计算机工程与科学

2023年第3期目录

2023, 45(03): 0-0. doi:

摘要 ( 109 )

PDF (260KB) ( 111 ) 　　

面向三维忆阻阵列的状态逻辑计算

胡钇宏, 马德胜, 许诺, 王文清, 黄成龙, 方粮

2023, 45(03): 381-389. doi:

摘要 ( 166 )

PDF (1084KB) ( 122 ) 　　

基于忆阻存储阵列的状态逻辑电路是打破“冯·诺依曼瓶颈”，实现存内计算的有效途径。然而，目前针对存内状态逻辑电路的研究多以二维忆阻存储阵列为基础平台，缺少对更复杂的三维忆阻存储阵列中状态逻辑实现的讨论。相比于平面二维阵列，三维忆阻存储阵列拥有更大的存储密度和更丰富的器件连接关系，能对状态逻辑门的构建提供更灵活的配型方法。因此，有必要对状态逻辑门在三维存储阵列中的配型和级联过程进行专门讨论。立足平面堆叠型三维忆阻存储阵列，从基本状态逻辑门的实现以及支持级联的综合映射方法2个方面对复杂状态逻辑计算过程实现进行研究。首先，分析并总结了平面堆叠型三维忆阻存储阵列中器件的连接关系，并据此得出实现两输入布尔逻辑的状态逻辑门配型要求。其次，提出一种复合状态逻辑门，通过将逻辑输入与逻辑输出共享同一个忆阻器，来一步实现复杂逻辑功能（例如，定义为ONOR），节省复杂状态逻辑计算过程的步骤与器件数目。最后，还给出了基于三维忆阻存储阵列中复杂状态逻辑计算实现的自动化综合映射方法。对LGsynth91基准的测试结果表明，与当前二维阵列中的最优映射结果相比，提出的基于三维忆阻存储阵列的综合映射方法实现了层间的逻辑计算，并且节省了41.1%的阵列使用面积。在引入ONOR复合门之后，完成计算需要的逻辑操作步骤、忆阻器数目、阵列使用面积分别进一步降低了8.6%,18.8%和50.5%。

一款高可靠嵌入式处理器芯片的设计

朱英, 田增, 陈叶, 蒋毅飞, 李彦哲, 刘晓强

2023, 45(03): 390-397. doi:

摘要 ( 143 )

PDF (914KB) ( 119 ) 　　

基于申威自主指令系统设计开发了一款高可靠性、高性能嵌入式处理器芯片。该处理器采用SoC技术和AMBA总线架构，片上集成自主研发的申威第3代64位高性能处理器核心Core3，以及PCIe2.0、USB2.0等多种标准I/O接口，基于国内成熟工艺开发，片上集成2.5亿晶体管，在-55℃~125℃宽温下的核心工作频率达到800 MHz，双精度浮点峰值性能为3.2 GFlops，全片峰值功耗小于3.2 W。详细介绍了该处理器为了实现高可靠性、低功耗和高性能等设计目标，在芯片结构设计、可靠性设计、低功耗设计和物理实现方面所采取的技术方法和手段，并给出了芯片频率、功耗和成品率等主要技术指标的测试结果。该处理器已在多个信息设备领域得到了应用，并取得了较好的社会效益。

面向量子博弈论的光量子芯片设计及实验

曾茹, 詹俊伟, 薛诗川, 王易之, 王冬阳, 刘英文, 吴俊杰

2023, 45(03): 398-405. doi:

摘要 ( 126 )

PDF (923KB) ( 86 ) 　　

量子博弈论是量子信息和经典博弈论的交叉研究方向。理论研究表明，量子博弈模型不仅能够突破经典博弈模型的收益上限，更是有望用于深入理解和突破量子通信、量子计算等领域的很多基础问题。针对一种利益冲突的贝叶斯量子博弈模型，提出了一种可编程的光量子芯片结构，首次运用硅基光量子芯片实验完成了量子博弈实验。通过动态生成和调控片上量子纠缠态，实验证实了量子博弈相对经典博弈的博弈优势，展示了光量子芯片在量子博弈论研究中的重要作用，为量子信息领域更复杂问题的研究提供了重要的实验手段。

FCBGA封装的CPU芯片散热性能影响因素研究

陈彪, 陈才, 张坤, 叶琴

2023, 45(03): 406-410. doi:

摘要 ( 184 )

PDF (711KB) ( 106 ) 　　

