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doi: 10.11999/JEIT231158
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当今时代，随着大数据技术的飞速发展和数据量的持续增加，大量数据不断被不同的公司或者机构收集，把来自不同公司或机构的数据聚合起来并发布，有助于更好地提供服务、支持决策。然而他们各自的数据中可能包含敏感程度不同的隐私信息，所以在聚合发布各方数据时需要满足个性化隐私保护要求。针对个性化隐私保护的多方数据聚合发布问题，该文提出满足个性化差分隐私的多方垂直划分数据合成机制(PDP-MVDS)。该机制通过生成低维边缘分布实现对高维数据的降维，用低维边缘分布更新随机初始的数据集，最终发布和各方的真实聚合数据集分布近似的合成数据集；同时通过划分隐私预算实现个性化差分隐私保护，利用安全点积协议和门限Paillier加密保证各方数据在聚合过程中的隐私性，利用分布式拉普拉斯机制有效保护了多方聚合边缘分布的隐私。该文通过严格的理论分析证明了PDP-MVDS能够确保每个参与方数据和发布数据集的安全。最后，在公开数据集上进行了实验评估，实验结果表明PDP-MVDS机制能够以低开销生成高效用的多方合成数据集。
当今时代，随着大数据技术的飞速发展和数据量的持续增加，大量数据不断被不同的公司或者机构收集，把来自不同公司或机构的数据聚合起来并发布，有助于更好地提供服务、支持决策。然而他们各自的数据中可能包含敏感程度不同的隐私信息，所以在聚合发布各方数据时需要满足个性化隐私保护要求。针对个性化隐私保护的多方数据聚合发布问题，该文提出满足个性化差分隐私的多方垂直划分数据合成机制(PDP-MVDS)。该机制通过生成低维边缘分布实现对高维数据的降维，用低维边缘分布更新随机初始的数据集，最终发布和各方的真实聚合数据集分布近似的合成数据集；同时通过划分隐私预算实现个性化差分隐私保护，利用安全点积协议和门限Paillier加密保证各方数据在聚合过程中的隐私性，利用分布式拉普拉斯机制有效保护了多方聚合边缘分布的隐私。该文通过严格的理论分析证明了PDP-MVDS能够确保每个参与方数据和发布数据集的安全。最后，在公开数据集上进行了实验评估，实验结果表明PDP-MVDS机制能够以低开销生成高效用的多方合成数据集。
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doi: 10.11999/JEIT231421
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非视距(NLOS)传输会引起全球卫星导航系统(GNSS)接收机的伪距测量误差，最终导致定位解出现较大误差，这一问题在城市峡谷等复杂环境下尤为突出。针对该问题，该文提出核密度估计的鲁棒定位方法，其核心思想是在定位解算中引入鲁棒估计来缓解NLOS的影响。考虑到NLOS引起的伪距观测误差偏离高斯分布，所提方法首先利用核密度估计(KDE)方法估计伪距观测误差的概率密度函数，并利用该概率密度函数来构造鲁棒代价函数用于导航解算，从而缓解NLOS引起的定位误差。实验结果表明所提方法在卫星存在NLOS传输时能够较好的减小GNSS的定位误差。
非视距(NLOS)传输会引起全球卫星导航系统(GNSS)接收机的伪距测量误差，最终导致定位解出现较大误差，这一问题在城市峡谷等复杂环境下尤为突出。针对该问题，该文提出核密度估计的鲁棒定位方法，其核心思想是在定位解算中引入鲁棒估计来缓解NLOS的影响。考虑到NLOS引起的伪距观测误差偏离高斯分布，所提方法首先利用核密度估计(KDE)方法估计伪距观测误差的概率密度函数，并利用该概率密度函数来构造鲁棒代价函数用于导航解算，从而缓解NLOS引起的定位误差。实验结果表明所提方法在卫星存在NLOS传输时能够较好的减小GNSS的定位误差。
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doi: 10.11999/JEIT231285
摘要:
随着人工智能技术的广泛应用，面向智能计算的算力需求呈井喷式增长。目前芯片的快速发展已经逼近其工艺制程的瓶颈，同时功耗也不断增加，因此高速、高能效的智能计算硬件研究是一个重要方向。以光子电路神经网络和全光衍射神经网络为代表的计算架构因其计算快、功耗低等优势而受到广泛关注。该文回顾了光神经网络的代表性工作，通过3维衍射神经网络和光神经网络芯片化发展两条主线进行介绍，同时，针对光学衍射神经网络和光子神经网络芯片面临的瓶颈和挑战，如网络规模和集成度等，分析比较它们的特点、性能和各自的优劣势。其次，考虑到通用化的发展需求，该文进一步讨论神经形态计算硬件的可编程设计，并在各个部分中介绍了一些可编程神经网络的代表性工作。除了光波段的智能神经网络，本文还讨论了微波衍射神经网络的发展和应用，展示了其可编程能力。最后介绍智能神经形态计算的未来方向和发展趋势，及其在无线通信、信息处理和传感方面的潜在应用。
随着人工智能技术的广泛应用，面向智能计算的算力需求呈井喷式增长。目前芯片的快速发展已经逼近其工艺制程的瓶颈，同时功耗也不断增加，因此高速、高能效的智能计算硬件研究是一个重要方向。以光子电路神经网络和全光衍射神经网络为代表的计算架构因其计算快、功耗低等优势而受到广泛关注。该文回顾了光神经网络的代表性工作，通过3维衍射神经网络和光神经网络芯片化发展两条主线进行介绍，同时，针对光学衍射神经网络和光子神经网络芯片面临的瓶颈和挑战，如网络规模和集成度等，分析比较它们的特点、性能和各自的优劣势。其次，考虑到通用化的发展需求，该文进一步讨论神经形态计算硬件的可编程设计，并在各个部分中介绍了一些可编程神经网络的代表性工作。除了光波段的智能神经网络，本文还讨论了微波衍射神经网络的发展和应用，展示了其可编程能力。最后介绍智能神经形态计算的未来方向和发展趋势，及其在无线通信、信息处理和传感方面的潜在应用。
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doi: 10.11999/JEIT231108
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融合先验物理知识的深度时空序列预测方法通常使用偏微分方程(PDE)进行建模，这种做法通常存在两大问题：(1)偏微分方程的近似精度低；(2)无法在循环网络中有效捕捉多种空间尺度的时空特征和时空序列的边缘相关空间信息。为此，提出了融合泰勒微分的卷积循环神经网络(TDI-CRNN)。首先，为了提高高阶偏微分方程的近似精度并缓解偏微分方程应用的局限性，设计了一种多阶泰勒近似物理模块。该模块首先使用泰勒展开式对输入序列作微分逼近，再将不同阶数之间的微分卷积层使用微分系数耦合，最后动态调整泰勒展开结果的截断阶数与微分项数。其次，为了捕获循环网络隐藏状态的多种空间尺度特征并更好地捕捉时空序列的边缘相关空间信息，设计了一种多尺度注意力循环模块(MSARM)，在该模块的多尺度卷积空间注意力UNet(即MCSA-UNet)的卷积层中使用了多尺度卷积和空间注意力机制，目的是关注时空序列的局部空间区域。在Moving MNIST、KTH以及CIKM数据集上开展了大量实验，Moving MNIST数据集的均方误差(MSE)指标下降到42.7, 结构相似性指数(SSIM)提高到0.912；KTH数据集的SSIM和峰值信噪比(PSNR)分别提高到0.882和29.03；CIKM数据集上的临界成功指数(CSI)提高到0.515。最终的可视化和定量预测结果均验证了TDI-CRNN模型的合理性和有效性。
融合先验物理知识的深度时空序列预测方法通常使用偏微分方程(PDE)进行建模，这种做法通常存在两大问题：(1)偏微分方程的近似精度低；(2)无法在循环网络中有效捕捉多种空间尺度的时空特征和时空序列的边缘相关空间信息。为此，提出了融合泰勒微分的卷积循环神经网络(TDI-CRNN)。首先，为了提高高阶偏微分方程的近似精度并缓解偏微分方程应用的局限性，设计了一种多阶泰勒近似物理模块。该模块首先使用泰勒展开式对输入序列作微分逼近，再将不同阶数之间的微分卷积层使用微分系数耦合，最后动态调整泰勒展开结果的截断阶数与微分项数。其次，为了捕获循环网络隐藏状态的多种空间尺度特征并更好地捕捉时空序列的边缘相关空间信息，设计了一种多尺度注意力循环模块(MSARM)，在该模块的多尺度卷积空间注意力UNet(即MCSA-UNet)的卷积层中使用了多尺度卷积和空间注意力机制，目的是关注时空序列的局部空间区域。在Moving MNIST、KTH以及CIKM数据集上开展了大量实验，Moving MNIST数据集的均方误差(MSE)指标下降到42.7, 结构相似性指数(SSIM)提高到0.912；KTH数据集的SSIM和峰值信噪比(PSNR)分别提高到0.882和29.03；CIKM数据集上的临界成功指数(CSI)提高到0.515。最终的可视化和定量预测结果均验证了TDI-CRNN模型的合理性和有效性。
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doi: 10.11999/JEIT231240
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面对工业生产过程中大规模、多样且随时间增长的数据和机器学习任务，该文提出一种基于信息熵的联邦增量学习(FIL)与优化方法。基于联邦框架，各本地计算节点可利用本地数据进行模型训练，并计算信息平均熵上传至服务器，以此辅助识别类增任务；全局服务器则根据本地反馈的平均熵选择参与当前轮次训练的本地节点，并判决任务是否产生增量后，进行全局模型下发与聚合更新。提出方法结合平均熵和阈值进行不同情况下的节点选择，实现低平均熵下的模型稳定学习和高平均熵下的模型增量式扩展。在此基础上，采用凸优化，在资源有限的情况下自适应地调整聚合频率和资源分配，最终实现模型的有效收敛。仿真结果表明，在不同的情景下，该文所提方法都可以加速模型收敛并提升训练精度。
面对工业生产过程中大规模、多样且随时间增长的数据和机器学习任务，该文提出一种基于信息熵的联邦增量学习(FIL)与优化方法。基于联邦框架，各本地计算节点可利用本地数据进行模型训练，并计算信息平均熵上传至服务器，以此辅助识别类增任务；全局服务器则根据本地反馈的平均熵选择参与当前轮次训练的本地节点，并判决任务是否产生增量后，进行全局模型下发与聚合更新。提出方法结合平均熵和阈值进行不同情况下的节点选择，实现低平均熵下的模型稳定学习和高平均熵下的模型增量式扩展。在此基础上，采用凸优化，在资源有限的情况下自适应地调整聚合频率和资源分配，最终实现模型的有效收敛。仿真结果表明，在不同的情景下，该文所提方法都可以加速模型收敛并提升训练精度。
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doi: 10.11999/JEIT240091
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以洋葱路由器(Tor)为代表的匿名网络是目前使用最广泛的加密通信网络之一，违法分子利用加密网络以掩盖其违法行为，给网络监管和网络安全带来极大的挑战。网站指纹攻击技术的出现使得对加密流量的分析成为可能，监管者利用数据包方向等信息对Tor流量进行解密，推断用户正在访问的网页。该文对Tor网站指纹攻击与防御方法进行了调研和分析。首先，对Tor网站指纹攻击的相关技术进行总结与比较，重点分析基于传统机器学习和深度学习的Tor网站指纹攻击；其次，对目前多种防御方法进行全面调研和分析；针对现有Tor网站指纹攻击方法存在的局限性进行分析和总结，展望未来发展方向和前景。
以洋葱路由器(Tor)为代表的匿名网络是目前使用最广泛的加密通信网络之一，违法分子利用加密网络以掩盖其违法行为，给网络监管和网络安全带来极大的挑战。网站指纹攻击技术的出现使得对加密流量的分析成为可能，监管者利用数据包方向等信息对Tor流量进行解密，推断用户正在访问的网页。该文对Tor网站指纹攻击与防御方法进行了调研和分析。首先，对Tor网站指纹攻击的相关技术进行总结与比较，重点分析基于传统机器学习和深度学习的Tor网站指纹攻击；其次，对目前多种防御方法进行全面调研和分析；针对现有Tor网站指纹攻击方法存在的局限性进行分析和总结，展望未来发展方向和前景。
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doi: 10.11999/JEIT240083
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为了解决6G通感一体化系统(ISAC)中信息传输安全以及频谱紧张的问题，该文提出一种智能反射面(IRS)辅助ISAC系统安全资源分配算法。首先，在IRS-ISAC系统中，用户受到窃听者的恶意攻击时，通过干扰机发射的干扰信号和IRS智能地调节反射相移，重新配置传输环境，以提高系统的物理层安全。其次，考虑在基站和干扰机的最大发射功率约束，IRS反射相移约束以及雷达的信干噪比约束下，建立一个联合优化基站发射波束成形、干扰机预编码和IRS相移的系统保密率最大化优化问题。然后，利用交替优化和半正定松弛(SDR)算法等方法对原非凸优化问题进行转换，求出一个能够得到确定解的凸优化问题。最后提出一种基于交替迭代的安全资源分配算法。仿真结果验证了所提算法的安全性和有效性以及IRS-ISAC系统的优越性。
为了解决6G通感一体化系统(ISAC)中信息传输安全以及频谱紧张的问题，该文提出一种智能反射面(IRS)辅助ISAC系统安全资源分配算法。首先，在IRS-ISAC系统中，用户受到窃听者的恶意攻击时，通过干扰机发射的干扰信号和IRS智能地调节反射相移，重新配置传输环境，以提高系统的物理层安全。其次，考虑在基站和干扰机的最大发射功率约束，IRS反射相移约束以及雷达的信干噪比约束下，建立一个联合优化基站发射波束成形、干扰机预编码和IRS相移的系统保密率最大化优化问题。然后，利用交替优化和半正定松弛(SDR)算法等方法对原非凸优化问题进行转换，求出一个能够得到确定解的凸优化问题。最后提出一种基于交替迭代的安全资源分配算法。仿真结果验证了所提算法的安全性和有效性以及IRS-ISAC系统的优越性。
