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基于CNFET电路段内关键门的全局布局算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第3期36卷 464-472页

作者：田康林赵康北京邮电大学理学院北京100876 北京邮电大学集成电路学院北京100876

针对传统硅基电路布局算法在碳纳米管(CNT)密度变化的碳纳米管场效应晶体管(CNFET)电路上表现出时序良率不高的问题,提出一种基于段内关键门的全局布局算法.首先自底向上逐级分析电路各个层级,依次建立门延迟、门树延迟模型,在此基础上... 详细信息

针对传统硅基电路布局算法在碳纳米管(CNT)密度变化的碳纳米管场效应晶体管(CNFET)电路上表现出时序良率不高的问题,提出一种基于段内关键门的全局布局算法.首先自底向上逐级分析电路各个层级,依次建立门延迟、门树延迟模型,在此基础上结合CNFET电路相关矩阵建立包含延迟均值和方差的段统计延迟模型;然后通过理论分析确定时序良率与段的统计延迟之间的相关关系;最后利用CNFET电路不对称空间相关性,使用网格搜索策略不断迭代调整段内关键门位置,以降低段延迟.在OpenCores中4个测试电路上的实验结果表明,所提算法平均提高了20%的电路时序良率,在执行时间上比CNT密度变化感知的基准方法降低25%,揭示了其在高时序良率要求的大规模电路中应用的潜力.

关键词：碳纳米管碳纳米管场效应晶体管不对称空间相关性全局布局算法

拓扑层结构中的光学双稳态及其在光神经网络中的应用

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物理学报 2024年第16期73卷 110-117页

作者：李昀衡喻可朱天宇于桐单思超谷亚舟李志曈北京邮电大学信息光子学与光通信国家重点实验室北京100876 北京邮电大学未来学院北京100876 北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876 北京邮电大学理学院北京100876

具有光学双稳态的非线性微纳光学器件在光集成电路和光神经网络中有着重要的应用.然而,传统光学双稳态特性会受到内部系统无序和外部系统扰动的影响,不利于应用.本文利用SiO_(2)和TiO_(2)的拓扑多层薄膜结构,在拓扑模式电场强度最大的... 详细信息

具有光学双稳态的非线性微纳光学器件在光集成电路和光神经网络中有着重要的应用.然而,传统光学双稳态特性会受到内部系统无序和外部系统扰动的影响,不利于应用.本文利用SiO_(2)和TiO_(2)的拓扑多层薄膜结构,在拓扑模式电场强度最大的区域引入非线性介电常数,探究拓扑模式的光学双稳态特性,并分析了双稳态特性在层厚度变化和折射率变化下的鲁棒性.最后,本文将双稳态特性作为非线性激活函数应用到了光神经网络计算中,相比于传统的非线性激活函数ReLu和Sigmoid,双稳态非线性激活函数展示出了更好的图像识别精度.本文结果对研发下一代鲁棒性强的光神经网络有着重要研究意义.

关键词：光学双稳态拓扑层结构鲁棒性

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面向多智能消防机器人的编队避障控制方法

机器人 2024年第1期46卷 81-93页

作者：黎星华刘晓平王刚吴少波李文俊北京邮电大学现代邮政学院北京100876

为了提高多智能消防机器人系统在复杂火场环境下协同运动的安全性和及时性,提出一种基于动态权重的虚拟领航―领航―跟随法与改进人工势场法相结合的编队避障控制方法。首先,设计一种圆周运动控制律与方位角定位控制律相耦合的协同编队... 详细信息

为了提高多智能消防机器人系统在复杂火场环境下协同运动的安全性和及时性,提出一种基于动态权重的虚拟领航―领航―跟随法与改进人工势场法相结合的编队避障控制方法。首先,设计一种圆周运动控制律与方位角定位控制律相耦合的协同编队控制器,使各机器人收敛到以虚拟领航机器人为原点形成的圆上的期望位置。然后,对传统人工势场法进行改进,利用一种对数障碍函数建立道路两侧的危险膨胀区域来保障编队行驶在安全区域内,接着通过调整障碍物和道路边界共同作用在机器人上的合斥力方向,使得合斥力方向变为与目标作用的引力方向垂直且远离障碍物的方向,以解决局部极小值和目标不可达的问题。最后,引入动态权重因子对编队控制器和避障控制器进行自适应比值调整。为验证本文控制器的有效性,与传统人工势场法、固定权重的改进人工势场法进行仿真实验对比,结果表明所设计的控制器在收敛速度、跟踪误差和避障效果方面都表现更优。为进一步验证本文控制器的实用性,采用3台智能消防机器人进行物理实验,实验结果表明本文控制器既可以将编队限制在道路可行驶区域内,又可以较好地完成编队避障。