散热设计是芯片封装设计中非常重要的一环，直接影响芯片运行时的温度和可靠性。芯片内部封装材料的尺寸参数和物理特性对芯片散热有较大影响，可以用芯片热阻或结温的高低来衡量其散热性能的好坏。通过数值模拟(有限体积法）的方法，对某国产FCBGA封装的CPU散热性能进行研究，分析CPU封装内的各层材料尺寸、导热系数及功率密度等因素对CPU温度和热阻的影响。研究结果表明：TIM1导热系数在35 W/(m·K)以内时，TIM1导热系数和厚度对CPU散热有较大影响；晶圆面积（功率密度）对CPU散热有较大影响，晶圆厚度对CPU散热影响不大。

OpenEmulator:一种面向TSN芯片验证的联合仿真平台

汪铮, 黄容, 吴茂文, 孙寅涵, 孙志刚

2023, 45(03): 411-419. doi:

摘要 ( 161 )

PDF (1134KB) ( 133 ) 　　

硬件仿真器是加快时间敏感网络TSN芯片验证的重要手段。由于TSN芯片复杂性远低于SoC芯片,基于CPU的硬件仿真器可满足TSN芯片验证的需求。为满足TSN芯片设计需求,设计实现了一个面向TSN芯片验证的硬件仿真器OpenEmulator。针对TSN系统仿真的特点,提出了一种应用于OpenEmulator的时间同步互锁机制,实现了运行芯片HDL设计代码的硬件仿真域与运行真实TSN软件的物理域之间的精确时间同步。OpenEmulator已经在OpenTSN芯片设计中得到应用,基于普通PC机,可在20 min内仿真包含6个节点的TSN网络初始化和首次时间同步功能,大大提升了TSN芯片仿真验证的效率。目前OpenEmulator已经开源并集成到最新发布的OpenTSN开源项目3.4版本中。

Grover量子搜索算法的线路优化

吴希, 李志强, 杨东晗

2023, 45(03): 420-425. doi:

摘要 ( 101 )

PDF (939KB) ( 98 ) 　　

Grover算法是能够高效查找到目标态的量子搜索算法，但随着搜索数据量的增大，它的量子线路面临着复杂的门分解问题。在如今的NISQ时代资源非常有限，因此线路的深度成为一种重要的度量标准。介绍了一种基于分治思想的二阶段量子搜索算法，能够在量子计算机上快速地并行运行。提出一种线路优化方法，应用块级的Oracle线路来减少迭代次数。将该方法与分治思想相结合，提出2P-Grover算法。在量子计算框架Cirq上进行模拟实验，与Grover算法进行对比。实验结果表明，2P-Grover算法能够使线路的深度至少减少60%，并且保持了较高的搜索成功率。

高密度LoRa网络优化方法研究

李超, 涂国庆,

2023, 45(03): 426-433. doi:

摘要 ( 85 )

PDF (660KB) ( 66 ) 　　

在农业物联网中，LoRa技术被广泛采用。当网络覆盖范围较大时，标准的LoRaWAN协议会增加扩展因子SF,以增大通信距离。然而，由于SF内（指SF取值相同）和SF间（指SF取值不同）冲突的影响，限制了其节点密度，不适合大范围、高密度的部署场景。为满足大范围和高密度部署要求，结合多跳路由方案和扩频因子分配方法对LoRa网络进行优化，以提高网络的节点容量和可靠性。仿真结果表明，通过使用所提出的方法，在基本节点数量大于10 000个的LoRa网络内，仍可以获得80%以上的数据包交付率PDR，显著提高了大范围、高密度场景下LoRa网络的可靠性。

基于密文强不可分性的云数据确定性删除方案

付伟, 谢振杰, 朱婷婷, 任正伟

2023, 45(03): 434-442. doi:

摘要 ( 85 )

PDF (996KB) ( 75 ) 　　

实现云数据删除的确定性是云存储安全领域亟待解决的关键问题。现有方案普遍存在过度依赖于密钥销毁、不具备密文强不可分性和加解密开销过大等缺陷。结合AONT转换与分组加密，提出一种基于密文强不可分性的云数据确定性删除方案，通过混淆原始数据本身实现密文数据的强不可分性。理论分析和实验结果表明，该方案销毁密文数据的任何一个密文数据块都将导致原始数据无法复原，摆脱了对密钥销毁的过度依赖，实现了确定性删除的预期目标；通过引入数据块乱序并减少密码运算次数，在提升抗密文分析能力的同时大幅降低了计算开销，与现有方案相比具有明显的性能优势。