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doi: 10.11999/JEIT240012
摘要:
通信感知一体化(ISAC)需要通信和感知共用无线电频段和硬件资源。多频段、大带宽、通信感知对硬件的要求不同等特点对通信感知一体化硬件设计提出更高要求。该文对后5G, 6G, WiFi等通信感知一体化的硬件设计、验证技术，以及硬件系统性验证平台进行归纳，对国内外近年相关硬件设计研究及其验证情况进行综述，关注通信感知两种系统对硬件的需求矛盾、带内全双工(IBFD)自干扰消除(SIC)、功放(PA)效率、电路性能对建模要求更高等硬件设计挑战。首先，总结、比较已有研究中通信感知一体化收发信机架构设计。然后，介绍、分析现有通信感知一体化带内全双工自干扰抑制方案、低峰均功率比(PAPR)波形与高性能PA设计、器件高精度建模方法以及硬件系统性验证平台。最后，总结全文并对未来通信感知一体化硬件设计所面临的开放性问题进行展望。
通信感知一体化(ISAC)需要通信和感知共用无线电频段和硬件资源。多频段、大带宽、通信感知对硬件的要求不同等特点对通信感知一体化硬件设计提出更高要求。该文对后5G, 6G, WiFi等通信感知一体化的硬件设计、验证技术，以及硬件系统性验证平台进行归纳，对国内外近年相关硬件设计研究及其验证情况进行综述，关注通信感知两种系统对硬件的需求矛盾、带内全双工(IBFD)自干扰消除(SIC)、功放(PA)效率、电路性能对建模要求更高等硬件设计挑战。首先，总结、比较已有研究中通信感知一体化收发信机架构设计。然后，介绍、分析现有通信感知一体化带内全双工自干扰抑制方案、低峰均功率比(PAPR)波形与高性能PA设计、器件高精度建模方法以及硬件系统性验证平台。最后，总结全文并对未来通信感知一体化硬件设计所面临的开放性问题进行展望。
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doi: 10.11999/JEIT240220
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近年来，利用无标签数据辅助少量标签数据进行训练的遥感半监督要素提取任务被广泛研究，大多数工作采用自训练或一致性正则方法提高要素提取性能，但仍存在数据类别分布不均衡导致的不同类别准确率差异大的问题。该文提出分布采样对齐的遥感半监督要素提取框架(FIDAS)，通过获取的历史数据类别分布，在调整不同类别的训练难度的同时引导模型学习数据真实分布。具体来说，利用历史数据分布信息对各类别进行采样，增加难例类别通过阈值的概率，使模型接触到更多难例类别的特征信息。其次设计分布对齐损失，提升模型学习到的类别分布与真实数据类别分布之间的对齐程度，提高模型鲁棒性。此外，为了降低引入的Transformer模型计算量，提出图像特征块自适应聚合网络，对冗余的输入图像特征进行聚合，提升模型训练速度。该方法通过遥感要素提取数据集Potsdam上的实验，在1/32的半监督数据比例设置下，该方法相较于国际领先方法取得了4.64%的平均交并比(mIoU)提升，并在基本保持要素提取精度的同时，训练时间缩短约30%，验证了该文方法在遥感半监督要素提取任务中的高效性和性能优势。
近年来，利用无标签数据辅助少量标签数据进行训练的遥感半监督要素提取任务被广泛研究，大多数工作采用自训练或一致性正则方法提高要素提取性能，但仍存在数据类别分布不均衡导致的不同类别准确率差异大的问题。该文提出分布采样对齐的遥感半监督要素提取框架(FIDAS)，通过获取的历史数据类别分布，在调整不同类别的训练难度的同时引导模型学习数据真实分布。具体来说，利用历史数据分布信息对各类别进行采样，增加难例类别通过阈值的概率，使模型接触到更多难例类别的特征信息。其次设计分布对齐损失，提升模型学习到的类别分布与真实数据类别分布之间的对齐程度，提高模型鲁棒性。此外，为了降低引入的Transformer模型计算量，提出图像特征块自适应聚合网络，对冗余的输入图像特征进行聚合，提升模型训练速度。该方法通过遥感要素提取数据集Potsdam上的实验，在1/32的半监督数据比例设置下，该方法相较于国际领先方法取得了4.64%的平均交并比(mIoU)提升，并在基本保持要素提取精度的同时，训练时间缩短约30%，验证了该文方法在遥感半监督要素提取任务中的高效性和性能优势。
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doi: 10.11999/JEIT230703
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随着物联网、云计算、人工智能的应用与普及，数据安全与隐私保护成为人们关注的焦点。全同态加密，作为隐私安全问题的有效解决办法，允许对加密数据执行任意同态计算，是一种强大的加密工具，具有广泛的潜在应用。该文总结了自2009年以来提出全同态加密方案，并根据方案的核心技术划分成4条技术路线，分析讨论了各类方案的关键构造，算法优化进程和未来发展方向。首先，全面介绍了全同态加密相关的数学原理，涵盖了全同态加密方案的基础假设和安全特性。随后，按照4条全同态加密方案的技术路线，归纳了加密方案的结构通式，总结了自举算法的核心步骤，讨论了最新研究进展，并在此基础上综合分析比较了各类方案的存储效率及运算速度。最后，展示了同态算法库对每条技术路线下加密方案的应用实现情况，分析了在当前时代背景下全同态加密方案的机遇与挑战，并对未来的研究前景做出了展望。
随着物联网、云计算、人工智能的应用与普及，数据安全与隐私保护成为人们关注的焦点。全同态加密，作为隐私安全问题的有效解决办法，允许对加密数据执行任意同态计算，是一种强大的加密工具，具有广泛的潜在应用。该文总结了自2009年以来提出全同态加密方案，并根据方案的核心技术划分成4条技术路线，分析讨论了各类方案的关键构造，算法优化进程和未来发展方向。首先，全面介绍了全同态加密相关的数学原理，涵盖了全同态加密方案的基础假设和安全特性。随后，按照4条全同态加密方案的技术路线，归纳了加密方案的结构通式，总结了自举算法的核心步骤，讨论了最新研究进展，并在此基础上综合分析比较了各类方案的存储效率及运算速度。最后，展示了同态算法库对每条技术路线下加密方案的应用实现情况，分析了在当前时代背景下全同态加密方案的机遇与挑战，并对未来的研究前景做出了展望。
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doi: 10.11999/JEIT231304
摘要:
群体行为识别旨在识别包含多个个体的群体行为。在现实场景中，群体行为通常可以被视为从群体到子群体再到个人的层次结构。然而，以前的群体行为识别方法主要侧重于对个体之间的关系进行建模，缺乏对子群体之间关系的深度研究。从该角度出发，该文提出一种基于多尺度子群体交互关系(MSIR)的多层次群体行为识别框架。除对个体关系进行建模外，重点关注了子群体之间的多尺度交互特征。具体优化如下：设计子群体划分模块，通过个体外观特征和其空间位置来聚合可能存在关联的个体，再进一步利用语义信息动态地生成不同尺度大小的子群体；设计子群体交互特征提取模块，通过构建不同子群体之间的交互矩阵以及图神经网络的关系推理能力，提取更具判别力的子群体特征。实验结果表明，与现有12种方法在排球数据集和集体活动数据集这两个群体行为识别基准数据集上对比，该文方法都取得最好的性能结果。作为一个易于扩展和优化的群体行为识别框架，该算法在不同数据集上都具有较好的泛化能力。
群体行为识别旨在识别包含多个个体的群体行为。在现实场景中，群体行为通常可以被视为从群体到子群体再到个人的层次结构。然而，以前的群体行为识别方法主要侧重于对个体之间的关系进行建模，缺乏对子群体之间关系的深度研究。从该角度出发，该文提出一种基于多尺度子群体交互关系(MSIR)的多层次群体行为识别框架。除对个体关系进行建模外，重点关注了子群体之间的多尺度交互特征。具体优化如下：设计子群体划分模块，通过个体外观特征和其空间位置来聚合可能存在关联的个体，再进一步利用语义信息动态地生成不同尺度大小的子群体；设计子群体交互特征提取模块，通过构建不同子群体之间的交互矩阵以及图神经网络的关系推理能力，提取更具判别力的子群体特征。实验结果表明，与现有12种方法在排球数据集和集体活动数据集这两个群体行为识别基准数据集上对比，该文方法都取得最好的性能结果。作为一个易于扩展和优化的群体行为识别框架，该算法在不同数据集上都具有较好的泛化能力。
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doi: 10.11999/JEIT231196
摘要:
为了更好地解决水声信道中的衰落及严重码间干扰问题，该文提出一种基于深度学习的联合多分支合并与均衡算法。该算法借助深度学习网络的非线性拟合能力，联合实现了多分支合并和均衡。在算法实现中，合并与均衡并非相互独立，而是基于深度学习网络的总输出计算出总误差，以总误差对网络参数实现联合调整，数据集则基于统计水声信道模型进行构建。仿真结果表明，相较于已有算法，所提算法能获得更快的收敛速度和更好的误码率性能，使得其能更好地适应水声信道。
为了更好地解决水声信道中的衰落及严重码间干扰问题，该文提出一种基于深度学习的联合多分支合并与均衡算法。该算法借助深度学习网络的非线性拟合能力，联合实现了多分支合并和均衡。在算法实现中，合并与均衡并非相互独立，而是基于深度学习网络的总输出计算出总误差，以总误差对网络参数实现联合调整，数据集则基于统计水声信道模型进行构建。仿真结果表明，相较于已有算法，所提算法能获得更快的收敛速度和更好的误码率性能，使得其能更好地适应水声信道。
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doi: 10.11999/JEIT240149
摘要:
无源智能反射面在增强无线通信系统和提高物理层安全方面极具潜力，但是其存在严重的“双衰落”和半区域覆盖的缺点。为此，该文研究了一种有源同时反射和透射智能反射面(STAR-RIS)，并在考虑反射和透射相移互耦合条件下，建立一个联合优化基站波束和有源STAR-RIS波束的安全能效最大化问题。为求解所形成的非凸优化问题，利用连续凸近似、罚函数法、半正定松弛、交替优化技术将原问题转化为凸问题，并提出一种基于惩罚对偶分解算法。仿真结果验证了该文所提算法的有效性。
无源智能反射面在增强无线通信系统和提高物理层安全方面极具潜力，但是其存在严重的“双衰落”和半区域覆盖的缺点。为此，该文研究了一种有源同时反射和透射智能反射面(STAR-RIS)，并在考虑反射和透射相移互耦合条件下，建立一个联合优化基站波束和有源STAR-RIS波束的安全能效最大化问题。为求解所形成的非凸优化问题，利用连续凸近似、罚函数法、半正定松弛、交替优化技术将原问题转化为凸问题，并提出一种基于惩罚对偶分解算法。仿真结果验证了该文所提算法的有效性。
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doi: 10.11999/JEIT230617
摘要:
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，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。
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，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。
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doi: 10.11999/JEIT231313
摘要:
物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function, PUF)作为一种新的硬件安全原语，通过提取工艺偏差产生唯一的响应序列为计算系统提供可信根。然而现有基于现场可编辑门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA)的PUF难以在较宽的温度和电压范围内实现高可靠性。该文提出一种基于自定时环(Self-Timed Ring，STR)的自适应偏差锁定PUF(Self-adaption Deviation Locking PUF, SDL PUF)，首先利用STR延迟引起的振荡频率差产生PUF响应；然后通过在初始化阶段自适应配置，有效扩大STR环内的事件到达时间偏差，从而显著提高PUF的可靠性；最后进一步提出一种对比混淆策略，通过提取工艺偏差自动生成随机比特配置并混淆比较器，以抵抗侧信道攻击。在Xilinx Virtex-6 FPGA上实验结果表明， SDL PUF在0°C～80°C的温度范围和0.85～1.15V的电压范围内误码率为0， 唯一性和均匀性分别为49.29%的和49.84%。
物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function, PUF)作为一种新的硬件安全原语，通过提取工艺偏差产生唯一的响应序列为计算系统提供可信根。然而现有基于现场可编辑门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA)的PUF难以在较宽的温度和电压范围内实现高可靠性。该文提出一种基于自定时环(Self-Timed Ring，STR)的自适应偏差锁定PUF(Self-adaption Deviation Locking PUF, SDL PUF)，首先利用STR延迟引起的振荡频率差产生PUF响应；然后通过在初始化阶段自适应配置，有效扩大STR环内的事件到达时间偏差，从而显著提高PUF的可靠性；最后进一步提出一种对比混淆策略，通过提取工艺偏差自动生成随机比特配置并混淆比较器，以抵抗侧信道攻击。在Xilinx Virtex-6 FPGA上实验结果表明， SDL PUF在0°C～80°C的温度范围和0.85～1.15V的电压范围内误码率为0， 唯一性和均匀性分别为49.29%的和49.84%。
2024, 46(4): 1147-1156.
