路耦合规划模型，将任务价值、航路代价、能耗、干扰惩罚、时间窗、能力约束、冲突消解和链路质量纳入统一优化框架，并以补偿负载与韧性指标刻画中断风险对系统效能的影响。在此基础上提出韧性感知混合群智能优化算法(RAHSO)：以聚类与遗传初始化生成高质量初始解，用粪甲虫优化器(DBO)与粒子群优化(PSO)混合搜索结合遗传算法(GA)与变邻域搜索(VNS)实现全局探索与局部精修，引入死锁检测与修复保障分配结果的无环一致性，并设计基于近端策略优化(PPO)的事件驱动在线重规划模块以应对紧急任务插入与无人机故障。在仿真平台上构建静态、规模扩展、动态事件和中断4类场景开展对比与消融实验，结果表明RAHSO在任务完成率、累计任务价值、平均能耗、恢复时间和韧性指数等指标上具备稳定优势，并在保证在线重规划实时性的前提下兼顾任务效率与系统韧性。
针对复杂动态环境下多无人机协同任务规划中任务动态到达、平台故障、禁飞约束与链路质量波动并存所导致的任务分配与航路规划强耦合问题，该文构建动态韧性任务与航路耦合规划模型，将任务价值、航路代价、能耗、干扰惩罚、时间窗、能力约束、冲突消解和链路质量纳入统一优化框架，并以补偿负载与韧性指标刻画中断风险对系统效能的影响。在此基础上提出韧性感知混合群智能优化算法(RAHSO)：以聚类与遗传初始化生成高质量初始解，用粪甲虫优化器(DBO)与粒子群优化(PSO)混合搜索结合遗传算法(GA)与变邻域搜索(VNS)实现全局探索与局部精修，引入死锁检测与修复保障分配结果的无环一致性，并设计基于近端策略优化(PPO)的事件驱动在线重规划模块以应对紧急任务插入与无人机故障。在仿真平台上构建静态、规模扩展、动态事件和中断4类场景开展对比与消融实验，结果表明RAHSO在任务完成率、累计任务价值、平均能耗、恢复时间和韧性指数等指标上具备稳定优势，并在保证在线重规划实时性的前提下兼顾任务效率与系统韧性。
2026, 48(8): 3455-3462.
doi: 10.11999/JEIT260045
摘要:
针对复杂不确定性环境下的多目标跟踪问题，该文提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度(Twin-Delayed Deep Deterministic Policy Gradient algorithm, TD3)学习机制的标签多伯努利滤波器(Labeled Multi-Bernoulli, LMB)传感器管理方法。首先，联合深度强化学习和有限集统计(Finite Set Statistics, FISST)理论，基于LMB多目标运动感知结果构建信念空间，将传感器管理任务转化为该空间内的连续动作决策问题，使智能体能够根据当前多目标信念状态选择移动传感器的下一步观测动作。其次，为精准量化传感器配置对感知效能的增量贡献，引入柯西-施瓦茨(Cauchy-Schwarz, CS)散度动态评估候选策略驱动下的多目标概率密度信息增益，并据此设计信息驱动型奖励函数。通过TD3网络的双评论家架构、目标策略平滑与延迟更新机制，智能体能够在连续动作空间内学习观测配置，实现对传感器管理的闭环决策。实验结果表明，该方法能够改善LMB滤波器的状态估计性能和传感器轨迹连续性。
针对复杂不确定性环境下的多目标跟踪问题，该文提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度(Twin-Delayed Deep Deterministic Policy Gradient algorithm, TD3)学习机制的标签多伯努利滤波器(Labeled Multi-Bernoulli, LMB)传感器管理方法。首先，联合深度强化学习和有限集统计(Finite Set Statistics, FISST)理论，基于LMB多目标运动感知结果构建信念空间，将传感器管理任务转化为该空间内的连续动作决策问题，使智能体能够根据当前多目标信念状态选择移动传感器的下一步观测动作。其次，为精准量化传感器配置对感知效能的增量贡献，引入柯西-施瓦茨(Cauchy-Schwarz, CS)散度动态评估候选策略驱动下的多目标概率密度信息增益，并据此设计信息驱动型奖励函数。通过TD3网络的双评论家架构、目标策略平滑与延迟更新机制，智能体能够在连续动作空间内学习观测配置，实现对传感器管理的闭环决策。实验结果表明，该方法能够改善LMB滤波器的状态估计性能和传感器轨迹连续性。
2026, 48(8): 3463-3473.
doi: 10.11999/JEIT260158
摘要:
触觉感知是机器人理解物体物理属性并实现精细交互的重要基础，在视觉受限或复杂场景中具有不可替代的作用。相比连续触觉信号，事件驱动的脉冲触觉以异步稀疏的方式编码接触动态变化，具备更高时间分辨率与能效优势。然而，受限于高采集成本与小样本规模，现有监督触觉识别方法在开放世界场景中面临显著泛化瓶颈。尽管零样本学习可缓解数据稀缺，但现有方法多依赖视觉辅助或人工粗粒度语义，难以适配脉冲触觉的复杂时空动态结构，且缺乏稳定的跨模态语义对齐机制。针对上述问题，该文提出一种面向脉冲触觉信号的零样本物体识别方法。首先，构建仿生脉冲图神经网络，对脉冲触觉时空演化进行建模，提取判别性且具生物可解释性的触觉表征；其次，引入大语言模型生成细粒度结构化触觉语义空间，并为各类别构建一致维度的语义原型；在此基础上，设计触觉到语义的正向映射与语义到触觉的反向重构，形成循环一致的跨模态对齐框架，从而提升对齐稳定性与未见类别泛化能力。在标准的零样本设定下，该文在脉冲触觉数据集上进行了系统实验评估，实验结果表明，该方法在平均类别准确率、Top-k准确率及语义对齐一致性等指标上均优于现有方法，验证了其在脉冲触觉零样本识别任务中的有效性与鲁棒性。该研究为脉冲触觉语义理解及开放环境下的机器人感知提供了新的技术路径。
触觉感知是机器人理解物体物理属性并实现精细交互的重要基础，在视觉受限或复杂场景中具有不可替代的作用。相比连续触觉信号，事件驱动的脉冲触觉以异步稀疏的方式编码接触动态变化，具备更高时间分辨率与能效优势。然而，受限于高采集成本与小样本规模，现有监督触觉识别方法在开放世界场景中面临显著泛化瓶颈。尽管零样本学习可缓解数据稀缺，但现有方法多依赖视觉辅助或人工粗粒度语义，难以适配脉冲触觉的复杂时空动态结构，且缺乏稳定的跨模态语义对齐机制。针对上述问题，该文提出一种面向脉冲触觉信号的零样本物体识别方法。首先，构建仿生脉冲图神经网络，对脉冲触觉时空演化进行建模，提取判别性且具生物可解释性的触觉表征；其次，引入大语言模型生成细粒度结构化触觉语义空间，并为各类别构建一致维度的语义原型；在此基础上，设计触觉到语义的正向映射与语义到触觉的反向重构，形成循环一致的跨模态对齐框架，从而提升对齐稳定性与未见类别泛化能力。在标准的零样本设定下，该文在脉冲触觉数据集上进行了系统实验评估，实验结果表明，该方法在平均类别准确率、Top-k准确率及语义对齐一致性等指标上均优于现有方法，验证了其在脉冲触觉零样本识别任务中的有效性与鲁棒性。该研究为脉冲触觉语义理解及开放环境下的机器人感知提供了新的技术路径。
2026, 48(8): 3474-3485.
