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doi: 10.11999/JEIT260490
摘要:
针对复杂无线信道下无人机灾害图像传输中存在的结构信息易损、弱细节退化以及保真度与感知质量难以兼顾等问题，提出一种语义驱动自适应联合信源信道编码方法(Semantic-Driven Adaptive Joint Source-Channel Coding, SDAJSCC)。该方法在编码端，构建多尺度语义与结构特征协同提取机制，增强灾害图像关键目标与弱结构细节的表征能力；在传输链路中，引入层级式信道—语义自适应调制与潜表示校正策略，提升时变衰落及非理想信道状态信息条件下的传输鲁棒性；在解码端，设计感知增强的保真—感知双分支重建架构，进一步提升复杂背景下主体结构与局部纹理的重建质量。实验结果表明，SDAJSCC在加性高斯白噪声、瑞利衰落及非理想信道状态信息条件下均获得稳定的综合性能增益；相较现有代表性联合信源信道编码方法，其峰值信噪比最高提高4.86 dB，并进一步提升了灾害关键区域重建质量、边缘连续性和高层内容一致性，推理速度达到34.5 帧/s。所提方法能够有效提升灾害关键结构保持能力与复杂信道鲁棒性，同时兼顾实时传输需求。
针对复杂无线信道下无人机灾害图像传输中存在的结构信息易损、弱细节退化以及保真度与感知质量难以兼顾等问题，提出一种语义驱动自适应联合信源信道编码方法(Semantic-Driven Adaptive Joint Source-Channel Coding, SDAJSCC)。该方法在编码端，构建多尺度语义与结构特征协同提取机制，增强灾害图像关键目标与弱结构细节的表征能力；在传输链路中，引入层级式信道—语义自适应调制与潜表示校正策略，提升时变衰落及非理想信道状态信息条件下的传输鲁棒性；在解码端，设计感知增强的保真—感知双分支重建架构，进一步提升复杂背景下主体结构与局部纹理的重建质量。实验结果表明，SDAJSCC在加性高斯白噪声、瑞利衰落及非理想信道状态信息条件下均获得稳定的综合性能增益；相较现有代表性联合信源信道编码方法，其峰值信噪比最高提高4.86 dB，并进一步提升了灾害关键区域重建质量、边缘连续性和高层内容一致性，推理速度达到34.5 帧/s。所提方法能够有效提升灾害关键结构保持能力与复杂信道鲁棒性，同时兼顾实时传输需求。
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doi: 10.11999/JEIT260926
摘要:
近年来，融合卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)与脉冲神经网络(Spiking Neural Network, SNN)的脉冲卷积神经网络加速器在边缘智能中展现出显著优势。然而，现有设计多采用固定时间窗口(Time Windows, TW)执行积分迭代，难以适配不同任务的时序复杂度。本文提出一种基于可配置TW的低功耗混合硬件加速器架构。首先，基于不同任务的时空复杂度分析，提出可配置TW自定义指令集，减少推理延迟与计算开销；其次，构建支持零跳跃的数据复用计算阵列，并引入CNN/SNN多模式算子统一映射，提升计算资源利用率；最后，提出事件驱动执行机制与细粒度时钟门控策略，减少计算过程与数据传输过程中无效操作和冗余访存。在TSMC 28 nm工艺实现CNN/SNN混合加速器，芯片核心面积为0.75 mm2。在0.81 V供电电压和100 MHz工作频率下，该加速器面向MIT-BIH、N-TIDIGITS、N-MNIST、IMAGE-100和UniMiB SHAR等多类任务实现75.3%–98.4%的识别精度，最低单次推理能耗仅为147.78 nJ。与相关工作比较，所提出的可配置TW机制在保证识别精度的同时，可实现1.24×–30×的能耗降低，显著提升系统能效。
近年来，融合卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)与脉冲神经网络(Spiking Neural Network, SNN)的脉冲卷积神经网络加速器在边缘智能中展现出显著优势。然而，现有设计多采用固定时间窗口(Time Windows, TW)执行积分迭代，难以适配不同任务的时序复杂度。本文提出一种基于可配置TW的低功耗混合硬件加速器架构。首先，基于不同任务的时空复杂度分析，提出可配置TW自定义指令集，减少推理延迟与计算开销；其次，构建支持零跳跃的数据复用计算阵列，并引入CNN/SNN多模式算子统一映射，提升计算资源利用率；最后，提出事件驱动执行机制与细粒度时钟门控策略，减少计算过程与数据传输过程中无效操作和冗余访存。在TSMC 28 nm工艺实现CNN/SNN混合加速器，芯片核心面积为0.75 mm2。在0.81 V供电电压和100 MHz工作频率下，该加速器面向MIT-BIH、N-TIDIGITS、N-MNIST、IMAGE-100和UniMiB SHAR等多类任务实现75.3%–98.4%的识别精度，最低单次推理能耗仅为147.78 nJ。与相关工作比较，所提出的可配置TW机制在保证识别精度的同时，可实现1.24×–30×的能耗降低，显著提升系统能效。
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doi: 10.11999/JEIT261012
摘要:
物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function, PUF)作为物联网设备身份认证的关键安全原语，但其实际应用场景中也面临机器学习攻击威胁。针对传统延时型强PUF底层结构存在的线性相关特性与安全隐患问题，提出一种动态空间耦合的强PUF(Dynamic Spatial Coupling Strong PUF, DSC-PUF)电路。首先采用主从双链协同结构，其中主链作为物理熵源，通过内部延时竞争过程提取不可预测的隐藏状态，从链用于生成响应。其次，设计动态空间耦合网络(Dynamic Spatial Coupling Network, DSCN)模块，利用隐藏状态作为动态控制信息，对输入挑战进行掩码调制、大跨度移位扩散以及对称交织异或等多级空间耦合操作，将动态耦合后的挑战输入从链生成响应，最终将双链路响应异或，进一步增强输出序列的非线性特征，提升抗机器学习攻击能力。最后，在Xilinx Artix-7 FPGA中实现电路并测试，结果表明，DSC-PUF面对逻辑回归、支持向量机、人工神经网络等典型机器学习攻击时的预测准确率均显著下降，预测率在50.28%至53.39%之间,同时，在–40 ℃至80 ℃的温度范围内，最低可靠性为98.49%，严格雪崩准则均值约为0.517，唯一性和自相关性分别为0.5152 和0.0141 ，且通过NIST800-22随机性测试。
物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function, PUF)作为物联网设备身份认证的关键安全原语，但其实际应用场景中也面临机器学习攻击威胁。针对传统延时型强PUF底层结构存在的线性相关特性与安全隐患问题，提出一种动态空间耦合的强PUF(Dynamic Spatial Coupling Strong PUF, DSC-PUF)电路。首先采用主从双链协同结构，其中主链作为物理熵源，通过内部延时竞争过程提取不可预测的隐藏状态，从链用于生成响应。其次，设计动态空间耦合网络(Dynamic Spatial Coupling Network, DSCN)模块，利用隐藏状态作为动态控制信息，对输入挑战进行掩码调制、大跨度移位扩散以及对称交织异或等多级空间耦合操作，将动态耦合后的挑战输入从链生成响应，最终将双链路响应异或，进一步增强输出序列的非线性特征，提升抗机器学习攻击能力。最后，在Xilinx Artix-7 FPGA中实现电路并测试，结果表明，DSC-PUF面对逻辑回归、支持向量机、人工神经网络等典型机器学习攻击时的预测准确率均显著下降，预测率在50.28%至53.39%之间,同时，在–40 ℃至80 ℃的温度范围内，最低可靠性为98.49%，严格雪崩准则均值约为0.517，唯一性和自相关性分别为
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doi: 10.11999/JEIT261058
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针对通信丢包、通道阻塞与机器人故障耦合条件下仓储机器人群任务状态不可达、局部拥堵扩散和服务恢复迟滞问题，提出通信可用性约束事件触发重构方法(communication-availability-constrained event-triggered reconfiguration, CAR-ETR)。其核心是以实际送达分组构造动态通信可用集，并由该集合同时约束故障确认、可分配机器人和任务匹配可行域；事件触发匹配、衰减占用拥堵场与不动点冲突消解分别支撑在线更新、交通疏导和安全执行。在结构化仓库、24台机器人和复合扰动条件下开展20组配对仿真。与SC-PR相比，CAR-ETR的完成任务数提高19.88%，平均流动时间、服务损失和单位任务全部分组尝试数分别降低24.61%、42.83%和37.54%；与RHCR-LNS2基线相比，完成任务数差异不显著，网关相关分组尝试数和决策时间分别降低48.85%和74.75%，但全部分组尝试数增加24.47%。0–12台同时临时故障试验表明，在恢复率不低于0.80且完成量不低于无故障条件90%的判据下，已验证容错下界为12台。参数敏感性和规模实验揭示了长最小重构间隔及48台比例负载下的性能退化。全部正式仿真均未出现离散安全约束违例。CAR-ETR适用于集中协调或计算资源受限的中等规模仓储机器人系统，实物有效性仍需进一步验证。
针对通信丢包、通道阻塞与机器人故障耦合条件下仓储机器人群任务状态不可达、局部拥堵扩散和服务恢复迟滞问题，提出通信可用性约束事件触发重构方法(communication-availability-constrained event-triggered reconfiguration, CAR-ETR)。其核心是以实际送达分组构造动态通信可用集，并由该集合同时约束故障确认、可分配机器人和任务匹配可行域；事件触发匹配、衰减占用拥堵场与不动点冲突消解分别支撑在线更新、交通疏导和安全执行。在结构化仓库、24台机器人和复合扰动条件下开展20组配对仿真。与SC-PR相比，CAR-ETR的完成任务数提高19.88%，平均流动时间、服务损失和单位任务全部分组尝试数分别降低24.61%、42.83%和37.54%；与RHCR-LNS2基线相比，完成任务数差异不显著，网关相关分组尝试数和决策时间分别降低48.85%和74.75%，但全部分组尝试数增加24.47%。0–12台同时临时故障试验表明，在恢复率不低于0.80且完成量不低于无故障条件90%的判据下，已验证容错下界为12台。参数敏感性和规模实验揭示了长最小重构间隔及48台比例负载下的性能退化。全部正式仿真均未出现离散安全约束违例。CAR-ETR适用于集中协调或计算资源受限的中等规模仓储机器人系统，实物有效性仍需进一步验证。
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doi: 10.11999/JEIT261062
摘要:
人物交互(Human-Object Interaction, HOI)识别旨在识别图像中人与物体之间的交互关系，现有方法通常需要将压缩图像解码为像素后再进行识别，而显式像素重建可能增加隐私敏感场景中的内容暴露风险。为此，该文提出码流域人物交互识别(Bitstream HOI Recognition, BHOIR)，旨在直接从压缩图像的原始字节序列中识别交互关系，模型推理过程中无需解码和重建像素。针对该任务，该文提出ByteHOI基础模型框架，直接对图像码流进行建模理解。为缓解交互类别组合空间庞大及长尾分布带来的学习困难，ByteHOI引入动作-物体组合解耦分类，将交互预测分解为动作与物体两个语义子空间，并通过组合得到最终的交互类别得分；进一步设计字节-文本语义对齐分类器，利用可学习投影将码流特征映射至预训练视觉-语言模型的文本语义空间，并基于固定语义原型进行余弦相似度分类。实验结果表明，ByteHOI在HICO和V-COCO数据集上的默认mAP分别达到27.34%和21.38%，并在精确率、召回率和F1值等指标上显著优于对比方法。此外，ByteHOI在受损码流下仍展现出较强的识别鲁棒性，进一步验证了码流域人物交互识别的有效性，为隐私敏感场景下的应用提供了新的思路。
人物交互(Human-Object Interaction, HOI)识别旨在识别图像中人与物体之间的交互关系，现有方法通常需要将压缩图像解码为像素后再进行识别，而显式像素重建可能增加隐私敏感场景中的内容暴露风险。为此，该文提出码流域人物交互识别(Bitstream HOI Recognition, BHOIR)，旨在直接从压缩图像的原始字节序列中识别交互关系，模型推理过程中无需解码和重建像素。针对该任务，该文提出ByteHOI基础模型框架，直接对图像码流进行建模理解。为缓解交互类别组合空间庞大及长尾分布带来的学习困难，ByteHOI引入动作-物体组合解耦分类，将交互预测分解为动作与物体两个语义子空间，并通过组合得到最终的交互类别得分；进一步设计字节-文本语义对齐分类器，利用可学习投影将码流特征映射至预训练视觉-语言模型的文本语义空间，并基于固定语义原型进行余弦相似度分类。实验结果表明，ByteHOI在HICO和V-COCO数据集上的默认mAP分别达到27.34%和21.38%，并在精确率、召回率和F1值等指标上显著优于对比方法。此外，ByteHOI在受损码流下仍展现出较强的识别鲁棒性，进一步验证了码流域人物交互识别的有效性，为隐私敏感场景下的应用提供了新的思路。
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doi: 10.11999/JEIT260210
摘要:
该文研究多无人机辅助的短包隐蔽通信，其中多架无人机为多个随机移动隐蔽用户提供通信服务，同时利用协作干扰机制对抗空中移动恶意检测无人机。提出一种基于多智能体近端策略优化(MAPPO)的短包隐蔽通信算法，通过联合优化多无人机轨迹、协作干扰用户选择以及隐蔽用户发射功率，最大化检测错误概率约束下的短包隐蔽通信速率。具体而言，利用MAPPO训练多智能体在动态环境下的多无人机协同轨迹控制策略，智能体根据轨迹控制策略输出多无人机速度，从而确定无人机轨迹及用户关联关系；随后，利用协作干扰选择方法和凸优化方法分别完成协作干扰用户选择与发射功率优化。仿真结果表明，所提算法具有良好的收敛性和有效性。
该文研究多无人机辅助的短包隐蔽通信，其中多架无人机为多个随机移动隐蔽用户提供通信服务，同时利用协作干扰机制对抗空中移动恶意检测无人机。提出一种基于多智能体近端策略优化(MAPPO)的短包隐蔽通信算法，通过联合优化多无人机轨迹、协作干扰用户选择以及隐蔽用户发射功率，最大化检测错误概率约束下的短包隐蔽通信速率。具体而言，利用MAPPO训练多智能体在动态环境下的多无人机协同轨迹控制策略，智能体根据轨迹控制策略输出多无人机速度，从而确定无人机轨迹及用户关联关系；随后，利用协作干扰选择方法和凸优化方法分别完成协作干扰用户选择与发射功率优化。仿真结果表明，所提算法具有良好的收敛性和有效性。
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doi: 10.11999/JEIT260273
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针对移动传感器网络目标跟踪面临运动非线性、无线链路拓扑时变且易受恶意攻击等问题，该文设计了一种分布式弹性不变扩展卡尔曼融合滤波状态估计算法。首先，为应对扩展卡尔曼滤波直接泰勒展开破坏旋转矩阵正交性，该文在该滤波框架下引入李群-李代数映射机制定义估计误差，并在李代数空间中进行线性化处理。其次，设计一种相异性降维k-means攻击检测机制，将高维状态估计偏差映射为标量相异性度量计算，降低计算复杂度同时保留攻击引起的偏差信息，无需预知攻击模型便可识别并隔离受攻击节点及其局部后验估计。最后，构建时变拓扑协方差交集共识融合策略，融合经k-means识别的可信邻居节点后验估计与不可信邻居节点先验估计，仅依赖当前网络拓扑和节点连接关系，无需全局信息。仿真结果表明，该方法在时变拓扑结构及多种恶意攻击场景下均表现出良好的鲁棒性和较高的估计精度。
