摘要 本文在综述太阳系边际探测的发展历程和现状基础上,基于太阳系边际探测的发展趋势,阐释了太阳系边际探测的4类科学目标,提出了我国太阳系边际探测的总体目标、阶段目标及近期探测任务设想,给出了应重点研究和突破的6类关键技术,为我国太阳系边际探测的论证与实施提供参考.

关键词 太阳系边际; 日球层; 恒星际; 探测器; 太阳风; 星际介质; 发展路线; Solar system boundary; heliosphere; interstellar space; spacecraft; solar wind; interstelar medium; development roadmap;

摘要 为了更有效地挖掘用户、上下文和广告之间的三维交互关系,张量分解模型开始被用于解决实时竞价广告响应预测问题.然而实时竞价广告响应预测面临严峻的数据稀疏和冷启动问题,尤其是广告转化率预测,单纯地依靠某类或某些信息很难有效地解决这些问题,只有同时综合利用各种各样的异质、异构信息才能有效地应对这些问题.本文面向张量分解模型,提出了基于异构信息融合的综合解决方案来解决数据稀疏问题.该方案针对不同信息的性能、类型、结构、存在方式和作用特点等,提出了不同的融合策略和不同的实现方法,提升了基于张量分解模型的广告响应预测方法的可靠性和准确性,有效地缓解了需求方平台进行广告响应预测时面临的严峻数据稀疏问题.在选定数据集上基于异构信息融合的模型预测性能与基准方法相比取得了显著的提升.

关键词 实时竞价广告; 广告响应预测; 张量分解; 异构信息融合; 数据稀疏; 冷启动; 预测方法; real-time bidding; response prediction; tensor decomposition; integration of heterogeneous information; data sparsity; cold start problem; prediction method;

摘要 为了提高指纹模板的安全性、不可逆性等性能,本文设计了一种基于局部细节点三维映射的指纹模板生成方法.首先对指纹图像进行预处理,提取指纹的细节点特征,并采用参数自适应的环形区域对细节点进行筛选,然后将细节点投影到直线上,并对投影后的向量集合进行量化、映射和取模运算生成固定长度的二进制比特串,最后结合用户PIN码生成指纹模板.在指纹数据库FVC2002-DB1和-DB2上的实验结果表明,该方法生成的指纹模板在认证性、可撤销性和不可逆性等主要性能上相比几种典型方法更具优势.

关键词 局部细节点; 三维映射; 参数自适应; 比特串; 指纹模板; local minutiae; three-dimensional mapping; parameter adaptive; bit-string; fingerprint template;

摘要 针对模型因素引起的预测控制性能退化问题,本文提出一种多变量半自适应预测控制系统架构.该架构将传统的控制模式改变为测试模式,变传统的设定值控制为区间控制,从而实现了测试过程中输出变量的约束满足.所提出的半自适应预测控制体系架构能够在确保生产正常进行的前提下,实现过程的开环测试,提高测试效率,并通过极大化测试信号的幅值来确保测试过程的信噪比.进一步地,将该框架从约束预测控制扩展到双层结构预测控制,引入平衡系数实现经济效益与测试之间的平衡.本文提及的测试方法是一种在线开环测试,避免了闭环测试过程中测试输入信号与不可测噪声的相关性问题.仿真实例验证了该方法的有效性.

关键词 自适应控制; 模型预测控制; 系统辨识; 参数估计; 区间控制; adaptive control; model predictive control; system identification; parameter estimation; zone control;

摘要 高分四号(GF-4)卫星是中国首颗地球同步轨道高分辨率光学遥感卫星.由于地球同步轨道的高度是典型太阳同步轨道的70倍左右,因此,地球同步轨道光学遥感卫星对于星上微振动环境提出了更高的要求,对微振动幅值的要求相比于低轨卫星要小近两个数量级.本文在对动量轮、制冷机等典型星上扰振源特性进行研究的基础上,针对地球同步轨道可见红外一体化光学遥感卫星,建立了光机结构与微振动的耦合集成仿真模型;提出了基于结构优化以及减振和隔振相结合的微振动抑制方法,在国内首次实现了地球同步轨道高分辨率光学遥感器在轨微振动的有效抑制,为GF-4光学遥感卫星在轨获取优异图像奠定了基础.

关键词 微振动; 地球同步轨道; 隔振; 光机集成分析; 成像质量; micro-vibration; geosynchronous orbit; vibration isolation; opto-mechanical analysis; image quality;

摘要 利用频控阵实现目标定位成为雷达领域一个新的研究热点.针对频控阵雷达存在距离模糊和定位精度不高的问题,本文基于提出的二维频率分集子孔径频控阵MIMO (frequency diverse subaperturing MIMO, FDS-MIMO)雷达,深入研究了目标三维定位方法.首先利用匹配滤波数据内在的多维结构,建立了5阶张量信号模型.针对该信号模型下的距离模糊问题,提出了一种在面阵两方向采用互质频偏的方案,该方案能够解决波束域最大无模糊距离和距离分辨率的矛盾.基于这种频偏结构,本文提出了基于张量的ESPRIT及其实值化算法,并根据传统子空间和张量子空间的定量关系,对该体制下的ESPRIT类算法进行了统一.与已有的ESPRIT算法和频偏方式相比,所提算法充分利用了回波数据内在的多维结构,在解决距离模糊的同时具有更高的定位精度.理论分析和仿真实验结果验证了本文方法的有效性.

关键词 FDS-MIMO雷达; 目标定位; 张量子空间; 距离依赖波束; 距离模糊; 互质步进; FDS-MIMO radar; target localization; tensor subspace; range-angle-dependent beampattern; range ambiguity; co-prime frequency offset;

摘要 本文提出了一种基于时间拓展方式的实时采样接收算法.该算法利用DTC (digital to time converter)产生两组相位可控的方波信号分别控制基带信号的发射和接收ADC (analog to digital converter)的采样,这两组方波信号之间的相位差为等差数列,通过调整锁相环的倍频比与输入信号的参考频率使其最小相位差为62 ps,从而完成低频ADC (1 MHz)对高频信号的等效采样,由此大大降低系统的功耗和硬件系统的设计难度,增加系统的可维护性.利用Verilog HDL在FPGA (field programmable gate array)上实现了该算法,并完成验证.

关键词 时间拓展; DTC; 等效采样; FPGA; time-expansion; DTC; equivalent sampling; FPGA;

摘要 无人机协同作战是未来战场的一种重要作战模式,而环境和态势的不确定性使得无人机集群协同决策成为支撑集群协同作战亟待突破的一项关键技术.狼群具有较强的认知与协作能力,能够在复杂环境下迅速对目标进行跟踪和包围.其中所体现的信息认知与分工协作等智能行为特征,与无人机集群对抗决策需求相符.因此,研究狼群智能行为机理,并应用于无人机集群系统对抗任务,对解决无人机集群协同决策问题具有重要借鉴意义.

关键词 无人机集群; 协同决策; 狼群智能; 认知与协作; UAV swarm; cooperative decision-making; wolf pack intelligence; cognition and cooperation;

关键词 保护和传承; 非物质文化遗产;

摘要 近年来,随着数字技术的迅速发展,数字化成为目前非物质文化遗产保护与传播的主要方式之一.非物质文化遗产数字化在整个数字技术环境中包含一系列活动,涉及记录、保存、展示、传播等数字化实践工作以及相关学术研究和政策制定.本文对非物质文化遗产数字化的发展现状做了较为细致的梳理,从非物质文化遗产及其数字化的概念界定入手,介绍了非物质文化遗产数字化中采集、记录、保存、保护、展示、传播等研究主题,非物质文化遗产数字化的具体技术手段,数字博物馆与数据库等当前非物质文化遗产数字化的运行形态,讨论了在现有研究中存在的问题与不足,并根据最新的研究方向对这一研究领域目前的研究需求以及发展趋势进行了归纳与展望.

关键词 非物质文化遗产; 文化遗产数字化; 数字技术; intangible cultural heritage; digitalization of cultural heritage; digital technology;

摘要 数字书法将传统书法的创作工具、视觉艺术效果、书写技巧和创作等用数字化的方式再现.本文首先在回顾数字书法研究历史和研究特点的基础上,给出数字书法的主要研究内容和研究方向,包括:书法工具的数字化建模、书法图像的分析与处理、书法字形的合成与美化等;然后阐述数字书法每一类问题的具体研究目标、研究现状和研究趋势;最后,探讨数字书法进一步发展需要予以关注的重要问题和研究方向.

关键词 数字书法; 虚拟毛笔; 碑帖图像; 字形合成; 审美评价; 计算美学; 人工智能; digital calligraphy; virtual brush; tablet image; typeface synthesis; aesthetic evaluation; computational aesthetics; arti?cial intelligence;

摘要 本文针对蜡染冰纹和蜡染布料染色两个关键工作进行模拟.使用FIT(?ood identity transform)算法,使模拟具有一定实时性;提出复合交点距离模拟交点加粗效果;使用形态修正、扰动等方法改善冰纹形态及视觉效果.不考虑布料结构,基于乘性模型,尝试多色染色模拟.选择平织纹棉布料,建立布料模型,建立扩散微分方程,对蜡染图案及冰纹进行单色染色模拟.在染色中使用椭圆模型并引入Perlin噪声,有效模拟了晕染现象.实验表明,本文方法能够模拟手工蜡染作品的基本特征.

关键词 蜡染; 距离变换; Fick第二定律; 扩散微分方程; Perlin噪声; batik; distance transform; Fick's second law; diffusion differential equation; Perlin noise;

摘要 民族文化图案是中华民族宝贵财富,对民族文化图案进行语义标注与分析,是挖掘其文化价值,进行再创作与应用的基础.本文以此为研究对象,在多分类字典学习的基础上,提出了一种多标签字典学习标注算法SCMIDL.算法结合字典不相关性与系数相似性,有效提高了多标签标注性能,实现了民族文化图案的自动标注.在收集并构建的三类民族文化图案数据集进行多标签语义标注实验,实验结果验证了算法的有效性.

关键词 民族文化图案; 字典学习; 多标签; 图像标注; 相关性; national cultural pattern; dictionary learning; multi label; image annotation; correlation;

摘要 民族文化图案的分割是数字化分析民族文化的关键步骤之一.现有的图像分割方法虽然能够较好地分割自然图像,但分割民族文化图案时依然存在着难以保持主要结构和依赖大量手动交互等问题.本文提出一种基于多层次块匹配的民族图案分割协同优化方法.首先,充分利用民族文化图案的重复性特点,通过全局块匹配自动检测多个相似目标图案;接着,通过局部块匹配估计图案之间的相对朝向,再利用带约束的块匹配建立准确的稠密对应;最后,构建分割图元之间的协同优化模型,获得保持结构特征的分割结果.本文方法能够将相似图案自动分割为相互关联的细节图元,不仅交互少、精度高,还能改善矢量化等民族文化图案数字化分析的质量,大量的实验证明了其有效性.

关键词 民族图案; 图像分割; 协同优化; 块匹配; 矢量化; ethnic pattern; image segmentation; co-optimization; patch match; vectorization;

摘要 图像不仅可以传达丰富的语义信息进而直接表达人的情感,也可以在情感层面影响他人,艺术作品更是如此.人们对于不同的视觉刺激有着不同的情绪反应,所以理解图片所包含的情感是非常重要的.本文通过微调现有的卷积神经网络模型,以少数民族绘画图像数据为研究对象,分析了艺术绘画的色相、亮度、饱和度,以及对比度对神经网络模型情感分类的影响,并在公共数据集Twitter image dataset上取得了超过目前先进水平3.4%的精度提升.最后,本文提出了一种相关任务的预训练策略,对少数民族绘画的情感分类任务有明显的提升,并通过可视化结构对实验结果进行了分析.

关键词 少数民族绘画; 图像情感; 卷积神经网络; 微调; 可视化; ethnic painting; image emotion; convolutional neural network; ?ne-tuning; visualization;

摘要 与基于三维模型和照片生成浮雕的技术相比,黑白线描图中没有物体的三维信息,因此用黑白线描图辅助生成浮雕面临新的研究挑战.本文面向非物质文化遗产唐卡,提出一个用黑白线描图生成唐卡浮雕的方法.本文主要贡献是用物体区域的灰度控制图以及边界种子作为约束求解Poisson方程得到物体浮雕表面高度.具体将浮雕模型分为低频、中频和高频3个分量.低频分量指线描图中人物躯干以及四肢在衣服覆盖下形成的隆起趋势,中频分量指线描图中人物的四肢局部隆起,这两部分的高度用距离变换约束的Poisson扩散获得.高频分量指物体的细节,例如人的眉毛、背景中的云、山、花瓣,以及饰品等,它们的高度通过边界约束的Poisson扩散生成.最后将浮雕低频分量、中频分量和高频分量的高度图叠加并将其转换成面片模型获得完整浮雕模型.文中给出的图例验证了我们方法的有效性.

