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一种基于模型概率单调性变化的自适应IMM-UKF改进算法

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电子与信息学报 2024年第1期46卷 41-48页

作者：王平波陈强卫红凯贾耀君沙浩然海军工程大学电子工程学院武汉430033

针对现有交互式多模型(IMM)算法模型间切换迟滞和转换速率慢的缺点,提出一种基于模型概率单调性变化的自适应交互式多模型无迹卡尔曼滤波改进算法(mIMM-UKF)。该算法利用后验信息模型概率的单调性,对马尔可夫转移概率矩阵及模型估计概... 详细信息

针对现有交互式多模型(IMM)算法模型间切换迟滞和转换速率慢的缺点,提出一种基于模型概率单调性变化的自适应交互式多模型无迹卡尔曼滤波改进算法(mIMM-UKF)。该算法利用后验信息模型概率的单调性,对马尔可夫转移概率矩阵及模型估计概率进行二次修正,加快了匹配模型的切换速度及转换速率。仿真结果表明,与现有算法相比,该算法通过快速切换匹配模型,有效提高了水下目标跟踪精度。

关键词：水下目标跟踪 IMM-UKF算法自适应转移概率矩阵单调性

船舶辐射噪声分类卷积神经网络的可视化分析和卷积核剪枝

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电子与信息学报 2024年第1期46卷 74-82页

作者：徐源超蔡志明孔晓鹏黄炎海军工程大学电子工程学院武汉430033

当前基于深度神经网络的船舶辐射噪声分类研究主要关注分类性能,对模型的解释性关注较少。本文首先采用导向反向传播和输入空间优化,基于DeepShip数据集,构建以对数谱为输入的船舶辐射噪声分类卷积神经网络(CNN),提出了一种船舶辐射噪... 详细信息

当前基于深度神经网络的船舶辐射噪声分类研究主要关注分类性能,对模型的解释性关注较少。本文首先采用导向反向传播和输入空间优化,基于DeepShip数据集,构建以对数谱为输入的船舶辐射噪声分类卷积神经网络(CNN),提出了一种船舶辐射噪声分类CNN的可视化分析方法。结果显示,多帧特征对齐算法改进了可视化效果,深层卷积核检测线谱和背景两类特征。其次,基于线谱是船舶分类的稳健特征这一知识,提出了一种卷积核剪枝方法,不仅提升了CNN分类性能,且训练过程更加稳定。导向反向传播可视化结果表明,卷积核剪枝后的CNN更加关注线谱信息。

关键词：船舶辐射噪声分类卷积神经网络可视化分析神经网络剪枝导向反向传播

基于混沌映射的抗机器学习攻击强物理不可克隆函数

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电子与信息学报 2024年第5期46卷 2281-2288页

作者：汪鹏君方皓冉李刚温州大学电气与电子工程学院温州325035

物理不可克隆函数(PUF)在硬件安全领域具有广阔的应用前景,然而易受到基于机器学习等建模攻击。通过对强PUF电路结构和混沌映射机理的研究,该文提出一种可有效抵御机器学习建模攻击的PUF电路。该电路将原始激励作为混沌映射初始值,利用... 详细信息

物理不可克隆函数(PUF)在硬件安全领域具有广阔的应用前景,然而易受到基于机器学习等建模攻击。通过对强PUF电路结构和混沌映射机理的研究,该文提出一种可有效抵御机器学习建模攻击的PUF电路。该电路将原始激励作为混沌映射初始值,利用PUF激励响应映射时间与混沌算法迭代深度之间的内在联系产生不可预测的混沌值,并采用PUF中间响应反馈加密激励,进一步提升激励与响应映射的复杂度,增强PUF的抗机器学习攻击能力。该PUF采用Artix-7 FPGA实现,测试结果表明,即使选用的激励响应对数量高达106组,基于逻辑回归、支持向量机和人工神经网络的攻击预测率仍接近50%的理想值,并具有良好的随机性、唯一性和稳定性。

关键词：物理不可克隆函数机器学习混沌映射响应反馈

基于统计信道状态信息的智能反射面辅助反向散射通信系统鲁棒资源分配算法

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电子与信息学报 2024年第5期46卷 1986-1995页

作者：徐勇军徐娟田秦语黄崇文重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 浙江大学信息与电子工程学院杭州310007

为解决传统反向散射通信(BackCom)系统存在通信距离短、系统吞吐量较低和克服信道不确定性能力差的问题,该文提出一种基于统计信道状态信息(CSI)的智能反射面(RIS)辅助反向散射通信系统鲁棒资源分配算法。考虑功率站最大发射功率约束、... 详细信息