针对移动传感器网络目标跟踪面临运动非线性、无线链路拓扑时变且易受恶意攻击等问题，该文设计了一种分布式弹性不变扩展卡尔曼融合滤波状态估计算法。首先，为应对扩展卡尔曼滤波直接泰勒展开破坏旋转矩阵正交性，该文在该滤波框架下引入李群-李代数映射机制定义估计误差，并在李代数空间中进行线性化处理。其次，设计一种相异性降维k-means攻击检测机制，将高维状态估计偏差映射为标量相异性度量计算，降低计算复杂度同时保留攻击引起的偏差信息，无需预知攻击模型便可识别并隔离受攻击节点及其局部后验估计。最后，构建时变拓扑协方差交集共识融合策略，融合经k-means识别的可信邻居节点后验估计与不可信邻居节点先验估计，仅依赖当前网络拓扑和节点连接关系，无需全局信息。仿真结果表明，该方法在时变拓扑结构及多种恶意攻击场景下均表现出良好的鲁棒性和较高的估计精度。
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doi: 10.11999/JEIT260339
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无人机辅助的接入回传一体化(IAB)网络凭借其全空间灵活部署和集成接入回传特性，有望克服复杂建筑应急场景网络覆盖范围受限与回传链路容量受限等瓶颈问题。然而，应急场景频谱资源稀缺性和数据流高并发性造成网络干扰严重，且复杂信道环境与无人机节点移动性导致干扰关系呈现时变非平稳特性，造成资源分配决策与网络拓扑失配。为此，该文提出了一种基于非平稳多臂老虎机的时频资源联合优化方法，首先建立分段复合信道模型以表征复杂建筑应急场景电磁传播特性，然后利用图论将时变非平稳干扰关系建模为非平稳定向冲突图，进而将时频资源联合优化问题转化为非平稳定向二重图着色问题，最后采用非平稳多玩家多臂老虎机模型来求解，并在此基础上引入指数遗忘策略以适应时变非平稳干扰关系。仿真结果表明，所提算法在保证决策时效性的同时显著降低了接入回传一体化网络的平均冲突率，能够适应复杂建筑应急场景中的时变非平稳环境。
无人机辅助的接入回传一体化(IAB)网络凭借其全空间灵活部署和集成接入回传特性，有望克服复杂建筑应急场景网络覆盖范围受限与回传链路容量受限等瓶颈问题。然而，应急场景频谱资源稀缺性和数据流高并发性造成网络干扰严重，且复杂信道环境与无人机节点移动性导致干扰关系呈现时变非平稳特性，造成资源分配决策与网络拓扑失配。为此，该文提出了一种基于非平稳多臂老虎机的时频资源联合优化方法，首先建立分段复合信道模型以表征复杂建筑应急场景电磁传播特性，然后利用图论将时变非平稳干扰关系建模为非平稳定向冲突图，进而将时频资源联合优化问题转化为非平稳定向二重图着色问题，最后采用非平稳多玩家多臂老虎机模型来求解，并在此基础上引入指数遗忘策略以适应时变非平稳干扰关系。仿真结果表明，所提算法在保证决策时效性的同时显著降低了接入回传一体化网络的平均冲突率，能够适应复杂建筑应急场景中的时变非平稳环境。
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doi: 10.11999/JEIT260344
摘要:
联邦学习(FL)通过分布式协同训练保护数据隐私，但数据统计异构性、本地数据集动态更新及客户端参与异步性，导致现有方法在非独立同分布(Non-IID)场景下难以兼顾全局泛化与本地个性化需求。为此，该文提出了一种基于Fisher信息矩阵的自适应聚合与客户端协同优化的个性化联邦学习(FedFACO)方法，该方法通过自适应聚合(AA)机制与协同优化(CO)机制，增强了模型对异构数据的适应能力。首先，AA机制动态调整全局模型与本地模型的融合权重，有效缓解分布不匹配的问题并增强个性化能力；其次，CO机制执行双阶段协同优化，客户端采用参数对齐策略通过特征对齐与全局正则化约束实现全局知识与历史特征的平衡融合；服务器端采用基于Fisher信息矩阵(FIM)与数据量加权的复合客户端同步策略，有效抑制了训练不足客户端的负面影响，提升了算法在极端异步环境和动态客户端场景下的适应性。实验结果表明，FedFACO在处理数据异构性时不仅可以显著提高模型在各客户端上的泛化性能，同时也保证了通信效率和模型鲁棒性。在多个非独立同分布数据集(MNIST、CIFAR-10/100、Tiny-ImageNet)上的实验表明，FedFACO相较于现有主流方法在准确率上提升了约3.1%，并在更具挑战性的Tiny-ImageNet数据集上，相较于最优基线，达到收敛所需的总训练时间降低了约4.8%。
联邦学习(FL)通过分布式协同训练保护数据隐私，但数据统计异构性、本地数据集动态更新及客户端参与异步性，导致现有方法在非独立同分布(Non-IID)场景下难以兼顾全局泛化与本地个性化需求。为此，该文提出了一种基于Fisher信息矩阵的自适应聚合与客户端协同优化的个性化联邦学习(FedFACO)方法，该方法通过自适应聚合(AA)机制与协同优化(CO)机制，增强了模型对异构数据的适应能力。首先，AA机制动态调整全局模型与本地模型的融合权重，有效缓解分布不匹配的问题并增强个性化能力；其次，CO机制执行双阶段协同优化，客户端采用参数对齐策略通过特征对齐与全局正则化约束实现全局知识与历史特征的平衡融合；服务器端采用基于Fisher信息矩阵(FIM)与数据量加权的复合客户端同步策略，有效抑制了训练不足客户端的负面影响，提升了算法在极端异步环境和动态客户端场景下的适应性。实验结果表明，FedFACO在处理数据异构性时不仅可以显著提高模型在各客户端上的泛化性能，同时也保证了通信效率和模型鲁棒性。在多个非独立同分布数据集(MNIST、CIFAR-10/100、Tiny-ImageNet)上的实验表明，FedFACO相较于现有主流方法在准确率上提升了约3.1%，并在更具挑战性的Tiny-ImageNet数据集上，相较于最优基线，达到收敛所需的总训练时间降低了约4.8%。
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doi: 10.11999/JEIT261119
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本文针对星载双波束顺轨干涉合成孔径雷达(dual-beam along-track interferometric synthetic aperture radar, DBATI-SAR)海面流场矢量观测中投影几何增益与干涉测速性能退化的相互制约关系，研究了下视角优化设计问题。基于双波束径向速度投影与线性协方差传播，构建贯通星地几何、海面散射、系统噪声等效后向散射系数、信噪比、干涉相干性、ATI相位噪声及二维流速反演的随机误差模型，并以误差协方差矩阵最大特征值的平方根表征二维随机测流误差。在正交投影和前、后视通道近似对称条件下，推导二维随机测流误差关于下视角的紧凑表达式，揭示内部最优下视角的形成机理。结果表明，增大下视角能够增强雷达视线方向的水平投影并减弱几何误差放大，但斜距和局部入射角随之增大，导致海面后向散射减弱以及信噪比和相干性退化。本文仿真了不同噪声等效后向散射系数(noise equivalent sigma zero, NESZ)、风速、轨道高度和基线长度等关键参数下的最优下视角，综合考虑各类代表性参数变化范围，得到多工况推荐下视角范围为25.75°～31.00°，可为星载DBATI-SAR观测几何与系统灵敏度的协同设计提供参考。
本文针对星载双波束顺轨干涉合成孔径雷达(dual-beam along-track interferometric synthetic aperture radar, DBATI-SAR)海面流场矢量观测中投影几何增益与干涉测速性能退化的相互制约关系，研究了下视角优化设计问题。基于双波束径向速度投影与线性协方差传播，构建贯通星地几何、海面散射、系统噪声等效后向散射系数、信噪比、干涉相干性、ATI相位噪声及二维流速反演的随机误差模型，并以误差协方差矩阵最大特征值的平方根表征二维随机测流误差。在正交投影和前、后视通道近似对称条件下，推导二维随机测流误差关于下视角的紧凑表达式，揭示内部最优下视角的形成机理。结果表明，增大下视角能够增强雷达视线方向的水平投影并减弱几何误差放大，但斜距和局部入射角随之增大，导致海面后向散射减弱以及信噪比和相干性退化。本文仿真了不同噪声等效后向散射系数(noise equivalent sigma zero, NESZ)、风速、轨道高度和基线长度等关键参数下的最优下视角，综合考虑各类代表性参数变化范围，得到多工况推荐下视角范围为25.75°～31.00°，可为星载DBATI-SAR观测几何与系统灵敏度的协同设计提供参考。
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doi: 10.11999/JEIT260956
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随着低空具身智能的快速发展，低空空域安全问题日益凸显，多无人机协同围捕非法无人机成为一种重要的反制手段。针对局部环境感知受限条件下多架追捕无人机对高速逃逸者的协同围捕问题，提出一种协同围捕策略及渐进式对抗模仿学习训练框架。首先，构建带阻尼双积分器的无人机动力学模型，并据此建立马尔可夫决策模型。其次，为提升围捕性能，设计融合接近引导、包围构型、距离一致性、角度约束与安全约束的多尺度奖励函数，并采用多智能体软演员评论家算法开展协同围捕训练。针对复杂动力学模型导致的训练收敛困难问题，提出渐进式对抗模仿学习训练框架：一方面设计模仿奖励衰减机制，使专家引导作用随着训练进程指数衰减并自动退出；另一方面，针对逃逸无人机速度优势导致的策略训练难以收敛问题，通过动态调整逃逸无人机速度实现训练难度的逐步提升，使追捕策略由易到难逐步适应高机动目标。仿真结果表明，本文所提方法收敛速度提升约25%；在训练1万轮的情况下，追逃双方速度比1:1和1:1.3时，围捕成功率高达100%，速度比1:1.6时，围捕成功率可保持在85%以上。
随着低空具身智能的快速发展，低空空域安全问题日益凸显，多无人机协同围捕非法无人机成为一种重要的反制手段。针对局部环境感知受限条件下多架追捕无人机对高速逃逸者的协同围捕问题，提出一种协同围捕策略及渐进式对抗模仿学习训练框架。首先，构建带阻尼双积分器的无人机动力学模型，并据此建立马尔可夫决策模型。其次，为提升围捕性能，设计融合接近引导、包围构型、距离一致性、角度约束与安全约束的多尺度奖励函数，并采用多智能体软演员评论家算法开展协同围捕训练。针对复杂动力学模型导致的训练收敛困难问题，提出渐进式对抗模仿学习训练框架：一方面设计模仿奖励衰减机制，使专家引导作用随着训练进程指数衰减并自动退出；另一方面，针对逃逸无人机速度优势导致的策略训练难以收敛问题，通过动态调整逃逸无人机速度实现训练难度的逐步提升，使追捕策略由易到难逐步适应高机动目标。仿真结果表明，本文所提方法收敛速度提升约25%；在训练1万轮的情况下，追逃双方速度比1:1和1:1.3时，围捕成功率高达100%，速度比1:1.6时，围捕成功率可保持在85%以上。
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doi: 10.11999/JEIT260875
摘要:
低空智能系统在空中巡检、智慧物流、应急搜救等场景中需要持续获取并回传图像感知信息，其传输质量影响着下游场景识别与任务决策。与以比特级精确恢复为目标的传统通信方式不同，任务导向语义通信更关注对下游任务真正有效的语义信息传递。然而，低空无线链路动态变化明显，低空图像又易受到语义噪声干扰，导致现有方法存在语义特征易失真、传输鲁棒性不足等问题。为此，本文提出一种面向低空图像感知的语义可靠传输框架。该框架由鲁棒特征提取模块、联合信源信道编解码模块和语义知识库模块组成。其中，鲁棒特征提取模块结合局部多尺度建模与全局状态空间对偶(SSD)建模，提取对语义噪声不敏感的任务相关特征；联合信源信道编码模块可以压缩鲁棒语义特征提升传输效率；语义知识库模块通过增大基元向量间距离以增强语义特征的判别性与抗干扰能力。在UCMerced-LandUse和NWPU-RESISC45数据集上的实验结果表明，在加性高斯白噪声(AWGN)与瑞利衰落信道以及不同语义噪声强度条件下，本文方法均优于现有方法，能够有效提升低空场景图像感知任务的传输精度与鲁棒性。
低空智能系统在空中巡检、智慧物流、应急搜救等场景中需要持续获取并回传图像感知信息，其传输质量影响着下游场景识别与任务决策。与以比特级精确恢复为目标的传统通信方式不同，任务导向语义通信更关注对下游任务真正有效的语义信息传递。然而，低空无线链路动态变化明显，低空图像又易受到语义噪声干扰，导致现有方法存在语义特征易失真、传输鲁棒性不足等问题。为此，本文提出一种面向低空图像感知的语义可靠传输框架。该框架由鲁棒特征提取模块、联合信源信道编解码模块和语义知识库模块组成。其中，鲁棒特征提取模块结合局部多尺度建模与全局状态空间对偶(SSD)建模，提取对语义噪声不敏感的任务相关特征；联合信源信道编码模块可以压缩鲁棒语义特征提升传输效率；语义知识库模块通过增大基元向量间距离以增强语义特征的判别性与抗干扰能力。在UCMerced-LandUse和NWPU-RESISC45数据集上的实验结果表明，在加性高斯白噪声(AWGN)与瑞利衰落信道以及不同语义噪声强度条件下，本文方法均优于现有方法，能够有效提升低空场景图像感知任务的传输精度与鲁棒性。
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doi: 10.11999/JEIT261031
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随着低空经济的快速发展，无人机违规飞行带来严重安全隐患。针对现有反无人机检测方法存在小目标特征易丢失、边缘算力受限，难以平衡检测精度与模型轻量化的问题，该文提出一种基于YOLOv26n改进的轻量化多模块协同优化检测方法(DCP-YOLO)。首先设计DPC3k2轻量化特征提取结构，增强小目标多方向特征提取能力并缩减参数。然后，提出反向上采样模块CUS，恢复目标高频纹理细节。最后，构建C2PSCAA注意力增强模块，提升模型多尺度特征学习能力。在多个公开数据集的实验结果表明，该方法参数量仅2.29M，推理速度达210.71 FPS，检测精度较基线模型显著提升。消融与泛化实验验证了各模块的有效性与模型的泛化能力，可有效兼顾检测精度与轻量化性能，适配资源受限场景下的低空无人机实时检测任务。
随着低空经济的快速发展，无人机违规飞行带来严重安全隐患。针对现有反无人机检测方法存在小目标特征易丢失、边缘算力受限，难以平衡检测精度与模型轻量化的问题，该文提出一种基于YOLOv26n改进的轻量化多模块协同优化检测方法(DCP-YOLO)。首先设计DPC3k2轻量化特征提取结构，增强小目标多方向特征提取能力并缩减参数。然后，提出反向上采样模块CUS，恢复目标高频纹理细节。最后，构建C2PSCAA注意力增强模块，提升模型多尺度特征学习能力。在多个公开数据集的实验结果表明，该方法参数量仅2.29M，推理速度达210.71 FPS，检测精度较基线模型显著提升。消融与泛化实验验证了各模块的有效性与模型的泛化能力，可有效兼顾检测精度与轻量化性能，适配资源受限场景下的低空无人机实时检测任务。
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doi: 10.11999/JEIT260998
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针对正交频分复用(OFDM)通感一体化(ISAC)波形因高峰均功率比(PAPR)导致功率放大器效率受限的问题，提出一种基于广义布尔函数(GBF)的恒模OFDM波形设计方法。该方法利用GBF-Golay闭式构造互补序列对，经相位校正与正交叠加生成0 dB PAPR的严格恒模波形；同时，在波形构造中嵌入通信数据，使得接收端可基于GBF结构实现低复杂度解码。仿真结果表明，相较于迭代式CM-OFDM方法，所提方法频谱更平坦、逐元消除后有效信噪比更高，并具有较好的通信可靠性。
针对正交频分复用(OFDM)通感一体化(ISAC)波形因高峰均功率比(PAPR)导致功率放大器效率受限的问题，提出一种基于广义布尔函数(GBF)的恒模OFDM波形设计方法。该方法利用GBF-Golay闭式构造互补序列对，经相位校正与正交叠加生成0 dB PAPR的严格恒模波形；同时，在波形构造中嵌入通信数据，使得接收端可基于GBF结构实现低复杂度解码。仿真结果表明，相较于迭代式CM-OFDM方法，所提方法频谱更平坦、逐元消除后有效信噪比更高，并具有较好的通信可靠性。
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doi: 10.11999/JEIT251093
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在磁共振成像(MRI)中通过对\begin{document}$ k $\end{document} 0.0037 , 0.0029 。
在磁共振成像(MRI)中通过对
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2026, 48(9): 3691-3704.
