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期刊信息/Journal information
吉林大学学报（信息科学版）
吉林大学
吉林大学学报（信息科学版）

吉林大学

刘大有

双月刊

1671-5896

nhxb@jlu.edu.cn

0431-85152552;85152551

130012

长春市南湖大路5372号

吉林大学学报（信息科学版）/Journal Journal of Jilin University(Information Science Edition)CSTPCD
查看更多>>本刊主要刊登信息与通信工程、控制科学与工程，计算机科学与工程、仪器科学与工程，电子科学与技术、管理科学与工程，电器工程等方面的学术论文及研究报告。本刊既反映基础理论研究又反映应用技术研究，并注意报道技术开发工作的最新成果，在理论与实践相结合，促进科技成果转化方面具有自己的特色。
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    信号干扰下的超宽带精确定位问题研究

    张爱琳刘辉王小海张秀伊...
    193-199页
    查看更多>>摘要：针对在室内应用超宽带UWB(Ultra Wide Band)定位技术时，需要建立高效精确的三维坐标定位系统以克服信号干扰问题，应用机器学习方法对其进行了研究。首先使用多种统计分析模型清理无效或误差测量值;然后将TOF(Time Of Flight)算法的先验知识与神经网络、XGBoost(eXterme Gradient Boosting)算法相结合，提出了神经XGB(Exterme Gradient Boosting)三维定位系统，该系统可通过"正常数据"和"异常数据"(受干扰)以及4个锚点的坐标精准预测靶点的坐标值，能使误差在二维平面降至5。08 cm，在三维空间降至8。03 cm;同时建立了判断数据是否受干扰的神经网络分类模型，精确率为0。88;最后通过结合上述系统，得到了连续且规律的运动轨迹，证明了系统的有效性与鲁棒性。

    UWB精准定位神经网络XGBoost算法逻辑回归

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    基于EM-KF算法的微地震信号去噪方法

    李学贵张帅吴钧段含旭...
    200-209页
    查看更多>>摘要：针对微地震信号能量较弱，噪声较强，使微地震弱信号难以提取问题，提出了一种基于EM-KF(Expectation Maximization Kalman Filter)的微地震信号去噪方法。通过建立一个符合微地震信号规律的状态空间模型，并利用EM(Expectation Maximization)算法获取卡尔曼滤波的参数最优解，结合卡尔曼滤波，可以有效地提升微地震信号的信噪比，同时保留有效信号。通过合成和真实数据实验结果表明，与传统的小波滤波和卡尔曼滤波相比，该方法具有更高的效率和更好的精度。

    微地震EM算法卡尔曼滤波信噪比

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    面向移动边缘计算的任务卸载方法研究

    张光华徐航万恩晗
    210-216页
    查看更多>>摘要：目前大多计算卸载策略是在任务整体卸载情况下进行的，且仅考虑时延或能耗单一指标，未将二者结合进行优化，为此，以任务处理的时延与能耗加权和为优化目标，提出一种基于强化学习的部分卸载算法。将单个任务的处理分为本地计算和部分卸载两种方式，且在部分卸载中引入了变量确定卸载权重，最后利用强化学习Q-learning完成了所有任务的计算卸载与资源分配。实验结果表明，所提算法能有效降低任务处理的时延与能耗。

    移动边缘计算计算卸载强化学习强化学习

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    预警发布中基于可扩展TTI的动态带宽分配策略

    谢勇吴诗雨李田姚志平...
    217-225页
    查看更多>>摘要：为更好地使 URLLC(Ultra-Reliable and Low Latency Communications)与增强型移动宽带业务(eMBB:enhanced Mobile Broad Band)在同一载波频段有效复用，进一步提升混合业务系统性能，提出一种基于可扩展传输时间间隔(TTI:Transmission Time Interval)的动态带宽分配策略。系统根据业务类型进行带宽动态划分;时域上提升URLLC调度优先级;频域上采用不同长度的TTI进行以用户为中心的无线资源分配。动态系统级仿真表明，在不同程度的负载水平下，相比传统无线资源分配算法，该方案能在有效满足URLLC用户时延需求的前提下优化eMBB用户的吞吐量消耗，URLLC用户时延增益最高达到83。8％，提升了 5G混合业务系统中不同类型业务的服务质量(QoS:Quality of Service)。

    预警发布传输时间间隔增强型移动宽带超可靠低时延通信带宽动态划分

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    高精度低功耗噪声整形SAR ADC设计

    赵壮付云浩谷艳雪常玉春...
    226-231页
    查看更多>>摘要：针对传统无源有损积分环路滤波器相较于有源无损积分环路滤波器，具有功耗低、电路设计简单等特点，但其噪声传输函数(NTF:Noise Transfer Function)平滑，噪声整形效果较弱的问题，提出了一种无源无损的二阶积分环路滤波器，保留了无源有损积分优点的同时具有良好噪声整形效果。设计了一款分辨率为16 bit、采样率为2 Ms/s的混合架构噪声整形SARADC。仿真结果表明，在125 kHz带宽、过采样比为8时，实现了高信号与噪声失真比(SNDR(Signal to Noise and Distortion Ratio)为 91。1 dB)、高精度(14。84 bit)和低功耗(285 μW)的性能。

