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期刊信息/Journal information
信息技术与信息化
信息技术与信息化

廉凯

双月刊

1672-9528

sditi@163.com

0531-86133211

250101

山东省济南市山大路224号

信息技术与信息化/Journal Information Technology & Informatization
查看更多>>本刊从信息技术的研究、应用角度展现IT行业与科技发展与进步，是全国高校、科研院所、企业发表信息科学研究、技术应用成果的园地。杂志内容以科技论文为主，并设有评论与综述、信息化论坛、网络通讯、信息处理与模式识别、研究与探索、方案与应用等栏目。整个杂志分三个层次，第一个层次是评论与综述，由政府职能部门和专家对技术、产业的发展趋势，所做的前瞻性的论述和规划；第二个层次是电子信息科技论文，主要刊登高校研究生、科研院所的论文和理论研究成果；第三个层次是企业及各行业中IT技术的应用案例。
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收录年代

    一种改进麻雀搜索算法及其在天线设计中的应用

    王一茗单志勇
    118-122页
    查看更多>>摘要：天线设计中通常需要进行大量的参数优化,但常用的HFSS优化方法计算量大且效率低下,因而提出了一种改进的麻雀搜索算法.为使初始种群分布均匀,引入混沌映射和精英反向学习策略进行种群初始化;为平衡算法的探索能力和开发能力,引入一个非线性收敛因子动态调整生产者占比;为增强算法初期的全局搜索能力,将花斑翠鸟的栖息盘旋行为抽象为数学模型改进生产者位置更新公式;为提高算法后期跳出局部最优解的能力并提高收敛速度,提出了一种自适应步长用于更新警戒者位置.经以上策略改进后的算法具有优异且均衡的全局搜索能力和局部搜索能力,函数测试实验表明算法是正确有效的.最后,将改进后的麻雀搜索算法应用于一款SIW毫米波天线的尺寸参数设计中,将其带宽优化到37.85％,相较HFSS优化提高了 8.95％.优化后天线的频带覆盖52.48～75.19 GHz,相较HFSS优化增加了 5.37 GHz,验证了改进后的麻雀搜索算法在最优天线尺寸设计中的优越性.

    麻雀搜索算法混沌映射精英反向学习策略花斑翠鸟优化算法自适应步长SIW毫米波天线MATLAB、HFSS联合仿真

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    基于卫星遥测数据的GRU-BP电源故障预测模型研究

    李至立姜连祥方玉洁刘兴惠...
    123-126页
    查看更多>>摘要：卫星的正常运行依赖于电源系统的稳定工作,针对卫星电源系统数据存在时序性强、参数众多、线性复杂等问题,文章提出了一种基于门控循环单元并联结合B P神经网络的卫星电源系统故障预测模型.研究以和德2号卫星遥测数据展开实验与分析,通过GRU处理卫星时间序列数据中的时序依赖性和动态变化,同时并联结合BP神经网络学习遥测数据中的非线性关系.实验结果表明,所提出的并联集成策略的GRU-BP模型能够精准预测卫星电源系统故障节点,具有高度可靠性和较强的实际应用价值.

    电源系统遥测数据GRUBP神经网络故障预测

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    基于FPGA的多路SDI视频实时采集与处理系统设计

    李耀成常可铮杨得武
    127-131页
    查看更多>>摘要：文章设计了一种基于FPGA的多路SDI视频实时采集与处理系统,旨在满足高清视频信号实时采集和处理的需求.SDI(serial digital interface)作为一种被广泛应用于专业视频设备中的标准接口,具有稳定、高质量传输等特点,逐渐成为广播、电视、影视制作等领域的主流选择.SDI视频通常需要专用的SDI视频采集卡才能观测到图像,主要表现为采集设备昂贵、灵活性较差.所设计的系统主要解决了多路SDI视频信号同时采集、时序控制、图像处理和输出的技术问题.首先,使用Xilinx FPGA作为核心处理器,通过高速串行收发器(GTX)实现多路SDI信号的接收和解码,接收到的视频数据经过时序和同步控制后,通过内部存储器进行缓存;其次,设计了高效的数据流管理和控制模块,实现了多路视频信号的并行处理,并通过设计的图像处理模块实现多种实时图像处理算法,如帧缓存、灰度值提取和图像拼接等,通过FPGA内部的并行计算和优化的缓存架构,系统能够实现低延迟的实时处理;最后,设计了使用PCIe总线与上位机进行数据交互的架构,实现了对整个系统数据的传输与控制.实验结果表明,所设计的系统在多路SDI视频信号的高清实时采集、处理和输出方面具有显著的性能优势和应用潜力.未来的研究方向包括进一步优化算法性能、增加对更高分辨率视频的支持,以及应用于更广泛的专业视频领域.

    FPGASDI采集GTX收发器实时图像处理PCIe

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    基于全差分运放的水听器集成低通滤波器

    姜晋鲁方硕
    131-136页
    查看更多>>摘要：声传感器阵列测量精度受限于阵列尺寸,即随着阵列尺寸的减小,滤波器摆幅不足以抵抗串扰导致测量精度显著下降;另一方面,声传感器阵列在强电磁等恶劣环境下可靠较低.基于以上问题,文章在传统水声传感器阵列检测前端提出基于折叠式共源共栅全差分运算放大器的多重反馈低通滤波器,来提高恶劣环境下的测量精度和稳定性.所设计的滤波器首先采用全差分运放增加信号摆幅抵抗串扰来提高精度;其次通过利用共源-共栅型结构消除相位失真提高可靠性;最后在电路设计时令每个CMOS FET都有自己的电源和地线,展宽全差分运算放大器的相位裕度,降低零极点影响提高系统稳定性.最终实现提高微小型水声传感器阵列检测精度与灵敏度.