doi: 10.11999/JEIT260184
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面向第6代移动通信网络(6G)在超大规模连接、高可靠低时延等典型场景下的安全高效传输需求，语义隐蔽通信能够通过联合语义感知、语义压缩与隐蔽传输控制，在降低传输开销的同时实现信息的安全隐蔽传输，并提升低信噪比条件下的鲁棒性与资源利用率。此外，随着人工智能(AI)技术的快速发展，其具备的语义感知理解、智能决策优化与动态适应能力能够支撑语义重要性判别、自适应隐蔽策略优化以及语义驱动的智能隐蔽传输决策，为复杂动态场景下的智能语义隐蔽通信提供重要支撑。该文针对智能语义隐蔽通信展开综述。首先，介绍了语义通信、隐蔽通信以及语义隐蔽通信的基础概念。之后，探讨了人工智能赋能的智能语义隐蔽通信及其架构，并讨论了智能语义隐蔽通信的典型应用场景。然后，讨论了信道估计、频谱预测、波形设计等关键技术在智能语义隐蔽通信中的作用。最后，讨论了智能语义隐蔽通信面临的挑战和未来研究方向。
面向第6代移动通信网络(6G)在超大规模连接、高可靠低时延等典型场景下的安全高效传输需求，语义隐蔽通信能够通过联合语义感知、语义压缩与隐蔽传输控制，在降低传输开销的同时实现信息的安全隐蔽传输，并提升低信噪比条件下的鲁棒性与资源利用率。此外，随着人工智能(AI)技术的快速发展，其具备的语义感知理解、智能决策优化与动态适应能力能够支撑语义重要性判别、自适应隐蔽策略优化以及语义驱动的智能隐蔽传输决策，为复杂动态场景下的智能语义隐蔽通信提供重要支撑。该文针对智能语义隐蔽通信展开综述。首先，介绍了语义通信、隐蔽通信以及语义隐蔽通信的基础概念。之后，探讨了人工智能赋能的智能语义隐蔽通信及其架构，并讨论了智能语义隐蔽通信的典型应用场景。然后，讨论了信道估计、频谱预测、波形设计等关键技术在智能语义隐蔽通信中的作用。最后，讨论了智能语义隐蔽通信面临的挑战和未来研究方向。
2026, 48(9): 3705-3720.
doi: 10.11999/JEIT260177
摘要:
卫星隐蔽通信具有保护信息内容和隐藏通信行为的双重能力，已成为信息对抗和保障战略通信连续性的关键技术。该文全面综述卫星隐蔽通信的理论基础、关键技术现状及未来发展挑战。首先，基于Alice-Bob-Willie模型，深入分析卫星信道特性对隐蔽容量的影响机制，阐明多普勒频移等因素对隐蔽通信速率的制约关系，并探讨修正型平方根定律下的理论边界。其次，围绕天基、空基和地基3层协同架构，系统梳理信号伪装编码、波束成形、频谱分集、量子加密与人工智能辅助等核心技术，并总结抗监听与抗干扰的多层级防护机制。最后，结合当前典型安全威胁，探讨卫星隐蔽通信面临的主要挑战，展望低轨动态组网、非理想信道鲁棒传输、人工智能与量子技术深度融合等未来发展方向，为构建高安全性、强隐蔽性的空间通信网络提供理论依据和技术支撑。
卫星隐蔽通信具有保护信息内容和隐藏通信行为的双重能力，已成为信息对抗和保障战略通信连续性的关键技术。该文全面综述卫星隐蔽通信的理论基础、关键技术现状及未来发展挑战。首先，基于Alice-Bob-Willie模型，深入分析卫星信道特性对隐蔽容量的影响机制，阐明多普勒频移等因素对隐蔽通信速率的制约关系，并探讨修正型平方根定律下的理论边界。其次，围绕天基、空基和地基3层协同架构，系统梳理信号伪装编码、波束成形、频谱分集、量子加密与人工智能辅助等核心技术，并总结抗监听与抗干扰的多层级防护机制。最后，结合当前典型安全威胁，探讨卫星隐蔽通信面临的主要挑战，展望低轨动态组网、非理想信道鲁棒传输、人工智能与量子技术深度融合等未来发展方向，为构建高安全性、强隐蔽性的空间通信网络提供理论依据和技术支撑。
2026, 48(9): 3721-3729.
doi: 10.11999/JEIT260282
摘要:
随着通信网络安全需求的日益增长，隐蔽通信和量子通信领域技术研发不断演进。然而，当前隐蔽通信仍存在内生安全漏洞与信息泄露风险，且量子通信易受窃听干扰导致传输可靠性受限。因此，兼顾通信行为隐蔽与无条件安全的量子隐蔽通信成为近期研究热点。基于此，该文聚焦于量子隐蔽通信融合方案及应用场景展开综述。首先，介绍了隐蔽通信的原理与典型赋能技术。其次，介绍了量子通信协议与重要技术。进而，针对不同应用场景归纳出3类量子隐蔽通信融合方案：赋能融合方案、隐匿融合方案、共生融合方案。最后，该文提出了量子隐蔽通信的现有挑战与发展方向。该文对量子隐蔽通信的进一步发展，具有一定的推动作用与参考价值。
随着通信网络安全需求的日益增长，隐蔽通信和量子通信领域技术研发不断演进。然而，当前隐蔽通信仍存在内生安全漏洞与信息泄露风险，且量子通信易受窃听干扰导致传输可靠性受限。因此，兼顾通信行为隐蔽与无条件安全的量子隐蔽通信成为近期研究热点。基于此，该文聚焦于量子隐蔽通信融合方案及应用场景展开综述。首先，介绍了隐蔽通信的原理与典型赋能技术。其次，介绍了量子通信协议与重要技术。进而，针对不同应用场景归纳出3类量子隐蔽通信融合方案：赋能融合方案、隐匿融合方案、共生融合方案。最后，该文提出了量子隐蔽通信的现有挑战与发展方向。该文对量子隐蔽通信的进一步发展，具有一定的推动作用与参考价值。
2026, 48(9): 3730-3745.
doi: 10.11999/JEIT260348
摘要:
面向全球覆盖、高速移动、低延迟、高可靠的民用航空通信需求，近些年来正在蓬勃发展的非地面网络(NTN)显得愈加重要。在此背景下，该文回顾了面向民用航空的NTN技术发展历程，并追踪了国内外对民航NTN网络技术研究的最新动态。为了实现NTN网络更好服务我国民用航空这一美好愿景，分别介绍了NTN网络中的组网架构，接入和移动性管理以及新型资源管控等关键技术。首先建立了以低轨卫星与高空平台为枢纽的按需隔离的NTN组网框架，随后提出了以星历图为表征的接入和移动性管理技术，最后针对新型智能衍生的算存资源提出了面向民用航空的NTN网络资源管控方案。最后，该文也对面向民用航空的NTN网络关键技术的未来发展提出了展望。
面向全球覆盖、高速移动、低延迟、高可靠的民用航空通信需求，近些年来正在蓬勃发展的非地面网络(NTN)显得愈加重要。在此背景下，该文回顾了面向民用航空的NTN技术发展历程，并追踪了国内外对民航NTN网络技术研究的最新动态。为了实现NTN网络更好服务我国民用航空这一美好愿景，分别介绍了NTN网络中的组网架构，接入和移动性管理以及新型资源管控等关键技术。首先建立了以低轨卫星与高空平台为枢纽的按需隔离的NTN组网框架，随后提出了以星历图为表征的接入和移动性管理技术，最后针对新型智能衍生的算存资源提出了面向民用航空的NTN网络资源管控方案。最后，该文也对面向民用航空的NTN网络关键技术的未来发展提出了展望。
2026, 48(9): 3746-3756.
doi: 10.11999/JEIT260287
摘要:
针对物联网通信中通信距离短、覆盖能力差和信息泄露的问题，该文研究基于中继选择和模式选择的隐蔽通信系统。源节点通过中继与目的节点进行隐蔽信息传输，考虑中继分别工作在最优中继-半双工模式/全双工模式，最优中继-随机传输模式，最优传输模式-随机中继和最优中继-最优传输模式，在Nakagami-m衰落信道下推导非法监听者在半双工和全双工最优中继下的检测错误概率表达式，以及该通信系统在各传输方案下的传输中断概率和隐蔽速率的闭式表达式。结果表明检测阈值或干扰功率增大时，非法监听者检测隐蔽信息的能力减弱，检测错误概率增大并趋近于1；联合中继与模式选择方案在可靠性和隐蔽性方面始终表现最佳，在目标传输速率等于\begin{document}$ \text{6.5 bit/(s}\cdot \text{Hz)} $\end{document}
针对物联网通信中通信距离短、覆盖能力差和信息泄露的问题，该文研究基于中继选择和模式选择的隐蔽通信系统。源节点通过中继与目的节点进行隐蔽信息传输，考虑中继分别工作在最优中继-半双工模式/全双工模式，最优中继-随机传输模式，最优传输模式-随机中继和最优中继-最优传输模式，在Nakagami-m衰落信道下推导非法监听者在半双工和全双工最优中继下的检测错误概率表达式，以及该通信系统在各传输方案下的传输中断概率和隐蔽速率的闭式表达式。结果表明检测阈值或干扰功率增大时，非法监听者检测隐蔽信息的能力减弱，检测错误概率增大并趋近于1；联合中继与模式选择方案在可靠性和隐蔽性方面始终表现最佳，在目标传输速率等于
2026, 48(9): 3757-3767.
doi: 10.11999/JEIT260239
摘要:
无人机(UAV)因自身的机动性和按需覆盖能力，可作为空中基站实现空地之间的可见光通信(VLC)。然而，空地之间的通信链路暴露在开放环境中，这使得VLC容易受到数据窃听和恶意检测。针对此问题，从物理层安全和隐蔽通信的角度提出了面向UAV的VLC系统中的安全隐蔽传输策略。该策略在考虑隐蔽通信要求、照明目标要求、UAV发射功率和悬停高度限制的基础上，对UAV发射功率和部署高度进行了联合优化以最大化系统的保密容量。由于所构建的优化问题高度非凸，因此设计了基于粒子群优化的双层优化算法对该问题进行求解。仿真结果表明，所提算法能够较快收敛，并且相较于基准方案能够提高系统的保密性能。
无人机(UAV)因自身的机动性和按需覆盖能力，可作为空中基站实现空地之间的可见光通信(VLC)。然而，空地之间的通信链路暴露在开放环境中，这使得VLC容易受到数据窃听和恶意检测。针对此问题，从物理层安全和隐蔽通信的角度提出了面向UAV的VLC系统中的安全隐蔽传输策略。该策略在考虑隐蔽通信要求、照明目标要求、UAV发射功率和悬停高度限制的基础上，对UAV发射功率和部署高度进行了联合优化以最大化系统的保密容量。由于所构建的优化问题高度非凸，因此设计了基于粒子群优化的双层优化算法对该问题进行求解。仿真结果表明，所提算法能够较快收敛，并且相较于基准方案能够提高系统的保密性能。
2026, 48(9): 3768-3778.
