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期刊信息/Journal information
微电子学与计算机
微电子学与计算机

李新龙

月刊

1000-7180

MC771@163.com

029-82262687

710054

西安市81号信箱

微电子学与计算机/Journal Microelectronics & ComputerCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊创办于1972年，是我国微电子技术与计算机技术相结合的唯一专业性国家中文核心期刊，同时也是中国计算机学会会刊。本刊的宗旨是，严谨认真，求实创新；以人为本，研以致用；弘扬科学，追求真理。本刊国内公开发行，面向科研院所，厂矿技术人员、院校师生和管理人员，及时提供国内微电子与计算机行业最新科研成果、学术与工程技术动态，是较为实用的参考资料和科学决策的准确依据。
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    基于多尺度池化与特征融合的轻量级语义分割算法

    唐雪瑾杨卫华于晋伟
    1-9页
    查看更多>>摘要：语义分割是视觉理解系统的重要组成部分,能够识别图像中存在的内容以及位置.现有的语义分割算法面临着复杂度与分割精度之间难以平衡的挑战,很难灵活的运用到实际场景中.为了解决这一问题,从性能和网络的参数量方面综合考虑,提出了一种基于多尺度池化与特征融合的高效语义分割算法.该方法主要以Deeplabv3+为基础算法框架,使用改进的轻量级MobileNetV2 作为骨干网络来降低网络模型的复杂度;使用独特的空洞空间金字塔池化模块(Distinctive Atrous Spatial Pyramid Pooling Module,DASPP),利用多尺度池化操作和不同大小的空洞卷积操作,充分捕捉多尺度目标特征和丰富的全局上下文语义信息;在解码部分引入注意机制增强表征力,提出了多级联合特征融合网络(Multi-level Feature Fusion Network,MFFN),使得高级、低级特征实现了有效融合,从而进一步提高了分割精度.提出的模型相比于经典的语义分割方法,大大减少模型参数的数量,并且性能得到显著改善.在PASCAL VOC 2012 数据集上进行了实验,本文模型参数数量仅为 6.66 M,在测试集上达到73.72%的准确度.

    深度学习神经网络图像分割注意力机制MobileNetV2

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    基于改进坐标注意力与原型修正的小样本学习

    郭晖季伟东孙成宏张有胜...
    10-19页
    查看更多>>摘要：在小样本场景下,利用少量标记数据完成新类识别任务极具挑战性.由于数据的局限性,基于传统原型网络的小样本学习方法获得的类原型存在较大偏差.目前,大多数研究使用卷积神经网络作为特征提取器,但仅能捕获局部关系,无法全面提取样本信息.针对以上问题,基于改进坐标注意力机制,提出了融合嵌入传播与原型修正的小样本学习方法.模型通过改进坐标注意力机制建立图像在水平和垂直方向上的空间与通道信息的联系,获取样本更加准确的图像特征.通过嵌入传播算法对嵌入特征平滑处理后,利用标签传播预测查询集标签,选取查询集特征基于欧氏距离加权修正支持集原型,获得更具有代表性的类原型.在miniImageNet、tieredImageNet和CUB数据集上对所提方法进行了实验,同时与其他方法进行了对比.结果表明,所提方法取得了良好的效果,为解决小样本学习问题提供了一种前景可期的解决途径.

    小样本学习改进坐标注意力嵌入传播原型修正

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    基于混合神经网络的射频包络线峰谷值预测研究

    杨龙祥周岩
    20-28页
    查看更多>>摘要：针对传统包络跟踪电源中控制信号基准所需的射频信号包络线峰谷值的生成方法复杂、计算量大的缺点,提出了基于拟合神经网络和分类神经网络串联构成的混合神经网络预测射频信号包络线峰谷值,简化包络跟踪电源控制信号基准的生成方法.首先,利用拟合神经网络根据正交振幅调制的映射数据预测射频信号包络线.其次,利用 3 个并联的分类神经网络输出预测射频信号包络线的标签数据.最后,将预测射频信号包络线中各数据点的数值分别与其对应标签数据相乘,获得射频信号包络线的峰谷值信息,得到控制信号所需基准信息.Simulink平台上的仿真结果表明:与传统方法相比,所提方法计算量减少 21.548%,同时包络线峰谷值分类准确度为 99.98%,预测的射频信号包络线的均方根误差为 0.183 04.

