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期刊信息/Journal information
高技术通讯
中国科学技术信息研究所
高技术通讯

中国科学技术信息研究所

赵志耘

月刊

1002-0470

hitech@istic.ac.cn

010-68598272

100045

北京市三里河路54号

高技术通讯/Journal Chinese High Technology LettersCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>《高技术通讯》创刊于1991年，是由国家科技部高技术研究发展计划（863计划）联合办公室创办、中国科学技术信息研究所主办的综合性学术刊物，是国内高技术领域的高层次学术刊物之一。内容涉及计算机、现代通讯、机器人、先进制造与自动化技术、新材料、能源、生物、海洋及其他高技术领域。本刊注重研究的新思路、新理论、新方法和新技术的择文标准，使其具有学术性、前沿性、可读性和资料性。其宗旨是为我国研究人员及时发表其研究成果和进行国内、国际学术交流提供园地，促进我国高技术研究的发展和扩大其在国内外的影响。本刊为美国《化学文摘》（CA）、 英国《科学文摘》（SA）及俄罗斯《文摘杂志》、荷兰《Scopus》、《中国科学引文数据库》、《中国科技论文统计与分析》等收录源期刊。　　
正式出版
收录年代

    Bi-SCNN:二值随机混合神经网络加速器

    于启航文渊博杜子东
    1243-1255页
    查看更多>>摘要：二值神经网络(BNN)具有硬件友好的特性，但为了保证计算精度，在输入层仍需要使用浮点或定点计算，增加了硬件开销。针对该问题，本文将另一种同样具有硬件友好特性的随机计算方法应用于BNN，实现了 BNN输入层的高效计算，并设计了二值随机混合计算架构Bi-SCNN。首先，在BNN输入层使用高精度的随机运算单元，实现了与定点计算近似的精度;其次，通过在处理单元(PE)内和PE间2个层次对随机数生成器进行复用，并优化运算单元，有效降低了硬件开销;最后，根据输入数据的特性对权值配置方式进行优化，进而降低了整体计算延迟。相比于现有性能最优的BNN加速器，Bi-SCNN在保证计算精度的前提下，实现了 2。4倍的吞吐量、12。6倍的能效比和2。2倍的面积效率提升，分别达到 2。2 TOPS、7。3 TOPS·W-1 和 1。8 TOPS·mm-2。

    二值神经网络(BNN)随机计算(SC)神经网络加速器

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    基于VHIP模型的主动躯干关节四足机器人抗侧向冲击控制策略

    艾青林徐坚宋国正童行胜...
    1256-1265页
    查看更多>>摘要：为了提高主动躯干四足机器人抗侧向冲击能力，提出一种基于可变高度倒立摆(VHIP)模型的捕获点控制策略。将机器人Trot步态下的侧向运动抽象成VHIP捕获点模型，通过零力矩点(ZMP)判定冲击类型。根据受到冲击后机器人的扰动特性来规划理想的侧向落足点，并利用质心轨迹能量模型规划躯干关节运动。在此基础上，利用中枢模式发生器(CPG)生成关节控制信号，并给出冲击后机器人的偏航姿态调节方法和躯干-腿的耦合策略。仿真和实验结果表明，本文控制策略可以减小机身受冲击时的扰动幅度，且与传统捕获点策略相比，本文策略能够缩短机器人侧向瞬时捕获距离并有效抑制机身的偏航。

