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期刊信息/Journal information
中国电子科学研究院学报
中国电子科学研究院学报

王积鹏

双月刊

1673-5692

dkyxuebao@126.com

010-68207307/08

100846

北京市海淀区万寿路27号电子大厦电科院学报1313房间

中国电子科学研究院学报/Journal Journal of China Academy of Electronics and Information Technology北大核心
查看更多>>为了适应电子信息技术的飞速发展以及我国综合电子信息系统建设和发展的迫切需要，提高我国综合电子信息系统领域整体的学术和技术水平，更好地为国内同行提供广阔的学术交流平台，同时更加适应国家和国防信息化建设对我院科研、技术发展和人才培养的要求，《中国电子科学研究院学报》在1990年创刊的《电子科学技术评论》期刊的基础上孕育而生。 《中国电子科学研究院学报》主管单位是中华人民共和国信息产业部，主办单位是中国电子科学研究院；其国际刊号为：ISSN1673—5692，国内刊号为：CN11—5401/TN；采用国际标准大16开本；逢双月20日出版，全国公开发行，定价为30元。主要发表综合电子信息系统领域内的技术和学术研究论文。聘请行业内资深专家，由工程院院士、长期从事综合电子信息系统研究的老专家以及近年来在此领域内卓有成就的中年专家组成编委会。全国人大常委会委员长吴邦国为《中国电子科学研究院学报》题写刊名。 立足于推动电子信息科学理论和前沿技术的交流与研究，注重理论与实践相结合，要以“创新”为魂，以“战略化、综合化、系统化”为纲，倡导原始创新、集成创新与引进消化吸收再创新，不断发现人才、培养人才、锻炼人才，着力营造电子信息科学技术百花齐放、百家争鸣的文化环境，力争成为国内一流的核心学术期刊。
正式出版
收录年代

    可重构智能表面辅助毫米波MIMO信道估计

    郑娟毅杨朴真
    579-587页
    查看更多>>摘要：在可重构智能表面(Recongigurable Intelligent Surface,RIS)辅助毫米波多输入多输出(Mul-tiple Input Multiple Output,MIMO)系统中,针对毫米波引入的信道矩阵稀疏性,以及RIS引入的高维度信道矩阵,提出一种基于压缩感知和深度学习相结合的信道估计算法.首先,将少量RIS元件与射频链路链接,构建部分有源RIS元件辅助毫米波MIMO通信系统;其次,利用不同子载波之间的角域公共稀疏性,使用稀疏度自适应匹配(Sparse Adaptive Matching Pursuit,SAMP)算法重构信道矩阵,并将其视为二维含噪图像;最后,使用对称双路去噪网络(Symmetric Two-Way Denoising Network,STDN)对二维含噪图像去噪.其中,STDN由两条并行对称路径组成,可在不同尺度下提取特征,去除图像噪声,并将两路特征图整合,输出去噪信道矩阵.仿真结果表明,文中所提SAMP-STDN算法提高了信道估计精度.

    可重构智能表面信道估计压缩感知深度学习

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    基于特征增强和注意力聚焦的交通标志检测算法

    张小瑞吴川孙伟
    588-597页
    查看更多>>摘要：针对传统方法无法应对交通标志检测中目标小、背景复杂等难点问题,本文提出一种基于特征增强和注意力聚焦的交通标志检测算法.首先,设计了双主干网络,对浅层特征信息与深层语义信息进行融合和增强,缓解颈部网络特征信息因多次下采样导致信息丢失和融合不充分的问题.通过增加小目标检测层,更好地适应自然场景下小目标交通标志的检测;其次,设计了 CA3注意力模块,将通道特征与空间位置信息互补地应用到特征图中,降低复杂背景的噪声干扰;最后,采用WIoUv3 Loss,动态地对梯度增益进行合理分配,及时降低数据集里低质量样本产生的有害梯度.实验结果表明,在CCTSDB 2021和GTSDB数据集上,本文提出的模型相较于YOLOv5分别实现了4.30％和1.10％的平均精度(mAP)提升.相较于其他主流模型,该模型在复杂道路场景下展现出了对交通标志更优的检测效果.

