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欠采样跳频通信信号深度学习重构方法

齐佩汉,李冰,谢爱平,高向兰

2022, 49(4): 1-7. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.04.001

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压缩频谱感知可以远低于奈奎斯特采样的速率来获取宽带跳频通信信号,但欠采样信号重构作为压缩频谱感知的关键组成环节,将更加直接地决定跳频通信接收性能。针对跳频通信信号压缩感知存在的欠采样重构精度低、计算复杂度高、迭代重构时间长等问题,提出欠采样跳频通信信号深度学习重构方法,将深度学习引入到宽带稀疏欠采样信号重构过程中,设计欠采样样本输入层网络适应结构,再利用变分自编码器构造生成式重构网络替代稀疏优化求解,实现免迭代欠采样跳频通信信号重构输出。仿真并分析了欠采样结构配置、网络模型设置以及信噪比等参数对信号重构性能的影响。仿真表明,相对于稀疏度自适应匹配追踪、正交匹配追踪等经典欠采样信号重构算法以及卷积神经网络欠采样信号重构方法,所提方法在重构误差和重构时间等方面均具有性能优势。该方法可准确、高效、实时地完成欠采样跳频通信信号重构,可成为解决宽带跳频通信信号接收和处理瓶颈的有效途径之一。

大规模MIMO系统中的改进CG迭代算法

刘刚,娄增进,林勤华,郭漪

2022, 49(4): 8-15. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.04.002

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大规模多入多出技术以其高的频谱效率和能量效率,成为未来移动系统的关键技术之一。但是,随着用户天线数目的增加,多入多出检测算法的计算复杂度会急剧增加,导致在实际系统中难以快速、有效地实现。针对大规模多入多出检测计算复杂度高、收敛速度慢等问题,提出了一种改进的共轭梯度迭代算法。首先将理查森迭代算法的初始矩阵作为牛顿迭代算法的初始矩阵进行迭代;随后将迭代结果作为共轭梯度迭代算法的迭代初始矩阵进一步迭代,在保持较低计算复杂度的同时,实现快速收敛;最后通过理论定量分析了算法的计算复杂度。通过仿真实验对比,分析了多种大规模多入多出检测算法在误码率性能和收敛速度方面的性能。结果表明,相比其他算法,所提算法具有更低的计算复杂度和更快的收敛速度。在调制方式为64QAM、天线规模为32×256或64×1 024时,仅需要3次迭代,检测性能即可接近最小均方误差算法。

非结构网格瞬态电磁场计算中的高效通信方法

李岷轩,江树刚,吴庆恺,林中朝

2022, 49(4): 16-23. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.04.003

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针对使用非结构网格的时域间断伽略金方法在并行计算时通信复杂的问题,提出一种适用于瞬态电磁场大规模并行计算的最小通信周期策略。将进程间点对点通信的拓扑结构映射为通信矩阵,利用通信缓冲区未满时非关联进程的通信互不干扰特性,对互不干扰的进程通信顺序进行排序,将每轮同时进行的通信记为同一个通信周期,重新填充通信矩阵。最小通信周期策略对初始通信矩阵不断递归地取各元素余子式,每次递归结束后即得到一个通信周期中同时进行通信的进程,将这些进程对应的元素排除在下一次递归之外,直到所有初始通信矩阵所有元素排序完毕。最小通信周期策略能够有效降低并行迭代计算过程中的总通信周期数,减少通信过程消耗的时间,从而提升算法的计算效率。与传统策略相比,最小通信策略的通信周期数缩减到3%,并行效率显著提高,计算时间减少。同时,使用该策略在国产超级计算机神威·太湖之光上以8 000核组(8 000进程,520 000核心)进行计算时取得了约70.38%(10倍扩展)的并行效率。

