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doi: 10.11999/JEIT251034
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针对通信与感知一体化(ISAC)系统中存在的信息泄露问题，该文提出一种面向ISAC的物理层密钥生成(PLKG)方法。首先，提出一种面向ISAC系统的PLKG协议，并推导了总密钥生成速率(SKGR) 和感知精度克拉美罗界(CRB)的闭式表达式。其次，在感知精度的约束下，建立了一个总密钥生成速率SKGR最大化问题。最后，提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的联合通信与感知波束赋形算法，进一步提升系统安全性。仿真结果表明，所提方法相较于基准方法具有更好的有效性和优越性。
针对通信与感知一体化(ISAC)系统中存在的信息泄露问题，该文提出一种面向ISAC的物理层密钥生成(PLKG)方法。首先，提出一种面向ISAC系统的PLKG协议，并推导了总密钥生成速率(SKGR) 和感知精度克拉美罗界(CRB)的闭式表达式。其次，在感知精度的约束下，建立了一个总密钥生成速率SKGR最大化问题。最后，提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的联合通信与感知波束赋形算法，进一步提升系统安全性。仿真结果表明，所提方法相较于基准方法具有更好的有效性和优越性。
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doi: 10.11999/JEIT251204
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极大距离可分(MDS)码和近极大距离可分(NMDS)码因其具有良好的代数结构和纠错能力，在通信系统、数据存储和秘钥共享方案等领域有广泛的应用。该文利用偶特征有限域\begin{document}$ {\mathbb{F}}_{{{q}^{2}}} $\end{document} \begin{document}$ \mathbb{F}_{{q}^{2}}^{*} $\end{document} \begin{document}$ {U}_{q+1} $\end{document} \begin{document}$ q+3 $\end{document} \begin{document}$ {U}_{q+1} $\end{document}
极大距离可分(MDS)码和近极大距离可分(NMDS)码因其具有良好的代数结构和纠错能力，在通信系统、数据存储和秘钥共享方案等领域有广泛的应用。该文利用偶特征有限域
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doi: 10.11999/JEIT251155
摘要:
多智能体系统是实现协同协作的重要途径，而弹性一致性则是其安全支撑技术之一。该文针对二阶多智能体系统，研究在存在异常行为节点(包括恶意攻击和意外故障)情况下保证系统协同性能的弹性平均一致性问题。该问题面临双重挑战：如何实现分布式异常检测，以及如何通过一维加速度输入精确补偿二维状态误差。为解决该问题，该文首先推导了二阶平均一致性实现的充分条件。基于此，通过引入两跳通信信息设计了分布式检测机制，并提出能够精确补偿有限控制输入误差的方案。针对输入、速度、位置维度可能遭受的持续攻击，进一步提出具有容错机制的扩展算法。理论证明表明，所提算法能使节点在存在异常节点情况下渐近实现二阶平均一致性。最后，通过大量数值仿真和实验验证了所提方法的有效性。
多智能体系统是实现协同协作的重要途径，而弹性一致性则是其安全支撑技术之一。该文针对二阶多智能体系统，研究在存在异常行为节点(包括恶意攻击和意外故障)情况下保证系统协同性能的弹性平均一致性问题。该问题面临双重挑战：如何实现分布式异常检测，以及如何通过一维加速度输入精确补偿二维状态误差。为解决该问题，该文首先推导了二阶平均一致性实现的充分条件。基于此，通过引入两跳通信信息设计了分布式检测机制，并提出能够精确补偿有限控制输入误差的方案。针对输入、速度、位置维度可能遭受的持续攻击，进一步提出具有容错机制的扩展算法。理论证明表明，所提算法能使节点在存在异常节点情况下渐近实现二阶平均一致性。最后，通过大量数值仿真和实验验证了所提方法的有效性。
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doi: 10.11999/JEIT250828
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大模型在辅助诊断方面潜力大，但本地算力限制和云端医疗数据隐私风险制约其落地。针对此现状，该文提出一种云边大模型协同推理框架与算法，核心为云边协同推理智能体，集成智能路由与动态语义脱敏能力，实现边缘侧(医院端)与云端(区域云)推理任务的动态分配。智能路由机制基于问题语义特征与历史决策数据优化路径，平衡模型使用成本与诊断精度；动态语义脱敏技术通过识别与分级脱敏策略，在保证隐私安全的同时实现数据安全传输与有效推理。实验表明，该框架在医学实体理解等任务中表现优异，诊断准确率与云端大模型相当，且显著降低模型使用成本，为医疗人工智能系统提供技术范式。未来将聚焦算网资源智能调度、属地化大模型结合检索增强生成(RAG)优化，以及医疗诊断评估指标扩展。
大模型在辅助诊断方面潜力大，但本地算力限制和云端医疗数据隐私风险制约其落地。针对此现状，该文提出一种云边大模型协同推理框架与算法，核心为云边协同推理智能体，集成智能路由与动态语义脱敏能力，实现边缘侧(医院端)与云端(区域云)推理任务的动态分配。智能路由机制基于问题语义特征与历史决策数据优化路径，平衡模型使用成本与诊断精度；动态语义脱敏技术通过识别与分级脱敏策略，在保证隐私安全的同时实现数据安全传输与有效推理。实验表明，该框架在医学实体理解等任务中表现优异，诊断准确率与云端大模型相当，且显著降低模型使用成本，为医疗人工智能系统提供技术范式。未来将聚焦算网资源智能调度、属地化大模型结合检索增强生成(RAG)优化，以及医疗诊断评估指标扩展。
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doi: 10.11999/JEIT250416
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加密流量分析是保障网络安全的关键技术之一，该文系统探讨了其核心应用与主流技术。特征工程基于统计和行为特征刻画流量模式，深度学习则采用卷积神经网络、循环神经网络与图神经网络等架构自动提取深层特征，例如，改进的多尺度卷积神经网络在ISCXVPN2016数据集上的分类准确率达到86.77%。Transformer凭借其强大的特征捕捉能力，进一步推动了该领域发展，如融合掩码自动编码器的流量Transformer方法在相同数据集上的分类准确率达98.07%。此外，联邦学习在保护隐私的同时实现对流量的高精度分类，已有案例验证，其模型精度与集中式学习相比，差距可缩小至0.8%。多模态特征融合技术通过综合流量异构特征提升模型效能，成功将多分类任务的准确率与F1分数分别提升至93.75%和91.95%。生成式模型则有效解决数据稀缺问题，如基于扩散模型方法所生成的流量在包大小和间隔等关键特征上，与真实流量的相似度相较基线模型提升达到43.4%和39.02%。文章最后总结了当前挑战，并展望了未来方向。
加密流量分析是保障网络安全的关键技术之一，该文系统探讨了其核心应用与主流技术。特征工程基于统计和行为特征刻画流量模式，深度学习则采用卷积神经网络、循环神经网络与图神经网络等架构自动提取深层特征，例如，改进的多尺度卷积神经网络在ISCXVPN2016数据集上的分类准确率达到86.77%。Transformer凭借其强大的特征捕捉能力，进一步推动了该领域发展，如融合掩码自动编码器的流量Transformer方法在相同数据集上的分类准确率达98.07%。此外，联邦学习在保护隐私的同时实现对流量的高精度分类，已有案例验证，其模型精度与集中式学习相比，差距可缩小至0.8%。多模态特征融合技术通过综合流量异构特征提升模型效能，成功将多分类任务的准确率与F1分数分别提升至93.75%和91.95%。生成式模型则有效解决数据稀缺问题，如基于扩散模型方法所生成的流量在包大小和间隔等关键特征上，与真实流量的相似度相较基线模型提升达到43.4%和39.02%。文章最后总结了当前挑战，并展望了未来方向。
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doi: 10.11999/JEIT250818
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随着遥感应用不断从静态图像分析迈向智能化认知决策任务，构建覆盖多任务、多模态的信息融合数据体系已成为推动遥感基础模型发展的关键前提。该文围绕遥感智能体中的感知、认知需求，提出并构建了一个面向多任务图文指令的遥感多模态数据集，系统组织图像、文本指令、空间坐标与行为轨迹等多模态信息，统一支撑多阶段任务链路的训练与评估。该数据集涵盖9类核心任务，包括关系推理、指令分解、任务调度、定位描述与多模态感知等，共计21个子数据集，覆盖光学、SAR与红外3类遥感模态，总体数据规模超过2 000 000样本。在数据构建过程中，该文针对遥感图像的特性设计了标准化的指令格式，提出统一的输入输出范式，确保不同任务间的互通性与可迁移性。同时，设计自动化数据生成与转换流程，以提升多模态样本生成效率与一致性。此外，该文还介绍了在遥感基础模型上的基线性能评估结果，验证了该数据集在多任务泛化学习中的实用价值。该数据集可广泛服务于遥感领域多模态基础模型的构建与评估，尤其适用于统一感知-认知-决策闭环流程的智能体模型开发，具有良好的研究推广价值与工程应用前景。
随着遥感应用不断从静态图像分析迈向智能化认知决策任务，构建覆盖多任务、多模态的信息融合数据体系已成为推动遥感基础模型发展的关键前提。该文围绕遥感智能体中的感知、认知需求，提出并构建了一个面向多任务图文指令的遥感多模态数据集，系统组织图像、文本指令、空间坐标与行为轨迹等多模态信息，统一支撑多阶段任务链路的训练与评估。该数据集涵盖9类核心任务，包括关系推理、指令分解、任务调度、定位描述与多模态感知等，共计21个子数据集，覆盖光学、SAR与红外3类遥感模态，总体数据规模超过2 000 000样本。在数据构建过程中，该文针对遥感图像的特性设计了标准化的指令格式，提出统一的输入输出范式，确保不同任务间的互通性与可迁移性。同时，设计自动化数据生成与转换流程，以提升多模态样本生成效率与一致性。此外，该文还介绍了在遥感基础模型上的基线性能评估结果，验证了该数据集在多任务泛化学习中的实用价值。该数据集可广泛服务于遥感领域多模态基础模型的构建与评估，尤其适用于统一感知-认知-决策闭环流程的智能体模型开发，具有良好的研究推广价值与工程应用前景。
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doi: 10.11999/JEIT251327
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扩频序列集是直接-序列码分多址系统中的关键组成部分，其性能可通过完全平方相关进行评估。在高速移动场景中，信号在传输过程中会产生多普勒效应，需同时考虑序列的时移和多普勒移位。此时，应使用二维模糊函数替代一维相关函数。该文主要研究二元序列集的非周期完全平方模糊函数(Aperiodic Total Squared Ambiguity Function, ATSAF)，推导了二元序列集的ATSAF理论下界。基于Hadamard矩阵、非周期互补集和特殊序列，设计了几类达到ATSAF理论下界的最优二元序列集。
扩频序列集是直接-序列码分多址系统中的关键组成部分，其性能可通过完全平方相关进行评估。在高速移动场景中，信号在传输过程中会产生多普勒效应，需同时考虑序列的时移和多普勒移位。此时，应使用二维模糊函数替代一维相关函数。该文主要研究二元序列集的非周期完全平方模糊函数(Aperiodic Total Squared Ambiguity Function, ATSAF)，推导了二元序列集的ATSAF理论下界。基于Hadamard矩阵、非周期互补集和特殊序列，设计了几类达到ATSAF理论下界的最优二元序列集。
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doi: 10.11999/JEIT251211
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针对高速移动通信场景下，多普勒频移与时变信道导致信号调制特征严重畸变，现有深度学习模型存在鲁棒性不足、推理延迟高的问题，本文提出了一种基于RollingQ动态融合与混合剪枝Transformer的调制识别方法。首先，引入RollingQ机制，动态评估与调整注意力查询方向，打破注意力固化，实现多维度信号表征的自适应均衡融合，提升了模型在复杂信道下的泛化能力。其次，设计多头注意力频域增强Transformer结构，通过轻量级卷积、多头/空间/通道注意力以及频域选择模块的协同，有效融合信号的局部与全局、时域与频域特征。最后，采用注意力动态混合剪枝策略，在推理时根据输入信号稀疏化激活计算路径，在几乎不损失精度的情况下实现了模型的结构轻量化与推理加速。在公开数据集RadioML 2016.10a和RML22上的实验表明，本文方法平均分类准确率分别达到63.84%和71.13%，且单条信号推理时间仅需2.2 ms。与多种主流深度学习模型相比，平均分类准确率提升4%～10%，显著兼顾了高速移动通信场景下调制识别的鲁棒性与实时性。
针对高速移动通信场景下，多普勒频移与时变信道导致信号调制特征严重畸变，现有深度学习模型存在鲁棒性不足、推理延迟高的问题，本文提出了一种基于RollingQ动态融合与混合剪枝Transformer的调制识别方法。首先，引入RollingQ机制，动态评估与调整注意力查询方向，打破注意力固化，实现多维度信号表征的自适应均衡融合，提升了模型在复杂信道下的泛化能力。其次，设计多头注意力频域增强Transformer结构，通过轻量级卷积、多头/空间/通道注意力以及频域选择模块的协同，有效融合信号的局部与全局、时域与频域特征。最后，采用注意力动态混合剪枝策略，在推理时根据输入信号稀疏化激活计算路径，在几乎不损失精度的情况下实现了模型的结构轻量化与推理加速。在公开数据集RadioML 2016.10a和RML22上的实验表明，本文方法平均分类准确率分别达到63.84%和71.13%，且单条信号推理时间仅需2.2 ms。与多种主流深度学习模型相比，平均分类准确率提升4%～10%，显著兼顾了高速移动通信场景下调制识别的鲁棒性与实时性。
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doi: 10.11999/JEIT260019