关键词 非物质文化遗产; 唐卡; 线描图; Poisson扩散; 浮雕; intangible cultural heritage; Thangka; line drawing; Poisson equation; relief;

摘要 拉班舞谱是一种用于记录人体动作的符号记录体系,它是保护、继承和传播民族民间舞蹈及其他动作艺术的有力工具.目前,拉班舞谱的获取主要依靠专业人员手工记录,效率较低.本文基于三维人体运动捕捉数据,通过识别与拉班符号相对应的元素动作,提出了一种自动生成拉班舞谱的方法.方法的主要部分包括运动分割和元素动作分析.在运动分割中,利用速度阈值方法将人体运动捕捉数据分割成与舞谱符号对应的元素动作片段.然后,将动作片段与拉班舞谱的节奏相匹配,从而确保生成的舞谱符号更加规范和准确.在元素动作分析中,拉班舞谱将动作区分为支撑动作和非支撑动作,考虑到两类动作性质不同,因此本文采用两种方法分别对支撑与非支撑动作进行有针对性的分析.实验表明,本文的方法实现了将运动捕捉数据表示的舞蹈动作转换为数字化的拉班舞谱,并且自动生成的效率远高于手工记录.所以该方法可以快速记录濒临失传的民族舞蹈,为保护和传承动作类非物质文化遗产做贡献.

关键词 运动捕捉; 拉班舞谱; 运动分割; 元素动作分析; motion capture; Labanotation; motion segmentation; unit movement analysis;

关键词 人工智能技术; 智能应用; 深度学习技术; 众核处理器; 加速器; 卷积神经网络;

摘要 当前人工智能对算力的需求以超摩尔定律的速度增长,算法并行性高、数据重用性强,为处理器体系结构设计带来了更大的设计空间.众核处理器以其强大的片上计算能力、灵活的片上体系结构、高效的片上通信、柔性优化的存储等特性,为人工智能提供了更广阔的发展空间.本文在介绍众核处理器发展历史的基础上梳理了主要技术路线,重点论述人工智能应用对国产众核处理器体系结构和关键特性的需求.

关键词 众核处理器; 智能计算; 体系结构; 通信机制; 存储体系; manycore processor; intelligent computing; computer architecture; communication mechanism; memory system;

摘要 随着深度学习在众多领域发挥着越来越重要的作用,如何设计高性能、低功耗、低延迟的深度学习硬件加速器成为体系结构领域的研究热点.本文基于深度学习算法模型的结构和优化方法,分析了深度学习硬件实现中面临的困难和挑战,并对比当前主流的深度学习硬件加速平台的优势和不足,提出了基于飞腾–迈创通用向量DSP的深度学习硬件加速方案,对其向量广播、矩阵转换等加速技术进行了阐述.并围绕目前通用向量DSP硬件加速的不足,对兼顾通用向量计算和专用深度学习计算的可重构计算阵列等优化技术进行了深入的探讨与研究.

关键词 深度学习; 体系结构; 硬件设计; 加速器; 数字信号处理器(DSP); deep learning; architecture; hardware design; accelerator; digital signal processor;

摘要 近年来,卷积神经网络作为深度学习中的常用算法,被广泛地应用在计算机视觉的任务中.FPGA凭借它的高并行计算、低功耗和可重复配置的特点在实现卷积神经网络的多种加速器中显示了优异的特性.近几年,使用FPGA加速卷积神经网络的方法已经被人们广泛地探索,但是大部分设计的性能都受限于片上乘法器数量.快速算法在卷积操作中能够有效降低运算中乘法的数量,进而达到平衡资源的效果.本文首先介绍4种实现卷积神经网络的算法:传统的空间卷积算法、矩阵乘法、Winograd算法和FFT算法.同时介绍国内外对于不同算法在硬件上的实现,以及相应的优化手段,并且总结使用FPGA加速CNN的发展历程.

关键词 卷积神经网络; FPGA; 卷积算法; 快速算法; Winograd; FFT; CNN; FPGA; convolution algorithm; fast algorithm; Winograd; FFT;

摘要 图(graph)是一种以顶点和边构成的包含多种信息的复杂数据结构.图计算(graph processing)要求我们将现实条件中的关系属性抽象为图数据结构并进行复杂计算.由于CPU性能提升遇到瓶颈,人们尝试了多种协处理器或专用加速器,致力于提高运行速度并节省能耗.由于图计算具有数据依赖性强、访存–计算比高的特点,提高图计算访存效率是改善系统性能的关键.尤其是随着图数据规模的扩大,高效的内存管理优化对异构图计算性能的提高显得尤为重要.本文将介绍异构架构图计算中内存系统的管理及优化方法,归纳目前能够提高访存效率的图数据格式;分析图计算专用加速器GPU, FPGA, ASIC, PIM等的架构特点与内存方面的优化工作;概括国内相关研究进展;同时总结图计算在内存方面的机遇与挑战.

关键词 图计算; 专用加速器; 内存管理; 内存系统架构; 访存优化; graph processing; accelerator; memory management; memory system architecture; memory access optimization;

摘要 当前人工智能引发了全球的热潮,它涵盖了图像识别、视频检索、语音识别、自动驾驶等各类智能应用.在人工智能算法中,神经网络算法扮演着举足轻重的作用,也成为了当前的研究热点.但是神经网络算法本身具有灵活性高、计算复杂、数据量大的特点,这也对计算平台提出了高性能、低功耗、高灵活性及高存储等方面的需求.针对神经网络专用芯片,本文提出了可重构硬件架构来满足神经网络的灵活性需求,以可重构架构为基础的Thinker系列可以执行多类神经网络运算.在该架构基础上,本文探究了相应的数据访存优化方案来降低功耗.在存储系统优化方面,基于eDRAM的神经网络加速方案和计算存储一体化ReRAM方案可以满足神经网络计算在存储性能及低功耗方面的需求,它们配合可重构硬件架构可以实现全新的神经网络加速框架.在高效计算方面,本文针对低比特神经网络的标准卷积计算提出基于积分和基于滤波器拆分特征重建的优化方案,以此满足高性能需求.

关键词 人工智能; 神经网络算法; 神经网络专用芯片; 可重构架构; 低功耗; artificial intelligence; neural network algorithms; neural network accelerator; reconfigurable hardware architecture; low power;

摘要 深度学习是人工智能近年来的新进展,其对计算的新需求驱动新的计算架构.本文首先通过分析人工智能的阶段和任务指出深度学习的需求实质,然后从3个方面讨论深度学习领域专用架构,分别是计算结构的评价标准、数字计算的数制基础和深度学习计算架构的研究方向.本文首次提出使用K-L距离(Kullback-Leibler divergence)来评价深度学习结构的复杂度和准确度.本文认为以Posit数制为基础,不仅可以重新构造深度学习的计算架构,而且可以重新构造科学计算的计算架构,形成计算芯片设计的后发优势.最后全文总结认为深度学习驱动的领域专用架构将是计算架构创新的重要组成部分.

关键词 深度学习; 熵; 互熵; 数制; 计算架构; deep-learning; entropy; cross-entropy; numerical system; computing architecture;

摘要 文章提出了高k+SiO_2栅FD-SOI (fully depleted silicon-on-insulator) MOSFET,开发了它的二维亚阈值区前栅表面电势、阈值电压和DIBL (drain induced barrier lowing)效应计算模型.本文根据器件的结构和不同的介电常数,将亚阈值区的FD-SOI MOSFET分成若干个不同的矩形等效源,构建了这个多角形区域的Poisson方程和Laplace方程的二维边界值问题,然后用分离变量法和特征函数展开法求出了模型的二维解.计算结果表明,高k+SiO_2栅能有效地抑制高k介电常数产生的FD-SOI MOSFET阈值电压退化, DIBL效应加重,以及FIBL效应.由于这个模型列出的是线性代数方程组,它的计算开销小,因此这个半解析模型既可以用于FD-SOI MOSFET的模拟和仿真,又可用做电路模拟器的器件模型.

关键词 高k+SiO_2栅; FD-SOI MOSFET; 阈值电压; DIBL效应; 二维模型; high k + SiO_2 gate; FD-SOI MOSFET; threshold voltage; DIBL effect; the two-dimensional model;

摘要 人机交互与人工智能是智能信息时代备受关注的两大重要研究领域.通过人机交互与人工智能发展历程可以发现,二者的关系从过去的此起彼伏逐渐变成了当下的相互促进,基于二者深度融合的典型应用也在教育、医疗等关键领域不断涌现.人机交互为人工智能提供了应用需求和研究思路,而人工智能也驱动了人机交互技术的发展和变革.放眼未来,人机交互与人工智能将保持当下这种相互促进、互相驱动的关系,更加深入地融合并协同发展.

关键词 人机交互; 人工智能; 智能用户界面; 人机共生; human-computer interaction; arti?cial intelligence; intelligent user interface; human-computer symbiosis;

摘要 直拉硅单晶是集成电路的基础材料,因而在过去几十年来被广泛而深入研究.直拉硅单晶的缺陷以及机械强度对集成电路制造的成品率有显著的影响.传统上,人们认为直拉硅单晶中除了掺杂所需的电活性杂质以及不可避免的氧杂质以外,其他杂质越少越好.在此情形下,直拉硅单晶的缺陷控制和机械强度的改善几乎只能依赖于晶体生长工艺的优化.为了打破这种限制,我们提出在直拉硅单晶中掺入特定的非电活性杂质,既可以通过这些杂质原子与点缺陷的相互作用来调控维度更高的缺陷的行为,又可以发挥增强机械强度的作用,这就是直拉硅单晶的杂质工程.本文首先阐述直拉硅单晶的杂质工程的研究背景与意义,随后综述作为直拉硅单晶的杂质工程的一个范本——微量掺锗的效应,包括掺锗对氧沉淀和空洞等缺陷形成的影响及其对集成电路制造的有益作用,以及掺锗对硅片机械强度的增强作用.

关键词 直拉硅单晶; 杂质工程; 微量掺锗; 缺陷控制; 机械强度; Czochralski silicon; impurity engineering; germanium-doping; defect control; mechanical strength;

摘要 植入式生物电子器件主要依靠需要频繁充电或者手术更换的电池进行供电,给病人带来健康风险和经济负担的双重压力.近年来利用柔性电子器件进行生物微能量收集得到广泛关注,特别是基于心动俘获的能量可为能耗10μW量级的生物电子器件持久供能.本综述简要回顾了传统刚性器件的心脏跳动能量收集方法,着重介绍近年来使用柔性压电器件进行心动能量收集的实验进展、理论建模分析与优化设计,最后展望该方向的未来发展趋势.

关键词 心动能量收集; 柔性压电器件; 植入式电子器件; energy harvesting from heartbeat; flexible piezoelectric devices; implantable medical devices;

摘要 基于移动互联网浏览器实现地铁站逃生模拟训练是一种高效率的火灾逃生训练方式.然而,由于地铁站规模庞大且火灾情景复杂,在线逃生路径规划仿真平台模型因数据规模大,其在基于有限网络带宽传输以及渲染能力较弱的浏览器上运行时,速度将非常缓慢甚至无法运行.为解决此问题,本文针对轻量级Web3D地铁火灾逃生路径在线规划平台实时在线关键技术进行了研究.首先,针对大规模地铁站BIM静态场景数据,通过语义和体素化成分检验的轻量化方法对其进行了轻量化处理.同时,针对大规模虚拟化身的在线渲染,基于数据拆分并灵活组合思想,通过对虚拟化身的几何体信息和虚拟化身的动画数据进行数据管理,实现了大规模虚拟化身在线渲染的轻量化处理,进而实现了轻量级人群可视化;其次,针对动态烟气数据,提出了基于烟气冗余消除和归一化的轻量化处理方法,并基于精灵纹理粒子系统构建了轻量级烟气场景,实现了轻量级烟气可视化;最后,基于上述一系列轻量化处理的Web3D地铁场景中的逃生路径规划问题研究,本文提出了基于虚拟足迹聚类的蚁群优化算法eAACO (evacuation based on adaptive ant colony optimization),该算法通过VR设备获取真实人群逃生路径,实现对路径数据筛选和聚类以形成骨干路径,并与蚁群算法(ACO,ant colony optimization)相结合,设计了逃生路径规划的最优方案.实验表明,上述关键技术的实现较好解决了大规模地铁站火灾逃生路径规划Web3D模拟平台的实时在线处理问题.

关键词 Web3D; 地铁站BIM; 轻量级烟气可视化; 轻量级人群可视化; 虚拟足迹聚类; 火灾逃生路径规划; 蚁群优化算法; Web3D; metro BIM; lightweight smoking visualization; lightweight crowding visualization; virtual traces clustering; online planning of fire evacuation path; ant colony optimization;

摘要 高难度精细触觉交互任务依赖于注意资源的高强度激活,研究触觉通道和注意力状态的关系不仅有利于理解人类感知与认知的交互机制,对于触觉模态脑机交互系统的设计也具有重要应用价值.本文构建了融合多点接触力反馈和沉浸式视觉反馈的虚拟现实交互环境,以高精度力位协同控制任务为对象提出了注意力状态的客观监测方法.将力、位置两个模态的容许误差作为任务难度的调控变量,测量了用户在每个模态内的操作绩效.结合用户主观评估数据,证实了该任务可以有效激活注意力资源,并能够作为注意力"示波器",实现高时间分辨率的注意力水平和注意力焦点的客观监测.本文实验结果表明,基于触觉通道的力位协同控制任务能够实现注意力状态的客观测量,为后续构建基于神经生理信号的注意力机制研究提供了行为学基准.