5G毫米波雨衰减链路传播模型及通信性能

杨瑞科,高霞,武福平,李仁先,周晔

2022, 49(4): 24-30. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.04.004

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针对第5代移动通信系统的全天候应用需求,提出了降雨环境下毫米波传播链路衰减率(特征衰减)和雨衰减信道状态的概率分布模型。采用K-S拟合优度检验方法,对北京、海口地区1951~2019年的降水观测数据资料进行统计计算分析,指出我国典型地区的降雨率分布特性更好的服从韦布尔分布。基于韦布尔降雨率分布和降雨衰减率的计算方法,推导给出了毫米波通信链路上雨衰减的概率密度函数模型。考虑毫米波在降雨信道的传播特性,根据得到的雨衰减概率密度函数模型,研究得到了雨衰减信道状态的概率分布函数模型,能有效的预测降雨环境下毫米波通信链路的信道衰减状态。进一步在M-QAM调制下,分析了毫米波通信降雨链路的平均误码率、信道容量和中断概率等。这对于毫米波通信网络在降雨环境下的推广和应用及电信运营商对链路的设计具有重要的实际价值。

可见光通信数字基带系统设计及其FPGA实现

王鹤潼,牛书强,施会丽,王平,郭立新,刘忠玉

2022, 49(4): 31-38. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.04.005

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可见光通信物理层主要使用的非对称限幅和直流偏置两种光正交频分复用方案,只能在频谱效率与功率效率间选择其一。为了兼顾二者,基于自适应偏置的光正交频分复用提出了一种适于可见光通信的数字基带系统设计方案,并通过现场可编程逻辑门阵列搭建的室内可见光通信硬件平台对该方案进行了实现和验证。研究中首先通过自适应偏置光正交频分复用的MATLAB离线实现验证了使用光正交频分复用信号在室内进行可见光通信的可行性,并确定了数字基带系统中使用的参数。其次给出了可见光通信数字基带系统的设计方案。最后基于该方案,通过现场可编程逻辑门阵列搭建了室内可见光通信硬件平台,并对收发端主要模块进行介绍。测试表明所提出的可见光通信数字基带系统有效提高了频谱资源利用率,降低了系统能耗。其中物理层特殊的帧结构设计提高了快速傅里叶变换窗口检测的准确性和信道估计与均衡的能力,从而有效降低了误码率,保证了通信传输速率,进而提升了数字基带系统的整体性能。

采用DDPG的联合波束成形和功率控制算法

李中捷,高伟,熊吉源,李江虹

2022, 49(4): 39-48. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.04.006

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针对现有波束成形算法性能,大程度依赖信道状态信息质量而不适用于快速变化的实际系统和忽略功率控制问题,导致用户间干扰严重,从而降低通信链路频谱效率的问题,提出了基于深度强化学习的联合波束成形和功率控制算法,在无须完整信道状态信息的情况下对波束成形矩阵和功率控制问题进行联合求解。同时提出信息交互协议利于基站了解环境信息,并设计集中式训练分布式执行结构的双模型系统对联合优化问题进行求解。首先基站收集本地样本并上传至云端,云端接受基站上传的本地样本后,采用深度Q学习对波束成形进行设计;然后用深度确定性策略梯度算法取代深度Q学习求解功率控制问题,从而解决深度Q学习不适用于连续变量的问题。云端模型训练完成后,广播给所有基站进行分布式执行获取本地样本。仿真结果表明,在多用户通信环境中该算法的频谱效率优于传统波束成形算法和基于深度Q学习的联合波束成形和功率控制算法,从而验证了该算法的有效性。

区块链辅助的VANET中车辆声誉管理方法

张海波,卞霞,徐勇军,向晟町,贺晓帆

2022, 49(4): 49-59. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.04.007

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车载自组网是一种以车辆为节点的特殊的移动自组织网络,其节点存在高度移动性。车辆间通过网络交互实现海量的数据共享,以此来提高智能交通系统的运输效率和安全性。然而恶意车辆的存在给车载自组网乃至整个交通运输系统带来了严重的安全隐患。针对该问题,提出一种改进的三值主观逻辑算法来评估车辆的声誉值,利用声誉阈值识别恶意车辆,利用信任路线搜索算法提高计算准确率。该方法使用区块链技术分布式存储信任数据库,同时保障了数据的不可篡改性。声誉评估算法联合车辆节点的历史周期声誉值、历史交互信息以及交互频率等因素周期化更新车辆声誉值。此外,通过结合深度优先搜索算法更精准地确定车辆间的信任路径,利用六度空间分离理论来解决信任路径过长导致的信息量较低问题,设置声誉阈值过滤信息量较低的信任路径,进一步提高了计算精确度。实验结果表明,相较于传统算法,该算法对于恶意车辆的识别效率有显著提高,在面对群组串通攻击和On-off等攻击时表现出良好的抗攻击性能。

