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面向6G网络的高可靠低延时通信计算与控制

中国科学：信息科学 2024年第5期54卷 1267-1282页

作者：牛志升清华大学电子工程系北京100084

未来6G网络的业务主体将转变为赋能千行百业的智能物联网应用,因此在提供高可靠低延时通信(ultra-reliable and low-latency communications,u RLLComm)的同时,还要实现高可靠低延时的智能计算(uRLLComp)与智能控制(uRLLCtrl)(以下简称u... 详细信息

未来6G网络的业务主体将转变为赋能千行百业的智能物联网应用,因此在提供高可靠低延时通信(ultra-reliable and low-latency communications,u RLLComm)的同时,还要实现高可靠低延时的智能计算(uRLLComp)与智能控制(uRLLCtrl)(以下简称uRLLC3).这对于传输环境、业务需求与网络资源配置均高度动态变化的移动网络来讲是一个巨大挑战.本文面向6G时代的智慧网联与网联智能,从排队论中几个超越直觉的定理出发,尝试为u RLLC3的实现提供一些有益启示,并系统地给出实现高可靠低延时通信、计算与控制的理论与方法.同时,以未来智慧网联汽车的智能控制为例,在描述信息新鲜度的信息年龄(age-of-information,AoI)性能指标的基础上,提出一种新的信息时效性表征指标——信息紧迫度(urgency-of-information,UoI),并在此基础上给出几种UoI意义上最优的移动终端调度与控制算法,验证所提UoI指标的有效性.

关键词：移动通信 6G 高可靠低延时车联网信息年龄信息时效性

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深度学习赋能波束管理：现状、挑战与机遇

中山大学学报(自然科学版)(中英文) 2024年

作者：王昭诚马可清华大学电子工程系

随着载波频率的不断提高和大规模天线阵列的广泛部署，基于模拟移相器的波束赋形成为下一代无线通信的标志性技术之一。此时，波束管理被用于获取和维护基站和用户端具有最大接收功率的最优波束对，以保障可靠的无线通信服务。传统波束... 详细信息

随着载波频率的不断提高和大规模天线阵列的广泛部署，基于模拟移相器的波束赋形成为下一代无线通信的标志性技术之一。此时，波束管理被用于获取和维护基站和用户端具有最大接收功率的最优波束对，以保障可靠的无线通信服务。传统波束管理方法往往依赖于海量搜索。同时，传统数学模型无法全面的、准确刻画非线性的波束的内在关联和高维无线环境特征，因而难以取得令人满意的波束增益性能。近年来，得益于深度学习强大的自适应拟合能力，深度学习赋能波束管理得到了国内外广泛关注。本文总结了深度学习赋能波束管理的研究进展，并展望了未来的研究方向。首先，阐述了深度学习应用于波束管理的典型场景和潜在优势；随后，从空/时/频域切入，讨论当前深度学习赋能波束管理的主要研究路线和代表性工作；最后，面向更大规模的无线网络、更多元的波束管理功能和更鲁棒的深度学习模型，阐述未来的研究挑战与机遇。

关键词：深度学习波束管理空域时域频域

基于dVAE-BERT模型的阿尔茨海默症检测方法

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电子学报 2024年

作者：陈旭初蒲钰张卫强清华大学电子工程系

阿尔茨海默症（Alzheimer’s Disease,AD）是一种神经退行性疾病，患者会出现失语症、语言流畅性降低等症状.目前已经有研究者使用发音特征，流畅性、停顿等副语言学特征，或者从转录的文本中提取特征检测阿尔茨海默症.但是，传统声学... 详细信息

阿尔茨海默症（Alzheimer’s Disease,AD）是一种神经退行性疾病，患者会出现失语症、语言流畅性降低等症状.目前已经有研究者使用发音特征，流畅性、停顿等副语言学特征，或者从转录的文本中提取特征检测阿尔茨海默症.但是，传统声学特征检测方法难以获取语义信息，而将语音转录成文本又费时费力，并且由于老年人口音、患病等影响，转录质量下降明显.本文使用离散变分自编码器（discrete Variational Autoencoders,dVAE）将语音转换为伪音素序列后，利用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型对伪音素序列的连接关系进行建模，提出一种dVAE-BERT模型，从而提取音频在语言维度的表征.该模型在ADReSSo(Alzheimer’s Dementia Recognition through Spontaneous Speech only)数据集上，模型的准确率为70.42%，比基线系统提高5.63%，其与Wav2vec2.0、HuBERT(Hidden-unit BERT)模型融合后，准确率分别为76.06%、71.83%.