关键词 虚拟现实; 触觉交互; 力位协同控制; 注意力状态; virtual reality; haptic interaction; collaborative force-position control; attentional states;

摘要 近些年来,卷积神经网络框架在二维图像的语义分割、分类、检索等领域取得了非常好的效果.但是由于三维模型结构的复杂性与不规律性,卷积神经网络的卷积和池化操作却无法直接应用在三维模型上.为了发挥深度学习框架在二维图像分析领域积累的技术优势,本文采用基于多视角投影的方法来完成三维模型分类的任务.然而现有的基于多视角投影的三维模型分类方法大多采用固定视角,所采集到的多视角下模型投影渲染图中存在大量的信息冗余,对结果造成一定的干扰.本文提出了一种新型的多视角卷积神经网络框架,在网络训练过程中自动判别每个视角的贡献度,舍弃冗余视角的信息,从而提取出最能表征模型类别的特征,提高了网络的鲁棒性.此外,本文将基于视点熵的最佳视角选择方法引入三维模型分类领域,相比于固定视角方法,本文方法能更多地保留模型的细节信息,同时不需要模型的朝向对齐.通过在ModelNet10和ModelNet40数据集上的实验,验证了将基于视点熵的视角选择方法应用于三维模型分类,以及本文提出的基于视角判别的多视角信息融合方法的合理性和优越性.实验结果表明,本文方法的分类准确性也优于现有的基于固定多视角投影的三维模型分类方法.

关键词 三维模型; 视角选择; 视点熵; 卷积神经网络; 深度学习; 3D model; viewpoint selection; viewpoint entropy; convolutional neural network; deep learning;

摘要 多姿态人脸图像正面化可以缓解头部姿态变化对人脸分析任务的影响.以往直接从多姿态人脸图像合成正面人脸图像的方法存在细节特征缺失的问题.针对这一问题,本文提出一种基于编解码网络的多姿态人脸图像正面化方法——多任务卷积编解码网络(MCEDN).该方法引入正面基础特征网络合成正面人脸基础特征,并在此基础上融合编码网络提取的多姿态人脸局部特征进行细节补偿,最终合成更加清晰的正面人脸图像.利用多任务学习机制建立端到端模型,统一局部特征提取、正面基础特征解析、正面图像合成3个模块,通过共享参数提升整个模型的效果.与已有方法对比, MCEDN在多个数据集上都可以合成结构稳定、细节清晰的正面人脸图像.我们直接使用合成的正面人脸图像进行人脸识别和表情识别,识别准确率达到先进水平,这表明MCEDN可以有效保留人脸细节特征,支持人脸分析任务.

关键词 人脸正面化; 卷积神经网络; 编解码网络; 多任务学习; 人脸识别; 表情识别; face frontalization; convolutional neural network; encoder-decoder network; multitask learning; face recognition; facial expression recognition;

摘要 数字图像内容的恶意篡改可能导致严重后果.随着图像分辨率的提高及其在网络上流通数量的快速增长,图像往往要经过双重压缩:压缩(JPEG/JPEG2000)发布→解码→应用领域的处理(常规信号处理/安全性攻击/内容的恶意篡改)→再次压缩(JPEG2000/JPEG)发布,才能进入末端检测.如何在双重压缩环境下有效判定图像内容是否遭篡改及定位篡改位置是个亟待解决的问题.本文提出了一种基于旋转向量的新颖的水印表示方法及其调制算法,并在此基础上建立了半脆弱水印方案用于图像内容认证.理论分析了水印的稳定性,使该水印方案具有理论基础;详细阐述了以特征抽取与重构、水印嵌入与提取、篡改检测与定位为主要内容的认证方案;分析了水印的鲁棒性、安全性和相关检测性能.理论分析与实验表明:该方案水印透明性好,针对不同的攻击鲁棒性好且分布稳定;在双重压缩环境下能有效区分恶意篡改与保持内容的处理并定位篡改区域;安全性好,能抵制水印攻击、拼贴攻击和伪造攻击.与相关方案相比,本文方案综合性能优越,适用于双重压缩环境下的内容认证,扩大了基于水印的内容认证的应用范围.

关键词 图像水印; 半脆弱水印; 恶意篡改; 内容认证; 双重压缩; image watermark; semi-fragile watermark; malicious tampering; content authentication; double compression;

摘要 针对现有密钥生成方法流程繁琐的问题,本文利用空域对称加扰和安全极化编码提出了一种无协商的密钥生成方法,仅需安全传输和隐私放大两步即可生成密钥.首先,空域对称加扰以类信号噪声代替传统的Gauss噪声具有更高的安全性并为合法信道提供了信道优势,保证了安全容量的存在性;然后,基于该信道优势和系统性能需求提出了基于Gauss近似和遗传算法的安全极化码构造算法,确保了传输比特的安全性;最后,利用安全极化编码和空域对称加扰实现了私密比特的安全传输,并对其进行隐私放大生成密钥.仿真结果验证了空域对称加扰和安全极化编码的有效性,并进一步说明了所提密钥生成方法能够满足系统性能的需求. NIST测试结果表明了生成的密钥具有很强的随机性.

关键词 密钥生成; 物理层安全; 空域对称加扰; 安全极化编码; 隐私放大; secret key generation; physical layer security; spatial symmetric scrambling; secure polar coding; privacy ampli?cation;

关键词 高分辨雷达; 宽带雷达; 波形设计;

摘要 高精度定位与导航是实现无人机自主飞行、高效侦察与精确打击的关键技术之一.景象匹配视觉导航技术因其设备结构简单、被动式、定位精度高等特点,能与惯性系统组合构成自主性很强的高精度导航系统.通过分析当前基于景象匹配的无人机视觉导航技术研究现状,发现国外研究主要集中于单独利用视觉图像信息进行飞机姿态、导航信息提取以及联合IMU等传感器的组合导航系统;国内该领域的研究鲜见报道,但对该技术所涉及的惯性组合导航、视觉/激光测距三维地图重建、视觉导航着陆应用等技术进行了大量研究.本文总结了无人机景象匹配视觉导航技术的特点、分类与研究方法,得出在不同时间、不同视角、不同光照、不同分辨率、不同平台以及不同传感器等条件下,在高精度、强实时、鲁棒、连续视觉导航任务中,无人机景象匹配视觉导航需突破的关键技术.

关键词 无人机; 视觉导航; 景象匹配; 图像匹配; 惯性导航; unmanned aerial vehicle; visual navigation; scene matching; image matching; inertial navigation;

摘要 无人机感知与规避技术是实现未来无人机空域集成应用的核心技术之一,也是无人机自主化、智能化的重要标志.近年来无人机感知与规避相关政策法规、技术研究和系统设计都取得了大量的工作进展.本文从无人机感知与规避的概念、核心技术和系统设计3个方面进行了综述.针对无人机感知与规避的概念,从政策法规和技术内涵两方面进行了介绍;针对无人机的核心技术,从无人机的环境感知、路径规划与机动技术两方面介绍了国内外代表性的工作进展;在系统设计方面,针对大、中型无人机和小、微型无人机在系统属性、应用场景和操作方式上的诸多差异分别提出了相应的感知与规避系统安全等级定义,并分别给出了层级式和响应式的感知与规避系统架构.最后,从政策标准发展、技术研究和系统设计测试3个方面对无人机的感知与规避系统进行了展望.

关键词 无人机; 环境感知; 障碍规避; 路径规划; 机动控制; unmanned aerial vehicle; environment sensing; collision avoidance; path planning; maneuver control;

摘要 无人–有人机协同是适应无人机快速发展,提升对抗条件下无人机实战化能力的必由之路;是实现优势互补,形成新型高效作战体系的有效途径;也是确保武器控制在人手中的重要保障.无人–有人机协同运用的核心是协同控制,即通过人(飞行员)最小监督下无人机与有人机的自主协同,达成"1+1> 2"的作战效能.本文分析了无人–有人机协同控制的发展现状,基于"观察–判断–决策–行动(OODA)"任务回路,针对内回路的多机自主协同、外回路的人机智能协同,系统梳理了协同控制技术体系,并展望了下一步的研究重点.

关键词 无人–有人机系统; 协同控制; 自主协同; 智能协同; 分布式体系架构; manned-unmanned aircraft systems; cooperation control; autonomous cooperation; intelligent operation; distributed architecture;

摘要 针对侦察/攻击型多无人机协同搜索和攻击作战想定,考虑其中相互耦合的任务分配和航迹规划问题,提出了一种获得最大系统效能的任务分配算法以及同时攻击目标的航迹规划算法.该任务分配算法基于合同网协议,考虑目标的资源需求和无人机的资源约束关系,其目标函数中同时包含执行目标的收益和代价.航迹规划中,考虑无人机的运动学约束和同时攻击目标的需求,提出了基于协同粒子群算法和协同函数、协同变量相结合的算法.仿真结果表明,所提出的任务分配方法较之多项式时间联盟构建算法(PTCFA),能够获得至少8%的效能提升.

关键词 多无人机; 任务分配; 航迹规划; 同时到达; PH曲线; multiple UAV; task allocation; path planning; simultaneous arrival; Pythagorean hodograph curves;

摘要 基于多无人机协作的无源目标定位是无人机在军事侦察等领域应用的关键技术.现有研究大部分针对单目标的无源定位,本文研究利用到达时间差观测对多目标进行无源定位的高效算法.将已有的两步加权最小二乘方法中辅助变量与目标位置的非线性关系作为约束,建立约束加权最小二乘多目标定位模型,并化简为含多个二次不定等式约束的二次规划问题.这是一个NP-hard的非凸优化问题.本文提出一种CWLS (constrained weighted least squares)近似迭代算法,在迭代过程中用线性等式约束近似二次不定等式约束,使其近似优化问题有解析解.理论分析表明,该算法收敛的极限一定是原问题的全局最优解. Monte Carlo实验表明,该算法在绝大部分情况下能快速收敛,且对多目标定位的精度优于两步加权最小二乘方法.

关键词 无人机; 无源定位; 多目标; 到达时间差; 约束加权最小二乘; unmanned aerial vehicle; passive localization; multi-source; time difference of arrival; constrained weighted least squares;

摘要 针对变后掠翼飞行器具有多工作模式、大飞行包络的特性,本文建立了非线性多模型切换系统,并研究了机翼后掠角变化过程中对飞行高度和飞行速度的跟踪控制.为了减小姿态系统中不确定性和外部未知扰动的影响,利用非线性干扰观测器对复合干扰进行逼近并设计滑模姿态控制器,保证了良好的姿态跟踪控制效果.采用平均驻留时间方法证明了所设计的控制器能够保证切换系统的稳定性.最后,通过仿真对所提方法的有效性进行了验证.

关键词 变后掠翼近空间飞行器; 切换系统; 干扰观测器; 自适应滑模控制; 平均驻留时间; variable swept-wing near space vehicle; switching system; disturbance observer; adaptive sliding mode control; average dwell time;

摘要 本文研究了一类由一阶二阶智能体组成的异构系统安全一致性分析与设计问题.首先从拓扑结构角度,通过设立信任节点机制,显著提升了系统网络拓扑的稳健性.然后,针对邻居中敌对节点的攻击行为,分别设计了一阶二阶智能体的控制策略,并给出了系统实现安全一致性目标的充分条件.最后,通过仿真实例验证了理论结果的有效性.

关键词 异构系统; 多智能体系统; 安全一致性; 安全控制; 信任节点; heterogeneous systems; multi-agent systems; secure consensus; secure control; trusted node;

摘要 本文提出一种基于平均互信息的最优社区发现方法 AMI (average mutual information),该方法通过计算社区划分时的平均互信息值找出最优的社区划分.将AMI方法作用在非重叠社区发现算法GN和重叠社区发现算法COPRA上分别获得改进的AMI-GN算法和AMI-COPRA算法.将AMI-GN算法与GN, FN, IE算法进行对比实验,实验结果表明AMI-GN算法相较于其他算法提高了社区发现的质量.将AMI-COPRA算法与COPRA, LPPB算法进行对比实验,实验结果表明AMI-COPRA算法大幅度提升原始COPRA算法的稳定性,大大减少了平均迭代次数,加快了算法的收敛速度.相较于LPPB算法,发现社区的质量相差不大,但AMI-COPRA算法比LPPB算法更加稳定.研究表明,运用AMI方法可有效地改进典型的非重叠社区发现算法和重叠社区发现算法的性能.

