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一种基于柔性形变天线的极化波束在线重构技术

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2533-2541页

作者：陈志坤崔津赫王伟陈智斌郭云飞杭州电子科技大学自动化学院(人工智能学院) 杭州310018 杭州电子科技大学圣光机联合学院杭州310018 钱塘科技创新中心杭州310018

针对柔性极化阵列天线因其结构实时形变而难以波束重构以及性能受损的问题,该文提出一种基于柔性形变天线的极化波束在线重构技术。首先,基于无人机机翼模型的柔性形变状态进行阵列建模,借助于模态法得到实时形变数据,在线重构天线阵列... 详细信息

针对柔性极化阵列天线因其结构实时形变而难以波束重构以及性能受损的问题,该文提出一种基于柔性形变天线的极化波束在线重构技术。首先,基于无人机机翼模型的柔性形变状态进行阵列建模,借助于模态法得到实时形变数据,在线重构天线阵列模型;其次,基于矢量阵列天线的阵元响应,构建3维空间中的柔性阵列信号模型;最后,将循环算法(CA)与2阶锥规划(SOCP)进行深度结合设计以求解最优极化波束重构的动态优化问题。仿真结果表明:在一定的形变范围内,即在环境载荷对不同弧度与角度需求下,该文所提方法能够实现在线天线阵列重构,并根据所测量应变位移数据而实现最优极化波束在线重构,方向图增益、波束宽度以及极化匹配设计均能满足工程应用要求。

关键词：柔性阵列天线极化波束形成天线阵列重构

强吸收纳米粒子团簇的光泳力悬浮及热泳力下的迁移行为

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物理学报 2024年第13期73卷 164-174页

作者：黄雪峰刘敏卢山张敏琦李盛姬罗丹杭州电子科技大学物理系杭州310018 杭州电子科技大学材料与环境工程学院杭州310018

为了探索空气中强吸收纳米粒子团簇在激光作用下的悬浮以及迁移行为,提出采用反向传输的双贝塞尔光束对纳米粒子团簇进行捕获及悬浮,而后释放团簇,观察和计算分析团簇的迁移行为.两束贝塞尔光束由锥透镜和偏振分光方式产生,进行反向水... 详细信息

为了探索空气中强吸收纳米粒子团簇在激光作用下的悬浮以及迁移行为,提出采用反向传输的双贝塞尔光束对纳米粒子团簇进行捕获及悬浮,而后释放团簇,观察和计算分析团簇的迁移行为.两束贝塞尔光束由锥透镜和偏振分光方式产生,进行反向水平布置,形成三维光阱,光阱刚度可通过调节两束贝塞尔光束的功率比进行控制.悬浮室内的粒子通过微弱气流进行流化,而后被光阱捕获和悬浮.采用高速摄像仪对团簇的悬浮及迁移过程进行记录,然后通过图像分析来获取粒子运动参数.以强吸收性超细煤粉粒子团簇为对象,首先对其进行悬浮和释放迁移的实验研究,而后对团簇所受的光泳力、重力、浮力、曳力以及热泳力进行计算和分析.实验和计算的结果表明:强吸收性纳米粒子团簇在激光作用下产生的光泳力占主导作用;团簇能够被稳定地悬浮在反向传输的双贝塞尔光束形成的三维势阱中,通过调整悬浮的位置而达到与重力、浮力、曳力等的动态平衡;利用悬浮的相对不稳定度分析评价强吸收性粒子团簇的稳定性,超细煤粉粒子团簇的最小相对不稳定度可达0.075;通过对团簇释放后的高速图像进行分析,可获得团簇的迁移运动参数,从而测量出团簇所受的热泳力;对于等效粒径为13—21μm的超细煤粉粒子团簇,其热泳力量级为10-11—10-10N,随着团簇粒径的增大,热泳力线性增大,与理论计算结果趋势一致.通过利用激光对粒子进行悬浮和释放的方式为热泳力的测量和研究提供了一种新的研究思路,也为气体介质中粒子的控制和输运展现了一种新的操控手段.

关键词：激光悬浮光泳力热泳力强吸收性纳米团簇

隐空间采样与隐蔽特征提取的CR-GAN复杂无线信道建模

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电子学报 2024年第6期52卷 1817-1823页

作者：姜斌程子巍包建荣吕鑫赵宜楠杭州电子科技大学通信工程学院浙江杭州310018 杭州电子科技大学电子信息学院浙江杭州310018

为了更准确地建模随机无线信道,提出一种自适应增强条件生成对抗网络信道建模方法.其采用扩展的生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)开展训练,以近似估计无线信道响应,模拟真实无线环境信道.为了改善GAN训练稳定性和学习... 详细信息

为了更准确地建模随机无线信道,提出一种自适应增强条件生成对抗网络信道建模方法.其采用扩展的生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)开展训练,以近似估计无线信道响应,模拟真实无线环境信道.为了改善GAN训练稳定性和学习能力,引入条件信息和梯度惩罚项,并提出一种增强条件生成对抗网络框架,用于提取信道隐蔽特征.此外,还提出隐空间采样策略,以增加随机变量与生成数据的互信息量,提高所提框架的信道建模性能.仿真表明:所提框架能很好地模拟复杂无线信道分布.在信噪比为10 dB时,与现有GAN训练方法相比,其归一化均方误差性能改善约24%.