doi: 10.11999/JEIT251301
摘要:
在现代安防监控领域，高空球形摄像机因部署位置易受外部干扰，导致视频画面出现抖动、模糊等问题，严重影响监控效果与后期分析精度。视频压缩算法中，高精度运动补偿对提升编码效率至关重要，而当前的终极运动矢量表达(UMVE)技术存在精度和自适应调整不足等问题，图像配准编码模式(RCM)等虽能实现高精度运动补偿，但计算量和成本过高。针对这些问题，该研究提出了支持跨精度运动补偿的终极运动矢量表达技术(UMVE_CPMC)，该技术融合基础运动矢量(BaseMV)与精细化微调运动矢量(MMV)，通过构造扩展的升精度运动矢量(UPMV)提升运动补偿精度，且仅在1/8精度级别提供增量候选，实现计算复杂度与压缩效率的平衡。在步长自适应调整方面，提出6种模式的改进方案，编码器可根据场景灵活切换，以适应不同应用需求。实验表明，UMVE_CPMC在A类高清晰度运动场景下，编码增益显著，同时开启其他高精度运动补偿工具时，部分序列增益达1%～2%，在无其他高精度运动补偿工具时，部分序列增益超10%；在B类低清晰度场景下，通过帧级别自适应调整接口维持原有增益。此外，该技术在计算效率与资源占用间实现良好平衡，为解决高空球形摄像机视频编码问题提供了新的有效途径。
在现代安防监控领域，高空球形摄像机因部署位置易受外部干扰，导致视频画面出现抖动、模糊等问题，严重影响监控效果与后期分析精度。视频压缩算法中，高精度运动补偿对提升编码效率至关重要，而当前的终极运动矢量表达(UMVE)技术存在精度和自适应调整不足等问题，图像配准编码模式(RCM)等虽能实现高精度运动补偿，但计算量和成本过高。针对这些问题，该研究提出了支持跨精度运动补偿的终极运动矢量表达技术(UMVE_CPMC)，该技术融合基础运动矢量(BaseMV)与精细化微调运动矢量(MMV)，通过构造扩展的升精度运动矢量(UPMV)提升运动补偿精度，且仅在1/8精度级别提供增量候选，实现计算复杂度与压缩效率的平衡。在步长自适应调整方面，提出6种模式的改进方案，编码器可根据场景灵活切换，以适应不同应用需求。实验表明，UMVE_CPMC在A类高清晰度运动场景下，编码增益显著，同时开启其他高精度运动补偿工具时，部分序列增益达1%～2%，在无其他高精度运动补偿工具时，部分序列增益超10%；在B类低清晰度场景下，通过帧级别自适应调整接口维持原有增益。此外，该技术在计算效率与资源占用间实现良好平衡，为解决高空球形摄像机视频编码问题提供了新的有效途径。
2026, 48(8): 3486-3496.
doi: 10.11999/JEIT260118
摘要:
在网络流量规模持续增长、攻击手段日趋复杂的背景下，现有异常流量检测方法面临流特征提取效率低、对标注数据依赖强以及缺乏通信关系上下文建模的问题。为此，该文提出一种融合流数据压缩与图自监督学习的异常流量检测方法SketchGNN。首先，设计基于流数据压缩的自适应特征提取机制，依据流量分布动态调整数据结构，在有限内存开销下高效提取多样化流特征，并显著提升测量精度；之后，构建基于自监督学习的图神经网络模型，通过消息传递机制学习拓扑结构以建模流量上下文，生成对正常流量波动具备鲁棒性的高质量边嵌入，最终结合无监督分类算法实现无标注数据依赖的高效异常检测。实验结果表明，SketchGNN在多种无监督分类器上的检测准确率均不低于95.2%，且相比基线方案在特征测量误差关键指标上降低至少31.0%，验证了所提方法在大规模网络异常流量检测场景中的有效性与可扩展性。
在网络流量规模持续增长、攻击手段日趋复杂的背景下，现有异常流量检测方法面临流特征提取效率低、对标注数据依赖强以及缺乏通信关系上下文建模的问题。为此，该文提出一种融合流数据压缩与图自监督学习的异常流量检测方法SketchGNN。首先，设计基于流数据压缩的自适应特征提取机制，依据流量分布动态调整数据结构，在有限内存开销下高效提取多样化流特征，并显著提升测量精度；之后，构建基于自监督学习的图神经网络模型，通过消息传递机制学习拓扑结构以建模流量上下文，生成对正常流量波动具备鲁棒性的高质量边嵌入，最终结合无监督分类算法实现无标注数据依赖的高效异常检测。实验结果表明，SketchGNN在多种无监督分类器上的检测准确率均不低于95.2%，且相比基线方案在特征测量误差关键指标上降低至少31.0%，验证了所提方法在大规模网络异常流量检测场景中的有效性与可扩展性。
2026, 48(8): 3497-3511.