关键词：阿尔茨海默症语音检测 dVAE BERT

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超小面积超低功耗9位模数转换器

南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第1期44卷 13-19页

作者：马源王学诚张沕琳清华大学电子工程系北京100084

设计了一种40 nm CMOS技术下的9位差分逐次逼近式(SAR)模数转换器(ADC)。通过理论推导计算电容器失配误差和寄生效应的影响,结合MATLAB软件特点建立了快速蒙特卡洛仿真模型,模型可根据ADC各项关键参数约束,实现多结构性能比较算法。根... 详细信息

设计了一种40 nm CMOS技术下的9位差分逐次逼近式(SAR)模数转换器(ADC)。通过理论推导计算电容器失配误差和寄生效应的影响,结合MATLAB软件特点建立了快速蒙特卡洛仿真模型,模型可根据ADC各项关键参数约束,实现多结构性能比较算法。根据工艺参数和版图提取信息,将实际参数代回仿真模型进行快速验证,极大降低了架构调整带来的迭代成本。最终实现的ADC硅片面积仅为0.0043 mm^(2),在125 kS/s采样率下测得的功耗开销仅为360 nW,对于2.6 kHz的1.8 Vpp输入信号实现了8.4 bit的有效位数(ENoB)和68.8 dB的无杂散动态范围(SFDR)。

关键词：模数转换器逐次逼近式超低功耗生物传感系统

基于基模图的码率兼容广义稀疏随机码及空天通信应用

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电子学报 2024年第4期52卷 1132-1143页

作者：章磊陈钊殷柳国清华大学电子工程系北京100084 清华大学北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

空天通信信道时变性强且包含复杂干扰,而经典信道编码以高斯信道为假设设计,其直接应用将带来通信资源效率低、灵活性差、传输可靠性难以保障等问题.本文针对这一问题提出了一种基于基模图的广义稀疏随机编码构造及实现方法,通过在基于... 详细信息

空天通信信道时变性强且包含复杂干扰,而经典信道编码以高斯信道为假设设计,其直接应用将带来通信资源效率低、灵活性差、传输可靠性难以保障等问题.本文针对这一问题提出了一种基于基模图的广义稀疏随机编码构造及实现方法,通过在基于基模图随机编码架构上引入高维代数约束,提升了在极低码率下的编码纠错性能;进一步通过动态调整高维约束阶次和维数实现码率兼容,支持对信道非高斯特征以及传输业务需求的适配.测试结果表明,该编码可实现码率范围1/40~1可变、信息位长度104~20000 bit可变、速率25 Kbps~10 Gbps可变的编译码,可在SNR=-37.1 dB(对应E_(b)/N_(0)=-0.79 dB)的低信噪比下实现误帧率优于1.0×10^(‒4)的高可靠通信.

关键词：空天通信广义稀疏随机码非高斯信道编码构造码率兼容

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基于语料语义的脑电反应一致性研究

南京信息工程大学学报 2024年

作者：宋奇蔚葛宁向涛清华大学电子工程系

通过测量语音相关的脑电信号变化来研究人脑对于标准语料的反应趋势。有16名被测者分别聆听了120条标准语音，每条8 s，语音之间有1～2 s的间隔且随机播放。提取被测者在聆听过程中的脑电信号，对1～40 Hz频段的脑电信号进行预处理并将... 详细信息

通过测量语音相关的脑电信号变化来研究人脑对于标准语料的反应趋势。有16名被测者分别聆听了120条标准语音，每条8 s，语音之间有1～2 s的间隔且随机播放。提取被测者在聆听过程中的脑电信号，对1～40 Hz频段的脑电信号进行预处理并将其与语音信号进行分析比对。结果显示，被测者听到相同标准语音时有相同的脑电反应趋势。通过相锁值方法对脑电信号和语音信号进行相位差分析，证明了脑电信号与语音质量之间的功能连接性，并且脑电信号区分语音质量的正确率达到99.62%。

