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面向工业互联网的语义编码传输方法及应用

中山大学学报（自然科学版）（中英文） 2025年第1期64卷 51-60页

作者：牛凯鲁延鹏董超北京邮电大学人工智能学院北京100876 泛网无线通信教育部重点实验室北京100876 鹏城实验室广东深圳518055

通过将语义通信技术引入工业网络,构建了一个面向工业互联网的语义编码传输系统。系统中设计了语义编解码器以提取信源中的语义信息,相对于传统通信系统,基于语义信息的通信有更高的信息压缩效率与更高的符号差错容忍能力。同时引入信... 详细信息

通过将语义通信技术引入工业网络,构建了一个面向工业互联网的语义编码传输系统。系统中设计了语义编解码器以提取信源中的语义信息,相对于传统通信系统,基于语义信息的通信有更高的信息压缩效率与更高的符号差错容忍能力。同时引入信源信道联合编解码器,以信源信道联合编码的方式将语义信息转化为信道符号传输,进一步提升系统对工业网络通信资源的利用效率。所有编解码器均构建在深度神经网络架构Transformer上,确保了编解码器对语义信息的理解能力及系统的泛化能力。在工业药品生产场景中,对该系统进行测试,结果显示:相较于传统通信方案,该语义编码传输系统在图像重建质量和传输处理速度方面均有显著提升。且系统对下游任务的性能影响极小,保证了工业生产中如缺陷检测等关键任务的准确性。

关键词：工业互联网数据压缩与传输语义通信深度学习

基于图网络与不变性特征感知的SAR图像目标识别方法

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雷达学报 2025年

作者：曹婧宜张扬尤亚楠杨威杨峰任维佳刘军北京邮电大学人工智能学院北京航空航天大学电子信息工程学院长沙天仪空间科技研究院有限公司

基于深度学习的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别技术日趋成熟。然而，受散射特性、噪声干扰等影响，同类目标的SAR成像结果存在差异。面向高精度目标识别需求，该文将目标实体、生存环境及其交互空间中不变性特征的组合抽象为目标本质特... 详细信息

基于深度学习的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别技术日趋成熟。然而，受散射特性、噪声干扰等影响，同类目标的SAR成像结果存在差异。面向高精度目标识别需求，该文将目标实体、生存环境及其交互空间中不变性特征的组合抽象为目标本质特征，提出基于图网络与不变性特征感知的SAR图像目标识别方法。该方法用双分支网络处理多视角SAR图像，通过旋转可学习单元对齐双支特征并强化旋转免疫的不变性特征。为实现多粒度本质特征提取，设计目标本体特征强化单元、环境特征采样单元、上下文自适应融合更新单元，并基于图神经网络分析其融合结果，构建本质特征拓扑，输出目标类别向量。该文使用t-SNE方法定性评估算法的类别辨识能力，基于准确率等指标定量分析关键单元及整体网络，采用类激活图可视化方法验证各阶段、各分支网络的不变性特征提取能力。本文所提方法在MSTAR车辆、SAR-ACD飞机、OpenSARShip船只数据集上的平均识别准确率分别达到了98.56%, 94.11%, 86.20%。实验结果表明，该算法具备在SAR图像目标识别任务中目标本质特征提取能力，在多类别目标识别方面展现出较高的稳健性。

关键词：合成孔径雷达(SAR) 目标识别不变性特征提取本质特征深度学习

多效蒸发海水淡化系统变量相关性分析与全周期操作优化

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化工学报 2025年

作者：袁梦星孙琳罗雄麟中国石油大学(北京)人工智能学院自动化系

多效蒸发是当前最为主要的海水淡化方法之一，其包含多个操纵变量且变量间相互耦合共同作用。在实际生产过程中，常以满足一定淡水产量要求和造水比最优为目标进行操作优化。同时随着生产运行，操作条件和要求也时常发生变化，根据工艺... 详细信息

多效蒸发是当前最为主要的海水淡化方法之一，其包含多个操纵变量且变量间相互耦合共同作用。在实际生产过程中，常以满足一定淡水产量要求和造水比最优为目标进行操作优化。同时随着生产运行，操作条件和要求也时常发生变化，根据工艺设计的操作方案在全周期运行过程中难以实现持续优化。本文首先提出一种操作变量决策策略，通过相关性及通径分析确定各操作变量与二次蒸汽产量的内在联系以及作用机制，并综合考虑系统各效间的关联性以及装置能量回收，最终确定优化决策变量。同时，考虑到稳态优化大多基于初始状态，本文兼顾全运行周期，引入滚动优化方法，以最大化全周期累积造水比为目标，提出一种全周期操作优化策略。结果表明，相比于示例仿真，全周期操作优化方法的累积造水比显著提升了12.15%。