    交通标志背景噪声特征增强注意力机制小目标检测YOLOv5

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    面向星间高动态链路的激光通信测距一体化技术

    朱简尊林玉洁胡春源
    598-605,614页
    查看更多>>摘要：面向星间链路的激光通信测距一体化技术将高速通信与测距定位的功能相结合,可以有效缓解当前通信速率低、链路隐蔽性差、卫星载荷冗杂的问题.但相干体制下的星间激光链路易受多普勒频偏的影响,通信质量与测距精度急需提高.对此文中提出一种基于定时同步环路的精准测距与消除频偏的方法.通过定时同步环路,在星间距离为100km～1500 km,符号速率为5GBaud条件下,有效提高测距精度到10-1 mm.同时可以对星间链路中±125 kHz范围内的码多普勒频偏进行估计补偿,有效去除相干体制下多普勒频偏的干扰,最终实现提高测距精度与抗频偏能力的目的.

    通信测距一体化星间激光链路定时同步多普勒频偏

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    基于WOA-VMD的低慢小目标杂波抑制

    蒋铁珍谢小娜李庆祝
    606-614页
    查看更多>>摘要：以无人机为代表的低慢小(Low,Slow and Small Targets,LSS)目标的检测在雷达探测中因杂波干扰而面临巨大挑战.为了解决低慢小目标杂波抑制问题,本文提出了一种将鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)与变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)相结合的方法,该算法用WOA优化VMD的分解参数,以实现最佳的模态分离效果,有效分离出目标信号与杂波信号.实验结果表明,WOA-VMD方法在复杂环境下能够显著提升低慢小目标的检测概率,计算简单且误差较小,可以对多个目标以及不同多普勒频率大小的目标进行处理,优于传统的杂波抑制方法.

    雷达探测低慢小目标杂波抑制变分模态分解鲸鱼优化算法

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    无人机网络计算卸载和轨迹控制联合优化策略

    黄嘉伟黎海涛李哲超
    615-621页
    查看更多>>摘要：无人机网络中计算卸载和轨迹控制互耦,对二者进行联合优化设计有助于提升其整体性能.为此,本文以最小化无人机系统时延和能耗为目标,研究了计算任务卸载和轨迹控制的联合优化问题.首先,将该问题分解为计算任务卸载子问题与轨迹控制子问题;然后,提出基于种群多样性粒子群优化与多评论家深度确定性策略梯度(PDPSO-MCDDPG)的求解算法,通过在DDPG框架中引入多Critic(MC)网络,可减缓单个Critic网络引起的异常波动,进而学习到最优策略.仿真实验表明,所提基于PDPSO-MCDDPG的计算卸载和轨迹控制联合优化策略能够有效降低无人机系统处理时延和能耗.

    UAV网络计算卸载轨迹控制多评论家深度确定性策略梯度

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    基于改进雁群算法的Otsu多阈值图像分割

    郭业才赵涵优
    622-633,646页
    查看更多>>摘要：阈值分割是一种被广泛应用的图像分割技术.然而,传统的最大类间方差法(Otsu算法)在多阈值图像分割中面临着计算复杂度高、执行时间长及分割准确性不够等挑战.针对这些现象,提出一种基于改进雁群优化算法(CBLSGSO)的Otsu多阈值图像分割算法,该算法将Cubic混沌映射模型嵌入雁群算法初始化过程中,提高种群的多样性;提出多区域引导式结构,对种群动态切分并设计不同的进化机制,扩大种群寻优范围;引入自适应正余弦策略和蝴蝶算法搜索策略,提高算法的收敛精度,有效地平衡了算法的全局寻优能力和局部寻优能力.为验证改进后Otsu算法性能,选取ACC、Jaccard、Specificity、Fl-score、FSIM、SSIM和PSNR等指标作为评价指标,并与近年来不同学者提出的图像分割算法进行实验对比,验证了算法的有效性.实验结果表明,基于改进雁群算法的Otsu图像分割法能更快速精确地解决复杂图像分割问题.

