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多维阵列张量模型的鲁棒波束成形方法

系统工程与电子技术 2024年第7期46卷 2175-2183页

作者：毕权杨李旦张建秋复旦大学信息科学与工程学院上海200433

传统波束成形算法在应对维数较高的多维阵列时,训练快拍数难以满足远大于信号维数这一要求,从而导致波束成形器性能急剧下降。针对这一问题,本文给出了多维阵列输出数据的张量模型,基于多维阵列子维度的可分离性,引入张量波束成形方法,... 详细信息

传统波束成形算法在应对维数较高的多维阵列时,训练快拍数难以满足远大于信号维数这一要求,从而导致波束成形器性能急剧下降。针对这一问题,本文给出了多维阵列输出数据的张量模型,基于多维阵列子维度的可分离性,引入张量波束成形方法,分析了其在训练快拍数需求上具有的优势。然后,基于张量波束成形中子维度干扰协方差矩阵的模型,通过直接估计干扰协方差矩阵实现了一种鲁棒张量波束成形方法。分析表明:该方法可更好地应对非均匀杂波环境以及相干干扰,并得到更高的输出信干噪比,以给出的二维极化敏感阵列为例,所提方法的训练快拍数需求为传统方法的1/3,相干干扰下输出信干噪比提高了约2.5 dB,仿真验证了分析的有效性。

关键词：鲁棒波束成形张量波束成形多维阵列相干干扰

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一种非平滑相干干扰鲁棒的自适应波束形成器

系统工程与电子技术 2024年第5期46卷 1467-1476页

作者：卢文龙李旦毕权杨张建秋复旦大学信息科学与工程学院上海200433

针对文献报道的鲁棒自适应波束形成(robust adaptive beamforming,RAB)算法,分析了在存在相干干扰时其性能严重下降甚至失效的原因:通过将接收信号协方差矩阵分解为阵列流形矩阵左和共轭右乘一个矩阵P的描述形式,在存在相干干扰时,P为... 详细信息

针对文献报道的鲁棒自适应波束形成(robust adaptive beamforming,RAB)算法,分析了在存在相干干扰时其性能严重下降甚至失效的原因:通过将接收信号协方差矩阵分解为阵列流形矩阵左和共轭右乘一个矩阵P的描述形式,在存在相干干扰时,P为非对角阵,其非对角元素表征了信号与干扰间的互相关,该成分造成了RAB算法的失效;另表明:快拍数有限可视为特殊的相干干扰情况。为此,提出了一种构建P为对角阵的协方差矩阵拟合方法;并据拟合的协方差矩阵,给出了对非平滑相干干扰RAB方法。仿真验证了分析的有效性,所提方法在相干干扰时仍能实现非相干干扰时的性能,且收敛速度优于报道方法。

关键词：鲁棒自适应波束形成 Capon谱相干干扰协方差矩阵拟合

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多级混合极性Reed-Muller逻辑电路功耗优化

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第4期36卷 615-624页

作者：赵子豪储飞王伦耀夏银水宁波大学信息科学与工程学院宁波315211

针对多级混合极性Reed-Muller(MPRM)电路功耗优化问题,提出一种基于列表法和onset法的多级MPRM功耗优化算法.对于电路的各个割集,结合列表法和多输入AND/XOR门低功耗分解模型,遍历所有极性下的二级MPRM最优功耗函数;然后在二级MPRM函数... 详细信息

针对多级混合极性Reed-Muller(MPRM)电路功耗优化问题,提出一种基于列表法和onset法的多级MPRM功耗优化算法.对于电路的各个割集,结合列表法和多输入AND/XOR门低功耗分解模型,遍历所有极性下的二级MPRM最优功耗函数;然后在二级MPRM函数的基础上,通过onset法得到多级MPRM函数,对其中的多输入AND/XOR门进行低功耗分解.在MCNC和EPFL测试集上的实验结果表明,与原电路相比,所提算法的平均功耗优化率达到49.90%和27.87%;与二级MPRM功耗优化算法相比,该算法的平均面积优化率为20.52%,平均功耗优化率达到21.24%.