关键词：多智能消防机器人编队控制避障控制虚拟领航―领航―跟随法改进人工势场法

基于注意力增强元学习网络的个性化联邦学习方法

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计算机研究与发展 2024年第1期61卷 196-208页

作者：高雨佳王鹏飞刘亮马华东北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学人工智能学院北京100876

联邦学习作为一种分布式机器学习框架,客户端可以在不向服务器传输数据的情况下进行全局模型训练,解决了数据分散和数据隐私的问题.联邦学习可以在具有相似数据特征和分布的客户端上很好地工作.但是在很多场景中,客户端数据在分布、数... 详细信息

联邦学习作为一种分布式机器学习框架,客户端可以在不向服务器传输数据的情况下进行全局模型训练,解决了数据分散和数据隐私的问题.联邦学习可以在具有相似数据特征和分布的客户端上很好地工作.但是在很多场景中,客户端数据在分布、数量和概念上的不同,造成了全局模型训练困难.为此,个性化联邦学习作为一种新的联邦学习范式被提出,它旨在通过客户端与服务器的协作来保证客户端个性化模型的有效性.直观来讲,为具有相似数据特征和分布的客户端提供更紧密的协作关系可以有利于个性化模型的构建.然而,由于客户端数据的不可见性,如何细粒度地提取客户端特征,并定义它们之间的协作关系是一个挑战.设计了一个注意力增强元学习网络(attention-enhanced meta-learning network,AMN)来解决这个问题.AMN可以利用客户基础模型参数作为输入特征,训练元学习网络为每个客户端提供一个额外的元模型,自动分析客户特征相似性.基于双层网络设计,有效地实现客户端个性与共性的权衡,提供了包含有益客户信息的融合模型.考虑到训练过程中需要同时训练元学习网络和客户本地基础网络,设计了一种交替训练策略,以端到端的方式进行训练.为了证明该方法的有效性,在2个基准数据集和8种基准方法上进行了大量实验,相较于现有表现最优的个性化联邦学习方法,该方法在2个数据集中平均分别提升了3.39%和2.45%的模型性能.

关键词：联邦学习注意力机制深度学习元学习分布式机器学习

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基于触觉阵列感知的机器人稳定抓取判别方法

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第5期52卷 136-143页

作者：李彤阎宇航安静陈钢北京邮电大学现代邮政学院(自动化学院) 北京100876

针对传统的单点压力传感器获取的接触力无法完备反映机器人的抓取接触状态,难以实现准确的机器人抓取状态判别的问题,基于触觉阵列传感器的多点感知特性,提出一种高效高准确率的机器人稳定抓取判别方法.首先,采集机器人抓取属性各异物... 详细信息

针对传统的单点压力传感器获取的接触力无法完备反映机器人的抓取接触状态,难以实现准确的机器人抓取状态判别的问题,基于触觉阵列传感器的多点感知特性,提出一种高效高准确率的机器人稳定抓取判别方法.首先,采集机器人抓取属性各异物体时的接触分布力信息,建立分布力与触觉图像的映射,构建机器人抓取触觉图像数据集;基于多层感知机框架建立机器人抓取状态判别模型,实现机器人抓取状态的分类.然后,通过训练并对多层感知机在不同模型层数与节点数下的模型性能进行优选,得到抓取状态判别模型的最优参数,进而与多种基于学习的抓取判别算法进行对比.结果表明:所提出的抓取状态判别方法具有99.74%的判别准确率,平均耗时为2.3 ms,在判别精度和速度上均优于基线算法;通过实物抓取实验,该方法的判别准确率达到94%,充分证明其对数据集外物体的稳定抓取判别具有较强的鲁棒性.

关键词：机器人抓取抓取状态判别触觉阵列传感器多层感知机触觉图像

多臂空间机器人稳定抓取力分配和柔顺控制策略

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控制与决策 2024年第1期39卷 112-120页

作者：陈钢黄泽远江涛李彤游红北京邮电大学现代邮政学院(自动化学院) 北京100876

针对影响多臂抓取稳定性的接触力不平衡和接触振动问题,提出多臂空间机器人力分配和柔顺控制策略.首先,分析满足多臂稳定抓取的力学条件,基于摩擦锥约束设计抓取力安全系数,并将其引入力优化模型进行抓取力分配,实现目标物体稳定抓取条... 详细信息

针对影响多臂抓取稳定性的接触力不平衡和接触振动问题,提出多臂空间机器人力分配和柔顺控制策略.首先,分析满足多臂稳定抓取的力学条件,基于摩擦锥约束设计抓取力安全系数,并将其引入力优化模型进行抓取力分配,实现目标物体稳定抓取条件下受力最小;然后,分析抓取过渡过程的振动成因,设计基于动能消耗的末端输出力控制策略实现快速振动抑制和柔顺抓取;最后,设计机械臂末端控制律切换策略,一旦在抓取过渡过程中发生接触脱离可引导其快速返回物体表面.仿真结果表明,所提出方法提升了稳定抓取安全裕度,显著降低了机械臂末端的振动幅值、持续时间和接触力,提升了空间机器人多臂抓取目标操作的稳定性和柔顺性.