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针对对抗性攻击下深度学习调制识别模型鲁棒性不足且现有防御方法依赖攻击先验、计算开销大的问题，本文提出一种盲对抗性攻击下的稳健调制识别框架。首先，特征净化自编码器从信号特征中提取高维流形结构，并在瓶颈层创新性地引入动态净化机制，通过基于统计特征的自适应阈值与Top-K稀疏化操作，精准识别并抑制由对抗扰动引起的异常特征激活，最后利用解码器将净化后的特征重构为逼近干净信号的表征。目标函数依次引入重构损失、特征稀疏性约束与语义一致性损失，确保净化后信号在结构与语义上均贴近干净样本。实验结果表明，在包含12种调制类型的仿真数据集上，所提框架在面对有/无目标下的白盒攻击与黑盒攻击时，能将调制识别准确率分别提升至83.2%/85.7%与86.1%/89.3%，验证了其在盲对抗性攻击场景下的有效性与稳健性。
针对对抗性攻击下深度学习调制识别模型鲁棒性不足且现有防御方法依赖攻击先验、计算开销大的问题，本文提出一种盲对抗性攻击下的稳健调制识别框架。首先，特征净化自编码器从信号特征中提取高维流形结构，并在瓶颈层创新性地引入动态净化机制，通过基于统计特征的自适应阈值与Top-K稀疏化操作，精准识别并抑制由对抗扰动引起的异常特征激活，最后利用解码器将净化后的特征重构为逼近干净信号的表征。目标函数依次引入重构损失、特征稀疏性约束与语义一致性损失，确保净化后信号在结构与语义上均贴近干净样本。实验结果表明，在包含12种调制类型的仿真数据集上，所提框架在面对有/无目标下的白盒攻击与黑盒攻击时，能将调制识别准确率分别提升至83.2%/85.7%与86.1%/89.3%，验证了其在盲对抗性攻击场景下的有效性与稳健性。
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doi: 10.11999/JEIT250785
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动态视觉机制具有数据冗余低、事件采样频率高等优点，是远距离光电监视系统的理想探测方式，但其中的目标表现为稀疏事件流中的运动微小目标，针对常规有形态目标的方法难以适用。针对此问题，该文受类脑处理中的第三代神经网络启发，结合动态视觉机制的异步感知和脉冲表征特点，设计针对运动微小目标的长短时融合脉冲神经网络。针对目标形态扩散性，设计脉冲Swin Transformer模块，以脉冲自注意力机制自适应学习微小目标与相邻时空像素的关联性；针对目标运动连续性，对ConvLSTM神经元进行脉冲化建模，形成适应事件数据的脉冲ConvLSTM模块，自动学习长时域中的运动信息；并结合脉冲金字塔模块等结构，融合双链路多尺度特征，实现了从极其有限表层特征中挖掘高维度深度特征。基于实测数据测试表明，该文设计方法针对运动微小目标的召回率可达95%以上，消融实验验证了增加长时域特征学习模块并利用更长时间的事件数据，可有效提升性能。
动态视觉机制具有数据冗余低、事件采样频率高等优点，是远距离光电监视系统的理想探测方式，但其中的目标表现为稀疏事件流中的运动微小目标，针对常规有形态目标的方法难以适用。针对此问题，该文受类脑处理中的第三代神经网络启发，结合动态视觉机制的异步感知和脉冲表征特点，设计针对运动微小目标的长短时融合脉冲神经网络。针对目标形态扩散性，设计脉冲Swin Transformer模块，以脉冲自注意力机制自适应学习微小目标与相邻时空像素的关联性；针对目标运动连续性，对ConvLSTM神经元进行脉冲化建模，形成适应事件数据的脉冲ConvLSTM模块，自动学习长时域中的运动信息；并结合脉冲金字塔模块等结构，融合双链路多尺度特征，实现了从极其有限表层特征中挖掘高维度深度特征。基于实测数据测试表明，该文设计方法针对运动微小目标的召回率可达95%以上，消融实验验证了增加长时域特征学习模块并利用更长时间的事件数据，可有效提升性能。
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doi: 10.11999/JEIT251129
摘要:
针对现有水下目标检测方法在成像退化类型多样与背景干扰等复杂场景中鲁棒性差以及在设备资源受限条件下难以兼顾检测精度与模型轻量化的问题，本文提出基于冗余信息优化的轻量化水下目标检测网络(Underwater Faster YOLO Network Based on Redundancy Information Optimization, UWF-YOLO)，并进一步构建了复杂场景水下目标检测数据集(Underwater Object Detection Dataset with Complex Scene, CSUOD)。UWF-YOLO采用FasterNet Block重构C2f模块优化主干和颈部网络，通过特征通道选择机制减少冗余特征，并引入Ghost卷积增强颈部网络的多尺度特征融合能力；同时，通过基于分组卷积的参数共享检测头降低计算开销；最后，应用结构化通道剪枝技术进一步压缩网络规模。CSUOD数据集通过收集真实水下图像标注并进行分辨率标准化处理，覆盖雾化、色偏、非均匀照明等各种退化类型，可用于复杂场景下水下目标检测模型的鲁棒性训练与性能评测。在DUO，RUOD和TrashCan数据集上进行实验表明，相较于YOLOv8s，所提方法在计算量、权重大小与参数量三个指标上的分别降低了60.4%、77.3%和78.4%；与参数量相当的YOLOv9-tiny相比，mAP指标在三个数据集上分别提升了0.3%、2.3%和3.4%。同时，在自建CSUOD数据集上的主客观对比实验，进一步证实所提模型在实现显著轻量化的同时，能够有效避免背景干扰导致的误检、漏检等问题，特别在复杂水下环境中展现出优异的检测性能。此外，本文构建的复杂场景水下数据集将有助于推动水下目标检测方法的发展。
针对现有水下目标检测方法在成像退化类型多样与背景干扰等复杂场景中鲁棒性差以及在设备资源受限条件下难以兼顾检测精度与模型轻量化的问题，本文提出基于冗余信息优化的轻量化水下目标检测网络(Underwater Faster YOLO Network Based on Redundancy Information Optimization, UWF-YOLO)，并进一步构建了复杂场景水下目标检测数据集(Underwater Object Detection Dataset with Complex Scene, CSUOD)。UWF-YOLO采用FasterNet Block重构C2f模块优化主干和颈部网络，通过特征通道选择机制减少冗余特征，并引入Ghost卷积增强颈部网络的多尺度特征融合能力；同时，通过基于分组卷积的参数共享检测头降低计算开销；最后，应用结构化通道剪枝技术进一步压缩网络规模。CSUOD数据集通过收集真实水下图像标注并进行分辨率标准化处理，覆盖雾化、色偏、非均匀照明等各种退化类型，可用于复杂场景下水下目标检测模型的鲁棒性训练与性能评测。在DUO，RUOD和TrashCan数据集上进行实验表明，相较于YOLOv8s，所提方法在计算量、权重大小与参数量三个指标上的分别降低了60.4%、77.3%和78.4%；与参数量相当的YOLOv9-tiny相比，mAP指标在三个数据集上分别提升了0.3%、2.3%和3.4%。同时，在自建CSUOD数据集上的主客观对比实验，进一步证实所提模型在实现显著轻量化的同时，能够有效避免背景干扰导致的误检、漏检等问题，特别在复杂水下环境中展现出优异的检测性能。此外，本文构建的复杂场景水下数据集将有助于推动水下目标检测方法的发展。
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doi: 10.11999/JEIT251119
摘要:
在雷达海上探测场景中，当舰船与漂浮目标处于同一距离单元中，形成信号混叠的混合体目标时，如何实现混合体中单个目标的准确识别，当前仍未得到有效解决。针对该问题，本文提出一种基于模态重构与时频域差异特征的海上目标识别方法。不同于将混合体目标整体处理的传统思路，该方法采用变分模态分解(VMD)有效分离混合体中的多普勒通道，针对虚假模态和目标信息碎片化表达问题，提出基于能量约束的模态滤波方法和基于频谱一致性的模态聚类方法，实现多目标场景下回波模态重构处理。在此基础上，分别从图像层面和数据层面出发，提取微多普勒频率全变差(VF)和主多普勒通道等级熵(REDDC ) 两个识别特征，对目标的微多普勒和混乱度差异进行量化表征与联合识别。结果表明，本文算法在2～4级海况条件下对混合体中各目标的平均识别准确率达97.32%，整体性能优于已有方法。
在雷达海上探测场景中，当舰船与漂浮目标处于同一距离单元中，形成信号混叠的混合体目标时，如何实现混合体中单个目标的准确识别，当前仍未得到有效解决。针对该问题，本文提出一种基于模态重构与时频域差异特征的海上目标识别方法。不同于将混合体目标整体处理的传统思路，该方法采用变分模态分解(VMD)有效分离混合体中的多普勒通道，针对虚假模态和目标信息碎片化表达问题，提出基于能量约束的模态滤波方法和基于频谱一致性的模态聚类方法，实现多目标场景下回波模态重构处理。在此基础上，分别从图像层面和数据层面出发，提取微多普勒频率全变差(VF)和主多普勒通道等级熵(REDDC ) 两个识别特征，对目标的微多普勒和混乱度差异进行量化表征与联合识别。结果表明，本文算法在2～4级海况条件下对混合体中各目标的平均识别准确率达97.32%，整体性能优于已有方法。
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doi: 10.11999/JEIT260014
摘要:
无蜂窝大规模多输入多输出(CF-mMIMO)系统通过密集部署接入点(AP)显著提升了频谱效率。然而，海量AP的持续激活会带来巨大的能量开销，尤其在低业务到达率场景下，这种能量浪费在长期来看将显著削弱系统的能量可持续性。为此，该文提出一种基于李雅普诺夫理论的动态资源调度策略。该策略构建了功率分配与AP开关控制的联合优化模型，利用李雅普诺夫理论将原随机优化问题分解为一系列逐时隙的优化问题，在保障队列稳定性的前提下，将每个时隙内的优化问题分解为功率分配和AP开关控制两个子问题，并采用交替优化算法求解，从而实现对网络状态及业务流量波动的自适应资源配置。仿真结果表明，相较于无AP开关控制方案，本文所提方案在功率放大器效率\begin{document}$ {\xi }_{m}=0.38 $\end{document} \begin{document}$ {\xi }_{m}=0.45 $\end{document}
无蜂窝大规模多输入多输出(CF-mMIMO)系统通过密集部署接入点(AP)显著提升了频谱效率。然而，海量AP的持续激活会带来巨大的能量开销，尤其在低业务到达率场景下，这种能量浪费在长期来看将显著削弱系统的能量可持续性。为此，该文提出一种基于李雅普诺夫理论的动态资源调度策略。该策略构建了功率分配与AP开关控制的联合优化模型，利用李雅普诺夫理论将原随机优化问题分解为一系列逐时隙的优化问题，在保障队列稳定性的前提下，将每个时隙内的优化问题分解为功率分配和AP开关控制两个子问题，并采用交替优化算法求解，从而实现对网络状态及业务流量波动的自适应资源配置。仿真结果表明，相较于无AP开关控制方案，本文所提方案在功率放大器效率
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doi: 10.11999/JEIT250967
摘要:
为应对动力电池供应链中的假冒风险并满足对电池全生命周期追溯的需求，该文提出一种面向电池防伪的混合型PUF标签生成技术。该技术利用PCB覆铜区与电池负极极耳构成的独特电容结构，结合分立电阻形成RC延时电路，并将其接入芯片内基于延时的传统仲裁器PUF(A PUF)，从而构建一个集“电池-PCB-芯片”三重物理耦合于一体的混合型PUF电路。该电路将电池、PCB和芯片制造过程中固有的工艺偏差转化为独一无二的电池ID，并集成延时补偿模块与可靠性自筛选模块，显著提升了ID标签的随机性与可靠性。实验结果表明，所生成的标签在随机性(48.85%)、唯一性(49.15%)和可靠性(99.98%)方面均表现优秀。在更换不同电池、PCB或芯片的情况下，数字标签的变化率分别达到14.86%、24.58%和41.66%，有效验证了该方案实现了“电池-PCB-芯片”之间的深度绑定，为电池真伪验证提供了物理层面上的有效保障。
为应对动力电池供应链中的假冒风险并满足对电池全生命周期追溯的需求，该文提出一种面向电池防伪的混合型PUF标签生成技术。该技术利用PCB覆铜区与电池负极极耳构成的独特电容结构，结合分立电阻形成RC延时电路，并将其接入芯片内基于延时的传统仲裁器PUF(A PUF)，从而构建一个集“电池-PCB-芯片”三重物理耦合于一体的混合型PUF电路。该电路将电池、PCB和芯片制造过程中固有的工艺偏差转化为独一无二的电池ID，并集成延时补偿模块与可靠性自筛选模块，显著提升了ID标签的随机性与可靠性。实验结果表明，所生成的标签在随机性(48.85%)、唯一性(49.15%)和可靠性(99.98%)方面均表现优秀。在更换不同电池、PCB或芯片的情况下，数字标签的变化率分别达到14.86%、24.58%和41.66%，有效验证了该方案实现了“电池-PCB-芯片”之间的深度绑定，为电池真伪验证提供了物理层面上的有效保障。
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doi: 10.11999/JEIT251014
摘要:
HALFLOOP是一类基于调柄机制、结构类似AES的轻量级分组密码，用于保护第4代高频无线电系统中的自动链路消息。由于其行移位与列混合操作具有使差分快速扩散的特点，寻找具有实际可行性的长轮数、高概率的差分区分器，并实现对完整轮HALFLOOP-48的有效攻击仍是亟待解决的关键问题。为此，该文提出一个新的截断差分三明治区分器框架，并基于布尔可满足性(SAT)方法实现自动化搜索最优差分区分器。该框架将密码分为3个子密码层，\begin{document}$ {{E}}_{0} $\end{document} \begin{document}$ {{E}}_{1} $\end{document} \begin{document}$ {{E}}_{{m}} $\end{document} \begin{document}$ {{E}}_{0} $\end{document} \begin{document}$ {{E}}_{1} $\end{document} \begin{document}$ {2}^{-43.2} $\end{document} \begin{document}$ {2}^{25.4} $\end{document} \begin{document}$ {2}^{10} $\end{document}
HALFLOOP是一类基于调柄机制、结构类似AES的轻量级分组密码，用于保护第4代高频无线电系统中的自动链路消息。由于其行移位与列混合操作具有使差分快速扩散的特点，寻找具有实际可行性的长轮数、高概率的差分区分器，并实现对完整轮HALFLOOP-48的有效攻击仍是亟待解决的关键问题。为此，该文提出一个新的截断差分三明治区分器框架，并基于布尔可满足性(SAT)方法实现自动化搜索最优差分区分器。该框架将密码分为3个子密码层，
2026, 48(2): 459-470.