    四足机器人可变高度倒立摆(VHIP)中枢模式发生器(CPG)侧向抗干扰捕获点理论

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    多视角解耦增强整合的细粒度分类算法

    孟月波王博刘光辉
    1266-1278页
    查看更多>>摘要：针对细粒度图像分类中由于背景环境、光照条件、样本姿态和拍摄角度等外部因素导致类内差异显著增加的问题，本文提出了多视角解耦增强整合的细粒度分类算法。首先，为了降低图像中外部因素的干扰，设计多视角注意力(MPA)模块，此模块通过将模型分解为数个视角，迫使每个视角关注不同尺度，实现干扰因素的解耦，并通过对特征进行自注意力建模，引导各个视角进一步挖掘关键特征。其次，提出递进式动态加权融合(PDWF)策略，旨在有效整合解耦后的多个视角信息，该策略通过获取不同视角下通道和空间关系动态调整融合系数，实现多尺度信息的高阶融合。最后，采用递进式训练方法促进视角交互，进一步捕获和整合多尺度特征的互补语义信息。在CUB-200-2011、Stanford-Cars、FGVC-Aircraft公开数据集上进行实验，实验结果表明所提方法分类准确率分别达到90。5％、95。5％和94。2％，优于当前细粒度图像分类任务主流方法。

    细粒度多视角注意力(MPA)递进式动态加权融合(PDWF)图像分类

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    基于大数据与区块链的智能平台身份认证技术

    张朝阳王建祥侯乃明郭靖...
    1279-1285页
    查看更多>>摘要：针对传统身份认证系统因集中式管理导致的易受单点故障、隐私泄露和身份盗用等问题，本文提出一种基于大数据与区块链的智能分析平台身份认证技术。首先，构建基于私有区块链的身份认证系统模型，确保身份认证信息分布式存储安全，有效避免单点故障。其次，针对隐私泄露与身份盗用问题，提出基于单向哈希链技术的身份认证算法，通过对访问密钥的密文存储与动态生成，确保身份注册与认证全流程安全并提高处理效率。仿真结果表明，所提身份认证技术可以实现身份信息安全存储，确保身份数据的准确性和一致性，同时提高身份认证效率，在数智化平台身份认证应用中具有重要意义。

    大数据区块链身份认证隐私泄露

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    基于交叉谱方法的三维波束形成声源定位性能研究

    黄信圣丁浩黄琦高增梁...
    1286-1296页
    查看更多>>摘要：近年来声学麦克风阵列及相关的信号处理技术被广泛用于声源定位。其中，基于波束形成的声学成像方法(BBAI)在二维平面阵列上实现了对噪声源的三维成像，并可识别噪声源深度。然而，基于平面麦克风阵列，客观地发现了在阵列深度方向上出现了完全相似的伪声源。此外，基于传统波束形成算法的三维声源成像图中有明显的主瓣宽度大、空间分辨率较低(特别是深度方向上)的问题。本文在基于波束形成的声学成像方法上，分别在BBAI基础上提出了 2种结合交叉谱方法(CSM)的波束形成声学成像算法——CSM-B和CSM-EF，并通过三维锥型阵列(CSA)和二维轮辐阵列(SWA)比较了 CSM-B和CSM-EF在主瓣宽度和总运行时间上的性能。通过对单极子声源的测试，对3种算法进行了理论评估，并在全消音室中进行了实验评估。结果表明，从阵列角度上看，相较于二维轮辐阵列，三维锥型阵列能有效地减小主瓣宽度，尤其是在特定的声源深度范围内，效果较为明显。此外，从3种算法的角度上看，CSM-EF以牺牲较大的计算时间为代价，有效解决了主瓣宽度大、旁瓣数量多的声源定位问题，提供了最好的三维声源成像图，效果最佳。

    声学阵列信号处理声源定位麦克风阵列CSM-BCSM-EF

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    聚醚酮酮材料个性化人工颅骨植入体热压成型工艺仿真及实验

    游嘉张青青程康杰徐略乾...
    1297-1306页
    查看更多>>摘要：创伤、肿瘤切除等引起的成人颅骨缺损高发，临床上对个性化人工颅骨植入体有较大的需求，而钛合金等金属材料人工颅骨植入体存在热学、力学性能与骨不匹配等诸多弊端，聚醚酮酮(PEKK)材料具有与人体骨组织相近的热学和力学性能，以及优异的耐磨性、稳定的物理化学性能和良好的生物相容性，用于颅骨植入体非常适合。本文基于拉伸实验数据，构建了 PEKK的Johnson-Cook本构模型，并通过PEKK人工颅骨的热压成型有限元仿真，模拟了不同成型温度和压边力下的成型过程，获得了最佳热压成型工艺参数，最后通过PEKK热压成型实验验证了个性化人工颅骨植入体成型工艺的效果。