关键词：多臂空间机器人稳定抓取力分配柔顺控制振动抑制动能消耗

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一种计及风险偏好的计算卸载激励远期合同

电子与信息学报 2024年第6期46卷 2619-2626页

作者：张碧玲焦正阳刘家华郭彩丽北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876

边缘计算网络中,为了激励边缘计算节点(ECNs)参与计算卸载,以缓解计算服务供应商(SP)的计算压力,研究面向远期交易的激励机制。考虑到SP与ECNs之间的信息不对称,且ECN闲置计算资源的不确定性易导致合作风险,基于合同理论,该文提出一种... 详细信息

边缘计算网络中,为了激励边缘计算节点(ECNs)参与计算卸载,以缓解计算服务供应商(SP)的计算压力,研究面向远期交易的激励机制。考虑到SP与ECNs之间的信息不对称,且ECN闲置计算资源的不确定性易导致合作风险,基于合同理论,该文提出一种计及风险偏好的计算卸载远期合同激励机制。首先,建立节点风险偏好模型;接着,定义个人理性(IR)约束和激励相容(IC)约束,将激励问题建模为最大化SP收益的远期合同设计问题;最后,化简约束并求解最优远期合同。仿真结果验证了所设计的远期合同的可行性和合理性,并证明该合同能有效激励ECNs参与计算卸载,提升了SP的收益。

关键词：计算卸载合同理论远期合同风险偏好

软件定义卫星网络中基于业务调度的混合路由算法

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电子学报 2024年第5期52卷 1506-1515页

作者：王朝炜杜嘉楠王程王卫东北京邮电大学电子工程学院北京100876

为了解决低轨卫星网络高动态拓扑、大数据传输量、多信令开销的问题,满足全球覆盖和海量移动用户日益增长的需求,在研究不同业务性能指标体系的基础上,构建了高低轨卫星协同的软件定义卫星网络架构及虚拟拓扑模型;设计了综合考虑业务到... 详细信息

为了解决低轨卫星网络高动态拓扑、大数据传输量、多信令开销的问题,满足全球覆盖和海量移动用户日益增长的需求,在研究不同业务性能指标体系的基础上,构建了高低轨卫星协同的软件定义卫星网络架构及虚拟拓扑模型;设计了综合考虑业务到达率和等待时长的优先级赋值函数,并提出一种基于业务感知与调度的联合星间路由算法,该算法包括针对高QoS需求业务的低复杂度轨道内优先转发路由算法和针对低QoS需求业务的链路加权路由算法.仿真结果表明,所提算法在平均端到端时延、丢包率和吞吐量等方面比传统算法均有显著的改善.

关键词：软件定义网络卫星路由业务感知路由服务质量虚拟节点

基于CenterNet的多教师联合知识蒸馏

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系统工程与电子技术 2024年第4期46卷 1174-1184页

作者：刘绍华杜康佘春东杨傲北京邮电大学电子工程学院北京100080

介绍了一种基于轻量化CenterNet的多教师联合知识蒸馏方案。所提方案能有效解决模型轻量化带来的性能恶化问题,可以显著缩小教师模型和学生模型之间的性能差距。将大规模复杂模型作为教师模型,指导训练轻量化学生模型。相比于模型的传... 详细信息

介绍了一种基于轻量化CenterNet的多教师联合知识蒸馏方案。所提方案能有效解决模型轻量化带来的性能恶化问题,可以显著缩小教师模型和学生模型之间的性能差距。将大规模复杂模型作为教师模型,指导训练轻量化学生模型。相比于模型的传统训练方案,使用所提知识蒸馏训练方案可以在相同的训练轮数后使轻量化模型达到更优的检测性能。主要贡献是提出了适用于CenterNet目标检测网络的新型知识蒸馏训练方案——多教师联合知识蒸馏。在后续实验中,进一步引入了蒸馏注意力机制,从而优化了多教师联合知识蒸馏的训练效果。在VOC2007数据集(Visual Object Classes 2007 Dataset)上,以MobileNetV2轻量化网络作为主干网络为例,相较于传统的CenterNet(主干网络为ResNet50),所提方案在参数量指标上压缩了74.7%,推理速度提升了70.5%,在平均精度上只有1.99的降低,取得了更好的“性能-速度”平衡。实验证明,同样经过100轮训练,使用多教师联合知识蒸馏训练方案的轻量化模型相较于普通训练方案,平均精度提升了11.30。

关键词：轻量化知识蒸馏注意力机制联合训练