关键词：多效蒸发耦合特性相关分析全周期累积造水比滚动优化

基于特征博弈预处理的多径抑制与高精度测角方法

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雷达学报 2025年

作者：项厚宏王永良李雨曦陈毓锋王凤玉曾小路合肥工业大学计算机与信息学院空军预警学院西安电子科技大学杭州研究院北京邮电大学人工智能学院北京理工大学信息与电子学院

米波雷达波束较宽，探测低仰角目标时多径信号严重影响直达信号的显著性，低仰角测角性能较差。针对此问题，该文提出了一种信号级特征博弈的多径抑制与高精度测角方法，构建一组直达信号提取器和直达信号特征检验器，直达信号提取器挖... 详细信息

米波雷达波束较宽，探测低仰角目标时多径信号严重影响直达信号的显著性，低仰角测角性能较差。针对此问题，该文提出了一种信号级特征博弈的多径抑制与高精度测角方法，构建一组直达信号提取器和直达信号特征检验器，直达信号提取器挖掘出多径信号湮没的直达信号，直达信号特征检验器用于鉴别、分析提取的直达信号的有效性，直达信号提取器和直达信号特征检验器相互博弈、优化，有效实现直达信号增强和多径信号抑制的效果，并利用已有的超分辨算法进行波达方向估计(DOA)估计。计算机仿真结果表明，所提算法不依赖于严格的目标角度信息，能够有效抑制多径信号，经典的超分辨算法在多种场景下的估计性能显著提升，且较已有的有监督学习模型而言，所提算法对未知的信号参数及多径分布模型具有更好的泛化性。

关键词：米波雷达多径信号直达信号提取直达信号特征鉴别角度测量

基于Transformer的状态−动作−奖赏预测表征学习

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面向超高频植入式RFID芯片的温度传感器研制

自动化学报 2025年第1期51卷 117-132页

作者：刘民颂朱圆恒赵冬斌中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京 100190 中国科学院大学人工智能学院北京 100049

为了提升具有高维动作空间的复杂连续控制任务的性能和样本效率, 提出一种基于Transformer的状态−动作−奖赏预测表征学习框架(Transformer-based state-action-reward prediction representation learning framework, TSAR). 具体来说, TSAR提出一种基于Transformer的融合状态−动作−奖赏信息的序列预测任务. 该预测任务采用随机掩码技术对序列数据进行预处理, 通过最大化掩码序列的预测状态特征与实际目标状态特征间的互信息, 同时学习状态与动作表征. 为进一步强化状态和动作表征与强化学习(Reinforcement learning, RL)策略的相关性, TSAR引入动作预测学习和奖赏预测学习作为附加的学习约束以指导状态和动作表征学习. TSAR同时将状态表征和动作表征显式地纳入到强化学习策略的优化中, 显著提高了表征对策略学习的促进作用. 实验结果表明, 在DMControl的9个具有挑战性的困难环境中, TSAR的性能和样本效率超越了现有最先进的方法.

关键词：深度强化学习表征学习自监督对比学习 Transformer

来源：博看期刊评论

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集成电路与嵌入式系统 2025年第1期25卷 47-55页

作者：王俊杰肖宛昂吴静珠北京工商大学计算机与人工智能学院北京100048 中国科学院半导体研究所人工智能与高速电路实验室北京100083 中国科学院大学集成电路学院北京100049

基于0.18μm工艺设计并实现了一款用于超高频植入式RFID芯片的温度传感器。该温度传感器将MOS管作为感温元件,采用基于亚阈值MOS管的低功耗感温核心。传感器利用PTAT和CTAT两种电压延时器构成脉宽产生电路,从而生成脉宽信号,并与时间数... 详细信息

基于0.18μm工艺设计并实现了一款用于超高频植入式RFID芯片的温度传感器。该温度传感器将MOS管作为感温元件,采用基于亚阈值MOS管的低功耗感温核心。传感器利用PTAT和CTAT两种电压延时器构成脉宽产生电路,从而生成脉宽信号,并与时间数字转换器(TDC)一起构成温度量化电路。核心电路的版图面积为298μm×261μm,测温范围为35~45℃。流片测试结果表明,三颗芯片在两点校准后的测温最大误差为±0.4℃,关键温区的最大误差为±0.2℃,实测功耗为623 nW。基于流片实测结果,发现了当前芯片的局限性,并提出了未来芯片结构的改进方向。

