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doi: 10.11999/JEIT240702
摘要:
针对目前骨架行为识别方法忽视骨架关节点多尺度依赖关系和无法合理利用卷积核进行时间建模的问题，该文提出了一种可选择多尺度图卷积网络(SMS-GCN)的行为识别模型。首先，介绍了人体骨架图的构建原理和通道拓扑细化图卷积网络的结构；其次，构建成对关节邻接矩阵和多关节邻接矩阵以生成多尺度通道拓扑细化邻接矩阵，并引入图卷积网络，进一步提出多尺度图卷积(MS-GC)模块，以期实现对骨架关节点的多尺度依赖关系的建模；然后，基于多尺度时序卷积和可选择大核网络，提出可选择多尺度时序卷积(SMS-TC)模块，以期实现对有用的时间上下文特征的充分提取，同时结合MS-GC和SMS-TC模块，进而提出可选择多尺度图卷积网络模型并在多支流数据输入下进行训练；最后，在NTU-RGB+D和NTU-RGB+D 120数据集上进行大量实验，实验结果表明，该模型能够捕获更多的关节特征和学习有用的时间信息，具有优异的准确率和泛化能力。
针对目前骨架行为识别方法忽视骨架关节点多尺度依赖关系和无法合理利用卷积核进行时间建模的问题，该文提出了一种可选择多尺度图卷积网络(SMS-GCN)的行为识别模型。首先，介绍了人体骨架图的构建原理和通道拓扑细化图卷积网络的结构；其次，构建成对关节邻接矩阵和多关节邻接矩阵以生成多尺度通道拓扑细化邻接矩阵，并引入图卷积网络，进一步提出多尺度图卷积(MS-GC)模块，以期实现对骨架关节点的多尺度依赖关系的建模；然后，基于多尺度时序卷积和可选择大核网络，提出可选择多尺度时序卷积(SMS-TC)模块，以期实现对有用的时间上下文特征的充分提取，同时结合MS-GC和SMS-TC模块，进而提出可选择多尺度图卷积网络模型并在多支流数据输入下进行训练；最后，在NTU-RGB+D和NTU-RGB+D 120数据集上进行大量实验，实验结果表明，该模型能够捕获更多的关节特征和学习有用的时间信息，具有优异的准确率和泛化能力。
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doi: 10.11999/JEIT240984
摘要:
智能超表面(RIS)以其卓越的成本效益、低能耗及独特的可编程性，在调控无线环境方面展现出显著优势，已成为6G通信技术的关键组成部分。语义通信(SemCom)突破香农极限，同时确保关键信息的精确传递，同样被视为6G的核心技术之一。该文首先回顾了语义通信的发展历程，阐述其从理论走向实践的过程，并分析了RIS在提高通信性能方面的突出优势。接着，提出RIS赋能语义通信系统模型，展示了RIS在提升通信质量方面的显著效果。最后，对RIS赋能语义通信系统的未来发展趋势进行展望，其将迈向智能化、个性化信息传递新阶段，为6G通信技术发展奠定坚实基础，并有望成为6G核心关键技术，引导通信革命。
智能超表面(RIS)以其卓越的成本效益、低能耗及独特的可编程性，在调控无线环境方面展现出显著优势，已成为6G通信技术的关键组成部分。语义通信(SemCom)突破香农极限，同时确保关键信息的精确传递，同样被视为6G的核心技术之一。该文首先回顾了语义通信的发展历程，阐述其从理论走向实践的过程，并分析了RIS在提高通信性能方面的突出优势。接着，提出RIS赋能语义通信系统模型，展示了RIS在提升通信质量方面的显著效果。最后，对RIS赋能语义通信系统的未来发展趋势进行展望，其将迈向智能化、个性化信息传递新阶段，为6G通信技术发展奠定坚实基础，并有望成为6G核心关键技术，引导通信革命。
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doi: 10.11999/JEIT240988
摘要:
在可重构智能超表面(RIS)辅助的通信场景中，基站(BS)与RIS的位置通常保持相对静止，而终端(UE)则处于移动状态。两段时变性不一致的信道级联会引起信道信息熵的损失，从而造成物理层密钥容量的劣化。针对该问题，该文首先从理论上分析了信道级联对密钥容量造成的劣化效应；为了缓解这一效应，该文提出一种基于展开信道的密钥生成方法，通过展开信道估计和相移矩阵的分离，充分利用了展开信道的信息熵；最后对级联信道劣化效应进行了仿真验证，并对所提出的方案进行了性能评估。仿真结果显示，与直接采用级联信道作为密钥源相比，该文所提方案在2 dB信噪比条件下，密钥生成率提升了72%。这一结果表明，该文方案能有效改善信道劣化效应，显著提高密钥生成效率。
在可重构智能超表面(RIS)辅助的通信场景中，基站(BS)与RIS的位置通常保持相对静止，而终端(UE)则处于移动状态。两段时变性不一致的信道级联会引起信道信息熵的损失，从而造成物理层密钥容量的劣化。针对该问题，该文首先从理论上分析了信道级联对密钥容量造成的劣化效应；为了缓解这一效应，该文提出一种基于展开信道的密钥生成方法，通过展开信道估计和相移矩阵的分离，充分利用了展开信道的信息熵；最后对级联信道劣化效应进行了仿真验证，并对所提出的方案进行了性能评估。仿真结果显示，与直接采用级联信道作为密钥源相比，该文所提方案在2 dB信噪比条件下，密钥生成率提升了72%。这一结果表明，该文方案能有效改善信道劣化效应，显著提高密钥生成效率。
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doi: 10.11999/JEIT240528
摘要:
特征检测作为海杂波环境下小目标检测的有效手段，受到了广泛关注与深入研究。过去对特征的研究大多关注于当前帧，近年来使用帧间时序信息融合当前帧特征的方法也被提出并在检测方面取得一定效果。但该方法不能很好地适应具有时变性的海杂波数据，且仅采用静态加权算法融合特征，对历史帧信息的利用不够充分。针对上述问题，该文提出基于模型稳定的修正Burg方法进行特征自回归AR)建模与一步预测，使模型能够自适应调整极点分布，提高了海杂波特征预测的准确性，并基于求解多变量极值问题提出了一种动态加权算法得到了最小方差的融合特征。该文结合IPIX数据集和海军航空大学共享数据集进行实验，利用相对平均幅度(RAA)、相对多普勒峰高(RDPH)、频域峰均值比(FPAR)3特征构建凸包检测器验证了所提方法的有效性。
特征检测作为海杂波环境下小目标检测的有效手段，受到了广泛关注与深入研究。过去对特征的研究大多关注于当前帧，近年来使用帧间时序信息融合当前帧特征的方法也被提出并在检测方面取得一定效果。但该方法不能很好地适应具有时变性的海杂波数据，且仅采用静态加权算法融合特征，对历史帧信息的利用不够充分。针对上述问题，该文提出基于模型稳定的修正Burg方法进行特征自回归AR)建模与一步预测，使模型能够自适应调整极点分布，提高了海杂波特征预测的准确性，并基于求解多变量极值问题提出了一种动态加权算法得到了最小方差的融合特征。该文结合IPIX数据集和海军航空大学共享数据集进行实验，利用相对平均幅度(RAA)、相对多普勒峰高(RDPH)、频域峰均值比(FPAR)3特征构建凸包检测器验证了所提方法的有效性。
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doi: 10.11999/JEIT240717
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针对超可靠低时延通信(URLLC)场景，该文研究了融合透射与反射功能的智能超表面(STAR-RIS)辅助的非正交多址接入(NOMA)系统的传输设计。具体而言，该文联合设计了基站端的波束成形向量、RIS端的透射相移矩阵和反射相移矩阵，以在满足基站总功率约束的条件下实现能耗最小化。为解决所提出的非凸问题，该文首先分析了有限块长传输下的用户速率函数特性，并据此将优化问题进行等价转换。随后，采用交替优化和半正定松弛(SDR)方法来解决联合波束设计问题。实验结果表明，与正交多址接入和传统RIS方案相比，所提出的方法在能耗性能上有显著提升。
针对超可靠低时延通信(URLLC)场景，该文研究了融合透射与反射功能的智能超表面(STAR-RIS)辅助的非正交多址接入(NOMA)系统的传输设计。具体而言，该文联合设计了基站端的波束成形向量、RIS端的透射相移矩阵和反射相移矩阵，以在满足基站总功率约束的条件下实现能耗最小化。为解决所提出的非凸问题，该文首先分析了有限块长传输下的用户速率函数特性，并据此将优化问题进行等价转换。随后，采用交替优化和半正定松弛(SDR)方法来解决联合波束设计问题。实验结果表明，与正交多址接入和传统RIS方案相比，所提出的方法在能耗性能上有显著提升。
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doi: 10.11999/JEIT240720
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虽然目前可以获取海量的多时相遥感数据，但是由于建筑物变化时间周期过长，难以获取充足的建筑物变化数据对儿来支撑数据驱动的深度学习变化检测模型构建，呈现多时相遥感建筑物变化检测处理精度差的问题。因此，为提升变化检测算法模型处理性能，该文从建筑物变化检测训练数据对生成开展研究，基于一致性对抗生成机理提出了多时相建筑物变化检测数据对生成网络(BAG-GAN)。其主要在多时相图像生成过程中采用对抗一致性损失函数约束，在保证生成图像和输入图像关联性的同时，保证了生成模型的多模态输出能力。此外，还通过重组原数据集中的变化标签和多时相遥感图像来进一步提升建筑物变化信息生成的多样性，解决了训练数据中有效建筑物变化信息占比少的问题，为变化监测算法模型的充分训练奠定了基础。最后，在LEVIR-CD和WHU-CD建筑变化检测数据集上进行了数据生成实验，并使用生成扩充后的数据集训练了多种较为经典的遥感图像变化检测模型，实验结果表明该文提出的BAG-GAN多时相建筑物变化检测数据对生成网络及相应的生成策略可以有效提升变化检测模型的处理精度。