    逐次逼近型模数转换器噪声整形SARADC高精度低功耗

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    基于DAC阵列的光交叉芯片控制驱动系统

    欧阳傲奇吕昕雨许馨如曾国宴...
    232-241页
    查看更多>>摘要：为标定光交叉芯片驱动电压，控制光交叉芯片实现光路由功能，提出并搭建了基于多通道DAC(Digital to Analog Converter)阵列的控制驱动电路系统。系统主要由控制系统模块、多路驱动电路模块及上位机控制模块构成。控制电路和驱动电路具有调校简单、可双极性输出、输出路数多、加电精确度较高的特点，解决了当前驱动电路工作繁琐、加电极性单一、加电路数少、精度差的问题。上位机控制模块除了可控制驱动电路施加控制电压外，还可接收来自数据采集装置采集到的光功率信号作为控制驱动系统的反馈信号。通过分析控制电压与光功率之间的关系，可得到最佳的光交叉芯片控制驱动电压。系统测试实验结果表明，该系统能提供高精确度的双极性驱动电压，有效地对光交叉芯片进行驱动。可在较短的时间内标定出光开关的控制电压，完全可以满足有源光交叉芯片控制中对驱动电压的需求。该系统在光交叉芯片控制方面具有一定的应用价值。

    光交叉芯片DAC阵列双极性电压电路系统反馈控制

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    基于D2D的车联网资源分配与模式选择方案

    任晶秋杨震
    242-248页
    查看更多>>摘要：针对当前设备到设备(D2D:Device-to-Device)通信在车联网端应用时只考虑提高D2D的复用模式的资源利用率或系统遍历容量，而未将D2D的其他模式纳入到系统内的问题，提出一种兼顾资源分配与模式选择的算法。通过优先复用模式的方式提高通信资源利用率，对不满足复用模式的D2D用户对(D-UE:Device-to-device UsErs)采用蜂窝模式，采取和蜂窝用户(C-UE:Cellular UsErs)相同的方案满足D-UE的基础需求，考虑D-UE用户与蜂窝用户和基站(BS:Base Station)距离、D-UE间的信噪比等因素对D-UE分配不同的资源接入模式。理论计算与仿真结果均表明所提资源分配与模式选择方案能有效提升系统容量及D-UE的服务质量(QoS:Quality of Service)。

    D2D通信资源分配模式选择车联网通信

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    基于推力矢量分配的ROV姿态控制技术研究

    刘均闫佳丽刘强叶海春...
    249-259页
    查看更多>>摘要：针对遥控水下机器人(ROV:Remote Operated Vehicle)在水下作业时，传统滑膜控制(SMC:Sliding Mode Control)方法存在抖振、稳定性差等问题，提出一种新型协同控制律，并设计出一种基于推力矢量分配的ROV姿态控制器。首先，建立ROV运动学和动力学模型，并解耦动力学模型;然后，提出了一种新型协同控制律，通过构造适当的宏变量使其呈指数收敛，从而为ROV姿态控制系统提供连续的控制律，达到消除ROV姿态控制系统抖振的目的;最后，采用新型协同控制律设计出基于推力矢量分配的ROV姿态控制器。通过Matlab/Simulink进行仿真，结果表明，所提出的新型协同控制律可提高ROV姿态控制系统的控制精度与稳定性。该控制策略为ROV姿态控制提供了一种新的可行方案。

    水下机器人推力矢量分配新型协同控制Matlab/Simulink仿真姿态控制

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    基于微分平坦的板球系统反步滑模控制

    韩光信王嘉伟胡云峰
    260-268页
    查看更多>>摘要：为改善板球系统轨迹跟踪控制误差大，控制精度低的问题，提出了一种基于微分平坦的板球系统反步滑模控制方法。首先基于欧拉-拉格朗日方程建立板球系统的运动学模型，通过合理简化得到解耦线性状态空间模型。以X轴方向控制器设计为例，利用微分平坦技术获得系统的目标状态量以及前馈控制量，建立误差系统，进而采用反步法实现对误差系统的滑模控制，利用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的稳定性。算法中使用双曲正切函数抑制滑模的抖动，实现了对板球系统的轨迹高精度跟踪控制。仿真实验结果表明，该方法控制精度高，具有良好的控制效果。

    板球系统轨迹跟踪微分平坦反步滑模控制双曲正切函数

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    基于BOA-SSA-BP神经网络的充电桩故障诊断方法

    茆敏窦真兰陈良亮杨凤坤...
    269-276页
    查看更多>>摘要：针对电动汽车直流充电桩故障多发且难以精准诊断的问题，提出一种基于改进反向传播神经网络(BP:Back Propagation)的充电桩故障诊断方法。首先，对充电桩的运行数据集归一化、缺失值填充等预处理，将处理后的数据集输入BP模型中进行训练;其次，引入基于蝴蝶优化算法改进的麻雀搜索算法，对BP模型的权值和阈值进行寻优，得到最优化模型;最后，基于优化后的BP模型对充电桩的故障状态进行诊断。仿真结果表明，在平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方根误差等方面均具有良好的计算优势，相比传统BP算法的诊断精度，所提出的改进BP方法提升了 14。85％，能较为准确地诊断充电桩的状态，为电动汽车故障诊断提供有力保障。

    充电桩故障诊断神经网络麻雀搜索算法蝴蝶优化算法

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