关键词 AMI-COPRA算法; AMI-GN算法; 平均互信息; AMI方法; 社区发现; AMI-COPRA algorithm; AMI-GN algorithm; average mutual information; AMI method; community detection;

摘要 螺旋桨节拍对水声目标宽带辐射噪声具有明显的幅度调制,其调制频率与螺旋桨的转速紧密相关,因而调制谱特征对水声目标分类和识别具有重要意义.本文针对传统的基于Fourier变换调制谱存在的缺点,提出一种基于子频带组稀疏结构的高分辨调制谱重构新方法.一方面,利用调制谱稀疏性特点,将稀疏调制谱的估计问题转化成逆Fourier基上的频率系数求解问题;另一方面,利用在分频技术中不同子频带间其稀疏调制线谱成组出现的特点,给出了组稀疏结构的调制谱重构方法.与传统的基于Fourier变换的调制谱不同,该稀疏调制谱会自动学习出线谱特征信息,有效地避免了在传统调制谱检测中的门限参数设计问题以及特征提取中人为因素.另外,本文提出的调制谱重构方法是非参数化的,可以自动学习出调制谱的稀疏度.

关键词 噪声包络调制分析; 组稀疏性; 高分辨率; 稀疏贝叶斯学习; detection of envelope modulation on noise(DEMON); group sparsity; high resolution; sparse Bayesian learning;

关键词 混合智能; 人机交互; 人工智能;

摘要 人类社会正迎来智能出行时代,智能汽车的发展对高精度雷达探测技术的要求越来越高,而新型全固态激光雷达,具有分辨率高、抗有源干扰能力强、体积小、重量轻、成本低等优势,可满足未来智能汽车的需求.窄线宽半导体激光器作为全固态激光雷达的理想光源,其技术的进步与发展能大幅提升全固态激光雷达的实用化进程.本文详细介绍了当前国际上窄线宽半导体激光技术及发展现状,并分析讨论了各种窄线宽激光器的设计思路、关键技术及光学特性,最后展望了窄线宽半导体激光器的发展前景.

关键词 半导体激光器; 窄线宽; 内腔光反馈技术; 外腔光反馈技术; 全固态激光雷达; diode lasers; narrow linewidth; internal cavity optical feedback technology; external cavity optical feedback technology; solid-state lidars;

摘要 扩散磁共振成像是目前唯一非侵入式重建纤维解剖结构的成像技术.体素微结构纤维方向估计的精确性是影响该技术成像结果的关键.自扩散张量成像技术提出以来,很多高角度分辨率扩散成像方法用于估计纤维的方向.本文首先从估计模型角度,利用Q空间成像和模型依赖两大类数学模型总结现有主要的成像方法并延伸到目前广泛采用的球面去卷积模型,且讨论了其局限性和优越性.其次从优化方法角度,针对大规模逆问题优化方法的L_2正则化约束、L_1系数稀疏约束、L_1和L_2纤维分布空间稀疏约束以及纤维空间连续性约束优化模型的发展脉络介绍了球面去卷积优化方法的进展.最后,利用大量的模拟数据和实际数据对多种典型算法进行了纤维方向估计分辨率、准确率等对比实验.根据实验结果,对不同方法的优点和缺点进行了定量分析,并对今后的算法估计的研究方向进行了展望.

关键词 纤维方向分布; 去卷积; 扩散磁共振; 纤维跟踪成像; 高角度分辨率成像; ber orientation distribution; deconvolution; diffusion MR; tractography; high angular resolution diffusion imaging;

摘要 部分最大可满足性问题(partial maximum satisfiability problem, PMS)是最大可满足性问题(maximum satisfiability problem, MaxSAT)的泛化问题,在很多领域中得到广泛应用.目前,在工业诊断实例方面PMS求解仍有待改进,在对基于随机搜索的PMS算法深入研究基础上,本文首次提出一种结合结构特征的随机搜索方法 (structure characteristics partial MaxSAT, SCPMS).首先,依据单元传播规则结合问题结构特征逐步将PMS问题中硬单元子句分成两部分,从而构造出因缺乏部分硬单元子句使得问题可满足的子问题;提出结合结构特征的随机搜索指导策略,对新的子问题再次利用单元传播找出原问题中的硬单元子句中硬阻塞变量,再结合子句特征翻转相应软阻塞变量,从而提高随机搜索的求解效率.实验结果表明,提出的SCPMS与最新的两个算法DeciDist和DistUp相比,在基于模型诊断问题(model-based diagnosis, MBD)的工业实例上, SCPMS求得的不满足软子句数有较大程度的减少.

关键词 PMS; 单元传播; 最大可满足性问题; 随机搜索; 基于模型的诊断; PMS; unit propagation; SAT; stochastic search; model-based diagnosis;

摘要 本文讨论七次PH (Pythagorean hodograph)曲线的G~2[C~1] Hermite插值问题. PH曲线是具有有理形式的等距线的一类多项式参数曲线,其弧长可精确计算,因此在CAD (computer aided design)中有着广泛的应用.本文采用平面参数曲线的复数表示形式,根据导矢曲线因式分解得到的多项式因子次数不同,将七次PH曲线分为3类.第1类七次PH曲线都是正则曲线,且其G~2[C~1]Hermite插值方法已经被研究.本文研究另外两类七次PH曲线的构造方法,并指出对于给定的初始条件,存在不超过6条的偶数条第2类七次PH曲线;而第3类七次PH曲线的存在性不仅对初始条件有约束,而且可以通过用户指定一个具有几何意义的实参进行交互构造.本文最后通过实例构造了这两类曲线对六分之一圆弧曲线的逼近.

关键词 Bézier曲线; 等距曲线; 七次; 几何连续; Hermite插值; Bézier curve; offset curve; septic; continuous; Hermite interpolation;

摘要 近年来,非下采样Shearlet变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)因其具有各向异性,多方向捕捉性的同时,还兼具平移不变性,从而在图像恢复过程中发挥着重要的稳定作用.本文首先对图像NSST子带内系数关系、子带间系数的"父子关系"和"兄弟关系" 3方面进行分析,获得子带内系数具有稀疏性、子带间"父子关系"和"兄弟关系"系数均具有聚集性和传递性的结论.在此基础上提出一种基于系数多状态关联的隐Markov树模型(multi-state non-subsampled shearlet transform hidden Markov tree, M-NSST-HMT),该模型通过将NSST子带间系数的"父子关系"和"兄弟关系"作为共同指导子带间系数传递的状态来估计重构系数,并利用两种状态关联的互信息来对重构系数进行整合.最后将所提出的模型应用于图像去噪并取得良好的去噪效果,结果表明所提出的模型较传统HMT模型能够更好地揭示图像NSST变换后子带内和子带间系数的关系,并提高系数的预测准确性.

关键词 非下采样剪切波变换; 混合Gauss模型; 隐Markov树模型; 系数多状态关联; 图像去噪; 支持向量机; non-subsampled shearlet transform; Gaussian mixture model; hidden Markov tree model; multi-state coefficients association; image denoising; support vector machine;

摘要 生物发光断层成像(bioluminescence tomography, BLT)是一种高灵敏非侵入式光学分子成像模态,但近红外光在生物组织中传输的复杂性及表面测量信息的有限性,对BLT光源重建算法提出了较高要求.本文提出了一种基于通用迭代收缩阈值(general iterative shrinkage and threshold,GIST)的BLT重建算法,采用非凸平滑剪切绝对偏差(smoothly clipped absolute deviation, SCAD)惩罚项,并通过迭代求解对非凸惩罚项有解析解的邻近算子问题来获得优化结果.此外,重建中也结合了多光谱测量和收缩可行域策略以降低逆问题的不适定性.为评估该算法的光源定位及多光源辨识能力,本文设计了多组仿真和物理仿体实验,并将GIST与几个典型稀疏重建算法进行了对比.实验结果表明GIST算法在不同光源深度和间隔距离的实验中在中心定位误差方面有较大优势.

关键词 多光谱生物发光断层成像; 通用迭代收缩阈值算法; 稀疏重建; 逆问题; 平滑剪切绝对偏差; multispectral bioluminescence tomography; general iterative shrinkage and threshold algorithm; sparse reconstruction; inverse problem; smoothly clipped absolute deviation;

摘要 基于学习的两个主要研究内容,本文提出了学习的二元分层模式,给出了前端学习、后端学习、前后端组合学习和前后端融合学习的概念,构建了前后端融合学习的理论框架与最优化模型;针对前端学习,模拟大脑的分级工作机制,提出了数据与模型混合驱动的逐层数据再表达的方法;最后,以视觉(图像)学习为例,本文给出了一种数据与模型混合驱动的逐层数据再表达的具体方法.

关键词 机器学习; 模式识别; 数据表达; 数据与模型混合驱动; machine learning; pattern recognition; data representation; hybrid driven by data and model;

摘要 针对六自由度高超声速飞行器的飞行控制问题,本文提出了基于非线性动态逆和线性反馈方法建立主控制系统,应用L_1自适应控制理论设计辅助控制系统以提升控制性能的设计方案.首先,对高超音速飞行器模型的速度和姿态角控制通道建立非线性动态逆系统.在这一基础上,采用线性二次型(linear quadratic, LQ)方法设计线性反馈控制器,作为主控制系统完成指令信号的跟踪.其次,应用L_1自适应控制方法设计辅助控制器,以提升控制系统在不确定性存在情况下的性能.仿真结果显示,辅助控制系统能有效提升跟踪控制的精度,提高系统的鲁棒性,并且在输入扰动、气动参数不确定性、参数变化、控制功能部分失效等情况下可取得良好的指令跟踪效果.

关键词 高超音速飞行控制; 非线性动态逆; L_1自适应控制; 扰动与不确定性; 跟踪控制; hypersonic flight control; nonlinear dynamic inversion; L_1 adaptive control; disturbance and uncertainty; tracking control;

摘要 我国将于2020年发射由环绕器和着陆巡视器组成的火星探测器,需要利用大型射电望远镜进行跟踪.本文对大型射电望远镜的火星探测器跟踪技术进行了分析,并实际利用上海65 m射电望远镜跟踪火星探测器进行了测试验证.分析和测试结果表明,大型射电望远镜跟踪火星探测器时需要考虑和改正座架热变形、大气折射、光行时等引起的指向偏差.不考虑下行单程光行时的接收功率比考虑时降低约0.8 dB.在俯仰指向偏差为36′′和72′′时接收能力分别降低约0.8和3.5 dB.这些研究成果对我国的首次火星探测任务的顺利实施有重要的应用价值.

关键词 射电望远镜; 火星探测器; 跟踪; 光行时; 指向偏差; radio telescope; Mars spacecraft; tracking; light time; pointing offset;

摘要 本文对降低低密度扩展多址接入系统的多用户检测算法复杂度进行了研究.针对上行系统中各用户信道质量存在差别,基站处各用户信号功率不同的特性,提出一种根据用户瞬时信道质量对用户进行分组检测、降低计算复杂度的多用户检测算法,并给出用户分组和相应的指示矩阵的设计准则.对计算复杂度进行分析,并在不同信道条件下对算法进行性能仿真,结果表明该算法在有效降低计算复杂度的情况下,用户性能损失很小.

关键词 非正交多址接入; 低密度扩展; 多用户检测; 计算复杂度; 用户分组; non-orthogonal multiple access; low-density spreading; multiuser detection; computational complexity; user grouping;

摘要 天地一体化信息网络是国家面向2030的重大科技工程,现有的基础架构及由此构建的技术体系在其节点高性能处理、网络高效互联、一体化安全防护等方面面临诸多挑战.本文从拟态技术应用的角度出发,在分析天地一体化信息网络面临的技术挑战和现有技术思路的基础上,提出将拟态计算、拟态防御和软件定义互连技术应用到天地网络架构、关键信息系统中的设计思路与应用构想,相关技术思路和设计可为高速、高效、灵活、安全的天地一体化信息网络建设提供参考.

关键词 天地一体化信息网络; 拟态防御; 拟态计算; 软件定义互连; space-ground integration information network; mimic defense; mimic computing; software-defined interconnection;

摘要 随着半导体器件特征尺寸的快速减小,人们开始关注深度摩尔(more Moore)以及超越摩尔(more than Moore)的发展.为了实现取代传统硅基电路的技术,人们正在尝试将硅基计算转化到分子计算中.这种转化依赖于,以生物材料为基础的、具有类似于计算机逻辑的模块化编程,其目的是实现图灵机.为了达到这个目的,以DNA为基础的组合逻辑是我们首先需要考虑的.本文分别从模拟计算和数字计算两方面介绍了,基于DNA的组合逻辑实现.总结了最新的研究成果,为感兴趣的读者提供了快速理解DNA计算的渠道.同时,我们也希望启发读者对现有技术进行讨论,进而提出创新的解决方案.我们希望这篇文章能够为未来的DNA计算的发展铺平道路.