意图驱动的自动驾驶网络技术

冷常发,杨春刚,彭瑶

2022, 49(4): 60-70. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.04.008

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由于终端用户、垂直行业和内容提供商等对未来网络的灵活性和智能性等提出更高要求,所以网络服务多样化,网络结构复杂化,迫切需求网络规划、管理、运维和优化等自主化,最终实现网络意图服务意图的高度自治。为降低网络管理的复杂度,提升网络自优化的程度,需探索和利用自动化、意图驱动网络、人工智能和策略自动生成等新技术实现自动驾驶网络。自动驾驶网络把意图驱动网络作为当前网络演进的愿景,依托其意图转译技术、策略生成验证技术等实现基于意图的网络高效运营管理,并结合人工智能技术减少人工运维的开销,提高网络管理优化的效率。总结了自动驾驶网络的研究背景;明晰了自动驾驶网络的定义及优势;进而,提出了新型的自动驾驶网络的网络管控架构、实现流程和关键技术;最后设计典型自动驾驶网络的应用实例,以证明实现自动驾驶网络愿景的可行性并明确自动驾驶网络的发展方向。自动驾驶网络通过为用户提供更灵活、更高效的网络管控能力,高效实现用户需求,提升用户体验。

模糊聚类下的接入点选择匹配定位算法

秦宁宁,张臣臣

2022, 49(4): 71-81. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.04.009

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针对指纹定位中传统聚类方法难以有效划分物理空间以及信号源不稳定导致定位误差大的问题,为降低数据库存储成本与提高指纹质量,提出了一种基于模糊聚类的精简接入点匹配定位算法。该算法在离线阶段将面积较大的目标区域按信号源特征划分为多个重叠模糊分区,综合考量各分区中信号源的稳定可见性及冗余性等多尺度特征,建立区域最小接入点辨识集合,在提高定位实时性的同时削弱不稳定接入点信号带来的匹配失准的缺陷。在位置计算阶段结合区域接入点稳定性特征分配近邻点权重,以此对传统欧氏距离进行改进,同时依靠待定位用户运动过程中相邻时刻间的速度约束关系筛选定位野值,克服环境和信号源变化对定位结果带来的不利影响,降低定位误差。经实测场景测试,所提算法在对接入点进行有效筛选的前提下降低了定位算法的运算消耗,在显著减少离线数据存储量的同时,将定位场景的平均定位误差控制在了1 m以内,较已有经典定位方法,其定位精度提高了15%以上。

高速切削欠采样动态信号的压缩感知恢复方法

贺王鹏,陈彬强,李阳,陈晶,郭宝龙

2022, 49(4): 82-89. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.04.010

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针对高速切削状态监测系统中采样参数设置不合理以及抗混叠滤波器存在滤波陡度导致输出的切削力信号频谱混叠问题,提出了一种基于频域近似稀疏的频谱校正方法。切削系统及采样过程中的非线性往往导致状态监测系统输出波形中含有主轴频率的高次谐波,在傅里叶矩阵上表现出明显的近似稀疏性(傅里叶系数中大多数元素的幅值近似为零,能量主要集中在若干个频率区间上)。通过仅保留频谱上若干个频率区间对其实现稀疏逼近,得到若干个频带子集,并利用欠采样混频原则计算出每个频带子集的真实频率范围,构造切削力信号的真实频谱进而恢复出真实的时间序列。根据频带子集时域波形特点,构造具有一般物理意义的线性调幅正弦波模型,通过对线性调幅正弦波仿真分析及高速铣削铝合金实验验证了该方法的有效性。结果表明,这种方法能够有效地恢复出测试信号的谐波信息,恢复信号与测试信号时域波形的相对包络误差小于4%。该研究成果为稀疏表示理论应用于欠采样信号分析提供了一定的工程技术支撑。