关键词：脑电信号语音质量感知评估自然刺激

基于差分融合长短期记忆神经网络数控机床热误差建模

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机械工程学报 2024年第7期60卷 249-257页

作者：刘占广张云刘晴雨清华大学机械工程系北京100084

数控机床的热效应是制约机床加工精度的主要因素,为了进一步提高机床热误差预测的精度,针对热误差表征参数温升和位移的相对量特性,引入差分预测,综合直接预测和差分预测的优点,提出一种基于差分融合长短期记忆神经网络的数控机床热误... 详细信息

数控机床的热效应是制约机床加工精度的主要因素,为了进一步提高机床热误差预测的精度,针对热误差表征参数温升和位移的相对量特性,引入差分预测,综合直接预测和差分预测的优点,提出一种基于差分融合长短期记忆神经网络的数控机床热误差预测模型。以某型号卧式外圆磨床为实验对象,按照不同电机频率设计四组实验,连续采集温度和刀具(砂轮)轴向伸长量数据,基于随机森林和特征交叉递归移除方法确定四个温度敏感点,随机选定训练集与测试集进行训练和预测,通过与现有普遍使用的人工神经网络方法对比验证,提出的热误差模型能够在数据趋势性和波动性间取得较好平衡,且预测结果有更高的精度和更好的鲁棒性,印证了引入差分预测的合理性,对于实际数控机床热误差预测补偿具有一定的参考意义。

关键词：热误差预测相对量差分融合长短期记忆神经网络

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基于高斯混合模型的海面舰船目标检测

舰船科学技术 2024年第1期46卷 148-151页

作者：向文豪清华大学电子工程系北京100084

在复杂的海面环境中,因不规律变换的海面浪花、岸边岛屿以及舰船阴影等因素影响,使海面舰船目标检测成为一个难点,为此,提出基于高斯混合模型的海面舰船目标检测方法。结合多尺度中值滤波和Canny边缘检测处理采集海面舰船图像并获取边... 详细信息

在复杂的海面环境中,因不规律变换的海面浪花、岸边岛屿以及舰船阴影等因素影响,使海面舰船目标检测成为一个难点,为此,提出基于高斯混合模型的海面舰船目标检测方法。结合多尺度中值滤波和Canny边缘检测处理采集海面舰船图像并获取边缘图像,采用霍夫变换从边缘图像中提取候选直线,并综合长度特征与颜色特征,从候选直线里精确提取海天线,完成舰船图像背景补偿。以背景补偿后图像为基础,建立高斯混合模型,通过模型初始化、修正以及背景衡量和前景划分等步骤检测舰船目标,并结合霍特林正交变换抑制舰船目标阴影,完成图像后处理。实验结果说明,中值滤波的尺度为2时图像清晰度最好。该方法可有效提取海天线,完成舰船图像背景补偿,精准检测海面舰船目标,结合阴影抑制能提高舰船目标检测精度,满足海面舰船目标检测的需要。

关键词：高斯混合模型多尺度中值滤波 Canny边缘检测霍夫变换霍特林变换阴影抑制

基于全局特征融合的SAR图像旋转舰船目标检测算法

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系统工程与电子技术 2024年

作者：薛峰涛孙天宇杨益民杨健清华大学电子工程系北京遥感设备研究所

针对常规模型在合成孔径雷达(synthetic aperture radar， SAR)图像中对近岸旋转舰船目标检测效果不佳的问题，提出一种基于全局特征融合的SAR图像旋转舰船目标检测方法。首先通过全局注意力特征金字塔网络融合不同层级特征，缩短了底... 详细信息

针对常规模型在合成孔径雷达(synthetic aperture radar， SAR)图像中对近岸旋转舰船目标检测效果不佳的问题，提出一种基于全局特征融合的SAR图像旋转舰船目标检测方法。首先通过全局注意力特征金字塔网络融合不同层级特征，缩短了底层特征向顶层特征的传递路径；其次，在图像块融合阶段加入位置编码以减少降采样导致的定位信息损失；最后，采用旋转特征对齐网络生成高质量的锚点和旋转对齐特征，用于分类和坐标回归。该方法在RSDD-SAR数据集上旋转交并比为0.5时的平均检测精度达到了0.8948，对近岸和离岸舰船都有着较好的检测性能。

关键词：合成孔径雷达舰船检测旋转检测神经网络特征融合