    混合神经网络包络跟踪电源特征提取包络线峰谷值

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    融合小波特征的细节增强视网膜血管分割算法

    陆锡恒宣士斌
    29-39页
    查看更多>>摘要：针对视网膜血管分割任务中特征丢失、细血管提取困难等问题,在U-Net的基础上提出了一种融合小波特征的细节增强视网膜血管分割算法.首先,为了减少下采样过程中导致的血管特征丢失,设计了小波特征补偿模块,通过小波分析对眼底图像的高频、低频信息分开建模,以提供更丰富的多频特征.其次,考虑到眼底图像对比度低,细血管难以辨别的问题,提出了多维注意力模块增大血管与背景噪声的特征差异,结合不同深度的语义信息,分别在水平、垂直以及通道这 3 个维度对血管特征进行检测与探查,实现了空间与通道信息的有机融合,加强了算法的细节处理能力.最后,为了解决算法视野不足导致的血管表示不连续问题,设计了连接增强模块,将解码器各层输出相互结合,利用空洞卷积扩大算法感受野,捕获多尺度上下文信息,增强血管的连接性.在DRIVE与CHASE_DB1 数据集上进行了算法的有效性测试,敏感度分别为0.837 6 和0.845 3,F1 分数分别为0.834 7 和0.837 2,AUC值分别为 0.988 6 和 0.990 1.

    U-Net视网膜血管分割小波特征多维注意力连接增强

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    基于密集自注意力的红外与可见光图像无监督融合方法

    马宗方马园园郝凡
    40-50页
    查看更多>>摘要：图像融合在计算机视觉领域扮演重要的角色,通过整合不同模态或传感器信息提供全面数据支持,广泛应用于自动驾驶和军事等领域.然而,目前基于卷积神经网络的融合方法存在全局依赖性不足的问题,尤其在复杂场景下,这不可避免地导致了融合图像的感知水平不足,限制了红外与可见光图像的融合性能.为解决这一问题,利用自注意力机制建立了图像的全局依赖关系,提出了一种基于密集自注意力的红外和可见光图像融合方法.首先,设计了深度特征提取模块,在保证较低网络参数量的同时还能有效提取红外与可见光图像的多尺度特征.然后,结合双分支Transformer模块和密集自注意力模块来优化图像全局自注意力权重矩阵,并将特征权重矩阵转换为密集自注意力矩阵,以学习更有效的全局特征关系.最后,将不同尺度的特征融合,并通过特征重构得到最终的结果.实验结果表明,相比于其他 9 种融合算法,所提出的方法能够有效保留图像的深层细节特征,且在客观指标上具有明显优势.

    图像融合红外图像密集自注意力多尺度特征融合深度学习

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    一种消除采样频偏的定时同步架构

    肖磊张宴槐李浩李旭阳...
    51-59页
    查看更多>>摘要：针对传统定时同步技术难以满足高速率通信传输的问题,基于任意分数倍重采样提出了一种适用于硬件平台实现的可消除采样频偏的并行定时同步架构,包括定时相偏反馈校正环路和采样频偏前馈校正环路.具体地,定时相偏反馈校正环路采用数字平方滤波法实现;采样频偏前馈校正环路采用滑动窗口实现.首先,通过任意倍率重采样对采样频偏进行粗调;然后通过采样频偏校正模块完成采样频偏的细调.其次,通过理论推导和分析,给出了定时同步架构中各个模块的并行FPGA实现架构.最后,针对 800 MHz载波频率、1×108 symbol/s符号率的QPSK信号,对提出的并行联合定时同步架构进行了硬件仿真验证.结果表明:该定时同步架构可以有效消除采样频偏,硬件输出结果与MATLAB无采样频偏的仿真结果基本保持一致.