虽然目前可以获取海量的多时相遥感数据，但是由于建筑物变化时间周期过长，难以获取充足的建筑物变化数据对儿来支撑数据驱动的深度学习变化检测模型构建，呈现多时相遥感建筑物变化检测处理精度差的问题。因此，为提升变化检测算法模型处理性能，该文从建筑物变化检测训练数据对生成开展研究，基于一致性对抗生成机理提出了多时相建筑物变化检测数据对生成网络(BAG-GAN)。其主要在多时相图像生成过程中采用对抗一致性损失函数约束，在保证生成图像和输入图像关联性的同时，保证了生成模型的多模态输出能力。此外，还通过重组原数据集中的变化标签和多时相遥感图像来进一步提升建筑物变化信息生成的多样性，解决了训练数据中有效建筑物变化信息占比少的问题，为变化监测算法模型的充分训练奠定了基础。最后，在LEVIR-CD和WHU-CD建筑变化检测数据集上进行了数据生成实验，并使用生成扩充后的数据集训练了多种较为经典的遥感图像变化检测模型，实验结果表明该文提出的BAG-GAN多时相建筑物变化检测数据对生成网络及相应的生成策略可以有效提升变化检测模型的处理精度。
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doi: 10.11999/JEIT240606
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随着无人机(UAV)通信技术在军民领域的广泛应用，保障UAV网络中的信息传输安全越来越受到关注。隐蔽通信提供了一种隐藏信息行为的良好手段，但目前数字波束成形等技术在带来更好隐蔽通信性能的同时，增加了体积和功耗。该文提出了一种基于时间调制平面阵列(TMPA)感知辅助的UAV短包隐蔽通信方法。首先，该文提出了基于TMPA-UAV隐蔽通信系统架构，并以此为基础提出了一种2维波达方向角(DOA)估计方法。其次，针对该场景建立了隐蔽通信模型，基于KL散度推导了隐蔽约束的闭式表达式。进一步地，该文根据估计的Willie角度对TMPA的开关序列进行优化，以最大化目标方向信号增益的同时最小化非目标方向信号增益。最后，该文以隐蔽吞吐量作为优化目标，使用一维搜索求解关于包长和发射功率优化问题的最优解。仿真表明，存在一个最优的数据包长使隐蔽吞吐量最大，所提TMPA辅助感知方案能够有效保证隐蔽传输，此外，选择合适的无人机高度可提高隐蔽通信性能。
随着无人机(UAV)通信技术在军民领域的广泛应用，保障UAV网络中的信息传输安全越来越受到关注。隐蔽通信提供了一种隐藏信息行为的良好手段，但目前数字波束成形等技术在带来更好隐蔽通信性能的同时，增加了体积和功耗。该文提出了一种基于时间调制平面阵列(TMPA)感知辅助的UAV短包隐蔽通信方法。首先，该文提出了基于TMPA-UAV隐蔽通信系统架构，并以此为基础提出了一种2维波达方向角(DOA)估计方法。其次，针对该场景建立了隐蔽通信模型，基于KL散度推导了隐蔽约束的闭式表达式。进一步地，该文根据估计的Willie角度对TMPA的开关序列进行优化，以最大化目标方向信号增益的同时最小化非目标方向信号增益。最后，该文以隐蔽吞吐量作为优化目标，使用一维搜索求解关于包长和发射功率优化问题的最优解。仿真表明，存在一个最优的数据包长使隐蔽吞吐量最大，所提TMPA辅助感知方案能够有效保证隐蔽传输，此外，选择合适的无人机高度可提高隐蔽通信性能。
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doi: 10.11999/JEIT240823
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随着视频编码标准的不断更新迭代，开放媒体联盟(AOM)发布最新视频编码标准开放媒体视频编码标准(AV1)。其中，帧内编码技术采用更加丰富的预测模式来提高预测效率，预测种类从VP9中的10种扩展至61种。为了应对预测种类增加的变化并提高硬件的处理吞吐能力，该文提出基于全流水线结构的AV1粗模式决策硬件架构设计。在算法层面，以4×4块为最小处理单元，按照Z顺序对64×64编码树单元(CTU)中不同尺寸的预测单元(PUs)进行粗模式决策，同时采用基于1:1 PU的代价累加近似方法来完成1:2, 1:4, 2:1和4:1 PU的代价计算，以减少计算复杂度；在硬件层面，设计兼容4×4至32×32等多尺寸PU的粗模式决策电路，取代为不同尺寸PU单独设计电路的方法，有效减少逻辑资源的闲置。实验结果表明，在全帧内(AI)配置下，提出的改进算法相较于AV1标准算法平均节省了45.78%的时间，提高了1.94% BD-Rate。同时，提出的硬件架构设计能够在1057 个时钟周期内完成64×64 CTU的粗模式决策，使用Synopsys公司的Design Compiler 2016工具及UMC 28 nm工艺库对硬件设计综合得到，该设计能够在432.7 MHz工作频率下实时处理8k@50.6fps的视频。
随着视频编码标准的不断更新迭代，开放媒体联盟(AOM)发布最新视频编码标准开放媒体视频编码标准(AV1)。其中，帧内编码技术采用更加丰富的预测模式来提高预测效率，预测种类从VP9中的10种扩展至61种。为了应对预测种类增加的变化并提高硬件的处理吞吐能力，该文提出基于全流水线结构的AV1粗模式决策硬件架构设计。在算法层面，以4×4块为最小处理单元，按照Z顺序对64×64编码树单元(CTU)中不同尺寸的预测单元(PUs)进行粗模式决策，同时采用基于1:1 PU的代价累加近似方法来完成1:2, 1:4, 2:1和4:1 PU的代价计算，以减少计算复杂度；在硬件层面，设计兼容4×4至32×32等多尺寸PU的粗模式决策电路，取代为不同尺寸PU单独设计电路的方法，有效减少逻辑资源的闲置。实验结果表明，在全帧内(AI)配置下，提出的改进算法相较于AV1标准算法平均节省了45.78%的时间，提高了1.94% BD-Rate。同时，提出的硬件架构设计能够在
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doi: 10.11999/JEIT240488
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当基站(BS)和用户的位置固定，基站到智能反射面(IRS)与IRS到用户的距离和一定时，该文在视距信道和瑞利信道下基于最大化系统可达速率准则对无源和有源IRS的最优放置位置进行分析。首先，运用相位对齐和大数定律推导了无源和有源IRS辅助无线网络可达速率的闭合表达式；然后，分析了基站到IRS的路径损耗指数\begin{document}${\beta _1}$\end{document} \begin{document}${\beta _2}$\end{document} \begin{document}${\beta _{\text{1}}} \gt {\beta _{\text{2}}}$\end{document} \begin{document}${\beta _1}$\end{document} \begin{document}${\beta _2}$\end{document} \begin{document}${\beta _1} \lt {\beta _2}$\end{document} \begin{document}${\beta _1} = {\beta _2}$\end{document}
当基站(BS)和用户的位置固定，基站到智能反射面(IRS)与IRS到用户的距离和一定时，该文在视距信道和瑞利信道下基于最大化系统可达速率准则对无源和有源IRS的最优放置位置进行分析。首先，运用相位对齐和大数定律推导了无源和有源IRS辅助无线网络可达速率的闭合表达式；然后，分析了基站到IRS的路径损耗指数
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doi: 10.11999/JEIT240561
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针对传统联合波束成形方法在智能超表面(RIS)辅助无人机(UAV)通信系统优化中存在的局限性，包括针对RIS仅考虑相移矩阵优化、优化方法缺乏应用普适性等问题，该文面向RIS辅助无人机通信服务多用户场景，创新性提出一种基于合作协同进化(CCEA)的联合波束优化方法。该方法利用两个子种群的独立进化将联合波束成形问题分解成RIS反射波波束设计和发射端波束设计两个子问题进行求解，通过进化过程中的信息交互与协作来实现联合波束成形设计。数值仿真结果表明，相较于仅考虑RIS相移矩阵设计的联合波束优化，CCEA通过设计RIS反射波波束形状改变了反射波在3维空间中的能量分布，进而提升了接收端信干噪比(SINR)和频谱效率；此外，基于种群的CCEA算法能够产生更加多样的解，因此在UAV和用户的不同位置设置下均能实现反射波对用户方向的有效覆盖，相对于传统方法能够避免局部最优、具有更强的应用普适性。
针对传统联合波束成形方法在智能超表面(RIS)辅助无人机(UAV)通信系统优化中存在的局限性，包括针对RIS仅考虑相移矩阵优化、优化方法缺乏应用普适性等问题，该文面向RIS辅助无人机通信服务多用户场景，创新性提出一种基于合作协同进化(CCEA)的联合波束优化方法。该方法利用两个子种群的独立进化将联合波束成形问题分解成RIS反射波波束设计和发射端波束设计两个子问题进行求解，通过进化过程中的信息交互与协作来实现联合波束成形设计。数值仿真结果表明，相较于仅考虑RIS相移矩阵设计的联合波束优化，CCEA通过设计RIS反射波波束形状改变了反射波在3维空间中的能量分布，进而提升了接收端信干噪比(SINR)和频谱效率；此外，基于种群的CCEA算法能够产生更加多样的解，因此在UAV和用户的不同位置设置下均能实现反射波对用户方向的有效覆盖，相对于传统方法能够避免局部最优、具有更强的应用普适性。