判别与结构信息保持的无监督领域自适应方法

陶洋,杨娜,郭坦

2022, 49(4): 90-99. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.04.011

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基于特征表示的领域自适应是研究的最广泛的迁移学习方法。但是,目前的方法在获得新的数据表征之后,没有考虑类内与内间的关系,并且在转换的过程中丢失了数据的几何结构信息。针对上述问题,提出一种判别与结构信息保持的无监督领域自适应方法。该方法在低秩子空间学习的框架下,从保留源域的判别信息和数据的结构信息两方面考虑,提高分类器在目标域样本的分类准确度。具体地,该方法寻找一个源域和目标域之间的不变子空间,通过低秩约束的跨领域样本重构学习以减少跨域分布差异,在迁移过程中,使用标签松弛矩阵最大化源域不同类别样本的类间距离和源域类间稀疏约束缩小来自同类别样本的距离,有效地保留了源域的判别信息。同时,利用自适应概率图结构保留样本的局部近邻关系,捕获数据底层的几何结构信息,增强子空间学习的鉴别力和鲁棒性。在3种不同的跨域图像基准数据集上实验验证了提出方法的有效性。实验结果表明,所提算法的分类性能优于目前存在的方法。

利用多头-连体神经网络实现障碍行为识别

马仑,刘鑫,赵斌,王瑞平,廖桂生,张亚静

2022, 49(4): 100-108. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.04.012

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障碍行为指有特殊需要人群的伤害性行为,对其进行分类和识别是人类行为识别的一个重要分支。针对多传感器设备布设于人体不同部位来感知障碍行为的过程中存在传感器之间相关性未能被考量的问题,基于深度学习理论,提出了利用多头-连体神经网络表征传感器之间相关性的方法。该网络在权值共享的基础上,构建多个子网络对多传感器数据分别进行一致的特征提取操作,并对所提取的特征进行融合后通过分类器进行识别。首先对于传感器中存在的缺失数据进行上采样并进行数据标准化分析,其次以贝叶斯优化对该网络的超参数进行选取。然后,由于引入Adam优化器在障碍行为识别领域存在着过拟合的问题,改用AdamW优化器进行L2正则化处理并能够提升网络的识别准确率。实验结果表明:此网络对障碍行为的分类准确率约达到96.0%,相对于基线网络和单头网络,分类准确率分别提高了约6.1%和8.8%并降低了部分行为之间存在的误识问题。相对于多头网络分类准确率提高了约2.4%,并减少了约92.22%的训练参数量。通过解决传感器之间的关联性问题,证明此网络对于障碍行为的识别具有有效性。

一种多模态特征编码的短视频多标签分类方法

井佩光,李亚鑫,苏育挺

2022, 49(4): 109-117. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.04.013

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随着智能手机的普及和移动互联网的发展,短视频作为一种新兴的用户生成内容得到快速传播,浏览短视频也成为了最流行的娱乐方式之一。短视频天然具有模态和语义上的关联性,如何利用这种关联性是短视频表示学习的关键。针对短视频的多标签分类问题,提出了一种基于多模态子空间编码的短视频多标签分类模型,该模型将多模态下的子空间编码学习同标签语义相关性学习整合为一个统一框架。模型利用子空间编码网络获取完备的公共表示,充分挖掘短视频多个模态下的一致性和互补性信息,同时去除冗余信息,减小噪声的影响,获取模态融合的公共完备表示;利用图卷积网络构建标签相关性矩阵,学习标签间语义关联表示,将其用于指导多标签分类任务。对特征层和标签层信息进行更充分的融合交互以提高分类性能。算法从整体上构建了模态重构损失和多标签分类损失,充分利用短视频的多模态特性和多标签关联,在公开数据集上进行实验,证明了所提模型在分类任务的有效性和优越性。

融合注意力机制的多尺度显著性目标检测网络

刘迪,郭继昌,汪昱东,张怡

2022, 49(4): 118-126. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.04.014