为解决传统反向散射通信(BackCom)系统存在通信距离短、系统吞吐量较低和克服信道不确定性能力差的问题,该文提出一种基于统计信道状态信息(CSI)的智能反射面(RIS)辅助反向散射通信系统鲁棒资源分配算法。考虑功率站最大发射功率约束、反射节点的能量中断约束和吞吐量中断约束、反射系数约束、RIS相移约束和信息传输时间约束,建立了系统加权和吞吐量最大化的鲁棒资源分配模型;利用伯恩斯坦不等式、交替优化和半正定松弛方法,将原非凸问题转换成凸优化问题求解,并提出一种基于迭代的鲁棒吞吐量最大化算法。仿真结果表明,与传统非鲁棒资源分配算法和无RIS资源分配算法相比,所提算法具有更强的鲁棒性和更高的吞吐量。

关键词：反向散射通信智能反射面鲁棒资源分配信道不确定性

面向6G无线网络的全息多输入多输出技术综述

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电子与信息学报 2024年第5期46卷 1703-1715页

作者：陈晓明魏建川黄崇文西安交通大学信息与通信工程学院西安710049 浙江大学信息与电子工程学院杭州310027

未来的第6代(6G)无线通信系统需要支持超大规模的用户需求,且对频谱效率和能源效率的要求越来越高。在此背景下,全息多输入多输出(MIMO)技术由于其具有智能可重构、电磁可调控、高方向性增益、成本低廉和部署灵活等潜力而愈发受到关注... 详细信息

未来的第6代(6G)无线通信系统需要支持超大规模的用户需求,且对频谱效率和能源效率的要求越来越高。在此背景下,全息多输入多输出(MIMO)技术由于其具有智能可重构、电磁可调控、高方向性增益、成本低廉和部署灵活等潜力而愈发受到关注。在全息MIMO系统中,大量微小而廉价的天线单元被紧密集成,使其在低硬件成本的情况下能够实现高方向性增益,同时其可以对电磁波进行灵活的调控,从而有效提升了无线通信性能。该文从全息MIMO技术出发,首先简要介绍了全息MIMO的发展过程、技术现状、分类和特点,然后对全息MIMO在视距场景和空间平稳散射的非视距场景的信道模型进行了介绍,最后阐述了全息MIMO面对的挑战和未来趋势,并进行了总结。

关键词：第6代通信全息多输入多输出可重构智能表面信道模型

基于硬件损伤与离散相移的IRS辅助MU-MISO通信系统鲁棒能效优化算法

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电子学报 2024年第6期52卷 1832-1841页

作者：熊迎香徐勇军陈前斌黄崇文重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 浙江大学信息与电子工程学院浙江杭州310027

针对现有工作仅考虑理想信道状态信息(Channel State Information,CSI)与硬件调控能力导致在实际系统中用户传输中断过高的问题,该文综合考虑不完美CSI、有限相移调控、硬件损伤的影响,提出了一种基于智能反射面(Intelligent Reflecting... 详细信息

针对现有工作仅考虑理想信道状态信息(Channel State Information,CSI)与硬件调控能力导致在实际系统中用户传输中断过高的问题,该文综合考虑不完美CSI、有限相移调控、硬件损伤的影响,提出了一种基于智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助的鲁棒能效优化算法.考虑基站最大发射功率与IRS离散相移约束及差异化用户传输速率需求,基于高斯CSI误差模型和加性硬件损伤模型,将基站主动波束成形与IRS被动相移优化问题建模为含不确定性参数的多变量耦合能效最大化问题.考虑波束向量与相移矩阵的耦合性,利用交替优化策略将原问题转化为主动波束子问题和离散相移子问题.利用伯恩斯坦不等式、丁克尔巴赫方法及连续凸近似将波束子问题转化为凸优化问题求解;基于求解的主动波束向量,利用罚函数法和投影定理求解离散相移子问题.仿真结果表明,与传统非鲁棒算法相比,所提算法能效性能提升15.8%,平均中断概率间隙达86.7%.