doi: 10.11999/JEIT230570
摘要:
为研究与发展反无人机检测识别技术，该文公开了一个名为DroneRFa的大规模无人机射频信号数据集。该数据集使用软件无线电设备探测无人机与遥控器相互通信的射频信号，包含城市户外场景下运动无人机信号9类、城市室内场景下信号15类以及背景参照信号1类。每类数据有不少于12个片段，每个片段包含1亿个以上的采样点。数据采集覆盖了3个ISM无线电频段，记录无人机多频通信的真实活动。该数据集具有详细的无人机户外飞行距离和工作频段标注，以前缀字符结合二进制编码的形式方便用户灵活访问所需数据。此外，该文提供了基于频谱可视统计特征和基于深度学习表征的两种无人机识别方案，以验证数据集的可靠和有效性。
为研究与发展反无人机检测识别技术，该文公开了一个名为DroneRFa的大规模无人机射频信号数据集。该数据集使用软件无线电设备探测无人机与遥控器相互通信的射频信号，包含城市户外场景下运动无人机信号9类、城市室内场景下信号15类以及背景参照信号1类。每类数据有不少于12个片段，每个片段包含1亿个以上的采样点。数据采集覆盖了3个ISM无线电频段，记录无人机多频通信的真实活动。该数据集具有详细的无人机户外飞行距离和工作频段标注，以前缀字符结合二进制编码的形式方便用户灵活访问所需数据。此外，该文提供了基于频谱可视统计特征和基于深度学习表征的两种无人机识别方案，以验证数据集的可靠和有效性。
2024, 46(4): 1157-1172.
doi: 10.11999/JEIT230544
摘要:
无人机集群以其具备的应用优势及发展前景，成为当前人工智能领域研究者关注的热点之一。而非完全信息下的无人机集群对抗技术，因其集群结构变化的高动态性以及环境信息复杂多变且不能完全感知的特点，成为对集群协同性与智能性要求最高的研究方向之一。其研究成果可以促进智能化无人系统的快速发展和广泛应用。该文全面回顾了非完全信息环境下无人机集群对抗研究的最新进展，按照包以德循环理论的思路将无人机集群对抗过程划分为态势评估、意图推断、任务规划与机动决策4个相互衔接的关键组成部分，并进一步将其细分为8个子研究目标。通过分析比较近年来的相关研究，着重阐述了无人机集群对抗领域各项任务的研究重点和难点以及已取得的成果，并讨论了无人机集群对抗技术所面临的挑战，包括大规模异构集群的协同控制、非完全信息的处理、复杂决策过程的建模以及实际应用任务的应对等。
无人机集群以其具备的应用优势及发展前景，成为当前人工智能领域研究者关注的热点之一。而非完全信息下的无人机集群对抗技术，因其集群结构变化的高动态性以及环境信息复杂多变且不能完全感知的特点，成为对集群协同性与智能性要求最高的研究方向之一。其研究成果可以促进智能化无人系统的快速发展和广泛应用。该文全面回顾了非完全信息环境下无人机集群对抗研究的最新进展，按照包以德循环理论的思路将无人机集群对抗过程划分为态势评估、意图推断、任务规划与机动决策4个相互衔接的关键组成部分，并进一步将其细分为8个子研究目标。通过分析比较近年来的相关研究，着重阐述了无人机集群对抗领域各项任务的研究重点和难点以及已取得的成果，并讨论了无人机集群对抗技术所面临的挑战，包括大规模异构集群的协同控制、非完全信息的处理、复杂决策过程的建模以及实际应用任务的应对等。
2024, 46(4): 1173-1185.
doi: 10.11999/JEIT230847
摘要:
轨道角动量(OAM)因其模式具有理论上无穷且正交互不干扰的特点，在扩展信道容量方面展现出良好的优势，为解决日趋紧张的频谱资源提供了一种新型设计自由度。面对复杂多样的无线通信场景，设计具有可重构特征的OAM天线，是实现多模态复用、智能信息感知和人工智能天线的物理层基础。该文首先结合可重构天线实现机理，给出了OAM可重构天线设计的方法及具备的特点；然后，系统性综述了具有可重构特征的OAM天线的研究进展；最后，对未来设计具有可重构特征的OAM天线研究进行了展望。
轨道角动量(OAM)因其模式具有理论上无穷且正交互不干扰的特点，在扩展信道容量方面展现出良好的优势，为解决日趋紧张的频谱资源提供了一种新型设计自由度。面对复杂多样的无线通信场景，设计具有可重构特征的OAM天线，是实现多模态复用、智能信息感知和人工智能天线的物理层基础。该文首先结合可重构天线实现机理，给出了OAM可重构天线设计的方法及具备的特点；然后，系统性综述了具有可重构特征的OAM天线的研究进展；最后，对未来设计具有可重构特征的OAM天线研究进行了展望。
2024, 46(4): 1186-1195.
doi: 10.11999/JEIT230406
摘要:
为了实现可见光定位(VLP)与可见光通信(VLC)一体化信号传输，保证稳健通信和有效定位，该文提出一种基于频分复用(FDM)的可见光定位通信一体化(VLPC)信号传输方案，并设计了一种多LED VLPC稳健功率分配方案。首先提出了一种基于频分复用的VLPC传输方案，实现两种信号一体化传输，频谱资源独立分配，从而降低传输时延，提高定位实时性；然后基于定位结果进行可见光信道估计，揭示了信道估计误差、通信速率与实际定位误差之间耦合关系与统计特性；更进一步，基于所得到的耦合关系，研究了多LED VLPC联合功率分配问题，从而最小化定位误差克拉默-拉奥下界(CRLB)，并满足功率约束和通信速率中断概率约束，并利用半正定松弛、最差情况条件风险值和连续凸近似等方法，将难以求解的非凸问题转化为一系列凸半正定规划问题进行迭代求解，并获得高质量可行解；最后，经过数值仿真验证，所提出的方案能够同时实现稳健通信和有效定位。稳健传输速率超过350 Mbit/s，并且当最小速率门限为200 Mbit/s，最大中断概率门限为0.01时，在直射路径加散射路径场景中，可以实现厘米级定位。
为了实现可见光定位(VLP)与可见光通信(VLC)一体化信号传输，保证稳健通信和有效定位，该文提出一种基于频分复用(FDM)的可见光定位通信一体化(VLPC)信号传输方案，并设计了一种多LED VLPC稳健功率分配方案。首先提出了一种基于频分复用的VLPC传输方案，实现两种信号一体化传输，频谱资源独立分配，从而降低传输时延，提高定位实时性；然后基于定位结果进行可见光信道估计，揭示了信道估计误差、通信速率与实际定位误差之间耦合关系与统计特性；更进一步，基于所得到的耦合关系，研究了多LED VLPC联合功率分配问题，从而最小化定位误差克拉默-拉奥下界(CRLB)，并满足功率约束和通信速率中断概率约束，并利用半正定松弛、最差情况条件风险值和连续凸近似等方法，将难以求解的非凸问题转化为一系列凸半正定规划问题进行迭代求解，并获得高质量可行解；最后，经过数值仿真验证，所提出的方案能够同时实现稳健通信和有效定位。稳健传输速率超过350 Mbit/s，并且当最小速率门限为200 Mbit/s，最大中断概率门限为0.01时，在直射路径加散射路径场景中，可以实现厘米级定位。
2024, 46(4): 1196-1202.
doi: 10.11999/JEIT230475
摘要:
由于系统对线性元器件的要求非常严格，导致目前正交频分复用(OFDM)系统产生峰值平均功率比(PAPR)过高的问题，引起OFDM和基于OFDM的雷达一体化系统的信号失真，影响系统性能。针对该问题，该文提出了基于加权最小二乘法的子载波预留法(TR)。该算法首先将OFDM设计方案中的子载波分为数据子载波和预留的空白子载波，数据子载波调制数据子载波，空白子载波调制空白数据。然后利用原始数据通过加权最小二乘法得到最佳削峰系数和削峰数据，并将削峰数据调制在空白子载波上面。最后将削峰数据叠加到原始数据上，完成PAPR的抑制。仿真表明，基于加权最小二乘法的TR算法能够在1～3次迭代下实现良好的PAPR抑制效果，并且它的收敛速度相比于传统算法有了明显的提高。
由于系统对线性元器件的要求非常严格，导致目前正交频分复用(OFDM)系统产生峰值平均功率比(PAPR)过高的问题，引起OFDM和基于OFDM的雷达一体化系统的信号失真，影响系统性能。针对该问题，该文提出了基于加权最小二乘法的子载波预留法(TR)。该算法首先将OFDM设计方案中的子载波分为数据子载波和预留的空白子载波，数据子载波调制数据子载波，空白子载波调制空白数据。然后利用原始数据通过加权最小二乘法得到最佳削峰系数和削峰数据，并将削峰数据调制在空白子载波上面。最后将削峰数据叠加到原始数据上，完成PAPR的抑制。仿真表明，基于加权最小二乘法的TR算法能够在1～3次迭代下实现良好的PAPR抑制效果，并且它的收敛速度相比于传统算法有了明显的提高。
2024, 46(4): 1203-1211.
doi: 10.11999/JEIT230426
摘要:
针对信道不确定性影响、无线信息泄露和障碍物阻挡导致通信质量下降等问题，该文提出一种基于智能反射面(RIS)辅助的多输入单输出(MISO)共生无线电(SR)鲁棒安全资源分配算法。考虑主用户的安全速率约束、次用户的最小速率约束、RIS最小能量收集约束，基于有界信道不确定性，建立了一个联合主被动波束赋形优化的资源分配问题。利用半正定松弛、S-procedure和变量替换法将含参数摄动的非凸问题转化为确定性的凸优化问题，并提出一种基于半正定松弛的鲁棒资源分配算法。仿真结果表明，与现有算法相比，该文算法具有较好的收敛性和鲁棒性。
针对信道不确定性影响、无线信息泄露和障碍物阻挡导致通信质量下降等问题，该文提出一种基于智能反射面(RIS)辅助的多输入单输出(MISO)共生无线电(SR)鲁棒安全资源分配算法。考虑主用户的安全速率约束、次用户的最小速率约束、RIS最小能量收集约束，基于有界信道不确定性，建立了一个联合主被动波束赋形优化的资源分配问题。利用半正定松弛、S-procedure和变量替换法将含参数摄动的非凸问题转化为确定性的凸优化问题，并提出一种基于半正定松弛的鲁棒资源分配算法。仿真结果表明，与现有算法相比，该文算法具有较好的收敛性和鲁棒性。
2024, 46(4): 1212-1221.