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目前大多数显著性目标检测方法会受到图像复杂背景的干扰并且会出现检测结果亮度不均匀、边缘模糊的现象。针对上述问题,提出一种融合注意力机制的多尺度显著性目标检测网络方法。首先,网络以编码器-解码器架构为基础,并采用在编解码过程中连接相邻层特征的多尺度特征融合方法,以便于捕捉到图像中不同尺度的显著性目标;其次,在网络中融合注意力机制,用以关注特征的空间信息和通道信息,目的是得到均匀完整且边缘更加清晰的显著性目标检测结果;最后,在编码器与解码器之间使用一种并行多分支结构即上下文特征提取模块实现不同感受野下的特征提取,进一步提升显著性目标检测性能。实验结果表明,在ECSSD显著性目标检测数据集上检测平均绝对误差MAE和F-measure指标,相较于对比网络至少有10%和0.7%的提高。所提网络不仅能准确定位显著性目标并使其均匀显示,而且在复杂背景下能够精确预测显著性目标边缘。

双通道决策信息融合下的微表情识别

戎如意,薛珮芸,白静,贾海蓉,谢娅利

2022, 49(4): 127-133. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.04.015

摘要 ( 238 )

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微表情作为揭示潜在情绪的一个重要通道,是一种无意识的、不受大脑控制的非语言面部信息,能够反映人们最真实的心理感受和心理状态。但是,微表情存在动作幅度小且快速出现、不易被捕捉等特性,使得单一模态的微表情识别准确率难以提升。针对上述问题,提出一种微表情面部颜色特征提取算法,并将其提取的特征与微表情纹理特征进行决策融合,从而构成微表情双模态情感识别模型。该模型首先通过均匀动态纹理识别方法从经过预处理的微表情数据中提取相应的纹理特征;其次计算微表情两帧序列图片的每一个像素点之间的Lab色差,由此获得面部的颜色特征,并对其进行嵌入式特征选择以剔除冗余的特征;然后分别训练两种模态的分类器,并将两种模态训练得到的分类信息进行决策融合;最后得到微表情情绪分类结果。模型在微表情数据集CAMSE Ⅱ和SMIC上进行了实验。实验结果表明,微表情的纹理单模态和面部颜色单模态的平均识别准确率约为64.73%、51.64%和63.58%、50.48%,而决策融合后微表情情绪的识别结果约为68.11%和66.43%,高于融合前微表情的识别准确率,说明文中提出的微表情双模态情感识别模型明显提高了微表情的识别能力。

多任务机制驱动的高维多目标进化算法

刘天宇,曹磊

2022, 49(4): 134-143. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.04.016

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针对传统进化算法在解决高维多目标优化问题时,因选择压力减少而产生的搜索能力急剧下降的现象,提出了一种多任务机制驱动的高维多目标优化算法。该算法首先采用一种自适应降维算子来构造与原始高维优化任务相关的低维任务,以此来增加优化过程中的选择压力。在低维任务的构造过程中,根据对当前目标子集的评估结果来自适应地选择合适的降维技术对原始高维任务进行降维。然后采用多任务机制同时对低维任务及原始高维任务进行优化。算法采用一种任务间交流算子来完成个体任务分配以及种群的更新操作,进而使得算法在利用低维任务提高搜索能力的同时能够避免降维所引起的有用信息丢失。此外,为了避免算法在搜索过程中出现早熟现象,通过对外部种群中出现代数较多的个体进行差分变异来增加外部种群的多样性。实验部分将该算法与几种常用的高维多目标进化算法在5组标准测试函数上进行对比分析。仿真结果验证了该算法在求解高维多目标优化问题时的有效性。

利用卷积块注意力机制识别人体动作的方法

高德勇,康自兵,王松,王阳萍

2022, 49(4): 144-155. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.04.017

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针对动作识别任务中注意力模型在关注图像序列中的感兴趣区域时,更多侧重于通道间的相关性而忽视了特征的空间位置信息,因而缺乏对视频中动态区域的精准辨识能力,提出基于注意力机制和卷积长短时记忆网络的动作识别方法。首先,使用ResNet-50网络获取视频帧的特征表示,并利用卷积块注意力模块,先通过通道注意力分配特征图在不同卷积通道上的资源,再以空间注意力去分析不同特征图中显著元素的空间位置关系。从而实现对卷积特征图权值的优化调整,抑制或降低与动作无关区域带来的影响。同时,考虑到长短时记忆网络(LSTM)在处理时空数据时丢失了图像帧的空间结构信息,而卷积长短时记忆网络(ConvLSTM)借助卷积操作挖掘了图像中的空间相关性,对视频属性的完整性表示做了进一步的补充。因而,使用卷积长短时记忆网络对特征的序列信息进行建模并获得帧级别的预测,最终综合所有帧的预测共同确定视频的类别。在三个公开数据集上的实验结果表明,所提方法能够有效地突出视频中关键性区域,在一定程度上提升了动作识别的准确率。