doi: 10.11999/JEIT250657
摘要:
近年来，可编程调度器受到学术界与工业界的广泛关注，为提升网络服务质量提供了新的机会。针对实际应用中对低时延和低抖动的需求，可编程调度器通过采用先进先出(FIFO)或推入先出(PIFO)等设计，大幅提升了调度的准确性和可编程性，确保数据包按预定时间精准发送，从而优化了网络性能。该文对提升调度准确性和可编程性的可编程调度器研究进展进行了综述。首先，阐明了调度器在数据包调度流程中的作用和意义。随后，基于国内外相关文献，介绍了当前主流的可编程调度器设计方案。最后，总结了现有研究成果的提升空间，并展望了未来的发展方向和研究前景。
近年来，可编程调度器受到学术界与工业界的广泛关注，为提升网络服务质量提供了新的机会。针对实际应用中对低时延和低抖动的需求，可编程调度器通过采用先进先出(FIFO)或推入先出(PIFO)等设计，大幅提升了调度的准确性和可编程性，确保数据包按预定时间精准发送，从而优化了网络性能。该文对提升调度准确性和可编程性的可编程调度器研究进展进行了综述。首先，阐明了调度器在数据包调度流程中的作用和意义。随后，基于国内外相关文献，介绍了当前主流的可编程调度器设计方案。最后，总结了现有研究成果的提升空间，并展望了未来的发展方向和研究前景。
2026, 48(2): 471-486.
doi: 10.11999/JEIT250747
摘要:
随着低空物联网的发展，低空经济逐渐成为国家战略性新兴产业。面向低空经济的通感一体化技术能够在复杂环境中执行多任务协同操作，可显著提升无人机的安全性、灵活性和多场景适应性。该文系统综述了面向低空经济的通感一体化关键技术。首先，概述通感一体化和低空经济的理论基础，并讨论面向低空经济的通感一体化技术的优势；然后，探讨隐蔽通信、智能反射面、毫米波通信等第6代(6G)网络关键前沿技术在面向低空经济的通感一体化网络中的潜在应用；最后，总结了未来面向低空经济的通感一体化技术的关键挑战和研究方向。
随着低空物联网的发展，低空经济逐渐成为国家战略性新兴产业。面向低空经济的通感一体化技术能够在复杂环境中执行多任务协同操作，可显著提升无人机的安全性、灵活性和多场景适应性。该文系统综述了面向低空经济的通感一体化关键技术。首先，概述通感一体化和低空经济的理论基础，并讨论面向低空经济的通感一体化技术的优势；然后，探讨隐蔽通信、智能反射面、毫米波通信等第6代(6G)网络关键前沿技术在面向低空经济的通感一体化网络中的潜在应用；最后，总结了未来面向低空经济的通感一体化技术的关键挑战和研究方向。
2026, 48(2): 487-498.
doi: 10.11999/JEIT250685
摘要:
面向6G系统的通信感知一体化(ISAC)技术具备感知物理世界的能力。视觉可以感知环境进而辅助通信，同样无线信号可以辅助突破视觉感知的局限。该文首先探明环境视觉与无线通信的内在关联机理，进而阐述基于视觉感知辅助通信的算法，包括波束预测、遮挡预判和多基站多用户的资源调度分配方法；然后基于无线信号辅助视觉感知，探索基于无线信号辅助视觉的环境感知，提出静态环境重建和动态目标感知方法，从而辅助恶劣天气、不良光照等非理想条件下的鲁棒感知；形成一套完整的融合视觉的多模态无线通信感知一体化理论和技术方法。同时，进行了软硬件仿真测试与原型平台验证。实验结果表明，具备视觉支持的多模态ISAC系统的应用潜力巨大。
面向6G系统的通信感知一体化(ISAC)技术具备感知物理世界的能力。视觉可以感知环境进而辅助通信，同样无线信号可以辅助突破视觉感知的局限。该文首先探明环境视觉与无线通信的内在关联机理，进而阐述基于视觉感知辅助通信的算法，包括波束预测、遮挡预判和多基站多用户的资源调度分配方法；然后基于无线信号辅助视觉感知，探索基于无线信号辅助视觉的环境感知，提出静态环境重建和动态目标感知方法，从而辅助恶劣天气、不良光照等非理想条件下的鲁棒感知；形成一套完整的融合视觉的多模态无线通信感知一体化理论和技术方法。同时，进行了软硬件仿真测试与原型平台验证。实验结果表明，具备视觉支持的多模态ISAC系统的应用潜力巨大。
2026, 48(2): 499-511.
doi: 10.11999/JEIT250835
摘要:
针对天地一体化边缘计算网络(STECN)的高动态性和复杂性，如何协同优化用户服务延迟与系统迁移成本成为服务迁移算法设计的关键问题。因此，该文提出一种多智能体服务迁移优化(MASMO)算法。首先，考虑到低轨卫星的有限覆盖时间、网络拓扑的动态变化和卫星节点资源等多重因素，对用户服务延迟和系统迁移成本进行建模。其次，将服务迁移优化问题进一步建模为多智能体马尔可夫决策过程(MAMDP)。随后，采用基于轨迹感知的状态信息增强方法，通过融合卫星轨道的可预测信息，引导智能体学习具备前瞻性与稳定性的迁移行为。最后，基于循环多智能体近端策略优化(rMAPPO)算法对服务迁移优化问题进行求解，以最大程度地降低用户服务延迟和系统长期迁移成本。仿真结果表明，所提算法具有良好的收敛性，能够有效协调服务延迟与迁移成本之间的矛盾，对用户服务延迟降低2.90%\begin{document}$ \sim $\end{document}
针对天地一体化边缘计算网络(STECN)的高动态性和复杂性，如何协同优化用户服务延迟与系统迁移成本成为服务迁移算法设计的关键问题。因此，该文提出一种多智能体服务迁移优化(MASMO)算法。首先，考虑到低轨卫星的有限覆盖时间、网络拓扑的动态变化和卫星节点资源等多重因素，对用户服务延迟和系统迁移成本进行建模。其次，将服务迁移优化问题进一步建模为多智能体马尔可夫决策过程(MAMDP)。随后，采用基于轨迹感知的状态信息增强方法，通过融合卫星轨道的可预测信息，引导智能体学习具备前瞻性与稳定性的迁移行为。最后，基于循环多智能体近端策略优化(rMAPPO)算法对服务迁移优化问题进行求解，以最大程度地降低用户服务延迟和系统长期迁移成本。仿真结果表明，所提算法具有良好的收敛性，能够有效协调服务延迟与迁移成本之间的矛盾，对用户服务延迟降低2.90%
2026, 48(2): 512-521.
doi: 10.11999/JEIT250663
摘要:
近年来，人工智能(AI)计算服务的规模和复杂性迅速增长要求算力资源能够被灵活访问和高效使用。作为用户与算力资源间访问和交互的重要通道，网络的能力和性能也亟需进行提升以支持AI计算服务的应用需求，如低时延、高并发等。然而，传统的域名系统(DNS)和基于IP的调度机制在满足这些需求方面面临适应性不足和智能化缺失的问题。因此，计算与网络资源的一体化(即算网融合)成为了解决上述问题的关键途径。鉴于此，该文引入了一种面向AI计算的语义化服务标识(AISID)，用于对服务进行编码，AISID的引入实现了服务请求与资源位置的解耦，从而支持更灵活精确的服务调度。在此基础上，提出一种算网融合的轻量化增量部署方案，通过将智能路由与资源调度相结合以优化服务请求的路由及资源分配。通过对核心设备实施轻量化的增量部署，可在最小改动现有网络的情况下优化网络性能，并增强系统可扩展性。实验结果表明，在500个并发请求的负载条件下，相较于传统的DNS调度和网络架构，AISID机制将请求响应时间降低了61.3%；轻量化部署方案使链路带宽使用率方差和算力使用率方差分别降低32.8%和12.3%。这些结果验证了所提方法在提升AI计算服务性能和资源利用效率方面的有效性，表明该方法为实现算网融合提供了一种有效途径。
近年来，人工智能(AI)计算服务的规模和复杂性迅速增长要求算力资源能够被灵活访问和高效使用。作为用户与算力资源间访问和交互的重要通道，网络的能力和性能也亟需进行提升以支持AI计算服务的应用需求，如低时延、高并发等。然而，传统的域名系统(DNS)和基于IP的调度机制在满足这些需求方面面临适应性不足和智能化缺失的问题。因此，计算与网络资源的一体化(即算网融合)成为了解决上述问题的关键途径。鉴于此，该文引入了一种面向AI计算的语义化服务标识(AISID)，用于对服务进行编码，AISID的引入实现了服务请求与资源位置的解耦，从而支持更灵活精确的服务调度。在此基础上，提出一种算网融合的轻量化增量部署方案，通过将智能路由与资源调度相结合以优化服务请求的路由及资源分配。通过对核心设备实施轻量化的增量部署，可在最小改动现有网络的情况下优化网络性能，并增强系统可扩展性。实验结果表明，在500个并发请求的负载条件下，相较于传统的DNS调度和网络架构，AISID机制将请求响应时间降低了61.3%；轻量化部署方案使链路带宽使用率方差和算力使用率方差分别降低32.8%和12.3%。这些结果验证了所提方法在提升AI计算服务性能和资源利用效率方面的有效性，表明该方法为实现算网融合提供了一种有效途径。
2026, 48(2): 522-533.
