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电子学报
中国电子学会
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王守觉

月刊

0372-2112

new@ejournal.org.cn;wanghui@ejournal.net.cn

010-68279116，68285082

100036

北京165信箱

电子学报/Journal Acta Electronica SinicaCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>1962年创刊，中国电子学会主办的高级学术月刊。刊登电子与信息及相关领域代表我国研究水平的最新科研成果和技术进展。本刊为中国自然科学核心期刊之一；科技部科技论文统计源期刊；中国科学引文数据库来源期刊。获2000年首届国家期刊奖以及2000年国家自然科学基金重点学术期刊专项基金资助。现被五个大型检索机构（Ei、Sci-Expanded、SA、苏联文摘杂志(рж)和日本科技文献速报）作为固定收录对象。
正式出版
收录年代

    非理想干扰消除全双工协作NOMA系统性能分析及功率分配

    申滨蒋慧林董坤明
    792-802页
    查看更多>>摘要：随着非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术的不断发展,协作NOMA(Coopera-tive Non-Orthogonal Multiple Access,CNOMA)也受到广泛关注.该文研究了由一个基站(Base Station,BS)、一个远端用户和一个近端用户组成的全双工(Full-Duplex,FD)协作NOMA(FD-CNOMA)系统,其中近端用户作为一个FD解码转发中继以传输远端用户的信号.考虑实际情况中存在基站与远端用户有无直接链路两种情况,以及非理想连续干扰消除(Successive Interference Cancellation,SIC)对系统带来的残留干扰问题,该文提出并解决了在该模型下用户的功率分配问题.最后,该文基于此模型给出了中继用户和远端用户的中断概率闭式表达式和遍历速率的近似闭式表达式.理论分析与仿真结果表明,即便存在非理想SIC和自干扰,相对于半双工(Half-Duplex,HD)协作NOMA(HD-CNOMA)和NOMA系统而言,FD-CNOMA系统表现出更好的系统性能.同时,非理想SIC和中继用户自干扰都会对用户性能产生负面影响,且非理想SIC在遍历速率上对HD机制的影响较FD机制更为严重.最后,文中提出的功率分配方法较随机功率分配和固定功率分配分别获得了13%和10%的速率提升.

    协作非正交多址接入中断概率平均可实现速率非理想干扰消除

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    基于超图和MuSig2聚合签名的联盟链主从多链共识机制

    景旭刘滋雨
    803-813页
    查看更多>>摘要：针对多链式区块链采用主链最终共识机制,导致主链负载大,制约从链性能等问题,论文提出一种基于超图和MuSig2聚合签名的联盟链主从多链共识机制.首先根据超图理论,构建以横贯超图为主链,子超图为从链的联盟链主从多链架构;然后借鉴分治思想,结合"背书-排序-验证"的共识方式,构建分层分类共识机制,通过分类处理交易降低主链负载压力;最后构建基于MuSig2聚合签名的联盟链多方背书签名方法,提升背书签名的验证效率.性能分析表明:基于MuSig2聚合签名的联盟链多方背书签名安全可靠,基于超图和MuSig2聚合签名的分层分类共识机制具有强一致性和线性时间复杂度.实验结果表明:基于MuSig2聚合签名的多方背书方法的总效率是椭圆曲线数字签名算法(Elliptic Curve Digital Signature Algorithm,ECDSA)的1.55倍,分层分类共识机制能够提升12.5%的共识效率.该机制具有较高性能,可满足企业多样化业务需求.

    区块链联盟链主从多链分层分类共识机制聚合签名超图

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    基于IEEE802.1AS的多跳时钟同步算法与系统实现

    赵国锋危瑞鹏邢媛徐川...
    814-823页
    查看更多>>摘要：针对现有IEEE 802.1AS协议中单一主时钟无法保障多跳网络下高精度同步的问题,提出一种基于多属性决策的冗余时钟同步方法.首先,基于链路拥塞程度、节点拓扑属性和时钟源质量系数对时钟属性值进行建模;其次,采用多属性决策算法选取最佳主时钟并生成冗余时钟序列表;最后,利用FPGA(Field Programmable Gate Array)平台设计并实现冗余时钟同步系统,同时搭建真实网络环境对所提方法进行测试.结果表明,相较于现有方法,时钟同步精度提升了68%,主时钟失效后重新同步所需收敛时间减小了60%.