关键词：智能反射面能效优化鲁棒性

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小样本语义分割研究现状与分析

计算机学报 2024年第10期47卷 2417-2451页

作者：陈善娟于云龙李英明浙江大学信息与电子工程学院杭州310058

传统语义分割任务通常是数据驱动的,需要大规模密集标注样本训练,并且不能泛化到新类,因此在实际应用中受到很大限制.为了缓解传统语义分割中数据匮乏和泛化能力差的问题,人们提出小样本语义分割任务,在未见类别仅提供少量密集标注样本... 详细信息

传统语义分割任务通常是数据驱动的,需要大规模密集标注样本训练,并且不能泛化到新类,因此在实际应用中受到很大限制.为了缓解传统语义分割中数据匮乏和泛化能力差的问题,人们提出小样本语义分割任务,在未见类别仅提供少量密集标注样本的情况下实现新类分割,在医疗图像分割、自动驾驶等应用领域扮演着重要的角色,已成为计算机视觉领域的重要研究方向之一.本文从基础知识、模型算法和拓展应用等方面对自然图像领域的小样本语义分割研究展开调查,具体包含以下内容:(1)介绍了小样本语义分割的背景知识,包括它的由来、核心思想、概念知识、存在挑战、数据集和性能评价指标;(2)详细分析和比较当前小样本语义分割算法,根据推理过程中是否存在梯度回传将其分为基于优化和基于度量学习的方法,并归纳了其发展现状和不同算法的优缺点;(3)介绍了小样本语义分割与其他技术融合的任务,包括小样本实例分割、广义小样本分割、增量小样本分割、弱监督小样本分割及跨域小样本分割;(4)讨论了小样本语义分割任务仍存在的问题和未来展望.

关键词：小样本学习图像语义分割元学习迁移学习深度学习

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基于相位和高光谱的番茄果实多模态融合检测方法

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光子学报 2024年第7期53卷 258-272页

作者：戴海宸韦鑫宇徐一新陈元平徐媛媛季颖江苏大学物理与电子工程学院镇江212013

针对传统高光谱成像技术在农产品品质无损检测中信息表征不全、光谱反射率分布受形貌影响的问题,基于结构光成像原理和深度学习技术,提出一种易操作、速度快的样本三维形貌自动化重建算法及其与光谱分布数据匹配融合的方法,搭建了相应... 详细信息

针对传统高光谱成像技术在农产品品质无损检测中信息表征不全、光谱反射率分布受形貌影响的问题,基于结构光成像原理和深度学习技术,提出一种易操作、速度快的样本三维形貌自动化重建算法及其与光谱分布数据匹配融合的方法,搭建了相应的检测装置。对被测物的三维表面形貌,基于单目相机条纹成像原理,通过语义分割网络模型输出的像素语义信息来映射表面高度信息;对被测物物理形貌信息与生化成分信息的匹配融合,基于标准参考物体的线特征拟合对两异源图像进行配准和评估;利用所搭建的检测装置对番茄果实进行了试验。对直径4~8 cm的样本,所训练的网络模型可在0.75 s内预测出其三维高度分布,直径和最大高度误差均在4%以内;使用边缘提取算法、曲线拟合算法、线特征融合方法实现了三维映射与高光谱图像的实时配准融合。本文研究可为克服单一类型图像评估指标不足提供参考,为农产品无损可视化检测提供更丰富的评价数据。

关键词：高光谱成像形貌重建深度学习图像融合多维信息表征

闭合回路相干增益原子系统中完美非互易反射光放大

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物理学报 2024年第12期73卷 322-329页

作者：李观荣郑怡婷徐琼怡裴笑山耿玥严冬杨红海南师范大学物理与电子工程学院海口571158

高性能非互易光子器件能够有效地提升光量子操控、信息处理以及量子模拟的效率.放大的光信号可以增强并隔离量子系统输出的微弱信号,避免敏感量子系统受反向散射噪声等影响,是高性能光子器件的核心技术.在我们先前的工作(2023 *** 31382... 详细信息

高性能非互易光子器件能够有效地提升光量子操控、信息处理以及量子模拟的效率.放大的光信号可以增强并隔离量子系统输出的微弱信号,避免敏感量子系统受反向散射噪声等影响,是高性能光子器件的核心技术.在我们先前的工作(2023 *** 3138228)中,基于四波混频增益并利用耦合场强度随位置线性变化实现了单向反射光放大的动力学调控.本文巧妙地设计了简单的三能级闭合回路相干增益原子系统,创新性地设置耦合场强度随位置阶梯型变化来破坏极化率空间对称性实现了完美非互易反射光放大.相比之下,耦合场强度阶梯型变化在实验上更容易调节,大大地降低了实验难度.特别地,该系统引入了相位调制.通过改变相位能够切换探测光增益和吸收的频率域,对反射光放大的调节更具灵活性.

关键词：完美非互易反射光放大相对相位