doi: 10.11999/JEIT250806
摘要:
随着云网融合技术的发展，多样化的网络业务需求催生了对多模态网络报文柔性化处理的需求。该文提出一种基于多模态网元抽象模型与前-中-后端三段式编译架构的协议报文柔性化处理编译机制，通过中间表示切片算法将多种网络模态混合的处理逻辑拆解并映射至ASIC, FPGA和CPU等异构硬件资源上，构建支持自定义配置的柔性流水线以适应不同的网络业务传输要求。该文详细介绍该架构的设计理念、中间表示结构及中间表示切片算法，并验证所提出的柔性流水线在构造效果和功能满足方面的优越性。实验表明，该机制能构建从1段到5段等多种流水线样式，在原型系统上实现的多模态处理流水线平均延迟最低可达15.48 μs。因此，该机制能够有效提升网络服务的灵活性和效率，为超融合云网环境下的网络报文处理提供了新的思路。
随着云网融合技术的发展，多样化的网络业务需求催生了对多模态网络报文柔性化处理的需求。该文提出一种基于多模态网元抽象模型与前-中-后端三段式编译架构的协议报文柔性化处理编译机制，通过中间表示切片算法将多种网络模态混合的处理逻辑拆解并映射至ASIC, FPGA和CPU等异构硬件资源上，构建支持自定义配置的柔性流水线以适应不同的网络业务传输要求。该文详细介绍该架构的设计理念、中间表示结构及中间表示切片算法，并验证所提出的柔性流水线在构造效果和功能满足方面的优越性。实验表明，该机制能构建从1段到5段等多种流水线样式，在原型系统上实现的多模态处理流水线平均延迟最低可达15.48 μs。因此，该机制能够有效提升网络服务的灵活性和效率，为超融合云网环境下的网络报文处理提供了新的思路。
2026, 48(2): 534-544.
doi: 10.11999/JEIT250606
摘要:
为降低移动边缘计算(MEC)网络安全卸载过程的能耗，该文设计一种基于协作非正交多址(NOMA)的安全卸载模式，利用协作节点的通信和计算能力置换系统的安全性能。考虑设备计算和通信等资源分配的联合设计，该文提出保密中断概率(SOP)约束下的系统加权总能耗最小化问题。针对该非凸优化问题，将其分解为时隙与任务分配和功率分配两个子问题，并提出一种基于交替和逐次凸逼近(SCA)的迭代算法求解，依据信道状态和计算资源调整用户节点与协作节点之间的负载、功率和时隙分配。理论分析与仿真结果表明，所提算法收敛且具有低复杂度，相比于现有的NOMA转发卸载方案、友好干扰方案和NOMA迁移计算方案，可显著降低系统能耗，同时具备更高负载能力和更强的抗窃听能力，实现了节点在通信、计算和安全之间的权衡折衷。
为降低移动边缘计算(MEC)网络安全卸载过程的能耗，该文设计一种基于协作非正交多址(NOMA)的安全卸载模式，利用协作节点的通信和计算能力置换系统的安全性能。考虑设备计算和通信等资源分配的联合设计，该文提出保密中断概率(SOP)约束下的系统加权总能耗最小化问题。针对该非凸优化问题，将其分解为时隙与任务分配和功率分配两个子问题，并提出一种基于交替和逐次凸逼近(SCA)的迭代算法求解，依据信道状态和计算资源调整用户节点与协作节点之间的负载、功率和时隙分配。理论分析与仿真结果表明，所提算法收敛且具有低复杂度，相比于现有的NOMA转发卸载方案、友好干扰方案和NOMA迁移计算方案，可显著降低系统能耗，同时具备更高负载能力和更强的抗窃听能力，实现了节点在通信、计算和安全之间的权衡折衷。
2026, 48(2): 545-555.
doi: 10.11999/JEIT250637
摘要:
智能超表面通常采用有线供电方式，电源线就像一条“尾巴”，严重限制了智能超表面在室外部署的机动灵活性。该文聚焦智能超表面与射频能量采集技术结合的自供能智能超表面(SIM)，针对SIM面临的能量与信息双重中断挑战，分别提出基于静态无线供电和基于动态无线供电的SIM通信策略，探究两种策略下非放大型SIM(U-SIM)和放大型SIM(A-SIM)的通信机理；分别从通信可靠性和安全性两个角度提出并分析所提策略下U-SIM和A-SIM的能量与信息一体化性能，即能量与信息联合中断概率、联合截获概率。结果表明，动态无线供电策略可有效缓解采集能量不足导致的SIM通信可靠性问题；A-SIM的噪声放大虽会抑制其通信可靠性提升，但也能增强通信安全性；静态或动态同一策略下，随SIM反射单元数增多，A-SIM安全性更好，U-SIM可靠性更好。
智能超表面通常采用有线供电方式，电源线就像一条“尾巴”，严重限制了智能超表面在室外部署的机动灵活性。该文聚焦智能超表面与射频能量采集技术结合的自供能智能超表面(SIM)，针对SIM面临的能量与信息双重中断挑战，分别提出基于静态无线供电和基于动态无线供电的SIM通信策略，探究两种策略下非放大型SIM(U-SIM)和放大型SIM(A-SIM)的通信机理；分别从通信可靠性和安全性两个角度提出并分析所提策略下U-SIM和A-SIM的能量与信息一体化性能，即能量与信息联合中断概率、联合截获概率。结果表明，动态无线供电策略可有效缓解采集能量不足导致的SIM通信可靠性问题；A-SIM的噪声放大虽会抑制其通信可靠性提升，但也能增强通信安全性；静态或动态同一策略下，随SIM反射单元数增多，A-SIM安全性更好，U-SIM可靠性更好。
2026, 48(2): 556-566.
doi: 10.11999/JEIT250435
摘要:
电网作为连接电力传输与终端用户的重要枢纽，其数据的管理与分析在保障电网稳定性和提升供电质量方面扮演着举足轻重的角色。电网相关数据涵盖范围广泛，内容复杂，包括用户用电模式、气象条件、设备信息及营销数据等多个层面。这些多源异构数据在采集和传输过程中，常受到噪声信号等冗余信息的影响，容易出现数据缺失现象。数据不完整不仅使运行状态监测变得更加困难，也严重制约了故障诊断、健康评估及运维决策等关键工作的效率与准确性。为了提高电网数据的效用性，更好地利用其来保障电网稳定运行，该文提出一种基于扩散模型的电网数据恢复方法，通过独特设计的双层扩散流，能将时序序列嵌入为条件信息，大幅优化了扩散网络在电网场景下的表现。模型将输入的高斯噪声映射到缺失数据的目标分布空间，从而按照其原始分布规律恢复出缺失数据，增强了数据的可用性和价值。实验表明，与以往的方法相比，该方法能够达到领先的恢复效果。
电网作为连接电力传输与终端用户的重要枢纽，其数据的管理与分析在保障电网稳定性和提升供电质量方面扮演着举足轻重的角色。电网相关数据涵盖范围广泛，内容复杂，包括用户用电模式、气象条件、设备信息及营销数据等多个层面。这些多源异构数据在采集和传输过程中，常受到噪声信号等冗余信息的影响，容易出现数据缺失现象。数据不完整不仅使运行状态监测变得更加困难，也严重制约了故障诊断、健康评估及运维决策等关键工作的效率与准确性。为了提高电网数据的效用性，更好地利用其来保障电网稳定运行，该文提出一种基于扩散模型的电网数据恢复方法，通过独特设计的双层扩散流，能将时序序列嵌入为条件信息，大幅优化了扩散网络在电网场景下的表现。模型将输入的高斯噪声映射到缺失数据的目标分布空间，从而按照其原始分布规律恢复出缺失数据，增强了数据的可用性和价值。实验表明，与以往的方法相比，该方法能够达到领先的恢复效果。
2026, 48(2): 567-582.
doi: 10.11999/JEIT250272
摘要:
为提升超融合(HCI)系统内异构域跨域的传输性能和稳定性，该文提出一种支持双传输模式的非透明桥(NTB)数据通路架构(D-MNTBA)。通过融合所提旁路架构下的快速传输模式和传统架构(TDPA)下的稳定传输模式，NTB能够结合HCI数据特性与跨域需求进行分流传输报文。通过对地址转换和ID转换进行硬件级优化，NTB中地址转换可支持更复杂的转换方案，并最大限度地压缩了ID转换时间。实验结果表明，在所构建的HCI环境中，D-MNTBA的最大带宽及吞吐量分别可达1500 MB/s和1.36 GB/s，ID转换时间降低至71 ns。相较于以太网卡，其带宽及吞吐量分别提升了约19.0%和40.2%。对比PEX8748，其ID转换时间缩短了约34.9%，带宽及吞吐量分别提升了约27.1%和51.1%，且系统稳定性更强，可有效支撑HCI中异构域的跨域传输。
为提升超融合(HCI)系统内异构域跨域的传输性能和稳定性，该文提出一种支持双传输模式的非透明桥(NTB)数据通路架构(D-MNTBA)。通过融合所提旁路架构下的快速传输模式和传统架构(TDPA)下的稳定传输模式，NTB能够结合HCI数据特性与跨域需求进行分流传输报文。通过对地址转换和ID转换进行硬件级优化，NTB中地址转换可支持更复杂的转换方案，并最大限度地压缩了ID转换时间。实验结果表明，在所构建的HCI环境中，D-MNTBA的最大带宽及吞吐量分别可达
2026, 48(2): 583-596.
doi: 10.11999/JEIT250807
摘要:
车路协同网络的拓扑结构变化频繁、业务需求呈现多样性等特征，给数据高效可靠传输带来了挑战。基于地理位置信息的网络协议标准，结合多模态网络的柔性可扩展架构，该文提出并设计了一种地理空间标识网络模态，在网络层协议上将IP替换为地理空间标识网络协议，并在可编程多模态网元设备上实现了基于地理空间信息的寻址和路由。为了验证地理空间标识网络模态的可用性，面向智慧交通场景研制了支持地理空间标识寻址机制的车路协同智慧交通系统，有效实现车路协同系统中包括道路安全和交通信息的传输。实验表明该系统具备良好的稳定性和高效性，可应用于泛连接、弹性业务流量等典型车路协同交通场景。
车路协同网络的拓扑结构变化频繁、业务需求呈现多样性等特征，给数据高效可靠传输带来了挑战。基于地理位置信息的网络协议标准，结合多模态网络的柔性可扩展架构，该文提出并设计了一种地理空间标识网络模态，在网络层协议上将IP替换为地理空间标识网络协议，并在可编程多模态网元设备上实现了基于地理空间信息的寻址和路由。为了验证地理空间标识网络模态的可用性，面向智慧交通场景研制了支持地理空间标识寻址机制的车路协同智慧交通系统，有效实现车路协同系统中包括道路安全和交通信息的传输。实验表明该系统具备良好的稳定性和高效性，可应用于泛连接、弹性业务流量等典型车路协同交通场景。
2026, 48(2): 597-606.
doi: 10.11999/JEIT250457
摘要:
随着电力工业互联网的快速发展，电力系统与互联网的深度融合在推动产业智能化升级的同时，也带来了严峻的安全挑战。资源受限的终端使电力设备易遭受恶意攻击，亟须高效安全的身份认证机制以保障系统内的数据安全传输。然而，现有认证方案计算开销较大，且在应对常见攻击时仍存在安全隐患，难以满足电力工业互联网的实际需求。针对这一问题，该文设计了一种安全轻量的身份认证方案。在设备注册阶段引入隐式证书技术，将公钥认证信息嵌入签名中，从而无须显式传输完整的证书信息。相比传统证书，隐式证书更短且验证效率更高，有效降低了传输与验证开销。在此基础上，该文构建了仅依赖哈希、异或及椭圆曲线模乘运算的轻量级认证流程，实现设备间的安全身份认证与会话密钥协商，更适用于资源受限终端。随后，该文通过形式化方法分析了方案安全性，证明其具备安全相互认证、会话密钥保密性与前向安全性，并能有效抵御重放与中间人等典型攻击。最后，通过实验对所提方案与现有先进方案进行了全面对比，结果验证了该文所提方案具备更低的计算和通信开销。
随着电力工业互联网的快速发展，电力系统与互联网的深度融合在推动产业智能化升级的同时，也带来了严峻的安全挑战。资源受限的终端使电力设备易遭受恶意攻击，亟须高效安全的身份认证机制以保障系统内的数据安全传输。然而，现有认证方案计算开销较大，且在应对常见攻击时仍存在安全隐患，难以满足电力工业互联网的实际需求。针对这一问题，该文设计了一种安全轻量的身份认证方案。在设备注册阶段引入隐式证书技术，将公钥认证信息嵌入签名中，从而无须显式传输完整的证书信息。相比传统证书，隐式证书更短且验证效率更高，有效降低了传输与验证开销。在此基础上，该文构建了仅依赖哈希、异或及椭圆曲线模乘运算的轻量级认证流程，实现设备间的安全身份认证与会话密钥协商，更适用于资源受限终端。随后，该文通过形式化方法分析了方案安全性，证明其具备安全相互认证、会话密钥保密性与前向安全性，并能有效抵御重放与中间人等典型攻击。最后，通过实验对所提方案与现有先进方案进行了全面对比，结果验证了该文所提方案具备更低的计算和通信开销。
2026, 48(2): 607-617.