    多阈值图像分割雁群算法Otsu算法混沌映射蝴蝶优化算法竞争机制正余弦算法

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    基于卷积神经网络的信号码速率估计方法

    杨欣叶云霞陈媛
    634-638页
    查看更多>>摘要：在电子侦察中目标对象的码速率是一个重要的信号参数,该参数的获取是进一步对信号进行解调解译的前提条件,因而信号码速率的估计具有重要的现实意义.近年来,随着人工智能技术的飞速发展,深度学习在信号处理领域已得到了较为广泛的应用.本文提出了一种基于卷积神经网络的信号码速率估计方法,直接将目标信号的采样数据作为网络输入即可得到对应的估计结果.该方法无需信号调制样式先验已知,且对不同调制样式信号的估计流程一致,因此简化了算法流程,最后通过仿真对算法的有效性进行了验证.仿真结果表明,该方法可以实现信号码速率的准确估计,且对短猝发信号和低信噪比场景具有良好的适应性.

    深度学习卷积神经网络码速率估计

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    一种基于深度卷积自编码的全色锐化方法

    黄柏圣孙喆杨金鹏刘婷...
    639-646页
    查看更多>>摘要：由于多光谱(Multi-Spectral,MS)图像具有较高的频谱分辨率,全色(Panchromatic,PAN)图像具有较高的空间分辨率,对MS图像和PAN图像进行融合,得到频谱及空间分辨率均较高的融合图像,这个过程称为全色锐化.针对当前深度学习研究中的全色锐化过程,容易出现过拟合,以及泛化能力下降,出现信息丢失和网络性能不够的问题,文中提出了一种基于深度卷积自编码的全色锐化方法,采用HSV变换,通过对色调分量进行编码与解码等过程生成融合图像,使得融合后的图像得以增强,并结合卷积神经网络的优势,克服传统全色锐化方法中对细节和纹理捕捉不足、噪声敏感度高问题,能有效提取图像的局部和全局特征.

    融合图像全色锐化卷积自编码全局特征

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    基于联盟博弈的无人机集群任务分配与频谱资源联合规划方法

    王轶宇钱鹏智张余万发雨...
    647-657页
    查看更多>>摘要：针对无人机集群在执行多任务时不合理的任务与频谱资源分配会导致整体效益低下的问题,文中提出了一种基于联盟博弈的无人机集群任务与资源联合规划方法.考虑无人机数量与可用频谱资源受限,无人机集群无法同时开展所有任务的场景,提出将无人机集群任务分别分配到不同阶段先后执行的方案,将每个任务执行阶段作为一个联盟,建立各阶段任务分配问题的联盟博弈模型,引入利他准则提高无人机集群任务完成的整体效益.同时,文中利用粒子群算法优化各阶段任务的无人机数量编配与带宽分配,实现阶段内的无人机任务效益最大.仿真结果验证了联合规划算法收敛性.同时,与传统的帕累托准则和自私准则下构建的联盟博弈模型相比本文提出的方法能够获得更好的收益.

    频谱分配联盟博弈粒子群算法任务分配利他准则

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    一种基于特征融合Transformer的频谱感知方法研究

    刘思佚徐东辉刘丁胤胡国杰...
    658-666页
    查看更多>>摘要：随着无线通信技术的迅速发展,电磁频谱资源日益紧张,高效的频谱感知和信号分类技术变得至关重要,如何实现智能频谱感知与分类识别是当前研究的热点方向.文中针对复杂电磁环境下如何提高信号分类性能,提出了一种基于特征融合Transformer的频谱智能感知方法.该方法设计了特征融合层和改进的位置编码方案,通过优化Transformer架构,增强了模型对不同类型信号的识别能力.实验结果表明,改进模型的准确率表现出显著优势,分类准确率达到99.3％,较现有模型高出4.1个百分点.此外,在不同信噪比条件下,模型展现了卓越的抗噪性能,进一步证明了其在复杂电磁环境中的应用潜力和研究价值.

    特征融合频谱感知Transformer分类准确率抗噪声性能

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