doi: 10.11999/JEIT251384
摘要:
针对多航天器轨道追逃博弈问题，该文构建了一个尚未得到系统研究的新型研究场景。为提升航天器决策能力，使其在复杂多智能体博弈环境下生成更加稳健的博弈策略，文中提出一种基于渐进式对抗训练框架的多智能体深度强化学习算法，用于求解各航天器博弈策略。研究设置两组具备不同轨道特性的算例以及多组仿真条件开展数值模拟，并结合行为偏差分析完成策略鲁棒性验证，探究轨道特性、仿真条件与行为偏差对航天器博弈策略的影响规律。仿真结果表明，所提算法能够为各航天器生成有效博弈策略，所得策略满足全部约束条件，具备良好的鲁棒性能。
针对多航天器轨道追逃博弈问题，该文构建了一个尚未得到系统研究的新型研究场景。为提升航天器决策能力，使其在复杂多智能体博弈环境下生成更加稳健的博弈策略，文中提出一种基于渐进式对抗训练框架的多智能体深度强化学习算法，用于求解各航天器博弈策略。研究设置两组具备不同轨道特性的算例以及多组仿真条件开展数值模拟，并结合行为偏差分析完成策略鲁棒性验证，探究轨道特性、仿真条件与行为偏差对航天器博弈策略的影响规律。仿真结果表明，所提算法能够为各航天器生成有效博弈策略，所得策略满足全部约束条件，具备良好的鲁棒性能。
2026, 48(8): 3512-3521.
doi: 10.11999/JEIT260061
摘要:
词义消歧(WSD)是生物医学文本理解与信息挖掘的核心技术，广泛应用于医学文献分析、临床数据处理等领域。为解决现有模型在生物医学场景中面临的术语语义易受噪声干扰、细粒度语义类区分难、小样本泛化不足等问题，该文提出了一种将生物医学术语中的词形、词性、语义类作为核心消歧特征，输入至Electra, mDeBERTa与T5 3路模型中来获取领域适配的动态词向量，使用Focal loss和Margin loss组合的复合损失函数3路并行架构。该文引入卡方统计量引导的注意力机制，筛选高代表性特征，有效抑制冗余噪声干扰。在模型训练阶段，采用两阶段困难样本挖掘策略：第1阶段精准挖掘困难样本，第2阶段针对性攻克样本学习难题。同时引入基于生物医学术语裁剪的对比学习方法，构建语义一致的双视图进行对比训练，显著增强特征的语义鲁棒性与区分能力。实验结果证明，该方法能够显著提升模型对近义语义类的区分能力，并增强模型在噪声高、少样本场景下的鲁棒性与泛化能力，表现出更优秀的生物医学词义消歧性能。
词义消歧(WSD)是生物医学文本理解与信息挖掘的核心技术，广泛应用于医学文献分析、临床数据处理等领域。为解决现有模型在生物医学场景中面临的术语语义易受噪声干扰、细粒度语义类区分难、小样本泛化不足等问题，该文提出了一种将生物医学术语中的词形、词性、语义类作为核心消歧特征，输入至Electra, mDeBERTa与T5 3路模型中来获取领域适配的动态词向量，使用Focal loss和Margin loss组合的复合损失函数3路并行架构。该文引入卡方统计量引导的注意力机制，筛选高代表性特征，有效抑制冗余噪声干扰。在模型训练阶段，采用两阶段困难样本挖掘策略：第1阶段精准挖掘困难样本，第2阶段针对性攻克样本学习难题。同时引入基于生物医学术语裁剪的对比学习方法，构建语义一致的双视图进行对比训练，显著增强特征的语义鲁棒性与区分能力。实验结果证明，该方法能够显著提升模型对近义语义类的区分能力，并增强模型在噪声高、少样本场景下的鲁棒性与泛化能力，表现出更优秀的生物医学词义消歧性能。
2026, 48(8): 3522-3536.
doi: 10.11999/JEIT260139
摘要:
伴随未来低空业务的爆发式增长，有限射频(RF)频谱资源成为无人机(UAV)中继通信系统性能提升的关键瓶颈。为此，该文引入自由空间光(FSO)通信，提出一种基于非正交多址接入(NOMA)的混合RF/FSO UAV中继通信方法。针对FSO链路易受遮挡导致通信不稳定的问题，在UAV中继端引入缓存机制，有效解耦RF接入与FSO回传过程。进一步地，针对低空空域环境障碍物密集、遮挡频发等复杂特征，综合考虑用户功率约束、UAV航迹避障、速度与加速度等飞行动力学约束，提出面向能效优化的联合功率分配与避障航迹规划算法，在满足飞行动力学约束和避障安全的同时，有效提升了单位能耗下的系统吞吐性能。仿真结果表明，所提方法在系统能效方面显著优于基准方法。
伴随未来低空业务的爆发式增长，有限射频(RF)频谱资源成为无人机(UAV)中继通信系统性能提升的关键瓶颈。为此，该文引入自由空间光(FSO)通信，提出一种基于非正交多址接入(NOMA)的混合RF/FSO UAV中继通信方法。针对FSO链路易受遮挡导致通信不稳定的问题，在UAV中继端引入缓存机制，有效解耦RF接入与FSO回传过程。进一步地，针对低空空域环境障碍物密集、遮挡频发等复杂特征，综合考虑用户功率约束、UAV航迹避障、速度与加速度等飞行动力学约束，提出面向能效优化的联合功率分配与避障航迹规划算法，在满足飞行动力学约束和避障安全的同时，有效提升了单位能耗下的系统吞吐性能。仿真结果表明，所提方法在系统能效方面显著优于基准方法。
2026, 48(8): 3537-3545.