关键词 合成生物学; DNA计算; DNA链置换反应; 化学反应网络; 组合逻辑; synthetic biology; DNA computing; DNA strand displacement reactions; chemical reaction networks; combinational logic;

摘要 提出了一种基于稀疏重构的主瓣拖曳式干扰抑制方法,可在干扰环境下有效提取目标的距离和空间角度信息.新方法首先利用正交匹配追踪算法估计主瓣拖曳式干扰的角度、幅度和相位,进而重构干扰数据;再利用接收数据减去干扰重构数据,大幅削弱主瓣拖曳式干扰的能量;然后利用稀疏Bayes算法来估计剩余干扰和目标的角度–距离信息;最后结合稀疏恢复结果,并根据目标在某一空间角度上仅占有2～3个距离单元,而剩余的干扰占满所有距离单元这一先验知识,可容易鉴别目标和干扰,进而提取目标参数.

关键词 主瓣拖曳式干扰; 稀疏重构; 雷达信号处理; 抗干扰; mainlobe towed jamming; MTJ; sparse reconstruction; radar signal processing; anti-jamming;

摘要 近些年,基于期望传播(expectation propagation)的EP检测算法在高阶调制的大规模MIMO(multiple input multiple output)场景下展现出了相比于传统检测算法的巨大优势,但是由于其每次迭代都需要进行矩阵求逆运算,使得该算法的计算复杂度在实际应用中是难以接受的.本文提出了一种适用于大规模MIMO系统下的逐次更新EP-SU (expectation propagation successive updating)检测算法,一方面提出了逐次更新的信息节点更新方式,加快了信息更新效率的同时规避了原有EP中的矩阵求逆运算;另一方面优化了单个节点更新算法,提升了信息更新的有效性和准确性.仿真结果表明:本文提出的EP-SU检测算法在多种大规模MIMO场景下,都具有相比于原有EP检测器更加优秀的检测性能、更快的收敛速度、更低的误码平层和更低的计算复杂度,最后这些优势都会随着天线规模的增加而更加显著.

关键词 大规模MIMO; 期望传播; 逐次更新; 低复杂度; 快收敛; large-scale MIMO; expectation propagation; successive updating; low complexity; fast convergence;

摘要 由于无线局域网(wireless local area network, WLAN)的广泛部署和智能终端对WLAN协议的普遍支持,本文提出一种基于自适应深度射线树的WLAN室内目标入侵检测算法,其利用现有WLAN基础设施即可实现未携带任何信号收发设备的室内目标的入侵检测.为此,首先建立基于自适应深度射线树的准三维射线追踪模型,对室内静默和入侵状态下的接收信号强度(received signal strength, RSS)传播特性进行建模;其次,联合RSS均值、方差、最大值、最小值、极差值和中位值6种信号特征构建概率神经网络(probabilistic neural network, PNN)的训练数据库;最后,利用训练得到的PNN对新采集RSS数据进行多分类判决,进而实现对室内目标的入侵检测与区域定位.实验结果表明,本文所提算法具有较高的入侵检测概率和较低的数据库构建开销.

关键词 无线局域网; 入侵检测; 射线追踪; 遗传算法; 神经网络; WLAN; intrusion detection; ray tracing; genetic algorithm; neural networks;

摘要 FBMC (filter bank multicarrier)作为新一代移动通信中的候选方案,相对于OFDM (orthogonal frequency division multiplexing)具有旁瓣衰减大、无需严格正交同步等多个方面的优势,在实现子载成形的原型滤波器上起到了重要作用.目前,常用FBMC原型滤波器包括PHYDYAS滤波器和IOTA滤波器,但在两者的相应设计中,可控参数较少而灵活性欠佳.因此,本文提出了一种约束优化方法来直接设计FBMC滤波器.在该方法中,将滤波器的阻带误差能量作为优化目标,目的在于减小FBMC波形的旁瓣泄漏.同时,通过近似方法在频域对NYQ (Nyquist)条件进行约束,实现对符号间干扰的控制.该NYQ约束包含线性矩阵不等式和针对截止频点的线性不等式,避免了原始约束中由卷积计算引起的非凸问题.通过半定规划算法可对约束优化问题进行求解,所得线性相位FIR (finite impulse response)滤波器能够在适当放宽NYQ条件的同时有效改善阻带衰减特性,从而提升FBMC波形的频率选择特性.误码率仿真结果表明优化所得滤波器相对于PHYDYAS滤波器和IOTA滤波器具有一定优势.此外,在本文设计方法下,可采用长度更短的滤波器,其BER(bit error rate)与采用PHYDYAS滤波器时的BER结果近似可比,而其乘法复杂度比PHYDYAS滤波器低.

关键词 滤波器组多载波; 原型滤波器; Nyquist条件; 阻带能量; 误码率; FBMC; prototype filter; Nyquist condition; stopband energy; BER;

摘要 稀疏恢复的主要任务之一是发展和分析在计算上易于处理的算法以得到欠定线性系统的稀疏解.焦雨领等(2015)提出了一种PDASC算法求解?0正则化最小二乘问题,并在一定的RIP条件下分析了PDASC的误差估计,进而建立了有限步全局收敛性.对一类具有强衰减特性的信号,本文将RIP常数条件减弱到与稀疏度T无关.此外,数据驱动的选择准则被提出用来选择适合的正则参数.数值实验验证了PDASC算法和数据驱动参数选择准则的效率和精度.

关键词 连续化; 衰减信号; 全局收敛; 原始对偶积极集; 正则参数选择; continuation; decaying signals; global convergence; primal-dual active set; regularization parameter selection;

摘要 提出了一种电磁频谱伞罩的方法,在电磁频谱伞罩覆盖的三维空间内,非授权用户不可以正常接收其期望的电磁波信号,授权用户不受此限制.给出电磁频谱伞罩的构建方法,分析干扰设备的优化三维布置位置、非授权用户接收机灵敏度的损失量,给出授权用户接收机的结构及其灵敏度损失界,最后给出部分实验结果.

关键词 电子战; 授权用户; 非授权用户; 干扰能效; 接收机灵敏度损失; electronic war; authorized user; unauthorized user; interference energy enciency; receiver sensitivity loss;

摘要 柔性电极非常适用于生物电信号的采集,而对生物电信号这类低活跃度的输入信号进行量化时,可以采用末位优先量化算法以节省ADC能量消耗.本文提出了一种新型的用于SAR-ADC的末位优先量化算法,在继承了传统末位优先量化算法的优点上,可以避免特定情况下额外的能量消耗.在对心电信号(ECG信号)进行量化时,与传统SAR-ADC算法相比,本文提出的算法能节省98.8%的DAC转换能量消耗.

关键词 末位优先量化; 生物电信号; ECG信号; 柔性电极; LSB-first; bioelectric signals; ECG signal; flexible electrode;

关键词 群智能优化; 群体智能优化算法; 禁忌列表;

摘要 网络信息技术极大地促进了人类社会的发展,网络空间已经成为了继陆、海、空和太空之后的人类第五疆域.随着信息社会的进一步发展,互联网业务形态和业务需求正发生着巨大变化,传统网络架构需要进行深刻的变革,未来网络迎来了新的发展机遇.本文首先分析了未来网络的发展需求,提出了该领域新型应用带来的新型能力需求,在此基础上,讨论了面向2030网络架构、网络操作系统、数据平面可编程、低时延与确定性网络、网络计算存储一体化、网络人工智能、网络技术开源等关键技术及其发展趋势.最后介绍了我国未来网络技术领域的几大热点工程系统,并对我国未来网络的发展进行了展望.

关键词 未来网络试验设施; 网络操作系统; 天地一体化网络; 海洋立体通信; China environment for network innovations; network operating system; space-ground integrated network; multi-dimensional communication for maritime environment;

摘要 本文回顾了信息通信网络的发展历程,阐述了对信息通信网络内涵的基本理解,重新审视了信息通信网络发展的基础理论及其变化特征与趋势,重点分析了信息通信网络资源维度拓展的新方向及其面临的重要挑战,挖掘了多维资源协同管控的新增益,同时讨论了数据、网络、智能三者之间的耦合关系与关键技术,为信息通信网络向全频谱、全空间、全智能方向发展提供了参考.

关键词 信息通信网络; 资源新维度; 协同资源管理; 智能通信; information communication network; collaborative resource management; intelligent communication;

摘要 随着5G网络开启规模商业部署,越来越多的研究机构及相关人员开始对下一代移动通信系统进行研究.本文将探讨10年后(2030年～)的6G概念.本文首先用4个关键词概括未来6G愿景:"智慧连接"、"深度连接"、"全息连接"和"泛在连接",而这4个关键词共同构成"一念天地,万物随心"的6G总体愿景.接着分析了实现6G愿景面临的技术需求与挑战,包括峰值吞吐量、更高能效、随时随地的连接、全新理论与技术,以及一些非技术挑战.然后分类给出了6G潜在关键技术:新频谱通信技术,包括太赫兹通信和可见光通信;基础性技术,包括稀疏理论(压缩感知)、全新信道编码、大规模天线、灵活频谱使用,以及基于AI的无线通信技术;专有技术特性,包括空天地海一体化网络和无线触觉网络.本文通过探讨6G愿景、需求与挑战,以及潜在关键技术,尝试勾勒出6G的整体框架,以期为后续展开6G研究提供方向性指引.

关键词 6G; 愿景; 太赫兹; 可见光通信; 压缩感知; 全自由度双工; 无线触觉网络; 6G; vision; terahertz; VLC; compressed sensing; free duplex; wireless tactile network;

摘要 强连通分量(strongly connected component, SCC)算法可以将一个有向图缩略为有向无环图(directed acyclic graph, DAG),广泛应用于可达性查询等有向图分析应用.尽管现有工作已经提出多种面向静态有向图的强连通分量算法,但是它们需要高额的运行时开销来反复对整个图进行全量计算,以响应现实世界中普遍存在的动态有向图结构的频繁变化.其实,在通常情况下,动态有向图每次改变量极小(少于5%).其允许我们以增量的方式对动态有向图进行强连通分量计算,以缩短响应时间.因此,为解决此问题,本文提出了一种高效的面向动态有向图的增量强连通分量算法Incremental Strongly Connected Components Algorithm,简称Inc-SCC,通过对不必要的计算进行裁剪以减少算法的数据访问量和计算量,并利用SCC的不相交性进行并行处理以提升SCC计算效率.其次,提出了一种启发式优化方法进一步加快算法收敛速度.实验结果显示,本方法可以用于实时响应有向图持续性动态变化,并且当整个有向图的边变化比例为5%时,本方法相对于现有算法的加速比可达2.8到12倍,当整个有向图的边变化比例为0.5%时,本方法相对于现有算法的加速比可达2.9到12倍.

关键词 强连通分量; 动态有向图; 增量计算; 收敛; 有向无环图; strongly connected components; evolving directed graph; incremental computation; convergence; directed acyclic graph;

摘要 作为一种意合型语言,汉语由字组词的特性明显,字面义词的词义大体可由其构词结构和语素概念来表达,但对非字面义词的处理存在偏差,这也是语言深度理解中的一个棘手问题.本文从语言认知的角度出发,提出了适用于汉语词的非字面义的知识表示方式:发掘《现代汉语词典》中的3524个非字面义二字词,判定它们作为隐喻或转喻现象的非字面义类型,标注其在《同义词词林》中的源域、目标域,并选取面向计算的适合的字面义词承担者.该工作首次在词汇级别上,系统地揭示了汉语隐喻和转喻现象的数量、类型及语义域映射分布状况,并且在算法框架不变的情况下,显著改善了词义相似度计算效果.这些思路、做法及语言资源建设,有望推动人文领域和计算应用等相关工作的深入开展.

关键词 汉语概念词典; 语素; 语素概念; 语义构词; 字面义; 非字面义; 隐喻; 转喻; Chinese object-oriented lexicon; morpheme; morphemic concept; semantic word formation; literal meanings; non-literal meanings; metaphor; metonymy;

摘要 特定目标情感分类是一个极具挑战的任务,其目的是确定上下文语境中某些实体所表达的情感.由于目标实体的情感依赖于实体本身以及对上下文的理解,在分类时应该同时考虑句子和目标实体,并且需要将目标实体与上下文语义进行充分的整合.因此,本文提出:(1)句子、目标实体联合编码方法;(2)基于动态注意力DAGRU (dynamic attention gated recurrent unit)的特定目标情感分析方法.联合编码是指同时对句子和目标实体进行语义编码,能为目标实体增加上下文语义;动态注意力机制能动态地改变模型对上下文单词的注意力以及目标实体的表示,从而更有效地获取上下文情感特征,使模型更准确地识别不同目标实体的情感类别.本文模型在SemEval2014的两个数据集Laptop, Restaurant上进行实验,实验结果表明,基于动态注意力DAGRU的模型相比基于标准注意力的模型结果有显著提高.

