基于历史梯度平均方差缩减的协同参数更新方法

随机梯度下降算法(SGD)随机使用一个样本估计梯度,造成较大的方差,使机器学习模型收敛减慢且训练不稳定。该文提出一种基于方差缩减的分布式SGD,命名为DisSAGD。该方法采用历史梯度平均方差缩减来更新机器学习模型中的参数,不需要完全梯度计算或额外存储,而是通过使用异步通信协议来共享跨节点的参数。为了解决全局参数分发存在的“更新滞后”问题,该文采用具有加速因子的学习速率和自适应采样策略：一方面当参数偏离最优值时,增大加速因子,加快收敛速度;另一方面,当一个工作节点比其他工作节点快时,为下一次迭代采样更多样本,使工作节点有更多时间来计算局部梯度。实验表明：DisSAGD显著减少了循环迭代的等待时间,加速了算法的收敛,其收敛速度比对照方法更快,在分布式集群中可以获得近似线性的加速。     

星载SAR斜视模式运动目标方位多通道信号重建方法

在星载方位多通道SAR斜视模式下,方位斜视角度和运动目标的速度分别导致回波多普勒频谱发生2次混叠和通道失衡,影响运动目标方位多通道信号重建.针对该问题,该文提出一种适用于多通道斜视模式下的运动目标的重建方法.首先通过方位向去斜预处理消除了斜视导致的2次多普勒混叠,然后通过修正的多通道重建矩阵来解决目标速度导致的通道失衡.此外,该文还研究了通道冗余情况下的杂波抑制能力,分析了估计速度误差带来的残余相位误差,给出了一种星载方位多通道SAR斜视模式下的运动目标速度快速估计搜索方法.最后,通过点目标仿真验证了方法的有效性.     

正交多用户短参考高速差分混沌键控通信系统

针对传统多用户短参考混沌移位键控通信系统传输速率和能量效率低的问题,该文提出了一种正交多用户高速短参考差分混沌移位键控(OMU-SRHR-DCSK)通信系统.系统将参考信号长度缩短为每个数据信号长度的1/P,通过增加两路连续的信息时隙来传输多个用户信息比特,通过希尔伯特变换在每个信息时隙多传输N个用户信息比特,极大地提高了系统的数据传输速率.将希尔伯特变换和Walsh码相结合完全消除了用户间干扰,改善了误码率性能.推导了OMU-SRHR-DCSK系统在加性高斯白噪声(AWGN)信道和多径瑞利衰落信道(RFC)中的比特误码率(BER)公式并进行了实验验证.在两种信道下的仿真值和理论推导值均相等,验证了理论推导的正确性.该系统的传输速率相对于传统多用户短参考系统的传输速率有极大提升,传输比特数相同的条件下系统的误码性能明显优于传统多用户短参考系统,证明了该系统具有优异的实用价值,并为其应用于实际中提供了良好的理论支撑.     

物理层认证的中间人导频攻击分析

现有物理层认证机制依赖合法信道状态信息(CSI)的私有性,一旦攻击者能够操控或窃取合法信道,物理层认证机制就会面临被攻破的威胁.针对上述缺陷,该文提出一种中间人导频攻击方法(MITM),通过控制合法双方的信道测量过程对物理层认证机制进行攻击.首先对中间人导频攻击系统进行建模,并给出一种中间人导频攻击的渐进无感接入策略,该策略允许攻击者能够顺利接入合法通信双方;在攻击者顺利接入后,可对两种基本的物理层认证机制发起攻击:针对基于CSI的比较认证机制,可以实施拒绝服务攻击和仿冒接入攻击;针对基于CSI的加密认证机制,可以实现对信道信息的窃取,从而进一步破解认证向量.该攻击方法适用于一般的公开导频无线通信系统,要求攻击者能够对合法双方的导频发送过程进行同步.仿真分析验证了渐进无感接入策略、拒绝服务攻击、仿冒接入攻击、窃取信道信息并破解认证向量等多种攻击方式的有效性.     

基于Landweber迭代算法的欠采样恢复数字预失真技术

传统宽带数字预失真(DPD)为了更好地矫正功率放大器(PA)非线性特性,通常要求反馈通道带宽达到发送信号带宽的5倍,相应地要求更高采样率的模数转换器(ADC),这将导致数字预失真系统面临着硬件成本和能耗问题.针对这一问题,该文提出一种基于Landweber迭代算法的欠采样恢复(USR)数字预失真(Landweber-USR DPD)技术.这种以内外循环的方式进行处理,可将反馈通道带宽从理论要求的5倍降低至2倍,以良好的质量从欠采样的功放输出信号中恢复全频带的输出信号,使还原出的数据更接近真实的功放输出信号,以实现更好的预失真效果.实验选用基于单管氮化镓(GaN)器件的宽带F类功率放大器,在1.8 GHz工作频点下用5 MHz的长期演进(LTE)信号激励,反馈ADC速率分别设置为全采样速率(40 Msps)和欠采样速率(10 Msps).实验结果充分证明了Landweber迭代算法恢复功放数据的可靠性以及Landweber-USR DPD技术的有效性,为宽带通信系统中数字预失真技术的工程实现提供了有效降低ADC采样率的思路和方法.     

一种新型单层递归神经网络解决非光滑伪凸优化问题

非光滑伪凸优化问题是一类比较特殊的非凸优化问题,常出现在各类科学与工程应用中,因此具有很大的研究价值.针对现有神经网络模型解决非光滑伪凸优化问题存在的不足,该文基于微分包含理论,提出一种新型单层递归神经网络模型.通过理论分析,证明了神经网络状态解在有限时间内收敛到可行域,且永驻其中,最终神经网络状态解收敛于原优化问题的最优解.最后,通过数值实验,验证了所提理论的有效性.与现有的神经网络相比,该文所提神经网络模型结构简单仅为单层,不需要提前计算罚参数,且对初始点选取没有任何特殊的要求.     

黑腔靶中超热电子特性研究

近几年来,在“神光”装置上进行了1.053μm激光与平面靶及一系列柱形黑腔靶相互作用实验。用一台多道滤波—荧光X光能谱仪(FFS)测得各种靶发射的超热X射线谱,由谱推导超热电子温度T_h和超热电子总能量E_h当照射靶单束激光能量E_(tar)为400～670J、脉宽τ=650～1150ps时,发现黑腔内明显存在两群服从Maxwell分布高能电子(T_h=35～45keV;T_(hh)=150～350kev),而且E_(he)占E_(tar)的份额为10％～12％。实验还表明:腔内的E_(he)与非线性过程特征量(SRS)有较好的线性关系,因此推断出腔内超热电子产生的主要机制是受激Raman散射。在相同照射条件下,黑腔靶产生的超热电子比平面靶严重。     

黑腔靶X光转换,输运的定量测量

为了测量黑腔靶X光引光效率、转换效率,我们设计了相应的分解靶(泄漏靶)实验,1989～1992年在″神光″装置上共进行了四次漏靶分解实验,利用灵敏度作了绝对标定的平响应X光二极管对漏靶注入孔、引光孔流出的X光角分布进行了测量,测出了x光角分布,得到了黑腔靶X光转换效率为50％～60％,引光效率约6％,为以后辐射驱动内爆研究的理论计算和靶的优化设计提供了重要的数据。     

SOME BLENDING INTERPOLATION METHODS IN CAGD

Some of the blending interpolation methods (which) stated by a convex combination technique are presented. This includes C1 ,C2 blending triangular interpolanls and C1 -blending quadrilateral inter polanls for surfaces. The mentioned methods can be generalized to the construction of C" blending interpolants.