灾害时空属性下高铁时序网络韧性分析

王秋玲,柯宇昊,高诣民,程承,王宇杭,林吉祥

2022, 49(4): 156-166. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.04.018

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评价高铁时序网络韧性对分析高铁系统结构、调度列车运行有着重要意义。针对现有高铁复杂网络韧性研究较少考虑到灾害因素的时空属性问题,基于节点于时间维度与空间维度受到不同灾害攻击的差异性,提出新的高铁时序网络韧性评估模型。首先,基于高铁列车运行经过站点的时间顺序及站点间的空间关系,构建高铁时序网络模型,并采用韧性指标评估常态下的高铁时序网络韧性;然后,考虑单灾害出现地点、出现时间及持续影响时间提出改进节点删除策略,并根据熵权法确定不同灾害的权重,构建多灾害下高铁时序网络韧性的评估模型,通过韧性指标评估灾害态势下的高铁时序网络韧性。仿真实验选取我国高铁运行数据和暴雨、地震等灾害过去十年的历史数据,将韧性评估模型与两种常用的复杂网络韧性评估模型进行对比。实验结果表明,相比于传统韧性评估模型,新提出的模型最终韧性损失比例总体下降了0.61%,与实际高铁网络受灾害影响的过程更加拟合,表明该模型具有良好理论价值和实用性。

抗电磁侧信道攻击随机预混淆逻辑单元设计

赵毅强,曹宇文,何家骥,马浩诚,刘燕江,叶茂

2022, 49(4): 167-175. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.04.019

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针对现场可编程门阵列实现的密码算法所面临的电磁侧信道安全威胁问题,通过分析现场可编程门阵列的底层硬件架构,提出了一种基于随机预混淆逻辑单元的抗电磁侧信道攻击防护方法。提出的方法用查找表架构来实现随机预混淆逻辑单元,通过在待防护电路设计中靶向插入随机预混淆逻辑单元,并利用现场可编程门阵列中的查找表和超前进位链片上资源进行相关时序调控,以隐藏组合逻辑的运算起始状态。同时能够掩盖时序逻辑的状态翻转,从而减小电磁侧信道泄露信噪比,最终达到降低电磁辐射与密钥相关性的目的。以高级加密标准电路作为验证基准,基于现场可编程门阵列进行电路实现,采集电路加密明文所产生的电磁辐射,使用相关性电磁侧信道分析方法破解电路密钥。实验结果表明,在应用所提出的防护方法后,破解密钥所需的电磁曲线数目从94提高至100 000以上,电磁侧信道安全性提高了1 000倍以上,该防护方法引入的逻辑资源开销仅为1.1%,功耗开销仅为1.47%,且并未引入额外的性能开销。

高吞吐率JPEG2000编码器VLSI设计

吴长坤,张为,郝亚喆

2022, 49(4): 176-183. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.04.020

摘要 ( 191 )

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针对实际应用中海量图像数据造成的存储与传输带宽的压力,设计了一种兼容处理8~16位灰度图的高吞吐率图像压缩编码器,并给出了相应的超大规模集成电路架构。通过分析16位灰度图像像素值的特点,以及JPEG2000压缩编码器在硬件实现中,离散小波变换与优化截断嵌入式模块处理时间的差异,提出了并-串-并的优化结构,架构采用高8位和低8位处理进行设计,高位和低位结构既可以独立进行处理,又可以结合起来共同处理,增加了编码器的灵活性,大大提高了压缩编码器的吞吐率。编码器最终在Xilinx XC7K480T芯片上实现,最高工作频率可达147.734 MHz,对8位典型灰度图进行处理时,得到的最大吞吐率为169.55 MB/s;对16位典型灰度图进行处理时,最大吞吐率高达266.87 MB/s。与现有同类编码器相比,吞吐率提高40%以上。在实际工程应用中,该编码器不仅可靠性高、灵活性好,而且可扩展性强,通过控制并行度可实现不同分辨率图像的高倍率、高质量快速压缩,具有重要的应用价值。

