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基于温度迭代校正自吸收效应的激光诱导击穿光谱定量分析方法

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物理学报 2024年第5期73卷 139-146页

作者：侯佳佳张大成冯中琦朱江峰西安电子科技大学光电工程学院西安710071

激光诱导击穿光谱(laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)是一种理想的实时在线检测合金中微量元素的方法.然而在激光诱导击穿产生的高密度等离子体中,自吸收通常是一种不期望出现的效应,它降低了谱线的真实强度,使谱线强度随目... 详细信息

激光诱导击穿光谱(laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)是一种理想的实时在线检测合金中微量元素的方法.然而在激光诱导击穿产生的高密度等离子体中,自吸收通常是一种不期望出现的效应,它降低了谱线的真实强度,使谱线强度随目标物质含量增长呈非线性,从而严重影响对目标中元素含量测量的准确性.本文提出了一种基于温度迭代校正自吸收效应的方法,借助等离子体热平衡辐射模型,对等离子体电子温度(T)和辐射粒子数密度乘以吸收路径长度(Nl)这两个参数进行迭代计算和校正,消除自吸收对谱线强度的影响,最终提高定量分析的准确性.对合金钢样品中Mn元素的实验测量结果表明,该方法有效地提高了Boltzmann平面图的线性度及元素含量的测量精度.该方法模型简单,计算效率高,且与Stark展宽系数的可用性和准确性无关,可以直接获得辐射粒子数密度和吸收路径长度参数,因此在提高LIBS定量分析能力的同时,还可以实现对等离子体状态的诊断.

关键词：激光诱导击穿光谱自吸收温度迭代校正定量分析

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MXenes等离激元诱导热载流子产生与输运温度依变性

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物理学报 2024年第11期73卷 313-324页

作者：见超超马向超赵子涵张建奇西安电子科技大学光电工程学院西安710071

MXenes可以实现大规模合成且具有诸多优异光电特性,被用于构建各种结构和功能独特的热载流子光电探测器件.然而,变温环境条件下MXenes并不稳定,一方面环境温度升高会加速材料氧化降解,另一方面温度变化可能影响光电器件的寿命和性能稳定... 详细信息

MXenes可以实现大规模合成且具有诸多优异光电特性,被用于构建各种结构和功能独特的热载流子光电探测器件.然而,变温环境条件下MXenes并不稳定,一方面环境温度升高会加速材料氧化降解,另一方面温度变化可能影响光电器件的寿命和性能稳定性,目前MXenes温度不稳定性受到越来越多关注.鉴于实验研究变温条件下MXenes热载流子性质的局限,本文基于多体微扰理论和量子力学理论,研究环境温度对电子态分布和散射效应的影响.从表面等离激元非辐射衰减角度出发,采用第一性原理计算量化热载流子的产生效率、能量分布和输运,系统研究了MXenes表面等离激元诱导热载流子的环境温度依变特性.结果表明,MXenes中带间跃迁和声子协助电子跃迁共同高效率产生了高能热空穴主导的热载流子,且表现出与硼烯媲美的长寿命和输运距离.环境温度升高显著提高了红外波段的热载流子产生效率,同时可见光波段的热空穴表现出优异环境温度稳定性.此外,环境温度升高降低了热载流子的寿命和输运距离,主要源于增强的电子与光学声子散射效应.

关键词： MXenes 热载流子温度特性介电函数

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深度语句级实体关系抽取综述

西安电子科技大学学报 2024年

作者：赵从健焦一源李雁妮西安电子科技大学计算机科学与技术学院

语句级实体关系抽取（以下简称实体关系抽取）意指从给定的一条语句中抽取其中一对实体之间的语义关系，它是人工智能中知识图谱构建、自然语言处理、智能问答、Web搜索等应用的重要基础，是当前人工智能中最前沿的基础研究难题。随着... 详细信息

语句级实体关系抽取（以下简称实体关系抽取）意指从给定的一条语句中抽取其中一对实体之间的语义关系，它是人工智能中知识图谱构建、自然语言处理、智能问答、Web搜索等应用的重要基础，是当前人工智能中最前沿的基础研究难题。随着深度神经网络在多个领域的成功应用，现已出现了多种基于深度神经网络模型的实体关系抽取算法。近几年来，随着持续地处理与理解文本信息的需求，开始出现了一些实体关系抽取与持续学习相结合的深度持续实体关系抽取算法，该类算法可以使模型在不遗忘已学习的旧任务知识的同时，可持续高效地进行序列性的多个任务的实体关系抽取。文中将对现有典型的深度实体关系抽取和持续实体关系抽取方法，从其深度网络模型、算法框架、性能特征等方面进行深入分析综述，并指出其研究发展趋势，以为实体关系抽取的深入研究起到抛砖引玉的作用。

