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2021年 第43卷 第6期
2021, 43(6): 1485-1497.
doi: 10.11999/JEIT210076
摘要:
毫米波雷达的距离分辨率和最大可工作距离通常受雷达射频信号带宽和发射功率的限制，具有宽工作带宽、高输出功率、高灵敏度、高精度相位控制的毫米波雷达芯片是实现高性能毫米波雷达系统的关键。毫米波雷达芯片的设计难点主要集中在阻抗匹配、噪声降低、功率提升、相位控制等方面。因此，该文针对毫米波雷达前端芯片设计难点的关键解决技术进行探讨和综述。
毫米波雷达的距离分辨率和最大可工作距离通常受雷达射频信号带宽和发射功率的限制，具有宽工作带宽、高输出功率、高灵敏度、高精度相位控制的毫米波雷达芯片是实现高性能毫米波雷达系统的关键。毫米波雷达芯片的设计难点主要集中在阻抗匹配、噪声降低、功率提升、相位控制等方面。因此，该文针对毫米波雷达前端芯片设计难点的关键解决技术进行探讨和综述。
2021, 43(6): 1498-1509.
doi: 10.11999/JEIT201102
摘要:
忆阻器的低功耗、高响应、纳米级、非易失性等特性，在实现非冯·诺依曼计算架构中展现出巨大潜力。基于忆阻器的高密度横梁阵列可实现数据存储及并行计算一体的逻辑电路和类脑计算电路。此外，纳米传感器与忆阻器进一步集成，采集的信号直接送往忆阻器阵列进行运算和存储，感知、存储与计算一体化的芯片技术成为新的研究热点。该文对基于忆阻器的存算一体技术、感存算一体技术的研究现状进行综述，并给出研究前景展望。
忆阻器的低功耗、高响应、纳米级、非易失性等特性，在实现非冯·诺依曼计算架构中展现出巨大潜力。基于忆阻器的高密度横梁阵列可实现数据存储及并行计算一体的逻辑电路和类脑计算电路。此外，纳米传感器与忆阻器进一步集成，采集的信号直接送往忆阻器阵列进行运算和存储，感知、存储与计算一体化的芯片技术成为新的研究热点。该文对基于忆阻器的存算一体技术、感存算一体技术的研究现状进行综述，并给出研究前景展望。
2021, 43(6): 1510-1517.
doi: 10.11999/JEIT210002
摘要:
轻量级神经网络部署在低功耗平台上的解决方案可有效用于无人机(UAV)检测、自动驾驶等人工智能(AI)、物联网(IOT)领域，但在资源有限情况下，同时兼顾高精度和低延时来构建深度神经网络(DNN)加速器是非常有挑战性的。该文针对此问题提出一系列高效的硬件优化策略，包括构建可堆叠共享计算引擎(PE)以平衡不同卷积中数据重用和内存访问模式的不一致；提出了可调的循环次数和通道增强方法，有效扩展加速器与外部存储器之间的访问带宽，提高DNN浅层网络计算效率；优化了预加载工作流，从整体上提高了异构系统的并行度。经Xilinx Ultra96 V2板卡验证，该文的硬件优化策略有效地改进了iSmart3-SkyNet和SkrSkr-SkyNet类的DNN加速芯片设计。结果显示，优化后的加速器每秒处理78.576帧图像，每幅图像的功耗为0.068 J。
轻量级神经网络部署在低功耗平台上的解决方案可有效用于无人机(UAV)检测、自动驾驶等人工智能(AI)、物联网(IOT)领域，但在资源有限情况下，同时兼顾高精度和低延时来构建深度神经网络(DNN)加速器是非常有挑战性的。该文针对此问题提出一系列高效的硬件优化策略，包括构建可堆叠共享计算引擎(PE)以平衡不同卷积中数据重用和内存访问模式的不一致；提出了可调的循环次数和通道增强方法，有效扩展加速器与外部存储器之间的访问带宽，提高DNN浅层网络计算效率；优化了预加载工作流，从整体上提高了异构系统的并行度。经Xilinx Ultra96 V2板卡验证，该文的硬件优化策略有效地改进了iSmart3-SkyNet和SkrSkr-SkyNet类的DNN加速芯片设计。结果显示，优化后的加速器每秒处理78.576帧图像，每幅图像的功耗为0.068 J。
2021, 43(6): 1518-1524.
doi: 10.11999/JEIT200979
摘要:
随着数据密集型应用的日益增多，内存墙问题已成为制约计算效率的瓶颈。该文提出一种新型的浮点数(FP)运算结构，该结构嵌入了基于铁电场效应晶体管(FeFET)的三元内容寻址存储器(TCAM)以实现高效的计算。通过特定规则设计的超高密度TCAM结构，可以用能效更高的TCAM搜索操作代替部分传统浮点运算，从而节约整体能耗。仿真实验证明，该文所提结构和运算执行流程，与常规浮点运算单元(FPU)相比，可以降低多达33%的能耗。
随着数据密集型应用的日益增多，内存墙问题已成为制约计算效率的瓶颈。该文提出一种新型的浮点数(FP)运算结构，该结构嵌入了基于铁电场效应晶体管(FeFET)的三元内容寻址存储器(TCAM)以实现高效的计算。通过特定规则设计的超高密度TCAM结构，可以用能效更高的TCAM搜索操作代替部分传统浮点运算，从而节约整体能耗。仿真实验证明，该文所提结构和运算执行流程，与常规浮点运算单元(FPU)相比，可以降低多达33%的能耗。
2021, 43(6): 1525-1532.
doi: 10.11999/JEIT210012
摘要:
水平集算法因其出色的性能，在图像分割领域中得到了广泛的应用。同时，与基于深度学习的图像分割算法相比，水平集算法不需要训练数据，大幅降低了数据标记带来的工作量。然而，目前水平集算法主要是基于软件开发，涉及大量复杂的计算，以及计算的多次迭代，导致较高的处理延时与功耗。为了加快水平集算法的处理速度和降低功耗，该文提出了一种基于FPGA的水平集图像分割算法加速器，其中包含4个设计创新点：任务级并行处理、图像分块像素级并行处理、全流水线处理架构、分时复用的梯度和散度算子处理。实验结果表明，与在CPU上执行的水平集算法相比，该文提出的硬件加速器处理速度提升10.7倍，功耗仅为2.2 W。
水平集算法因其出色的性能，在图像分割领域中得到了广泛的应用。同时，与基于深度学习的图像分割算法相比，水平集算法不需要训练数据，大幅降低了数据标记带来的工作量。然而，目前水平集算法主要是基于软件开发，涉及大量复杂的计算，以及计算的多次迭代，导致较高的处理延时与功耗。为了加快水平集算法的处理速度和降低功耗，该文提出了一种基于FPGA的水平集图像分割算法加速器，其中包含4个设计创新点：任务级并行处理、图像分块像素级并行处理、全流水线处理架构、分时复用的梯度和散度算子处理。实验结果表明，与在CPU上执行的水平集算法相比，该文提出的硬件加速器处理速度提升10.7倍，功耗仅为2.2 W。
2021, 43(6): 1533-1540.
doi: 10.11999/JEIT201108
摘要:
忆阻器作为一种新型电子元件，具有尺寸小、读写速度快、非易失性和易于与CMOS电路兼容等特性，是实现非易失性存储器最具发展前景的技术之一。但是已有的多值存储交叉阵列存在电路结构复杂、漏电流和存储密度低等问题，影响了多值存储交叉阵列的实用性。该文提出一种基于异构忆阻器的多值存储交叉阵列，其中存储单元由1个MOS管和两个具有不同阈值电压和Ron阻值的异构忆阻器构成(1T2M)，可实现单个电压信号完成4值读写的操作，减少电流通路的同时简化了电路结构。通过PSpice进行仿真验证，表明所提出的1T2M多值存储器交叉阵列与已有工作相比，电路结构更简单，读写速度更快，并较好地克服了漏电流问题。
忆阻器作为一种新型电子元件，具有尺寸小、读写速度快、非易失性和易于与CMOS电路兼容等特性，是实现非易失性存储器最具发展前景的技术之一。但是已有的多值存储交叉阵列存在电路结构复杂、漏电流和存储密度低等问题，影响了多值存储交叉阵列的实用性。该文提出一种基于异构忆阻器的多值存储交叉阵列，其中存储单元由1个MOS管和两个具有不同阈值电压和Ron阻值的异构忆阻器构成(1T2M)，可实现单个电压信号完成4值读写的操作，减少电流通路的同时简化了电路结构。通过PSpice进行仿真验证，表明所提出的1T2M多值存储器交叉阵列与已有工作相比，电路结构更简单，读写速度更快，并较好地克服了漏电流问题。
2021, 43(6): 1541-1549.