doi: 10.11999/JEIT260086
摘要:
针对移动边缘计算环境中计算密集型深度神经网络推理任务面临的通算资源受限与边缘服务器长期能耗约束等挑战，该文提出一种能量感知与注意力驱动的边端协同推理与资源分配方法，旨在最小化多用户推理任务的长期平均端到端处理时延。首先，基于李雅普诺夫优化理论构建边缘端虚拟能量赤字队列，量化能耗预算偏差，将长期能耗硬约束转化为单时隙内的动态惩罚权重，实现对模型分割点的实时能量感知调节。其次，设计基于键-值-查询范式的联合注意力机制，综合考量任务紧急度、剩余计算量及边缘端能量赤字状态，动态生成资源分配权重，实现上行带宽与边缘算力的快速协同分配。仿真实验表明，该方法能够在严格遵守长期能耗预算的前提下，提升通算资源利用效率，在不同负载场景下显著降低多用户推理任务的平均端到端时延。
针对移动边缘计算环境中计算密集型深度神经网络推理任务面临的通算资源受限与边缘服务器长期能耗约束等挑战，该文提出一种能量感知与注意力驱动的边端协同推理与资源分配方法，旨在最小化多用户推理任务的长期平均端到端处理时延。首先，基于李雅普诺夫优化理论构建边缘端虚拟能量赤字队列，量化能耗预算偏差，将长期能耗硬约束转化为单时隙内的动态惩罚权重，实现对模型分割点的实时能量感知调节。其次，设计基于键-值-查询范式的联合注意力机制，综合考量任务紧急度、剩余计算量及边缘端能量赤字状态，动态生成资源分配权重，实现上行带宽与边缘算力的快速协同分配。仿真实验表明，该方法能够在严格遵守长期能耗预算的前提下，提升通算资源利用效率，在不同负载场景下显著降低多用户推理任务的平均端到端时延。
2026, 48(8): 3546-3556.
doi: 10.11999/JEIT260171
摘要:
速率拆分多址接入技术(RSMA)凭借灵活的干扰管理能力，被视为提升6G网络的频谱效率的关键使能技术。然而，现有RSMA方案仍存在用户公平性不足、可扩展性差及固定信道约束等问题。为此，该文提出双智能反射面(RIS)协作的RSMA通信系统，以充分挖掘RIS的信道重构潜力。系统通过双RIS间的联合反射建立级联视距链路，从而增强公共流解码性能并抑制复杂干扰。在满足用户服务质量(QoS)约束下，该文建立了以系统总传输速率最大化为目标的资源分配方案，对基站侧波束成形(BF)、速率拆分(RS)以及双RIS相位配置进行联合优化。针对变量强耦合与非凸性，该文提出了基于半正定松弛(SDR)和逐次凸逼近(SCA)的低复杂度交替优化算法。仿真结果表明，所提算法能有效收敛至高质量次优解；与现有先进方案相比，双RIS协作的RSMA系统在总传输速率上至少提升11.9%的增益，并显著改善了用户公平性和系统鲁棒性。
速率拆分多址接入技术(RSMA)凭借灵活的干扰管理能力，被视为提升6G网络的频谱效率的关键使能技术。然而，现有RSMA方案仍存在用户公平性不足、可扩展性差及固定信道约束等问题。为此，该文提出双智能反射面(RIS)协作的RSMA通信系统，以充分挖掘RIS的信道重构潜力。系统通过双RIS间的联合反射建立级联视距链路，从而增强公共流解码性能并抑制复杂干扰。在满足用户服务质量(QoS)约束下，该文建立了以系统总传输速率最大化为目标的资源分配方案，对基站侧波束成形(BF)、速率拆分(RS)以及双RIS相位配置进行联合优化。针对变量强耦合与非凸性，该文提出了基于半正定松弛(SDR)和逐次凸逼近(SCA)的低复杂度交替优化算法。仿真结果表明，所提算法能有效收敛至高质量次优解；与现有先进方案相比，双RIS协作的RSMA系统在总传输速率上至少提升11.9%的增益，并显著改善了用户公平性和系统鲁棒性。
2026, 48(8): 3557-3566.
doi: 10.11999/JEIT251224
摘要:
该文提出一种面向高斯信源传输的联合信源-信道编码调制方案。在所提方案中，首先采用Lloyd-Max量化器对高斯信源序列进行量化，输出多元符号序列；针对该多元量化符号序列，构造与之匹配的多元傅里叶变换对码，并选取适配的多元脉冲幅度调制完成符号调制。特别地，调制后的多元符号序列采用分组马尔可夫叠加方式实现传输。此外，为进一步获取成形增益，该文提出星座几何成形方案。仿真实验结果表明：(1)可依据目标性能指标选取适配的传输方案；(2)所提几何成形方案能够实现约0.3 dB的误符号性能增益；(3)在高信噪比区域，该几何成形方案具备更优的失真性能。
该文提出一种面向高斯信源传输的联合信源-信道编码调制方案。在所提方案中，首先采用Lloyd-Max量化器对高斯信源序列进行量化，输出多元符号序列；针对该多元量化符号序列，构造与之匹配的多元傅里叶变换对码，并选取适配的多元脉冲幅度调制完成符号调制。特别地，调制后的多元符号序列采用分组马尔可夫叠加方式实现传输。此外，为进一步获取成形增益，该文提出星座几何成形方案。仿真实验结果表明：(1)可依据目标性能指标选取适配的传输方案；(2)所提几何成形方案能够实现约0.3 dB的误符号性能增益；(3)在高信噪比区域，该几何成形方案具备更优的失真性能。
2026, 48(8): 3567-3577.