关键词：深度学习自然语言处理实体关系抽取持续学习持续实体关系抽取

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约束分级的飞行器任务指令序列编排方法

航空学报 2024年

作者：王路桥王璐庄慧盈吴磊李青山田恒宇西安电子科技大学计算机科学与技术学院

针对飞行器任务指令序列生成和优化问题，提出一种约束分级的任务指令序列处理框架，并进一步设计融合拓扑优化和优先级编码遗传的序列编排方法。首先，将指令及其约束建模成有向图，通过引入虚拟节点替代图中的强连通分量，实现去环效... 详细信息

针对飞行器任务指令序列生成和优化问题，提出一种约束分级的任务指令序列处理框架，并进一步设计融合拓扑优化和优先级编码遗传的序列编排方法。首先，将指令及其约束建模成有向图，通过引入虚拟节点替代图中的强连通分量，实现去环效果。然后，针对生成的有向无环图，通过拓扑优化构建指令序列的基本初始框架。对于抽取的强连通分量，对其节点的优先级进行编码，并在遗传过程中将其作为交叉对象的基因索引，不断迭代生成优化的指令序列片段。最后，将片段集成到初始框架中，实现任务指令序列的生成和优化。仿真结果显示，在不同规模和复杂度的指令集合场景中，相较于其它方法，本文所提方法能够显著降低指令序列的生成时间，并压缩指令序列的长度。

关键词：序列生成指令编排遗传算法任务规划指令上注

MagDet:基于地磁的无人机GPS欺骗检测方法

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计算机学报 2024年第4期47卷 877-891页

作者：魏晓敏李兴华孙聪张海宾马建峰西安电子科技大学网络与信息安全学院

GPS是目前最为广泛使用的基于卫星的导航和定位系统,对于无人机而言,它是一个不可或缺的组成部分,提供了关键的精确位置数据,对导航和任务的成功至关重要.然而,GPS欺骗攻击已经逐渐演变成对GPS依赖系统不断增加的威胁.目前,针对无人机的... 详细信息

GPS是目前最为广泛使用的基于卫星的导航和定位系统,对于无人机而言,它是一个不可或缺的组成部分,提供了关键的精确位置数据,对导航和任务的成功至关重要.然而,GPS欺骗攻击已经逐渐演变成对GPS依赖系统不断增加的威胁.目前,针对无人机的GPS欺骗检测方法大多基于仿真数据提出、依赖于多个无人机或者需要专用设备(例如,软件定义无线电平台和高清摄像头).本文提出一种新颖的基于地磁场的无人机GPS欺骗检测方法——Mag Det(Magnetic field-based Detection method),其基本思想是利用地球内部和周围金属建筑材料不均匀性引起的地磁场异常,通过真实飞行收集位置和磁场强度数据,包括正常和被攻击场景.应用各种机器学习算法来训练这些数据以选择最佳分类器,该分类器可以轻松部署在常见机载计算机中.该方法的检测率超过99.5%,平均错误率(Equal Error Rate,EER)为0.51%,优于现有检测方法.此外,评估了各种因素对Mag Det的影响,以证明其鲁棒性.即使在未访问过的地点(距离6 km),准确率也高于95%,EER为0.49%.

关键词： GPS欺骗检测地磁无人机 GPS欺骗攻击机器学习

动平台分布式雷达系统动目标低比特数据检测算法

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雷达学报（中英文） 2024年第3期13卷 584-600页

作者：杨诗兴张国鑫梁雲飞易伟孔令讲电子科技大学信息与通信工程学院成都611731

动平台分布式雷达系统可有效提升系统的生存能力和探测性能,但运动平台之间通常采用无线传输方式,难以配备大通信带宽以传输完整的信号数据,给雷达系统的高性能检测带来极大挑战。由于低比特量化技术可显著降低分布式系统的通信传输代... 详细信息

动平台分布式雷达系统可有效提升系统的生存能力和探测性能,但运动平台之间通常采用无线传输方式,难以配备大通信带宽以传输完整的信号数据,给雷达系统的高性能检测带来极大挑战。由于低比特量化技术可显著降低分布式系统的通信传输代价和计算资源消耗,该文针对低信噪比弱信号环境下提出了动平台分布式雷达系统的低比特量化运动目标检测算法。首先,根据系统资源将各节点的多脉冲观测数据选择对应位数的低比特量化器进行量化,推导了关于量化器和多个目标状态的似然函数。其次,证明了低比特量化数据对应似然函数关于未知目标反射系数的凸性,并基于该特性设计了多普勒频移和反射系数的联合估计器。然后,针对探测区域中存在的多个状态未知目标设计了多目标检测器,推导了其恒虚警率门限。最后,通过推导系统的渐近性能设计了最优低比特量化器,在保证系统鲁棒性的同时有效提升了系统的检测性能。仿真实验分析了所提算法的检测与估计性能,结果证明了所提算法在低信噪比弱信号环境下的有效性,同时表明低比特量化数据可在仅占用低于20%通信带宽的基础上实现接近高精度(16比特量化)数据对应的检测和估计性能,且2比特量化策略可作为检测性能和雷达系统资源消耗的折中选择。