doi: 10.11999/JEIT210004
摘要:
该文以高能效为目标，建立了密码专用处理器能效概率模型，并指导高能效密码专用处理器体系结构设计。该文将面向密码领域的专用指令处理器设计空间探索问题描述为“1”值在配置矩阵中的定位问题，通过引入概率矩阵进一步将定位问题转化为最优配置的概率问题，并基于机器学习思想提出了密码专用处理器最高能效概率模型。实验证明，该文提出的能效概率模型平均经过2300次迭代输出最终结果，且预测准确率达到92.7%。根据最高能效概率模型，对密码专用处理器设计空间进行探索，获取满足高能效需求的密码专用处理器运算单元集合，以扩展指令的方式将其集成到开源通用64位RISCV处理器核心Araine中，提出高能效密码专用处理器体系结构。将该处理器在CMOS 55 nm工艺下进行逻辑综合，结果表明，该文提出的RISCV密码专用处理器与扩展前相比面积增大了426874 μm2，关键延迟增加了0.51 ns，完成密码算法总时间面积积增幅之和为0.46，执行常见密码算法能效比在1.61～35.16 Mbps/mW范围内。
该文以高能效为目标，建立了密码专用处理器能效概率模型，并指导高能效密码专用处理器体系结构设计。该文将面向密码领域的专用指令处理器设计空间探索问题描述为“1”值在配置矩阵中的定位问题，通过引入概率矩阵进一步将定位问题转化为最优配置的概率问题，并基于机器学习思想提出了密码专用处理器最高能效概率模型。实验证明，该文提出的能效概率模型平均经过2300次迭代输出最终结果，且预测准确率达到92.7%。根据最高能效概率模型，对密码专用处理器设计空间进行探索，获取满足高能效需求的密码专用处理器运算单元集合，以扩展指令的方式将其集成到开源通用64位RISCV处理器核心Araine中，提出高能效密码专用处理器体系结构。将该处理器在CMOS 55 nm工艺下进行逻辑综合，结果表明，该文提出的RISCV密码专用处理器与扩展前相比面积增大了426874 μm2，关键延迟增加了0.51 ns，完成密码算法总时间面积积增幅之和为0.46，执行常见密码算法能效比在1.61～35.16 Mbps/mW范围内。
2021, 43(6): 1550-1558.
doi: 10.11999/JEIT210001
摘要:
亚阈值电路是低功耗重要发展方向之一。随着电源电压降低，晶圆代工厂提供的标准单元电路性能容易受噪声和工艺偏差的影响，已经成为制约亚阈值芯片的瓶颈。该文提出一种基于施密特触发(ST)与反向窄宽度效应(INWE)的亚阈值标准单元设计方案。该方案首先利用ST的迟滞效应与反馈机制，在电路堆叠结点处添加施密特反馈管以优化逻辑门、减少漏电流、增强鲁棒性；然后，采用INWE最小宽度尺寸与分指版图设计方法，提高电路的开关阈值与MOS管的驱动电流；最后，在TSMC 65 nm工艺下构建标准单元的物理库、逻辑库和时序库，完成测试验证。实验结果表明，所设计的亚阈值标准单元与文献相比，功耗降低7.2%～15.6%，噪声容限提升11.5%～15.3%，ISCAS测试电路的平均功耗降低15.8%。
亚阈值电路是低功耗重要发展方向之一。随着电源电压降低，晶圆代工厂提供的标准单元电路性能容易受噪声和工艺偏差的影响，已经成为制约亚阈值芯片的瓶颈。该文提出一种基于施密特触发(ST)与反向窄宽度效应(INWE)的亚阈值标准单元设计方案。该方案首先利用ST的迟滞效应与反馈机制，在电路堆叠结点处添加施密特反馈管以优化逻辑门、减少漏电流、增强鲁棒性；然后，采用INWE最小宽度尺寸与分指版图设计方法，提高电路的开关阈值与MOS管的驱动电流；最后，在TSMC 65 nm工艺下构建标准单元的物理库、逻辑库和时序库，完成测试验证。实验结果表明，所设计的亚阈值标准单元与文献相比，功耗降低7.2%～15.6%，噪声容限提升11.5%～15.3%，ISCAS测试电路的平均功耗降低15.8%。
2021, 43(6): 1559-1564.
doi: 10.11999/JEIT210071
摘要:
面向毫米波相控阵雷达系统应用，该文基于55 nm CMOS工艺设计了一款工作于130 GHz的有源矢量(VM)合成移相器。该电路包含宽带正交发生器、可变增益放大和矢量合成模块。为提升移相器相位分辨率和移相精度，该电路可变增益放大采用了具有高频宽带属性的共栅放大结构和具有高增益属性的含中和电容的共源共栅放大结构多级级联的形式。为避免移相器在矢量合成时由自身结构特点产生相位断裂而导致移相范围下降，该设计电路在矢量合成模块中融入了数控人工介质(DiCAD)结构。通过全波电磁仿真对所设计毫米波移相器进行验证，在125～135 GHz频率范围内，所设计移相器平均增益大于1 dB，移相器可由控制电压控制实现全360°范围内5.625°的相位步进，RMS相位误差小于4°，电路面积为1100 μm×600 μm，功耗33 mW。
面向毫米波相控阵雷达系统应用，该文基于55 nm CMOS工艺设计了一款工作于130 GHz的有源矢量(VM)合成移相器。该电路包含宽带正交发生器、可变增益放大和矢量合成模块。为提升移相器相位分辨率和移相精度，该电路可变增益放大采用了具有高频宽带属性的共栅放大结构和具有高增益属性的含中和电容的共源共栅放大结构多级级联的形式。为避免移相器在矢量合成时由自身结构特点产生相位断裂而导致移相范围下降，该设计电路在矢量合成模块中融入了数控人工介质(DiCAD)结构。通过全波电磁仿真对所设计毫米波移相器进行验证，在125～135 GHz频率范围内，所设计移相器平均增益大于1 dB，移相器可由控制电压控制实现全360°范围内5.625°的相位步进，RMS相位误差小于4°，电路面积为1100 μm×600 μm，功耗33 mW。
2021, 43(6): 1565-1573.
doi: 10.11999/JEIT210060
摘要:
针对单光子探测盖革雪崩焦平面读出电路应用，基于全局共享延迟锁相环和2维H型时钟树网络，该文设计一款低抖动多相位时钟电路。延迟锁相环采用8相位压控延迟链、双边沿触发型鉴相器和启动-复位模块，引入差分电荷泵结构，减小充放电流失配，降低时钟抖动。采用H时钟树结构，减小大规模电路芯片传输路径不对称引起的相位差异，确保多路分相时钟等延迟到达像素单元。采用0.18 µm CMOS工艺流片，测试结果表明，延迟锁相环锁定频率范围150～400 MHz。锁定范围内，相位噪声低于–127 dBc/Hz@1 MHz，时钟RMS抖动低于2.5 ps，静态相位误差低于65 ps。
针对单光子探测盖革雪崩焦平面读出电路应用，基于全局共享延迟锁相环和2维H型时钟树网络，该文设计一款低抖动多相位时钟电路。延迟锁相环采用8相位压控延迟链、双边沿触发型鉴相器和启动-复位模块，引入差分电荷泵结构，减小充放电流失配，降低时钟抖动。采用H时钟树结构，减小大规模电路芯片传输路径不对称引起的相位差异，确保多路分相时钟等延迟到达像素单元。采用0.18 µm CMOS工艺流片，测试结果表明，延迟锁相环锁定频率范围150～400 MHz。锁定范围内，相位噪声低于–127 dBc/Hz@1 MHz，时钟RMS抖动低于2.5 ps，静态相位误差低于65 ps。
2021, 43(6): 1574-1586.
