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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

    基于厚尾双学生氏t分布的非线性状态空间系统鲁棒辨识方法

    刘鑫海洋代伟
    3052-3064页
    查看更多>>摘要：状态空间模型作为一种常见且重要的模型结构在自动化领域有着广泛的应用,本文针对异常值干扰下的非线性状态空间系统辨识问题开展研究.与现有的辨识方法不同,本文充分考虑了状态转移过程和输出量测过程均受到异常值干扰的情况,提出了一种更加全面的鲁棒辨识算法.首先利用两个相互独立的学生氏t分布分别对状态噪声和输出噪声进行建模以保障算法的鲁棒性;其次利用粒子平滑算法估计状态变量的后验概率分布以解决状态未知问题;最后利用期望最大化算法实现未知参数估计.在算法实现过程中使用了学生氏t分布表达式的数学分解,这样做的好处是:(1)更加有利于算法的推导和实现;(2)更清晰地解释了算法的鲁棒性能.并且本文通过数值算例和应用算例验证了该方法的有效性.

    非线性状态空间系统鲁棒辨识学生氏t分布粒子平滑期望最大化算法

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    基于MILP的轻量级密码算法ACE与SPIX的线性分析

    刘帅任小广王世雄关杰...
    3065-3074页
    查看更多>>摘要：研究了轻量级密码算法ACE与SPIX的线性性质.给出了环型与门组合结构精确的混合整数线性规划下的线性性质刻画,并将算法ACE与SPIX的非线性操作转化为环型与门组合.基于此构建了ACE置换与SLISCP置换的混合整数线性规划下的线性模型,求解模型得到了2至4步ACE置换与2至5步SLISCP置换最优的线性迹.证明了7步、12步ACE置换分别达到了128比特与320比特的安全目标,7步、13步SLISCP置换分别达到了128比特与256比特的安全目标.对于任意步数的ACE置换与SLISCP置换,认证加密算法ACE-AE-128与SPIX均能够抵抗明文处理阶段的线性区分攻击.

    混合整数线性规划约束求解轻量级密码算法线性分析

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    基于特征组合优化的工业互联网恶意行为实时检测方法

    胡向东张琴
    3075-3085页
    查看更多>>摘要：工业互联网中节点数据具有高维、冗余和海量等特性,传统的恶意行为检测模型无法对工业互联网恶意攻击行为做出快速且准确的判断,提出基于特征组合优化的工业互联网恶意行为实时检测方法.采用改进的相关性快速过滤算法和基于奇异值分解的主成分分析算法对工业互联网恶意行为样本数据进行特征组合优化,基于对称不确定性信息度量指标和近似马尔科夫毯准则进行特征相关性计算、冗余特征识别与排除,通过参数特征维度的不同配置得到若干候选特征组合;利用决策树评估器筛选出准确率最高的候选特征组合;通过奇异值分解的主成分分析进一步进行特征降维,得到低维高信息量的最优特征组合;结合极端梯度提升算法和优化的特征组合对工业互联网恶意行为样本进行分类,基于密西西比州立大学多分类电力系统攻击样本数据对本文方法进行了验证;实验结果表明,特征组合优化检测模型训练时间可缩减57.53%,单个样本的平均检测时间为0.002 ms,可减少23.99%,基于特征组合优化的检测模型的准确率、召回率和F1值较特征优化前分别提升了1.11%、1.25%和1.01%.本文方法的突出优势表现为在提升模型检测效果的同时可明显降低模型检测时间,能更好适应工业互联网的实时性要求.

    工业互联网改进的相关性快速过滤算法奇异值分解的主成分分析特征组合优化极端梯度提升恶意行为实时检测

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    基于多阶段调度框架的麻雀搜索优化算法

    王毅郑宏志黄欣洪国栋...
    3086-3096页
    查看更多>>摘要：本文提出一种多阶段调度框架,实现对麻雀种群的初始位置、觅食、侦查与反捕食不同阶段的多策略调度.利用Halton序列与Tent映射提升种群个体质量与初始位置的分布均匀性.在觅食阶段,针对发现者与加入者因位置争夺导致种群质量劣化,设计最佳适配比调控二者数量关系,对超出适配比的加入者采用碰撞反弹算子改变其优化轨迹.满足适配比后则通过侦查判断是否存在天敌,若有则进入反捕食阶段,并利用Levy飞行并结合指数分布设计随机迁移机制,生成潜在的全局最优解区域;当连续多次没有发现天敌时为避免种群陷入局部极值,建立模拟预警机制并采用蝗虫算法进行多路径开发,避免寻优方向单一化.不同策略与机制的交替运行、协同调度,平衡了算法的多样性与收敛性.实验结果表明,与最近麻雀变体算法和元启发改进算法相比,该算法在寻优效率与收敛精度上显著优于对比方法.