doi: 10.11999/JEIT260217
摘要:
空天地一体化网络(SAGIN)通过低轨卫星(LEO)、无人机(UAV)与地面设备的协同，构建了面向计算密集型移动应用的高效融合架构。然而，由于无人机轨迹控制、任务卸载与资源分配之间存在强耦合关系，加之任务负载的动态性和不确定性，实现时延与能耗兼顾的高效任务卸载仍面临挑战。该文以任务完成时延与无人机飞行能耗的加权和最小化为优化目标，将优化问题建模为去中心化部分可观测马尔可夫决策过程(DEC-POMDP)，并提出一种任务预测增强的多智能体近端策略优化算法(PA-MAPPO)。该方法在多智能体强化学习框架中引入轻量化任务负载预测模块，以增强各智能体的前瞻性与协同决策能力，从而在动态SAGIN环境下实现无人机轨迹规划、任务卸载与计算资源分配的联合优化。仿真结果表明，所提算法能够有效降低系统综合成本，并在平均任务时延与无人机飞行能耗之间取得良好平衡。
空天地一体化网络(SAGIN)通过低轨卫星(LEO)、无人机(UAV)与地面设备的协同，构建了面向计算密集型移动应用的高效融合架构。然而，由于无人机轨迹控制、任务卸载与资源分配之间存在强耦合关系，加之任务负载的动态性和不确定性，实现时延与能耗兼顾的高效任务卸载仍面临挑战。该文以任务完成时延与无人机飞行能耗的加权和最小化为优化目标，将优化问题建模为去中心化部分可观测马尔可夫决策过程(DEC-POMDP)，并提出一种任务预测增强的多智能体近端策略优化算法(PA-MAPPO)。该方法在多智能体强化学习框架中引入轻量化任务负载预测模块，以增强各智能体的前瞻性与协同决策能力，从而在动态SAGIN环境下实现无人机轨迹规划、任务卸载与计算资源分配的联合优化。仿真结果表明，所提算法能够有效降低系统综合成本，并在平均任务时延与无人机飞行能耗之间取得良好平衡。
2026, 48(9): 3779-3789.
doi: 10.11999/JEIT260275
摘要:
针对低空无人机通感一体化(UAV-ISAC)系统中的数据到达量随机、机体抖动以及窃听威胁等问题，该文提出了一种基于队列稳定性约束的鲁棒安全波束成形算法。首先，构建以最小化系统长时隙平均发射功率为目标函数，以队列稳定性、安全通信速率下限、感知性能下限和发射功率上限为约束的长时隙队列稳定性优化问题。其次，由于长时隙优化问题难以直接求解，采用Lyapunov优化框架将长时隙随机性优化问题转化为前后时隙关联的短时隙优化问题；在短时隙优化中利用二阶泰勒展开对UAV机体抖动导致的通信链路角度误差进行近似处理，并提出一种基于惩罚连续凸逼近的鲁棒安全优化算法。仿真结果表明，所提算法与多种基准方案相比，可有效保障UAV-ISAC系统在抖动场景下的数据传输稳定性与安全性。
针对低空无人机通感一体化(UAV-ISAC)系统中的数据到达量随机、机体抖动以及窃听威胁等问题，该文提出了一种基于队列稳定性约束的鲁棒安全波束成形算法。首先，构建以最小化系统长时隙平均发射功率为目标函数，以队列稳定性、安全通信速率下限、感知性能下限和发射功率上限为约束的长时隙队列稳定性优化问题。其次，由于长时隙优化问题难以直接求解，采用Lyapunov优化框架将长时隙随机性优化问题转化为前后时隙关联的短时隙优化问题；在短时隙优化中利用二阶泰勒展开对UAV机体抖动导致的通信链路角度误差进行近似处理，并提出一种基于惩罚连续凸逼近的鲁棒安全优化算法。仿真结果表明，所提算法与多种基准方案相比，可有效保障UAV-ISAC系统在抖动场景下的数据传输稳定性与安全性。
2026, 48(9): 3790-3799.
doi: 10.11999/JEIT260119
摘要:
智能反射面(RIS)作为第6代移动通信中的关键技术之一，主要通过智能重构无线信道来改善通信的服务质量。然而，传统固定式RIS在面对非正对信号时存在角度失配损耗和高电路能耗问题，难以满足绿色通信的低功耗要求。该文研究一种基于可旋转混合式智能反射面(H-RIS)辅助的通信系统，旨在通过联合优化基站发射功率、子阵列开关状态、物理旋转角度及电子相移以解决机械旋转与开关控制下的下行通信资源分配问题，实现频谱效率与系统功耗的有效折中。针对该非凸的混合整数非线性规划(MINLP)优化问题，该文采用基于块坐标下降(BCD)的交替优化框架进行求解：首先，提出一种基于信道贡献度的排序策略以降低二元开关变量的搜索复杂度；其次，利用Dinkelbach算法将原分式目标函数转化为参数化减式形式进行功率优化；最后，通过黄金分割搜索法迭代求解旋转角度与电子相移。仿真结果表明，所提方案能根据用户位置灵活调整H-RIS的面板朝向与激活规模，在保证通信质量的同时，能够显著降低系统冗余功耗。
智能反射面(RIS)作为第6代移动通信中的关键技术之一，主要通过智能重构无线信道来改善通信的服务质量。然而，传统固定式RIS在面对非正对信号时存在角度失配损耗和高电路能耗问题，难以满足绿色通信的低功耗要求。该文研究一种基于可旋转混合式智能反射面(H-RIS)辅助的通信系统，旨在通过联合优化基站发射功率、子阵列开关状态、物理旋转角度及电子相移以解决机械旋转与开关控制下的下行通信资源分配问题，实现频谱效率与系统功耗的有效折中。针对该非凸的混合整数非线性规划(MINLP)优化问题，该文采用基于块坐标下降(BCD)的交替优化框架进行求解：首先，提出一种基于信道贡献度的排序策略以降低二元开关变量的搜索复杂度；其次，利用Dinkelbach算法将原分式目标函数转化为参数化减式形式进行功率优化；最后，通过黄金分割搜索法迭代求解旋转角度与电子相移。仿真结果表明，所提方案能根据用户位置灵活调整H-RIS的面板朝向与激活规模，在保证通信质量的同时，能够显著降低系统冗余功耗。
2026, 48(9): 3800-3810.
doi: 10.11999/JEIT260198
摘要:
针对深度学习侧信道分析(DL-SCA)模型评估中存在的维度单一、公平性不足以及与工程场景脱节的问题，该文提出一种基于系统工程的多维度场景化评估框架。该框架首先构建覆盖攻击效能、资源开销与环境适应性的层次化评估指标体系；其次，设计一种CRITIC-AHP混合多属性决策机制，融合数据驱动的客观赋权与场景导向的主观权重，实现评估与不同应用需求的精准匹配；在此基础上，定义多维度攻击性能指标，融合多维度信息，生成直观、可比的综合评分，为模型优选提供统一量化依据。基于ASCAD数据集的实验表明，所提框架在资源受限、高性能、高噪声及实时等典型场景下均能有效区分模型优势，如在资源受限场景中CNN综合评分最高(0.723)，在高噪声环境下CNN-LSTM表现最优(0.863)，显著提升了模型选型的科学性与可解释性。
针对深度学习侧信道分析(DL-SCA)模型评估中存在的维度单一、公平性不足以及与工程场景脱节的问题，该文提出一种基于系统工程的多维度场景化评估框架。该框架首先构建覆盖攻击效能、资源开销与环境适应性的层次化评估指标体系；其次，设计一种CRITIC-AHP混合多属性决策机制，融合数据驱动的客观赋权与场景导向的主观权重，实现评估与不同应用需求的精准匹配；在此基础上，定义多维度攻击性能指标，融合多维度信息，生成直观、可比的综合评分，为模型优选提供统一量化依据。基于ASCAD数据集的实验表明，所提框架在资源受限、高性能、高噪声及实时等典型场景下均能有效区分模型优势，如在资源受限场景中CNN综合评分最高(0.723)，在高噪声环境下CNN-LSTM表现最优(0.863)，显著提升了模型选型的科学性与可解释性。
2026, 48(9): 3811-3821.
doi: 10.11999/JEIT260216
摘要:
工业物联网(IIoT)往往具有节点数量多、通信可靠性与时延要求严格等特点。大规模节点导致信道状态信息(CSI)反馈开销大，难以实时获取。然而，基于过期CSI的资源分配，往往需要以冗余的发射功率、码长等资源配置来保障通信的可靠性，严重制约了系统能效。针对该问题，该文以最大化能效为目标，提出一种基于连续凸近似(SCA)辅助深度强化学习(DRL)的功率码长联合分配算法。首先，基于SCA算法对功率和码长进行预分配，获得具有物理可解释性的基准解；进而，以基准解为先验信息，设计基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的DRL算法进行增量式优化。仿真表明，所提算法能有效应对信道动态变化，显著提升系统能效。
工业物联网(IIoT)往往具有节点数量多、通信可靠性与时延要求严格等特点。大规模节点导致信道状态信息(CSI)反馈开销大，难以实时获取。然而，基于过期CSI的资源分配，往往需要以冗余的发射功率、码长等资源配置来保障通信的可靠性，严重制约了系统能效。针对该问题，该文以最大化能效为目标，提出一种基于连续凸近似(SCA)辅助深度强化学习(DRL)的功率码长联合分配算法。首先，基于SCA算法对功率和码长进行预分配，获得具有物理可解释性的基准解；进而，以基准解为先验信息，设计基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的DRL算法进行增量式优化。仿真表明，所提算法能有效应对信道动态变化，显著提升系统能效。
2026, 48(9): 3822-3832.
doi: 10.11999/JEIT260274
摘要:
空对地信道的精准预测是实现无人机通信链路自适应传输与高效资源调度的关键。然而，现有方法往往面临环境表征冗余、物理可解释性不足等问题。为此，该文提出一种无人机传播环境视觉信息辅助的毫米波空对地信道预测方法。首先，构建时空严格对齐的通信感知一体化数据集，实现视觉感知数据与信道参数的联合获取；其次，从RGB图像与深度图像中提取建筑物坐标、高度、体积和收发机距离等低维空间特征，以刻画传播环境的关键几何结构，并验证了空间特征与信道之间存在显著关联；最后，设计了Transformer与多层感知机融合网络，学习空间特征与路径损耗、接收功率及均方根时延扩展之间的非线性映射关系。实验结果表明，所提方法在3类信道参数预测任务上均优于对比模型，具有较高的预测精度和鲁棒性。
空对地信道的精准预测是实现无人机通信链路自适应传输与高效资源调度的关键。然而，现有方法往往面临环境表征冗余、物理可解释性不足等问题。为此，该文提出一种无人机传播环境视觉信息辅助的毫米波空对地信道预测方法。首先，构建时空严格对齐的通信感知一体化数据集，实现视觉感知数据与信道参数的联合获取；其次，从RGB图像与深度图像中提取建筑物坐标、高度、体积和收发机距离等低维空间特征，以刻画传播环境的关键几何结构，并验证了空间特征与信道之间存在显著关联；最后，设计了Transformer与多层感知机融合网络，学习空间特征与路径损耗、接收功率及均方根时延扩展之间的非线性映射关系。实验结果表明，所提方法在3类信道参数预测任务上均优于对比模型，具有较高的预测精度和鲁棒性。
2026, 48(9): 3833-3847.
doi: 10.11999/JEIT260289
摘要:
针对传统天然气能量计量方法在复杂工况下存在动态响应延迟、参数辨识困难、物理简化过度及抗干扰能力弱等问题，该文提出一种基于逆向混合建模的天然气能量计量数字孪生系统。系统以“算法-系统-场景”3层级架构为核心，整合热值、流量、能量机理模型与多源实时数据流，引入变分自编码器(VAE)实现无监督工况特征挖掘，结合动态贝叶斯网络与变分期望最大化(VEM)系统校准构建参数自矫正循环，解决传统模型对海量标注数据的依赖。集成超声波流量计、气相色谱仪等工业级设备，保障数据实时传输与闭环控制。覆盖动态压力波动、含氢混合气、多气源切换等核心工况，确保模型与实际应用高度适配。通过全尺寸工业级实验平台25周连续验证，结果表明，平均无故障工作时间(MTBF)≥4 100 h，能量计量误差≤0.25%，热值误差≤0.12%，流量示值误差≤0.2%。同时，系统通过工业以太网加密与权限分级控制满足安全需求，为智能管网优化与标准化集成提供工程支撑。
针对传统天然气能量计量方法在复杂工况下存在动态响应延迟、参数辨识困难、物理简化过度及抗干扰能力弱等问题，该文提出一种基于逆向混合建模的天然气能量计量数字孪生系统。系统以“算法-系统-场景”3层级架构为核心，整合热值、流量、能量机理模型与多源实时数据流，引入变分自编码器(VAE)实现无监督工况特征挖掘，结合动态贝叶斯网络与变分期望最大化(VEM)系统校准构建参数自矫正循环，解决传统模型对海量标注数据的依赖。集成超声波流量计、气相色谱仪等工业级设备，保障数据实时传输与闭环控制。覆盖动态压力波动、含氢混合气、多气源切换等核心工况，确保模型与实际应用高度适配。通过全尺寸工业级实验平台25周连续验证，结果表明，平均无故障工作时间(MTBF)≥4 100 h，能量计量误差≤0.25%，热值误差≤0.12%，流量示值误差≤0.2%。同时，系统通过工业以太网加密与权限分级控制满足安全需求，为智能管网优化与标准化集成提供工程支撑。
2026, 48(9): 3848-3857.