doi: 10.11999/JEIT230518
摘要:
针对低信噪比条件下的扩频与常规调制信号分类精度低的问题，该文提出一种基于生成式对抗网络(GAN)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的多模态注意力机制信号调制识别方法。首先生成待识别信号的时频图像(TFIs)，并利用GAN实现TFIs降噪处理；然后将信号的同相正交数据(I/Q data)与TFIs作为模型输入，并搭建基于CNN的TFIs识别支路和基于LSTM的I/Q数据识别支路；最后，在模型中添加注意力机制，增强I/Q数据和TFIs中重要特征对分类结果的决定作用。实验结果表明，该文所提方法相较于单模态识别模型以及其它基线模型，整体分类精度有效提升2%～7%，并在低信噪比条件下具备更强的特征表达能力和鲁棒性。
针对低信噪比条件下的扩频与常规调制信号分类精度低的问题，该文提出一种基于生成式对抗网络(GAN)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的多模态注意力机制信号调制识别方法。首先生成待识别信号的时频图像(TFIs)，并利用GAN实现TFIs降噪处理；然后将信号的同相正交数据(I/Q data)与TFIs作为模型输入，并搭建基于CNN的TFIs识别支路和基于LSTM的I/Q数据识别支路；最后，在模型中添加注意力机制，增强I/Q数据和TFIs中重要特征对分类结果的决定作用。实验结果表明，该文所提方法相较于单模态识别模型以及其它基线模型，整体分类精度有效提升2%～7%，并在低信噪比条件下具备更强的特征表达能力和鲁棒性。
2024, 46(4): 1222-1230.
doi: 10.11999/JEIT230458
摘要:
由于无线传感器网络(WSN)中传感器的传输功率有限，同时可能与基站(BS)传输距离较远，造成无法及时交付数据，数据新鲜度过低，影响时延敏感型业务决策质量。因此，采用无人机(UAV)辅助收集传感器数据，成为提升无线传感器网络数据新鲜度的有效手段。该文通过信息年龄(AoI)性能指标评估无线传感器网络数据新鲜度，并基于集中式训练分布式执行框架的多智能体近端策略优化(MAPPO)方法研究了无人机轨迹优化算法。通过联合优化所有无人机的飞行轨迹，实现地面节点平均加权信息年龄的最小化。仿真结果验证了所提多无人机路径规划算法在降低无线传感器网络信息年龄方面的有效性。
由于无线传感器网络(WSN)中传感器的传输功率有限，同时可能与基站(BS)传输距离较远，造成无法及时交付数据，数据新鲜度过低，影响时延敏感型业务决策质量。因此，采用无人机(UAV)辅助收集传感器数据，成为提升无线传感器网络数据新鲜度的有效手段。该文通过信息年龄(AoI)性能指标评估无线传感器网络数据新鲜度，并基于集中式训练分布式执行框架的多智能体近端策略优化(MAPPO)方法研究了无人机轨迹优化算法。通过联合优化所有无人机的飞行轨迹，实现地面节点平均加权信息年龄的最小化。仿真结果验证了所提多无人机路径规划算法在降低无线传感器网络信息年龄方面的有效性。
2024, 46(4): 1231-1239.
doi: 10.11999/JEIT230377
摘要:
无线频谱状态感知是实现无线频谱资源高效利用及各种用频系统和谐共存的先决条件之一。针对复杂无线传播环境下获取的频谱观测往往存在数据稀疏性、数据类别分布不稳定、标记数据严重不足的情况，该文提出基于插值和小样本学习(FSL)分类的无线频谱状态感知方法。首先，对捕获的稀疏频谱观测数据插值，构建频谱状态地图，作为频谱状态分类器的输入数据。其次，针对频谱数据类别分布不稳定、数据量严重不足的问题，基于小样本学习方法，利用嵌入模块和度量模块协同工作，以实现快速精确的频谱状态分类。具体地，利用嵌入模块将频谱数据映射到嵌入空间，提取频谱数据中的隐含特征；在度量模块的设计中，分别提出基于原型和基于样例的两种类别表示方式，通过计算待分类样本与类别之间的相似度判断待分类样本类别。最后，为了确保分类模型克服测试样本数量少导致过拟合问题，设置A-way B-shot任务训练模型。仿真结果表明，与传统机器学习方法相比，本文模型可以在低信噪比条件下进行精准分类；同时，在测试集样本数很少的情况下，或者在测试集中出现在训练集从未见到的新类时，所训练的模型也可以精准快速判别无线频谱的场景类别。
无线频谱状态感知是实现无线频谱资源高效利用及各种用频系统和谐共存的先决条件之一。针对复杂无线传播环境下获取的频谱观测往往存在数据稀疏性、数据类别分布不稳定、标记数据严重不足的情况，该文提出基于插值和小样本学习(FSL)分类的无线频谱状态感知方法。首先，对捕获的稀疏频谱观测数据插值，构建频谱状态地图，作为频谱状态分类器的输入数据。其次，针对频谱数据类别分布不稳定、数据量严重不足的问题，基于小样本学习方法，利用嵌入模块和度量模块协同工作，以实现快速精确的频谱状态分类。具体地，利用嵌入模块将频谱数据映射到嵌入空间，提取频谱数据中的隐含特征；在度量模块的设计中，分别提出基于原型和基于样例的两种类别表示方式，通过计算待分类样本与类别之间的相似度判断待分类样本类别。最后，为了确保分类模型克服测试样本数量少导致过拟合问题，设置A-way B-shot任务训练模型。仿真结果表明，与传统机器学习方法相比，本文模型可以在低信噪比条件下进行精准分类；同时，在测试集样本数很少的情况下，或者在测试集中出现在训练集从未见到的新类时，所训练的模型也可以精准快速判别无线频谱的场景类别。
2024, 46(4): 1240-1246.
doi: 10.11999/JEIT230401
摘要:
针对毫米波定位过程中空间宽带效应产生的影响，该文基于可重构智能超表面(RIS)和单输入单输出(SISO)毫米波系统提出一种新颖的3维(3D)定位估计方法。首先，通过设计RIS相位，利用快速傅里叶逆变换(IFFT)粗略地估计直射路径的视距(LoS)时延、RIS路径的虚拟视距(VLoS)时延以及RIS与用户之间的出发角(AoD)等信道参数。然后，利用拟牛顿法修正上述参数进而估计用户的位置坐标。通过仿真模拟对比了所提宽带估计方法和传统的窄带估计方法的定位性能，结果表明，通过考虑空间宽带效应，带宽为240 MHz时定位精度大约可提高10%，随着带宽增大超过800 MHz时定位性能可提高超过20%。
针对毫米波定位过程中空间宽带效应产生的影响，该文基于可重构智能超表面(RIS)和单输入单输出(SISO)毫米波系统提出一种新颖的3维(3D)定位估计方法。首先，通过设计RIS相位，利用快速傅里叶逆变换(IFFT)粗略地估计直射路径的视距(LoS)时延、RIS路径的虚拟视距(VLoS)时延以及RIS与用户之间的出发角(AoD)等信道参数。然后，利用拟牛顿法修正上述参数进而估计用户的位置坐标。通过仿真模拟对比了所提宽带估计方法和传统的窄带估计方法的定位性能，结果表明，通过考虑空间宽带效应，带宽为240 MHz时定位精度大约可提高10%，随着带宽增大超过800 MHz时定位性能可提高超过20%。
2024, 46(4): 1247-1256.
doi: 10.11999/JEIT230733
摘要:
媒体访问控制(MAC)在确保无线体域网(WBAN)的正常运行方面起着关键的作用。然而，动态环境下紧急数据低延迟和低能耗的高性能需求仍未很好地解决。该文提出一种多因子紧急调度方案(MESS)来满足这样一个严格的需求。首先，针对实际应用场景中数据异质性的特性，设计一种数据分类方法，该方法将数据分为周期数据和紧急数据，这对不同的节点来说更加符合实际情况；其次，设计一种多因子优先级划分方案，包括疾病相关因子、关键程度因子、健康严重程度因子和信息年龄因子，4个因子可以更全面地考虑节点的关键特征；此外，还设计了一种动态时隙分配和排序方法，将节点的时隙依据数据分类和多因子优先级进行动态分配和排序。理论分析和仿真实验结果表明，相较于传统方案所提方案在延迟和能效方面具有明显优势。
媒体访问控制(MAC)在确保无线体域网(WBAN)的正常运行方面起着关键的作用。然而，动态环境下紧急数据低延迟和低能耗的高性能需求仍未很好地解决。该文提出一种多因子紧急调度方案(MESS)来满足这样一个严格的需求。首先，针对实际应用场景中数据异质性的特性，设计一种数据分类方法，该方法将数据分为周期数据和紧急数据，这对不同的节点来说更加符合实际情况；其次，设计一种多因子优先级划分方案，包括疾病相关因子、关键程度因子、健康严重程度因子和信息年龄因子，4个因子可以更全面地考虑节点的关键特征；此外，还设计了一种动态时隙分配和排序方法，将节点的时隙依据数据分类和多因子优先级进行动态分配和排序。理论分析和仿真实验结果表明，相较于传统方案所提方案在延迟和能效方面具有明显优势。
2024, 46(4): 1257-1265.
doi: 10.11999/JEIT230630
摘要:
针对可重构智能反射表面(RIS)辅助多输入多输出(MIMO)非正交多址接入(NOMA)下行传输系统，该文提出利用统计信道状态信息(CSI)的基站发送协方差矩阵与RIS相移矩阵设计方法。首先，在莱斯空间相关信道假设下，利用大维随机矩阵理论，推导了RIS辅助MIMO NOMA系统遍历和速率的确定性表达式；然后，在弱用户速率约束与发送功率受限的条件下，通过最大化确定性大系统近似和速率，利用统计CSI，分别设计了强、弱用户的次优发送协方差矩阵和RIS的相移矩阵。仿真结果表明，所推导的近似表达式具有很好的近似效果，所设计的发送协方差矩阵和相移矩阵能显著提升系统的和速率。
针对可重构智能反射表面(RIS)辅助多输入多输出(MIMO)非正交多址接入(NOMA)下行传输系统，该文提出利用统计信道状态信息(CSI)的基站发送协方差矩阵与RIS相移矩阵设计方法。首先，在莱斯空间相关信道假设下，利用大维随机矩阵理论，推导了RIS辅助MIMO NOMA系统遍历和速率的确定性表达式；然后，在弱用户速率约束与发送功率受限的条件下，通过最大化确定性大系统近似和速率，利用统计CSI，分别设计了强、弱用户的次优发送协方差矩阵和RIS的相移矩阵。仿真结果表明，所推导的近似表达式具有很好的近似效果，所设计的发送协方差矩阵和相移矩阵能显著提升系统的和速率。
2024, 46(4): 1266-1275.
doi: 10.11999/JEIT230515
摘要:
无人机(UAVs)具有机动性强，低成本及易部署等特性，通过搭载通信及感知设备，支持通信与感知技术的高效资源共享，无人机可作为融合通信与传感技术的高性能空中平台。该文针对多输入多输出(MIMO)无人机使能的联合通信、感知场景，综合考虑无人机飞行能量、多天线传输及用户业务需求等限制条件，建模无人机通信、感知预编码及飞行轨迹联合优化问题为多目标优化问题，以实现通信用户最低速率最大化及目标最小发现概率最大化。由于通信用户最低速率最大化问题为非凸优化问题，难以直接求解，将原优化问题分解为通信预编码设计子问题及无人机轨迹设计子问题，并采用交替迭代法依次求解两个子问题直至算法收敛，其中，对于通信预编码设计子问题，提出一种基于迫零(ZF)算法的求解策略；对于无人机轨迹设计子问题，提出一种基于连续凸逼近(SCA)算法的求解策略。基于所得到的无人机最优轨迹，将无人机感知位置选择问题建模为加权距离和最小化问题，进而应用泛搜索算法优化确定目标感知位置，并设计基于ZF算法的通信感知预编码联合优化策略，以实现通信感知性能的联合优化。最后通过仿真验证了该文所提算法的有效性。
无人机(UAVs)具有机动性强，低成本及易部署等特性，通过搭载通信及感知设备，支持通信与感知技术的高效资源共享，无人机可作为融合通信与传感技术的高性能空中平台。该文针对多输入多输出(MIMO)无人机使能的联合通信、感知场景，综合考虑无人机飞行能量、多天线传输及用户业务需求等限制条件，建模无人机通信、感知预编码及飞行轨迹联合优化问题为多目标优化问题，以实现通信用户最低速率最大化及目标最小发现概率最大化。由于通信用户最低速率最大化问题为非凸优化问题，难以直接求解，将原优化问题分解为通信预编码设计子问题及无人机轨迹设计子问题，并采用交替迭代法依次求解两个子问题直至算法收敛，其中，对于通信预编码设计子问题，提出一种基于迫零(ZF)算法的求解策略；对于无人机轨迹设计子问题，提出一种基于连续凸逼近(SCA)算法的求解策略。基于所得到的无人机最优轨迹，将无人机感知位置选择问题建模为加权距离和最小化问题，进而应用泛搜索算法优化确定目标感知位置，并设计基于ZF算法的通信感知预编码联合优化策略，以实现通信感知性能的联合优化。最后通过仿真验证了该文所提算法的有效性。
2024, 46(4): 1276-1285.