doi: 10.11999/JEIT250949
摘要:
针对多模态网络(PN)动态演化与共生协同的关键需求，该文分析了多模态网络业务域、模态(网络模态(NM))域、功能域、资源域的组成与域间映射，将其建模为复杂的动力学系统，并以业务服务质量、网络资源复用水平和业务包容性为系统目标，指出多模态网络的运行遵循最小自由能原理，并揭示了该动力学系统中的双尺度现象，为网络模态共生(SNM)和演化(ENM)提供理论指导。进而，提出一种网络模态共生与演化的3切面结构，即网络模态演化决策切面、网络模态智能生成切面和网络模态共生平台切面，为实现网络模态共生和演化提供使能架构。最后，分析了该体系结构的运行逻辑，为多模态网络中网络模态的高效协同与动态演化提供了运行指导。
针对多模态网络(PN)动态演化与共生协同的关键需求，该文分析了多模态网络业务域、模态(网络模态(NM))域、功能域、资源域的组成与域间映射，将其建模为复杂的动力学系统，并以业务服务质量、网络资源复用水平和业务包容性为系统目标，指出多模态网络的运行遵循最小自由能原理，并揭示了该动力学系统中的双尺度现象，为网络模态共生(SNM)和演化(ENM)提供理论指导。进而，提出一种网络模态共生与演化的3切面结构，即网络模态演化决策切面、网络模态智能生成切面和网络模态共生平台切面，为实现网络模态共生和演化提供使能架构。最后，分析了该体系结构的运行逻辑，为多模态网络中网络模态的高效协同与动态演化提供了运行指导。
2026, 48(2): 618-629.
doi: 10.11999/JEIT240787
摘要:
欺骗干扰不仅会使雷达无法分辨真实目标与虚假目标，还会对真实目标的参数估计精度和跟踪性能产生极大影响。针对机载分布式雷达中的欺骗干扰鉴别问题，该文提出一种基于相位起伏的欺骗干扰鉴别方法。该方法首先对机载分布式雷达系统中影响回波信号相位的同步误差进行校正；然后对接收到的多站回波进行精细化处理以获取多站目标散射相位矢量；最后根据真假目标散射特性差异，采用相位矢量的起伏方差鉴别真假目标。所提方法可以增强机载分布式雷达系统在复杂电磁环境中的抗干扰性能，仿真结果验证了该方法的有效性。
欺骗干扰不仅会使雷达无法分辨真实目标与虚假目标，还会对真实目标的参数估计精度和跟踪性能产生极大影响。针对机载分布式雷达中的欺骗干扰鉴别问题，该文提出一种基于相位起伏的欺骗干扰鉴别方法。该方法首先对机载分布式雷达系统中影响回波信号相位的同步误差进行校正；然后对接收到的多站回波进行精细化处理以获取多站目标散射相位矢量；最后根据真假目标散射特性差异，采用相位矢量的起伏方差鉴别真假目标。所提方法可以增强机载分布式雷达系统在复杂电磁环境中的抗干扰性能，仿真结果验证了该方法的有效性。
2026, 48(2): 630-639.
doi: 10.11999/JEIT250811
摘要:
针对有源可重构智能表面(RIS)辅助共生安全通信的系统总功耗问题，该文提出一种基于惩罚的鲁棒资源分配算法。考虑不完美的串行干扰消除，在主系统安全性、次系统可靠性，以及有源RIS的相移与功率约束下，通过联合优化发射机波束赋形向量与有源RIS反射系数矩阵，建立了一个基于线性函数模型的鲁棒系统总功耗最小化资源分配问题。利用交替优化方法将上述变量与约束高度耦合的非凸问题解耦，通过变量替换、等价转换与基于惩罚的连续凸逼近将子问题转换成凸优化问题，最后利用CVX对子问题进行求解。仿真结果表明，所提算法具有良好的收敛性，且相比经典的无源RIS，系统总功耗降低89%。
针对有源可重构智能表面(RIS)辅助共生安全通信的系统总功耗问题，该文提出一种基于惩罚的鲁棒资源分配算法。考虑不完美的串行干扰消除，在主系统安全性、次系统可靠性，以及有源RIS的相移与功率约束下，通过联合优化发射机波束赋形向量与有源RIS反射系数矩阵，建立了一个基于线性函数模型的鲁棒系统总功耗最小化资源分配问题。利用交替优化方法将上述变量与约束高度耦合的非凸问题解耦，通过变量替换、等价转换与基于惩罚的连续凸逼近将子问题转换成凸优化问题，最后利用CVX对子问题进行求解。仿真结果表明，所提算法具有良好的收敛性，且相比经典的无源RIS，系统总功耗降低89%。
2026, 48(2): 640-650.
doi: 10.11999/JEIT250680
摘要:
通感一体化(ISAC)利用一种波形实现雷达感知与无线通信两种功能，能够消除雷达与通信电磁互扰，显著提高频谱效率、信息交互效率，已经成为6G潜在关键技术。目前，如何设计ISAC信号波形成为一体化设计广泛研究重点。方向调制(DM)一体化信号波形，因其独特的信号设计特点，能够在一体化信号设计种呈现出天然优势。该文从DM技术出发，介绍DM一体化波形设计理论、优势及挑战，并提出多载波DM一体化信号波形旁瓣干扰抑制机理，分析DM一体化波形参数对安全通信及雷达感知性能影响，为一体化波形在复杂环境中的安全、抗干扰需求设计提供新思路。
通感一体化(ISAC)利用一种波形实现雷达感知与无线通信两种功能，能够消除雷达与通信电磁互扰，显著提高频谱效率、信息交互效率，已经成为6G潜在关键技术。目前，如何设计ISAC信号波形成为一体化设计广泛研究重点。方向调制(DM)一体化信号波形，因其独特的信号设计特点，能够在一体化信号设计种呈现出天然优势。该文从DM技术出发，介绍DM一体化波形设计理论、优势及挑战，并提出多载波DM一体化信号波形旁瓣干扰抑制机理，分析DM一体化波形参数对安全通信及雷达感知性能影响，为一体化波形在复杂环境中的安全、抗干扰需求设计提供新思路。
2026, 48(2): 651-661.
doi: 10.11999/JEIT250670
摘要:
低地球轨道(LEO)卫星网络凭借其全球无缝覆盖与低传输延迟的优势，被视为空天地一体化通信系统的关键组成部分。然而，用户请求若未命中本地卫星缓存，则需通过星间链路或星地链路回源，从而引入较高延迟。同时，受限于星载硬件资源，卫星节点的存储容量极为有限，难以支持大规模内容缓存，这对动态自适应的缓存部署机制设计提出了严峻挑战。该文聚焦LEO卫星网络中的缓存部署问题，基于拥塞感知和内容价值，提出一种自适应缓存部署方案，根据网络的实时状态实施缓存决策，从而提升缓存命中率、降低星地回传负载、优化用户服务质量。首先，卫星节点实时监测链路拥塞状态，并将链路拥塞的概率通过数据包反馈给下游节点；其次，结合兴趣包的内容流行度、数据包的新鲜度构建二维价值评估模型；最后，依据拥塞等级动态调整缓存阈值，再结合跳数控制因子进行缓存决策。仿真结果表明，所提策略在缓存命中率、平均路由跳数及平均请求时延3项核心指标上均优于基于流行度感知的邻近度缓存(PaCC)与处处缓存(LCE)策略：在缓存容量动态变化场景下，缓存命中率较PaCC和LCE策略分别提升9.5%和43.7%；在Zipf分布参数变化场景下，缓存命中率较上述2种策略分别提升8.7%和29.1%；在网络传输性能方面，所提策略的平均路由跳数较PaCC策略总体下降2.24%，平均请求时延则较PaCC和LCE策略总体下降2.8%和9.5%。
低地球轨道(LEO)卫星网络凭借其全球无缝覆盖与低传输延迟的优势，被视为空天地一体化通信系统的关键组成部分。然而，用户请求若未命中本地卫星缓存，则需通过星间链路或星地链路回源，从而引入较高延迟。同时，受限于星载硬件资源，卫星节点的存储容量极为有限，难以支持大规模内容缓存，这对动态自适应的缓存部署机制设计提出了严峻挑战。该文聚焦LEO卫星网络中的缓存部署问题，基于拥塞感知和内容价值，提出一种自适应缓存部署方案，根据网络的实时状态实施缓存决策，从而提升缓存命中率、降低星地回传负载、优化用户服务质量。首先，卫星节点实时监测链路拥塞状态，并将链路拥塞的概率通过数据包反馈给下游节点；其次，结合兴趣包的内容流行度、数据包的新鲜度构建二维价值评估模型；最后，依据拥塞等级动态调整缓存阈值，再结合跳数控制因子进行缓存决策。仿真结果表明，所提策略在缓存命中率、平均路由跳数及平均请求时延3项核心指标上均优于基于流行度感知的邻近度缓存(PaCC)与处处缓存(LCE)策略：在缓存容量动态变化场景下，缓存命中率较PaCC和LCE策略分别提升9.5%和43.7%；在Zipf分布参数变化场景下，缓存命中率较上述2种策略分别提升8.7%和29.1%；在网络传输性能方面，所提策略的平均路由跳数较PaCC策略总体下降2.24%，平均请求时延则较PaCC和LCE策略总体下降2.8%和9.5%。
2026, 48(2): 662-672.
doi: 10.11999/JEIT250764
摘要:
在特定信息领域，尤其是开源信息领域，传统模型命名实体识别面临缺乏充足标注数据、难以满足复杂信息抽取任务等困难。该文聚焦开源信息领域，提出一种基于大语言模型的命名实体识别方法，旨在通过大语言模型强大的语义推理能力准确理解复杂的抽取要求，并自动完成抽取任务。通过指令微调和利用检索增强生成将专家知识融入模型，结合问题回归模块，使低参数通用型大模型基座能够快速适应开源信息这一特定领域，形成领域专家模型。实验结果表明，仅需少量的成本，便能构建一个高效的领域专家系统，为开源信息领域的命名实体识别提供了一种更为有效的解决方案。
在特定信息领域，尤其是开源信息领域，传统模型命名实体识别面临缺乏充足标注数据、难以满足复杂信息抽取任务等困难。该文聚焦开源信息领域，提出一种基于大语言模型的命名实体识别方法，旨在通过大语言模型强大的语义推理能力准确理解复杂的抽取要求，并自动完成抽取任务。通过指令微调和利用检索增强生成将专家知识融入模型，结合问题回归模块，使低参数通用型大模型基座能够快速适应开源信息这一特定领域，形成领域专家模型。实验结果表明，仅需少量的成本，便能构建一个高效的领域专家系统，为开源信息领域的命名实体识别提供了一种更为有效的解决方案。
2026, 48(2): 673-685.
doi: 10.11999/JEIT250612
摘要:
车载元宇宙作为元宇宙与智能交通系统融合演进的新兴范式，正逐步成为汽车产业变革的重要推力。在这一背景下，智能孪生体作为覆盖车辆全生命周期并管理车载应用的数字化副本，为用户提供沉浸式车载元宇宙服务。针对车载元宇宙中孪生体迁移的服务连续性与网络安全性问题，该文提出一种基于路侧单元(RSU)链构建的孪生体全局安全动态迁移方案，以确保在面临多种类型分布式拒绝服务(DDoS)攻击时，孪生体能够高效安全迁移。具体而言，该方案通过通信不中断机制构建可靠RSU链集合，实现孪生体在不同RSU间的无缝迁移。然后，将全局迁移过程建模为部分可观测马尔可夫决策过程，综合考虑RSU负载、计算能力及攻击类型等动态环境因素。最后，利用多智能体深度Q网络算法对安全迁移优化问题进行求解。实验结果表明，在多种DDoS攻击场景下所提方案显著提升了迁移过程的效率与安全性，使孪生体有效避免与受攻击的RSU连接，从而保障全局迁移的高效可靠性。
车载元宇宙作为元宇宙与智能交通系统融合演进的新兴范式，正逐步成为汽车产业变革的重要推力。在这一背景下，智能孪生体作为覆盖车辆全生命周期并管理车载应用的数字化副本，为用户提供沉浸式车载元宇宙服务。针对车载元宇宙中孪生体迁移的服务连续性与网络安全性问题，该文提出一种基于路侧单元(RSU)链构建的孪生体全局安全动态迁移方案，以确保在面临多种类型分布式拒绝服务(DDoS)攻击时，孪生体能够高效安全迁移。具体而言，该方案通过通信不中断机制构建可靠RSU链集合，实现孪生体在不同RSU间的无缝迁移。然后，将全局迁移过程建模为部分可观测马尔可夫决策过程，综合考虑RSU负载、计算能力及攻击类型等动态环境因素。最后，利用多智能体深度Q网络算法对安全迁移优化问题进行求解。实验结果表明，在多种DDoS攻击场景下所提方案显著提升了迁移过程的效率与安全性，使孪生体有效避免与受攻击的RSU连接，从而保障全局迁移的高效可靠性。
2026, 48(2): 686-696.