doi: 10.11999/JEIT260359
摘要:
针对具有批量到达特征的物联网(IoT)状态更新系统，该文以决策年龄(AuD)和决策失真(DaD)作为性能指标研究了系统决策的新鲜度和失真度。利用排队论，该文在批量大小服从一般分布的条件下推导得出平均AuD与平均DaD的解析表达式。在此基础上，考虑具有典型随机波动特征的几何分布批量大小，采用交替迭代优化算法对批到达率、平均批量大小和决策阈值进行联合优化，从而实现最小化平均AuD和平均DaD的加权和。仿真结果验证了理论分析的正确性。该研究发现，在一般分布的批量大小条件下，系统决策的新鲜度和失真度之间存在明显的权衡关系；在批量大小服从几何分布的典型场景下，该文所设计的算法能够在平均AuD和平均DaD之间实现帕累托最优权衡。
针对具有批量到达特征的物联网(IoT)状态更新系统，该文以决策年龄(AuD)和决策失真(DaD)作为性能指标研究了系统决策的新鲜度和失真度。利用排队论，该文在批量大小服从一般分布的条件下推导得出平均AuD与平均DaD的解析表达式。在此基础上，考虑具有典型随机波动特征的几何分布批量大小，采用交替迭代优化算法对批到达率、平均批量大小和决策阈值进行联合优化，从而实现最小化平均AuD和平均DaD的加权和。仿真结果验证了理论分析的正确性。该研究发现，在一般分布的批量大小条件下，系统决策的新鲜度和失真度之间存在明显的权衡关系；在批量大小服从几何分布的典型场景下，该文所设计的算法能够在平均AuD和平均DaD之间实现帕累托最优权衡。
2026, 48(9): 3858-3870.
doi: 10.11999/JEIT260263
摘要:
针对手机直连卫星(SD2D)系统对邻国边境国际移动通信(IMT)网络产生的同频下行干扰，该文推导了保护IMT终端和基站所需的功率通量密度(PFD)和等效功率通量密度(EPFD) 限值，并构建了动态仿真框架进行验证。仿真基于典型低轨星座，并按ITU-R推荐的信道传播、地物遮挡及天线辐射模型建立；综合考虑同频波束隔离、波束调度与建链策略等工程约束，采用分段搜索算法确定满足IMT保护要求的最小隔离距离及其对应的PFD/EPFD统计值。基线仿真及其稳定性验证结果表明，在I/N 门限–6 dB、百分位99.5%的保护准则下，典型系统 Starlink-1满足边境IMT终端/基站保护所需最小隔离距离的基线值为195 km/290 km，稳定性验证范围为195～210 km/290～300 km；Starlink-2对应基线值为272 km/420 km，稳定性验证范围为266～290 km/370～420 km。敏感性测试显示：地物遮挡可显著降低终端侧干扰并压缩所需隔离距离，但对基站侧影响有限；保护百分位仅改变从样本中提取“尾部事件”的统计口径；最低工作仰角、极化复用、同频波束数以及建链策略等参数会改变活跃波束的选择与分布，从而导致隔离距离呈现非线性甚至非单调变化。
针对手机直连卫星(SD2D)系统对邻国边境国际移动通信(IMT)网络产生的同频下行干扰，该文推导了保护IMT终端和基站所需的功率通量密度(PFD)和等效功率通量密度(EPFD) 限值，并构建了动态仿真框架进行验证。仿真基于典型低轨星座，并按ITU-R推荐的信道传播、地物遮挡及天线辐射模型建立；综合考虑同频波束隔离、波束调度与建链策略等工程约束，采用分段搜索算法确定满足IMT保护要求的最小隔离距离及其对应的PFD/EPFD统计值。基线仿真及其稳定性验证结果表明，在I/N 门限–6 dB、百分位99.5%的保护准则下，典型系统 Starlink-1满足边境IMT终端/基站保护所需最小隔离距离的基线值为195 km/290 km，稳定性验证范围为195～210 km/290～300 km；Starlink-2对应基线值为272 km/420 km，稳定性验证范围为266～290 km/370～420 km。敏感性测试显示：地物遮挡可显著降低终端侧干扰并压缩所需隔离距离，但对基站侧影响有限；保护百分位仅改变从样本中提取“尾部事件”的统计口径；最低工作仰角、极化复用、同频波束数以及建链策略等参数会改变活跃波束的选择与分布，从而导致隔离距离呈现非线性甚至非单调变化。
2026, 48(9): 3871-3883.
doi: 10.11999/JEIT260151
摘要:
在移动多站协同电子侦察场景中，观测站位置随时间变化使雷达辐射源信号的到达时间差(TDOA)呈现明显的时变特性。传统多站信号分选方法通常基于固定时差模型构建，当观测站运动发生运动时，难以准确表征到达时间差的演化过程，易引发雷达簇误分裂与增批现象，导致分选稳定性下降。针对上述问题，该文提出一种面向移动多站协同雷达信号分选的时差先验增量密度聚类方法。该方法首先对多站到达时间差观测数据进行在线微簇构建，并利用微簇之间的时空关联关系实现初始聚合成宏簇；在此基础上，根据观测站运动信息建立时差随时间变化的线性先验状态模型，采用卡尔曼滤波(KF)对宏簇的时差演化轨迹进行递推预测。预测得到的时差先验被引入增量聚类更新过程，通过构建时空联合得分函数约束新到样本与微簇的关联判定。在增量聚类更新过程中，基于预测得到的时差先验，结合双重马氏距离统计判据，对发生漂移的雷达簇进行合并，从而有效抑制雷达簇增批现象。仿真结果表明，在到达时间(TOA)测量误差为150 ns、干扰率为15%的移动多站场景下，所提方法的分选正确率达到96.5%。
在移动多站协同电子侦察场景中，观测站位置随时间变化使雷达辐射源信号的到达时间差(TDOA)呈现明显的时变特性。传统多站信号分选方法通常基于固定时差模型构建，当观测站运动发生运动时，难以准确表征到达时间差的演化过程，易引发雷达簇误分裂与增批现象，导致分选稳定性下降。针对上述问题，该文提出一种面向移动多站协同雷达信号分选的时差先验增量密度聚类方法。该方法首先对多站到达时间差观测数据进行在线微簇构建，并利用微簇之间的时空关联关系实现初始聚合成宏簇；在此基础上，根据观测站运动信息建立时差随时间变化的线性先验状态模型，采用卡尔曼滤波(KF)对宏簇的时差演化轨迹进行递推预测。预测得到的时差先验被引入增量聚类更新过程，通过构建时空联合得分函数约束新到样本与微簇的关联判定。在增量聚类更新过程中，基于预测得到的时差先验，结合双重马氏距离统计判据，对发生漂移的雷达簇进行合并，从而有效抑制雷达簇增批现象。仿真结果表明，在到达时间(TOA)测量误差为150 ns、干扰率为15%的移动多站场景下，所提方法的分选正确率达到96.5%。
2026, 48(9): 3884-3899.
doi: 10.11999/JEIT260373
摘要:
面对无人机集群和智能巡飞弹等大规模、高速度饱和攻击威胁带来的海量、突发且异质预警任务的严峻挑战，如何依托组网雷达设计可拓展的协同调度架构，释放防空预警体系抗饱和攻击潜力亟待解决。针对现有架构动态协同僵化和异质任务调度能力不足等局限，该文深入分析饱和攻击场景多雷达多目标多任务调度难题，将非凸的协同调度问题解耦为多维资源动态协同和自适应异质任务调度多阶段决策过程，通过针对性引入派单机制和分层强化学习，以可拓展性为目标提出了一种决策层次上融合了集中式动态目标分配和分布式异质任务调度的混合架构，并具体设计了执行-再派单认知闭环、目标派单算法和分层式指挥调度方法。仿真表明所提架构面对大规模高速度饱和攻击时，能实时动态协同组网雷达以调度搜索、确认和跟踪3类异质预警任务，并在适用处理规模、环境自适应能力、长期调度能力、可拓展性和可解释性等方面具有改进。
面对无人机集群和智能巡飞弹等大规模、高速度饱和攻击威胁带来的海量、突发且异质预警任务的严峻挑战，如何依托组网雷达设计可拓展的协同调度架构，释放防空预警体系抗饱和攻击潜力亟待解决。针对现有架构动态协同僵化和异质任务调度能力不足等局限，该文深入分析饱和攻击场景多雷达多目标多任务调度难题，将非凸的协同调度问题解耦为多维资源动态协同和自适应异质任务调度多阶段决策过程，通过针对性引入派单机制和分层强化学习，以可拓展性为目标提出了一种决策层次上融合了集中式动态目标分配和分布式异质任务调度的混合架构，并具体设计了执行-再派单认知闭环、目标派单算法和分层式指挥调度方法。仿真表明所提架构面对大规模高速度饱和攻击时，能实时动态协同组网雷达以调度搜索、确认和跟踪3类异质预警任务，并在适用处理规模、环境自适应能力、长期调度能力、可拓展性和可解释性等方面具有改进。
2026, 48(9): 3900-3911.
doi: 10.11999/JEIT260362
摘要:
高光谱图像与激光雷达在光谱表征和空间结构刻画方面具有天然互补性，其有效融合被认为是提升遥感地物分类性能的重要途径。然而，现有方法多将融合过程建模为固定映射下的一次性静态聚合，隐含地假设同一融合策略能够适用于不同区域，因而难以应对遥感影像中普遍存在的空间异质性和样本复杂性。为此，该文提出一种决策-学习-修正网络，将传统静态融合重构为面向局部上下文的序列决策过程，使模型能够在连续交互中学习上下文依赖的自适应融合策略。针对关键样本易被忽视的问题，构建关键样本导向采样模块，依据样本决策困难度提高复杂区域样本的训练参与度。针对融合动作可能破坏模态特性的问题，设计模态保真约束机制，对不合理动作进行修正，以保证融合特征质量。实验结果表明，所提方法在Houston2013, Trento和MUUFL 3个基准数据集上的总体精度分别提升0.82%, 0.38%和1.76%，验证了该方法在复杂场景下的有效性与优越性。
高光谱图像与激光雷达在光谱表征和空间结构刻画方面具有天然互补性，其有效融合被认为是提升遥感地物分类性能的重要途径。然而，现有方法多将融合过程建模为固定映射下的一次性静态聚合，隐含地假设同一融合策略能够适用于不同区域，因而难以应对遥感影像中普遍存在的空间异质性和样本复杂性。为此，该文提出一种决策-学习-修正网络，将传统静态融合重构为面向局部上下文的序列决策过程，使模型能够在连续交互中学习上下文依赖的自适应融合策略。针对关键样本易被忽视的问题，构建关键样本导向采样模块，依据样本决策困难度提高复杂区域样本的训练参与度。针对融合动作可能破坏模态特性的问题，设计模态保真约束机制，对不合理动作进行修正，以保证融合特征质量。实验结果表明，所提方法在Houston2013, Trento和MUUFL 3个基准数据集上的总体精度分别提升0.82%, 0.38%和1.76%，验证了该方法在复杂场景下的有效性与优越性。
2026, 48(9): 3912-3924.
doi: 10.11999/JEIT260240
摘要:
基于毫米波雷达的手势识别已经成为一种很有前景的人机交互方式并应用于多个领域。然而，大规模训练数据的不足严重阻碍了开发鲁棒和普适的深度学习模型，尤其在用户躺姿场景更为显著。现有的毫米波雷达数据生成方法由于缺乏足够的数据源而效果不佳。为此，该文提出了一种新颖的雷达数据生成系统VT2R，其利用视频或文本数据生成大规模逼真的雷达数据，解决了视频和文本到雷达数据的映射关系难构建的关键问题。VT2R由4个组件组成：视频特征编码网络、文本特征编码网络和雷达特征编码网络分别建模3种模态输入的特征表示，随后数据拟合与解码网络基于变分自编码器机制对潜在分布进行对齐与解码，从而生成逼真的大规模雷达数据。最后，在生成与自采数据集上进行了广泛的实验验证，结果表明VT2R在识别躺姿场景下的手势方面显著优于现有最先进方法。
基于毫米波雷达的手势识别已经成为一种很有前景的人机交互方式并应用于多个领域。然而，大规模训练数据的不足严重阻碍了开发鲁棒和普适的深度学习模型，尤其在用户躺姿场景更为显著。现有的毫米波雷达数据生成方法由于缺乏足够的数据源而效果不佳。为此，该文提出了一种新颖的雷达数据生成系统VT2R，其利用视频或文本数据生成大规模逼真的雷达数据，解决了视频和文本到雷达数据的映射关系难构建的关键问题。VT2R由4个组件组成：视频特征编码网络、文本特征编码网络和雷达特征编码网络分别建模3种模态输入的特征表示，随后数据拟合与解码网络基于变分自编码器机制对潜在分布进行对齐与解码，从而生成逼真的大规模雷达数据。最后，在生成与自采数据集上进行了广泛的实验验证，结果表明VT2R在识别躺姿场景下的手势方面显著优于现有最先进方法。
2026, 48(9): 3925-3934.
doi: 10.11999/JEIT260024
摘要:
针对非正交椭圆球面波函数(PSWFs)信号间相互干扰严重，传统检测方法难以有效分离干扰导致性能下降的难题，该文提出一种基于时序-空间特征自适应融合(ATSFF)的非正交PSWFs信号检测方法。该方法构建时序-空间双路径并行特征提取架构，分别提取信号的一维时序相关特征与二维空间结构特征，设计基于预测置信度的自适应概率加权融合机制实现特征互补增强。仿真结果表明，在误比特率为 4×10–5时，所提方法系统误码性能比交叉项检测方法提升约0.2 dB。
针对非正交椭圆球面波函数(PSWFs)信号间相互干扰严重，传统检测方法难以有效分离干扰导致性能下降的难题，该文提出一种基于时序-空间特征自适应融合(ATSFF)的非正交PSWFs信号检测方法。该方法构建时序-空间双路径并行特征提取架构，分别提取信号的一维时序相关特征与二维空间结构特征，设计基于预测置信度的自适应概率加权融合机制实现特征互补增强。仿真结果表明，在误比特率为 4×10–5时，所提方法系统误码性能比交叉项检测方法提升约0.2 dB。
2026, 48(9): 3935-3942.