doi: 10.11999/JEIT230578
摘要:
为探究太赫兹(THz)频段体内多输入多输出(MIMO)通信系统的传输特性，该文在0.8～1.2 THz下构建了精确的皮肤-脂肪模型，对皮肤-脂肪模型中垂直方向和水平方向的链路进行全波电磁仿真，分析太赫兹体内信道特性，建立路径损耗模型。首先，结合太赫兹频段人体组织的介电特性和人体皮肤的解剖学结构构建皮肤-脂肪模型。其次，对比分析了3条链路的路径损耗和阴影衰落，提出带有等效吸收因子的太赫兹体内路径损耗模型。最后，对3条链路的莱斯K因子、均方根时延扩展、MIMO容量进行分析。仿真分析表明，带有等效吸收因子的太赫兹体内路径损耗模型可以更准确地描述加长距离垂直链路2的路径损耗，发射端在体表可以增强MIMO容量。该文的工作可以为太赫兹体内通信系统的设计和优化提供参考。
为探究太赫兹(THz)频段体内多输入多输出(MIMO)通信系统的传输特性，该文在0.8～1.2 THz下构建了精确的皮肤-脂肪模型，对皮肤-脂肪模型中垂直方向和水平方向的链路进行全波电磁仿真，分析太赫兹体内信道特性，建立路径损耗模型。首先，结合太赫兹频段人体组织的介电特性和人体皮肤的解剖学结构构建皮肤-脂肪模型。其次，对比分析了3条链路的路径损耗和阴影衰落，提出带有等效吸收因子的太赫兹体内路径损耗模型。最后，对3条链路的莱斯K因子、均方根时延扩展、MIMO容量进行分析。仿真分析表明，带有等效吸收因子的太赫兹体内路径损耗模型可以更准确地描述加长距离垂直链路2的路径损耗，发射端在体表可以增强MIMO容量。该文的工作可以为太赫兹体内通信系统的设计和优化提供参考。
2024, 46(4): 1286-1295.
doi: 10.11999/JEIT230315
摘要:
针对现有方法在跳频通信用户“空时频能”域特征相近、跳频参数捷变等条件下，跳频网台分类识别效果不佳的问题，该文提出一种基于无线电极化特征的跳频用户分选方法。该方法将无线电双极化特征引入到跳频侦察，充分利用各用户的交叉极化鉴别度差异，实现了跳频网台精准分选。针对同类用户交叉极化鉴别度参数易受噪声污染的问题，构建了双通道双极化接收系统，抑制了信号噪声，保证了极化特征提取的精度。在此基础上，基于谱聚类思想，完成了极化特征的分类软判决，进一步提升了跳频网台分选效果，实现了跳频信号的精准识别。仿真实验表明，在5 dB信噪比条件下，所提方法可对同步正交和非正交组网方式下的多跳频网台准确识别，识别分类成功率达99%以上，验证了新方法的有效性。
针对现有方法在跳频通信用户“空时频能”域特征相近、跳频参数捷变等条件下，跳频网台分类识别效果不佳的问题，该文提出一种基于无线电极化特征的跳频用户分选方法。该方法将无线电双极化特征引入到跳频侦察，充分利用各用户的交叉极化鉴别度差异，实现了跳频网台精准分选。针对同类用户交叉极化鉴别度参数易受噪声污染的问题，构建了双通道双极化接收系统，抑制了信号噪声，保证了极化特征提取的精度。在此基础上，基于谱聚类思想，完成了极化特征的分类软判决，进一步提升了跳频网台分选效果，实现了跳频信号的精准识别。仿真实验表明，在5 dB信噪比条件下，所提方法可对同步正交和非正交组网方式下的多跳频网台准确识别，识别分类成功率达99%以上，验证了新方法的有效性。
2024, 46(4): 1296-1305.
doi: 10.11999/JEIT230317
摘要:
针对工业物联网(IIoT)设备资源有限和边缘服务器资源动态变化导致的任务协同计算效率低等问题，该文提出一种工业物联网中数字孪生(DT)辅助任务卸载算法。首先，该算法构建了云-边-端3层数字孪生辅助任务卸载框架，在所创建的数字孪生层中生成近似最佳的任务卸载策略。其次，在任务计算时间和能量的约束下，从时延的角度研究了计算卸载过程中用户关联和任务划分的联合优化问题，建立了最小化任务卸载时间和服务失败惩罚的优化模型。最后，提出一种基于深度多智能体参数化Q网络(DMAPQN)的用户关联和任务划分算法，通过每个智能体不断地探索和学习，以获取近似最佳的用户关联和任务划分策略，并将该策略下发至物理实体网络中执行。仿真结果表明，所提任务卸载算法有效降低了任务协同计算时间，同时为每个计算任务提供近似最佳的卸载策略。
针对工业物联网(IIoT)设备资源有限和边缘服务器资源动态变化导致的任务协同计算效率低等问题，该文提出一种工业物联网中数字孪生(DT)辅助任务卸载算法。首先，该算法构建了云-边-端3层数字孪生辅助任务卸载框架，在所创建的数字孪生层中生成近似最佳的任务卸载策略。其次，在任务计算时间和能量的约束下，从时延的角度研究了计算卸载过程中用户关联和任务划分的联合优化问题，建立了最小化任务卸载时间和服务失败惩罚的优化模型。最后，提出一种基于深度多智能体参数化Q网络(DMAPQN)的用户关联和任务划分算法，通过每个智能体不断地探索和学习，以获取近似最佳的用户关联和任务划分策略，并将该策略下发至物理实体网络中执行。仿真结果表明，所提任务卸载算法有效降低了任务协同计算时间，同时为每个计算任务提供近似最佳的卸载策略。
2024, 46(4): 1306-1313.
doi: 10.11999/JEIT230623
摘要:
在城市轨道交通列车控制系统中，车车(T2T)通信作为新一代列车通信模式，利用列车间直接通信来降低通信时延，提高列车运行效率。在T2T通信与车地(T2G)通信并存场景下，针对复用T2G链路产生的干扰问题，在保证用户通信质量的前提下，该文提出一种基于多智能体深度强化学习(MADRL)的改进优势演员-评论家(A2C-ac)资源分配算法。首先以系统吞吐量为优化目标，以T2T通信发送端为智能体，策略网络采用分层输出结构指导智能体选择需复用的频谱资源和功率水平，然后智能体做出相应动作并与T2T通信环境交互，得到该时隙下T2G用户和T2T用户吞吐量，价值网络对两者分别评价，利用权重因子\begin{document}$ \beta $\end{document}
在城市轨道交通列车控制系统中，车车(T2T)通信作为新一代列车通信模式，利用列车间直接通信来降低通信时延，提高列车运行效率。在T2T通信与车地(T2G)通信并存场景下，针对复用T2G链路产生的干扰问题，在保证用户通信质量的前提下，该文提出一种基于多智能体深度强化学习(MADRL)的改进优势演员-评论家(A2C-ac)资源分配算法。首先以系统吞吐量为优化目标，以T2T通信发送端为智能体，策略网络采用分层输出结构指导智能体选择需复用的频谱资源和功率水平，然后智能体做出相应动作并与T2T通信环境交互，得到该时隙下T2G用户和T2T用户吞吐量，价值网络对两者分别评价，利用权重因子
2024, 46(4): 1314-1320.
doi: 10.11999/JEIT230414
摘要:
智能反射面(IRS/RIS)应用于实际无线通信系统时，如何优选布放位置及面板取向，是提升技术实效所面临的主要问题之一。RIS布放的数学规划问题，不仅有优化目标的设计，还要考虑通信环境的建筑物分布和可选部署面的有效散射截面。相比于室外较为开放的空间，RIS的室内部署存在更多限制性条件。针对室内既有墙面的RIS布放，该文设计了多终端接入选址规划模型和等价问题。为约化其非线性计算，通过单终端退化分析，给出目标函数的卡西尼卵形线分布特征，证明RIS布放范围限于各终端及基站在部署面投影的重叠区，提出基于对半搜索法的高效启发式算法。数值仿真了2种复杂室内结构的多终端接入场景，结果表明所提算法不仅有显著加速效益，还可扩展用于多RIS网络规划。
智能反射面(IRS/RIS)应用于实际无线通信系统时，如何优选布放位置及面板取向，是提升技术实效所面临的主要问题之一。RIS布放的数学规划问题，不仅有优化目标的设计，还要考虑通信环境的建筑物分布和可选部署面的有效散射截面。相比于室外较为开放的空间，RIS的室内部署存在更多限制性条件。针对室内既有墙面的RIS布放，该文设计了多终端接入选址规划模型和等价问题。为约化其非线性计算，通过单终端退化分析，给出目标函数的卡西尼卵形线分布特征，证明RIS布放范围限于各终端及基站在部署面投影的重叠区，提出基于对半搜索法的高效启发式算法。数值仿真了2种复杂室内结构的多终端接入场景，结果表明所提算法不仅有显著加速效益，还可扩展用于多RIS网络规划。
2024, 46(4): 1321-1332.
doi: 10.11999/JEIT230445
摘要:
在移动边缘计算(MEC)密集部署场景中，边缘服务器负载的不确定性容易造成边缘服务器过载，从而导致计算卸载过程中时延和能耗显著增加。针对该问题，该文提出一种多用户计算卸载优化模型和基于深度确定性策略梯度(DDPG)的计算卸载算法。首先，考虑时延和能耗的均衡优化建立效用函数，以最大化系统效用作为优化目标，将计算卸载问题转化为混合整数非线性规划问题。然后，针对该问题状态空间大、动作空间中离散和连续型变量共存，对DDPG深度强化学习算法进行离散化改进，基于此提出一种多用户计算卸载优化方法。最后，使用该方法求解非线性规划问题。仿真实验结果表明，与已有算法相比，所提方法能有效降低边缘服务器过载概率，并具有很好的稳定性。
在移动边缘计算(MEC)密集部署场景中，边缘服务器负载的不确定性容易造成边缘服务器过载，从而导致计算卸载过程中时延和能耗显著增加。针对该问题，该文提出一种多用户计算卸载优化模型和基于深度确定性策略梯度(DDPG)的计算卸载算法。首先，考虑时延和能耗的均衡优化建立效用函数，以最大化系统效用作为优化目标，将计算卸载问题转化为混合整数非线性规划问题。然后，针对该问题状态空间大、动作空间中离散和连续型变量共存，对DDPG深度强化学习算法进行离散化改进，基于此提出一种多用户计算卸载优化方法。最后，使用该方法求解非线性规划问题。仿真实验结果表明，与已有算法相比，所提方法能有效降低边缘服务器过载概率，并具有很好的稳定性。
2024, 46(4): 1333-1342.