doi: 10.11999/JEIT210010
摘要:
最近，存算一体(IMC)架构引起了广泛关注，并被认为有望成为突破冯诺依曼瓶颈的新型计算机架构，特别是在数据密集型(data-intensive)计算中能够带来显著的性能和功耗优势。其中，基于SRAM的IMC架构方案也被大量研究与应用。该文在一款基于SRAM的通用存算一体架构平台——DM-IMCA的基础上，探索IMC架构在物联网领域中的应用价值。具体来说，该文选取了物联网中包括信息安全、二值神经网络和图像处理在内的多个轻量级数据密集型应用，对算法进行分析或拆分，并将关键算法映射到DM-IMCA中的SRAM中，以达到加速应用计算的目的。实验结果显示，与基于传统冯诺依曼架构的基准系统相比，利用DM-IMCA来实现物联网中的轻量级计算密集型应用，可获得高达24倍的计算加速比。
最近，存算一体(IMC)架构引起了广泛关注，并被认为有望成为突破冯诺依曼瓶颈的新型计算机架构，特别是在数据密集型(data-intensive)计算中能够带来显著的性能和功耗优势。其中，基于SRAM的IMC架构方案也被大量研究与应用。该文在一款基于SRAM的通用存算一体架构平台——DM-IMCA的基础上，探索IMC架构在物联网领域中的应用价值。具体来说，该文选取了物联网中包括信息安全、二值神经网络和图像处理在内的多个轻量级数据密集型应用，对算法进行分析或拆分，并将关键算法映射到DM-IMCA中的SRAM中，以达到加速应用计算的目的。实验结果显示，与基于传统冯诺依曼架构的基准系统相比，利用DM-IMCA来实现物联网中的轻量级计算密集型应用，可获得高达24倍的计算加速比。
2021, 43(6): 1587-1595.
doi: 10.11999/JEIT210008
摘要:
为解决密码算法在粗粒度可重构密码逻辑阵列(CRCLA)上映射性能不高及编译时间长的问题，该文提出一种密码算法和硬件资源的描述形式，在映射过程中能够更加直观地显示各个资源的占用情况；并通过分析密码算法运算特征与粗粒度可重构密码逻辑阵列硬件结构的内在关联，以减少关键路径延时为目标，提出了一种以边为中心的密码逻辑阵列高能效映射算法(ECLMap)。通过边映射来指导节点映射，结合相关映射策略，引入回溯机制来提高映射成功率。在仿真平台下对多种密码算法进行实验，相比于其他通用的映射算法，结果表明该文提出的算法映射性能最佳，在算法能效上平均提升了约20%，同时在编译时间上平均提升了约25%。实现了算法的高能效映射。
为解决密码算法在粗粒度可重构密码逻辑阵列(CRCLA)上映射性能不高及编译时间长的问题，该文提出一种密码算法和硬件资源的描述形式，在映射过程中能够更加直观地显示各个资源的占用情况；并通过分析密码算法运算特征与粗粒度可重构密码逻辑阵列硬件结构的内在关联，以减少关键路径延时为目标，提出了一种以边为中心的密码逻辑阵列高能效映射算法(ECLMap)。通过边映射来指导节点映射，结合相关映射策略，引入回溯机制来提高映射成功率。在仿真平台下对多种密码算法进行实验，相比于其他通用的映射算法，结果表明该文提出的算法映射性能最佳，在算法能效上平均提升了约20%，同时在编译时间上平均提升了约25%。实现了算法的高能效映射。
2021, 43(6): 1596-1602.
doi: 10.11999/JEIT201104
摘要:
物联网(IoT)作为战略性新兴产业已经上升为国家发展重点，但在实际应用中也面临各种安全威胁。确保资源受限物联网系统数据传输、处理和存储的安全已成为研究热点。该文通过对物理不可克隆函数(PUF)和传感器制备工艺偏差的研究，提出一种基于气敏传感器的高稳态物理不可克隆函数发生器设计方案。该方案首先采用静电喷雾沉积(ESD)方式生成具有高比表面积特性的纳米材料，结合高温煅烧技术制备Pd-SnO2气敏传感器；其次采集Pd-SnO2气敏传感器在不同气体浓度、环境温度、加热电压条件下对甲醛气体的响应数据；然后利用随机阻值多位平衡算法比较不同簇气敏传感器响应的阻值，进而产生多位高稳态PUF数据；最后对所设计PUF发生器的安全性和可靠性进行评估。实验结果表明，该PUF发生器的随机性为97.03%、可靠性为97.85%、唯一性为49.04%，可广泛应用于物联网安全领域。
物联网(IoT)作为战略性新兴产业已经上升为国家发展重点，但在实际应用中也面临各种安全威胁。确保资源受限物联网系统数据传输、处理和存储的安全已成为研究热点。该文通过对物理不可克隆函数(PUF)和传感器制备工艺偏差的研究，提出一种基于气敏传感器的高稳态物理不可克隆函数发生器设计方案。该方案首先采用静电喷雾沉积(ESD)方式生成具有高比表面积特性的纳米材料，结合高温煅烧技术制备Pd-SnO2气敏传感器；其次采集Pd-SnO2气敏传感器在不同气体浓度、环境温度、加热电压条件下对甲醛气体的响应数据；然后利用随机阻值多位平衡算法比较不同簇气敏传感器响应的阻值，进而产生多位高稳态PUF数据；最后对所设计PUF发生器的安全性和可靠性进行评估。实验结果表明，该PUF发生器的随机性为97.03%、可靠性为97.85%、唯一性为49.04%，可广泛应用于物联网安全领域。
2021, 43(6): 1603-1608.
doi: 10.11999/JEIT200957
摘要:
该文介绍了一种工作于毫米波频段的宽中频(IF)下变频器。该下变频器基于无源双平衡的设计架构，片上集成了射频(RF)和本振(LO)巴伦。为了优化无源下变频器的增益、带宽和隔离度性能，电路设计中引入了栅极感性化技术。测试结果表明，该下变频器的中频带宽覆盖0.5～12 GHz。在频率为30 GHz、幅度为4 dBm的LO信号驱动下，电路的变频增益为–8.5～–5.5 dB。当固定IF为0.5 GHz、LO幅度为4 dBm时，变频增益随25～45 GHz的RF信号在–7.9～–5.9 dB范围内变化，波动幅度为2 dB。LO-IF, LO-RF, RF-IF的隔离度测试结果分别优于42, 50, 43 dB。该下变频器芯片采用TSMC 90 nm CMOS工艺设计，芯片面积为0.4 mm2。
该文介绍了一种工作于毫米波频段的宽中频(IF)下变频器。该下变频器基于无源双平衡的设计架构，片上集成了射频(RF)和本振(LO)巴伦。为了优化无源下变频器的增益、带宽和隔离度性能，电路设计中引入了栅极感性化技术。测试结果表明，该下变频器的中频带宽覆盖0.5～12 GHz。在频率为30 GHz、幅度为4 dBm的LO信号驱动下，电路的变频增益为–8.5～–5.5 dB。当固定IF为0.5 GHz、LO幅度为4 dBm时，变频增益随25～45 GHz的RF信号在–7.9～–5.9 dB范围内变化，波动幅度为2 dB。LO-IF, LO-RF, RF-IF的隔离度测试结果分别优于42, 50, 43 dB。该下变频器芯片采用TSMC 90 nm CMOS工艺设计，芯片面积为0.4 mm2。
2021, 43(6): 1609-1616.