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doi: 10.11999/JEIT240666
摘要:
在监控物联网中，一些感知设备需要在能耗受限条件下及时地将采集信息回传给接入节点(AP)，信息年龄(AoI)和能量效率(EE)对系统都很重要。该文研究了多设备监控物联网中时效与能效之间的折衷问题，其中感知设备在智能反射面(IRS)辅助下通过短包传输监控信息给AP。为了避免多个感知设备占用同一资源块导致包的碰撞，该文提出了一个接入控制协议，并推导了平均AoI和EE的闭式表达式。在此基础上，引入了平均AoI和EE之比这个指标，通过优化传输功率来最小化平均AoI和EE之比，以折衷时效性能与能效性能。仿真结果验证了该文理论分析的正确性，并且表明所提协议能够实现更好的时效和能效性能。此外，所提算法能够有效找出最优的时效-能效折衷点。
在监控物联网中，一些感知设备需要在能耗受限条件下及时地将采集信息回传给接入节点(AP)，信息年龄(AoI)和能量效率(EE)对系统都很重要。该文研究了多设备监控物联网中时效与能效之间的折衷问题，其中感知设备在智能反射面(IRS)辅助下通过短包传输监控信息给AP。为了避免多个感知设备占用同一资源块导致包的碰撞，该文提出了一个接入控制协议，并推导了平均AoI和EE的闭式表达式。在此基础上，引入了平均AoI和EE之比这个指标，通过优化传输功率来最小化平均AoI和EE之比，以折衷时效性能与能效性能。仿真结果验证了该文理论分析的正确性，并且表明所提协议能够实现更好的时效和能效性能。此外，所提算法能够有效找出最优的时效-能效折衷点。
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doi: 10.11999/JEIT240663
摘要:
隐蔽通信可以在被监控的情况下安全传输数据，是网络安全领域重要分支。然而，实际通信系统具有通信环境复杂、覆盖范围广等特点，这使得隐蔽通信很难部署。为此，该文提出一种基于智能反射面(IRS)与无人机(UAV)辅助的无线隐蔽通信系统。引入智能反射表面作为中继节点转发发送者的信号，使用无人机作为发送者的友元节点，该友元节点通过发送人工噪声来干扰恶意用户对隐蔽通信的检测。在监听者接收噪声不确定的情况下，推导了最小错误检测概率，并与中断概率作为约束，以最大化隐蔽通信速率为目标 ，建立了系统的优化问题，采用Dinkelbach算法求解。仿真结果表明，当智能反射阵元的相位、干扰无人机的发射能量取得最优时，所提系统的隐蔽通信速率比单独配置智能反射表面的无线通信系统平均提高了37.9%，比单独配置无人机的系统评价速率提高了1.17倍。
隐蔽通信可以在被监控的情况下安全传输数据，是网络安全领域重要分支。然而，实际通信系统具有通信环境复杂、覆盖范围广等特点，这使得隐蔽通信很难部署。为此，该文提出一种基于智能反射面(IRS)与无人机(UAV)辅助的无线隐蔽通信系统。引入智能反射表面作为中继节点转发发送者的信号，使用无人机作为发送者的友元节点，该友元节点通过发送人工噪声来干扰恶意用户对隐蔽通信的检测。在监听者接收噪声不确定的情况下，推导了最小错误检测概率，并与中断概率作为约束，以最大化隐蔽通信速率为目标 ，建立了系统的优化问题，采用Dinkelbach算法求解。仿真结果表明，当智能反射阵元的相位、干扰无人机的发射能量取得最优时，所提系统的隐蔽通信速率比单独配置智能反射表面的无线通信系统平均提高了37.9%，比单独配置无人机的系统评价速率提高了1.17倍。
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doi: 10.11999/JEIT240659
摘要:
为满足远郊和灾区物联网(IoT)设备的时延与能耗需求，该文构建了由IoT终端、低地球轨道(LEO)卫星和云计算中心组成的新型动态卫星物联网模型。在时延、能耗等实际约束条件下，将系统时延与能耗加权和视为系统开销，构造了最小化系统开销的任务卸载、功率和计算资源联合分配问题。针对动态任务到达场景，提出一种模型辅助的自适应深度强化学习(MADRL)算法，实现任务卸载决策、通信资源和计算资源的联合配置。该算法将问题分为两部分解决，第1部分通过模型辅助、二分搜索算法和梯度下降法优化了通信资源与计算资源；第2部分通过自适应深度强化学习算法训练出Q网络以适应随机任务的到达，进行卸载决策优化。该算法实现了有效的资源分配和可靠及时的任务卸载决策，且在降低系统开销方面表现出优异的效果。仿真结果表明，引入卫星的移动性，使得系统开销降低了41%。引入星间协作技术，使系统开销降低了22.1%。此外，该文所提算法收敛性能好。与基准算法相比，该算法的系统开销降低了3%，在不同环境下的性能表现都是最优。
为满足远郊和灾区物联网(IoT)设备的时延与能耗需求，该文构建了由IoT终端、低地球轨道(LEO)卫星和云计算中心组成的新型动态卫星物联网模型。在时延、能耗等实际约束条件下，将系统时延与能耗加权和视为系统开销，构造了最小化系统开销的任务卸载、功率和计算资源联合分配问题。针对动态任务到达场景，提出一种模型辅助的自适应深度强化学习(MADRL)算法，实现任务卸载决策、通信资源和计算资源的联合配置。该算法将问题分为两部分解决，第1部分通过模型辅助、二分搜索算法和梯度下降法优化了通信资源与计算资源；第2部分通过自适应深度强化学习算法训练出Q网络以适应随机任务的到达，进行卸载决策优化。该算法实现了有效的资源分配和可靠及时的任务卸载决策，且在降低系统开销方面表现出优异的效果。仿真结果表明，引入卫星的移动性，使得系统开销降低了41%。引入星间协作技术，使系统开销降低了22.1%。此外，该文所提算法收敛性能好。与基准算法相比，该算法的系统开销降低了3%，在不同环境下的性能表现都是最优。
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doi: 10.11999/JEIT240733
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为弥补可重构智能表面(RIS)半空间覆盖和“乘性衰落”等不足，该文提出一种有源同时透射和反射可重构智能表面(aSTAR-RIS)技术用于提升移动边缘计算(MEC)卸载性能增益。首先，考虑MEC服务器计算资源、aSTAR-RIS能耗以及相移耦合约束，联合设计任务卸载比例、计算资源配置、多用户检测矩阵(MUD)、aSTAR-RIS相移以及用户上传功率，建立一个多变量耦合的加权总时延最小化问题。然后，借助块坐标下降法(BCD)将原问题分解为两个子问题，使用拉格朗日乘子法和罚项对偶分解法(PDD)交替优化子问题。仿真结果表明，相较于无源STAR-RIS方案，所提aSTAR-RIS辅助MEC方案加权总时延降低了12.66%。
为弥补可重构智能表面(RIS)半空间覆盖和“乘性衰落”等不足，该文提出一种有源同时透射和反射可重构智能表面(aSTAR-RIS)技术用于提升移动边缘计算(MEC)卸载性能增益。首先，考虑MEC服务器计算资源、aSTAR-RIS能耗以及相移耦合约束，联合设计任务卸载比例、计算资源配置、多用户检测矩阵(MUD)、aSTAR-RIS相移以及用户上传功率，建立一个多变量耦合的加权总时延最小化问题。然后，借助块坐标下降法(BCD)将原问题分解为两个子问题，使用拉格朗日乘子法和罚项对偶分解法(PDD)交替优化子问题。仿真结果表明，相较于无源STAR-RIS方案，所提aSTAR-RIS辅助MEC方案加权总时延降低了12.66%。
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doi: 10.11999/JEIT240698
摘要:
在差异化服务共存的车联网场景中，针对基于平均信息年龄(AoI)优化无法降低极端事件发生概率的问题，该文提出一种信息新鲜度保障的用户功率控制和资源分配策略。首先，根据系统模型刻画出车辆到车辆(V2V)用户状态更新信息新鲜度约束下最大化车辆到基站(V2I)用户体验质量(QoE)的问题。然后，结合与AoI中断约束等价的队列积压约束，并引入极值理论以优化AoI尾部分布。接着，基于李雅普诺夫优化方法将原问题转化最小化李雅普诺夫漂移加惩罚函数的问题，在此基础上求解最优的用户发射功率。最后，在构建超图的基础上，提出了一种基于遗传算法改进粒子群算法(GA-PSO)的资源分配策略确定最优的用户信道复用方式。仿真结果表明，相比于基准方案，所提方案能够在降低V2V链路AoI中断的极端事件发生概率的同时，提高约7.03%的V2I链路信道容量，实现V2I用户平均QoE提升。
在差异化服务共存的车联网场景中，针对基于平均信息年龄(AoI)优化无法降低极端事件发生概率的问题，该文提出一种信息新鲜度保障的用户功率控制和资源分配策略。首先，根据系统模型刻画出车辆到车辆(V2V)用户状态更新信息新鲜度约束下最大化车辆到基站(V2I)用户体验质量(QoE)的问题。然后，结合与AoI中断约束等价的队列积压约束，并引入极值理论以优化AoI尾部分布。接着，基于李雅普诺夫优化方法将原问题转化最小化李雅普诺夫漂移加惩罚函数的问题，在此基础上求解最优的用户发射功率。最后，在构建超图的基础上，提出了一种基于遗传算法改进粒子群算法(GA-PSO)的资源分配策略确定最优的用户信道复用方式。仿真结果表明，相比于基准方案，所提方案能够在降低V2V链路AoI中断的极端事件发生概率的同时，提高约7.03%的V2I链路信道容量，实现V2I用户平均QoE提升。
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2025, 47(1): 1-21.