doi: 10.11999/JEIT230394
摘要:
智能车载网联系统作为智慧城市建设的重要组成部分，近年来受到学术界与工业界越来越多的关注。智能车载网联系统中提升了智能车辆的行驶安全性与出行效率，但在开放的环境下数据传输容易被截取，造成敏感信息泄漏。因此需要实现匿名认证并且协商正确的会话密钥，来确保智能车载网联系统敏感信息的安全。该文提出面向分布式智能车载网联系统架构的匿名认证与密钥协商协议。该协议基于中国剩余定理秘密分享技术来保护认证标识符，智能车辆能够以线性的计算开销在不同的区域恢复出对应的标识符，该标识符能够长期安全使用且智能车辆能够在不使用防篡改设备的情况下完成安全认证，路侧通信基站能够检测信息的匿名性和完整性，并与智能车辆协商到后续安全通信的会话密钥，同时实现双向认证。此外，协议能够在复杂的分布式智能车载网联系统中拓展批量匿名认证、域密钥更新、车对车的匿名认证、匿名身份可追踪等实用性功能。安全性与性能分析表明该协议能够安全高效地部署在分布式智能车载网联环境。
智能车载网联系统作为智慧城市建设的重要组成部分，近年来受到学术界与工业界越来越多的关注。智能车载网联系统中提升了智能车辆的行驶安全性与出行效率，但在开放的环境下数据传输容易被截取，造成敏感信息泄漏。因此需要实现匿名认证并且协商正确的会话密钥，来确保智能车载网联系统敏感信息的安全。该文提出面向分布式智能车载网联系统架构的匿名认证与密钥协商协议。该协议基于中国剩余定理秘密分享技术来保护认证标识符，智能车辆能够以线性的计算开销在不同的区域恢复出对应的标识符，该标识符能够长期安全使用且智能车辆能够在不使用防篡改设备的情况下完成安全认证，路侧通信基站能够检测信息的匿名性和完整性，并与智能车辆协商到后续安全通信的会话密钥，同时实现双向认证。此外，协议能够在复杂的分布式智能车载网联系统中拓展批量匿名认证、域密钥更新、车对车的匿名认证、匿名身份可追踪等实用性功能。安全性与性能分析表明该协议能够安全高效地部署在分布式智能车载网联环境。
2024, 46(4): 1343-1352.
doi: 10.11999/JEIT230421
摘要:
在基于联邦学习的智能驾驶中，智能网联汽车(ICV)的资源限制和可能出现的设备故障会导致联邦学习训练精度下降、时延和能耗增加等问题。为此该文提出数字孪生辅助联邦学习中的边缘选择和资源分配优化方案。该方案首先提出数字孪生辅助联邦学习机制，使得ICV能够选择在本地或利用其数字孪生体参与联邦学习。其次，通过构建数字孪生辅助联邦学习的计算和通信模型，建立以最小化累积训练时延和能耗为目标的边缘选择和资源分配联合优化问题，并将其转化为部分可观测的马尔可夫决策过程。最后，提出基于多智能体参数化Q网络(MPDQN)的边缘选择和资源分配算法，用于学习近似最优的边缘选择和资源分配策略，以实现联邦学习累积时延和能耗最小化。仿真结果表明，所提算法在保证模型精度的同时，有效降低联邦学习累积训练时延和能耗。
在基于联邦学习的智能驾驶中，智能网联汽车(ICV)的资源限制和可能出现的设备故障会导致联邦学习训练精度下降、时延和能耗增加等问题。为此该文提出数字孪生辅助联邦学习中的边缘选择和资源分配优化方案。该方案首先提出数字孪生辅助联邦学习机制，使得ICV能够选择在本地或利用其数字孪生体参与联邦学习。其次，通过构建数字孪生辅助联邦学习的计算和通信模型，建立以最小化累积训练时延和能耗为目标的边缘选择和资源分配联合优化问题，并将其转化为部分可观测的马尔可夫决策过程。最后，提出基于多智能体参数化Q网络(MPDQN)的边缘选择和资源分配算法，用于学习近似最优的边缘选择和资源分配策略，以实现联邦学习累积时延和能耗最小化。仿真结果表明，所提算法在保证模型精度的同时，有效降低联邦学习累积训练时延和能耗。
2024, 46(4): 1353-1362.
doi: 10.11999/JEIT230669
摘要:
针对高多普勒场景下智能反射表面(IRS)辅助多用户通信系统存在的信道估计传输开销大的问题，该文结合正交时频空间(OTFS)调制特点构造一种IRS-OTFS通信系统，充分发挥IRS和OTFS的性能优势，并在此基础上提出一种学习率自适应的模型无关元学习(MAML)算法。对IRS-OTFS多用户信道估计任务做离线训练，根据各任务的收敛速度自适应地调整学习率，防止训练失衡，并利用信道之间的相关性和MAML算法的少样本、泛化特性得到全局模型和适应性模型，快速学习新用户信道的传输特性，降低传输开销，提高信道估计准确性。理论分析和仿真结果表明，该算法在信道传输条件相同的情况下，将传输开销降低了大约50%，并相对于基准算法有4.8 dB左右的性能提升。
针对高多普勒场景下智能反射表面(IRS)辅助多用户通信系统存在的信道估计传输开销大的问题，该文结合正交时频空间(OTFS)调制特点构造一种IRS-OTFS通信系统，充分发挥IRS和OTFS的性能优势，并在此基础上提出一种学习率自适应的模型无关元学习(MAML)算法。对IRS-OTFS多用户信道估计任务做离线训练，根据各任务的收敛速度自适应地调整学习率，防止训练失衡，并利用信道之间的相关性和MAML算法的少样本、泛化特性得到全局模型和适应性模型，快速学习新用户信道的传输特性，降低传输开销，提高信道估计准确性。理论分析和仿真结果表明，该算法在信道传输条件相同的情况下，将传输开销降低了大约50%，并相对于基准算法有4.8 dB左右的性能提升。
2024, 46(4): 1363-1372.
doi: 10.11999/JEIT230632
摘要:
该文针对边缘网络资源受限且对业务流端到端时延容忍度低的问题，结合深度强化学习与基于时延的Dijkstra寻路算法提出一种面向时延优化的服务功能链(SFC)部署方法。首先，设计一种基于注意力机制的序列到序列(Seq2Seq)代理网络和基于时延的Dijkstra寻路算法，用于产生虚拟网络功能(VNF)的部署以及服务SFC的链路映射，同时考虑了时延优化模型的约束问题，采用拉格朗日松弛技术将其纳入强化学习目标函数中；其次，为了辅助网络代理快速收敛，采用基线评估器网络评估部署策略的预期奖励值；最后，在测试阶段，通过贪婪搜索及抽样技术降低网络收敛到局部最优的概率，从而改进模型的部署。对比实验表明，该方法在网络资源受限的情况下，比First-Fit算法与TabuSearch算法的时延分别降低了约10%和86.3%，且较这两种算法稳定约74.2%与84.4%。该方法能较稳定地提供更低时延的端到端服务，使时延敏感类业务获得更好体验。
该文针对边缘网络资源受限且对业务流端到端时延容忍度低的问题，结合深度强化学习与基于时延的Dijkstra寻路算法提出一种面向时延优化的服务功能链(SFC)部署方法。首先，设计一种基于注意力机制的序列到序列(Seq2Seq)代理网络和基于时延的Dijkstra寻路算法，用于产生虚拟网络功能(VNF)的部署以及服务SFC的链路映射，同时考虑了时延优化模型的约束问题，采用拉格朗日松弛技术将其纳入强化学习目标函数中；其次，为了辅助网络代理快速收敛，采用基线评估器网络评估部署策略的预期奖励值；最后，在测试阶段，通过贪婪搜索及抽样技术降低网络收敛到局部最优的概率，从而改进模型的部署。对比实验表明，该方法在网络资源受限的情况下，比First-Fit算法与TabuSearch算法的时延分别降低了约10%和86.3%，且较这两种算法稳定约74.2%与84.4%。该方法能较稳定地提供更低时延的端到端服务，使时延敏感类业务获得更好体验。
2024, 46(4): 1373-1381.
doi: 10.11999/JEIT230462
摘要:
针对GNSS外辐射源雷达定位时不同卫星对定位的误差贡献不同的问题，提出基于高度角随机模型的定位算法，理论分析目标位置估计量的克拉美罗界和统计特性，并计算卫星位置误差和地面站位置误差对定位误差的影响。仿真结果表明：所提出算法对不同GNSS卫星的直射、反射路径的伪距差测量值误差进行了合理分配，定位性能达到了克拉美罗界，且不会因为选星方案的改变而大幅恶化。对地面站位置误差和卫星位置误差的分析表明：地面站位置的标准差小于10 cm、卫星位置的标准差小于1 km时对定位总误差的贡献可以忽略不计。
针对GNSS外辐射源雷达定位时不同卫星对定位的误差贡献不同的问题，提出基于高度角随机模型的定位算法，理论分析目标位置估计量的克拉美罗界和统计特性，并计算卫星位置误差和地面站位置误差对定位误差的影响。仿真结果表明：所提出算法对不同GNSS卫星的直射、反射路径的伪距差测量值误差进行了合理分配，定位性能达到了克拉美罗界，且不会因为选星方案的改变而大幅恶化。对地面站位置误差和卫星位置误差的分析表明：地面站位置的标准差小于10 cm、卫星位置的标准差小于1 km时对定位总误差的贡献可以忽略不计。
2024, 46(4): 1382-1390.
doi: 10.11999/JEIT230665
摘要:
射频干扰(RFI)会污染合成孔径雷达(SAR)回波信号，增加SAR图像解译难度。脉冲式直达波干扰(PDWI)作为典型的RFI，在原始回波域以明亮条纹状掩盖SAR回波信息，对SAR成像质量产生严重影响。现有的干扰抑制方法中，传统的特征子空间投影(ESP)方法对整条含干扰脉冲进行干扰抑制，造成了脉冲中非干扰位置有用信号损失。为了保护有用信号，该文提出一种改进ESP的SAR脉冲式直达波干扰抑制方法。首先，通过两次检测干扰，获取PDWI在时域中的具体位置。其次，仅对检测的干扰位置数据，采用ESP将有用信号和干扰信号分离。最后，从原始数据中减去ESP重构的干扰数据以实现干扰抑制。仿真和实测数据处理表明，与现有方法相比，该方法能够有效避免SAR原始数据中有用信号的损失，抑制了脉冲式直达波干扰。
射频干扰(RFI)会污染合成孔径雷达(SAR)回波信号，增加SAR图像解译难度。脉冲式直达波干扰(PDWI)作为典型的RFI，在原始回波域以明亮条纹状掩盖SAR回波信息，对SAR成像质量产生严重影响。现有的干扰抑制方法中，传统的特征子空间投影(ESP)方法对整条含干扰脉冲进行干扰抑制，造成了脉冲中非干扰位置有用信号损失。为了保护有用信号，该文提出一种改进ESP的SAR脉冲式直达波干扰抑制方法。首先，通过两次检测干扰，获取PDWI在时域中的具体位置。其次，仅对检测的干扰位置数据，采用ESP将有用信号和干扰信号分离。最后，从原始数据中减去ESP重构的干扰数据以实现干扰抑制。仿真和实测数据处理表明，与现有方法相比，该方法能够有效避免SAR原始数据中有用信号的损失，抑制了脉冲式直达波干扰。
2024, 46(4): 1391-1398.
doi: 10.11999/JEIT230622
摘要:
针对现有基于图像分割的端到端雷达信号分选方法存在的像素点重叠与处理效率不高的问题，该文提出一种基于点云分割网络的端到端分选方法。首先将雷达脉冲流的脉冲描述字(PDW)映射为点云；之后利用点云分割网络 (PointNet++)对该点云中各点依据其所属辐射源进行分割；最后将具有相同标签的点聚类形成脉冲集合，分别提取各脉冲集合所包含的辐射源并形成相应的辐射源描述字。仿真结果表明：所提方法能够有效对未知雷达信号进行分选，在脉冲丢失和虚假脉冲干扰的分选环境下也表现出较强的可靠性与稳定性，并且由于采用具有轻量化特点的模型使得该方法的执行效率更高。
针对现有基于图像分割的端到端雷达信号分选方法存在的像素点重叠与处理效率不高的问题，该文提出一种基于点云分割网络的端到端分选方法。首先将雷达脉冲流的脉冲描述字(PDW)映射为点云；之后利用点云分割网络 (PointNet++)对该点云中各点依据其所属辐射源进行分割；最后将具有相同标签的点聚类形成脉冲集合，分别提取各脉冲集合所包含的辐射源并形成相应的辐射源描述字。仿真结果表明：所提方法能够有效对未知雷达信号进行分选，在脉冲丢失和虚假脉冲干扰的分选环境下也表现出较强的可靠性与稳定性，并且由于采用具有轻量化特点的模型使得该方法的执行效率更高。
2024, 46(4): 1399-1407.