    麻雀搜索算法多阶段调度框架最佳适配机制模拟预警机制随机迁移机制

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    格子Boltzmann方法多层网格负载均衡算法优化研究

    何鹏王良军张武朱文浩...
    3097-3110页
    查看更多>>摘要：基于格子Boltzmann方法的多层网格局部加密技术,通过多尺度网格计算不同层次的流动特征,避免了单层均匀笛卡尔网格中的低效率与计算资源的浪费,但仍存在并行性能上的不良影响.本文考虑并行计算中的负载均衡效应,从单层网格出发,通过考虑多层网格的运算特点来研究基于负载均衡的网格划分方法.同时,将网格划分与程序实现进行分离,在单层和多层网格中均完成了任意网格划分下的并行计算.在单层网格中,以二维血管流动的不同并行策略为例,研究了负载量划分与不同进程的各自时间开销的关系.在多层网格中,首先论述了多尺度网格在运算顺序上的特征,其次以三种不同的多层网格验证二维翼型绕流的计算结果,最后在每种网格中均使用三种不同的网格划分方法进一步探讨负载均衡与时间开销的关系.在128核的高性能计算平台上进行并行性能测试,强可扩展性可达到60%左右,弱可扩展性可达到82.78%.这种高可扩展性结果表明本文通过改进负载均衡性能,明显提升了多层网格计算中的并行性能.

    格子Boltzmann方法多层网格大规模并行计算负载均衡

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    基于多层元胞自动机的动态随机耦合映像格系统性能分析

    赵耿吴锐马英杰董有恒...
    3111-3122页
    查看更多>>摘要：基于多层元胞自动机的时空混沌系统设计了一款用于图像加密的伪随机数发生器.针对现有的基于耦合映像格系统仍存在参数空间有限、局部混沌行为等问题,本文提出一种基于多层元胞自动机的伪随机耦合映像格系统.在初等元胞自动机基础上设计出多层元胞自动机,将耦合系统与多层元胞自动机同时进行迭代,通过自动机的迭代输出得到耦合系统中每个格子的动态耦合方案以及伪随机扰动方法.本文通过分岔图、Kolmogorov Sinai熵和输出序列均匀性对耦合映像格系统进行对比分析,并分析了系统生成序列的随机性和任意两个格之间的相关性.理论分析和实验结果表明,与其它耦合映射格系统相比,该系统具有更好的混沌特性和更大的参数空间,系统生成的序列具有较好的遍历性、均匀性和随机性.研究结果表明该系统在密码学领域具有广阔的应用前景.

    耦合映像格系统多层元胞自动机混沌系统动态耦合密码系统

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    基于改进T分布烟花-粒子群算法的AUV全局路径规划

    刘志华张冉郝梦男安凯晨...
    3123-3134页
    查看更多>>摘要：针对传统粒子群算法在处理自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)全局路径规划时面临的寻优时间长、能耗高的问题,本文提出一种改进的T分布烟花-粒子群算法(T-distribution Fireworks-Particle Swarm Optimization Algorithm,TFWA-PSO),该算法融合了烟花算法的高效全局搜索能力和粒子群算法的快速局部寻优特性.在变异阶段,提出自适应T分布变异来扩大搜索范围,并在理论上证明了该变异方式能够使个体在局部最优解附近增强搜索能力.在选择阶段提出了适应度选择策略,淘汰适应度差的个体,解决了传统烟花算法易丢失优秀个体的问题,并对改进的T分布烟花算法与传统烟花算法的收敛速度进行对比.将改进算法的爆炸操作、变异操作和选择策略融合到粒子群算法中,对粒子群算法的速度更新公式进行了改进,同时从理论上对所改进的算法进行了收敛性证明.仿真实验结果表明,TFWA-PSO能够有效规划出一条最短路径,同时与给定的智能优化算法相比,TFWA-PSO在寻找最优路径的时间上平均降低了24.72%,能耗平均降低了17.33%,路径长度平均降低了16.96%.