关键词：无线通信深度学习信道建模生成对抗网络

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基于双向编码表示转换的双模态软件分类模型

浙江大学学报（工学版） 2024年第11期58卷 2239-2246页

作者：付晓峰陈威岐孙曜潘宇泽杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018 杭州电子科技大学自动化学院浙江杭州310018

针对已有方法在软件分类方面只考虑单一分类因素和精确率较低的不足,提出基于双向编码表示转换(BERT)的双模态软件分类方法.该方法遵循最新的国家标准对软件进行分类,通过集成基于代码的BERT(CodeBERT)和基于掩码语言模型的纠错BERT(Mac... 详细信息

针对已有方法在软件分类方面只考虑单一分类因素和精确率较低的不足,提出基于双向编码表示转换(BERT)的双模态软件分类方法.该方法遵循最新的国家标准对软件进行分类,通过集成基于代码的BERT(CodeBERT)和基于掩码语言模型的纠错BERT(MacBERT)双向编码的优势,其中CodeBERT用于深入分析源码内容,MacBERT处理文本描述信息如注释和文档,利用这2种双模态信息联合生成词嵌入.结合卷积神经网络(CNN)提取局部特征,通过提出的交叉自注意力机制(CSAM)融合模型结果,实现对复杂软件系统的准确分类.实验结果表明,本文方法在同时考虑文本和源码数据的情况下精确率高达93.3%,与从奥集能和gitee平台收集并处理的数据集上训练的BERT模型和CodeBERT模型相比,平均精确率提高了5.4%.这表明了双向编码和双模态分类方法在软件分类中的高效性和准确性,证明了提出方法的实用性.

关键词：软件分类双向编码表示转换(BERT) 卷积神经网络双模态交叉自注意力机制

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不对称信息下考虑风险的绿色供应链决策研究

系统工程理论与实践 2024年第5期44卷 1615-1632页

作者：蔡建湖蒋乐杨梦园马香媛杭州电子科技大学数据科学与智能决策实验中心杭州310018 杭州电子科技大学管理学院杭州310018

本文研究了需求信息不对称环境下绿色供应链成员的最优决策,重点关注以下三种情形:制造商和零售商均风险规避,仅零售商风险规避,仅制造商风险规避.讨论了风险规避系数和信息不对称对绿色供应链成员最优决策及其效用的影响,进一步在三种... 详细信息

本文研究了需求信息不对称环境下绿色供应链成员的最优决策,重点关注以下三种情形:制造商和零售商均风险规避,仅零售商风险规避,仅制造商风险规避.讨论了风险规避系数和信息不对称对绿色供应链成员最优决策及其效用的影响,进一步在三种情形下分别引入成本共担契约来优化绿色供应链性能.研究表明:风险规避系数的取值、产品绿色度及零售价格对市场需求影响的相对大小会对最优决策产生一定的影响;三种情形下信息不对称均会降低制造商的效用,但是对零售商效用产生的影响与制造商对市场需求评估值的大小有关;不管信息对称与否,制造商和零售商对三种情形的偏好序列是固定的;在满足一定条件时,三种情形下成本共担契约的引入均可以提高产品的绿色度,并实现绿色供应链性能的帕累托改进.

关键词：绿色供应链信息不对称风险规避 Stackelberg博弈

基于深度金字塔卷积神经网络的ChatGPT生成文本检测方法

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数据分析与知识发现 2024年第7期8卷 14-22页

作者：范志武姚金良杭州电子科技大学计算机学院杭州310018

【目的】为了防止ChatGPT被滥用,本文研究了一种中文情景下的ChatGPT生成文本(AI生成文本)检测方法。【方法】采用Prompt提示的方式,构建三个不同种类的中文数据集。在这三个数据集上进行模型训练和测试,并从模型类型、文本类型和文本... 详细信息

【目的】为了防止ChatGPT被滥用,本文研究了一种中文情景下的ChatGPT生成文本(AI生成文本)检测方法。【方法】采用Prompt提示的方式,构建三个不同种类的中文数据集。在这三个数据集上进行模型训练和测试,并从模型类型、文本类型和文本长度等维度,找到一种最优的AI生成文本检测方法。【结果】首先,通过多种方法对比,基于深度金字塔卷积神经网络的文本分类方法在测试集上准确率达到0.9655,优于其他方法;其次,经过测试,DPCNN模型具备良好的跨类别能力;最后,不同的文本长度对于模型的准确率具有直接影响。【局限】以Prompt提示方式生成的中文数据集具有类别上的局限性,本文只构建了三种类别的数据集,并在此数据集上进行模型训练,然而现实中的文本类型是多样的。【结论】本文提出一种中文情景下的AI生成文本检测方法,其准确率受到文本类型和文本长度的影响。

关键词： ChatGPT 文本识别 DPCNN 跨类别