关键词：多级混合极性Reed-Muller 功耗优化逻辑综合

基于一体化波形的W波段光子辅助通信感知系统

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光学学报 2024年第7期44卷 35-43页

作者：何汶忠刘家轩杨雄伟魏怡王凯辉周雯余建军复旦大学信息科学与工程学院上海200433

提出并演示了一个光子辅助的集成雷达和通信系统,该系统利用光子辅助拍频在W波段产生毫米波信号。通过将正交相移键控(QPSK)信号编码到线性调频连续波(LFMCW)雷达信号上,实现了传感和通信波形的集成。一体化波形可以通过去啁啾分离通信... 详细信息

提出并演示了一个光子辅助的集成雷达和通信系统,该系统利用光子辅助拍频在W波段产生毫米波信号。通过将正交相移键控(QPSK)信号编码到线性调频连续波(LFMCW)雷达信号上,实现了传感和通信波形的集成。一体化波形可以通过去啁啾分离通信信号与雷达感知信号,并通过脉冲压缩实现高分辨率感知。实验结果表明,在91 GHz频段内可实现单目标和双目标检测,感知精度约为2.0 cm。此外,成功实现了W波段下2 m、10 m和50 m传输距离的20 Gbit/s高质量无线通信。该系统还适用于各种成分的一体化波形,为高速通信和高分辨率雷达感知融合提供了有效参考。

关键词：光通信通信与雷达感知一体化系统毫米波通信脉冲压缩一体化波形

2023年度信息科学部基金项目评审工作综述

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中国科学基金 2024年第1期38卷 38-42页

作者：钟财军张丽佳何杰刘克国家自然科学基金委员会信息科学部北京100085

本文总结了2023年度国家自然科学基金委员会信息科学部评审工作情况,分析了信息科学部各类项目申请与受理情况,并提出下一年度项目评审的工作设想。

关键词：国家自然科学基金委员会信息科学项目评审申请情况资助情况

基于同态加密支持模糊查询的高效隐私信息检索协议

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华东理工大学学报(自然科学版) 2024年

作者：严字冬徐贤华东理工大学信息科学与工程学院

隐私信息检索技术可以在进行数据检索的同时保护用户查询隐私，然而现有的隐私信息检索协议仍然不够高效，且功能较为薄弱。基于同态加密和数论原理，提出了一种高效的密文匹配机制，并在此之上设计了一个支持模糊查询的无交互对称隐私... 详细信息

隐私信息检索技术可以在进行数据检索的同时保护用户查询隐私，然而现有的隐私信息检索协议仍然不够高效，且功能较为薄弱。基于同态加密和数论原理，提出了一种高效的密文匹配机制，并在此之上设计了一个支持模糊查询的无交互对称隐私数据检索协议，从效率和功能性两个角度着手，显著提升了隐私信息检索的效率，并扩展了协议的功能。在本方案中，对上万条记录进行的单次查询仅需要秒级别的延时，在服务端延时方面优于当下最高效的关键词隐私信息检索方案，并且本方案允许进行带有通配符的模糊查询以及多关键词的查询，可以在保护用户和数据隐私的同时，获得趋近于明文查询的体验。

关键词：隐私信息检索同态加密密文匹配模糊查询云服务

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平衡信息与动态更新的原型表示联邦学习

华东理工大学学报(自然科学版) 2024年

作者：徐炜钦肖婷王喆华东理工大学信息科学与工程学院

联邦学习（FL）是一种分布式机器学习方法，旨在通过训练模型而不共享客户之间的原始数据来解决隐私问题。然而，跨客户端数据的异构性会阻碍FL中的优化收敛性和泛化性能。为了解决这个问题，本文提出了平衡信息与动态更新的联邦原型学... 详细信息