PETA-Gmin:求解非线性电路的动态延拓算法

金洲,刘毅,裴浩杰,冯田,段懿洳,周振亚

2022, 49(4): 184-192. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.04.021

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在集成电路设计的晶体管级电路仿真中,为了成功求解直流工作点,诞生了各种各样的直流延拓算法,如Gmin步进法、源步进法、伪瞬态法和同伦法等。随着集成电路的不断发展,对于现今具有强非线性的大规模电路,直流分析算法的收敛性能和效率仍然是一个巨大的挑战。针对具有强非线性的大规模电路在仿真过程中存在的收敛性较差以及仿真效率较低等问题,提出了一种名为PETA-Gmin的动态直流混合延拓算法。不同于之前所有的传统算法,PETA-Gmin将伪瞬态的过程成功地结合到了Gmin步进法中。由于伪电容的接入使得节点电压可以连续变化,从而有效地改善了仿真中解曲线不连续的问题,提高了收敛性。同时,Gmin步进法的快速步进保证了高效的仿真速率。目前,通过对工业界的大规模电路进行仿真,验证了所提PETA-Gmin算法的性能。实验结果表明,所提算法在仿真收敛性方面相对于Gmin步进法得到了显著提升,并且在仿真效率方面相对于最新的伪瞬态算法,其加速比最高(平均)可达4.89倍(2.57倍)。

环形张拉式索网可展开天线创新设计与分析

唐雅琼,李团结,陈聪聪

2022, 49(4): 193-200. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.04.022

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空间可展开天线是未来建造天基、全球降雨雷达系统、空间太阳能电站、大型空间军事基础设施的关键部分。为了满足苛刻的运载条件以及特殊的任务需求,索网结构成为实现空间可展开天线大型化、轻重量与高收纳比的最佳结构方案之一。然而,随着天线口径的不断增大,为了保证较小的收拢体积和质量,需要一系列细长杆组成桁架结构为索网提供支撑边界。细长杆具有较大的抗拉压刚度,但抗弯曲刚度却很小。在索网预应力作用下,若细长杆受弯矩,则容易发生挠曲变形,使得天线设计精度下降问题。为此,基于张拉结构的思想,提出了一种环形张拉式索网可展开天线。针对该类天线,首先建立了结构分块式节点力平衡方程,实现索网结构与支撑结构预紧力分步计算,在此基础上提出了“以形找力”和“力形耦合”两种设计方法。最后通过数值仿真对所提出结构和方法进行了验证。结果表明,在考虑结构弹性变形时,结构依然具有很高的形面精度,为今后高精度索网可展开天线设计提供了一种新思路。

混合式监督学习的三维模型对应关系计算

杨军,李金泰

2022, 49(4): 201-212. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2022.04.023

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针对近似等距非刚性三维模型的对应关系计算易受模型拓扑结构改变而导致准确率下降的问题,提出一种采用混合监督深度函数映射网络计算对应关系的新方法。首先,在弱监督特征提取模块中将三维点云源模型与目标模型通过弱监督学习进行近似刚性对齐,并直接学习原始的三维几何特征,在获取更具鉴别力特征的同时,解决模型自身对称性影响对应关系准确率的问题;其次,在无监督函数映射模块中将提取到的特征转换为谱描述符以得到函数映射矩阵,并对该矩阵施加加权正则化约束项进而得到最优的函数映射矩阵,在解决函数映射矩阵约束性不足问题的同时,减少算法对带标签数据的依赖,降低算法的人工成本;最后,在后处理模块中采用ZoomOut算法将最优函数映射矩阵恢复至精确的逐点映射。实验结果表明,该算法在公开的FAUST数据集、SCAPE数据集和SURREAL数据集上所构建的三维模型对应关系测地误差均小于目前的主流方法,对应关系结果更加准确,纹理映射结果更加平滑,且具有良好的泛化能力。

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