关键词 注意力机制; GRU; 情感分析; 深度学习; 自然语言处理; attention mechanism; GRU; sentiment analysis; deep learning; natural language processing;

摘要 本文研究多平衡点二维切换线性时不变(LTI)系统极点配置问题.对每一子系统都含有唯一平衡点情形,首先给出了该类多平衡点切换系统可任意切换路径极点配置的一个充要条件.然后,用一个数值算例表明:即使将二维闭环切换LTI系统的所有子系统的全部极点都配置到左复半平面内的两个相同位置,也不能保证该类切换系统在任意切换路径下都稳定.其次,对所有子系统具有单(唯一共同)平衡点和多平衡点情形,分别给出该类切换系统可任意切换路径和任意拟周期/周期切换路径镇定极点配置的若干充分性判据,并据此设计了相应算法.所得结果揭示:用极点配置法来镇定切换LTI系统,可以将部分或全部子系统的全部或部分极点配置到右复半平面内的合适位置.最后,一个数值仿真算例表明所得新结果的有效性和可操作性.

关键词 切换系统; 线性子系统; 状态反馈; 镇定控制; 多平衡点; 极点配置; 算法; switching systems; linear subsystems; state feedback; stabilization control; multiple equilibria; pole assignment; algorithms;

摘要 针对中国电力市场深化改革以中长期交易和现货交易并举的发展模式,以及希望借助现货市场提高风电等不确定性新能源消纳水平的需求,本文设计了一种考虑中长期电量交易和风电参与的日前市场交易和结算模式,提出了中长期合同电量与日前交易相结合的方式;针对风电出力的不确定性,采用多概率场景表征,并建立了日前电量–备用联合出清概率模型.通过算例分析及与日前电量–备用序贯出清模型对比说明了所提模型的有效性.研究成果为我国电力市场由以中长期交易为主的电量市场向中长期交易和电力现货交易并举的市场过渡提供分析工具.

关键词 交易模式; 日前市场; 中长期交易; 风电场景; 联合出清; trading mode; day-ahead market; medium-and long-term transactions; wind power scenario; joint optimization;

摘要 本文提出了一种超越结构能控性的研究微电网能控性的方法,证明了系统低通滤波器的截止频率是影响控制微电网所需的最少控制器数目的一大因素,该方法适用于实际微电网.此外,基于微电网特征矩阵的列初等变换,识别微电网中需要独立和非独立控制的节点,进而提出一种通用的系统控制矩阵构造方法,实现完全控制微电网的状态.进一步,根据节点状态误差曲线,证明所构造的控制矩阵可以保证微电网的能控性.最后以含7个分布式电源的微电网为例进行仿真验证,仿真结果验证了本文所提方法的有效性.

关键词 能控性; 最少控制器; 特征矩阵; 控制矩阵; 最小能量控制器; controllability; minimum controller; feature matrix; control matrix; minimum energy controller;

摘要 偏标记学习是一类重要的弱监督机器学习框架.在该框架下,每个对象在输入空间由单个示例进行刻画,在输出空间与一组候选标记相对应,其中仅有一个标记为其真实标记.利用有歧义性的样本进行建模,直观的策略是对候选标记集合进行消歧,然而该策略会受到伪标记的影响,因此有必要考虑从非消歧的角度解决偏标记学习问题.本文将围绕基于消歧、非消歧策略的偏标记学习算法对该领域进行综述.首先,给出偏标记学习的定义以及其与其他相关学习框架的关系.然后对现有几种代表性基于消歧策略的偏标记学习算法进行介绍.接下来重点介绍我们提出的两种基于非消歧策略的偏标记学习算法.最后对本文进行总结并简要讨论进一步的研究方向.

关键词 机器学习; 弱监督学习; 偏标记学习; 候选标记; 非消歧策略; machine learning; weakly-supervised learning; partial label learning; candidate label; disambiguation-free strategy;

摘要 情绪是人对外界事物产生的心理和生理反应.准确地识别情绪在人机交互研究中占据着重要位置,其成果可应用在医学、教育、心理、军事等方向.由于脑电信号具有客观,不易伪装等特点,其在情绪识别领域的应用广受关注.从脑电信号中提取与情绪关联大、区分能力强的特征,有助于后续的分类器更有效地识别不同情绪状态.本文调研了目前常用于情绪识别研究领域的脑电信号特征,从时域、频域、时频域和空间域4个方面介绍其定义、计算方法,以及与情绪的联系,在SEED, DREAMER和CAS-THU 3个公开的脑电–情绪数据集上,使用SLDA算法评估和比较了各类脑电特征区分不同效价的能力.本文也对目前存在的问题和未来的研究方向进行了讨论和展望,可以为研究人员系统性地了解面向情绪识别的脑电特征研究现状以及开展后续研究提供思路.

关键词 情绪识别; 脑电信号; 特征提取; 特征选择; 情绪效价; emotion recognition; electroencephalograms; feature extraction; feature selection; valence;

摘要 云计算应用服务具备优良的弹性与扩展性,但其开发则具备较高的难度和复杂性,要求开发者熟练掌握并运用各项云计算技术,搭建并维护网络化信息系统.在国民经济各行各业对云计算应用服务日益旺盛的需求驱动下,近年来出现了众多支持或辅助云计算应用服务完整或部分生命周期的开发环境.本文实践调研了多个主流云计算应用服务开发环境,根据自动化程度的高低将它们分为3个类别:用户自主搭建开发环境、社区自发维护标准构件及托管开发环境,其中第3类进一步分为4代:编辑型、应用级、函数级与集成型.通过典型案例的深入挖掘,梳理出云计算应用服务开发环境的4个主要发展趋势:虚拟化、轻量化、智能化与可视化,并基于我们研发的Cloud Studio开发环境探索其可能的具体形态与展现形式,特别是开发理念从微观层面的代码逻辑转变到宏观层面的数据流图,期望能够有效降低开发门槛,加速开发效率,促进"中国云"核心竞争力的形成.

关键词 云计算; 开发环境; 软件工程; 数据流图; 应用开发; cloud computing; development environment; software engineering; data flow diagram; application development;

摘要 随着大数据技术的快速发展,大规模访问存储器的需求随之剧增,导致访问动态随机访问存储器DRAM的高耗能问题越来越突出.大容量、低能耗的非易失性内存NVM技术逐渐成熟,有望被广泛应用于异构内存计算机系统.基于访问内存页的历史记录,本文针对异构内存系统提出了一种双向哈希链表的异构内存页迁移机制(THMigrator),将频繁访问的内存页从PCM或STT-RAM迁移到DRAM,并用能效分析模型(EEAM)评估了异构内存系统的能效.实验结果表明, THMigrator迁移机制比采用多级队列迁移机制MQMigrator的系统计算性能提升了9.3%,系统平均能效比提升了17%;THMigrator比采用随机迁移机制CoinMigrator的系统平均能效比提升了26%.

关键词 页迁移; 双向哈希链表; 异构系统; 非易失性内存; 迁移方法; page migration; two-way Hash chain list; heterogeneous systems; non-volatile memory; migration algorithm;

摘要 准确地标注蛋白质功能是功能基因组学的核心任务之一.蛋白质功能标注信息存在大量缺失且功能标签空间巨大.近期一些标签压缩方法被提出并应用于蛋白质功能预测,但是这些方法获取的压缩标签可解释性差,且面临着多标记学习中的阈值划分难题.为解决这些问题,本文提出一种基于0-1矩阵分解的蛋白质功能预测方法 (zero-one matrix factorization, ZOMF). ZOMF首先将蛋白质–功能标签关联矩阵分解成两个低秩0-1矩阵,挖掘蛋白质和功能标签间的内在关联.其次它利用蛋白质互作网和基因本体结构信息分别针对上述两个低秩矩阵定义了平滑正则项,约束指导低秩矩阵的优化.最后它利用优化获取的低秩矩阵重构关联矩阵,进而实现蛋白质功能预测.通过在酵母菌、拟南芥、老鼠和人类数据集上的实验表明, ZOMF比已有的相关算法能够更准确地预测蛋白质功能,它无需对重构的关联矩阵进行阈值划分,压缩的0-1标签可解释性更直观.

关键词 蛋白质功能预测; 矩阵分解; 蛋白质互作网; 基因本体; 阈值划分; protein function prediction; matrix factorization; protein-protein interaction network; gene ontology; thresholding segmentation;

摘要 复杂疾病的致病机理一直是人类健康领域面临的重大难题之一,通过传统的方法进行新药开发,需要大量的时间与金钱,已经满足不了人们的需求.近几年来寻找已知药物新的治疗效果,即药物重定位,已经成为治疗更多疾病的一个有效途径.目前组织特异性的研究已经取得一些成果,但是传统的药物重定位方法很少考虑疾病的组织特异性.本文提出基于组织特异性和直接邻居相似度方法预测药物的新适应症,同时深入探讨考虑疾病的组织特异性对药物重定位研究的影响.首先研究组织特异性的发展及其特点,并提出基于组织特异性数据,应用直接邻居的相似度进行药物重定位研究.从数据库DrugBank中提取11405条已知药物–靶标关系,并从人类孟德尔遗传数据库中获得5种癌症(乳腺癌、结肠癌、肝癌、肺癌、卵巢癌)及其致病基因数据,利用5种癌症对应的组织特异性相互作用网络作为背景网络,基于直接邻居距离度量方法构建25个组织特异性药物–疾病二部网络,实验结果通过CTD (comparative toxicogenomics database)标准数据库进行验证.结果表明,基于组织特异性和直接邻居相似度度量标准会提高药物重定位研究的准确性,为新药的体内和体外实验提供可靠候选集,这也为药物重定位的研究提供了新的思路.

关键词 药物重定位; 组织特异性; 药物靶标; 致病基因; 直接邻居度量; drug repositioning; tissue specificity; drug targets; disease genes; direct neighborhood measurement;

摘要 面对新形势下互联网蓬勃发展给现有网络体系带来的挑战,现有单边主义下的域名管理系统(DNS)在专业化服务质量和安全管控方面已力不从心.本文从分析现有网络体系问题出发,结合世界网络发展趋势,明确新型网络基本技术特征,以高安全、高鲁棒、高效能和高可用性为导向,提出新型多模态域名管理技术框架,实现融合多边共管的投票管理和多模态网络下标识域名互访和互隧道功能的原型系统.原型系统通过现网测试验证了理论的正确性和可行性.该系统可以方便地应用于自主多模态标识空间下的主权网及高安全专网,为全世界对网络共管共治的诉求提供了中国方案.

关键词 多边共管; 域名解析; 多模态网络; 联盟链共识PoV; 多模标识互相隧道/互译; 后IP高安全专网; multilateral co-management; DNS; multimodal network; consortium blockchain consensus PoV; multi-identifier inter-translation; post IP high security private network;

摘要 广义排列熵(PE_(q,δ))取恰当参数时能放大系统的微小变化,而信号的相位相比于幅度包含更多关键信息.本文将相位信息引入到广义排列熵中,提出了广义相位排列熵(PPE_(q,δ))算法,验证了广义相位排列熵在检测系统动态改变方面的优势,分析了参数q,δ选取对于系统动态改变的影响,探究了数据长度和噪声对于广义相位排列熵的影响.最后,将广义相位排列熵算法运用到异常心电信号检测分析中.仿真结果表明,当广义排列熵和广义相位排列熵的q,δ取值相同时,广义相位排列熵对于同一动态变化的检测效果更为显著.无论是针对logistic映射还是异常心电信号的动态变化检测,当q> 0,δ> 0时,减小q值或者增大δ值,或者同时减小q值增大δ值,都能提高广义排列熵和广义相位排列熵对于动态改变的检测效果.此外,数据长度改变对于广义排列熵和广义相位排列熵基本无影响且两者对噪声均具有良好的鲁棒性.

关键词 广义相位排列熵; 动态改变检测; logistic映射; 心电信号; 非线性分析; generalized phase permutation entropy; dynamic changes detection; logistic map; ECG signal; non-linear analysis;

摘要 本文考虑了一个利用full-duplex simultaneous wireless information and power transfer (FDSWIPT)双向中继提供移动通信蜂窝网络中小区覆盖,同时改进吞吐量和能量效率的应用场景.针对FD-SWIPT双向中继研究存在问题,提出了FD-SWIPT双向中继系统中基于天线选择与波束成形联合优化的高能效和吞吐量最大化方案.首先,给出了一种低复杂度次优天线分组算法,在中继接收端使用天线分组策略,将信道条件好的接收信号用于传输,剩下的信号用于能量采集.进一步,在中继发送端设计了波束成形方案,并利用最大广义特征值方法优化波束成形矢量,达到优化接收端信干噪比的目的.仿真结果表明,所提出的联合优化方案能有效提升系统的和吞吐量与能量效率,且天线选择方案起到了重要的作用.

关键词 全双工中继; 信息与能量同传; 波束成形; 天线选择; 吞吐量; 能量效率; full-duplex relay; SWIPT; beamforming; antenna selection; sum throughput; energy efficiency;

关键词 多址接入; 网络专题; B5G; ALOHA; 杂志社;

关键词 错误修复; 生成技术;

摘要 软件自动化是提高软件生产率的根本途径.由于Android应用快速迭代的开发模式,其对于自动化协助应用开发,尤其是自动化测试,有很高的需求.在自动化测试中,测试输入自动生成是最为关键和资源消耗最大的步骤之一,极大地影响自动化测试的有效性.由于Android应用独有的特性,自动为其生成测试输入存在独特的挑战.为了应对这一挑战,已有许多Android应用测试输入自动生成技术被提出.本文提出Android应用测试输入自动生成技术的描述框架,包括测试输入自动生成技术的3个维度(分别为搜索空间的表示、候选输入的生成、候选输入的评估),并讨论了测试输入自动生成技术在这3个维度采用策略的两个评价指标(即充分性与高效性).借助这一全新描述框架,本文对已有技术进行分析和总结,讨论现有技术的长处和不足,并对未来可能的研究方向给予展望.