doi: 10.11999/JEIT230650
摘要:
针对传统的雷达K分布海杂波形状参数估计方法在异常样本存在情况下估计精度严重下降的问题，该文提出一种基于支持向量回归(SVR)和样本分位数比值的K分布海杂波形状参数估计方法。首先给定K分布杂波参数和分位数位置的值，根据K分布的累积分布函数计算样本分位数比值及其对数，然后建立以样本分位数比值对数为输入、待估计形状参数为输出的SVR模型，通过交叉验证确定SVR模型的超参数，最后训练SVR模型实现对K分布海杂波形状参数的稳健精确估计。仿真和实测雷达数据表明，所提方法的估计误差低于基于矩的估计方法的估计误差，并且与基于分位数的估计方法具有相近估计性能。此外，相比已有基于分位数的方法，所提方法的超参数容易确定，并且不依赖于查表。
针对传统的雷达K分布海杂波形状参数估计方法在异常样本存在情况下估计精度严重下降的问题，该文提出一种基于支持向量回归(SVR)和样本分位数比值的K分布海杂波形状参数估计方法。首先给定K分布杂波参数和分位数位置的值，根据K分布的累积分布函数计算样本分位数比值及其对数，然后建立以样本分位数比值对数为输入、待估计形状参数为输出的SVR模型，通过交叉验证确定SVR模型的超参数，最后训练SVR模型实现对K分布海杂波形状参数的稳健精确估计。仿真和实测雷达数据表明，所提方法的估计误差低于基于矩的估计方法的估计误差，并且与基于分位数的估计方法具有相近估计性能。此外，相比已有基于分位数的方法，所提方法的超参数容易确定，并且不依赖于查表。
2024, 46(4): 1408-1417.
doi: 10.11999/JEIT230413
摘要:
为消减仅测角机动目标跟踪系统中由时空不一致引起的投影基点偏移和高斯截断两类误差，该文采用映射表示和\begin{document}$ {\ell _1} $\end{document} \begin{document}$ {\ell _{2,1}} $\end{document}
为消减仅测角机动目标跟踪系统中由时空不一致引起的投影基点偏移和高斯截断两类误差，该文采用映射表示和
2024, 46(4): 1418-1427.
doi: 10.11999/JEIT230464
摘要:
该文针对星载全球导航卫星反射计(GNSS-R)镜面反射信号对海面风向不敏感导致海面风向反演难问题，分析非镜向海面散射信号特征，提出星下点非镜向观测模式，定义该模式下海面风矢量敏感特征观测量，在此基础上提出基于星载GNSS-R海面风矢量极大似然估计(MLE)反演算法直接利用两颗及以上导航卫星的星下点非镜向散射信号进行海面风矢量的反演，并提出风矢量搜索算法提高反演效率。通过搭建星载GNSS-R仿真平台验证算法的可行性和评估算法性能。结果表明：所提算法可直接利用非镜向独立观测模式下的多颗导航卫星散射信号反演得到海面风速和风向；多星观测可消除观测几何导致的模糊解从而将海风风向4个模糊解降至2个模糊解，但无法消除海浪谱的对称性导致的海面风向模糊解。在2～25 m/s的风速内，当信噪比(SNR)大于11 dB时，3星观测的风速均方根误差(RMSE)优于2 m/s，风向的均方根误差优于15°。
该文针对星载全球导航卫星反射计(GNSS-R)镜面反射信号对海面风向不敏感导致海面风向反演难问题，分析非镜向海面散射信号特征，提出星下点非镜向观测模式，定义该模式下海面风矢量敏感特征观测量，在此基础上提出基于星载GNSS-R海面风矢量极大似然估计(MLE)反演算法直接利用两颗及以上导航卫星的星下点非镜向散射信号进行海面风矢量的反演，并提出风矢量搜索算法提高反演效率。通过搭建星载GNSS-R仿真平台验证算法的可行性和评估算法性能。结果表明：所提算法可直接利用非镜向独立观测模式下的多颗导航卫星散射信号反演得到海面风速和风向；多星观测可消除观测几何导致的模糊解从而将海风风向4个模糊解降至2个模糊解，但无法消除海浪谱的对称性导致的海面风向模糊解。在2～25 m/s的风速内，当信噪比(SNR)大于11 dB时，3星观测的风速均方根误差(RMSE)优于2 m/s，风向的均方根误差优于15°。
2024, 46(4): 1428-1437.
doi: 10.11999/JEIT230573
摘要:
针对现有基于直接线性变化法(DLT)的图像法测流技术依赖于地面控制点，存在效率低、风险高、宽断面天然河流操作难度大等问题，该文提出一种基于断面水边线定向的摄像机姿态角标定方法(CSWO)。该方法将标定过程分解为实验室内参标定和现场外参标定两步，其中后者又被划分为摄像机定位和定向两个环节。定向环节中首先在摄像机安装时将光轴与断面方向对齐，使方位角置零。然后利用无畸变图像中人工标注的平直断面水边线的斜率计算出横滚角。接下来通过计算水边线与图像纵轴交点作为其亚像素像方坐标。最后依据透视投影成像模型，联合水位与插值断面高程求得的物方坐标解算出俯仰角。该方法应用于时空图像测速法(STIV)，实现了200 m宽河流的免像控表面流速测量。结果表明：起点距的最大绝对误差为0.59 m，最大相对误差为0.45%，表面流速的最大相对误差小于6.3%。
针对现有基于直接线性变化法(DLT)的图像法测流技术依赖于地面控制点，存在效率低、风险高、宽断面天然河流操作难度大等问题，该文提出一种基于断面水边线定向的摄像机姿态角标定方法(CSWO)。该方法将标定过程分解为实验室内参标定和现场外参标定两步，其中后者又被划分为摄像机定位和定向两个环节。定向环节中首先在摄像机安装时将光轴与断面方向对齐，使方位角置零。然后利用无畸变图像中人工标注的平直断面水边线的斜率计算出横滚角。接下来通过计算水边线与图像纵轴交点作为其亚像素像方坐标。最后依据透视投影成像模型，联合水位与插值断面高程求得的物方坐标解算出俯仰角。该方法应用于时空图像测速法(STIV)，实现了200 m宽河流的免像控表面流速测量。结果表明：起点距的最大绝对误差为0.59 m，最大相对误差为0.45%，表面流速的最大相对误差小于6.3%。
2024, 46(4): 1438-1447.
doi: 10.11999/JEIT230405
摘要:
目前基于视图的3维模型分类方法存在单视图视觉信息不充分、多视图信息冗余的问题，且同等对待所有视图会忽略不同投影视角之间的差异性。针对上述问题，该文提出一种基于香农熵代表性特征和投票机制的3维模型分类方法。首先，通过在3维模型周围均匀设置多个视角组来获取表征模型的多组视图集。为了有效提取视图深层特征，在特征提取网络中引入通道注意力机制；然后，针对Softmax函数输出的视图判别性特征，使用香农熵来选择代表性特征，从而避免多视图特征冗余；最后，基于多个视角组的代表性特征利用投票机制来完成3维模型分类。实验表明：该方法在3维模型数据集ModelNet10上的分类准确率达到96.48%，分类性能突出。
目前基于视图的3维模型分类方法存在单视图视觉信息不充分、多视图信息冗余的问题，且同等对待所有视图会忽略不同投影视角之间的差异性。针对上述问题，该文提出一种基于香农熵代表性特征和投票机制的3维模型分类方法。首先，通过在3维模型周围均匀设置多个视角组来获取表征模型的多组视图集。为了有效提取视图深层特征，在特征提取网络中引入通道注意力机制；然后，针对Softmax函数输出的视图判别性特征，使用香农熵来选择代表性特征，从而避免多视图特征冗余；最后，基于多个视角组的代表性特征利用投票机制来完成3维模型分类。实验表明：该方法在3维模型数据集ModelNet10上的分类准确率达到96.48%，分类性能突出。
2024, 46(4): 1448-1457.
doi: 10.11999/JEIT230651
摘要:
近年来，基于有限标记样本的高光谱图像(HSI)分类方法取得了重大进展。然而，由于高光谱图像的特殊性，冗余的信息和有限的标记样本给提取强判别特征带来了巨大挑战。此外，由于各类别像素分布不均，如何强化中心像素的作用，减弱不同类别的周围像素的负面影响也是提高分类性能的关键。为了克服上述局限性，该文提出一种基于多尺度非对称密集网络(MS-ADNet)的高光谱图像分类方法。首先，提出一个多尺度样本构建模块，通过在每个像素周围提取多个尺度的图像块，并进行反卷积和拼接以构建输入样本，使其既包含详细的结构区域，又包含较大的同质区域；然后，提出一个非对称密集连接结构，在空间和光谱特征联合提取中实现核骨架增强，即增强了方形卷积核的中心十字区域部分提取的特征，有效地促进了特征重用。此外，为了提高光谱特征的鉴别性，提出一种精简的元素光谱注意力机制，并将其置于密集连接网络的前端和后端。在每类仅采用5个样本进行网络训练的情况下，该方法在Indiana Pines, Pavia University和Salinas数据集上的总体准确率分别达到了77.66%, 84.54%和92.39%，取得了极具竞争力的分类结果。
近年来，基于有限标记样本的高光谱图像(HSI)分类方法取得了重大进展。然而，由于高光谱图像的特殊性，冗余的信息和有限的标记样本给提取强判别特征带来了巨大挑战。此外，由于各类别像素分布不均，如何强化中心像素的作用，减弱不同类别的周围像素的负面影响也是提高分类性能的关键。为了克服上述局限性，该文提出一种基于多尺度非对称密集网络(MS-ADNet)的高光谱图像分类方法。首先，提出一个多尺度样本构建模块，通过在每个像素周围提取多个尺度的图像块，并进行反卷积和拼接以构建输入样本，使其既包含详细的结构区域，又包含较大的同质区域；然后，提出一个非对称密集连接结构，在空间和光谱特征联合提取中实现核骨架增强，即增强了方形卷积核的中心十字区域部分提取的特征，有效地促进了特征重用。此外，为了提高光谱特征的鉴别性，提出一种精简的元素光谱注意力机制，并将其置于密集连接网络的前端和后端。在每类仅采用5个样本进行网络训练的情况下，该方法在Indiana Pines, Pavia University和Salinas数据集上的总体准确率分别达到了77.66%, 84.54%和92.39%，取得了极具竞争力的分类结果。
2024, 46(4): 1458-1467.
doi: 10.11999/JEIT230496
摘要:
在长时视觉跟踪中，大部分目标丢失判定方法需要人为确定阈值，而最优阈值的选取通常较为困难，造成长时跟踪算法的泛化能力较弱。为此，该文提出一种无需人为选取阈值的目标漂移判定网络(DNet)。该网络采用Siamese结构，利用静态模板和动态模板共同判定跟踪结果是否丢失，其中，引入动态模板有效提高算法对目标外观变化的适应能力。为了对所提目标漂移判定网络进行训练，建立了样本丰富的数据集。为验证所提网络的有效性，将该网络与基础跟踪器和重检测模块相结合，构建了一个完整的长时跟踪算法。在UAV20L, LaSOT, VOT2018-LT和VOT2020-LT等经典的视觉跟踪数据集上进行了测试，实验结果表明，相比于基础跟踪器，在UAV20L数据集上，跟踪精度和成功率分别提升了10.4%和7.5%。
在长时视觉跟踪中，大部分目标丢失判定方法需要人为确定阈值，而最优阈值的选取通常较为困难，造成长时跟踪算法的泛化能力较弱。为此，该文提出一种无需人为选取阈值的目标漂移判定网络(DNet)。该网络采用Siamese结构，利用静态模板和动态模板共同判定跟踪结果是否丢失，其中，引入动态模板有效提高算法对目标外观变化的适应能力。为了对所提目标漂移判定网络进行训练，建立了样本丰富的数据集。为验证所提网络的有效性，将该网络与基础跟踪器和重检测模块相结合，构建了一个完整的长时跟踪算法。在UAV20L, LaSOT, VOT2018-LT和VOT2020-LT等经典的视觉跟踪数据集上进行了测试，实验结果表明，相比于基础跟踪器，在UAV20L数据集上，跟踪精度和成功率分别提升了10.4%和7.5%。
2024, 46(4): 1468-1478.