联邦学习（FL）是一种分布式机器学习方法，旨在通过训练模型而不共享客户之间的原始数据来解决隐私问题。然而，跨客户端数据的异构性会阻碍FL中的优化收敛性和泛化性能。为了解决这个问题，本文提出了平衡信息与动态更新的联邦原型学习（BD-FedProto）框架，它由两个组件组成：原型调度的动态聚合和对比原型聚合。前者动态地调整局部学习和全局学习之间的比例，以平衡局部知识和全局知识的有效性。后者利用缺失的类作为负样本，利用统一的原型集群来学习未知的分布。在CIFAR-10和MNIST数据集上的实验结果表明，BDFedProto在提高FL的分类性能和稳定性方面的有效性。

关键词：联邦学习特征空间聚合原型表示对比学习数据异构

面向青花瓷碎片图像的U-Net++拼接网络

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第3期36卷 379-387页

作者：张海波寇姣姣杨兴海琳琦周明全耿国华西北大学信息科学与技术学院西安710127 北京师范大学信息科学与技术学院北京100875

针对现有图像拼接方法存在拼接处伪影以及非重叠区域内容失真,导致较低的准确性和鲁棒性的问题,提出一种基于U-Net++消除伪影的青花瓷碎片图像拼接方法.首先估计待拼接图像单应性矩阵;然后将单应性矩阵应用于结构拼接阶段,得到图像粗拼... 详细信息

针对现有图像拼接方法存在拼接处伪影以及非重叠区域内容失真,导致较低的准确性和鲁棒性的问题,提出一种基于U-Net++消除伪影的青花瓷碎片图像拼接方法.首先估计待拼接图像单应性矩阵;然后将单应性矩阵应用于结构拼接阶段,得到图像粗拼接结果;最后以图像粗拼接结果作为先验信息,在内容校正阶段改进现有的U-Net,利用U-Net++细化粗拼接结果,得到最终图像精确拼接.以青花瓷碎片图像数据集与相关经典方法进行实验的结果表明,在3个评价指标中,所提方法的峰值信噪比提高约13%,均方根误差降低约33%,均方误差降低57%左右;该方法具有较小的误差比,不仅能够提高图像拼接质量,而且表现出较好的鲁棒性.

关键词：图像拼接 U-Net++ 单应性矩阵估计内容校正青花瓷碎片

基于目标迁移和条件替代的高维多目标进化算法

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控制与决策 2024年第8期39卷 2530-2540页

作者：田瑾然刘建昌张伟刘圆超谭树彬东北大学信息科学与工程学院沈阳110819

尽管许多高维多目标进化算法已被提出,但大多仍无法有效处理具有不规则Pareto前沿的高维多目标优化问题.鉴于此,提出基于目标迁移和条件替代的高维多目标进化算法(MaOEA-OTCR),在环境选择过程中利用目标迁移策略和条件替代准则协作逐一... 详细信息

尽管许多高维多目标进化算法已被提出,但大多仍无法有效处理具有不规则Pareto前沿的高维多目标优化问题.鉴于此,提出基于目标迁移和条件替代的高维多目标进化算法(MaOEA-OTCR),在环境选择过程中利用目标迁移策略和条件替代准则协作逐一选择收敛性和多样性好的个体进入下一代.前者首先选择位于Pareto前沿边界的极值解进入下一代,以确定Pareto前沿的范围,同时选择收敛性最好的若干个体进入下一代,以加速种群收敛;然后迁移已选解集且利用迁移解集和未迁移解集的最大距离来选择收敛性和多样性好的个体进入下一代.后者利用基于角度和收敛性评估的条件取代准则来防止前者过度强调多样性.此外,提出一个多标准决策的匹配选择策略,旨在增加具有良好收敛性和多样性种群个体结合的概率,进一步提升算法的搜索效率.为了验证MaOEA-OTCR的有效性,在3个测试集上与8个先进的高维多目标进化算法进行对比实验.实验结果表明,MaOEA-OTCR在处理高维多目标优化问题时不仅能够获得较强的竞争性能,而且有能力处理具有不规则Pareto前沿的高维多目标优化问题.

关键词：高维多目标优化进化算法目标迁移条件取代