关键词 Android; 自动测试; 输入生成; 技术描述; 智能手机; Android; automated testing; input generation; description of technology; smartphones;

摘要 在过去的几十年里,编译器开发者针对各种复杂情况下的编译优化需求,设计实现了大量的编译优化选项.在实际开发中,由编译器提供的标准编译优化序列难以适应复杂场景下待编译程序的编译要求.一方面,待编译程序有不同的语义和编译目标,直接采用标准编译优化序列难以获得理想的优化效果,若采用不适当的优化序列甚至可能对程序性能等带来负面影响.另一方面,随着硬件体系结构的不断发展,编译环境日益复杂,编译优化序列亦应进行相应调整.因此,如何在错综复杂的优化选项中为待编译程序选择最佳的编译优化序列成为一个具有挑战性的科学问题.针对上述问题,研究人员展开了大量的研究,并取得了诸多成果.本文旨在归纳编译优化序列选择领域的研究文献,通过文献搜索,筛选获得符合条件的55篇论文,从多个视角(算法、研究类型、目标编译器、基准测试集等)揭示该领域的研究现状.通过文献分析可以发现,当前该领域的主流算法包括两类,即以遗传算法为代表的启发式搜索算法和以支持向量机为代表的机器学习算法.超过80%的文献的研究类型属于提出解决方案或者实证研究.在已有的研究中,实验验证时使用频次最多的编译器和基准测试集分别是GCC和miBench.本文有助于理解编译优化序列选择领域当前基本进展和发展趋势,同时为开展该领域研究工作提供了可能的方向.

关键词 编译器; 编译优化序列; 启发式搜索; 机器学习; compiler; compiler-optimization sequence; heuristic search; machine learning;

摘要 编译器缺陷报告在编译器质量保证中具有重要作用,而重复缺陷报告往往带来不必要的人力、时间等资源浪费.为了识别编译器重复缺陷报告,本文提出了一种静态的重复缺陷报告识别方法IdenDup.该方法可以有效解决两个场景下的重复缺陷报告问题,即模糊测试(fuzz testing)所产生的缺陷报告和缺陷管理系统中不同来源的缺陷报告.具体来说, IdenDup利用缺陷报告中静态文本和程序特征来识别重复缺陷报告,其中程序特征包括程序词法、语法,以及本文首次提出的数据流特征.特别地,程序数据流特征指的是程序中变量使用路径(变量使用方式及使用方式的顺序)特征.之后,我们使用C语言的两个主流编译器GCC和LLVM作为实验对象,对IdenDup的效果进行了实验探究.实验结果表明, IdenDup可以有效地识别上述两个场景下的重复缺陷报告,并且超过已有方法.

关键词 编译器调试; 编译器缺陷报告; 重复缺陷报告; 数据流分析; 静态方法; compiler debugging; compiler bug report; duplicate bug report; dataflow analysis; static approach;

摘要 零样本图像分类指训练集和测试集在数据的类别上没有交集的情况下进行图像分类.该技术是解决类别标签缺失问题的一种有效手段,因此受到了日益广泛的关注.自提出此问题至今,零样本图像分类的研究已经大致有十年时间.本文系统地对过去十年中零样本图像分类技术的研究进展进行了综述,主要包括以下4个方面.首先介绍零样本图像分类技术的研究意义及其应用价值,然后重点总结和归纳零样本图像分类的发展过程和研究现状,接下来介绍常用的数据集和评价准则,以及与零样本学习相关的技术的区别和联系,最后分析有待深入研究的热点与难点问题,并对未来的发展趋势进行了展望.

关键词 零样本图像分类; 属性; 词向量; 跨模态映射; 领域适应学习; zero-shot image classification; attributes; word vectors; cross-modal embedding; domain adaptation learning;

摘要 网络智能终端的普及和发展对网络总体的拥塞控制和以时延、抖动为主的服务质量提出了更高的要求和挑战.现有的网络中间设备,主要依靠队列管理控制时延,解决拥塞.针对现有主动队列管理算法易导致的高时延和网络资源分配不公下的大量丢包问题,本文提出了面向时延需求的主动队列管理(time demand-active queue management, TD-AQM)方法.该方法将队列管理的基础从端系统和中间设备得到的网络测量反馈回归到写入数据报文IP层option字段的时延需求,即报文在路由器最长存在的时间上.为了避免洪峰效应, TD-AQM利用限制向下查找范围和遏制格子虚占用命中率方法,将数据包按照时延需求插入队列.实验结果表明, TD-AQM能够有效地维持队列的稳定性,保证数据报文按照时延需求出队并相较现有队列管理算法提高了吞吐率等各项性能.

关键词 主动队列管理; 时延需求; 洪峰效应; 队列稳定性; 低时延; active queue management; time delay demand; peak effect; queue stability; low delay;

摘要 网络中的少量关键节点对政务舆情、病毒等信息扩散具有重要影响,因此关键节点挖掘是网络科学的关键问题之一.经典方法通过单个节点重要性指标选择关键节点,而多个重要节点的综合影响力更值得讨论.基于此,本文从多节点的综合影响力角度出发,基于Rayleigh熵机制,首先分析了个体影响力和多节点的综合影响力之间的关系,指出多节点的综合影响力小于单节点的影响力之和.然后提出了一个指标刻画多节点的综合影响力,并设计了一个高效的贪婪算法选择一组关键节点,从而最大化多节点的综合影响力. 4个真实网络上的信息传播实验验证了新算法的有效性.

关键词 传播; 传播源; 综合影响力; 复杂网络; 网络科学; spreading; spreaders; influence of grouping; complex networks; network science;

摘要 本文研究了鸽群被动式惯性应急避障行为,并将其应用于无人机集群协同飞行验证.自然界中的鸽群在飞行过程中动态调整路线,当遇到障碍物时,产生一种应急行为,即被动地调整自身当前方向,朝着障碍物间的最大缝隙穿越障碍,完成避障.在进行飞行验证前,对设计的无人机集群系统架构进行阐述.然后,通过设置地面静止障碍物应急避障和空中运动障碍物应急避障两种场景对鸽群避障行为进行验证,并给出相应的无人机集群飞行时序图和飞行轨迹图.

关键词 鸽群智能; 应急避障; 无人机集群; 协同控制; pigeon flock intelligence; emergency avoidance; UAV swarm; cooperative control;

摘要 针对能量收集无线通信系统信息安全传输过程中保密速率的优化问题,提出一种基于Lyapunov框架优化的在线功率控制策略.系统模型为无线衰落信道下的一发二收的保密通信模型,包含一个由能量收集设备供电的源节点和两个目的节点,两目的节点间的信息相互保密.每时隙源节点根据两目的节点的信道状态,选择向信道状态较好的目的节点传输保密信息,根据当前电池电量和信道状态在线设置发送功率和保密速率.将电池电量约束转换为虚队列,而将优化目标转换为惩罚,通过优化发送功率最小化瞬时队列漂移加惩罚函数,在满足约束条件的前提下最大化长期时间平均保密速率.优化过程中兼顾了两目的节点的传输公平性.仿真结果表明本文提出的方案能够高效地利用收集的能量,有效提高系统的长期时间平均保密速率.

关键词 能量收集; 物理层安全; 保密传输; 在线功率控制; Lyapunov框架; energy harvesting; physical-layer security; secure transmission; online power control; Lyapunov frame;

摘要 平均准确度AP是计算机视觉领域物体检测算法的重要性能评价指标,长期用于相关学术研究成果的定量比较.我们在实践中发现AP指标存在缺陷不能准确反映物体检测算法的数量准确性.我们具体分析了AP存在缺陷的两种表现,首先是AP定义和计算方法允许虚警出现时召回率不变,出现一个召回率对应多个准确度的情况, AP值计算仅和该召回率对应的最大准确度有关,使得准确度降低的虚警检测被AP忽略或者称为被AP隐藏.其次,我们发现在高召回率区域, AP对于准确度的增量和对于召回率的增量偏好不同,且偏向于召回率增加,这意味着检测算法增加虚警对增加AP值更有益. AP值评价指标的缺陷有很大的危害,首先导致该领域研究存在人为反复调整阈值从而获得高AP值的可能,其次能够增强物体检测数量准确性的研究方法被长期抑制,阻碍了该领域的创新发展,最后导致追求高AP值的学术研究与追求数量准确性的实际应用严重分离,很多学术成果在实际运用中无法达到应用的要求.基于上述分析,我们呼吁对AP指标进行批判式的改进,以弥合学术研究和实际需求的鸿沟,促进技术创新和产业运用良性互动.

关键词 物体检测; 平均准确度; 数量准确性; 评价指标; 深度学习; object detection; average precision; quantity accuracy; evaluation metric; deep learning;

摘要 软件崩溃指程序的意外中断,是软件故障的一种严重表现形式.软件崩溃危害巨大:一方面,崩溃发生的反复性会带来较差的用户体验并影响公司的声誉;另一方面,崩溃发生的突然性会给用户造成巨大的甚至无法挽回的损失.随着现代软件的规模和复杂性不断增大,如何有效地防止和应对软件崩溃成为了热门研究问题.本文从软件崩溃的分析、重现、定位修复这3个方面出发,简要地回顾和总结了近年来软件崩溃的研究进展.

关键词 软件崩溃; 崩溃分析; 崩溃重现; 崩溃定位; 崩溃修复; 程序调试; 程序异常处理; software crashes; crash analysis; crash reproduction; crash localization; crash repair; program debugging; program exception handling;

摘要 随着互联网不断发展,软件开发(尤其是全球开源开发)面临诸多问题和挑战,如分布在全球的开发者个体差异明显,群体协作的困难度增加,并且广泛的社会参与形成复杂生态等.这些问题使得软件开发呈现出很强的社会学特征.因此,本文提出软件数字社会学来刻画和应对以上问题的挑战,涉及个体学习、群体协作和可持续生态.本文对核心研究方法——软件开发活动数据的挖掘和分析进行了讨论,并初步探讨了已经形成态势的开源供应链的重要问题.软件数字社会学可以启发研究者们更好地理解软件开发面临的关键挑战并探索更好的解决方案.

关键词 软件数字社会学; 软件活动数据; 个体学习; 群体协作; 开源生态; 软件供应链; 数据质量; software digital sociology; software-activity data; individual learning; group collaboration; opensource ecosystem; software supply chain; data quality;

摘要 构建高可信众包群体是众包活动的一个重要挑战.目前,众包机制研究主要集中在激励众包个体,而忽略了能够反映微服务质量的高诚信众包群体的构建.本文根据通过融合委托–代理模型和信号博弈理论提出了一种新颖的高可信众包群体构建机制.该机制实现了众包工人和发包方的信息交换,并通过随机质量审查来为诚信/失信工人提供动态的经济激励/惩罚.本文通过大规模的仿真实验来对该机制进行验证.实验结果表明该机制具有良好的有效性和高效性,能够通过极小的代价让能力强但失信的工人在任务提交前改正行为做出诚信决策.

关键词 可信众包; 众包机制; 信号博弈理论; 委托代理模型; trustful crowd-sourcing; crowd-sourced mechanisms; signaling game theory; principal-agent model;

摘要 信息物理融合系统(cyber-physical system, CPS)是"人–机–物"三元融合模式背景下新型软件基础设施的重要一环.为了处理不断涌现的新环境、新模式和新平台, CPS软件必须具备一定质量保障水平的可成长和可持续演化能力.然而CPS软件在与环境交互过程中所必然面对的环境非确定性给CPS软件的质量保障带来了新的挑战.本文深入分析了环境非确定性中的感知非确定性和规约非确定性分别给软件测试研究带来的挑战.为了应对这些挑战,提出了一个迭代式的研究框架,用于有效测试受环境非确定性影响的CPS软件.基于该研究框架,介绍了现有CPS软件测试技术研究进展,并重点介绍了3种考虑环境非确定性的软件测试技术,分别解决CPS软件测试中的测试输入生成、测试预言生成和环境适应性评估问题.本文基于一个自适应自控小车的CPS软件实例,初步验证了所介绍方法测试CPS软件的有效性.

