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基于改进分段CRC码校验模式的极化码EPre-Fast-SCL译码算法

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光电子·激光 2025年第1期36卷 87-92页

作者：袁建国翟少秋贺京杰张丰果重庆邮电大学通信与信息工程学院

针对极化码预快速串行抵消列表(prefast successive cancellation list, PreFast-SCL)译码算法没有设置早期停止策略导致复杂度较高的问题，提出一种改进的分段循环冗余校验(cyclic redundancy check, CRC)码校验模式，进而结合该改进... 详细信息

针对极化码预快速串行抵消列表(prefast successive cancellation list, PreFast-SCL)译码算法没有设置早期停止策略导致复杂度较高的问题，提出一种改进的分段循环冗余校验(cyclic redundancy check, CRC)码校验模式，进而结合该改进的校验模式提出一种增强的PreFast-SCL(enhanced PreFast-SCL,EPreFast-SCL)译码算法。该算法在编码时将信息序列进行分段并在每段信息序列尾部加入可以校验该段信息序列的CRC码，最后一段CRC码用来校验整个信息序列，当其中的某段信息序列未通过校验时，及时终止并剔除错误路径。仿真结果表明，所提出的EPreFast-SCL译码算法相对于循环冗余校验码辅助SCL(CRC aided SCL,CA-SCL)译码算法以及PreFast-SCL译码算法在一定程度上提升了译码性能且具有较低的译码复杂度。

关键词：极化码预快速串行抵消列表分段循环冗余校验

基于Transformer模型的时序数据预测方法综述

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计算机科学与探索 2025年第1期 45-64页

作者：孟祥福石皓源辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

时序数据预测（TSF）是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息，预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成，在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展，海量的时... 详细信息

时序数据预测（TSF）是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息，预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成，在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展，海量的时序数据难以使用传统的机器学习解决，而Transformer在自然语言处理和计算机视觉等领域的诸多任务表现优秀，学者们利用Transformer模型有效捕获长期依赖关系，使得时序数据预测任务取得了飞速发展。综述了基于Transformer模型的时序数据预测方法，按时间梳理了时序数据预测的发展进程，系统介绍了时序数据预处理过程和方法，介绍了常用的时序预测评价指标和数据集。以算法框架为研究内容系统阐述了基于Transformer的各类模型在TSF任务中的应用方法和工作原理。通过实验对比了各个模型的性能、优点和局限性，并对实验结果展开了分析与讨论。结合Transformer模型在时序数据预测任务中现有工作存在的挑战提出了该方向未来发展趋势。

关键词：深度学习时序数据预测数据预处理 Transformer模型

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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） 2025年第1期64卷 40-50页

作者：王昭诚马可清华大学电子工程系北京100084

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... 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

基于钢结构BIM模型的结构分析数据转换和软件开发

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哈尔滨工业大学学报 2025年第1期57卷 161-169页

作者：赵诗华刘栋余香林石永久清华大学土木工程系北京100084

为解决当前在钢结构建筑信息模型(building information modeling,BIM)与结构分析模型之间进行数据转换时存在的关键技术问题,本文在分析工业基础类(industry foundation classes,IFC)标准表达方法的基础上,以ABAQUS为结构分析平台,开... 详细信息

为解决当前在钢结构建筑信息模型(building information modeling,BIM)与结构分析模型之间进行数据转换时存在的关键技术问题,本文在分析工业基础类(industry foundation classes,IFC)标准表达方法的基础上,以ABAQUS为结构分析平台,开发了钢结构BIM模型数据转换算法,运用C#语言和Xbim工具包,实现了结构构件信息提取、构件空间位置调整和分析数据自动添加,并形成了相应的转换软件;通过钢框架结构实例分析验证了该软件的可靠性和准确性,并将其应用于安阳市游客集散中心的BIM模型转换和结构分析。结果表明,所开发的算法和软件解决了生成的结构分析模型节点不连接和人工添加分析数据工作量大等问题,实现了BIM中的钢结构设计模型或深化设计模型向ABAQUS结构分析模型数据的准确转换。与传统的在ABAQUS中直接建立结构分析模型相比,本文提出的方法能大大提高复杂钢结构的结构分析建模速度和效率。

关键词：钢结构建筑信息模型(BIM) IFC标准模型转换结构分析

面向DAG任务的分布式智能计算卸载和服务缓存联合优化

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中山大学学报（自然科学版）（中英文） 2025年第1期64卷 71-82页

作者：李云南子煜姚枝秀夏士超鲜永菊重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学软件工程学院重庆400065

建立了一种有向无环图(DAG,directed acyclic graph)任务卸载和资源优化问题,旨在应用最大可容忍时延等约束实现系统能耗最小化。考虑到网络中计算请求高度动态、完整的系统状态信息难以获取等因素,最后使用多智能体深度确定性策略梯度(... 详细信息

建立了一种有向无环图(DAG,directed acyclic graph)任务卸载和资源优化问题,旨在应用最大可容忍时延等约束实现系统能耗最小化。考虑到网络中计算请求高度动态、完整的系统状态信息难以获取等因素,最后使用多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG,multi-agent deep deterministic policy gradient)算法来探寻最优的策略。相比于现有的任务卸载算法,MADDPG算法能够降低14.2%至40.8%的系统平均能耗,并且本地缓存命中率提高3.7%至4.1%。

关键词：移动边缘计算多智能体深度强化学习计算卸载资源分配服务缓存

智慧医疗情境下四方主体隐私行为的交互机理及演化趋势研究

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现代情报 2025年第1期45卷 135-149页

作者：朱光吴晗逸刘雯南京信息工程大学风险治理与应急决策研究院江苏南京210044 南京信息工程大学管理工程学院江苏南京210044

[目的/意义]本文针对智慧医疗情境下隐私行为研究在博弈主体、模型参数等方面的不足,探寻患者、医疗机构、智慧医疗平台和政府四方主体之间的隐私行为交互机理与演化趋势。[方法/过程]基于演化博弈理论,构建患者、医疗机构、智慧医疗平... 详细信息