doi: 10.11999/JEIT260392
摘要:
针对目标宽带电磁散射特性分析中待求频点阻抗矩阵重复计算、矩阵方程重复求解的问题，该文提出一种基于压缩感知框架的自适应交叉近似(ACA)驱动测量矩阵插值(MMI)的高效计算方法。该方法首先在最高频率点通过ACA提取主导行索引并全频段复用，实现测量矩阵确定性构建；其次采用MMI技术，通过少量采样频点的低维测量矩阵插值避免完整阻抗矩阵冗余计算；最后对插值后矩阵的远场组再次进行ACA分解，进一步加速矩阵向量积运算，实现传感矩阵的快速构建，将电流系数求解转换成压缩感知模型下超定方程的求解，实现待求频点电流快速求解。研究结果表明，该方法在保证计算精度的前提下，有效提高了测量矩阵的构造效率，显著降低插值的矩阵维数，大幅提升了目标宽带散射分析的效率。
针对目标宽带电磁散射特性分析中待求频点阻抗矩阵重复计算、矩阵方程重复求解的问题，该文提出一种基于压缩感知框架的自适应交叉近似(ACA)驱动测量矩阵插值(MMI)的高效计算方法。该方法首先在最高频率点通过ACA提取主导行索引并全频段复用，实现测量矩阵确定性构建；其次采用MMI技术，通过少量采样频点的低维测量矩阵插值避免完整阻抗矩阵冗余计算；最后对插值后矩阵的远场组再次进行ACA分解，进一步加速矩阵向量积运算，实现传感矩阵的快速构建，将电流系数求解转换成压缩感知模型下超定方程的求解，实现待求频点电流快速求解。研究结果表明，该方法在保证计算精度的前提下，有效提高了测量矩阵的构造效率，显著降低插值的矩阵维数，大幅提升了目标宽带散射分析的效率。
2026, 48(9): 3943-3953.
doi: 10.11999/JEIT260237
摘要:
针对野外生态监测录音数据中包括人为干扰声在内的背景噪声导致生物多样性声学指数失真问题，利用声学指数典型应用场景中人为干扰声通常具有的空域点声源和时域多线谱特征，结合对麦克风阵列空时二维频响起伏不敏感的依频声学多样性指数，该文提出一种基于间距互质子阵融合的空时自适应降噪方法，进而形成一种新的噪声鲁棒声学指数——自适应干扰对消依频声学多样性指数(AIC-FADI)。该方法采用3个麦克风构建两个间距较宽且互质的双元子阵组成非均匀线阵，两个子阵分别进行空时自适应白化滤波滤除平稳定向干扰，然后利用宽间距阵列的高空间分辨性质及间距互质子阵空时二维频响之间的空域混叠零陷交错特性，通过对两者输出信号的二值化时频谱进行逐点取大互补融合，重构生物声信号在干扰方向二维零陷之外的二值化时频分布结构特征，缓解无约束干扰对消导致的目标自消问题，使所提AIC-FADI的计算结果能在抑制定向干扰及其他背景噪声影响的同时，尽可能完整保留全空域生物声学信息的统计特征，从而推动声学指数的实际应用场景和时空覆盖范围实现实质性拓展。
针对野外生态监测录音数据中包括人为干扰声在内的背景噪声导致生物多样性声学指数失真问题，利用声学指数典型应用场景中人为干扰声通常具有的空域点声源和时域多线谱特征，结合对麦克风阵列空时二维频响起伏不敏感的依频声学多样性指数，该文提出一种基于间距互质子阵融合的空时自适应降噪方法，进而形成一种新的噪声鲁棒声学指数——自适应干扰对消依频声学多样性指数(AIC-FADI)。该方法采用3个麦克风构建两个间距较宽且互质的双元子阵组成非均匀线阵，两个子阵分别进行空时自适应白化滤波滤除平稳定向干扰，然后利用宽间距阵列的高空间分辨性质及间距互质子阵空时二维频响之间的空域混叠零陷交错特性，通过对两者输出信号的二值化时频谱进行逐点取大互补融合，重构生物声信号在干扰方向二维零陷之外的二值化时频分布结构特征，缓解无约束干扰对消导致的目标自消问题，使所提AIC-FADI的计算结果能在抑制定向干扰及其他背景噪声影响的同时，尽可能完整保留全空域生物声学信息的统计特征，从而推动声学指数的实际应用场景和时空覆盖范围实现实质性拓展。
2026, 48(9): 3954-3965.
doi: 10.11999/JEIT260335
摘要:
当前卫星遥感已成为国土资源普查和防灾减灾的关键工具，随着卫星制造和发射能力不断增强，卫星数量规模快速扩展，遥感星群任务规划显得尤为重要，星群任务规划算法面临从单星静态调度到星群动态协同的范式跃迁。星群任务规划需要根据各颗卫星轨道分布、载荷约束条件以及任务要求，为每颗卫星制定观测计划，实现星群整体观测效益最大化。然而当前学术界对遥感卫星星群任务规划算法测评尚未形成统一的量化标准，不同研究涉及的问题规模和场景跨度巨大，这使得跨论文的性能比较几乎不可能。该文提出面向遥感卫星星群任务规划算法的通用测评框架RSCMP-Bench，主要贡献体现为3个方面： 多场景标准任务库、多维效能评估指标体系、仿真与评测平台。通过开展基准测试，验证了RSCMP-Bench测试流程的可行性、可复现性及其对算法性能评估的区分能力。测评框架及运行环境已发布在天智杯在线平台，RSCMP-Bench旨在为领域建立类似大规模标注图像数据集(ImageNet)之于计算机视觉、通用语言理解评测集(GLUE)之于自然语言处理的统一基准，推动卫星任务规划算法从“孤立实验”走向“标准化竞技”，最终加速面向下一代智能遥感星群的规划技术突破。
当前卫星遥感已成为国土资源普查和防灾减灾的关键工具，随着卫星制造和发射能力不断增强，卫星数量规模快速扩展，遥感星群任务规划显得尤为重要，星群任务规划算法面临从单星静态调度到星群动态协同的范式跃迁。星群任务规划需要根据各颗卫星轨道分布、载荷约束条件以及任务要求，为每颗卫星制定观测计划，实现星群整体观测效益最大化。然而当前学术界对遥感卫星星群任务规划算法测评尚未形成统一的量化标准，不同研究涉及的问题规模和场景跨度巨大，这使得跨论文的性能比较几乎不可能。该文提出面向遥感卫星星群任务规划算法的通用测评框架RSCMP-Bench，主要贡献体现为3个方面： 多场景标准任务库、多维效能评估指标体系、仿真与评测平台。通过开展基准测试，验证了RSCMP-Bench测试流程的可行性、可复现性及其对算法性能评估的区分能力。测评框架及运行环境已发布在天智杯在线平台，RSCMP-Bench旨在为领域建立类似大规模标注图像数据集(ImageNet)之于计算机视觉、通用语言理解评测集(GLUE)之于自然语言处理的统一基准，推动卫星任务规划算法从“孤立实验”走向“标准化竞技”，最终加速面向下一代智能遥感星群的规划技术突破。
2026, 48(9): 3966-3976.
doi: 10.11999/JEIT260317
摘要:
面对遥感影像中广泛分布的小目标，现有遥感影像目标检测方法仍面临严峻挑战，检测精度尚显不足。遥感影像小目标检测核心瓶颈在于小目标正样本匮乏与特征表示弱两大问题。因此，该文提出一种跨域协同增强的遥感影像小目标检测方法(CDCEDet)，通过在空间域优化小目标标签分配，在频域提高小目标特征表示，以提升小目标检测性能。具体而言，该文首先设计尺度自适应锚框生成器，依据目标空间分布与几何尺度特性动态生成匹配锚框集合，有效缓解了锚框与小目标之间的尺度失配问题，显著提升了小目标正样本数量。在此基础上，提出分位数自适应标签分配机制，通过建模每个目标与其对应锚框的交并比统计分布动态调整标签分配阈值，有效缓解了固定阈值标签分配下的尺度偏差问题。此外，针对小目标特征表示弱的问题，从频域视角出发，构建频率自适应融合模块，利用自适应高通滤波器以增强小目标细节信息，并结合自适应低通滤波器维持上采样后小目标内部特征的语义一致性，从而提升小目标的特征表示能力。实验结果表明，在AI-TODv2数据集上，所提方法在AP50和AP50-95指标上较现有最优方法提升1.8%和0.7%；在AI-TOD-R数据集上，两项指标分别提升2.6%和0.7%，展现出良好的小目标检测能力和泛化能力。
面对遥感影像中广泛分布的小目标，现有遥感影像目标检测方法仍面临严峻挑战，检测精度尚显不足。遥感影像小目标检测核心瓶颈在于小目标正样本匮乏与特征表示弱两大问题。因此，该文提出一种跨域协同增强的遥感影像小目标检测方法(CDCEDet)，通过在空间域优化小目标标签分配，在频域提高小目标特征表示，以提升小目标检测性能。具体而言，该文首先设计尺度自适应锚框生成器，依据目标空间分布与几何尺度特性动态生成匹配锚框集合，有效缓解了锚框与小目标之间的尺度失配问题，显著提升了小目标正样本数量。在此基础上，提出分位数自适应标签分配机制，通过建模每个目标与其对应锚框的交并比统计分布动态调整标签分配阈值，有效缓解了固定阈值标签分配下的尺度偏差问题。此外，针对小目标特征表示弱的问题，从频域视角出发，构建频率自适应融合模块，利用自适应高通滤波器以增强小目标细节信息，并结合自适应低通滤波器维持上采样后小目标内部特征的语义一致性，从而提升小目标的特征表示能力。实验结果表明，在AI-TODv2数据集上，所提方法在AP50和AP50-95指标上较现有最优方法提升1.8%和0.7%；在AI-TOD-R数据集上，两项指标分别提升2.6%和0.7%，展现出良好的小目标检测能力和泛化能力。
2026, 48(9): 3977-3986.
doi: 10.11999/JEIT260357
摘要:
针对动态环境下无人机集群避障过程中出现的行为模式切换不连续和控制抖振的问题，该文提出一种多稳态势能场驱动的无人机集群相变避障方法。该方法基于局部环境风险感知构建全局风险共识机制，并通过非线性映射生成形态因子作为集群行为演化的序参量；进一步构建包含编队势、避障势与导航势的统一时变势能场模型，通过形态因子驱动势能场的连续重构，使集群不同相态对应于势能场中的多稳态势阱，设计了基于势能场负梯度的分布式一致性控制律，引入阻尼项耗散系统动能，从而将集群行为变化刻画为势能场稳态结构的连续相变过程。仿真结果表明，相较阈值切换法，集群控制输入变化率降低约26%，控制峰值降低约18%。相较仿生分流方法，平均恢复时间缩短约16%，表明所提方法在动态环境下能够实现行为模式的连续演化与平滑控制，有效抑制抖振并提升集群整体稳定性与协同效率。
针对动态环境下无人机集群避障过程中出现的行为模式切换不连续和控制抖振的问题，该文提出一种多稳态势能场驱动的无人机集群相变避障方法。该方法基于局部环境风险感知构建全局风险共识机制，并通过非线性映射生成形态因子作为集群行为演化的序参量；进一步构建包含编队势、避障势与导航势的统一时变势能场模型，通过形态因子驱动势能场的连续重构，使集群不同相态对应于势能场中的多稳态势阱，设计了基于势能场负梯度的分布式一致性控制律，引入阻尼项耗散系统动能，从而将集群行为变化刻画为势能场稳态结构的连续相变过程。仿真结果表明，相较阈值切换法，集群控制输入变化率降低约26%，控制峰值降低约18%。相较仿生分流方法，平均恢复时间缩短约16%，表明所提方法在动态环境下能够实现行为模式的连续演化与平滑控制，有效抑制抖振并提升集群整体稳定性与协同效率。
2026, 48(9): 3987-3998.
doi: 10.11999/JEIT260188
摘要:
面向长航时固定翼无人机推进系统关键状态预测的工程应用需求，该文优化设计出一种融合多尺度嵌入与分组通道注意力的时序卷积模型(Grouped Squeeze-and-Excitation Multi-Scale Temporal Convolutional Networks, GEMS-TCN)。该模型采用多尺度嵌入层自适应提取短期波动与长期趋势的混合时序表征，通过分组通道注意力实现变量内与跨变量特征的层次化加权。基于实飞数据集的实验结果表明，GEMS-TCN在推进系统16维关键状态的单步预测精度优越，测试集中平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)、均方误差(Mean Squared Error, MSE)分别达到0.171, 0.069，且在不同特征及昼夜工况下均保持一致的精度优势，为固定翼无人机推进系统多维状态预测提供了切实可行且性能优异的实现方案。
面向长航时固定翼无人机推进系统关键状态预测的工程应用需求，该文优化设计出一种融合多尺度嵌入与分组通道注意力的时序卷积模型(Grouped Squeeze-and-Excitation Multi-Scale Temporal Convolutional Networks, GEMS-TCN)。该模型采用多尺度嵌入层自适应提取短期波动与长期趋势的混合时序表征，通过分组通道注意力实现变量内与跨变量特征的层次化加权。基于实飞数据集的实验结果表明，GEMS-TCN在推进系统16维关键状态的单步预测精度优越，测试集中平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)、均方误差(Mean Squared Error, MSE)分别达到0.171, 0.069，且在不同特征及昼夜工况下均保持一致的精度优势，为固定翼无人机推进系统多维状态预测提供了切实可行且性能优异的实现方案。
2026, 48(9): 3999-4009.
doi: 10.11999/JEIT260267
摘要:
在智能家居场景中，WiFi网络将多个物联网(IoT)设备相连，为实现室内被动人体跟踪提供了新路径。然而，多链路跟踪需要考虑信号融合、设备自定位等问题。为此，该文提出一种适用于商用WiFi的多链路协同跟踪方法。针对商用网卡的测量信号噪声，该方法首先进行信号预处理，从高维的原始信道状态信息(CSI)数据中提取多普勒频移(DFS)。随后，对多链路DFS进行融合，以实现协同跟踪。该方法在没有WiFi设备位置先验知识的条件下也能实现设备自定位，为跟踪算法提供输入。最后，该文搭建了一个多发单收网络结构的原型验证系统，在未知设备位置的情况下实现了小于50 cm的中位跟踪误差，相比传统方法提升了约70%。在复杂场景的测试中表明，该系统能达到亚米级的跟踪精度，对设备位置误差具有鲁棒性，并显示出一定实时运行潜力。
在智能家居场景中，WiFi网络将多个物联网(IoT)设备相连，为实现室内被动人体跟踪提供了新路径。然而，多链路跟踪需要考虑信号融合、设备自定位等问题。为此，该文提出一种适用于商用WiFi的多链路协同跟踪方法。针对商用网卡的测量信号噪声，该方法首先进行信号预处理，从高维的原始信道状态信息(CSI)数据中提取多普勒频移(DFS)。随后，对多链路DFS进行融合，以实现协同跟踪。该方法在没有WiFi设备位置先验知识的条件下也能实现设备自定位，为跟踪算法提供输入。最后，该文搭建了一个多发单收网络结构的原型验证系统，在未知设备位置的情况下实现了小于50 cm的中位跟踪误差，相比传统方法提升了约70%。在复杂场景的测试中表明，该系统能达到亚米级的跟踪精度，对设备位置误差具有鲁棒性，并显示出一定实时运行潜力。
2026, 48(9): 4010-4021.