    定时同步采样时钟偏移数字滤波平方重采样FPGA实现

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    一种高可靠的移动感知RPL路由协议

    谢雨珈姚玉坤孙宇
    60-68页
    查看更多>>摘要：低功耗有损网络路由协议最初为静态网络设计,在移动场景下仍存在许多难题,因为节点的移动会导致数据包丢失、能量损耗等问题.为了提高链路可靠性,延长网络寿命,提出了一种高可靠的移动感知RPL路由协议(Highly Reliable Mobile-aware RPL protocol,HRM-RPL).首先,采用多指标模糊逻辑的链路质量检测机制判断节点的移动,以实现可靠的数据通信.其次,在移动节点切换父节点阶段设计两种新的定时器,实现主动切换.最后,综合考虑链路质量,节点的能耗及跳数,以完善移动节点的最优父节点选择机制.同时,HRM-RPL中通过修改控制消息的保留字段,在能够兼容原始协议的前提下实现所提的机制.仿真结果证明,该协议在数据传输成功率、控制开销、网络生存时间等方面的性能均有一定的提升.

    低功耗有损网络RPL路由协议移动感知链路质量模糊逻辑

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    一种低成本高精度电压张弛型振荡器

    万美琳吴逸飞王洲刘睿康...
    69-76页
    查看更多>>摘要：提出了一种具有高精度的低成本电压张弛振荡器.该振荡器使用双电容交替充放电结构,使得振荡器输出方波的高/低电平持续时间都只和基准电流对电容的充电时间有关,而和电容的放电时间无关,稳定了输出方波的占空比.电容的充电时间由基准电流和电容的容值决定,因此振荡器输出波形的频率具有较低的温漂.同时,该振荡器使用了三输入两输出的比较器来控制电容的充放电开关,省去了 1/2 分频电路,从而减少了数字逻辑引起的延迟和保持电容的电压过冲,提高了振荡器输出频率的稳定性.该振荡器采用SMIC 180 nm BCD工艺进行设计和制造,振荡频率为 4 MHz,面积为 0.002 7 mm2.测试结果表明,当温度从-40℃变化到 125℃时,实测最大频率误差为 0.9%、功耗为 12.6 μW.

    电压张弛振荡器三输入两输出比较器保持电容高精度低成本

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    一种低温漂低功耗RC振荡器的设计

    鲁澳宇邹敏喻华邹望辉...
    77-84页
    查看更多>>摘要：为了降低温度对MCU时钟频率的影响以及减小MCU的功耗,基于 0.18 μm标准CMOS工艺,设计了一种低功耗RC振荡器.该振荡器采用PTAT(Proportional To Absolute Temperature)电流和CTAT(Complementary To Absolute Temperature)电流相加给电容充电,对振荡器的频率进行温度补偿,降低温度对输出振荡频率的影响;采用低功耗亚阈值运算放大器代替传统比较器,极大降低了振荡器的功耗;设计电流修调电路,提高了振荡器输出频率的精度.该振荡器的供电电压为 1.8 V,工艺角为TT时,输出振荡频率为 231 kHz,静态工作电流为 9.6 μA;在温度变化为-25～125℃时,频率变化范围在 1%以内,温度系数为 5.9×10-5℃-1,最大工作电流仅为 12 μA;在电源电压变化 0.1 V时,频率变化范围在 1.8 kHz以内.

    RC振荡器低功耗温度补偿电流修调

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    电流型图像传感器的低失调电流读出电路

    高点点虞致国顾晓峰
    85-91页
    查看更多>>摘要：电流型图像传感器将光信号转换为电流信号,在读出阶段需要将像素单元偏置成固定电压以保证其处于线性区.针对电流型图像传感器读出电路的钳位电压误差问题,设计了一种基于开关电容的低失调电流读出电路,包含钳位模块、失调修正模块和电流读出模块.钳位模块由运算放大器和反馈管组成,用于将像素单元偏置成固定电压;失调修正模块由电容和开关组成,用于存储并修正钳位模块的失调电压;电流读出模块由电流镜组成,用于将像素单元电流读出至下一级电路.失调修正模块的工作阶段包含失调存储阶段和失调修正阶段,利用相应的开关时序来存储并修正钳位模块的失调电压,减小电流型图像传感器所需钳位电压的误差,提高电流读出精度.采用 55 nm CMOS工艺进行设计,结果表明,钳位电压的 3σ误差值从 5.01 mV降为 0.45 mV,电流读出电路的有效位数为 11.62 位.在 1.2 V电源电压下,最大功耗为 240 μW.单列电流读出电路版图面积为 2 400 μm2.

    电流型图像传感器读出电路钳位电压开关电容低失调

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