doi: 10.11999/JEIT240012
摘要:
通信感知一体化(ISAC)需要通信和感知共用无线电频段和硬件资源。多频段、大带宽、通信感知对硬件的要求不同等特点对通信感知一体化硬件设计提出更高要求。该文对后5G, 6G, WiFi等通信感知一体化的硬件设计、验证技术，以及硬件系统性验证平台进行归纳，对国内外近年相关硬件设计研究及其验证情况进行综述，关注通信感知两种系统对硬件的需求矛盾、带内全双工(IBFD)自干扰消除(SIC)、功放(PA)效率、电路性能对建模要求更高等硬件设计挑战。首先，总结、比较已有研究中通信感知一体化收发信机架构设计。然后，介绍、分析现有通信感知一体化带内全双工自干扰抑制方案、低峰均功率比(PAPR)波形与高性能PA设计、器件高精度建模方法以及硬件系统性验证平台。最后，总结全文并对未来通信感知一体化硬件设计所面临的开放性问题进行展望。
通信感知一体化(ISAC)需要通信和感知共用无线电频段和硬件资源。多频段、大带宽、通信感知对硬件的要求不同等特点对通信感知一体化硬件设计提出更高要求。该文对后5G, 6G, WiFi等通信感知一体化的硬件设计、验证技术，以及硬件系统性验证平台进行归纳，对国内外近年相关硬件设计研究及其验证情况进行综述，关注通信感知两种系统对硬件的需求矛盾、带内全双工(IBFD)自干扰消除(SIC)、功放(PA)效率、电路性能对建模要求更高等硬件设计挑战。首先，总结、比较已有研究中通信感知一体化收发信机架构设计。然后，介绍、分析现有通信感知一体化带内全双工自干扰抑制方案、低峰均功率比(PAPR)波形与高性能PA设计、器件高精度建模方法以及硬件系统性验证平台。最后，总结全文并对未来通信感知一体化硬件设计所面临的开放性问题进行展望。
2025, 47(1): 22-34.
doi: 10.11999/JEIT240308
摘要:
反演光刻技术(ILT)相比传统的光学临近效应修正(OPC)，生成的掩模具有成像效果更好，工艺窗口更大等优点，在当前芯片制造的工艺尺寸不断减小的背景下，逐渐成为主流的光刻掩模修正技术。该文首先介绍了反演光刻算法的基本原理和几种主流实现方法；其次，调研了当前反演光刻技术应用在光刻掩模优化问题上的研究进展，分析了反演光刻技术的优势和存在的问题。以希望为计算光刻及相关研究领域的研究人员提供参考，为我国先进集成电路产业的发展提供技术支持。
反演光刻技术(ILT)相比传统的光学临近效应修正(OPC)，生成的掩模具有成像效果更好，工艺窗口更大等优点，在当前芯片制造的工艺尺寸不断减小的背景下，逐渐成为主流的光刻掩模修正技术。该文首先介绍了反演光刻算法的基本原理和几种主流实现方法；其次，调研了当前反演光刻技术应用在光刻掩模优化问题上的研究进展，分析了反演光刻技术的优势和存在的问题。以希望为计算光刻及相关研究领域的研究人员提供参考，为我国先进集成电路产业的发展提供技术支持。
2025, 47(1): 35-47.
doi: 10.11999/JEIT240241
摘要:
第六代(6G)移动通信网络需要为大规模节点提供高可靠低时延通信(URLLC)服务。为此，该文针对多用户大规模多输入多输出(MIMO)技术辅助的URLLC下行通信场景，基于有限码长( FBL)域理论表征系统性能，以用户速率公平性为目标，提出一种高效的功率分配算法。具体而言，该文首先针对传统MIMO中基于全局奇异值分解(SVD)的线性预编码方案复杂度高、不能兼顾用户公平性等问题，设计基于局部SVD的预编码方案，以相对较低的复杂度实现对MIMO用户间干扰和用户内干扰的有效抑制。其次，该文以功率分配因子为优化变量、以最大化最小用户速率(MMR)为目标构建优化问题。为解决所构建的高维变量耦合非凸问题，该文通过引入辅助变量、分段McCormick包络将目标函数中香农容量相关项凸松弛处理，实现MMR问题重构。进而该文提出基于连续凸近似(SCA)的优化算法有效求解MMR问题。仿真结果验证了所提优化算法的收敛性与准确性，同时也表明所提优化方案相比于现有方案在系统MMR性能和鲁棒性上均具有优势。
第六代(6G)移动通信网络需要为大规模节点提供高可靠低时延通信(URLLC)服务。为此，该文针对多用户大规模多输入多输出(MIMO)技术辅助的URLLC下行通信场景，基于有限码长( FBL)域理论表征系统性能，以用户速率公平性为目标，提出一种高效的功率分配算法。具体而言，该文首先针对传统MIMO中基于全局奇异值分解(SVD)的线性预编码方案复杂度高、不能兼顾用户公平性等问题，设计基于局部SVD的预编码方案，以相对较低的复杂度实现对MIMO用户间干扰和用户内干扰的有效抑制。其次，该文以功率分配因子为优化变量、以最大化最小用户速率(MMR)为目标构建优化问题。为解决所构建的高维变量耦合非凸问题，该文通过引入辅助变量、分段McCormick包络将目标函数中香农容量相关项凸松弛处理，实现MMR问题重构。进而该文提出基于连续凸近似(SCA)的优化算法有效求解MMR问题。仿真结果验证了所提优化算法的收敛性与准确性，同时也表明所提优化方案相比于现有方案在系统MMR性能和鲁棒性上均具有优势。
2025, 47(1): 48-56.
doi: 10.11999/JEIT240302
摘要:
随着无人机(UAV)系统的规模持续扩大以及对更高通信速率的需求增长，UAV光移动通信(UAV-OMC)已经成为一个有前景的技术方向。然而，传统的UAV-OMC难以支持多UAV之间的通信。该文基于光学智能反射表面(OIRS)技术，提出一个适用于UAV群的分布式OMC系统。通过在特定的UAV上设置OIRS，利用OIRS将光信号从单个UAV节点扩散到多个UAV节点。这一系统在保留UAV-OMC系统的高能效和高速度的同时，能够支持分布式UAV群的通信。对所提出的系统进行了数学建模，考虑了一系列现实因素，如OIRS的光束控制、UAV之间的相对运动和UAV的抖动等，这些因素都符合实际系统的特点。此外，该文还推导出了系统的误比特率(BER)和渐进中断概率的闭式表达式。基于理论分析和模拟结果，讨论了各个参数和系统设计的影响。
随着无人机(UAV)系统的规模持续扩大以及对更高通信速率的需求增长，UAV光移动通信(UAV-OMC)已经成为一个有前景的技术方向。然而，传统的UAV-OMC难以支持多UAV之间的通信。该文基于光学智能反射表面(OIRS)技术，提出一个适用于UAV群的分布式OMC系统。通过在特定的UAV上设置OIRS，利用OIRS将光信号从单个UAV节点扩散到多个UAV节点。这一系统在保留UAV-OMC系统的高能效和高速度的同时，能够支持分布式UAV群的通信。对所提出的系统进行了数学建模，考虑了一系列现实因素，如OIRS的光束控制、UAV之间的相对运动和UAV的抖动等，这些因素都符合实际系统的特点。此外，该文还推导出了系统的误比特率(BER)和渐进中断概率的闭式表达式。基于理论分析和模拟结果，讨论了各个参数和系统设计的影响。
2025, 47(1): 57-65.
doi: 10.11999/JEIT240590
摘要:
针对农村偏远地区通信不畅的临时突发性问题，该文提出一种自适应的多无人机(UAV)辅助通感一体化(ISAC)机制，在地面用户和感测目标呈簇状随机分布的情况下，通过合理调度多无人机实现覆盖式通信保障，为无人机使能的通感一体系统提供了一种新的解决思路和方案。该文主要研究了无人机空间部署及其对地面设备的波束成形等问题，在空地关联约束条件下，系统可通过优化无人机的通信和感知波束成形变量组，最大限度地提高用户传输可达速率的下限，同时保证基本的通感需求。为了有效解决所考虑的非凸优化问题，该文借助基于高斯核的均值漂移算法(MS)，用以处理关联策略中的混合整型线性问题，此外，结合2次变换与连续凸逼近(SCA)的相关技巧，采用块坐标下降(BCD)的方式优化波束成形，以获取次优解。数值结果验证了自适应机制的有效性。
针对农村偏远地区通信不畅的临时突发性问题，该文提出一种自适应的多无人机(UAV)辅助通感一体化(ISAC)机制，在地面用户和感测目标呈簇状随机分布的情况下，通过合理调度多无人机实现覆盖式通信保障，为无人机使能的通感一体系统提供了一种新的解决思路和方案。该文主要研究了无人机空间部署及其对地面设备的波束成形等问题，在空地关联约束条件下，系统可通过优化无人机的通信和感知波束成形变量组，最大限度地提高用户传输可达速率的下限，同时保证基本的通感需求。为了有效解决所考虑的非凸优化问题，该文借助基于高斯核的均值漂移算法(MS)，用以处理关联策略中的混合整型线性问题，此外，结合2次变换与连续凸逼近(SCA)的相关技巧，采用块坐标下降(BCD)的方式优化波束成形，以获取次优解。数值结果验证了自适应机制的有效性。
2025, 47(1): 66-74.