doi: 10.11999/JEIT201033
摘要:
逃逸布线是印刷电路板设计的一个重要组成部分。针对并行逃逸布线的方法用于较大规模电路板布线时速度慢且结果不够好的问题，该文提出一种结合改进A*算法与拆线重布的有序逃逸布线方法。首先，通过代价预估函数确定引脚的布线顺序，使用改进A*算法初始化有序逃逸布线。接着，优化同长度布线路径，调整拥挤区域布线路径。最后，使用A*算法和广度优先搜索进行拆线重布。实验结果表明，该方法对给出的所有测试用例都实现了100%的逃逸，得到有序逃逸路径的可行解非常接近最优解，CPU时间比布尔可满足性问题(SAT)算法与最小费用多商品流(MMCF)算法平均减少分别约为95.6%, 97.8%，总体线长也接近最优。提出的方法能够明显减少寻找可行解的时间，提高布线质量。
逃逸布线是印刷电路板设计的一个重要组成部分。针对并行逃逸布线的方法用于较大规模电路板布线时速度慢且结果不够好的问题，该文提出一种结合改进A*算法与拆线重布的有序逃逸布线方法。首先，通过代价预估函数确定引脚的布线顺序，使用改进A*算法初始化有序逃逸布线。接着，优化同长度布线路径，调整拥挤区域布线路径。最后，使用A*算法和广度优先搜索进行拆线重布。实验结果表明，该方法对给出的所有测试用例都实现了100%的逃逸，得到有序逃逸路径的可行解非常接近最优解，CPU时间比布尔可满足性问题(SAT)算法与最小费用多商品流(MMCF)算法平均减少分别约为95.6%, 97.8%，总体线长也接近最优。提出的方法能够明显减少寻找可行解的时间，提高布线质量。
2021, 43(6): 1617-1621.
doi: 10.11999/JEIT200564
摘要:
该文提出了一种基于改进简化实频算法的跨多倍频超宽带功率放大器。结合负载牵引技术，分析晶体管负载端的最优阻抗值变化。通过改进简化实频法中的优化目标和误差函数，对频段内选取多个频点的最优阻抗进行分析，设计并优化出了功率放大器的输出匹配电路，提高了功放的工作带宽。测试结果显示，在 0.5～2.7 GHz频段内，饱和输出功率达到 42.5 dBm，饱和漏极效率为 64%～75%。
该文提出了一种基于改进简化实频算法的跨多倍频超宽带功率放大器。结合负载牵引技术，分析晶体管负载端的最优阻抗值变化。通过改进简化实频法中的优化目标和误差函数，对频段内选取多个频点的最优阻抗进行分析，设计并优化出了功率放大器的输出匹配电路，提高了功放的工作带宽。测试结果显示，在 0.5～2.7 GHz频段内，饱和输出功率达到 42.5 dBm，饱和漏极效率为 64%～75%。
2021, 43(6): 1622-1629.
doi: 10.11999/JEIT190337
摘要:
LCLC谐振变换器广泛应用在空间行波管放大器(TWTA)中，起到升压的作用。在LCLC谐振变换器中，具有多个谐振参数，即变压器漏感、串联谐振电容、励磁电感以及并联谐振电容。多个谐振参数增加了LCLC谐振变换器总损耗优化的难度。该文提出一种基于粒子群优化算法的LCLC谐振变换器优化设计方法，解决LCLC谐振变换器由于多个谐振参数造成的总损耗优化困难的问题。首先，推导了LCLC谐振变换器的总损耗公式；其次，采用粒子群优化算法，对LCLC谐振变换器的总损耗进行了优化，得到了总损耗最小时的谐振变换器参数；最后，基于优化的LCLC谐振变换器参数，搭建了LCLC谐振变换器，并进行了一系列实验。实验结果证明了该优化设计方法的有效性。
LCLC谐振变换器广泛应用在空间行波管放大器(TWTA)中，起到升压的作用。在LCLC谐振变换器中，具有多个谐振参数，即变压器漏感、串联谐振电容、励磁电感以及并联谐振电容。多个谐振参数增加了LCLC谐振变换器总损耗优化的难度。该文提出一种基于粒子群优化算法的LCLC谐振变换器优化设计方法，解决LCLC谐振变换器由于多个谐振参数造成的总损耗优化困难的问题。首先，推导了LCLC谐振变换器的总损耗公式；其次，采用粒子群优化算法，对LCLC谐振变换器的总损耗进行了优化，得到了总损耗最小时的谐振变换器参数；最后，基于优化的LCLC谐振变换器参数，搭建了LCLC谐振变换器，并进行了一系列实验。实验结果证明了该优化设计方法的有效性。
2021, 43(6): 1630-1636.
doi: 10.11999/JEIT200392
摘要:
该文提出一种新型小尺寸、低剖面、“f”字型波导缝隙圆极化器，高度仅1/6波长，宽度约2/5波长。基于该圆极化器，设计了一种高效率、低剖面、圆极化脊波导缝隙线阵天线。为满足空间应用中对轻质、高效率、圆极化、±60°宽角扫描相控阵天线的需求，采用该线阵天线作为阵元设计、仿真并实现了16阵元Ka频段脊波导缝隙相控阵天线。仿真和实测结果表明，该相控阵天线可实现1维±60°宽角扫描。在扫描角范围内，相控阵天线的轴比小于4.1 dB，增益下降小于4.3 dB。在0°扫描角工作时，天线的实测增益为35.9 dBi，辐射效率接近85%。
该文提出一种新型小尺寸、低剖面、“f”字型波导缝隙圆极化器，高度仅1/6波长，宽度约2/5波长。基于该圆极化器，设计了一种高效率、低剖面、圆极化脊波导缝隙线阵天线。为满足空间应用中对轻质、高效率、圆极化、±60°宽角扫描相控阵天线的需求，采用该线阵天线作为阵元设计、仿真并实现了16阵元Ka频段脊波导缝隙相控阵天线。仿真和实测结果表明，该相控阵天线可实现1维±60°宽角扫描。在扫描角范围内，相控阵天线的轴比小于4.1 dB，增益下降小于4.3 dB。在0°扫描角工作时，天线的实测增益为35.9 dBi，辐射效率接近85%。
2021, 43(6): 1637-1643.
doi: 10.11999/JEIT200286
摘要:
该文提出一种基于套球壳型电场探头的非接触式交流验电装置。套球壳型结构类似差分结构，可消除共模干扰噪声的影响。建立套球壳型结构的电场分布理论模型，得到外球壳表面的感应电荷密度和电场探头的灵敏度表达式。提出电场探头的等效电路模型，并设计了接口电路，最终成功研制出非接触式交流验电装置样机。测试结果表明：已研制样机的电压输出与施加电场之间有良好的线性关系，线性度达到0.66%，并且测试结果与计算结果有较好的一致性；当样机在0～45°范围内转动时，其输出的电压值仅降低了4.0%，说明验电装置的小角度旋转基本上不影响验电的准确性；越接近输电线路，样机输出的电压值的增大速度越快，阈值易于识别，说明越容易验电。
该文提出一种基于套球壳型电场探头的非接触式交流验电装置。套球壳型结构类似差分结构，可消除共模干扰噪声的影响。建立套球壳型结构的电场分布理论模型，得到外球壳表面的感应电荷密度和电场探头的灵敏度表达式。提出电场探头的等效电路模型，并设计了接口电路，最终成功研制出非接触式交流验电装置样机。测试结果表明：已研制样机的电压输出与施加电场之间有良好的线性关系，线性度达到0.66%，并且测试结果与计算结果有较好的一致性；当样机在0～45°范围内转动时，其输出的电压值仅降低了4.0%，说明验电装置的小角度旋转基本上不影响验电的准确性；越接近输电线路，样机输出的电压值的增大速度越快，阈值易于识别，说明越容易验电。
2021, 43(6): 1644-1652.