doi: 10.11999/JEIT260156
摘要:
在5G/6G驱动的多接入边缘计算(MEC)环境中，提高资源利用率的同时，确保异构网络切片的服务质量(QoS)具有重要意义。然而，当前方法在异构环境下缺乏动态适应性，无法协同优化缓存、带宽和计算资源，存在资源利用率下降、服务成功率下降等问题。该文首先形式化定义了网络切片资源分配问题，并通过将多维0-1背包问题归约到该问题来证明其是NP-难问题。然后提出了一种具有缓存感知的双层闭环协同资源分配框架，上层构建一种群体协同的全局搜索机制，通过候选解演化、历史最优引导与自适应参数调整，在复杂约束条件下生成高质量资源候选分配方案，下层构建一个多维权重评估模型以准确将低延迟、高带宽的服务需求指标转化为QoS约束，通过上下双层闭环协同实现缓存、带宽和计算资源的联合优化，进而改善了异构网络切片的QoS。大量实验表明，与基线方法相比，所提方法使资源利用率提升2.29%～24.50%，用户评分提升4.13%～59.34%，为异构MEC环境提供了一种鲁棒的资源分配解决方案。
在5G/6G驱动的多接入边缘计算(MEC)环境中，提高资源利用率的同时，确保异构网络切片的服务质量(QoS)具有重要意义。然而，当前方法在异构环境下缺乏动态适应性，无法协同优化缓存、带宽和计算资源，存在资源利用率下降、服务成功率下降等问题。该文首先形式化定义了网络切片资源分配问题，并通过将多维0-1背包问题归约到该问题来证明其是NP-难问题。然后提出了一种具有缓存感知的双层闭环协同资源分配框架，上层构建一种群体协同的全局搜索机制，通过候选解演化、历史最优引导与自适应参数调整，在复杂约束条件下生成高质量资源候选分配方案，下层构建一个多维权重评估模型以准确将低延迟、高带宽的服务需求指标转化为QoS约束，通过上下双层闭环协同实现缓存、带宽和计算资源的联合优化，进而改善了异构网络切片的QoS。大量实验表明，与基线方法相比，所提方法使资源利用率提升2.29%～24.50%，用户评分提升4.13%～59.34%，为异构MEC环境提供了一种鲁棒的资源分配解决方案。
2026, 48(8): 3578-3591.
doi: 10.11999/JEIT251168
摘要:
通感一体化(ISAC)技术作为未来无线通信发展的关键趋势，旨在通过频谱资源的高效利用，实现通信与感知功能的融合与协同。当智能反射表面(RIS)被引入ISAC系统后，可重构无线传播环境，从而显著提升通信质量及感知精度。然而，准确的信道估计对于保障可靠运行是至关重要的。尽管传统的深度学习方法在一定程度上能够应对信道估计问题，但在面对多用户复杂信道环境时，其泛化能力和估计精度仍存在不足。针对上述问题，该文对于RIS辅助多用户ISAC系统提出一种基于条件生成对抗网络(CGAN)的两阶段信道估计方法。该方法通过调整RIS的开关状态，分阶段完成对直射信道与反射信道的估计，以提高信道估计的准确性和稳定性。通过生成网络与判别网络的对抗训练，不仅能够学习观测信号与真实信道之间的映射关系，还能根据判别网络的反馈来不断优化输出，从而有效提升训练效率与估计精度。仿真结果表明，与传统深度学习方法相比，所提基于CGAN的方案在信道估计性能上均表现出显著优势。该结果验证了CGAN方法在RIS辅助ISAC系统下信道估计的应用潜力，并为实现更精准和可靠的系统部署奠定了基础。
通感一体化(ISAC)技术作为未来无线通信发展的关键趋势，旨在通过频谱资源的高效利用，实现通信与感知功能的融合与协同。当智能反射表面(RIS)被引入ISAC系统后，可重构无线传播环境，从而显著提升通信质量及感知精度。然而，准确的信道估计对于保障可靠运行是至关重要的。尽管传统的深度学习方法在一定程度上能够应对信道估计问题，但在面对多用户复杂信道环境时，其泛化能力和估计精度仍存在不足。针对上述问题，该文对于RIS辅助多用户ISAC系统提出一种基于条件生成对抗网络(CGAN)的两阶段信道估计方法。该方法通过调整RIS的开关状态，分阶段完成对直射信道与反射信道的估计，以提高信道估计的准确性和稳定性。通过生成网络与判别网络的对抗训练，不仅能够学习观测信号与真实信道之间的映射关系，还能根据判别网络的反馈来不断优化输出，从而有效提升训练效率与估计精度。仿真结果表明，与传统深度学习方法相比，所提基于CGAN的方案在信道估计性能上均表现出显著优势。该结果验证了CGAN方法在RIS辅助ISAC系统下信道估计的应用潜力，并为实现更精准和可靠的系统部署奠定了基础。
2026, 48(8): 3592-3603.
doi: 10.11999/JEIT260019
摘要:
针对对抗性攻击下深度学习调制识别模型鲁棒性不足且现有防御方法依赖攻击先验、计算开销大的问题，该文提出一种盲对抗性攻击下的稳健调制识别框架。首先，特征净化自编码器从信号特征中提取高维流形结构，并在瓶颈层创新性地引入动态净化机制，通过基于统计特征的自适应阈值与Top-K稀疏化操作，精准识别并抑制由对抗扰动引起的异常特征激活，最后利用解码器将净化后的特征重构为逼近干净信号的表征。目标函数依次引入重构损失、特征稀疏性约束与语义一致性损失，确保净化后信号在结构与语义上均贴近干净样本。实验结果表明，在包含12种调制类型的仿真数据集上，所提框架在面对有/无目标下的白盒攻击与黑盒攻击时，能将调制识别准确率分别提升至83.2%/85.7%与86.1%/89.3%，验证了其在盲对抗性攻击场景下的有效性与稳健性。
针对对抗性攻击下深度学习调制识别模型鲁棒性不足且现有防御方法依赖攻击先验、计算开销大的问题，该文提出一种盲对抗性攻击下的稳健调制识别框架。首先，特征净化自编码器从信号特征中提取高维流形结构，并在瓶颈层创新性地引入动态净化机制，通过基于统计特征的自适应阈值与Top-K稀疏化操作，精准识别并抑制由对抗扰动引起的异常特征激活，最后利用解码器将净化后的特征重构为逼近干净信号的表征。目标函数依次引入重构损失、特征稀疏性约束与语义一致性损失，确保净化后信号在结构与语义上均贴近干净样本。实验结果表明，在包含12种调制类型的仿真数据集上，所提框架在面对有/无目标下的白盒攻击与黑盒攻击时，能将调制识别准确率分别提升至83.2%/85.7%与86.1%/89.3%，验证了其在盲对抗性攻击场景下的有效性与稳健性。
2026, 48(8): 3604-3615.