doi: 10.11999/JEIT250132
摘要:
当前，后端编译器相关工作主要针对软件可编程交换机(BMv2)、现场可编程门阵列(FPGA)、Intel Tofino系列芯片等可编程设备进行设计和优化，不适用于国产盛科TsingMa.MX交换芯片上多模态网络程序的编译。为此，该文提出面向TsingMa.MX交换芯片的多模态网络后端编译器p4c-TsingMa，实现了高级网络编程语言到TsingMa.MX交换芯片的编译，使TsingMa.MX交换芯片同时支持多种网络模态报文的解析与转发。p4c-TsingMa首先使用先序遍历方法从中间表示中提取出协议类型、协议字段、动作等关键信息，然后根据所提取的信息进行指令转译，最终生成TsingMa.MX芯片控制命令。同时，p4c-TsingMa采用用户自定义字段(UDF)合并方法，将不同网络模态的匹配指令合并在1个查找表中，从而1次提取多个模态的匹配项，提高芯片资源利用率。实验结果表明，p4c-TsingMa可实现对多种网络模态程序的正确编译，相较于未启用 UDF 表项合并算法、单端口独立配置各模态UDF规则的场景，其可将寄存器资源利用率提升37.5%～75%。
当前，后端编译器相关工作主要针对软件可编程交换机(BMv2)、现场可编程门阵列(FPGA)、Intel Tofino系列芯片等可编程设备进行设计和优化，不适用于国产盛科TsingMa.MX交换芯片上多模态网络程序的编译。为此，该文提出面向TsingMa.MX交换芯片的多模态网络后端编译器p4c-TsingMa，实现了高级网络编程语言到TsingMa.MX交换芯片的编译，使TsingMa.MX交换芯片同时支持多种网络模态报文的解析与转发。p4c-TsingMa首先使用先序遍历方法从中间表示中提取出协议类型、协议字段、动作等关键信息，然后根据所提取的信息进行指令转译，最终生成TsingMa.MX芯片控制命令。同时，p4c-TsingMa采用用户自定义字段(UDF)合并方法，将不同网络模态的匹配指令合并在1个查找表中，从而1次提取多个模态的匹配项，提高芯片资源利用率。实验结果表明，p4c-TsingMa可实现对多种网络模态程序的正确编译，相较于未启用 UDF 表项合并算法、单端口独立配置各模态UDF规则的场景，其可将寄存器资源利用率提升37.5%～75%。
2026, 48(2): 697-712.
doi: 10.11999/JEIT250790
摘要:
自2020年5G设备开始大规模商用部署后，全球业界已经开始了6G技术的研究。在5G/6G时代，通信系统需要适应更加复杂的信道环境，如超高密度的城市环境、远海、沙漠、森林等地域。因此，如果能够有一种低能耗的方式，对无线通信信道进行自适应的调整和重构，将不仅有助于无线通信设备向传输时延更低、传输速率更快、接收能力更强等方面进一步迈进，而且可以帮助无线通信设备更好地部署于复杂信道环境的地域。智能反射面(IRS)被认为是实现信道环境重构的一种有效的设备。这些IRS设备大多是无源设备，因此，不会带来过多的能耗。当IRS与单输入单输出(SISO)、多输入单输出(MISO)、多输入多输出(MIMO)等技术相结合时，将进一步提高无线通信传输的传输速率、降低无线通信的能耗、增强无线通信设备对复杂信道环境的适应性。该文对IRS辅助的SISO,MISO和MIMO系统的信号传输模型进行系统总结，分析了IRS辅助的SISO,MISO和MIMO的信号传输建模方式，并对IRS辅助的SISO,MISO和MIMO系统的波束赋形和相移技术进行了综述。
自2020年5G设备开始大规模商用部署后，全球业界已经开始了6G技术的研究。在5G/6G时代，通信系统需要适应更加复杂的信道环境，如超高密度的城市环境、远海、沙漠、森林等地域。因此，如果能够有一种低能耗的方式，对无线通信信道进行自适应的调整和重构，将不仅有助于无线通信设备向传输时延更低、传输速率更快、接收能力更强等方面进一步迈进，而且可以帮助无线通信设备更好地部署于复杂信道环境的地域。智能反射面(IRS)被认为是实现信道环境重构的一种有效的设备。这些IRS设备大多是无源设备，因此，不会带来过多的能耗。当IRS与单输入单输出(SISO)、多输入单输出(MISO)、多输入多输出(MIMO)等技术相结合时，将进一步提高无线通信传输的传输速率、降低无线通信的能耗、增强无线通信设备对复杂信道环境的适应性。该文对IRS辅助的SISO,MISO和MIMO系统的信号传输模型进行系统总结，分析了IRS辅助的SISO,MISO和MIMO的信号传输建模方式，并对IRS辅助的SISO,MISO和MIMO系统的波束赋形和相移技术进行了综述。
2026, 48(2): 713-731.
doi: 10.11999/JEIT250894
摘要:
Meta公司提出的分割一切模型(SAM)作为计算机视觉领域的基础模型，在图像分割、目标检测与跟踪等任务中展现出强大的零样本泛化能力。然而，SAM模型依赖计算密集型的图像编码器(如ViT-H)和复杂的任务解码架构，导致高昂的计算资源消耗和存储需求，严重限制了其在边缘设备、移动终端等资源受限场景中的实际部署。为提升SAM的实用性，近年来研究者提出了多种轻量化方法。该文系统性综述了相关进展：首先，从任务范式、模型架构、数据引擎和应用领域等多方面简要介绍了SAM的基本情况。其次，回顾了高效基础架构替换、知识蒸馏、模型量化和模型剪枝等模型压缩方法。在此基础上，进一步概述了重构模型结构和轻量化网络替代等方法在当前SAM轻量化研究中的具体应用情况。最后，聚焦效率和精度上的平衡问题，对SAM轻量化模型未来的发展方向进行了深入分析和讨论。
Meta公司提出的分割一切模型(SAM)作为计算机视觉领域的基础模型，在图像分割、目标检测与跟踪等任务中展现出强大的零样本泛化能力。然而，SAM模型依赖计算密集型的图像编码器(如ViT-H)和复杂的任务解码架构，导致高昂的计算资源消耗和存储需求，严重限制了其在边缘设备、移动终端等资源受限场景中的实际部署。为提升SAM的实用性，近年来研究者提出了多种轻量化方法。该文系统性综述了相关进展：首先，从任务范式、模型架构、数据引擎和应用领域等多方面简要介绍了SAM的基本情况。其次，回顾了高效基础架构替换、知识蒸馏、模型量化和模型剪枝等模型压缩方法。在此基础上，进一步概述了重构模型结构和轻量化网络替代等方法在当前SAM轻量化研究中的具体应用情况。最后，聚焦效率和精度上的平衡问题，对SAM轻量化模型未来的发展方向进行了深入分析和讨论。
2026, 48(2): 732-742.
doi: 10.11999/JEIT250787
摘要:
传统反向散射通信无法同步实现射频能量收集与传感信息读出，而基于有源标签的传感信息回传存在较高通信能耗。该文提出一种新颖的3阶互调(IM3)反向散射式无源传感系统，可在不影响射频能量收集效率的前提下实现传感信息低功耗读出。该文研究了整流电路中反向散射IM3产生机制，通过差频嵌入阻抗调控IM3信号转换效率，传感信息控制嵌入阻抗谐振频率变化，将传感信息映射到IM3信号强度凹陷点变化上，查询器通过扫描该凹陷点反演传感信息。实验结果表明，该系统能准确读取传感信息，能量转换效率仅比纯整流模式下降约5个百分点；在1 m无线传输距离下，反向散射IM3信号反演的传感电压与直接测量值误差小于5%，为解决同步能量收集与模拟量读出、低功耗信息传输问题提供了新方法。
传统反向散射通信无法同步实现射频能量收集与传感信息读出，而基于有源标签的传感信息回传存在较高通信能耗。该文提出一种新颖的3阶互调(IM3)反向散射式无源传感系统，可在不影响射频能量收集效率的前提下实现传感信息低功耗读出。该文研究了整流电路中反向散射IM3产生机制，通过差频嵌入阻抗调控IM3信号转换效率，传感信息控制嵌入阻抗谐振频率变化，将传感信息映射到IM3信号强度凹陷点变化上，查询器通过扫描该凹陷点反演传感信息。实验结果表明，该系统能准确读取传感信息，能量转换效率仅比纯整流模式下降约5个百分点；在1 m无线传输距离下，反向散射IM3信号反演的传感电压与直接测量值误差小于5%，为解决同步能量收集与模拟量读出、低功耗信息传输问题提供了新方法。
2026, 48(2): 743-751.
doi: 10.11999/JEIT250681
摘要:
在无人机(UAV)辅助通信网络的实际部署中，禁飞区(NFZs)会收缩可行空域并迫使无人机绕行，致使路径损耗加剧，从而引发通信性能下降。为恢复并增强覆盖，该文将可重构智能表面(RIS)集成于无人机平台并实施协同相位控制以构建可编程反射链路。然而，可重构智能表面的指向性增益对无人机姿态高度敏感，进而影响系统性能。为此，该文提出一种无人机搭载可重构智能表面的新型通信框架，考虑到多禁飞区环境，通过联合优化无人机轨迹、可重构智能表面相移、无人机姿态和基站波束赋形，建立通信速率最大化问题，并提出基于积分路径的完全规避禁飞区方案，在严格绕行禁飞区的同时保障禁飞区内外用户的通信。鉴于该优化问题具有高度复杂性，该文将其构建为马尔可夫决策(MDP)过程，并提出基于软演员-评论家的深度强化学习算法进行求解。仿真结果表明，在保证完全绕行禁飞区的同时，所提方法能够显著提升通信速率，并在可扩展性与稳定性方面优于基线方案。
在无人机(UAV)辅助通信网络的实际部署中，禁飞区(NFZs)会收缩可行空域并迫使无人机绕行，致使路径损耗加剧，从而引发通信性能下降。为恢复并增强覆盖，该文将可重构智能表面(RIS)集成于无人机平台并实施协同相位控制以构建可编程反射链路。然而，可重构智能表面的指向性增益对无人机姿态高度敏感，进而影响系统性能。为此，该文提出一种无人机搭载可重构智能表面的新型通信框架，考虑到多禁飞区环境，通过联合优化无人机轨迹、可重构智能表面相移、无人机姿态和基站波束赋形，建立通信速率最大化问题，并提出基于积分路径的完全规避禁飞区方案，在严格绕行禁飞区的同时保障禁飞区内外用户的通信。鉴于该优化问题具有高度复杂性，该文将其构建为马尔可夫决策(MDP)过程，并提出基于软演员-评论家的深度强化学习算法进行求解。仿真结果表明，在保证完全绕行禁飞区的同时，所提方法能够显著提升通信速率，并在可扩展性与稳定性方面优于基线方案。
2026, 48(2): 752-761.
doi: 10.11999/JEIT250741
摘要:
该文研究了多步随机观测滞后和丢包系统的极大极小鲁棒Kalman滤波问题。系统噪声方差不确定但有已知保守上界，传感器到估值器的多步随机观测滞后和丢包通过一组概率已知的伯努利分布随机变量描述。利用哈达玛乘积改进模型转换方法，设计了极大极小鲁棒时变Kalman估值器。利用矩阵初等变换、盖尔圆盘定理和哈达玛乘积定理证明了广义李雅普诺夫方程解的半正定性，进而应用矩阵分解和李雅普诺夫方程方法证明了所设计估值器的鲁棒性，即对所有容许的不确定性，确保实际估计误差方差有最小上界。给出时变广义李雅普诺夫方程存在稳态唯一半正定解的条件，进而设计了鲁棒稳态估值器。证明了时变和稳态估值器的按实现收敛性。仿真实例验证了其有效性。
该文研究了多步随机观测滞后和丢包系统的极大极小鲁棒Kalman滤波问题。系统噪声方差不确定但有已知保守上界，传感器到估值器的多步随机观测滞后和丢包通过一组概率已知的伯努利分布随机变量描述。利用哈达玛乘积改进模型转换方法，设计了极大极小鲁棒时变Kalman估值器。利用矩阵初等变换、盖尔圆盘定理和哈达玛乘积定理证明了广义李雅普诺夫方程解的半正定性，进而应用矩阵分解和李雅普诺夫方程方法证明了所设计估值器的鲁棒性，即对所有容许的不确定性，确保实际估计误差方差有最小上界。给出时变广义李雅普诺夫方程存在稳态唯一半正定解的条件，进而设计了鲁棒稳态估值器。证明了时变和稳态估值器的按实现收敛性。仿真实例验证了其有效性。
2026, 48(2): 762-771.