    自主水下机器人全局路径规划烟花算法粒子群算法自适应T分布变异收敛性证明

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    扩展目标多特征估计自适应渐进滤波器

    王旭昕陈辉连峰张光华...
    3135-3147页
    查看更多>>摘要：针对具有不规则形状的扩展目标跟踪(Extended Target Tracking,ETT)问题,本文提出了一种基于随机超曲面模型的自适应渐进贝叶斯滤波器(Random Hypersurface Model-Adaptive Progressive Bayesian Filter,RHM-APBF).首先,对扩展目标连续状态先验概率密度的局部累积分布进行随机采样,再最小化连续概率密度和狄拉克混合概率密度的局部累积分布之间的修正克莱默冯米塞斯距离得到粒子的最优位置,以自适应地变步长进而渐进更新将粒子迁移到扩展目标后验的密集区域求得更加准确的后验概率密度近似;其次,利用随机超曲面描述任意星凸形扩展目标的量测源分布,提出了星凸形不规则形状扩展目标跟踪自适应渐进滤波器,有效实现了不规则形状扩展目标多特征概率密度信息的递归.最后通过不同噪声水平以及复杂随机环境的扩展目标(Extended Target,ET)和群目标(Group Target,GT)的跟踪仿真实验验证本文方法的有效性.

    扩展目标跟踪局部累积分布渐进更新随机超曲面模型不规则形状

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    局部鲁棒预处理的DME干扰抑制方法

    贾琼琼周月颖
    3148-3158页
    查看更多>>摘要：全球定位系统(Global Positioning System,GPS)L5/北斗 B2/Galilea E5是全球卫星导航系统(Global Nav-igation Satellite System,GNSS)的重要组成部分,为民用航空提供与生命安全相关的应用服务.然而L5/B2/E5信号处于受保护的航空无线电导航服务(Aeronautical Radio Navigation Service,ARNS)频段内(962～1213 MHz),同时工作在该频段内的还有民用航空导航系统测距机(Distance Measuring Equipment,DME)等.DME发射的大功率脉冲信号会对L5/B2/E5等卫星导航信号造成干扰,使得接收机无法正常捕获卫星信号或导致跟踪环路失锁.传统的DME干扰抑制方法通过在干扰稀疏域,如时域、频域和时频混合域进行DME干扰置零,这会在抑制干扰的同时完全消除与干扰重叠的卫星信号.为了降低DME干扰抑制对卫星信号的损失,本文提出基于鲁棒统计理论的局部鲁棒预处理的DME干扰抑制方法,根据DME干扰所在的稀疏域特性提取出存在干扰的信号片段后,应用非高斯分布下的鲁棒统计理论对提取出的数据样本进行鲁棒预处理,从而在抑制干扰的同时降低对卫星信号的影响.实验结果表明本文所提出的稀疏域局部鲁棒预处理的DME干扰抑制方法的性能优于相应的传统稀疏域方法,输出捕获因子比传统稀疏域方法提高1～2 dB.

    全球卫星导航系统测距机干扰干扰抑制稀疏域鲁棒统计理论

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    基于多尺度卷积调制的医学图像分割

    周新民熊智谋史长发杨健...
    3159-3171页
    查看更多>>摘要：当前,越来越多的医学图像分割模型都采用Transformer模型作为基础结构,然而,Transformer模型的计算复杂度与输入序列呈二次关系且需要大量的数据进行预训练才能取得较好的结果,在数据量不足的情况下无法发挥优势;此外,Transformer往往无法有效提取图像的局部信息.相比于Transformer,卷积神经网络则能够很好地规避上述两个问题.为了充分发挥卷积神经网络与Transformer的各自优势并进一步挖掘卷积神经网络的潜力,本文提出一个多尺度卷积调制网络模型(Multi-Scale Convolution Modulation Network,MSCMNet),该模型将视觉Transformer领域模型结构设计方法融入传统卷积网络.采用卷积调制和多尺度特征提取策略,构建基于多尺度卷积调制机制的特征提取模块(Multi-Scale Convolution Modulation,MSCM).并提出高效的patch组合与patch分解策略分别用于特征图的下采样以及上采样,进一步提升模型的表征能力.在腹部多器官、心脏、皮肤癌以及细胞核四个不同类型以及不同规模的医学图像分割数据集上取得的mDice分别为0.805 7、0.923 3、0.923 9、0.854 8,以较低的运算量和参数量取得了最好的分割性能,为卷积神经网络以及Transformer在医学图像分割领域提供了一个新颖而高效的模型结构设计范式.

    医学图像分割多尺度卷积调制Transformer

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