doi: 10.11999/JEIT230291
摘要:
经颅磁刺激(TMS)因其可以非侵入性地探测和调制大脑皮层兴奋性和功能，已被广泛地应用于改善大脑认知功能等临床神经调控领域。工作记忆的功能实现需要多个脑区的同步活动，该文将行为学与电生理学相结合，通过建立跨脑区的因果网络连接，从记忆相关脑区间协同作用的角度探究不同模式的TMS对大脑认知功能的调控机制。首先对老年威斯塔大鼠分别实施重复经颅磁刺激(rTMS)及间歇性θ节律刺激(iTBS)，并设置空白对照组，通过在体多通道微电极阵列采集大鼠工作记忆任务中的局部场电位信号(LFPs)；之后基于定向传递函数构建LFPs脑因果网络；最后通过对比行为学结果差异、各脑区因果网络参数等，探索不同模式TMS对老年大鼠工作记忆行为学及脑区之间信息协同作用的影响规律。结果表明，rTMS组和iTBS组大鼠执行正确工作记忆任务的平均天数减少，平均正确率高于空白对照组。经过刺激后，rTMS组和iTBS组前额叶和海马双向网络连接明显增强，信息流强度和因果流向性得到显著提升(P＜0.05)。因此，rTMS和iTBS模式均能促进老年大鼠海马和前额叶脑区间的信息交流，从而使老年大鼠的工作记忆能力得到改善。
经颅磁刺激(TMS)因其可以非侵入性地探测和调制大脑皮层兴奋性和功能，已被广泛地应用于改善大脑认知功能等临床神经调控领域。工作记忆的功能实现需要多个脑区的同步活动，该文将行为学与电生理学相结合，通过建立跨脑区的因果网络连接，从记忆相关脑区间协同作用的角度探究不同模式的TMS对大脑认知功能的调控机制。首先对老年威斯塔大鼠分别实施重复经颅磁刺激(rTMS)及间歇性θ节律刺激(iTBS)，并设置空白对照组，通过在体多通道微电极阵列采集大鼠工作记忆任务中的局部场电位信号(LFPs)；之后基于定向传递函数构建LFPs脑因果网络；最后通过对比行为学结果差异、各脑区因果网络参数等，探索不同模式TMS对老年大鼠工作记忆行为学及脑区之间信息协同作用的影响规律。结果表明，rTMS组和iTBS组大鼠执行正确工作记忆任务的平均天数减少，平均正确率高于空白对照组。经过刺激后，rTMS组和iTBS组前额叶和海马双向网络连接明显增强，信息流强度和因果流向性得到显著提升(P＜0.05)。因此，rTMS和iTBS模式均能促进老年大鼠海马和前额叶脑区间的信息交流，从而使老年大鼠的工作记忆能力得到改善。
2024, 46(4): 1479-1487.
doi: 10.11999/JEIT230181
摘要:
由于参考纹理视图的前景遮挡和不同视点间的视角差异，基于深度图的虚拟视点合成会产生大量空洞，先前的空洞填充方法耗时较长且填充区域与合成图像缺乏纹理一致性。该文首先对深度图进行预处理来减少空洞填充时的前景渗透；然后，针对经3D-warping后输出合成图像中的空洞，设计了一种基于生成对抗网络(GAN)架构的图像生成网络来填充空洞。该网络模型由2级子网络构成，第1级网络生成空洞区域的纹理结构信息，第2级网络采用了一种结合上下文特征融合的注意力模块来提升空洞填充质量。提出的网络模型能有效解决当虚拟视点图像中的前景对象存在快速运动时，空洞填充区易产生伪影的问题。在多视点深度序列上的实验结果表明，提出方法在主客观质量上均优于已有的虚拟视点图像空洞填充方法。
由于参考纹理视图的前景遮挡和不同视点间的视角差异，基于深度图的虚拟视点合成会产生大量空洞，先前的空洞填充方法耗时较长且填充区域与合成图像缺乏纹理一致性。该文首先对深度图进行预处理来减少空洞填充时的前景渗透；然后，针对经3D-warping后输出合成图像中的空洞，设计了一种基于生成对抗网络(GAN)架构的图像生成网络来填充空洞。该网络模型由2级子网络构成，第1级网络生成空洞区域的纹理结构信息，第2级网络采用了一种结合上下文特征融合的注意力模块来提升空洞填充质量。提出的网络模型能有效解决当虚拟视点图像中的前景对象存在快速运动时，空洞填充区易产生伪影的问题。在多视点深度序列上的实验结果表明，提出方法在主客观质量上均优于已有的虚拟视点图像空洞填充方法。
2024, 46(4): 1488-1498.
doi: 10.11999/JEIT230558
摘要:
为了提高压缩感知重构算法的成功率与重构精度，该文提出基于Dice前向预测的正交正则回溯匹配追踪算法 (DLARBOMP)。在该算法中，首先从匹配准则与预选阶段原子选取的角度，利用Dice系数代替原子内积计算相关度，保留原始信号信息的特性，以此选择与残差最匹配的原子，提高算法的重构精度。同时，针对信号重构过程回溯算法的时间过长问题，在每次原子迭代过程中，该文利用正则化选择多个原子而非单个原子，实现重构精度与重构时间的平衡。最后，通过稀疏1维信号与2维图像信号重构的实验结果，显示了所提DLARBOMP算法在1维信号重构时兼顾了性能与效率，在2维压缩图像信号重构时提高其峰值信噪比(PSNR)，优于正交匹配追踪(OMP)及其最新改进贪婪类算法。
为了提高压缩感知重构算法的成功率与重构精度，该文提出基于Dice前向预测的正交正则回溯匹配追踪算法 (DLARBOMP)。在该算法中，首先从匹配准则与预选阶段原子选取的角度，利用Dice系数代替原子内积计算相关度，保留原始信号信息的特性，以此选择与残差最匹配的原子，提高算法的重构精度。同时，针对信号重构过程回溯算法的时间过长问题，在每次原子迭代过程中，该文利用正则化选择多个原子而非单个原子，实现重构精度与重构时间的平衡。最后，通过稀疏1维信号与2维图像信号重构的实验结果，显示了所提DLARBOMP算法在1维信号重构时兼顾了性能与效率，在2维压缩图像信号重构时提高其峰值信噪比(PSNR)，优于正交匹配追踪(OMP)及其最新改进贪婪类算法。
2024, 46(4): 1499-1512.
doi: 10.11999/JEIT230509
摘要:
随着深度学习技术的发展，卷积神经网络模型的参数量和计算量急剧增加，极大提高了卷积神经网络算法在边缘侧设备的部署成本。因此，为了降低卷积神经网络算法在边缘侧设备上的部署难度，减小推理时延和能耗开销，该文提出一种面向边缘计算的可重构CNN协处理器结构。基于按通道处理的数据流模式，提出的两级分布式存储方案解决了片上大规模的数据搬移和重构运算时PE单元间的大量数据移动导致的功耗开销和性能下降的问题；为了避免加速阵列中复杂的数据互联网络传播机制，降低控制的复杂度，该文提出一种灵活的本地访存机制和基于地址转换的填充机制，使得协处理器能够灵活实现任意规格的常规卷积、深度可分离卷积、池化和全连接运算，提升了硬件架构的灵活性。本文提出的协处理器包含256个PE运算单元和176 kB的片上私有存储器，在55 nm TT Corner(25 °C，1.2 V)的CMOS工艺下进行逻辑综合和布局布线，最高时钟频率能够达到328 MHz，实现面积为4.41 mm2。在320 MHz的工作频率下，该协处理器峰值运算性能为163.8 GOPs，面积效率为37.14 GOPs/mm2，完成LeNet-5和MobileNet网络的能效分别为210.7 GOPs/W和340.08 GOPs/W，能够满足边缘智能计算场景下的能效和性能需求。
随着深度学习技术的发展，卷积神经网络模型的参数量和计算量急剧增加，极大提高了卷积神经网络算法在边缘侧设备的部署成本。因此，为了降低卷积神经网络算法在边缘侧设备上的部署难度，减小推理时延和能耗开销，该文提出一种面向边缘计算的可重构CNN协处理器结构。基于按通道处理的数据流模式，提出的两级分布式存储方案解决了片上大规模的数据搬移和重构运算时PE单元间的大量数据移动导致的功耗开销和性能下降的问题；为了避免加速阵列中复杂的数据互联网络传播机制，降低控制的复杂度，该文提出一种灵活的本地访存机制和基于地址转换的填充机制，使得协处理器能够灵活实现任意规格的常规卷积、深度可分离卷积、池化和全连接运算，提升了硬件架构的灵活性。本文提出的协处理器包含256个PE运算单元和176 kB的片上私有存储器，在55 nm TT Corner(25 °C，1.2 V)的CMOS工艺下进行逻辑综合和布局布线，最高时钟频率能够达到328 MHz，实现面积为4.41 mm2。在320 MHz的工作频率下，该协处理器峰值运算性能为163.8 GOPs，面积效率为37.14 GOPs/mm2，完成LeNet-5和MobileNet网络的能效分别为210.7 GOPs/W和340.08 GOPs/W，能够满足边缘智能计算场景下的能效和性能需求。
2024, 46(4): 1513-1520.
doi: 10.11999/JEIT230361
摘要:
为降低激励电压和串扰噪声，实现高灵敏3维电场检测，该文提出一种压电驱动单屏蔽电极3维电场传感芯片。其敏感结构由1组可动屏蔽电极和4组固定感应电极构成，固定感应电极两两对称，在压电驱动结构作用下可动屏蔽电极垂直振动，4组感应电极在待测电场作用下产生周期性的感应电流，通过测量4组感应电极的感应电流，并经过差分求和解耦方法可分别获得x,y,z坐标轴方向的电场分量。该文通过有限元仿真设计了3维电场传感芯片结构，分析了其测量的可行性，对关键结构参数进行优化设计，并设计了敏感芯片加工工艺流程。对研制的芯片进行了实验测试，结果表明，单屏蔽电极3维电场传感芯片在0～50 kV/m电场强度范围内，x,y,z 3轴输出灵敏度分别为0.2214 mV/(kV/m), 0.3580 mV/(kV/m), 2.1768 mV/(kV/m)，3维电场的最大测量误差小于5.3%。
为降低激励电压和串扰噪声，实现高灵敏3维电场检测，该文提出一种压电驱动单屏蔽电极3维电场传感芯片。其敏感结构由1组可动屏蔽电极和4组固定感应电极构成，固定感应电极两两对称，在压电驱动结构作用下可动屏蔽电极垂直振动，4组感应电极在待测电场作用下产生周期性的感应电流，通过测量4组感应电极的感应电流，并经过差分求和解耦方法可分别获得x,y,z坐标轴方向的电场分量。该文通过有限元仿真设计了3维电场传感芯片结构，分析了其测量的可行性，对关键结构参数进行优化设计，并设计了敏感芯片加工工艺流程。对研制的芯片进行了实验测试，结果表明，单屏蔽电极3维电场传感芯片在0～50 kV/m电场强度范围内，x,y,z 3轴输出灵敏度分别为0.2214 mV/(kV/m), 0.3580 mV/(kV/m), 2.1768 mV/(kV/m)，3维电场的最大测量误差小于5.3%。
2024, 46(4): 1521-1528.
doi: 10.11999/JEIT230601
摘要:
面向磁性传感器在物联网(IoT)技术中的广泛应用，该文基于180 nm CMOS工艺设计了一种具有低失调电压，低温度漂移特性的霍尔传感器接口电路。针对霍尔传感器灵敏度的温度漂移特性，该文设计了一种感温电路并与查表法相结合，调节可编程增益放大器 (PGA) 的增益有效地降低了霍尔传感器的温度系数 (TC)。在此基础上，通过在信号主通路中使用相关双采样 (CDS) 技术，极大程度上消除了霍尔传感器的失调电压。仿真结果表明，在–40°C～125°C温度范围内，霍尔传感器的TC从966.4 ppm/°C减小到了58.1 ppm/°C。信号主通路的流片结果表明，霍尔传感器的失调电压从25 mV左右减小到了4 mV左右，霍尔传感器的非线性误差为0.50%。芯片的总面积为0.69 mm2。
面向磁性传感器在物联网(IoT)技术中的广泛应用，该文基于180 nm CMOS工艺设计了一种具有低失调电压，低温度漂移特性的霍尔传感器接口电路。针对霍尔传感器灵敏度的温度漂移特性，该文设计了一种感温电路并与查表法相结合，调节可编程增益放大器 (PGA) 的增益有效地降低了霍尔传感器的温度系数 (TC)。在此基础上，通过在信号主通路中使用相关双采样 (CDS) 技术，极大程度上消除了霍尔传感器的失调电压。仿真结果表明，在–40°C～125°C温度范围内，霍尔传感器的TC从966.4 ppm/°C减小到了58.1 ppm/°C。信号主通路的流片结果表明，霍尔传感器的失调电压从25 mV左右减小到了4 mV左右，霍尔传感器的非线性误差为0.50%。芯片的总面积为0.69 mm2。
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