doi: 10.11999/JEIT250734
摘要:
星间激光通信因其具有超大信道容量、极低传输损耗和物理层高安全性，已成为下一代低轨巨型星座实现全球高速数据传输的核心技术。然而，低轨卫星的高速相对运动与复杂轨道摄动，对激光终端的快速建链与稳定跟踪构成了严峻挑战。为实现稳定可靠的通信链路，必须在全空间范围内建立粗指向机构(CPA)与探测器间微弧度量级的光学标定关系。该文提出一种面向低轨星座的全视场微弧度级光学标定方法，将复杂光机耦合误差统一建模为线性映射关系，利用CPA的随机微扰动运动构建其转角微偏移量与探测器光斑位移间的共轭关系，从而精确估计光学标定矩阵。实验结果表明，该方法可有效抑制光学像旋、跨象限运动、异常跟踪及镜像等系统误差，全空间跟踪精度优于5 μrad，显著提升了终端动态跟踪性能。
星间激光通信因其具有超大信道容量、极低传输损耗和物理层高安全性，已成为下一代低轨巨型星座实现全球高速数据传输的核心技术。然而，低轨卫星的高速相对运动与复杂轨道摄动，对激光终端的快速建链与稳定跟踪构成了严峻挑战。为实现稳定可靠的通信链路，必须在全空间范围内建立粗指向机构(CPA)与探测器间微弧度量级的光学标定关系。该文提出一种面向低轨星座的全视场微弧度级光学标定方法，将复杂光机耦合误差统一建模为线性映射关系，利用CPA的随机微扰动运动构建其转角微偏移量与探测器光斑位移间的共轭关系，从而精确估计光学标定矩阵。实验结果表明，该方法可有效抑制光学像旋、跨象限运动、异常跟踪及镜像等系统误差，全空间跟踪精度优于5 μrad，显著提升了终端动态跟踪性能。
2026, 48(2): 772-783.
doi: 10.11999/JEIT250934
摘要:
水轮发电机组作为水电站的核心动力设备，其安全稳定运行对于整个水电站具有重要意义。近年来，非接触式声学测量作为一种有效的检测手段受到广泛关注，然而水轮发电机组的实际运行的异常声信号难以采集，传统异常检测方法及基于监督学习的分类策略在该领域的应用受到限制。针对上述挑战，该文提出一种预训练音频大模型与密度估计k近邻(k-NN)的水轮发电机声学无监督异常检测方法。首先验证了预训练音频模型提取的通用音频特征在异常检测中的有效性；随后设计了一种融合注意力统计池化与warm-up的参数微调策略，实现模型的迁移优化，在推理阶段设计了一种密度估计的k近邻实现鲁棒的距离度量。实验结果表明，该方法在风洞环境达到了98.7%的多指标调和平均数，在滑环室则高达99.9%，为水电站的声学异常检测提供了切实可行且性能优异的解决方案。
水轮发电机组作为水电站的核心动力设备，其安全稳定运行对于整个水电站具有重要意义。近年来，非接触式声学测量作为一种有效的检测手段受到广泛关注，然而水轮发电机组的实际运行的异常声信号难以采集，传统异常检测方法及基于监督学习的分类策略在该领域的应用受到限制。针对上述挑战，该文提出一种预训练音频大模型与密度估计k近邻(k-NN)的水轮发电机声学无监督异常检测方法。首先验证了预训练音频模型提取的通用音频特征在异常检测中的有效性；随后设计了一种融合注意力统计池化与warm-up的参数微调策略，实现模型的迁移优化，在推理阶段设计了一种密度估计的k近邻实现鲁棒的距离度量。实验结果表明，该方法在风洞环境达到了98.7%的多指标调和平均数，在滑环室则高达99.9%，为水电站的声学异常检测提供了切实可行且性能优异的解决方案。
2026, 48(2): 784-793.
doi: 10.11999/JEIT250719
摘要:
随着5G毫米波技术的快速发展，对天线的高增益、宽波束覆盖和小尺寸提出了更高要求。该文基于人工磁导体(AMC)结构，设计了一种毫米波频段的具有大角域扫描能力的单极化一维阵列天线。通过利用AMC结构的同相反射特性，天线阵列在提升带宽和增益的同时，实现了显著的宽角扫描能力。天线单元采用单极化设计，通过堆叠式结构优化电流分布，改善了带宽和端口隔离度。阵列以4.6 mm(26 GHz时的0.4波长)间距组阵，加载AMC结构后，阵中天线单元的增益提升至5 dBi，且相邻单元的方形贴片参与辐射，进一步展宽了辐射方向图。仿真结果表明，天线阵列覆盖23.7～28 GHz频段，最大增益达13.8 dBi，在26 GHz时实现了±80°的宽角扫描性能。此外，加工测试验证了设计的可行性，实测结果与仿真吻合良好，隔离度优于\begin{document}$ - $\end{document}
随着5G毫米波技术的快速发展，对天线的高增益、宽波束覆盖和小尺寸提出了更高要求。该文基于人工磁导体(AMC)结构，设计了一种毫米波频段的具有大角域扫描能力的单极化一维阵列天线。通过利用AMC结构的同相反射特性，天线阵列在提升带宽和增益的同时，实现了显著的宽角扫描能力。天线单元采用单极化设计，通过堆叠式结构优化电流分布，改善了带宽和端口隔离度。阵列以4.6 mm(26 GHz时的0.4波长)间距组阵，加载AMC结构后，阵中天线单元的增益提升至5 dBi，且相邻单元的方形贴片参与辐射，进一步展宽了辐射方向图。仿真结果表明，天线阵列覆盖23.7～28 GHz频段，最大增益达13.8 dBi，在26 GHz时实现了±80°的宽角扫描性能。此外，加工测试验证了设计的可行性，实测结果与仿真吻合良好，隔离度优于
2026, 48(2): 794-805.
doi: 10.11999/JEIT250769
摘要:
该文围绕软件项目开发过程中存在的不确定因素，建立一种考虑任务工作量不确定性的多目标软件项目调度模型。该模型采用非对称三角区间二型模糊数描述工作量的不确定性。为了提高不确定环境下的决策质量，提出一种基于策略梯度的超启发式算法求解该模型。该算法将强化学习中的一种策略梯度算法(即Actor-Critic算法)作为高层策略，根据算法的当前运行状态选择合适的低层启发式策略。同时引入优先经验回放法，以利用历史经验信息更新网络参数，加快收敛速度并降低学习成本。将所提算法与6种代表性算法在12个人工合成算例和3个实例上进行了对比。实验结果表明，所提算法在不确定调度环境中能够搜索到一组收敛性和多样性更好的非支配解。
该文围绕软件项目开发过程中存在的不确定因素，建立一种考虑任务工作量不确定性的多目标软件项目调度模型。该模型采用非对称三角区间二型模糊数描述工作量的不确定性。为了提高不确定环境下的决策质量，提出一种基于策略梯度的超启发式算法求解该模型。该算法将强化学习中的一种策略梯度算法(即Actor-Critic算法)作为高层策略，根据算法的当前运行状态选择合适的低层启发式策略。同时引入优先经验回放法，以利用历史经验信息更新网络参数，加快收敛速度并降低学习成本。将所提算法与6种代表性算法在12个人工合成算例和3个实例上进行了对比。实验结果表明，所提算法在不确定调度环境中能够搜索到一组收敛性和多样性更好的非支配解。
2026, 48(2): 806-817.
doi: 10.11999/JEIT250713
摘要:
近年来，最先进的说话人确认模型大多数以牺牲参数量和计算量的代价来实现感受野的固定获取，然而鉴于语音信号内部蕴含着丰富且多层次的信息，通过高度自主选择的动态感受野来描绘复杂信息是相对未被探索的，更没有直观地解释是什么构成了关于有效感受野的最佳实践。潮涌现象表现为潮水前端形成陡立水墙并伴随轰鸣声高速推进，受其非线性耦合行为的启发，该文提出潮涌卷积(TR-Conv)“使用潮涌感受野(T-RRF)，获得更有效感受野”。首先采用二幂插值操作构建窗口内的主/从感受野，随后分别采用扫描-池化机制聚焦提取窗口外的关键信息、算子机制精细感知窗口内的差异信息，最后融合三重感受野，得到兼具多尺度、动态性、有效性的可变感受野。为全面验证潮涌卷积的表现，该文建立潮涌卷积神经网络(TR-CNN)。另外，针对数据集的错误标签问题，提出动态归一化的非目标(NTDN)损失与具有两个子中心的加性角边距(Sub-Center AAM)损失变体加权融合的总损失，以提升模型性能。实验结果表明，与ECAPA-TDNN(C=512)相比，TR-CNN(C=512, n=1)分别在测试集Vox1-O, Vox1-E, Vox1-H上的等错误率(EER)以及最小检测代价函数(MinDCF)相对降低了4.95%, 4.03%和6.03%以及31.55%, 17.14%和17.42%，参数量和乘加累积操作次数相对减少了32.7%,23.5%。进一步，TR-CNN(C=1024 , n=1)的EER/MinDCF分别是0.85%/0.0762 /1.10%/0.1048 /2.05%/0.1739 。本研究代码已开源：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=a232c98b082941c58002958208ef3f43&version=V1&code=j00173 。
近年来，最先进的说话人确认模型大多数以牺牲参数量和计算量的代价来实现感受野的固定获取，然而鉴于语音信号内部蕴含着丰富且多层次的信息，通过高度自主选择的动态感受野来描绘复杂信息是相对未被探索的，更没有直观地解释是什么构成了关于有效感受野的最佳实践。潮涌现象表现为潮水前端形成陡立水墙并伴随轰鸣声高速推进，受其非线性耦合行为的启发，该文提出潮涌卷积(TR-Conv)“使用潮涌感受野(T-RRF)，获得更有效感受野”。首先采用二幂插值操作构建窗口内的主/从感受野，随后分别采用扫描-池化机制聚焦提取窗口外的关键信息、算子机制精细感知窗口内的差异信息，最后融合三重感受野，得到兼具多尺度、动态性、有效性的可变感受野。为全面验证潮涌卷积的表现，该文建立潮涌卷积神经网络(TR-CNN)。另外，针对数据集的错误标签问题，提出动态归一化的非目标(NTDN)损失与具有两个子中心的加性角边距(Sub-Center AAM)损失变体加权融合的总损失，以提升模型性能。实验结果表明，与ECAPA-TDNN(C=512)相比，TR-CNN(C=512, n=1)分别在测试集Vox1-O, Vox1-E, Vox1-H上的等错误率(EER)以及最小检测代价函数(MinDCF)相对降低了4.95%, 4.03%和6.03%以及31.55%, 17.14%和17.42%，参数量和乘加累积操作次数相对减少了32.7%,23.5%。进一步，TR-CNN(C=
2026, 48(2): 818-828.