doi: 10.11999/JEIT240083
摘要:
为了解决6G通感一体化系统(ISAC)中信息传输安全以及频谱紧张的问题，该文提出一种智能反射面(IRS)辅助ISAC系统安全资源分配算法。首先，在IRS-ISAC系统中，用户受到窃听者的恶意攻击时，通过干扰机发射的干扰信号和IRS智能地调节反射相移，重新配置传输环境，以提高系统的物理层安全。其次，考虑在基站和干扰机的最大发射功率约束，IRS反射相移约束以及雷达的信干噪比约束下，建立一个联合优化基站发射波束成形、干扰机预编码和IRS相移的系统保密率最大化优化问题。然后，利用交替优化和半正定松弛(SDR)算法等方法对原非凸优化问题进行转换，求出一个能够得到确定解的凸优化问题。最后提出一种基于交替迭代的安全资源分配算法。仿真结果验证了所提算法的安全性和有效性以及IRS-ISAC系统的优越性。
为了解决6G通感一体化系统(ISAC)中信息传输安全以及频谱紧张的问题，该文提出一种智能反射面(IRS)辅助ISAC系统安全资源分配算法。首先，在IRS-ISAC系统中，用户受到窃听者的恶意攻击时，通过干扰机发射的干扰信号和IRS智能地调节反射相移，重新配置传输环境，以提高系统的物理层安全。其次，考虑在基站和干扰机的最大发射功率约束，IRS反射相移约束以及雷达的信干噪比约束下，建立一个联合优化基站发射波束成形、干扰机预编码和IRS相移的系统保密率最大化优化问题。然后，利用交替优化和半正定松弛(SDR)算法等方法对原非凸优化问题进行转换，求出一个能够得到确定解的凸优化问题。最后提出一种基于交替迭代的安全资源分配算法。仿真结果验证了所提算法的安全性和有效性以及IRS-ISAC系统的优越性。
2025, 47(1): 75-83.
doi: 10.11999/JEIT240395
摘要:
环境反向散射通信(AmBC)是一种新型的低功耗通信技术，它能利用周围环境中的射频(RF)信号源实现无源信息传输，但由于其存在双重衰落、障碍物阻挡等问题，导致反射链路信号强度弱。为此，该文将智能反射面(IRS)引入到AmBC系统中用以增强反射链路增益。然而，IRS与标签均为无源器件使得信道估计极具挑战性。为此，该文提出了一种IRS辅助的AmBC系统信道估计方案。首先，将信道分解为多个子信道，其中，反射链路的每个子信道对应一个IRS反射单元。然后，将最小二乘(LS)法作为估计准则，以最小化均方误差(MSE)为目标，探索了IRS反射模式与信道估计的联合设计。仿真结果表明，该信道估计方案具有良好的估计性能。
环境反向散射通信(AmBC)是一种新型的低功耗通信技术，它能利用周围环境中的射频(RF)信号源实现无源信息传输，但由于其存在双重衰落、障碍物阻挡等问题，导致反射链路信号强度弱。为此，该文将智能反射面(IRS)引入到AmBC系统中用以增强反射链路增益。然而，IRS与标签均为无源器件使得信道估计极具挑战性。为此，该文提出了一种IRS辅助的AmBC系统信道估计方案。首先，将信道分解为多个子信道，其中，反射链路的每个子信道对应一个IRS反射单元。然后，将最小二乘(LS)法作为估计准则，以最小化均方误差(MSE)为目标，探索了IRS反射模式与信道估计的联合设计。仿真结果表明，该信道估计方案具有良好的估计性能。
2025, 47(1): 84-92.
doi: 10.11999/JEIT240003
摘要:
作为一种基于软硬件资源共享和信息共享的新型信息通信技术，通感一体化(ISAC)可将无线感知集成到Wi-Fi平台，为低成本的室内定位提供一种高效的方法。针对室内定位参数估计实时性与准确性问题，该文提出一种基于3维矩阵束(MP)联合参数估计算法。首先，对信道状态信息(CSI)数据进行分析，构建包含到达角(AoA)、飞行时间(ToF)和多普勒频移(DFS)的3维矩阵。其次，对3维矩阵进行平滑处理并利用3维MP算法进行参数估计，通过聚类找到直达径。最后，利用双角定位法进行定位，验证该文所提算法的有效性。实验结果表明，与多重信号分类(MUSIC)参数估计算法相比，无需复杂的峰值搜索步骤，降低了90%计算复杂度。与2维MP算法相比，加入多普勒参数，使AoA估计误差均值在会议室和教室两种场景下分别降低了1.45°和2°。该文通过实际测试验证了所提算法在室内可以达到在置信度67%处平均0.56 m的定位精度。因此，该文所提算法有效地改善了现有室内定位参数估计的实时性和准确性。
作为一种基于软硬件资源共享和信息共享的新型信息通信技术，通感一体化(ISAC)可将无线感知集成到Wi-Fi平台，为低成本的室内定位提供一种高效的方法。针对室内定位参数估计实时性与准确性问题，该文提出一种基于3维矩阵束(MP)联合参数估计算法。首先，对信道状态信息(CSI)数据进行分析，构建包含到达角(AoA)、飞行时间(ToF)和多普勒频移(DFS)的3维矩阵。其次，对3维矩阵进行平滑处理并利用3维MP算法进行参数估计，通过聚类找到直达径。最后，利用双角定位法进行定位，验证该文所提算法的有效性。实验结果表明，与多重信号分类(MUSIC)参数估计算法相比，无需复杂的峰值搜索步骤，降低了90%计算复杂度。与2维MP算法相比，加入多普勒参数，使AoA估计误差均值在会议室和教室两种场景下分别降低了1.45°和2°。该文通过实际测试验证了所提算法在室内可以达到在置信度67%处平均0.56 m的定位精度。因此，该文所提算法有效地改善了现有室内定位参数估计的实时性和准确性。
2025, 47(1): 93-101.
doi: 10.11999/JEIT231120
摘要:
卫星物联网终端低功耗、轻控制的设计需求导致系统采用常规随机接入协议时易发生大量碰撞，难以满足系统吞吐量要求。现有容碰撞随机接入技术依赖功率控制、波形积累的方式，在实际中难以实现。该文分析了功率域碰撞分离所需条件，提出面向功率域信号分离的辅助波束设计方案，在常规接收波束外增设辅助接收波束，通过优化辅助波束增益构造接收信号信噪比差异，支撑碰撞信号分离。仿真表明，所提方案能够显著提升随机接入的吞吐量。
卫星物联网终端低功耗、轻控制的设计需求导致系统采用常规随机接入协议时易发生大量碰撞，难以满足系统吞吐量要求。现有容碰撞随机接入技术依赖功率控制、波形积累的方式，在实际中难以实现。该文分析了功率域碰撞分离所需条件，提出面向功率域信号分离的辅助波束设计方案，在常规接收波束外增设辅助接收波束，通过优化辅助波束增益构造接收信号信噪比差异，支撑碰撞信号分离。仿真表明，所提方案能够显著提升随机接入的吞吐量。
2025, 47(1): 102-115.
doi: 10.11999/JEIT240464
摘要:
针对移动用户数量迅猛增长和地面基础设施分布稀疏所带来的挑战，该文提出一种能量收集辅助的空地协同计算卸载架构。该架构充分利用无人机(UAVs)的灵活机动性和路侧单元(RSUs)及基站(BS)的强大算力，实现了任务计算的动态实时分发。特别地，无人机通过能量收集来维持其持续运行和稳定的计算性能。考虑到无人机与地面车辆的高动态性、车辆计算任务的随机性，以及信道模型的时变性，提出一个能耗受限的长期优化问题，旨在从全局角度有效降低整个系统的平均时延。为了解决这一复杂的混合整数规划(MIP)问题，提出一种基于改进演员-评论家(Actor-Critic)强化学习算法的计算卸载策略(IACA)。该算法运用李雅普诺夫优化技术，将长期系统时延优化问题分解为一系列易于处理的帧级子问题。然后，利用遗传算法计算目标Q值替代目标神经网络输出以调整强化学习进化方向，有效避免了算法陷入局部最优，从而实现动态车辆网络中的高效卸载和资源优化。通过综合仿真验证了所提计算卸载架构和算法的可行性和优越性。
针对移动用户数量迅猛增长和地面基础设施分布稀疏所带来的挑战，该文提出一种能量收集辅助的空地协同计算卸载架构。该架构充分利用无人机(UAVs)的灵活机动性和路侧单元(RSUs)及基站(BS)的强大算力，实现了任务计算的动态实时分发。特别地，无人机通过能量收集来维持其持续运行和稳定的计算性能。考虑到无人机与地面车辆的高动态性、车辆计算任务的随机性，以及信道模型的时变性，提出一个能耗受限的长期优化问题，旨在从全局角度有效降低整个系统的平均时延。为了解决这一复杂的混合整数规划(MIP)问题，提出一种基于改进演员-评论家(Actor-Critic)强化学习算法的计算卸载策略(IACA)。该算法运用李雅普诺夫优化技术，将长期系统时延优化问题分解为一系列易于处理的帧级子问题。然后，利用遗传算法计算目标Q值替代目标神经网络输出以调整强化学习进化方向，有效避免了算法陷入局部最优，从而实现动态车辆网络中的高效卸载和资源优化。通过综合仿真验证了所提计算卸载架构和算法的可行性和优越性。
2025, 47(1): 116-127.