doi: 10.11999/JEIT260327
摘要:
针对甲骨文识别场景中普遍存在的类别长尾分布问题，以及现有方法难以兼顾头部类别判别力与尾部稀缺样本识别性能的技术瓶颈，该文提出一种两阶段解耦学习方法。第1阶段结合混合数据增强与标签分布感知间隔损失，学习全局泛化的特征空间并构建鲁棒决策边界；第2阶段冻结骨干网络，提出基于类别识别难度的自适应采样策略，结合类别加权损失优化分类器，通过动态分配采样权重聚焦尾部与困难类别，实现头部与尾部类别识别性能的协同提升。在OBC306公开数据集上的实验结果表明，该文方法总识别准确率达94.34%，平均识别准确率达89.89%，综合性能优于主流方法，可为低资源古文字识别提供技术支撑。
针对甲骨文识别场景中普遍存在的类别长尾分布问题，以及现有方法难以兼顾头部类别判别力与尾部稀缺样本识别性能的技术瓶颈，该文提出一种两阶段解耦学习方法。第1阶段结合混合数据增强与标签分布感知间隔损失，学习全局泛化的特征空间并构建鲁棒决策边界；第2阶段冻结骨干网络，提出基于类别识别难度的自适应采样策略，结合类别加权损失优化分类器，通过动态分配采样权重聚焦尾部与困难类别，实现头部与尾部类别识别性能的协同提升。在OBC306公开数据集上的实验结果表明，该文方法总识别准确率达94.34%，平均识别准确率达89.89%，综合性能优于主流方法，可为低资源古文字识别提供技术支撑。
2026, 48(9): 4022-4034.
doi: 10.11999/JEIT260234
摘要:
闪电临近预报对气象预警与设施安全至关重要。然而，现有深度学习方法常受限于数据的极端稀疏性，且预测目标多为二值落区而非频次与区域的协同优化。该文提出一种多任务临近预报模型——时空聚焦感知与协同加权损失网络(STF-Net)，实现闪电频次与区域的联合预测。首先，设计闪电自适应注意力模块(LAAM)，显式建模长程时空依赖并精准聚焦对流敏感区；其次，构建时空加权混合损失函数，联合优化时间加权均方误差与双重加权交叉熵(DWCE)，以有效抑制极端稀疏分布诱发的优化偏误与虚警；最后，引入时空双分支生成对抗机制，提升预测场的细节保真度与时序连贯性。基于高分辨率甚低频闪电数据集的实验表明，STF-Net在1 h预报窗口内的临界成功指数(CSI)达0.663，较基线提升14.5%，虚警率(FAR)显著降至0.216，有效缓解了长时效预报的性能衰减。该研究为业务化闪电预警系统提供了一种高效、具备稀疏自适应能力的端到端解决方案。
闪电临近预报对气象预警与设施安全至关重要。然而，现有深度学习方法常受限于数据的极端稀疏性，且预测目标多为二值落区而非频次与区域的协同优化。该文提出一种多任务临近预报模型——时空聚焦感知与协同加权损失网络(STF-Net)，实现闪电频次与区域的联合预测。首先，设计闪电自适应注意力模块(LAAM)，显式建模长程时空依赖并精准聚焦对流敏感区；其次，构建时空加权混合损失函数，联合优化时间加权均方误差与双重加权交叉熵(DWCE)，以有效抑制极端稀疏分布诱发的优化偏误与虚警；最后，引入时空双分支生成对抗机制，提升预测场的细节保真度与时序连贯性。基于高分辨率甚低频闪电数据集的实验表明，STF-Net在1 h预报窗口内的临界成功指数(CSI)达0.663，较基线提升14.5%，虚警率(FAR)显著降至0.216，有效缓解了长时效预报的性能衰减。该研究为业务化闪电预警系统提供了一种高效、具备稀疏自适应能力的端到端解决方案。
2026, 48(9): 4035-4047.
doi: 10.11999/JEIT260214
摘要:
针对低信噪比环境下射频指纹特征易被噪声掩盖、多径效应引发非线性失真，以及现有方法在特征提取与未知设备检测能力上的不足，该文提出一种结合多尺度小波与超球面表示的射频指纹开集识别方法。首先，设计基于一维平稳小波变换的多尺度特征提取前端，实现对I/Q信号的全分辨率、多尺度分解，为后续网络提供高判别性输入。其次，构建多尺度残差注意力网络，融合深度残差学习、全局自注意力机制与双向长短时记忆网络，增强模型对微弱指纹特征的感知能力与长程时序依赖建模能力。最后，引入超球面度量学习，将特征空间约束至单位超球面，通过优化角度间隔构建类内紧凑、类间可分离的特征分布，并基于余弦相似度实现未知设备的有效检测。在基于IEEE 802.11协议的高保真仿真数据集上的实验结果表明，所提方法在–5～20 dB信噪比范围内均能保持较高的开集识别准确率，平均分类准确率达65.34%，在–5 dB低信噪比下曲线下面积(AUC)达0.81，显著优于现有对比方法，验证了其在极端恶劣信道环境下的鲁棒性与有效性。
针对低信噪比环境下射频指纹特征易被噪声掩盖、多径效应引发非线性失真，以及现有方法在特征提取与未知设备检测能力上的不足，该文提出一种结合多尺度小波与超球面表示的射频指纹开集识别方法。首先，设计基于一维平稳小波变换的多尺度特征提取前端，实现对I/Q信号的全分辨率、多尺度分解，为后续网络提供高判别性输入。其次，构建多尺度残差注意力网络，融合深度残差学习、全局自注意力机制与双向长短时记忆网络，增强模型对微弱指纹特征的感知能力与长程时序依赖建模能力。最后，引入超球面度量学习，将特征空间约束至单位超球面，通过优化角度间隔构建类内紧凑、类间可分离的特征分布，并基于余弦相似度实现未知设备的有效检测。在基于IEEE 802.11协议的高保真仿真数据集上的实验结果表明，所提方法在–5～20 dB信噪比范围内均能保持较高的开集识别准确率，平均分类准确率达65.34%，在–5 dB低信噪比下曲线下面积(AUC)达0.81，显著优于现有对比方法，验证了其在极端恶劣信道环境下的鲁棒性与有效性。
2026, 48(9): 4048-4058.
doi: 10.11999/JEIT260330
摘要:
针对现有基于心脏电影磁共振成像的瘢痕心肌分型方法中运动表征过于离散化且多模态融合机制难以挖掘深层病理关联的问题，该文提出一种基于运动引导纹理学习的瘢痕心肌分型方法(MGTNet)。该方法旨在通过精细化的运动场先验主动引导纹理特征的提取，实现运动与纹理的深度协同。首先引入流体力学中的雷诺分解思想构建雷诺分解运动网络，将心肌运动场解耦为规律性的平均运动与异常性的脉动运动以捕捉微小的运动异常。其次设计运动引导注意力模块，以提炼后的运动特征作为查询向量，通过交叉注意力机制定向增强纹理特征对病灶区域的感知能力。最后结合帧间运动交互与帧内纹理提取模块，实现端到端的精确分型。在CMRD与公开的ACDC数据集上的实验结果表明，该方法在各项关键指标上均优于现有的单模态及多模态融合方法。具体而言，MGTNet在两个数据集上的准确率分别达到95.6%和97.3%，AUC值均超过0.960。相比于基线网络运动与纹理网络(MTNet)，该方法在准确率和F1分数上最高分别提升了1.4%和2.3%。结果证实MGTNet通过利用运动先验信息引导纹理特征提取的策略，有效提升了瘢痕心肌的无创诊断精度。
针对现有基于心脏电影磁共振成像的瘢痕心肌分型方法中运动表征过于离散化且多模态融合机制难以挖掘深层病理关联的问题，该文提出一种基于运动引导纹理学习的瘢痕心肌分型方法(MGTNet)。该方法旨在通过精细化的运动场先验主动引导纹理特征的提取，实现运动与纹理的深度协同。首先引入流体力学中的雷诺分解思想构建雷诺分解运动网络，将心肌运动场解耦为规律性的平均运动与异常性的脉动运动以捕捉微小的运动异常。其次设计运动引导注意力模块，以提炼后的运动特征作为查询向量，通过交叉注意力机制定向增强纹理特征对病灶区域的感知能力。最后结合帧间运动交互与帧内纹理提取模块，实现端到端的精确分型。在CMRD与公开的ACDC数据集上的实验结果表明，该方法在各项关键指标上均优于现有的单模态及多模态融合方法。具体而言，MGTNet在两个数据集上的准确率分别达到95.6%和97.3%，AUC值均超过0.960。相比于基线网络运动与纹理网络(MTNet)，该方法在准确率和F1分数上最高分别提升了1.4%和2.3%。结果证实MGTNet通过利用运动先验信息引导纹理特征提取的策略，有效提升了瘢痕心肌的无创诊断精度。
2026, 48(9): 4059-4070.
doi: 10.11999/JEIT260121
摘要:
为解决侧信道安全领域暂无系统化攻防策略选择模型的现状，该文通过引入行为经济学和层次分析法，构建了一种侧信道攻防策略结构化成本量化模型。首先，从博弈论基本要素出发，将侧信道分析者与防护设计者映射为博弈双方，建立策略空间与收益函数。随后，提出基于层次分析法的成本量化框架，通过构建多维度判断矩阵，系统量化攻防策略的客观成本，克服传统主观赋值法的随意性与不可复现性。在此基础上，创新性地引入前景理论和风险规避理论，建立不完全信息静态博弈模型，并采用贝叶斯-纳什均衡求解最优策略。进一步结合安全工程ALARP原则，提出安全等级依赖的动态决策模型。结果表明，该模型能够为不同安全等级的场景提供基于风险偏好和成本效益原则量化的策略选择指导，明确识别出资产价值与防护强度的非线性临界关系，有效实现防护强度与资产价值的自适应匹配。通过构建“心理-经济-工程”三重维度的决策框架，不仅为侧信道攻防策略选择提供了首个系统化、可复现的理论模型，也为密码模块的“适度安全”设计提供了跨学科的量化决策依据。
为解决侧信道安全领域暂无系统化攻防策略选择模型的现状，该文通过引入行为经济学和层次分析法，构建了一种侧信道攻防策略结构化成本量化模型。首先，从博弈论基本要素出发，将侧信道分析者与防护设计者映射为博弈双方，建立策略空间与收益函数。随后，提出基于层次分析法的成本量化框架，通过构建多维度判断矩阵，系统量化攻防策略的客观成本，克服传统主观赋值法的随意性与不可复现性。在此基础上，创新性地引入前景理论和风险规避理论，建立不完全信息静态博弈模型，并采用贝叶斯-纳什均衡求解最优策略。进一步结合安全工程ALARP原则，提出安全等级依赖的动态决策模型。结果表明，该模型能够为不同安全等级的场景提供基于风险偏好和成本效益原则量化的策略选择指导，明确识别出资产价值与防护强度的非线性临界关系，有效实现防护强度与资产价值的自适应匹配。通过构建“心理-经济-工程”三重维度的决策框架，不仅为侧信道攻防策略选择提供了首个系统化、可复现的理论模型，也为密码模块的“适度安全”设计提供了跨学科的量化决策依据。
2026, 48(9): 4071-4080.
doi: 10.11999/JEIT260343
摘要:
电磁干扰(EMI)严重影响同步系统可靠性。现有5G方案采用全频带Zadoff-Chu(ZC)序列，在高密度接入场景下受限于正交码资源，面临明显的容量瓶颈。针对此挑战，该文提出一种跳频(FH)与ZC序列结合的方案。通过构造关于Peng-Fan-Lee界最优的多子集低碰撞区(LHZ)跳频序列集，利用其多子集结构为车联网局部簇同步资源划分提供序列支撑。仿真结果表明，在子带选择性阻塞干扰环境下，所提FH-ZC同步方案相较于全频带ZC基准方案具有更高的同步检测概率，同时，所提多子集按簇分配方式能够更好地适配局部簇同步场景的竞争结构，并在多用户并发条件下表现出更优的同步检测鲁棒性。
电磁干扰(EMI)严重影响同步系统可靠性。现有5G方案采用全频带Zadoff-Chu(ZC)序列，在高密度接入场景下受限于正交码资源，面临明显的容量瓶颈。针对此挑战，该文提出一种跳频(FH)与ZC序列结合的方案。通过构造关于Peng-Fan-Lee界最优的多子集低碰撞区(LHZ)跳频序列集，利用其多子集结构为车联网局部簇同步资源划分提供序列支撑。仿真结果表明，在子带选择性阻塞干扰环境下，所提FH-ZC同步方案相较于全频带ZC基准方案具有更高的同步检测概率，同时，所提多子集按簇分配方式能够更好地适配局部簇同步场景的竞争结构，并在多用户并发条件下表现出更优的同步检测鲁棒性。
2026, 48(9): 4081-4090.
doi: 10.11999/JEIT260152
摘要:
忆阻器门控循环单元 (GRU) 网络对于时序数据处理系统的嵌入式部署提供了新的解决途径，但是由于网络规模大、权值精度高，难以直接部署到嵌入式端侧设备。为此，该文对忆阻器轻量化GRU网络模型设计展开研究，构建能够部署在有限资源上的GRU网络模型，设计忆阻器交叉阵列的映射方式，提出基于性能分析与器件感知的融合量化方法，综合考虑网络性能与权值部署、激活函数计算的不同器件实现方式，使用权值对称量化、激活值非对称量化的策略对忆阻器GRU网络模型进行量化，采用权值加噪的方式提升网络模型对忆阻器件非理想因素的包容性。仿真实验表明，该文所设计的忆阻器GRU网络模型在公开的UrbanSound8K数据集上的分类准确率为93.94%，量化至6 bit后模型分类准确率为92.68%，相比全精度的Dilated Convolution, LM-MFCC+GRU及TFFS-DNN模型分别高出14.68%, 0.68%和3.94%，且权值加噪训练能够有效提升轻量化网络模型对忆阻器件非理想因素的适应能力。此外，还验证了该网络模型在真假轨迹判别任务上的性能，在自建的真假轨迹数据集上的分类准确率为97.35%，量化至6 bit后分类准确率仅下降0.84%。
忆阻器门控循环单元 (GRU) 网络对于时序数据处理系统的嵌入式部署提供了新的解决途径，但是由于网络规模大、权值精度高，难以直接部署到嵌入式端侧设备。为此，该文对忆阻器轻量化GRU网络模型设计展开研究，构建能够部署在有限资源上的GRU网络模型，设计忆阻器交叉阵列的映射方式，提出基于性能分析与器件感知的融合量化方法，综合考虑网络性能与权值部署、激活函数计算的不同器件实现方式，使用权值对称量化、激活值非对称量化的策略对忆阻器GRU网络模型进行量化，采用权值加噪的方式提升网络模型对忆阻器件非理想因素的包容性。仿真实验表明，该文所设计的忆阻器GRU网络模型在公开的UrbanSound8K数据集上的分类准确率为93.94%，量化至6 bit后模型分类准确率为92.68%，相比全精度的Dilated Convolution, LM-MFCC+GRU及TFFS-DNN模型分别高出14.68%, 0.68%和3.94%，且权值加噪训练能够有效提升轻量化网络模型对忆阻器件非理想因素的适应能力。此外，还验证了该网络模型在真假轨迹判别任务上的性能，在自建的真假轨迹数据集上的分类准确率为97.35%，量化至6 bit后分类准确率仅下降0.84%。
2026, 48(9): 4091-4104.