doi: 10.11999/JEIT200219
摘要:
针对弱观测条件下雷达信号存在数据残损的问题，该文提出一种基于变分模态分解和压缩感知(VMD-CS)的雷达信号重构方法。首先通过变分模态分解对采样数据进行降解去噪处理，其次在压缩感知框架下构造观测矩阵、稀疏表示字典矩阵，然后基于正交追踪匹配(OMP)算法重构出稀疏表示向量。在此基础上利用离散余弦稀疏矩阵重构信号，实现对残损雷达信号的数据重构。在连续丢失数据和随机丢失数据两种情况下，对实际采集的线性调频(LFM)雷达信号进行仿真实验。实验结果表明：在数据连续丢失率不高于30%或随机丢失率不高于60%的情况下，该文方法能有效重构雷达信号，在时域、频域和瞬时频率上能够准确逼近原始信号。
针对弱观测条件下雷达信号存在数据残损的问题，该文提出一种基于变分模态分解和压缩感知(VMD-CS)的雷达信号重构方法。首先通过变分模态分解对采样数据进行降解去噪处理，其次在压缩感知框架下构造观测矩阵、稀疏表示字典矩阵，然后基于正交追踪匹配(OMP)算法重构出稀疏表示向量。在此基础上利用离散余弦稀疏矩阵重构信号，实现对残损雷达信号的数据重构。在连续丢失数据和随机丢失数据两种情况下，对实际采集的线性调频(LFM)雷达信号进行仿真实验。实验结果表明：在数据连续丢失率不高于30%或随机丢失率不高于60%的情况下，该文方法能有效重构雷达信号，在时域、频域和瞬时频率上能够准确逼近原始信号。
2021, 43(6): 1653-1658.
doi: 10.11999/JEIT200296
摘要:
针对传统平行阵列2维测向自由度低、分辨能力差和小快拍情况下估计误差大等问题，该文提出基于平行互质虚拟阵列的低复杂度2维波达角(DOA)估计算法。该算法利用两个相互平行的互质线阵扩展生成虚拟阵列，并通过协方差矩阵和互协方差矩阵构造具有增强2维角度自由度的扩展矩阵，最后通过奇异值分解(SVD)和旋转不变技术(ESPRIT)获得自动匹配的2维角度估计。相比于传统的2维DOA估计方法，所提算法更好地利用了阵列接收数据信息，能识别更多的入射信号，分辨能力高，不需要进行2维线性搜索或者角度参数匹配，在低信噪比 (SNR)和小快拍情况下也有很好的估计效果。实验仿真结果验证了提出算法的有效性和可靠性。
针对传统平行阵列2维测向自由度低、分辨能力差和小快拍情况下估计误差大等问题，该文提出基于平行互质虚拟阵列的低复杂度2维波达角(DOA)估计算法。该算法利用两个相互平行的互质线阵扩展生成虚拟阵列，并通过协方差矩阵和互协方差矩阵构造具有增强2维角度自由度的扩展矩阵，最后通过奇异值分解(SVD)和旋转不变技术(ESPRIT)获得自动匹配的2维角度估计。相比于传统的2维DOA估计方法，所提算法更好地利用了阵列接收数据信息，能识别更多的入射信号，分辨能力高，不需要进行2维线性搜索或者角度参数匹配，在低信噪比 (SNR)和小快拍情况下也有很好的估计效果。实验仿真结果验证了提出算法的有效性和可靠性。
2021, 43(6): 1659-1666.
doi: 10.11999/JEIT200259
摘要:
在复杂电磁环境中，雷达获取的回波数据若受到干扰，会影响到雷达的探测性能。该文针对雷达目标自适应检测问题，假定待检测单元和部分参考数据受到1阶秩1干扰，且干扰约束在某个已知的子空间内。首先基于双步广义似然比(2SGRLT)准则，提出子空间约束(SC)的2SGLRT检测器(SC-2SGLRT)。进一步采用修正的双步广义似然比(M2SGLRT)准则，提出子空间约束的M2SGLRT检测器(SC-M2SGLRT)，该检测器的性能明显优于SC-2SGLRT。最后基于3步(3S)广义似然比检验准则，提出子空间约束的3步广义似然比检测器(SC-3SGLRT)，该检测器性能与SC-2SGLRT相当，且计算量最小。计算机仿真分析表明，充分利用参考数据和干扰先验信息，有助于提升检测性能。
在复杂电磁环境中，雷达获取的回波数据若受到干扰，会影响到雷达的探测性能。该文针对雷达目标自适应检测问题，假定待检测单元和部分参考数据受到1阶秩1干扰，且干扰约束在某个已知的子空间内。首先基于双步广义似然比(2SGRLT)准则，提出子空间约束(SC)的2SGLRT检测器(SC-2SGLRT)。进一步采用修正的双步广义似然比(M2SGLRT)准则，提出子空间约束的M2SGLRT检测器(SC-M2SGLRT)，该检测器的性能明显优于SC-2SGLRT。最后基于3步(3S)广义似然比检验准则，提出子空间约束的3步广义似然比检测器(SC-3SGLRT)，该检测器性能与SC-2SGLRT相当，且计算量最小。计算机仿真分析表明，充分利用参考数据和干扰先验信息，有助于提升检测性能。
2021, 43(6): 1667-1675.
doi: 10.11999/JEIT200274
摘要:
为了解决3维稀疏数据处理中向量化或矩阵化带来的原始空间结构破坏与计算复杂度高的问题，该文针对下视稀疏线阵3维SAR成像几何模型和回波信号特点，构建了张量空间信号模型，提出了一种基于低秩张量补全的3维SAR稀疏成像算法。该算法首先利用回波张量的低秩性，通过张量补全重构稀疏回波中的丢失元素，再对补全后的全采样信号张量进行3维成像，从而获得高效率、低旁瓣、高分辨率3维图像。基于X波段下视稀疏线阵3维SAR点目标回波进行了3维成像仿真实验，比较了在不同信噪比和采样率条件下的成像性能，并基于实测数据进一步验证了该算法的有效性和优势。
为了解决3维稀疏数据处理中向量化或矩阵化带来的原始空间结构破坏与计算复杂度高的问题，该文针对下视稀疏线阵3维SAR成像几何模型和回波信号特点，构建了张量空间信号模型，提出了一种基于低秩张量补全的3维SAR稀疏成像算法。该算法首先利用回波张量的低秩性，通过张量补全重构稀疏回波中的丢失元素，再对补全后的全采样信号张量进行3维成像，从而获得高效率、低旁瓣、高分辨率3维图像。基于X波段下视稀疏线阵3维SAR点目标回波进行了3维成像仿真实验，比较了在不同信噪比和采样率条件下的成像性能，并基于实测数据进一步验证了该算法的有效性和优势。
2021, 43(6): 1676-1682.
doi: 10.11999/JEIT190946
摘要:
限制米波(VHF)雷达低角测高性能的关键因素是波束宽及复杂多径反射信号。该文提出倒T形干涉式阵列以扩展阵列孔径和增加阵列自由度(DOF)，并提出基于分数低阶矩(FLOM)的干涉阵列米波雷达低角稳健测高算法。该算法针对复杂多径信号中非高斯分布的散射分量，从理论上证明分数阶协变矩阵(CM)仍保留阵列流形结构特征，并结合2维空间平滑技术实现分数阶协变矩阵的解相干，再由双尺度酉ESPRIT算法实现稳健低角测高。最后从理论上提出干涉阵列的3区基线设计法。实验结果验证干涉阵列与测高算法的有效性与正确性，说明干涉阵列提高了低角目标分辨性能，也说明了分数低阶矩增强了低角测高算法的稳健性，并验证3区基线设计法的理论正确性。
限制米波(VHF)雷达低角测高性能的关键因素是波束宽及复杂多径反射信号。该文提出倒T形干涉式阵列以扩展阵列孔径和增加阵列自由度(DOF)，并提出基于分数低阶矩(FLOM)的干涉阵列米波雷达低角稳健测高算法。该算法针对复杂多径信号中非高斯分布的散射分量，从理论上证明分数阶协变矩阵(CM)仍保留阵列流形结构特征，并结合2维空间平滑技术实现分数阶协变矩阵的解相干，再由双尺度酉ESPRIT算法实现稳健低角测高。最后从理论上提出干涉阵列的3区基线设计法。实验结果验证干涉阵列与测高算法的有效性与正确性，说明干涉阵列提高了低角目标分辨性能，也说明了分数低阶矩增强了低角测高算法的稳健性，并验证3区基线设计法的理论正确性。
2021, 43(6): 1683-1690.