关键词 信息物理融合系统; 软件测试; 环境非确定性; 测试输入生成; 测试预言生成; 环境适应性评估; cyber-physical systems; software testing; environmental uncertainty; test input generation; test oracle generation; environmental suitability evaluation;

摘要 专利导航是利用专利信息资源,引导和支撑技术与产业良性发展的基础性研究与推广工作.本文综述了由国家专利导航项目(高校)研究和推广中心完成的《虚拟现实相关技术专利导航分析报告》的部分成果,该报告对我国以及全球主要国家和地区在虚拟现实技术领域的专利申请进行了分析,从专利视角绘制了关键技术研发路线,导航相应的知识产权布局策略,对如何推动我国在新一轮技术竞争中降低对外部技术的依存度、培育创新主体的创新竞争力,以及确保国家技术安全提出了建议和措施.

关键词 虚拟现实; 专利导航; 核心技术研发路线; 专利布局; 竞争力; virtual reality; patent navigation; core technology R&D route; patent layout; competitiveness;

摘要 本文针对运载火箭上升段飞行中的推力下降故障,研究在线自主救援的策略和算法.在故障时刻采用迭代制导和数值积分的方法进行运载能力的估计,当判断目标轨道不可达但仍能达到最低可接受的安全轨道时,自主寻找最优救援轨道.首先通过地心角估计,轨道坐标系转换以及凸优化方法,计算在故障时刻轨道面内和地心角约束下的最高圆轨道;随后以该问题的解为初值,利用自适应配点法求解不含上述约束的最优圆轨道;最后根据该圆轨道的高度与目标轨道近地点高度的对比来决策是否需要继续调整其他轨道根数偏差.该方法优先保障轨道高度,并能根据最优性权重优化最接近目标轨道的救援轨道;充分发挥了地心角预估可以简化终端约束条件,凸优化算法收敛性好,自适应配点法在合理初值条件下计算效率高的优势.仿真表明,本文提出的救援策略和算法的适应性、收敛性和实时性能够满足在线应用需求.

关键词 运载火箭; 自主救援; 迭代制导; 凸优化; 自适应配点法; launch vehicle; autonomous rescue; iterative guidance method; convex optimization; adaptive collocation method;

摘要 本文基于矩阵半张量积方法研究了带有敌对输入的异步时序机的控制问题.首先,利用矩阵半张量积,给出了带有敌对输入的异步时序机动态行为的代数表示.接着,通过分析具体的控制过程设计了具有最小状态集的控制器并给出了控制器状态转移结构矩阵和输出结构矩阵的赋值算法.其次,基于带有敌对输入的异步时序机的代数表示和控制器的赋值算法给出了整个闭环系统的动态行为的代数表示,从而验证本文理论结果的正确性.最后,利用具体实例说明了本文所提方法的的可行性和有效性.

关键词 敌对输入; 异步时序机; 矩阵半张量积; 控制器; 转移结构矩阵; 输出结构矩阵; adversarial input; asynchronous sequential machine; semi-tensor product of matrices; controller; transition structure matrix; output structure matrix;

摘要 针对一类具有未知干扰与输入饱和的严格反馈多智能体系统,研究其在有向拓扑下的领导跟随一致性问题,提出一种基于干扰观测器的分布式事件触发控制方法.该方法首先设计干扰观测器估计未知干扰,进而结合动态面控制与自适应反步法设计控制输入.其次,采用相关阈值事件触发控制策略解决通信资源有限的问题,并引入饱和补偿系统补偿控制器信号与执行器信号的不匹配.然后,通过Lyapunov稳定性定理证明闭环系统内所有信号是半全局一致最终有界的.最后,仿真结果验证提出控制方法的有效性.

关键词 多智能体系统; 干扰观测器; 输入饱和; 事件触发控制; 动态面控制; multi-agent systems; disturbance observer; input saturation; event-triggered control; dynamic surface control;

摘要 脑机接口研究中常利用神经电生理信号进行神经信息的解码,但由于小鼠神经电信号(特别是spike)慢性记录较难,目前脑机接口在小鼠上开展较少.本研究记录小鼠初级运动皮层上的局部场电位信号(localfield potential, LFP),通过计算该信号的功率谱密度作为特征输入,采用SVM (support vector machines)分类算法对小鼠压杆运动中的神经信息进行解码.结果发现解码所获得的运动信号与真实信号之间存在一个提前的时间差.为此,我们构建了一个时延SVM模型,利用小鼠上仅有的四通道LFP信号实现了二值运动信号的解码,且时延SVM解码精度更高.

关键词 小鼠; 脑机接口; 局部场电位; 初级运动皮层; 神经解码; 时延; mouse; brain-machine interfaces; local field potential; primary motor cortex; neural decoding; timedelay;

摘要 软件可靠性评估是确定软件能否交付使用的关键步骤.针对软件可靠性评估中测试资源受限的问题,本文阐述一种软件可靠性评估的控制论观点,采用反馈与自适应控制策略指导软件测试过程,介绍一种基于梯度下降方法的软件可靠性评估方法.理论与实验结果表明,基于软件控制论的可靠性评估方法能够在有限的测试资源下获得精度高、稳定性好的可靠性评估结果.

关键词 软件可靠性; 可靠性评估; 软件控制论; 软件测试; 适应性测试策略; software reliability; reliability assessment; software cybernetics; software testing; adaptive testing strategy;

关键词 多活性代理; 科研团队;

摘要 本文由人类社会总是由低级到高级进化的"自组织"机理论起,讨论了在现实开放复杂巨系统环境下,系统"自组织"与"他组织"的辩证关系及人类主导社会发展核心因素群表达.并由若干实例说明在时空域复杂强约束对抗环境中,系统本身"自组织"机理机能难以完成对系统服务功能的质变性动态调整要求,表明系统"自组织"实践应用具有局限性,从而引出了耗散自组织理论拓展——"多活性代理"理论方法.即以实践领域高水平专家主导,以"他组织"模式结合运用多活性代理理论方法,主导信息系统服务功能在复杂严峻对抗环境中动态调整适应需求.为了进一步探讨并支持实践应用,我团队撰写了系列文章,本文主要介绍理论概述、构造核心思路以及扼要分析系统构建、架构调整、单代理调整和增强管控代理能力4种应用模式.本专刊其他两篇文章"基于多活性代理的高性能人工系统总体设计方法研究"和"基于多活性代理的人工系统架构调整方法"结合实例分别选择一种应用模式进行展开,通过定性分析结合定量建模,对应用模式加以验证说明.

关键词 复杂系统; 多活性代理理论; 耗散自组织理论; complex system; multi-living agent theory; dissipative self-organization theory;

摘要 面对充满动态未知强对抗挑战的复杂应用环境,人工系统的构建需要科学系统性地设计新方法.本文以多活性代理理论为指导,以自组织机理机能活性的存在为前提,结合系统功能要求及约束的上界,将多活性代理系统服务功能活性度作为各层次研发运筹的依据,提出了基于多活性代理的高性能人工系统总体设计方法,并针对对抗矛盾动态加剧的情况展开了应对分析,最后以高摧毁率对抗入侵流的对空末端防御系统的设计分析为例,验证了所提出设计方法的有效性.

关键词 人工系统; 多活性代理系统; 系统架构; 活性度; 末端防御系统; artificial system; multi-living agent system; system architecture; living degree; terminal defense system;

摘要 在现实动态强对抗强约束的社会环境下,固化的人工系统架构通常无法满足复杂多变的服务任务需求.本文根据多活性代理系统理论,增强管理者的管控作用,通过替换主代理或增加新的活性代理,对系统架构进行调整,使人工系统的活性自组织机理机能发生改变,使环境对抗矛盾发生转变占据主导地位,系统功能活性得以保持和提升,以满足任务需求.本文首先对多活性代理系统理论进行了简要回顾,然后提出了基于多活性代理的人工系统架构调整方法,最后以对抗美制P2V-7侦察机入侵的防空系统为实例对所提方法的有效性进行了验证.

关键词 多活性代理系统理论; 人工系统; 活性代理; 系统架构调整; 活性度; multi-living agent system theory; artificial system; multi-living agent; system architecture adjustment; livelihood degree;

摘要 聚类是数据挖掘和机器学习中的基本任务之一.传统聚类方法由于其设计中对簇结构假设的限制,导致算法在不符合其假设的数据集上,尤其是大型高维数据集上的聚类效果较差.本文引入了最大平均熵率的概念,设计了一种基于图的关联聚类算法.该算法将关联聚类问题分解为多个独立的单类优化问题,并利用邻域消除了关联聚类对大数据的限制.算法实现通过启发式邻域搜索和类生成简化了对最优邻域和关联聚类的求解过程,并且设计了适应分布式计算平台的图迭代方法.与其他聚类算法相比,该算法在提高计算效率的同时,对簇结构假设相对灵活,可适用于多种分布数据.在聚类实验中,算法的f1-measure和purity指数均好于其他6种聚类算法,而且对于高维大数据集,算法的运行时间远远低于其他聚类算法.

关键词 聚类; 相关聚类; 熵率; 图聚类; 大数据; clustering; correlation clustering; entropy-rate; graph-based clustering; big data;

摘要 群智感知系统通过对高维感知数据的发布和分析为人们带来巨大数据价值的同时,也给参与者的隐私带来了极大的隐患.目前,各种基于差分隐私的隐私保护方法被提出,但大部分方法不能同时解决高维感知数据间复杂的属性关联问题和来自不可信服务器的隐私威胁问题.基于此,本文提出了基于Bayes网络的高维感知数据本地隐私保护发布机制.该机制实现了用户端的本地数据保护,杜绝了其他方直接访问用户原始数据的可能,根本上保护了用户的数据隐私.感知服务器端在接收到用户本地隐私保护的数据后,基于Bayes网络方法对高维数据的维度相关性进行识别,将高维数据属性集划分为多个相对独立的低维属性集,进而依次合成新的数据集,可以有效地保留原始感知数据的属性维度相关性,保证合成数据集与原始数据集具有尽可能相似的统计特性.通过大量仿真实验验证了该方法的有效性,实验结果表明该方法在有效的本地隐私保护下的合成数据具有较高的数据效用性.

关键词 群智感知系统; 感知数据; 高维数据; 本地差分隐私; Bayes网络; crowd sensing system; crowdsourced data; high-dimensional data; local differential privacy; Bayesian network;

摘要 建筑物三维重建在城市规划、灾害监测、智慧城市等领域有重要应用,是计算机视觉、摄影测量、遥感等领域研究的重要课题.由于SAR成像机理的特殊性和复杂性,基于SAR图像的建筑物三维重建难度很大,现有方法的适用性和自动化程度都亟待提升.本文构建了基于深度学习与雷达成像机理结合的SAR图像建筑物检测及三维重建整体框架,并提出了基于耦合等效复数卷积神经网络的SAR图像建筑侧立面检测方法,基于RaySAR的建模仿真及点云生成方法,以及基于3D生成网络的SAR建筑物三维重建方法,利用TerraSAR-X与GF-3高分辨率SAR图像进行实验,得到了较好的三维重建结果.本文方法为SAR图像目标三维重建提供了新的技术途径,是SAR目标三维重建的有益尝试.

关键词 SAR; 深度学习; 语义分割; 点云生成; 建筑物检测; 三维重建; SAR; deep learning; semantic segmentation; point cloud generation; building detection; 3D reconstruction;

摘要 雷达探测是一种有效的对地观测手段,雷达图像目标识别是其重要研究方向.深度学习已在众多领域取得成功,然而训练深层神经网络需要大量数据,样本量不足已成为制约深度学习方法在雷达图像目标识别中应用的主要因素.本文对基于深度学习的雷达图像目标识别研究进展进行了综述,梳理和总结了具有代表性的方法.首先,介绍针对雷达图像目标识别的数据扩充和网络模型设计方法.然后,详细阐述本课题组针对小样本条件提出的基于迁移学习、度量学习和半监督学习的雷达图像目标识别方法.最后,讨论了目前仍然存在的问题,并给出了对未来发展趋势的展望.

关键词 雷达图像; 目标识别; 深度学习; 卷积神经网络; 小样本; radar image; target recognition; deep learning; convolutional neural network; few samples;

摘要 近年来,重庆公交坠江、无锡重型卡车超载致高架坍塌等一系列重特大灾难性事故的发生暴露了信息化时代交通工具运行中安全防范与应急处置机制的严重缺失. 5G通信时代的来临,无疑为这一问题的解决带来了巨大历史机遇.本文针对交通工具运行中预防重特大事故及取证分析的需求,基于5G通信技术,提出基于事件的交通工具运行中信息物理融合安全治理框架.该框架围绕交通工具运行安全问题的特性——"高速运动状态下网络资源的可用性、信息物理融合下安全目标的复杂性",通过精准感知物理层、通信层、社会层3个层面的不安全事件,综合利用泛在智能感知、边缘–云计算等技术,从交通工具的物理设备信息安全、车辆状态安全、车辆环境安全、网络安全4个维度,构建一体化的交通工具智能安全应对方案,服务于"事前全时预判、事中即时报警、事后回放取证"的安全目标.

关键词 5G; 车联网; 信息物理融合系统; 综合安全; 事件驱动; 5G; Internet of vehicles; cyber-physical systems; hybrid security; event driven;

关键词 深度学习; 智能驾驶; 点云数据; 三维物体;

关键词 二维材料; 器件应用; 光电器件;