doi: 10.11999/JEIT260075
摘要:
高速移动场景下显著多普勒频移引发信道快速时变特性及子载波间干扰加剧，导致MIMO-OFDM系统信道估计精度下降及鲁棒性不足，该文提出一种基于特征线性调制(FiLM)的自适应Transformer信道估计模型——AdaFiT。首先，采用可分离二维线性上采样获取全时频域信道估计，并利用点卷积在通道维度对多天线复数信道的实部与虚部进行联合建模，结合卷积特征增强模块提取多尺度时频特征；然后，设计信道自适应特征调制模块，将信道参数作为先验条件信息，基于FiLM机制生成特征层面的缩放系数与偏移系数，仿射调制Transformer网络的块嵌入序列，实现对信道统计变化的条件自适应；最后，通过二维可学习位置编码的Transformer编码器全局建模块级特征，并结合残差重建结构融合局部与全局特征，完成高精度信道重建。结果表明，所提AdaFiT模型在C型簇延迟线信道(CDL-C)和A型簇延迟线信道(CDL-A)两种信道模型下均优于最小二乘双线性插值(LS-Blinear)、线性最小均方误差(LMMSE)及现有自适应方法，对不同信道模型具有较好的适应性。其中，在CDL-C信道模型下的动态信噪比、多普勒频移及不同时延扩展条件下，均方根误差最大可提升7 dB。
高速移动场景下显著多普勒频移引发信道快速时变特性及子载波间干扰加剧，导致MIMO-OFDM系统信道估计精度下降及鲁棒性不足，该文提出一种基于特征线性调制(FiLM)的自适应Transformer信道估计模型——AdaFiT。首先，采用可分离二维线性上采样获取全时频域信道估计，并利用点卷积在通道维度对多天线复数信道的实部与虚部进行联合建模，结合卷积特征增强模块提取多尺度时频特征；然后，设计信道自适应特征调制模块，将信道参数作为先验条件信息，基于FiLM机制生成特征层面的缩放系数与偏移系数，仿射调制Transformer网络的块嵌入序列，实现对信道统计变化的条件自适应；最后，通过二维可学习位置编码的Transformer编码器全局建模块级特征，并结合残差重建结构融合局部与全局特征，完成高精度信道重建。结果表明，所提AdaFiT模型在C型簇延迟线信道(CDL-C)和A型簇延迟线信道(CDL-A)两种信道模型下均优于最小二乘双线性插值(LS-Blinear)、线性最小均方误差(LMMSE)及现有自适应方法，对不同信道模型具有较好的适应性。其中，在CDL-C信道模型下的动态信噪比、多普勒频移及不同时延扩展条件下，均方根误差最大可提升7 dB。
2026, 48(8): 3616-3626.
doi: 10.11999/JEIT260005
摘要:
跳频信号参数盲估计是跳频通信侦察对抗的关键技术。针对现有盲估计方法在估计精度与处理数字调制信号方面存在不足以及计算复杂度较高的问题，该文提出基于改进最大似然(ML)的相移键控(PSK)调制跳频信号参数盲估计方法。首先，基于短时傅里叶变换从持续多个跳频周期的PSK调制跳频信号中截取仅含单次跳频的短切片；然后，基于ML估计方法的代价函数，从短切片中提取适配ML估计模型的信号，克服传统基于ML的估计方法处理含PSK调制的信号时模型失配的问题；最后，提出一种加权迭代求解方法，实现跳频频率与跳频时刻的稳健估计。该方法摆脱了基于传统时频分析及压缩感知的估计框架约束，且计算复杂度较低。仿真结果表明，该方法可以同时实现PSK调制跳频信号跳频频率与跳频时刻的高精度估计。
跳频信号参数盲估计是跳频通信侦察对抗的关键技术。针对现有盲估计方法在估计精度与处理数字调制信号方面存在不足以及计算复杂度较高的问题，该文提出基于改进最大似然(ML)的相移键控(PSK)调制跳频信号参数盲估计方法。首先，基于短时傅里叶变换从持续多个跳频周期的PSK调制跳频信号中截取仅含单次跳频的短切片；然后，基于ML估计方法的代价函数，从短切片中提取适配ML估计模型的信号，克服传统基于ML的估计方法处理含PSK调制的信号时模型失配的问题；最后，提出一种加权迭代求解方法，实现跳频频率与跳频时刻的稳健估计。该方法摆脱了基于传统时频分析及压缩感知的估计框架约束，且计算复杂度较低。仿真结果表明，该方法可以同时实现PSK调制跳频信号跳频频率与跳频时刻的高精度估计。
2026, 48(8): 3627-3637.