doi: 10.11999/JEIT240624
摘要:
基于单智能体强化学习的任务卸载算法在解决大规模多接入边缘计算(MEC)系统任务卸载时，存在智能体之间相互影响，策略退化的问题。而以多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)为代表的传统多智能体算法的联合动作空间维度随着系统内智能体的数量增加而成比例增加，导致系统扩展性变差。为解决以上问题，该文将大规模多接入边缘计算任务卸载问题，描述为部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)，提出基于平均场多智能体的任务卸载算法。通过引入长短期记忆网络(LSTM)解决局部观测问题，引入平均场近似理论降低联合动作空间维度。仿真结果表明，所提算法在任务时延与任务掉线率上的性能优于单智能体任务卸载算法，并且在降低联合动作空间的维度情况下，任务时延与任务掉线率上的性能与MADDPG一致。
基于单智能体强化学习的任务卸载算法在解决大规模多接入边缘计算(MEC)系统任务卸载时，存在智能体之间相互影响，策略退化的问题。而以多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)为代表的传统多智能体算法的联合动作空间维度随着系统内智能体的数量增加而成比例增加，导致系统扩展性变差。为解决以上问题，该文将大规模多接入边缘计算任务卸载问题，描述为部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)，提出基于平均场多智能体的任务卸载算法。通过引入长短期记忆网络(LSTM)解决局部观测问题，引入平均场近似理论降低联合动作空间维度。仿真结果表明，所提算法在任务时延与任务掉线率上的性能优于单智能体任务卸载算法，并且在降低联合动作空间的维度情况下，任务时延与任务掉线率上的性能与MADDPG一致。
2025, 47(1): 128-137.
doi: 10.11999/JEIT240051
摘要:
针对可重构智能超表面(RIS)辅助多用户系统中基站和RIS联合波束成形设计问题，该文提出通用低复杂度联合波束成形设计方案。首先，分析RIS辅助多用户系统以最大化和数据速率为目标的联合波束成形非凸优化问题。其次，利用波束导向矢量近似正交性设计RIS反射矩阵，进一步利用迫零方法设计基站发射波束成形，并对多用户进行功率分配优化。最后，讨论该方案适用性并对比该方案的计算复杂度相比现有方案降低了一个数量级。仿真结果表明，所提通用低复杂度波束成形设计可以获得较高和数据速率，并且采用最优功率分配可以进一步提高和数据速率。此外，仿真结果和理论分析都表明系统和数据速率随RIS位置的变化而变化，该结论为RIS位置的选择提供参考依据。
针对可重构智能超表面(RIS)辅助多用户系统中基站和RIS联合波束成形设计问题，该文提出通用低复杂度联合波束成形设计方案。首先，分析RIS辅助多用户系统以最大化和数据速率为目标的联合波束成形非凸优化问题。其次，利用波束导向矢量近似正交性设计RIS反射矩阵，进一步利用迫零方法设计基站发射波束成形，并对多用户进行功率分配优化。最后，讨论该方案适用性并对比该方案的计算复杂度相比现有方案降低了一个数量级。仿真结果表明，所提通用低复杂度波束成形设计可以获得较高和数据速率，并且采用最优功率分配可以进一步提高和数据速率。此外，仿真结果和理论分析都表明系统和数据速率随RIS位置的变化而变化，该结论为RIS位置的选择提供参考依据。
2025, 47(1): 138-146.
doi: 10.11999/JEIT240236
摘要:
作为一种通过算法智能地控制信号反射来重构无线通信环境的新技术，智能反射面(IRS)近年来受到了广泛关注。与传统的中继系统相比，IRS辅助的中继系统可有效节约成本和能耗，并显著提高系统性能。然而，配备离散移相器的IRS会导致相位量化误差，从而降低接收机的接收性能。为了分析IRS相位量化误差导致的性能损失，该文基于弱大数定律和瑞利分布，在瑞利信道下，推导了关于移相器量化比特数的双IRS辅助放大转发中继网络的信噪比性能损失与可达速率的闭合表达式。此外，基于Taylor级数展开表达式，推导了其近似性能损失闭合表达式。仿真结果表明，系统的信噪比和可达速率性能损失随着量化比特数的增加而逐渐减小，而随着 IRS 相移元件数的增加而逐渐增大。当量化比特数为4时，系统的信噪比和可达速率性能损失分别小于0.06 dB 和0.03 bit/(s·Hz)。
作为一种通过算法智能地控制信号反射来重构无线通信环境的新技术，智能反射面(IRS)近年来受到了广泛关注。与传统的中继系统相比，IRS辅助的中继系统可有效节约成本和能耗，并显著提高系统性能。然而，配备离散移相器的IRS会导致相位量化误差，从而降低接收机的接收性能。为了分析IRS相位量化误差导致的性能损失，该文基于弱大数定律和瑞利分布，在瑞利信道下，推导了关于移相器量化比特数的双IRS辅助放大转发中继网络的信噪比性能损失与可达速率的闭合表达式。此外，基于Taylor级数展开表达式，推导了其近似性能损失闭合表达式。仿真结果表明，系统的信噪比和可达速率性能损失随着量化比特数的增加而逐渐减小，而随着 IRS 相移元件数的增加而逐渐增大。当量化比特数为4时，系统的信噪比和可达速率性能损失分别小于0.06 dB 和0.03 bit/(s·Hz)。
2025, 47(1): 147-155.
doi: 10.11999/JEIT240018
摘要:
同时透射和反射可重构智能表面(STAR-RIS)能够创建全空间智能无线电环境，有效提高无线通信系统性能，具有广阔的研究潜力。因此，该文提出一种大规模STAR-RIS辅助的近场通感一体化(ISAC)方法，并对感知目标3维参数估计的克拉美罗界(CRB)进行优化。首先，搭建近场系统模型，分别推导基站、STAR-RIS、通信用户、感知目标与传感器之间的导向矢量。其次，通过设计基站发射波束成形矩阵、发射信号协方差矩阵和STAR-RIS透射反射系数，实现感知性能最优化。再次，针对非凸优化问题利用半正定松弛方法进行求解。仿真结果表明了所提出ISAC方案的有效性，以及近场额外距离自由度所带来的定位性能优势。
同时透射和反射可重构智能表面(STAR-RIS)能够创建全空间智能无线电环境，有效提高无线通信系统性能，具有广阔的研究潜力。因此，该文提出一种大规模STAR-RIS辅助的近场通感一体化(ISAC)方法，并对感知目标3维参数估计的克拉美罗界(CRB)进行优化。首先，搭建近场系统模型，分别推导基站、STAR-RIS、通信用户、感知目标与传感器之间的导向矢量。其次，通过设计基站发射波束成形矩阵、发射信号协方差矩阵和STAR-RIS透射反射系数，实现感知性能最优化。再次，针对非凸优化问题利用半正定松弛方法进行求解。仿真结果表明了所提出ISAC方案的有效性，以及近场额外距离自由度所带来的定位性能优势。
2025, 47(1): 156-166.
doi: 10.11999/JEIT240469
摘要:
针对存在突变测量偏差和未知时变量测噪声场景下的目标跟踪问题，该文提出一种偏差未补偿自适应边缘化容积卡尔曼滤波跟踪方法。首先通过建立差分量测方程来消除恒定的测量偏差，同时构建满足beta-Bernoulli分布的指示变量识别突变测量偏差，将相邻时刻目标状态扩维以满足实时滤波需求，利用逆Wishart分布建模未知量测噪声协方差矩阵，从而建立目标状态、指示变量、噪声协方差矩阵的联合分布，并通过变分贝叶斯推断来求解各个参数的近似后验。为减小滤波负担，对扩维后的状态向量进行边缘化处理，结合容积卡尔曼滤波方法实现边缘化容积卡尔曼滤波跟踪。仿真实验结果表明，所提方法能够同时处理突变测量偏差和未知时变量测噪声，从而对目标进行有效跟踪。
针对存在突变测量偏差和未知时变量测噪声场景下的目标跟踪问题，该文提出一种偏差未补偿自适应边缘化容积卡尔曼滤波跟踪方法。首先通过建立差分量测方程来消除恒定的测量偏差，同时构建满足beta-Bernoulli分布的指示变量识别突变测量偏差，将相邻时刻目标状态扩维以满足实时滤波需求，利用逆Wishart分布建模未知量测噪声协方差矩阵，从而建立目标状态、指示变量、噪声协方差矩阵的联合分布，并通过变分贝叶斯推断来求解各个参数的近似后验。为减小滤波负担，对扩维后的状态向量进行边缘化处理，结合容积卡尔曼滤波方法实现边缘化容积卡尔曼滤波跟踪。仿真实验结果表明，所提方法能够同时处理突变测量偏差和未知时变量测噪声，从而对目标进行有效跟踪。
2025, 47(1): 167-177.