doi: 10.11999/JEIT260391
摘要:
Grain系列密码算法广泛应用于射频识别(RFID)、物联网等资源受限的硬件环境，但通用处理器(GPP)实现性能低，专用集成电路(ASIC)实现灵活性差且成本高。针对该问题，该文采用专用指令扩展方式，提出一种基于RISC-V协处理器的Grain密码算法可重构并行化实现方案。该方案分析Grain系列算法中线性反馈移位寄存器和非线性反馈移位寄存器结构共性与差异，采用相同移位寄存器架构与面向算法的抽头网络，设计可重构并行化实现架构及相应的扩展指令，可高效支持Grain-80, Grain-128, Grain-128a与Grain-128AEAD 4种算法，并行粒度1～8灵活可调。实验结果表明，与无指令扩展的软件实现相比，基于蜂鸟E203平台，该方案完成密码处理流程的时钟周期数与指令条数由数万级降至129个与53条，吞吐率由0.33～9.18 Mbit/(s·Hz)提升至约200 Mbit/(s·Hz)；硬件综合表明，该方案在65 nm工艺下面积为7252.55 μm2，吞吐率达1.56 Gbit/(s·Hz)，虽较单算法ASIC实现面积略有增加，但可在同一架构上支持4种算法。该文所提实现方案在灵活性、处理效率与硬件开销之间实现了良好平衡。
Grain系列密码算法广泛应用于射频识别(RFID)、物联网等资源受限的硬件环境，但通用处理器(GPP)实现性能低，专用集成电路(ASIC)实现灵活性差且成本高。针对该问题，该文采用专用指令扩展方式，提出一种基于RISC-V协处理器的Grain密码算法可重构并行化实现方案。该方案分析Grain系列算法中线性反馈移位寄存器和非线性反馈移位寄存器结构共性与差异，采用相同移位寄存器架构与面向算法的抽头网络，设计可重构并行化实现架构及相应的扩展指令，可高效支持Grain-80, Grain-128, Grain-128a与Grain-128AEAD 4种算法，并行粒度1～8灵活可调。实验结果表明，与无指令扩展的软件实现相比，基于蜂鸟E203平台，该方案完成密码处理流程的时钟周期数与指令条数由数万级降至129个与53条，吞吐率由0.33～9.18 Mbit/(s·Hz)提升至约200 Mbit/(s·Hz)；硬件综合表明，该方案在65 nm工艺下面积为
2026, 48(9): 4105-4116.
doi: 10.11999/JEIT260249
摘要:
物联网(IoT)设备通过移动边缘计算(MEC)技术将任务卸载到附近的MEC服务器以降低处理能耗和时延，多个MEC服务器在辅助单个移动用户处理计算任务时可通过共享信息实施联合推断攻击，带来更加严重的位置隐私泄露风险。因此，该文提出一种抗多服务器联合推断攻击的智能隐私感知计算卸载方法，构建一种基于差分隐私(DP)的任务卸载率扰动方案，通过增加卸载到不同MEC服务器任务量的随机性，实现保护用户位置隐私，同时使用隐私熵评估隐私保护程度；设计截断拉普拉斯机制约束扰动范围并证明其满足DP。此外，为了在隐私感知的计算卸载动态场景中实现系统效益最大化，提出一种基于异步优势演员-评论家(A3C)算法的抗多服务器联合推断攻击的智能隐私感知计算卸载(AIPCO)方案，利用多线程异步训练机制高效获取最优卸载决策。仿真结果表明所提方案相较于基准方案能够保障位置隐私，获得较高的系统效益。
物联网(IoT)设备通过移动边缘计算(MEC)技术将任务卸载到附近的MEC服务器以降低处理能耗和时延，多个MEC服务器在辅助单个移动用户处理计算任务时可通过共享信息实施联合推断攻击，带来更加严重的位置隐私泄露风险。因此，该文提出一种抗多服务器联合推断攻击的智能隐私感知计算卸载方法，构建一种基于差分隐私(DP)的任务卸载率扰动方案，通过增加卸载到不同MEC服务器任务量的随机性，实现保护用户位置隐私，同时使用隐私熵评估隐私保护程度；设计截断拉普拉斯机制约束扰动范围并证明其满足DP。此外，为了在隐私感知的计算卸载动态场景中实现系统效益最大化，提出一种基于异步优势演员-评论家(A3C)算法的抗多服务器联合推断攻击的智能隐私感知计算卸载(AIPCO)方案，利用多线程异步训练机制高效获取最优卸载决策。仿真结果表明所提方案相较于基准方案能够保障位置隐私，获得较高的系统效益。
2026, 48(9): 4117-4128.
doi: 10.11999/JEIT260413
摘要:
目前三值逻辑电路设计面临所需器件多、涉及无源元件以及与传统互补金属氧化物半导体(CMOS)工艺兼容性差等诸多挑战。对此，该文提出一种基于量子隧穿与漂移扩散机制相结合的新型隧穿-漂移扩散场效应晶体管(TDMOSFET)，该器件具有常数关态电流特性，适合于三值逻辑电路。该文分析了TDMOSFET工作原理，采用人工神经网络(ANN)对其建模，所建立ANN模型可以精确模拟器件电流-电压和电容-电压特性，预测精度高达99%。此外，将ANN模型转换为Verilog-A语言，嵌入到HSPICE工具中，仿真了基于TDMOSFET的标准三值反相器(STI)、负三值反相器(NTI)、正三值反相器(PTI)、三值与非门(T-NAND)及三值或非门(T-NOR)等基本单元电路，这些电路不涉及无源元件，可兼容于CMOS工艺，对于后续三值逻辑的研究具有重要参考意义。
目前三值逻辑电路设计面临所需器件多、涉及无源元件以及与传统互补金属氧化物半导体(CMOS)工艺兼容性差等诸多挑战。对此，该文提出一种基于量子隧穿与漂移扩散机制相结合的新型隧穿-漂移扩散场效应晶体管(TDMOSFET)，该器件具有常数关态电流特性，适合于三值逻辑电路。该文分析了TDMOSFET工作原理，采用人工神经网络(ANN)对其建模，所建立ANN模型可以精确模拟器件电流-电压和电容-电压特性，预测精度高达99%。此外，将ANN模型转换为Verilog-A语言，嵌入到HSPICE工具中，仿真了基于TDMOSFET的标准三值反相器(STI)、负三值反相器(NTI)、正三值反相器(PTI)、三值与非门(T-NAND)及三值或非门(T-NOR)等基本单元电路，这些电路不涉及无源元件，可兼容于CMOS工艺，对于后续三值逻辑的研究具有重要参考意义。
2026, 48(9): 4129-4138.
doi: 10.11999/JEIT260219
摘要:
细粒度图像识别任务中，模型需在类间差异较小的条件下，同时捕捉局部判别线索与全局结构特征，且在复杂背景、姿态变化及长尾数据分布下，仍能保持稳定的泛化性能。该文提出一种基于路由机制的多粒度专家集成模型(MG-MoE)，依托样本自适应条件计算机制，在可控推理开销内实现判别性能的提升。针对路由学习的稳定性与泛化性问题，提出两阶段优化策略。第1阶段为动态簇级训练，基于验证集统计构建簇级软教师分布，借助KL散度正则化稳定路由行为，推动专家间形成有效分工；第2阶段为残差微调，在保持特征驱动路由形式不变的前提下，按簇对Top-2专家的分类头进行解冻，并以分组学习率对门控与专家头联合微调，从而缓解专家融合偏差并增强模型对困难样本与长尾类别的判别能力。在CUB-200-2011与Bird-1445两个基准数据集上的实验结果表明，所提MG-MoE具有较好的有效性。其中，在CUB-200-2011上，MG-MoE取得了92.89%的准确率；在Bird-1445抽样集上，MG-MoE的准确率达到96.80%，均达到常见模型中的最佳准确率；消融分析进一步表明，受控的Top-2融合与4专家互补结构共同决定了性能上限，并在专家过少或同质扩展时呈现出可解释的退化规律。该研究为细粒度场景下的多粒度专家建模与路由训练提供了可复用的实现范式与分析框架。
细粒度图像识别任务中，模型需在类间差异较小的条件下，同时捕捉局部判别线索与全局结构特征，且在复杂背景、姿态变化及长尾数据分布下，仍能保持稳定的泛化性能。该文提出一种基于路由机制的多粒度专家集成模型(MG-MoE)，依托样本自适应条件计算机制，在可控推理开销内实现判别性能的提升。针对路由学习的稳定性与泛化性问题，提出两阶段优化策略。第1阶段为动态簇级训练，基于验证集统计构建簇级软教师分布，借助KL散度正则化稳定路由行为，推动专家间形成有效分工；第2阶段为残差微调，在保持特征驱动路由形式不变的前提下，按簇对Top-2专家的分类头进行解冻，并以分组学习率对门控与专家头联合微调，从而缓解专家融合偏差并增强模型对困难样本与长尾类别的判别能力。在CUB-200-2011与Bird-1445两个基准数据集上的实验结果表明，所提MG-MoE具有较好的有效性。其中，在CUB-200-2011上，MG-MoE取得了92.89%的准确率；在Bird-1445抽样集上，MG-MoE的准确率达到96.80%，均达到常见模型中的最佳准确率；消融分析进一步表明，受控的Top-2融合与4专家互补结构共同决定了性能上限，并在专家过少或同质扩展时呈现出可解释的退化规律。该研究为细粒度场景下的多粒度专家建模与路由训练提供了可复用的实现范式与分析框架。
2026, 48(9): 4139-4149.
doi: 10.11999/JEIT260163
摘要:
JESD204C串行(SerDes)接口作为高速芯片互连和边缘AI计算网络的核心器件，其链路初始化延迟长、同步过程功耗高等问题制约了系统实时性与能效。为此，该文提出一种基于迭代式集合筛查(ISS)的同步头(SH)检测方法，旨在提升检测效率。该方法利用同步头序列固有的极性翻转特性，构建并行筛查机制，动态压缩搜索空间，高效剔除无效候选位置，实现同步头的快速精准定位。所提电路已集成至JESD204C接收链路，并在FPGA平台完成验证。实验结果表明：对比典型方案，该设计将同步头锁定时间缩短70%，且检测时延对同步头的位置不敏感，同步过程稳定性与能效同步提升。
JESD204C串行(SerDes)接口作为高速芯片互连和边缘AI计算网络的核心器件，其链路初始化延迟长、同步过程功耗高等问题制约了系统实时性与能效。为此，该文提出一种基于迭代式集合筛查(ISS)的同步头(SH)检测方法，旨在提升检测效率。该方法利用同步头序列固有的极性翻转特性，构建并行筛查机制，动态压缩搜索空间，高效剔除无效候选位置，实现同步头的快速精准定位。所提电路已集成至JESD204C接收链路，并在FPGA平台完成验证。实验结果表明：对比典型方案，该设计将同步头锁定时间缩短70%，且检测时延对同步头的位置不敏感，同步过程稳定性与能效同步提升。
2026, 48(9): 4150-4162.
doi: 10.11999/JEIT260283
摘要:
随着生物计算与分子电路技术的发展，基于DNA链置换的分子器件因其高度并行性、可编程性及低功耗特性，已成为构建新一代信息处理系统的重要方向。该文以忆阻器及滤波电路现有研究为基础，开展DNA链置换忆阻器及其在滤波电路中的应用研究。首先，通过忆阻器的DNA链置换反应模块，完成多稳态忆阻器的构建，并通过调控忆阻器内部状态变量，验证了该DNA链置换忆阻器的多稳态性能。其次，基于所设计的忆阻器DNA链置换反应模块，设计1阶低通忆阻器滤波电路，选取方波信号与正弦波信号对该电路进行性能测试，结果表明，DNA链置换1阶忆阻器滤波电路的性能与电路结构及内部状态变量密切相关。最后，依托忆阻器DNA链置换反应模块搭建2阶低通忆阻器滤波电路，通过Visual DSD与MATLAB仿真软件验证了该电路设计的合理性与可行性。研究结果表明，相较于传统滤波电路，DNA链置换忆阻器滤波电路在电路参数调节与工作稳定性方面均具备显著优势。
随着生物计算与分子电路技术的发展，基于DNA链置换的分子器件因其高度并行性、可编程性及低功耗特性，已成为构建新一代信息处理系统的重要方向。该文以忆阻器及滤波电路现有研究为基础，开展DNA链置换忆阻器及其在滤波电路中的应用研究。首先，通过忆阻器的DNA链置换反应模块，完成多稳态忆阻器的构建，并通过调控忆阻器内部状态变量，验证了该DNA链置换忆阻器的多稳态性能。其次，基于所设计的忆阻器DNA链置换反应模块，设计1阶低通忆阻器滤波电路，选取方波信号与正弦波信号对该电路进行性能测试，结果表明，DNA链置换1阶忆阻器滤波电路的性能与电路结构及内部状态变量密切相关。最后，依托忆阻器DNA链置换反应模块搭建2阶低通忆阻器滤波电路，通过Visual DSD与MATLAB仿真软件验证了该电路设计的合理性与可行性。研究结果表明，相较于传统滤波电路，DNA链置换忆阻器滤波电路在电路参数调节与工作稳定性方面均具备显著优势。
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