    时钟同步IEEE802.1AS协议主时钟选取冗余时钟FPGA

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    SOSNet:一种非对称编码器-解码器结构的非小细胞肺癌CT图像分割模型

    谢娟英张凯云
    824-837页
    查看更多>>摘要：非小细胞肺癌严重损害人类健康,早期非小细胞肺癌CT(Computed Tomography)图像中的肿瘤结节体积小,不易发现,极易造成漏诊和误诊.为了精确分割非小细胞肺癌CT图像中的小体积肿瘤结节,本文提出SOSNet(Small Object Segmentation Networks)自动分割模型,利用ResNet(Residual Network)基础层和空洞卷积构造非对称编码器-解码器结构作为分割主网络,利用轴向取反注意力模块ARA(Axial Reverse Attention)逐步擦除背景中对分割有影响的结构,再使用结构细化模块SR(Structure Refinement)对主网络输出的粗略特征图进行结构细化,从而实现非小细胞肺癌肿瘤结节分割.在非小细胞肺癌公开数据集的实验测试表明,本文提出的小目标自动分割模型SOSNet可以有效分割出非小细胞肺癌CT图像中的小体积肿瘤结节,其mDice(mean-Dice)、mIoU(mean Intersection over Union)、Sen-sitivity、F1、Specificity、平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error)均优于当前最先进的小目标分割模型CaraNet(Context Axial Reverse Attention Network).

    小目标分割非小细胞肺癌非对称编码器-解码器结构细化轴向取反注意力CT图像深度学习卷积

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    离散时间的完全服务并行优化轮询排队系统特性分析

    保利勇丁新昱丁洪伟官铮...
    838-848页
    查看更多>>摘要：轮询是一种依次有序服务的系统资源动态调度机制.针对服务器在站点间查询、服务和转移过程中的流水线作业方式导致了系统整体服务效率较低的问题,本文提出了完全服务的并行优化轮询系统.首先,构建了系统的单服务器多队列排队模型和相应的系统状态方程,并精确解析出系统特性参数的完整数学解析表达式.此外,还提出了一种系统状态稳定性的判定方法,对不同负载状态下的系统稳定性进行了定量分析.计算机仿真的统计分析结果与理论计算值相一致.最后,系统性能分析表明,在保持周期性、无冲突服务的基础上,系统的队长、时延特性和稳定状态下负载能力均得到了较大的提高.

    轮询并行优化调度完全服务队长特性时延特性系统稳定性

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    基于Amdahl定律的异构多核密码处理器能效模型研究

    李伟郎俊豪陈韬南龙梅...
    849-862页
    查看更多>>摘要：边缘计算安全的资源受限特征及各种新型密码技术的应用,对多核密码处理器的高能效、异构性提出需求,但当前尚缺乏相关的异构多核能效模型研究.本文基于扩展Amdahl定律,引入密码串并特征、异构多核结构、数据准备时间、动态电压频率调节等因素,将核划分空闲、活跃状态,建立异构多核密码处理器的能效模型.MATLAB仿真结果表明,数据准备时间占比小于10%时,对能效的负面影响大幅下降;固定电压,频率缩放会影响能效值大小;处理器核空闲/活跃能耗比例越小,能效值越大.架构上,固定异构核,同构核数量与密码任务最大并行度相等时能效值最大,最佳异构核数可由模型变化参数仿真得到;多任务调度执行上,流水与并发执行有利于能效值的进一步提升.多核密码处理器芯片板级测试结果表明,仿真结果与实测数据相关系数接近1,芯片实测的数据准备时间、电压频率缩放等因素的影响与仿真分析基本一致,验证了所提能效模型的有效性.该文重点从影响能效变化趋势因素上,为多核密码处理器异构、高能效设计提供一定的理论分析基础与建议.