doi: 10.11999/JEIT250709
摘要:
语音深度生成技术已经能够生成逼真的语音。其在丰富人们娱乐和生活的同时，也易被不法分子滥用进行语音伪造，从而对个人隐私与社会安全带来巨大隐患。作为语音伪造的主流防御手段，现有的主动防御技术虽然已取得了一定成效，但在防御能力与防御样本不可感知性的平衡以及鲁棒性上仍然一般。为此，该文提出一种抵抗语音转换伪造的扩散重构式主动防御方法。该方法利用扩散声码器PriorGrad作为生成器，借助基于待保护语音的扩散先验指导逐步去噪过程，从而重构待保护语音直接得到防御语音样本。而且，该方法还设计了多尺度人耳感知损失，重点抑制人耳敏感频段的扰动幅度，进一步提升防御样本不可感知性。针对4个先进的语音转换模型的实验表明：该方法在兼顾语音防御样本不可感知性的前提下，基于说话人验证精度客观评价指标，防御能力相比次优方法在白盒场景下平均提升约32%，在黑盒场景下平均提升约16%，实现了防御能力与样本不可感知性之间更好的平衡；而且，针对3种不同有损压缩和高斯滤波攻击，该方法均取得了比现有方法更好的鲁棒性。
语音深度生成技术已经能够生成逼真的语音。其在丰富人们娱乐和生活的同时，也易被不法分子滥用进行语音伪造，从而对个人隐私与社会安全带来巨大隐患。作为语音伪造的主流防御手段，现有的主动防御技术虽然已取得了一定成效，但在防御能力与防御样本不可感知性的平衡以及鲁棒性上仍然一般。为此，该文提出一种抵抗语音转换伪造的扩散重构式主动防御方法。该方法利用扩散声码器PriorGrad作为生成器，借助基于待保护语音的扩散先验指导逐步去噪过程，从而重构待保护语音直接得到防御语音样本。而且，该方法还设计了多尺度人耳感知损失，重点抑制人耳敏感频段的扰动幅度，进一步提升防御样本不可感知性。针对4个先进的语音转换模型的实验表明：该方法在兼顾语音防御样本不可感知性的前提下，基于说话人验证精度客观评价指标，防御能力相比次优方法在白盒场景下平均提升约32%，在黑盒场景下平均提升约16%，实现了防御能力与样本不可感知性之间更好的平衡；而且，针对3种不同有损压缩和高斯滤波攻击，该方法均取得了比现有方法更好的鲁棒性。
2026, 48(2): 829-841.
doi: 10.11999/JEIT250758
摘要:
随着网络钓鱼攻击的复杂性和动态性日益加剧，传统检测方法在对抗新型攻击时面临特征维度虚高、多模态失配及对抗样本鲁棒性不足等挑战。该文提出多模态对比学习框架(MCL-PhishNet)，通过层次化语法编码器、双向跨模态注意力机制和课程对比学习策略，实现钓鱼网址(URL)的精准检测。其中，多尺度残差卷积与Transformer协同建模了URL的局部语法模式和全局依赖关系，17维统计特征增强对抗样本的鲁棒性；动态对比学习机制通过在线谱聚类划分语义子空间，结合边界间隔约束优化特征空间分布。实验表明，MCL-PhishNet 在EBUU17, PhishStorm等数据集上实现了99.41%的准确率和99.65%的F1值，显著优于传统机器学习与深度学习方法。该方法为动态对抗攻击检测提供了端到端的技术范式。
随着网络钓鱼攻击的复杂性和动态性日益加剧，传统检测方法在对抗新型攻击时面临特征维度虚高、多模态失配及对抗样本鲁棒性不足等挑战。该文提出多模态对比学习框架(MCL-PhishNet)，通过层次化语法编码器、双向跨模态注意力机制和课程对比学习策略，实现钓鱼网址(URL)的精准检测。其中，多尺度残差卷积与Transformer协同建模了URL的局部语法模式和全局依赖关系，17维统计特征增强对抗样本的鲁棒性；动态对比学习机制通过在线谱聚类划分语义子空间，结合边界间隔约束优化特征空间分布。实验表明，MCL-PhishNet 在EBUU17, PhishStorm等数据集上实现了99.41%的准确率和99.65%的F1值，显著优于传统机器学习与深度学习方法。该方法为动态对抗攻击检测提供了端到端的技术范式。
2026, 48(2): 842-854.
doi: 10.11999/JEIT250887
摘要:
该研究提出了一种基于正弦约束的类Rulkov超混沌映射(SRHC)系统，并将其应用于全覆盖路径规划算法(SRHC-CCPP)中，以解决智能机器人在复杂任务场景中的全覆盖路径规划问题。通过引入超混沌序列，该算法显著提升了机器人运动路径的随机性和动态性，避免了传统算法因规律性过强而可能陷入局部循环的问题。同时，结合记忆效应，算法能够动态记录网格访问历史，优先覆盖未访问区域，从而有效减少重复访问，提升覆盖效率。在障碍物处理方面，设计了碰撞检测与法线向量反射机制，使机器人能够灵活应对复杂环境中的障碍物干扰，并通过轻微扰动避免局部振荡。实验结果表明，SRHC-CCPP算法在无障碍和有障碍物条件下均表现出较高的覆盖速度和均匀性，展现了良好的初始值敏感性和鲁棒性。此外，算法的计算复杂度较低，适合大规模应用场景。该研究为智能机器人在灾区救援、火灾扑灭及未知地域勘探等高风险任务中的应用提供了新的技术支持。
该研究提出了一种基于正弦约束的类Rulkov超混沌映射(SRHC)系统，并将其应用于全覆盖路径规划算法(SRHC-CCPP)中，以解决智能机器人在复杂任务场景中的全覆盖路径规划问题。通过引入超混沌序列，该算法显著提升了机器人运动路径的随机性和动态性，避免了传统算法因规律性过强而可能陷入局部循环的问题。同时，结合记忆效应，算法能够动态记录网格访问历史，优先覆盖未访问区域，从而有效减少重复访问，提升覆盖效率。在障碍物处理方面，设计了碰撞检测与法线向量反射机制，使机器人能够灵活应对复杂环境中的障碍物干扰，并通过轻微扰动避免局部振荡。实验结果表明，SRHC-CCPP算法在无障碍和有障碍物条件下均表现出较高的覆盖速度和均匀性，展现了良好的初始值敏感性和鲁棒性。此外，算法的计算复杂度较低，适合大规模应用场景。该研究为智能机器人在灾区救援、火灾扑灭及未知地域勘探等高风险任务中的应用提供了新的技术支持。
2026, 48(2): 855-865.
doi: 10.11999/JEIT250687
摘要:
针对格基后量子密码(PQC)算法中基-2数论变换(NTT)计算效率较低以及原位计算内存访问模式复杂的问题，该文提出一种高面积效率的基-4 NTT硬件设计。首先，介绍了负包裹卷积方法的运算流程及适用条件，在此基础上提出了一种恒定几何(CG)结构的低计算复杂度基-4 NTT/INTT算法。其次，深入分析不同PQC算法中模数的共性特征，设计了基于K2-RED约简的可扩展模乘单元。最后，通过优化存储器与蝶形单元之间的数据分解与重组，提出一种基于顺序循环和阶梯循环访存的读写地址生成方案，实现了高效的无访存冲突。与传统的乒乓存储模式相比，该方案可减少12.5%的存储空间。实验结果表明，在(项数，模数位宽)分别为(256, 13),(256, 23)和(1024 , 14)的3种配置下，该设计的面积-时间积(ATP)较现有方案分别降低56.4%,69.8%和50.3%以上，具有更高的面积效率。
针对格基后量子密码(PQC)算法中基-2数论变换(NTT)计算效率较低以及原位计算内存访问模式复杂的问题，该文提出一种高面积效率的基-4 NTT硬件设计。首先，介绍了负包裹卷积方法的运算流程及适用条件，在此基础上提出了一种恒定几何(CG)结构的低计算复杂度基-4 NTT/INTT算法。其次，深入分析不同PQC算法中模数的共性特征，设计了基于K2-RED约简的可扩展模乘单元。最后，通过优化存储器与蝶形单元之间的数据分解与重组，提出一种基于顺序循环和阶梯循环访存的读写地址生成方案，实现了高效的无访存冲突。与传统的乒乓存储模式相比，该方案可减少12.5%的存储空间。实验结果表明，在(项数，模数位宽)分别为(256, 13),(256, 23)和(
2026, 48(2): 866-872.
doi: 10.11999/JEIT250631
摘要:
生物神经系统在低功耗计算、动态存储方面具有显著的优势，这与神经元通过定向分泌递质来传递神经信号的工作机制密切相关。神经信号的产生涉及刺激信号的放大和运算，其工作机制可以利用忆阻器容控混沌振荡器实现。本文利用局部有源忆阻器随外接电容改变形成稳定的倍周期分叉的电压信号振荡，获得了电路中电容与忆阻器两端电压信号之间稳定的映射关系，电路中电容的改变使得忆阻器两端串行输出不同形态的电信号，其电压幅值稳定地周期改变。使得改变的电容与输出的电压信号之间形成稳定的多状态映射关系，从而构成存算单元。结合蔡氏结型忆阻器模型建立了三阶忆阻器电路，当忆阻器工作在局部有源区时，其三阶电路构成的振荡器能够同时完成信号放大、运算和存储。
生物神经系统在低功耗计算、动态存储方面具有显著的优势，这与神经元通过定向分泌递质来传递神经信号的工作机制密切相关。神经信号的产生涉及刺激信号的放大和运算，其工作机制可以利用忆阻器容控混沌振荡器实现。本文利用局部有源忆阻器随外接电容改变形成稳定的倍周期分叉的电压信号振荡，获得了电路中电容与忆阻器两端电压信号之间稳定的映射关系，电路中电容的改变使得忆阻器两端串行输出不同形态的电信号，其电压幅值稳定地周期改变。使得改变的电容与输出的电压信号之间形成稳定的多状态映射关系，从而构成存算单元。结合蔡氏结型忆阻器模型建立了三阶忆阻器电路，当忆阻器工作在局部有源区时，其三阶电路构成的振荡器能够同时完成信号放大、运算和存储。
2026, 48(2): 873-888.
doi: 10.11999/JEIT250647
摘要:
随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的计算机视觉、声学智能分析和多模态融合技术为生态监测领域提供了重要技术手段，广泛应用于鸟类物种识别与调查等业务场景。然而，现有鸟类数据集存在实采数据获取难度大、专业标注人力成本高、珍稀物种数据样本少且数据模态单一等诸多问题，难以满足大模型等人工智能技术在生态监测与保护领域的训练与应用需求。针对此问题，该文提出一种面向专业领域的大规模多模态数据集高效构建方法，通过多源异构数据采集、智能化半自动标注和基于异构注意力融合的多模型协同校验机制，有效降低专业标注成本并保证数据质量。该文设计了基于多尺度注意力融合的数据集校验方法，通过构建多模型协同校验系统，利用类别敏感权重分配机制提升数据集校验的准确度和效率。基于以上方法，该文构建了大规模多模态鸟类数据集BIRD1445，涵盖1 445种鸟类物种，包含图像、视频、音频和文本4种模态，共计354万个样本，能够支持目标检测、密度估计、细粒度识别等智能分析任务，为人工智能技术在生态监测与保护领域的应用提供了重要数据基础。
随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的计算机视觉、声学智能分析和多模态融合技术为生态监测领域提供了重要技术手段，广泛应用于鸟类物种识别与调查等业务场景。然而，现有鸟类数据集存在实采数据获取难度大、专业标注人力成本高、珍稀物种数据样本少且数据模态单一等诸多问题，难以满足大模型等人工智能技术在生态监测与保护领域的训练与应用需求。针对此问题，该文提出一种面向专业领域的大规模多模态数据集高效构建方法，通过多源异构数据采集、智能化半自动标注和基于异构注意力融合的多模型协同校验机制，有效降低专业标注成本并保证数据质量。该文设计了基于多尺度注意力融合的数据集校验方法，通过构建多模型协同校验系统，利用类别敏感权重分配机制提升数据集校验的准确度和效率。基于以上方法，该文构建了大规模多模态鸟类数据集BIRD1445，涵盖1 445种鸟类物种，包含图像、视频、音频和文本4种模态，共计354万个样本，能够支持目标检测、密度估计、细粒度识别等智能分析任务，为人工智能技术在生态监测与保护领域的应用提供了重要数据基础。
编辑部公告
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- 《电子与信息学报》“数据论文” 长期征稿启事
- 《电子与信息学报》2025年度“优秀论文”入选名单揭晓
- 《电子与信息学报》2025年度“最具传播影响力论文”入选名单揭晓
- 征文丨“DeepSeek大模型赋能6G智能体通信”专题正式启动
- 征文丨“低空具身智能：通感算控融合技术”专题正式启动
- 征文丨 “无人智能”专刊正式启动
- 关于征集2026–2027年度前沿专题/专刊的通知
- 《电子与信息学报》2025年度优秀审稿人揭晓
学术动态
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- 关于征集“第三十六届电路与系统学术大会”专题论坛的通知
- 2025年短包通信理论与技术研讨会暨第二届《电子与信息学报》领军论坛(CSPCT 2025)在深圳成功举办
- “多物理场高效飞行科学基础与调控机理”学术会议丨第一轮通知
- 第三十五届电路与系统学术大会在南京圆满落幕，聚焦
- 第四届电子与信息前沿学术会议在杭州顺利召开
- 重要会议丨第四届电子与信息前沿学术会议通知(第二轮)
- 关于举办“第三十五届电路与系统学术大会”的通知（第二轮）
- 《电子与信息学报》领军论坛暨第九届编委会第三次工作会议在南京成功召开
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