doi: 10.11999/JEIT200086
摘要:
海面高程3维成像是随着天宫二号发射而实现的技术，相位解缠是3维成像高度计高程反演的关键步骤。为改进Goldstein枝切法，缩短干涉相位图中枝切线的总长度，提升相位解缠的精确性，该文提出一种基于JVC全局最优线性分配算法生成枝切线的相位解缠方法。首先找出干涉相位图中的所有残差点并计算每一对异号残差点之间的距离；通过对比每对残差点之间的距离和各自与最近边界的距离和，确定采用JVC算法放置枝切线还是在残差点与边界之间直接放置枝切线，使得平衡枝切线的总长度最短。通过对3维成像高度计海面高程仿真干涉相位图和Etna火山地区干涉图像进行解缠实验并与其他3种算法进行对比，表明该算法的解缠结果与真实相位值误差相对较小，而且能够有效避免“孤岛现象”的产生。
海面高程3维成像是随着天宫二号发射而实现的技术，相位解缠是3维成像高度计高程反演的关键步骤。为改进Goldstein枝切法，缩短干涉相位图中枝切线的总长度，提升相位解缠的精确性，该文提出一种基于JVC全局最优线性分配算法生成枝切线的相位解缠方法。首先找出干涉相位图中的所有残差点并计算每一对异号残差点之间的距离；通过对比每对残差点之间的距离和各自与最近边界的距离和，确定采用JVC算法放置枝切线还是在残差点与边界之间直接放置枝切线，使得平衡枝切线的总长度最短。通过对3维成像高度计海面高程仿真干涉相位图和Etna火山地区干涉图像进行解缠实验并与其他3种算法进行对比，表明该算法的解缠结果与真实相位值误差相对较小，而且能够有效避免“孤岛现象”的产生。
2021, 43(6): 1691-1697.
doi: 10.11999/JEIT200149
摘要:
高超音速技术是未来空间飞行器的发展趋势，同时对通信平台在超高动态、低信噪比环境下的快速捕获能力也提出了新的挑战。针对经典捕获算法受频偏影响的局限性，该文提出一种基于信号多样本点串行快速傅里叶变换的信号捕获算法(MS-FFT)，所提算法通过串行执行多个样本点的FFT，采用非相干合并后的峰值搜索得到捕获结果，在不增加复杂度的条件下，避免了频偏对捕获性能的影响。通过对峰值信噪比(PSNR)理论公式的推导，证明了MS-FFT的频偏适应范围取决于采样率，随着数模转换器件采样能力的不断提升，具有比经典算法更大的频偏适应范围。最后，通过仿真验证了上述理论推导的正确性，证明了所提算法更加适合超高动态环境的应用场景。
高超音速技术是未来空间飞行器的发展趋势，同时对通信平台在超高动态、低信噪比环境下的快速捕获能力也提出了新的挑战。针对经典捕获算法受频偏影响的局限性，该文提出一种基于信号多样本点串行快速傅里叶变换的信号捕获算法(MS-FFT)，所提算法通过串行执行多个样本点的FFT，采用非相干合并后的峰值搜索得到捕获结果，在不增加复杂度的条件下，避免了频偏对捕获性能的影响。通过对峰值信噪比(PSNR)理论公式的推导，证明了MS-FFT的频偏适应范围取决于采样率，随着数模转换器件采样能力的不断提升，具有比经典算法更大的频偏适应范围。最后，通过仿真验证了上述理论推导的正确性，证明了所提算法更加适合超高动态环境的应用场景。
2021, 43(6): 1698-1705.
doi: 10.11999/JEIT200223
摘要:
在无人艇(USV)的导航、避障等多种任务中，目标检测与跟踪都十分重要，但水面环境复杂，存在目标尺度变化、遮挡、光照变化以及摄像头抖动等诸多问题。该文提出基于时空信息融合的无人艇水面视觉目标检测跟踪，在空间上利用深度学习检测，提取单帧深度语义特征，在时间上利用相关滤波跟踪，计算帧间方向梯度特征相关性，通过特征对比将时空信息进行融合，实现了持续稳定地对水面目标进行检测与跟踪，兼顾了实时性和鲁棒性。实验结果表明，该算法平均检测速度和精度相对较高，在检测跟踪速度为15 fps情况下，检测跟踪精确度为0.83。
在无人艇(USV)的导航、避障等多种任务中，目标检测与跟踪都十分重要，但水面环境复杂，存在目标尺度变化、遮挡、光照变化以及摄像头抖动等诸多问题。该文提出基于时空信息融合的无人艇水面视觉目标检测跟踪，在空间上利用深度学习检测，提取单帧深度语义特征，在时间上利用相关滤波跟踪，计算帧间方向梯度特征相关性，通过特征对比将时空信息进行融合，实现了持续稳定地对水面目标进行检测与跟踪，兼顾了实时性和鲁棒性。实验结果表明，该算法平均检测速度和精度相对较高，在检测跟踪速度为15 fps情况下，检测跟踪精确度为0.83。
2021, 43(6): 1706-1714.
doi: 10.11999/JEIT200327
摘要:
针对异构云无线接入网络的频谱效率和能效问题，该文提出一种基于功率域-非正交多址接入(PD-NOMA)的能效优化算法。首先，该算法以队列稳定和前传链路容量为约束，联合优化用户关联、功率分配和资源块分配，并建立网络能效和用户公平的联合优化模型；其次，由于系统的状态空间和动作空间都是高维且具有连续性，研究问题为连续域的NP-hard问题，进而引入置信域策略优化(TRPO)算法，高效地解决连续域问题；最后，针对TRPO算法的标准解法产生的计算量较为庞大，采用近端策略优化(PPO)算法进行优化求解，PPO算法既保证了TRPO算法的可靠性，又有效地降低TRPO的计算复杂度。仿真结果表明，该文所提算法在保证用户公平性约束下，进一步提高了网络能效性能。
针对异构云无线接入网络的频谱效率和能效问题，该文提出一种基于功率域-非正交多址接入(PD-NOMA)的能效优化算法。首先，该算法以队列稳定和前传链路容量为约束，联合优化用户关联、功率分配和资源块分配，并建立网络能效和用户公平的联合优化模型；其次，由于系统的状态空间和动作空间都是高维且具有连续性，研究问题为连续域的NP-hard问题，进而引入置信域策略优化(TRPO)算法，高效地解决连续域问题；最后，针对TRPO算法的标准解法产生的计算量较为庞大，采用近端策略优化(PPO)算法进行优化求解，PPO算法既保证了TRPO算法的可靠性，又有效地降低TRPO的计算复杂度。仿真结果表明，该文所提算法在保证用户公平性约束下，进一步提高了网络能效性能。
2021, 43(6): 1715-1723.