doi: 10.11999/JEIT260145
摘要:
为提高通感一体化(ISAC)系统中信息传输的隐蔽性，该文研究基于超大规模同时透射与反射可重构智能表面(XL-STAR-RIS)辅助的近场通感一体化系统，旨在实现隐蔽通信的资源优化。首先，建立近场球面波信道模型与信号传输模型，分析窃听者Willie的最优检测性能，并推导其最小检测错误概率的闭合下界表达式。在此基础上，根据通信要求，以最大化隐蔽通信速率为目标，综合考虑发射功率约束、感知信噪比约束及隐蔽性要求，构建了联合波束成形优化问题。为解决该非凸问题，该文提出一种融合半定松弛(SDR)、Dinkelbach型迭代与惩罚函数的分层交替优化算法，实现了主动发射波束与被动STAR-RIS系数的协同设计。仿真结果表明，所提方案在隐蔽通信速率、感知精度与收敛性能方面均优于传统被动RIS及无RIS基准方案。
为提高通感一体化(ISAC)系统中信息传输的隐蔽性，该文研究基于超大规模同时透射与反射可重构智能表面(XL-STAR-RIS)辅助的近场通感一体化系统，旨在实现隐蔽通信的资源优化。首先，建立近场球面波信道模型与信号传输模型，分析窃听者Willie的最优检测性能，并推导其最小检测错误概率的闭合下界表达式。在此基础上，根据通信要求，以最大化隐蔽通信速率为目标，综合考虑发射功率约束、感知信噪比约束及隐蔽性要求，构建了联合波束成形优化问题。为解决该非凸问题，该文提出一种融合半定松弛(SDR)、Dinkelbach型迭代与惩罚函数的分层交替优化算法，实现了主动发射波束与被动STAR-RIS系数的协同设计。仿真结果表明，所提方案在隐蔽通信速率、感知精度与收敛性能方面均优于传统被动RIS及无RIS基准方案。
2026, 48(8): 3638-3648.
doi: 10.11999/JEIT260140
摘要:
侧信道攻击是密码芯片物理安全的主要威胁之一，利用深度学习技术恢复密钥已成为侧信道攻击领域内研究热点。然而，现有基于深度学习的攻击方法在特征提取阶段往往缺乏对关键泄露区间的聚焦能力。特别是在长波形和高维噪声场景下，模型容易被无关背景噪声干扰，导致特征提取效率低下、猜测熵收敛缓慢。针对上述问题，该文提出一种融合卷积块注意力机制与3元组度量学习的侧信道攻击方法。该方法从泄露特征提取入手，在卷积神经网络中嵌入通道注意力与空间注意力模块，对不同特征通道和时域位置进行自适应加权，以增强泄露相关特征并减弱噪声干扰。在此基础上，引入3元组损失作为优化目标，用于引导注意力加权后的特征在嵌入空间中形成可分的簇结构。实验结果表明，该文方法在公开数据集上均优于度量学习及深度学习方法，其中在ASCAD_f(HW)场景下，攻击性能提升9.4%以上；在ASCAD_r(HW)场景下，该文方法实现猜测熵收敛所需的攻击轨迹数量减少10.7%以上。此外，去同步实验与消融实验进一步证实了该方法具备鲁棒性，并验证了核心组件协同设计的合理性。
侧信道攻击是密码芯片物理安全的主要威胁之一，利用深度学习技术恢复密钥已成为侧信道攻击领域内研究热点。然而，现有基于深度学习的攻击方法在特征提取阶段往往缺乏对关键泄露区间的聚焦能力。特别是在长波形和高维噪声场景下，模型容易被无关背景噪声干扰，导致特征提取效率低下、猜测熵收敛缓慢。针对上述问题，该文提出一种融合卷积块注意力机制与3元组度量学习的侧信道攻击方法。该方法从泄露特征提取入手，在卷积神经网络中嵌入通道注意力与空间注意力模块，对不同特征通道和时域位置进行自适应加权，以增强泄露相关特征并减弱噪声干扰。在此基础上，引入3元组损失作为优化目标，用于引导注意力加权后的特征在嵌入空间中形成可分的簇结构。实验结果表明，该文方法在公开数据集上均优于度量学习及深度学习方法，其中在ASCAD_f(HW)场景下，攻击性能提升9.4%以上；在ASCAD_r(HW)场景下，该文方法实现猜测熵收敛所需的攻击轨迹数量减少10.7%以上。此外，去同步实验与消融实验进一步证实了该方法具备鲁棒性，并验证了核心组件协同设计的合理性。
2026, 48(8): 3649-3660.
doi: 10.11999/JEIT251268
摘要:
干涉逆合成孔径雷达(InISAR)是一种非合作目标三维重建技术。然而，在对具有复杂运动特性的舰船目标成像时，复杂三维旋转运动会导致目标多普勒频率变化不稳定，直接影响目标三维重建质量，同时，ISAR成像不可避免地存在目标叠掩和遮挡问题，致使单一投影平面的InISAR技术无法实现目标三维信息完全重建。针对上述问题，该文提出了一种复杂运动舰船目标多投影平面InISAR三维重建方法。首先，在分析高海情下长相干积累时间内舰船目标多维复杂运动特性的基础上，结合主成分分析算法选择多个不同成像投影平面的成像时间段，获取多个不同投影平面的高质量舰船目标逆合成孔径雷达(ISAR)图像及其三维重建结果。其次，结合加权随机采样一致性与分层迭代最近点方法，高精度提取和匹配多投影平面三维图像的同名特征点，实现多投影平面InISAR三维图像的高效高精度配准与融合。舰船点目标散射模型和电磁仿真模型的实验结果表明，与单一投影平面下的目标三维重建结果相比，该文所提方法获得的InISAR三维重建质量得到了显著提升。
干涉逆合成孔径雷达(InISAR)是一种非合作目标三维重建技术。然而，在对具有复杂运动特性的舰船目标成像时，复杂三维旋转运动会导致目标多普勒频率变化不稳定，直接影响目标三维重建质量，同时，ISAR成像不可避免地存在目标叠掩和遮挡问题，致使单一投影平面的InISAR技术无法实现目标三维信息完全重建。针对上述问题，该文提出了一种复杂运动舰船目标多投影平面InISAR三维重建方法。首先，在分析高海情下长相干积累时间内舰船目标多维复杂运动特性的基础上，结合主成分分析算法选择多个不同成像投影平面的成像时间段，获取多个不同投影平面的高质量舰船目标逆合成孔径雷达(ISAR)图像及其三维重建结果。其次，结合加权随机采样一致性与分层迭代最近点方法，高精度提取和匹配多投影平面三维图像的同名特征点，实现多投影平面InISAR三维图像的高效高精度配准与融合。舰船点目标散射模型和电磁仿真模型的实验结果表明，与单一投影平面下的目标三维重建结果相比，该文所提方法获得的InISAR三维重建质量得到了显著提升。
2026, 48(8): 3661-3671.