    密码处理器多核处理器异构Amdahl定律能效模型

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    针对图像分类的鲁棒物理域对抗伪装

    段晔鑫贺正芸张颂詹达之...
    863-871页
    查看更多>>摘要：深度学习模型对对抗样本表现出脆弱性.作为一种对现实世界深度系统更具威胁性的攻击形式,物理域对抗样本近年来受到了广泛的研究关注.现有方法大多利用局部对抗贴片噪声在物理域实现对图像分类模型的攻击,然而二维贴片在三维空间的攻击效果将由于视角变化而不可避免地下降.为了解决这一问题,所提Adv-Camou方法利用空间组合变换来实时生成任意视角及变换背景的训练样本,并最小化预测类与目标类交叉熵损失,使模型输出指定错误类别.此外,所建立的仿真三维场景能公平且可重复地评估不同的攻击.实验结果表明,Adv-Camou生成的一体式对抗伪装可在全视角欺骗智能图像分类器,在三维仿真场景比多贴片拼接纹理平均有目标攻击成功率高出25%以上,对Clarifai商用分类系统黑盒有目标攻击成功率达42%,此外3D打印模型实验在现实世界平均攻击成功率约为66%,展现出先进的攻击性能.

    对抗样本对抗伪装对抗攻击图像分类深度神经网络

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    MRNDA:一种基于资源受限片上网络的深度神经网络加速器组播机制研究

    欧阳一鸣王奇汤飞扬周武...
    872-884页
    查看更多>>摘要：片上网络(Network-on-Chip,NoC)在多处理器系统中得到了广泛的应用.近年来,有研究提出了基于NoC的深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)加速器.基于NoC的DNN加速器设计利用NoC连接神经元计算设备,能够极大地减少加速器对片外存储的访问从而减少加速器的分类延迟和功耗.但是,若采用传统的单播NoC,大量的一对多数据包会极大的提高加速器的通信延迟.并且,目前的深度神经网络规模往往非常庞大,而NoC的核心数量是有限的.因此,文中提出了一种针对资源受限的NoC的组播方案.该方案利用有限数量的处理单元(Processor El-ement,PE)来计算大型的DNN,并且利用特殊的树形组播加速网络来减少加速器的通信延迟.仿真结果表明,和基准情况相比,本文提出的组播机制使加速器的分类延迟最高降低了86.7%,通信延迟最高降低了88.8%,而它的路由器面积和功耗仅占基准路由器的9.5%和10.3%.

    片上网络深度神经网络加速器组播路由器架构多物理网络

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    基于元学习的图卷积网络少样本学习模型

    刘鑫磊冯林廖凌湘龚勋...
    885-897页
    查看更多>>摘要：少样本学习是目前机器学习研究领域的热点和难点.针对现有的少样本学习模型不能有效捕捉数据特征与数据标签之间的联系,造成分类模型泛化能力弱的问题,提出一种基于元学习的原型空间图卷积网络少样本学习模型FSL-GCNPS(Few-Shot Learning of Graph Convolutional Network on Prototype Space).首先,利用卷积神经网络提取多任务数据的特征向量;其次,为了将特征向量映射到原型空间中,根据元学习的训练策略得到特征向量的类原型表达;然后,通过类原型向量和类向量之间的嵌入表示,构建图结构数据,并进行图卷积网络训练、推理.实验结果表明,相较于经典少样本学习方法,FSL-GCNPS模型拥有更好的分类准确率和分类稳定性.同时,在医学图像领域数据集上实验表明,FSL-GCNPS具有很好的跨域适应性.

    元学习图卷积网络卷积神经网络少样本学习原型空间

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    基于区块链的多授权密文策略属性基等值测试加密方案

    杨小东陈艾佳汪志松廖泽帆...
    898-908页
    查看更多>>摘要：针对云环境下密文策略属性基加密方案中存在的密文检索分类困难与依赖可信第三方等问题,本文提出了一种基于区块链的多授权密文策略属性基等值测试加密方案.利用基于属性的等值测试技术,实现了支持属性级灵活授权的云端数据检索和分类机制,降低了数据用户对重复数据解密的计算开销.结合多授权属性基加密机制和区块链技术,实现了去中心化用户密钥生成.采用多属性授权机构联合分发密钥,有效抵抗用户和属性授权机构的合谋攻击.引入区块链和智能合约技术,消除了现有密文策略属性基密文等值测试方案中等值测试、数据存储与外包解密操作对可信云服务器的依赖.利用外包服务器执行部分解密计算,降低了用户本地的计算开销.将原始数据哈希和验证参数上传至区块链,保障外包服务器解密结果正确性和云端数据完整性.在随机预言模型下,基于判定性q-parallel Bilinear Diffie-Hellman Exponent困难问题证明了本文方案在选择密文攻击下的单向性.与同类方案相比较,本文方案支持更多的安全属性,并具有较低的计算开销.

    云存储等值测试区块链密文策略属性基加密多授权机构完整性验证

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