doi: 10.11999/JEIT200322
摘要:
跨技术通信迅猛发展推动着单一网络向异构无线网络的转变，该转变极大地提高异构无线设备(如Wi-Fi和ZigBee)的高效共存和协作，但也给异构无线网络中的数据分发问题带来了挑战。由于异构网络节点通信范围差异和低占空比节点周期性睡眠的特点，传统数据分发方法不能高效地利用信道资源而导致较低的分发效率。为了解决这些问题，该文提出一种适用于异构网络的并行数据分发方法。通过数据分发时延和能耗定义新的系统损失函数，并证明了损失函数的合理性，利用信标控制的延迟接收数据包的分发策略，从而实现对周期性睡眠的ZigBee网络进行高效数据分发。进一步地，该文根据动态规划的思想，推导出系统的整体能量损耗和时延的最优值。通过仿真实验证明，在考虑时延和能量损耗的前提下，该文的数据分发方法的性能优于传统的数据分发方法。
跨技术通信迅猛发展推动着单一网络向异构无线网络的转变，该转变极大地提高异构无线设备(如Wi-Fi和ZigBee)的高效共存和协作，但也给异构无线网络中的数据分发问题带来了挑战。由于异构网络节点通信范围差异和低占空比节点周期性睡眠的特点，传统数据分发方法不能高效地利用信道资源而导致较低的分发效率。为了解决这些问题，该文提出一种适用于异构网络的并行数据分发方法。通过数据分发时延和能耗定义新的系统损失函数，并证明了损失函数的合理性，利用信标控制的延迟接收数据包的分发策略，从而实现对周期性睡眠的ZigBee网络进行高效数据分发。进一步地，该文根据动态规划的思想，推导出系统的整体能量损耗和时延的最优值。通过仿真实验证明，在考虑时延和能量损耗的前提下，该文的数据分发方法的性能优于传统的数据分发方法。
2021, 43(6): 1724-1732.
doi: 10.11999/JEIT200297
摘要:
针对网络功能虚拟化/软件定义网络 (NFV/SDN)架构下，网络服务请求动态到达引起的服务功能链(SFC)部署优化问题，该文提出一种基于改进深度强化学习的虚拟网络功能(VNF)部署优化算法。首先，建立了马尔科夫决策过程 (MDP)的随机优化模型，完成SFC的在线部署以及资源的动态分配，该模型联合优化SFC部署成本和时延成本，同时受限于SFC的时延以及物理资源约束。其次，在VNF部署和资源分配的过程中，存在状态和动作空间过大，以及状态转移概率未知等问题，该文提出了一种基于深度强化学习的VNF智能部署算法，从而得到近似最优的VNF部署策略和资源分配策略。最后，针对深度强化学习代理通过ε贪婪策略进行动作探索和利用，造成算法收敛速度慢等问题，提出了一种基于值函数差异的动作探索和利用方法，并进一步采用双重经验回放池，解决经验样本利用率低的问题。仿真结果表示，该算法能够加快神经网络收敛速度，并且可以同时优化SFC部署成本和SFC端到端时延。
针对网络功能虚拟化/软件定义网络 (NFV/SDN)架构下，网络服务请求动态到达引起的服务功能链(SFC)部署优化问题，该文提出一种基于改进深度强化学习的虚拟网络功能(VNF)部署优化算法。首先，建立了马尔科夫决策过程 (MDP)的随机优化模型，完成SFC的在线部署以及资源的动态分配，该模型联合优化SFC部署成本和时延成本，同时受限于SFC的时延以及物理资源约束。其次，在VNF部署和资源分配的过程中，存在状态和动作空间过大，以及状态转移概率未知等问题，该文提出了一种基于深度强化学习的VNF智能部署算法，从而得到近似最优的VNF部署策略和资源分配策略。最后，针对深度强化学习代理通过ε贪婪策略进行动作探索和利用，造成算法收敛速度慢等问题，提出了一种基于值函数差异的动作探索和利用方法，并进一步采用双重经验回放池，解决经验样本利用率低的问题。仿真结果表示，该算法能够加快神经网络收敛速度，并且可以同时优化SFC部署成本和SFC端到端时延。
2021, 43(6): 1733-1741.
doi: 10.11999/JEIT200287
摘要:
考虑网络全局信息难以获悉的实际情况，针对接入网切片场景下用户终端(UE)的移动性和数据包到达的动态性导致的资源分配优化问题，该文提出了一种基于异步优势演员-评论家(A3C)学习的服务功能链(SFC)资源分配算法。首先，该算法建立基于区块链的资源管理机制，通过区块链技术实现可信地共享并更新网络全局信息，监督并记录SFC资源分配过程。然后，建立UE移动和数据包到达时变情况下的无线资源、计算资源和带宽资源联合分配的时延最小化模型，并进一步将其转化为马尔科夫决策过程(MDP)。最后，在所建立的MDP中采用A3C学习方法，实现资源分配策略的求解。仿真结果表明，该算法能够更加合理高效地利用资源，优化系统时延并保证UE需求。
考虑网络全局信息难以获悉的实际情况，针对接入网切片场景下用户终端(UE)的移动性和数据包到达的动态性导致的资源分配优化问题，该文提出了一种基于异步优势演员-评论家(A3C)学习的服务功能链(SFC)资源分配算法。首先，该算法建立基于区块链的资源管理机制，通过区块链技术实现可信地共享并更新网络全局信息，监督并记录SFC资源分配过程。然后，建立UE移动和数据包到达时变情况下的无线资源、计算资源和带宽资源联合分配的时延最小化模型，并进一步将其转化为马尔科夫决策过程(MDP)。最后，在所建立的MDP中采用A3C学习方法，实现资源分配策略的求解。仿真结果表明，该算法能够更加合理高效地利用资源，优化系统时延并保证UE需求。
2021, 43(6): 1742-1749.
doi: 10.11999/JEIT200369
摘要:
针对部分传输序列(PTS)算法在交错正交幅度调制的滤波器组多载波(FBMC-OQAM)系统中受符号重叠的影响，造成峰值再生，从而导致系统峰值功率比(PAPR)较高、计算复杂度较大等问题，该文提出一种基于双层优化的PTS算法(DO-PTS)。该算法对信号数据块进行两层相位因子搜索以获得更好的PAPR抑制性能，第1层充分考虑重叠特性，结合前面重叠数据块进行初步优化，第2层对数据块进行分组，在每组选择对峰值影响最大的数据块进行优化，来减少进行相位因子搜索的数据块数量，并且在第1层优化中缩小相位因子的搜索范围，以降低系统的计算复杂度。通过对计算复杂度和仿真结果的分析表明，同其它主流PTS优化算法相比，所提算法不仅能取得很好的 PAPR抑制性能，还具有较低的计算复杂度，同时也保证了系统的传输数据率。
针对部分传输序列(PTS)算法在交错正交幅度调制的滤波器组多载波(FBMC-OQAM)系统中受符号重叠的影响，造成峰值再生，从而导致系统峰值功率比(PAPR)较高、计算复杂度较大等问题，该文提出一种基于双层优化的PTS算法(DO-PTS)。该算法对信号数据块进行两层相位因子搜索以获得更好的PAPR抑制性能，第1层充分考虑重叠特性，结合前面重叠数据块进行初步优化，第2层对数据块进行分组，在每组选择对峰值影响最大的数据块进行优化，来减少进行相位因子搜索的数据块数量，并且在第1层优化中缩小相位因子的搜索范围，以降低系统的计算复杂度。通过对计算复杂度和仿真结果的分析表明，同其它主流PTS优化算法相比，所提算法不仅能取得很好的 PAPR抑制性能，还具有较低的计算复杂度，同时也保证了系统的传输数据率。
2021, 43(6): 1750-1755.
doi: 10.11999/JEIT200203
摘要:
该文基于DNA折纸术，设计了一个通过DNA折纸结构的自组装求解图的顶点着色问题的方法。利用DNA折纸术可以构建出具有特定形状的DNA折纸结构。这些结构可以用来编码图的顶点和边，由于这些结构具有粘性末端，因此可以通过特异的分子杂交组装成为代表了不同的图的顶点着色方案的高级结构。利用DNA-纳米颗粒共聚体的属性和电泳等实验方法，可以筛选出正确的符合条件的图的顶点着色方案。该方法是一种高度并行的方法，可以极大地降低求解图的顶点着色问题的复杂度。
该文基于DNA折纸术，设计了一个通过DNA折纸结构的自组装求解图的顶点着色问题的方法。利用DNA折纸术可以构建出具有特定形状的DNA折纸结构。这些结构可以用来编码图的顶点和边，由于这些结构具有粘性末端，因此可以通过特异的分子杂交组装成为代表了不同的图的顶点着色方案的高级结构。利用DNA-纳米颗粒共聚体的属性和电泳等实验方法，可以筛选出正确的符合条件的图的顶点着色方案。该方法是一种高度并行的方法，可以极大地降低求解图的顶点着色问题的复杂度。
2021, 43(6): 1756-1763.