    个性化人工颅骨植入体热压成型聚醚酮酮(PEKK)Johnson-Cook本构模型

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    基于GSMDS超指向性波束形成的室内定向语音增强方法

    雷世伟刘祖斌
    1307-1317页
    查看更多>>摘要：针对室内定向语音增强时常出现的混响干扰、语音失真问题，本文提出一种基于Gram-Schmidt模态波束分解与综合(GSMDS)的超指向性波束形成室内定向语音增强方法。首先进行基于加权预测误差的去混响前处理，然后采用GSMDS超指向性波束形成进行定向目标语音增强，再利用归一化最小均方误差自动增益控制算法对增强语音信号进行增益调节来控制响度的稳定，从而完成对目标语音的定向增强。以4阵元端射线阵进行数值仿真，结果表明，该方法相比于常规波束形成(CBF)方法增益提高了 10。1 dB，最高平均增益达到了 22。7 dB，同时端射方向的语音质量感知语音质量评价(PESQ)值相比于原接收混响语音信号PESQ值提高了 0。2。在经过装修的房间内进行4阵元端射线阵实验，实验结果表明，该方法能获得较好的定向增强效果。

    室内定向语音增强Gram-Schmidt模态波束分解与综合(GSMDS)超指向性自动增益控制端射线阵

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    射频前端声学滤波器研发态势研究

    李秾蒲文华孙慧娄
    1318-1329页
    查看更多>>摘要：射频(RF)前端是无线通信系统的关键组成部分，而射频前端滤波器则是射频前端中的核心元器件。声学滤波器因其在性能、成本和尺寸上的综合优势，已成为移动通信领域应用的主流滤波器。本文基于专利数据，结合产业数据，对射频前端声学滤波器领域研发态势进行分析，并得到相关结论。

    射频(RF)前端声学滤波器声表面波(SAW)体声波(BAW)专利分析

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    基于双维度注意力残差收缩网络的滚动轴承故障诊断

    陈昊杰陈永毅倪洪杰张丹...
    1330-1340页
    查看更多>>摘要：主动运维技术是机械装备提高维修效率、降低维修成本、保证长时间稳定运行的必要保障。本文以滚动轴承作为研究对象，提出了一种基于双维度注意力残差收缩网络的智能故障诊断方法。该方法首先通过引入卷积注意力模块，分别对振动信号在空间与通道维度上的加权赋值来强化重要的特征，使网络的注意力集中在对故障分类更关键的信息上。其次，通过基于混合域注意力的软阈值化模块实现数据降噪以及去除特征中的冗余信息。实验结果表明，所提出的方法能够有效实现故障诊断和分类，且具有良好的鲁棒性。

    滚动轴承双维度特征提取软阈值Swish激活函数深度学习

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    基于强化学习的同心管机器人逆运动学研究

    刘扬冯宇李永强
    1341-1350页
    查看更多>>摘要：同心管机器人(CTR)是一种连续体机器人，具有体积小、可伸缩、高曲率的特点，适用于微创医疗领域。然而，由于其运动学模型的复杂性，实施有效的逆运动学控制是一项具有挑战性的任务。本文介绍了其正运动学模型，实现了机器人从控制输入到其笛卡尔位置的映射。提出了一种基于强化学习(RL)的逆运动学控制方法，根据实际驱动系统设计离散的强化学习训练动作，并结合实际的驱动器限位，设计考虑运动安全的训练奖励，采用强化学习异步优势演员-评论家学习策略(A3C)计算出更符合实际应用的机器人控制输入，为CTR的逆运动学控制提供了一种新的方法。设计并搭建了 CTR控制平台，验证了所提逆运动学控制方法的有效性和正确性。在对轨迹的追踪实验中，机器人能以平均1。462±0。483 mm的追踪误差对轨迹进行追踪。

    同心管机器人(CTR)运动学强化学习(RL)

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