doi: 10.11999/JEIT240595
摘要:
在复杂的海洋环境中，目标的可知信息受环境噪声、混响等的干扰严重，导致目标跟踪效果较差，而从这些干扰中提取目标的可利用特征及其困难。该文将目标与环境的耦合特征融入目标跟踪算法中，提出了一种基于主动波导不变量分布的改进扩展卡尔曼滤波跟踪方法。首先基于浅海波导中目标散射特性基本理论，推导了收发分置条件下的主动波导不变量表征的数学模型，获得了距离、频率以及主动波导不变量分布的约束关系；然后将该约束加入到扩展卡尔曼滤波的状态向量中，通过增加新的约束来提高目标运动模型与真实目标运动轨迹的契合度进而提高目标跟踪的精度；最后通过仿真实验和实测数据验证了该方法的跟踪性能，结果显示：该方法较常规扩展卡尔曼滤波跟踪方法能够更好地提高目标跟踪精度，仿真中结果的优化率约能达到50%，实测数据处理结果的优化率约在60%左右。
在复杂的海洋环境中，目标的可知信息受环境噪声、混响等的干扰严重，导致目标跟踪效果较差，而从这些干扰中提取目标的可利用特征及其困难。该文将目标与环境的耦合特征融入目标跟踪算法中，提出了一种基于主动波导不变量分布的改进扩展卡尔曼滤波跟踪方法。首先基于浅海波导中目标散射特性基本理论，推导了收发分置条件下的主动波导不变量表征的数学模型，获得了距离、频率以及主动波导不变量分布的约束关系；然后将该约束加入到扩展卡尔曼滤波的状态向量中，通过增加新的约束来提高目标运动模型与真实目标运动轨迹的契合度进而提高目标跟踪的精度；最后通过仿真实验和实测数据验证了该方法的跟踪性能，结果显示：该方法较常规扩展卡尔曼滤波跟踪方法能够更好地提高目标跟踪精度，仿真中结果的优化率约能达到50%，实测数据处理结果的优化率约在60%左右。
2025, 47(1): 178-187.
doi: 10.11999/JEIT240348
摘要:
互质阵列因具有较低的互耦效应而备受关注，但交替部署的子阵却在一定程度上限制了连续自由度的提升。针对上述问题，该文在分析子阵互差集中冗余虚拟阵元产生条件的基础上，提出了两种子阵移位互质阵列(Coprime Array with Translated Subarray, CATrS)，以改善自由度性能。首先，将子阵平移至适当位置以优化布阵结构，并分析了子阵的平移距离。随后，推导了CATrS结构的自由度、连续自由度、孔洞位置和虚拟阵元权重的闭合表达式。理论分析表明，CATrS结构能够在保持物理阵元数量不变的条件下，有效增加自由度和连续自由度，并抑制阵元互耦。最后，利用仿真实验验证了CATrS结构在波达方向估计中的优越性。
互质阵列因具有较低的互耦效应而备受关注，但交替部署的子阵却在一定程度上限制了连续自由度的提升。针对上述问题，该文在分析子阵互差集中冗余虚拟阵元产生条件的基础上，提出了两种子阵移位互质阵列(Coprime Array with Translated Subarray, CATrS)，以改善自由度性能。首先，将子阵平移至适当位置以优化布阵结构，并分析了子阵的平移距离。随后，推导了CATrS结构的自由度、连续自由度、孔洞位置和虚拟阵元权重的闭合表达式。理论分析表明，CATrS结构能够在保持物理阵元数量不变的条件下，有效增加自由度和连续自由度，并抑制阵元互耦。最后，利用仿真实验验证了CATrS结构在波达方向估计中的优越性。
2025, 47(1): 188-200.
doi: 10.11999/JEIT240521
摘要:
非完备、高动态有源干扰对抗作战环境下，现阶段针对库内多类型单一有源干扰样本所优化训练的静态模型，在面对库外类型多样、参数多变、组合方式多元的复合干扰时，模型无法快速更新且难以应对测试样本数非均衡问题。针对此问题，该文提出一种基于零记忆增量学习的雷达复合有源干扰识别方法。首先，利用元学习训练模式对库内单一干扰进行原型学习，训练出高效的特征提取器，使其具备对库外复合干扰特征有效提取能力。进而，基于超维空间和余弦相似度计算，构建零记忆增量学习网络(ZMILN)，将复合干扰原型向量映射到超维空间并存储，从而实现识别模型动态更新。此外，为解决样本数非均衡下复合干扰识别问题，设计直推式信息最大化(TIM)测试模块，通过在互信息损失函数中加入散度约束，对识别模型进一步强化训练以应对非均衡测试样本。实验结果表明，该文所提方法在非均衡测试条件下对4种单一干扰和7种复合干扰进行增量学习后，平均识别准确率达到了93.62%。该方法通过对库内多类型单一干扰知识充分提取，实现对多种组合条件下库外复合干扰的快速动态识别。
非完备、高动态有源干扰对抗作战环境下，现阶段针对库内多类型单一有源干扰样本所优化训练的静态模型，在面对库外类型多样、参数多变、组合方式多元的复合干扰时，模型无法快速更新且难以应对测试样本数非均衡问题。针对此问题，该文提出一种基于零记忆增量学习的雷达复合有源干扰识别方法。首先，利用元学习训练模式对库内单一干扰进行原型学习，训练出高效的特征提取器，使其具备对库外复合干扰特征有效提取能力。进而，基于超维空间和余弦相似度计算，构建零记忆增量学习网络(ZMILN)，将复合干扰原型向量映射到超维空间并存储，从而实现识别模型动态更新。此外，为解决样本数非均衡下复合干扰识别问题，设计直推式信息最大化(TIM)测试模块，通过在互信息损失函数中加入散度约束，对识别模型进一步强化训练以应对非均衡测试样本。实验结果表明，该文所提方法在非均衡测试条件下对4种单一干扰和7种复合干扰进行增量学习后，平均识别准确率达到了93.62%。该方法通过对库内多类型单一干扰知识充分提取，实现对多种组合条件下库外复合干扰的快速动态识别。
2025, 47(1): 201-210.
doi: 10.11999/JEIT240297
摘要:
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。
2025, 47(1): 211-222.
doi: 10.11999/JEIT240650
摘要:
低轨导航星座卫星数量多，信号多普勒频偏大，接收机冷启动搜索空间巨大，捕获速度慢，该文提出一种伪码调相-线性调频(CSK-LFM)的导航信号波形，线性调频提高信号的多普勒容限，不同伪码相位实现不同卫星的多址播发，可以极大压缩卫星号、时延、多普勒3维搜索空间，加快了捕获信号捕获速度。仿真和实验结果表明，当信号强度为40 dBHz时，采用CSK-LFM调制的导航信号，其捕获性能比同等条件下的传统直接扩频序列(DSSS)调制的导航信号高1 dB左右，且信号搜索空间可降低为直接扩频序列调制的1/10。
低轨导航星座卫星数量多，信号多普勒频偏大，接收机冷启动搜索空间巨大，捕获速度慢，该文提出一种伪码调相-线性调频(CSK-LFM)的导航信号波形，线性调频提高信号的多普勒容限，不同伪码相位实现不同卫星的多址播发，可以极大压缩卫星号、时延、多普勒3维搜索空间，加快了捕获信号捕获速度。仿真和实验结果表明，当信号强度为40 dBHz时，采用CSK-LFM调制的导航信号，其捕获性能比同等条件下的传统直接扩频序列(DSSS)调制的导航信号高1 dB左右，且信号搜索空间可降低为直接扩频序列调制的1/10。
2025, 47(1): 223-232.
doi: 10.11999/JEIT240645
摘要:
针对变压器油下图像存在颜色失真、亮度低和细节失真问题，该文提出一种多尺度加权Retinex变压器油下图像增强算法。首先，为了缓解变压器油下图像颜色失真问题，提出一种混合动态颜色通道补偿算法，根据拍摄图像各通道的衰减状态对衰减通道进行动态补偿。然后，为了解决细节失真问题，提出一种锐化权重加权策略。最后，该文创新性采用金字塔多尺度融合策略对不同尺度Retinex反射分量和相应权重图进行加权融合得到变压器油下清晰图像。实验结果表明所提算法可以有效解决变压器油下图像复杂退化问题。
针对变压器油下图像存在颜色失真、亮度低和细节失真问题，该文提出一种多尺度加权Retinex变压器油下图像增强算法。首先，为了缓解变压器油下图像颜色失真问题，提出一种混合动态颜色通道补偿算法，根据拍摄图像各通道的衰减状态对衰减通道进行动态补偿。然后，为了解决细节失真问题，提出一种锐化权重加权策略。最后，该文创新性采用金字塔多尺度融合策略对不同尺度Retinex反射分量和相应权重图进行加权融合得到变压器油下清晰图像。实验结果表明所提算法可以有效解决变压器油下图像复杂退化问题。
2025, 47(1): 233-243.