关键词：分布式雷达系统运动平台目标检测低比特量化最优量化器

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基于广义重心坐标的多边形域Coons面片

浙江大学学报（工学版） 2024年第2期58卷 288-293页

作者：罗川疆李亚娟邓重阳杭州电子科技大学理学院浙江杭州310018

为了提高曲面“补洞”效率,提出多边形域Coons面片,继承了构造双线性Coons面片的布尔和方法,是双线性Coons曲面在凸多边形域上的直接推广.利用双线性坐标改写双线性Coons面片,将参数域推广到凸多边形域,用凸多边形域上的广义重心坐标代... 详细信息

为了提高曲面“补洞”效率,提出多边形域Coons面片,继承了构造双线性Coons面片的布尔和方法,是双线性Coons曲面在凸多边形域上的直接推广.利用双线性坐标改写双线性Coons面片,将参数域推广到凸多边形域,用凸多边形域上的广义重心坐标代替矩形域上的双线性坐标,构造多边形域Coons面片.理论推导和数值算例表明,所提的多边形域Coons面片具有边界插值性,构造简单,计算高效,能够部分解决“补洞”问题.

关键词： Coons面片广义重心坐标多边形域补洞

面向SAR目标识别深度网络可理解的类激活映射方法

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雷达学报（中英文） 2024年第2期13卷 428-442页

作者：崔宗勇杨致远蒋阳曹宗杰杨建宇电子科技大学信息与通信工程学院成都611731

随着深度学习方法在合成孔径雷达(SAR)图像解译领域的广泛应用,SAR目标识别深度网络可理解性问题逐渐受到学者的关注。类激活映射(CAM)作为常用的可理解性算法,能够通过热力图的方式,直观展示对识别任务起作用的显著性区域。然而作为一... 详细信息

随着深度学习方法在合成孔径雷达(SAR)图像解译领域的广泛应用,SAR目标识别深度网络可理解性问题逐渐受到学者的关注。类激活映射(CAM)作为常用的可理解性算法,能够通过热力图的方式,直观展示对识别任务起作用的显著性区域。然而作为一种事后解释的方法,其只能静态展示当次识别过程中的显著性区域,无法动态展示当输入发生变化时显著性区域的变化规律。该文将扰动的思想引入类激活映射,提出了一种基于SAR背景杂波特性类激活映射方法(SCC-CAM),通过对输入图像引入同分布的全局扰动,逐步向SAR识别深度网络施加干扰,使得网络判决发生翻转,并在此刻计算网络神经元输出激活值的变化程度。该方法既能解决添加扰动可能带来的扰动传染问题,又能够动态观察和度量目标识别网络在识别过程中显著性区域的变化规律,从而增强深度网络的可理解性。在MSTAR数据集和OpenSARShip-1.0数据集上的试验表明,该文提出的算法具有更加精确的定位显著性区域的能力,相比于传统方法,在平均置信度下降率、置信度上升比例、信息量等评估指标上,所提算法具有更强的可理解性,能够作为通用的增强网络可理解性的方法。

关键词： SAR目标识别网络可理解性 SAR杂波特性类激活映射面积约束置信度下降率

多模可信交互:从多模态信息融合到人-机器人-数字人三位一体式交互模型

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中国科学：信息科学 2024年第4期54卷 872-892页

作者：王国庆裴云强杨阳徐行汪政申恒涛电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731 鹏程实验室深圳518055

信任在人-机器人-数字人协作中扮演着关键角色,因为它不仅影响了人-机器人-数字人的效率,同时也存在风险和益处.然而,当前的人-机器人-数字人信任研究存在"失衡"现象,即大部分研究集中于"以人为中心"的信任关系而忽略了智能体(机器人和... 详细信息

信任在人-机器人-数字人协作中扮演着关键角色,因为它不仅影响了人-机器人-数字人的效率,同时也存在风险和益处.然而,当前的人-机器人-数字人信任研究存在"失衡"现象,即大部分研究集中于"以人为中心"的信任关系而忽略了智能体(机器人和数字人)对人的信任.为了填补人-机器人-数字人信任研究领域的这一空白,在使用多模态信号来建立人-机器人-数字人交互中的适度单向信任基础上,构建跨虚实世界的"三位一体"经历交融共享生态.本文旨在探讨多模态线索和增强现实在建立人-机器人-数字人之间可信关系方面的现有研究、可行性和未来发展方向.最后,本文展望了该模式在社会组织形态及社会事件态势感知和管控中的应用前景,并指出了未来需要解决的问题.本文的研究有助于理解多模态线索和增强现实在人-机器人-数字人交互中的作用,并为"三位一体"趋势的实现提供思路和解决方案.

关键词：增强现实多模态交互人-机器人-数字人交互信任