[目的/意义]本文针对智慧医疗情境下隐私行为研究在博弈主体、模型参数等方面的不足,探寻患者、医疗机构、智慧医疗平台和政府四方主体之间的隐私行为交互机理与演化趋势。[方法/过程]基于演化博弈理论,构建患者、医疗机构、智慧医疗平台和政府四方博弈模型。根据不同参数调节下各方行为策略的收益、成本、损失等计算收益矩阵,求解主体的演化稳定策略,并考虑不同因素对主体行为策略及系统稳定状态的影响。[结果/结论]患者的隐私披露行为与披露隐私后获得的服务收益密切相关,医疗机构的隐私保护投入成本和隐私泄露概率对其隐私保护行为有显著影响,智慧医疗平台的政府奖惩、罚款收益和投入成本是影响其严格管理行为的关键因素,政府的监管行为与奖惩机制等因素密切相关。通过应用本文模型和方法,可以动态调整隐私保护机制,明确各方职责,推动智慧医疗可持续健康发展。

关键词：智慧医疗演化博弈隐私行为患者医疗机构智慧医疗平台政府

基于自参考干涉法的轨道角动量自由空间光通信相位补偿研究

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光电子·激光 2025年第1期36卷 77-86页

作者：袁志宇杨国伟吕吉航毕美华周雪芳胡淼杭州电子科技大学通信工程学院

轨道角动量(orbital angular momentum, OAM)光束作为载波的自由空间光(free space optical, FSO)通信系统极易受到大气湍流影响而导致通信质量下降。本文提出一种基于自参考干涉(self-referenced interference, SRI)法的相位补偿方案... 详细信息

轨道角动量(orbital angular momentum, OAM)光束作为载波的自由空间光(free space optical, FSO)通信系统极易受到大气湍流影响而导致通信质量下降。本文提出一种基于自参考干涉(self-referenced interference, SRI)法的相位补偿方案，并分析了针孔孔径和干涉强度比对其补偿性能的影响。通过仿真对比经典迭代算法，结果表明，本文方案在极大提升计算效率的同时，中低强度湍流下保持了较好的补偿效果，强湍流下补偿效果稍有减弱。

关键词：轨道角动量(OAM) 自由空间光(FSO)通信大气湍流自参考干涉(SRI)法相位补偿

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深度学习在心力衰竭检测中的应用综述

计算机科学与探索 2025年第1期 65-78页

作者：王永威魏德健曹慧姜良山东中医药大学智能与信息工程学院

随着生物医学技术的发展，利用生物信号进行心力衰竭的早期诊断已成为提高患者生存率和降低治疗成本的关键策略。在此背景下，深度学习技术的迅猛发展为心力衰竭检测开辟了新路径。系统地综述了深度学习在心力衰竭检测中的最新进展和应... 详细信息

随着生物医学技术的发展，利用生物信号进行心力衰竭的早期诊断已成为提高患者生存率和降低治疗成本的关键策略。在此背景下，深度学习技术的迅猛发展为心力衰竭检测开辟了新路径。系统地综述了深度学习在心力衰竭检测中的最新进展和应用。概述了心力衰竭检测涉及的主要生物医学信号和公开数据集。详细分析了深度学习在心力衰竭诊断领域的应用及其发展，特别是对卷积神经网络和长短期记忆网络处理心电图、心率变异性、心音等关键生物医学信号的能力进行了深入分析，总结了这些技术的优势、局限性，并对各类模型性能进行了比较。探讨了通过融合多种人工智能技术所构建的混合模型在提升检测精度和模型泛化能力方面的潜力，以及如何利用模型的可解释性来增加检测过程的透明度，提升医生的信任度。最后总结了当前研究存在的不足，并对未来研究方向提出展望，强调了跨学科合作在推动心力衰竭检测技术进步中的重要性。

关键词：心力衰竭生物医学信号深度学习卷积神经网络循环神经网络混合模型

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基于感知先验与分量增强的高动态成像方法

光电子·激光 2025年第1期36卷 36-45页

作者：王伟张思远刘晓芮辽宁工程技术大学基础教学部辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

高动态范围成像方法大多存在融合图像亮度不均衡、纹理丢失以及色彩失真等问题。针对此问题，提出了一种基于感知先验(perceptual priori, PP)与分量增强的高动态成像方法。根据感知先验对多曝光图像分别进行图像增强，保留更多的纹理... 详细信息

高动态范围成像方法大多存在融合图像亮度不均衡、纹理丢失以及色彩失真等问题。针对此问题，提出了一种基于感知先验(perceptual priori, PP)与分量增强的高动态成像方法。根据感知先验对多曝光图像分别进行图像增强，保留更多的纹理信息以及色彩真实感；引入注意力门控机制和特征提取(feature extraction, FE)操作对亮度分量进行增强；通过联合编码器-解码器网络对色度分量进行增强。对增强后的亮度分量和色度分量进行融合得到最终的融合图像。实验数据选用包含多种复杂场景的多曝光图像序列，结果表明，本文方法的视觉信息保真度达到了0.826 8,多曝光融合(multi-exposure fusion, MEF)结构相似度达到了0.947 6。本文方法相较于其他方法得到的融合图像，细节更加清晰、图像信息丰富、更符合人眼的视觉感知，融合效果更好。

关键词：高动态成像多曝光图像融合感知先验(PP) 分量增强