    声测量全差分共源-共栅多重反馈

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    基于DDPM与HVAE的多步电力负荷预测方法

    陈萌
    137-140页
    查看更多>>摘要：电力负荷预测在电力系统的优化调度和可靠运行中起着关键作用,针对传统单步预测方法在长期预测上的精确度不足问题,文章提出了一种耦合扩散概率模型(denoising diffusion probabilistic model,DDPM)与分层变分自编码器(bidirectional variational auto-encoder,HVAE)的生成式电力负荷预测模型DHVAE,模型通过对历史电力数据前向加噪,再将加噪数据送入分层变分自编码器中进行特征提取,最终生成对未来电力负荷侧的多步预测.为验证算法的预测准确性,采用湖北某集团的历史电力数据开展预测仿真实验,实验结果表明,DHVAE可以实现准确的多步电力负荷预测,为电力系统的优化调度提供有效的方法支撑.

    电力负荷预测去噪扩散概率模型分层变分自编码器多步预测生成式网络

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    基于双目视觉的工件位姿检测

    龚友彬康曦王军
    141-144页
    查看更多>>摘要：基于双目视觉技术的工件位姿检测,旨在提高工业自动化中的精确度和效率.首先完成了双目系统的标定,利用张正友标定法对双目相机进行了详细的内外参数标定.随后,采用SURF算法对目标工件的特征点进行快速且鲁棒的提取,为位姿检测提供了关键的视觉特征.在位姿检测方法的研究中,结合了三维空间定位技术和双目视觉的优势,设计了一种新的工件空间定位方法.该方法通过计算工件特征点在双目图像中的对应关系,实现了对工件空间姿态的准确测量.此外,探索了工件偏转角的定位方法,进一步提高了位姿检测的精度.实验结果表明,所设计的双目视觉系统能够有效地对工业工件进行位姿检测,具有较高的精度和可靠性.

    双目视觉技术工件位置检测特征点提取机器视觉目标定位

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    基于改进遗传算法的通信节点安全风险告警方法

    马义想乔桂芳董本松
    145-148页
    查看更多>>摘要：由于通信节点在告警阈值设定方面存在局限性,导致平均绝对误差MAE较大,因此设计一种基于改进遗传算法的通信节点安全风险告警方法.全面采集通信节点的安全影响因素,并进行预处理.提取通信节点的异常流量和访问模式变更等安全风险告警特征,采用改进后的遗传算法,构建通信节点安全风险告警模型.模型不仅能够准确预测潜在的安全威胁,还能根据实时数据动态调整告警策略.最终,通过改进后的模型部署,实现对通信节点安全风险的实时监控与高效告警.实验结果表明,设计方法在所有类型的攻击风险下均展现出了较低的MAE值,特别是在拒绝服务攻击和数据篡改攻击方面,其MAE值分别为0.052和0.036,明显低于其他两种方法,这表明提出的基于改进遗传算法的通信节点安全风险告警方法更适用于实际应用.

    改进遗传算法种群分布通信节点安全风险告警

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    基于节点风险量化的无线网络安全态势感知方法

    李沈欣
    149-152页
    查看更多>>摘要：无线网络安全态势的潜在威胁具有隐蔽性,导致识别到的测试样本较少,因此设计一种基于节点风险量化的无线网络安全态势感知方法至关重要.通过实时采集无线网络中各节点的安全参数,运用先进的数据整合与分析技术,构建节点风险量化框架,实现安全态势信息采集.并经过细致筛选与提炼,提取出影响网络安全的关键要素,基于这些要素,构建无线网络安全态势感知模型,能够全面反映网络安全的实时状态与潜在威胁.最终,计算风险等级实现对无线网络安全态势风险的精准感知.实验结果表明,在识别网络处于1级安全和2级较安全状态方面,设计方法分别识别出22和35份样本,高于其他两种方法,证明基于节点风险量化的无线网络安全态势感知方法,在整体识别效果和应对不同安全态势的能力上均表现出色,在实际应用中具有优势.

    节点风险量化风险特征无线网络安全态势感知要素

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    基于复杂网络的社区检测算法研究

    彭慧豪张怡欣李文豪刘天宇...
    153-157页
    查看更多>>摘要：通过将复杂网络划分为若干个社区,可以发现社区内部节点之间的联系比较紧密,而社区间节点之间的联系比较稀疏,因此对复杂网络的分析可以更好地理解它们之间的联系以及相互作用.文章基于Louvain算法、LPA算法、FN算法和EdMot算法在社区检测效果上进行了实验分析,通过不同的数据集对社区检测的质量进行评估对比,并且利用图可视化技术,清晰地展示了网络中社区检测的信息.实验结果表明,Louvain算法对于一般的社区检测具有较好的划分效果,能满足一般社区检测的需求.

    复杂网络社区检测LouvainLPAFNEdMot

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    基于改进关联聚类算法的网络异常信息挖掘研究

    卜浏
    157-160页
    查看更多>>摘要：由于网络信息量庞大且复杂多变,网络异常行为往往隐藏在大量正常数据中,且其表现形式多样,边界模糊.传统的聚类算法无法有效区分异常点与正常点,导致误判和漏判,文章提出了基于改进关联聚类算法的网络异常信息挖掘方法.首先通过一系列数据预处理步骤,包括数据清洗、归一化及数值化转换,确保网络信息数据的高质量与可用性,随后利用预处理后的数据构建了网络异常信息库,引入改进的关联聚类算法对该库进行深度挖掘.实验结果表明,这一方法显著提升了网络异常信息挖掘的精准度和效率,有效减少了数据缺失问题,为网络安全防护提供了有力的技术支持.

    改进关联聚类算法网络异常信息挖掘关联规则关联强度

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