doi: 10.11999/JEIT240560
摘要:
以广距鸟瞰视角拍摄获取的遥感图像通常具有目标种类多、尺度变化大以及背景信息丰富等特点，为目标检测任务带来巨大挑战。针对遥感图像成像特点，该文设计一种上下文感知多感受野融合网络，通过充分挖掘深度网络中遥感图像在不同尺寸特征描述下所包含的上下文关联信息，提高图像特征描述力，进而提升遥感目标检测精度。首先，在特征金字塔前4层网络中构建了感受野扩张模块，通过扩大网络在不同尺度特征图上的感受野范围，增强网络对不同尺度遥感目标的感知能力；进一步，构建了高层特征聚合模块，通过将特征金字塔网络中高层语义信息聚合到低层特征中，从而将特征图中所包含的多尺度上下文信息进行有效融合；最后，在双阶段定向目标检测框架下设计了特征细化区域建议网络。通过对一阶段提案进行精细化处理，提升提案准确性，进而提高二阶段兴趣区域对齐网络得到的不同成像方向下的遥感目标检测性能。在公测数据集DIOR-R和HRSC2016上的定性和定量的对比实验结果证明，所提方法对不同种类和尺度大小的遥感目标均能实现更加准确的检测。
以广距鸟瞰视角拍摄获取的遥感图像通常具有目标种类多、尺度变化大以及背景信息丰富等特点，为目标检测任务带来巨大挑战。针对遥感图像成像特点，该文设计一种上下文感知多感受野融合网络，通过充分挖掘深度网络中遥感图像在不同尺寸特征描述下所包含的上下文关联信息，提高图像特征描述力，进而提升遥感目标检测精度。首先，在特征金字塔前4层网络中构建了感受野扩张模块，通过扩大网络在不同尺度特征图上的感受野范围，增强网络对不同尺度遥感目标的感知能力；进一步，构建了高层特征聚合模块，通过将特征金字塔网络中高层语义信息聚合到低层特征中，从而将特征图中所包含的多尺度上下文信息进行有效融合；最后，在双阶段定向目标检测框架下设计了特征细化区域建议网络。通过对一阶段提案进行精细化处理，提升提案准确性，进而提高二阶段兴趣区域对齐网络得到的不同成像方向下的遥感目标检测性能。在公测数据集DIOR-R和HRSC2016上的定性和定量的对比实验结果证明，所提方法对不同种类和尺度大小的遥感目标均能实现更加准确的检测。
2025, 47(1): 244-259.
doi: 10.11999/JEIT240648
摘要:
针对单传感器和单模态信号特征信息不足的问题，该文提出一种基于多模态融合的端到端深度聚类旋转机械多传感器故障诊断方法(EDCM-MFF)。首先，利用门控递归单元自编码模块提取多传感器故障信号的深度时序特征。然后，应用短时傅里叶变换(STFT)将故障信号转换为时频图像，并通过卷积自编码器提取这些图像的深度空间特征。接着，设计了一种模态融合注意力机制，通过计算不同模态深度特征之间的亲和矩阵，实现模态特征的融合。最后，采用Kullback-Leibler(KL)散度聚类，以端到端方式实现故障类型的识别。实验结果显示，该方法在东南大学齿轮箱和轴承数据集上的识别准确率分别为99.16%和98.63%。与现有的无监督学习方法相比，所提方法能够更有效地实现多传感器和多模态的旋转机械故障诊断。
针对单传感器和单模态信号特征信息不足的问题，该文提出一种基于多模态融合的端到端深度聚类旋转机械多传感器故障诊断方法(EDCM-MFF)。首先，利用门控递归单元自编码模块提取多传感器故障信号的深度时序特征。然后，应用短时傅里叶变换(STFT)将故障信号转换为时频图像，并通过卷积自编码器提取这些图像的深度空间特征。接着，设计了一种模态融合注意力机制，通过计算不同模态深度特征之间的亲和矩阵，实现模态特征的融合。最后，采用Kullback-Leibler(KL)散度聚类，以端到端方式实现故障类型的识别。实验结果显示，该方法在东南大学齿轮箱和轴承数据集上的识别准确率分别为99.16%和98.63%。与现有的无监督学习方法相比，所提方法能够更有效地实现多传感器和多模态的旋转机械故障诊断。
2025, 47(1): 260-270.
doi: 10.11999/JEIT240431
摘要:
显著目标检测(SOD)旨在模仿人类视觉系统注意力机制和认知机制来自动提取场景中的显著物体。虽然现有基于卷积神经网络 (CNN)或Transformer的模型不断刷新该领域方法的性能，但较少研究关注以下两个问题：(1)此领域多数方法常采用逐像素点的密集预测方式以获取像素显著值，然而该方式不符合基于人类视觉系统的场景解析机制，即人眼通常对语义区域进行整体分析而非关注像素级信息；(2)增强上下文信息关联在SOD任务中受到广泛关注，但通过Transformer主干结构获取长程关联特征不一定具有优势。SOD应更关注目标在适当区域内其中心-邻域差异性而非全局长程依赖。针对上述问题，该文提出一种新的显著目标检测模型，将CNN形式的自适应注意力和掩码注意力集成到网络中，以提高显著目标检测的性能。该算法设计了基于掩码感知的解码模块，通过将交叉注意力限制在预测的掩码区域来感知图像特征，有助于网络更好地聚焦于显著目标的整体区域。同时，该文设计了基于卷积注意力的上下文特征增强模块，与Transformer逐层建立长程关系不同，该模块仅捕获最高层特征中的适当上下文关联，避免引入无关的全局信息。该文在4个广泛使用的数据集上进行了实验评估，结果表明，该文提出的方法在不同场景下均取得了显著的性能提升，具有良好的泛化能力和稳定性。
显著目标检测(SOD)旨在模仿人类视觉系统注意力机制和认知机制来自动提取场景中的显著物体。虽然现有基于卷积神经网络 (CNN)或Transformer的模型不断刷新该领域方法的性能，但较少研究关注以下两个问题：(1)此领域多数方法常采用逐像素点的密集预测方式以获取像素显著值，然而该方式不符合基于人类视觉系统的场景解析机制，即人眼通常对语义区域进行整体分析而非关注像素级信息；(2)增强上下文信息关联在SOD任务中受到广泛关注，但通过Transformer主干结构获取长程关联特征不一定具有优势。SOD应更关注目标在适当区域内其中心-邻域差异性而非全局长程依赖。针对上述问题，该文提出一种新的显著目标检测模型，将CNN形式的自适应注意力和掩码注意力集成到网络中，以提高显著目标检测的性能。该算法设计了基于掩码感知的解码模块，通过将交叉注意力限制在预测的掩码区域来感知图像特征，有助于网络更好地聚焦于显著目标的整体区域。同时，该文设计了基于卷积注意力的上下文特征增强模块，与Transformer逐层建立长程关系不同，该模块仅捕获最高层特征中的适当上下文关联，避免引入无关的全局信息。该文在4个广泛使用的数据集上进行了实验评估，结果表明，该文提出的方法在不同场景下均取得了显著的性能提升，具有良好的泛化能力和稳定性。
2025, 47(1): 271-278.
doi: 10.11999/JEIT240524
摘要:
Draco算法是首次基于初始向量和密钥前缀组合(CIVK)方案构造的一个流密码设计实例，其声称对于时空数据折中(TMDTO)攻击具有完全可证明的安全性。但因Draco算法的选择函数存在周期小的结构缺陷，攻击者给出了突破其安全界限的分析结果。针对Draco算法存在的安全缺陷等问题，该文提出一种基于状态位索引和动态初始化的改进算法Draco-F算法。首先，Draco-F算法通过使用状态位索引的方法增加了选择函数的周期并降低硬件成本；其次，在保障非线性反馈移位寄存器(NFSR)状态位使用均匀性的前提下，Draco-F算法通过简化输出函数进一步降低算法的硬件成本；最后，Draco-F算法引入动态初始化技术以防止密钥回溯。对Draco-F算法的安全性分析和软硬件测试结果表明：相对于Draco算法，Draco-F算法避免了Draco算法的安全漏洞，可以以128 bit的实际内部状态提供128 bit的安全级别；同时，Draco-F算法具有更高的密钥流吞吐率和更小的电路面积。
Draco算法是首次基于初始向量和密钥前缀组合(CIVK)方案构造的一个流密码设计实例，其声称对于时空数据折中(TMDTO)攻击具有完全可证明的安全性。但因Draco算法的选择函数存在周期小的结构缺陷，攻击者给出了突破其安全界限的分析结果。针对Draco算法存在的安全缺陷等问题，该文提出一种基于状态位索引和动态初始化的改进算法Draco-F算法。首先，Draco-F算法通过使用状态位索引的方法增加了选择函数的周期并降低硬件成本；其次，在保障非线性反馈移位寄存器(NFSR)状态位使用均匀性的前提下，Draco-F算法通过简化输出函数进一步降低算法的硬件成本；最后，Draco-F算法引入动态初始化技术以防止密钥回溯。对Draco-F算法的安全性分析和软硬件测试结果表明：相对于Draco算法，Draco-F算法避免了Draco算法的安全漏洞，可以以128 bit的实际内部状态提供128 bit的安全级别；同时，Draco-F算法具有更高的密钥流吞吐率和更小的电路面积。
2025, 47(1): 279-286.
doi: 10.11999/JEIT250000
摘要:
该文总结了2024年度国家自然科学基金委员会信息科学部一处“电子科学与技术”领域重点、面上、青年、地区、优青和杰青项目的申请与资助情况，从二级申请代码、申请人年龄、依托单位情况、近年变化趋势等不同角度梳理了项目分布特征，分析了领域自然科学基金项目构成、研究方向热度及其发展趋势等，旨在为广大科研人员了解领域自然科学基金重点项目布局、亟需加强的研究方向以及部分自然科学基金改革举措对领域项目申请与资助的影响等提供参考。
该文总结了2024年度国家自然科学基金委员会信息科学部一处“电子科学与技术”领域重点、面上、青年、地区、优青和杰青项目的申请与资助情况，从二级申请代码、申请人年龄、依托单位情况、近年变化趋势等不同角度梳理了项目分布特征，分析了领域自然科学基金项目构成、研究方向热度及其发展趋势等，旨在为广大科研人员了解领域自然科学基金重点项目布局、亟需加强的研究方向以及部分自然科学基金改革举措对领域项目申请与资助的影响等提供参考。
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