doi: 10.11999/JEIT191029
摘要:
大部分现有基于格的两方口令认证密钥交换协议(2PAKE)都是在基于不可区分的公共参考串模型或Bellare-Pointcheval-Rogaway(BBR)模型下被证明安全的。该文提出一个基于环上带误差学习问题的两方口令认证密钥交换协议，并在通用可组合框架下证明其安全性。与同类协议相比，新协议具有更高的安全性和更高的效率。
大部分现有基于格的两方口令认证密钥交换协议(2PAKE)都是在基于不可区分的公共参考串模型或Bellare-Pointcheval-Rogaway(BBR)模型下被证明安全的。该文提出一个基于环上带误差学习问题的两方口令认证密钥交换协议，并在通用可组合框架下证明其安全性。与同类协议相比，新协议具有更高的安全性和更高的效率。
2021, 43(6): 1764-1771.
doi: 10.11999/JEIT200331
摘要:
人群计数研究普遍使用欧几里得损失函数，易造成图像局部相关性缺失，且现有研究方法未能充分提取人群图像中连续变化的尺度特征，影响了人群计数模型的性能。针对上述问题，该文提出一种基于多尺度增强网络的人群计数模型(MSEN)。首先，在多分支结构生成网络中引入区域性判别网络，将二者组合形成嵌入式GAN模块，以增强生成图像的局部相关性；之后，基于金字塔池化结构设计了尺度增强模块，将该模块连接在嵌入式GAN模块之后，进一步从不同区域提取不同尺度的局部特征，以最大程度地应对人群图像局部尺度连续变化的问题，从而增强整体模型的泛化能力。最后，在3个具有挑战性的人群计数公共数据集上进行了广泛的实验。实验结果表明，该文所述模型可有效提升人群计数问题的准确性和鲁棒性。
人群计数研究普遍使用欧几里得损失函数，易造成图像局部相关性缺失，且现有研究方法未能充分提取人群图像中连续变化的尺度特征，影响了人群计数模型的性能。针对上述问题，该文提出一种基于多尺度增强网络的人群计数模型(MSEN)。首先，在多分支结构生成网络中引入区域性判别网络，将二者组合形成嵌入式GAN模块，以增强生成图像的局部相关性；之后，基于金字塔池化结构设计了尺度增强模块，将该模块连接在嵌入式GAN模块之后，进一步从不同区域提取不同尺度的局部特征，以最大程度地应对人群图像局部尺度连续变化的问题，从而增强整体模型的泛化能力。最后，在3个具有挑战性的人群计数公共数据集上进行了广泛的实验。实验结果表明，该文所述模型可有效提升人群计数问题的准确性和鲁棒性。
2021, 43(6): 1772-1780.
doi: 10.11999/JEIT200226
摘要:
针对室内环境下单次采样测量值的波动变化及信号间的相互干扰，该文提出一种基于分区多元高斯混合模型(MVGMM)的室内定位系统。根据信号接入点(AP)铺设位置与空间结构，系统采用一对多支持向量机算法对目标区域做分区操作，以精确信号变化的区域范围。利用狭小分区内信号间的耦合关系，建立基于信号间相互干扰的多元高斯混合模型，以改善信号波动所造成的定位精度下降。当室内环境发生变化时，基于分区多元高斯混合模型的自适应更新算法可对各分区指纹数据的可信度做出判断，并以自适应算法更新信号波动较大分区的模型参数，提高模型与现有环境间的耦合程度。实验结果表明，该文算法可利用相对少量样本数据，构建稳定可维护的室内信号分布模型，相较于其他算法，其定位精度也有一定程度提高。
针对室内环境下单次采样测量值的波动变化及信号间的相互干扰，该文提出一种基于分区多元高斯混合模型(MVGMM)的室内定位系统。根据信号接入点(AP)铺设位置与空间结构，系统采用一对多支持向量机算法对目标区域做分区操作，以精确信号变化的区域范围。利用狭小分区内信号间的耦合关系，建立基于信号间相互干扰的多元高斯混合模型，以改善信号波动所造成的定位精度下降。当室内环境发生变化时，基于分区多元高斯混合模型的自适应更新算法可对各分区指纹数据的可信度做出判断，并以自适应算法更新信号波动较大分区的模型参数，提高模型与现有环境间的耦合程度。实验结果表明，该文算法可利用相对少量样本数据，构建稳定可维护的室内信号分布模型，相较于其他算法，其定位精度也有一定程度提高。
2021, 43(6): 1781-1788.
doi: 10.11999/JEIT191035
摘要:
为增强机器人的认知情感计算能力，依据PAD情感空间建立结合即时反馈和长期趋势的机器人认知情感生成方法，该文提出一种基于强化学习的机器人认知情感交互模型。首先，依据人际交往心理学理论，模拟人类情感生成过程进行类人情感生成，并从中提取相似性、积极性、共情性3个影响因素；其次，利用强化学习的全局统筹特性，建立响应情感状态与上下文长期情感状态之间的关联关系，从而对机器人情感生成过程进行建模；然后，将3个因素纳入模型奖励机制用于交互情感状态评估，实现模型更新并得到最优情感策略；最后，利用所得最优情感策略对应的最优情感状态对机器人情感状态转移概率进行更新，并依据6种基本情感状态在空间中的情感值，将其映射到连续情感空间中得到机器人的最优响应情感值。主客观对比实验表明，该文模型能有效增加机器人情感表达的细腻性、连续性、积极性以及共情性，还能有效降低机器人对外界情感刺激的依赖性，进一步提升和谐友好的人机交互关系。
为增强机器人的认知情感计算能力，依据PAD情感空间建立结合即时反馈和长期趋势的机器人认知情感生成方法，该文提出一种基于强化学习的机器人认知情感交互模型。首先，依据人际交往心理学理论，模拟人类情感生成过程进行类人情感生成，并从中提取相似性、积极性、共情性3个影响因素；其次，利用强化学习的全局统筹特性，建立响应情感状态与上下文长期情感状态之间的关联关系，从而对机器人情感生成过程进行建模；然后，将3个因素纳入模型奖励机制用于交互情感状态评估，实现模型更新并得到最优情感策略；最后，利用所得最优情感策略对应的最优情感状态对机器人情感状态转移概率进行更新，并依据6种基本情感状态在空间中的情感值，将其映射到连续情感空间中得到机器人的最优响应情感值。主客观对比实验表明，该文模型能有效增加机器人情感表达的细腻性、连续性、积极性以及共情性，还能有效降低机器人对外界情感刺激的依赖性，进一步提升和谐友好的人机交互关系。
2021, 43(6): 1789-1802.
doi: 10.11999/JEIT200267
摘要:
关节点行为识别由于其不易受外观影响、能更好地避免噪声影响等优点备受国内外学者的关注，但是目前该领域的系统归纳综述较少。该文综述了基于深度学习的关节点行为识别方法，按照网络主体的不同将其划分为卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、图卷积网络和混合网络。卷积神经网络、循环神经网络、图卷积网络分别擅长处理的关节点数据表示方式是伪图像、向量序列、拓扑图。归纳总结了目前国内外常用的关节点行为识别数据集，探讨了关节点行为识别所面临的挑战以及未来研究方向，高精度前提下快速行为识别和实用化仍然需要继续推进。
关节点行为识别由于其不易受外观影响、能更好地避免噪声影响等优点备受国内外学者的关注，但是目前该领域的系统归纳综述较少。该文综述了基于深度学习的关节点行为识别方法，按照网络主体的不同将其划分为卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、图卷积网络和混合网络。卷积神经网络、循环神经网络、图卷积网络分别擅长处理的关节点数据表示方式是伪图像、向量序列、拓扑图。归纳总结了目前国内外常用的关节点行为识别数据集，探讨了关节点行为识别所面临的挑战以及未来研究方向，高精度前提下快速行为识别和实用化仍然需要继续推进。