doi: 10.11999/JEIT251021
摘要:
针对室内可见光定位(VLP)系统中接收器姿态扰动会破坏接收光功率(RSS)与空间位置的对应关系，导致定位精度下降的问题，该文提出一种光电传感器(PD)阵列结合机器学习(ML)的特征融合定位方法。首先利用阵列中不同PD接收光功率的差异构建约束方程，采用高斯-牛顿迭代算法估计入射角余弦值。其次设计融合卷积神经网络(CNN)与多层感知机(MLP)的优化模型，实现对RSS与入射角余弦特征的联合建模，缓解了单一RSS在接收器随机扰动条件下位置映射关系不稳定的问题，增强系统对接收器姿态扰动的鲁棒性。最后引入拉丁超立方抽样(LHS)策略构建训练数据集，提升训练样本的空间代表性。仿真结果表明，在4 m×4 m×2.5 m的室内环境，平均定位误差约4.6 cm；即使接收器倾斜至55°时，平均误差仍在11.7 cm以内。与现有方法相比，定位精度提升约2.5 cm，均方根误差(RMSE)降低31.58%，实现了接收器在姿态发生扰动时的高精度室内三维定位。
针对室内可见光定位(VLP)系统中接收器姿态扰动会破坏接收光功率(RSS)与空间位置的对应关系，导致定位精度下降的问题，该文提出一种光电传感器(PD)阵列结合机器学习(ML)的特征融合定位方法。首先利用阵列中不同PD接收光功率的差异构建约束方程，采用高斯-牛顿迭代算法估计入射角余弦值。其次设计融合卷积神经网络(CNN)与多层感知机(MLP)的优化模型，实现对RSS与入射角余弦特征的联合建模，缓解了单一RSS在接收器随机扰动条件下位置映射关系不稳定的问题，增强系统对接收器姿态扰动的鲁棒性。最后引入拉丁超立方抽样(LHS)策略构建训练数据集，提升训练样本的空间代表性。仿真结果表明，在4 m×4 m×2.5 m的室内环境，平均定位误差约4.6 cm；即使接收器倾斜至55°时，平均误差仍在11.7 cm以内。与现有方法相比，定位精度提升约2.5 cm，均方根误差(RMSE)降低31.58%，实现了接收器在姿态发生扰动时的高精度室内三维定位。
2026, 48(8): 3672-3681.
doi: 10.11999/JEIT260108
摘要:
商用现场可编程门阵列(FPGA)普遍采用6输入查找表(LUT)构建可编程逻辑块，而相关实验表明6输入LUT在电路中的应用平均不超过30%，造成了严重的可编程资源浪费。该文在可拆分因子概念基础上将6输入LUT进行不同粒度拆分并进行重新组合，构建出3种新的混合粒度可编程逻辑单元；然后基于混合粒度可编程逻辑单元组合成3种新的混合可编程逻辑块结构用以替换Xilinx的可编程逻辑块；同时提出了一种对映射后网表进行统计的优化评估算法；最后对3种改进结构进行相应实验验证和评估。结果表明：在不增加输入端口资源的情况下，3种混合粒度可编程逻辑块对Xilinx可编程逻辑块结构替换后面积优化平均超过30%；综合PLB使用数量和面积优化来看，可拆分因子N=3时候构建的混合可编程逻辑块结构优化效果最好，在MCNC电路集和VTR电路集下，资源利用率平均分别提高了8.27%和27.64%，有效提升了FPGA的资源利用率。
商用现场可编程门阵列(FPGA)普遍采用6输入查找表(LUT)构建可编程逻辑块，而相关实验表明6输入LUT在电路中的应用平均不超过30%，造成了严重的可编程资源浪费。该文在可拆分因子概念基础上将6输入LUT进行不同粒度拆分并进行重新组合，构建出3种新的混合粒度可编程逻辑单元；然后基于混合粒度可编程逻辑单元组合成3种新的混合可编程逻辑块结构用以替换Xilinx的可编程逻辑块；同时提出了一种对映射后网表进行统计的优化评估算法；最后对3种改进结构进行相应实验验证和评估。结果表明：在不增加输入端口资源的情况下，3种混合粒度可编程逻辑块对Xilinx可编程逻辑块结构替换后面积优化平均超过30%；综合PLB使用数量和面积优化来看，可拆分因子N=3时候构建的混合可编程逻辑块结构优化效果最好，在MCNC电路集和VTR电路集下，资源利用率平均分别提高了8.27%和27.64%，有效提升了FPGA的资源利用率。
2026, 48(8): 3682-3690.
doi: 10.11999/JEIT260164
摘要:
碳化硅(SiC)功率金属-氧化物-半导体场效应晶体管(MOSFET)凭借耐压高、导通电阻低和功耗小的优势，已广泛应用于中高压电力电子系统中，在提升系统效率与功率密度方面具有重要意义。该文基于TCAD仿真平台，开展1200 V等级沟槽型SiC MOSFET的结构设计与电学特性仿真研究。通过双侧P型柱(PCL)与电流扩展层(CSL)协同设计，有效优化了器件在阻断状态下的电场分布与导通状态下的电流输运性能。系统仿真分析了外延层掺杂浓度(NEpi)、沟槽宽度与深度、P型阱区(PW)注入剂量、PCL间距及CSL注入剂量等关键结构参数对器件比导通电阻(Ron,sp)、阈值电压(VTH)、击穿电压(BV)及栅氧峰值电场(Eox-max)的影响机制。研究结果表明，优化后的器件可实现VTH=4.7 V, Ron,sp=1.57 mΩ·cm2, BV=1708 V, Eox-max=2.5 MV/cm的良好性能折衷。该研究为开发高性能沟槽型SiC MOSFET提供了系统的仿真方法与设计依据。
碳化硅(SiC)功率金属-氧化物-半导体场效应晶体管(MOSFET)凭借耐压高、导通电阻低和功耗小的优势，已广泛应用于中高压电力电子系统中，在提升系统效率与功率密度方面具有重要意义。该文基于TCAD仿真平台，开展
编辑部公告
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