关键词： RFID芯片温度传感器 TDC 亚阈值

危机情境下领导路径-目标澄清行为对角色绩效的影响

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管理工程学报 2025年第1期39卷 95-109页

作者：赵晨周锦来林晨高中华北京邮电大学经济管理学院北京100876 中国社会科学院工业经济研究所北京100006

危机情境下,领导需要澄清团队目标进而提升员工角色绩效。然而,何种路径-目标澄清行为更加有效亟待明确。整合路径目标理论与变革-交易领导框架,本文探究两种竞争性路径-目标澄清行为(愿景阐释行为与积极纠偏行为)对员工角色绩效的影响... 详细信息

危机情境下,领导需要澄清团队目标进而提升员工角色绩效。然而,何种路径-目标澄清行为更加有效亟待明确。整合路径目标理论与变革-交易领导框架,本文探究两种竞争性路径-目标澄清行为(愿景阐释行为与积极纠偏行为)对员工角色绩效的影响。基于某连锁品牌员工的两阶段调查数据发现,愿景阐释行为通过提高团队目标的清晰性增强了员工角色绩效,而积极纠偏行为通过提高团队目标的清晰性对员工角色绩效的影响不显著。团队情绪(团队恐惧与团队自满)调节了路径-目标澄清行为对团队目标清晰性的影响:当团队恐惧情绪水平较高时,愿景阐释行为对团队目标清晰性的积极影响更大;而当团队自满情绪水平较高时,积极纠偏行为对团队目标清晰性的积极影响更大。团队情绪进一步调节了团队目标清晰性在路径-目标澄清行为与员工角色绩效之间的中介机制。本文剖析了团队情绪对于路径-目标澄清行为有效性的影响,对于实现危机情境下的有效领导具有指导意义。

关键词：危机情境路径-目标澄清行为团队目标清晰性角色绩效

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SWARM-LLM:基于大语言模型的无人集群任务规划系统

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计算机科学 2025年第1期52卷 72-79页

作者：李婷婷王琪王嘉康徐勇军中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100049

针对无人集群系统自主智能性不足、异构无人集群协同效率低、任务分配不均衡等问题,文中面向无人集群自主规划、高效协作、智能决策的需求,首先提出了一种新的基于大语言模型的无人集群任务规划系统框架(SWARM-LLM)。该框架利用大语言... 详细信息

针对无人集群系统自主智能性不足、异构无人集群协同效率低、任务分配不均衡等问题,文中面向无人集群自主规划、高效协作、智能决策的需求,首先提出了一种新的基于大语言模型的无人集群任务规划系统框架(SWARM-LLM)。该框架利用大语言模型将高层次的任务指令转化为具体的智能无人集群任务规划方案,通过任务分解、任务分配、任务执行等多个阶段来实现无人集群协同任务。进一步地,设计了一套适用于无人集群规划的提示工程方法-规划链(Planning Chain, PC),用来指导和优化上述各阶段的实施。最终,在无人集群仿真环境(AirSim)中构建了不同类别和复杂度的任务,并进行了评估实验。与其他基于优化算法和机器学习的算法相比,实验结果证明了SWARM-LLM框架的有效性,并在任务成功率上展现出了显著的优势,平均性能提升了47.8%。

关键词：任务规划无人集群大语言模型协同策略智能决策

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GeoPriFormer:地理先验嵌入的降水空间插值方法

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计算机工程 2025年

作者：王晓川刘青青王晨牟恒辰廖要明刘瑞军北京工商大学计算机与人工智能学院中国气象局国家气候中心北京航空航天大学软件学院

目前，关于降水空间插值的深度学习方法仅依赖站点之间的位置关系，忽略了区域内特征的有效表示以及复杂特征依赖关系，尤其是降水与高度之间的关系考虑不足。为此，提出地理先验嵌入的降水空间插值方法GeoPriFormer。该方法以Transfor... 详细信息

目前，关于降水空间插值的深度学习方法仅依赖站点之间的位置关系，忽略了区域内特征的有效表示以及复杂特征依赖关系，尤其是降水与高度之间的关系考虑不足。为此，提出地理先验嵌入的降水空间插值方法GeoPriFormer。该方法以Transformer作为主骨网络，通过引入地理先验数据来增强特征表示能力，从而提高降雨空间插值的精度和可靠性。一方面引入高程-多头注意力子模块以提高对复杂地形影响的理解和适应能力；另一方面，使用拉普拉斯方法来学习地理坐标的上下文感知向量编码，以增强模型对地点关系和区域特性的理解。最终形成一个嵌入地理先验的特征表示。在河南、京津冀和BW数据集上进行对比实验，结果表明，GeoPriFormer均优于基线模型。以京津冀数据集为例，RMSE降低1.6%，MAE降低5.1%，NSE提升1.56%，优于当前主流方法。

关键词：降水空间插值 Transformer模型地理先验高程-多头注意力子模块拉普拉斯方法