雾计算中支持解密外包的可验证属性加密方案

段亚红, 王峥, 赵涓涓, 王龙

2023, 45(03): 443-452. doi:

摘要 ( 78 )

PDF (850KB) ( 78 ) 　　

基于密文策略的属性加密方案(CP-ABE)为云存储系统提供了安全、细粒度的访问控制，但由于加/解密算法中的双线性配对运算量较大，给用户端带来了沉重的负担。为了解决上述问题，提出了一种雾计算中支持解密外包的可验证属性加密方案。方案中以线性秘密共享方案构造访问矩阵，可以灵活表达多种形式的访问策略；将部分解密运算外包给雾节点，从而降低用户端运算负担；为增强外包雾节点的可信度，通过区块链交易对雾节点存取的密文进行正确性验证，并实现访问行为的不可否认性。通过安全性与实验分析表明，该方案可抵抗选择明文攻击，且具有较高的运行效率。

基于预测多对非对称直方图的可逆信息隐藏

胡晨莹, 赵琰

2023, 45(03): 454-461. doi:

摘要 ( 66 )

PDF (1094KB) ( 61 ) 　　

非对称预测误差直方图算法能够生成较0值偏左与较0值偏右的2个非对称直方图，在嵌入过程中，2个直方图向相反方向移动，使得部分被修改过的像素能够还原为原始像素，即发生补偿还原反应。针对该特点，结合多对直方图平移算法，生成2对非对称直方图，通过2轮非对称直方图嵌入即共4层数据嵌入，提高被修改过的像素发生补偿还原的概率。此外，通过研究数据嵌入后与原始图像峰值点和像素值的变化范围，将所有图像块分类，优先选取可嵌入概率高的图像块，减少不必要的像素修改。与其他算法相比，所提算法利用非对称直方图算法的补偿还原反应，并结合图像本身像素值分布特点，减少像素的无效修改，较好地保证了载密图像的质量。

ADS-B中基于格的分层无证书消息可恢复认证方案

农强, 邵猛, 张棒棒, 刘梓禹,

2023, 45(03): 462-469. doi:

摘要 ( 62 )

PDF (791KB) ( 46 ) 　　

广播式自动相关监视 (ADS-B)作为新一代空中交通管制的关键技术，已部署在全球大部分空域。已有的ADS-B消息认证方案主要利用传统的公钥密码系统来保证数据安全，计算负担较重且无法抵御量子攻击。首次将基于格的密码体制用于ADS-B通信安全，提出一种同时支持消息可恢复和批量验证的分层无证书消息认证方案。ADS-B 机载设备不需要管理证书，也无密钥托管问题。ADS-B消息不需要与签名一起传输，可以在验证阶段进行恢复。利用拒绝采样和无陷门技术，该方案仅需执行计算复杂度较低的线性运算即可实现消息认证。在随机预言机模型和小整数解问题假设下，该方案是可证安全的。性能评价实验结果表明，在同等的比特安全级别下，该方案相比相关工作在节省计算开销方面有显著的提升，对于计算资源受限的航空电子设备十分适用。

基于集成学习双流神经网络的实时面部篡改视频检测模型

袁野, 黄丽清, 叶锋, 黄添强, 罗海峰, 徐超,

2023, 45(03): 470-477. doi:

摘要 ( 71 )

PDF (793KB) ( 60 ) 　　

恶意面部篡改对社会安全和稳定存在负面影响，对面部篡改后的视频图像进行准确的检测是一个十分重要的课题。为了解决视频检测模型实时性较差的问题，提出一种基于集成学习双流循环神经网络的面部篡改视频检测模型，并引入集成学习中的投票机制。首先,接收少量连续的序列帧，通过卷积神经网络进行空间特征的提取，同时引入中心差分卷积进行空间域的篡改伪影增强。然后，将连续的序列帧进行差分，以增强时间域上的篡改伪影，同时通过卷积神经网络进行时间特征的提取。随后，将空间域和时间域的双流特征向量进行拼接，通过循环神经网络进行特征提取。在循环神经网络特征提取过程中，逐帧的特征信息被保留下来作为后续辅助帧级分类器的输入，同时循环神经网络的最终输出作为视频级判别器的输入。最后，引入集成模型的投票机制整合多个辅助帧级判别器和视频级判别器的输出，并通过引入权重超参数γ来平衡辅助帧级判别器和视频级判别器的重要程度，帮助模型提高检测准确率。在FaceForensics++数据集上，与主流检测模型进行对比，所提模型平均准确率提升了0.4%和1.0%。同时，所提模型可以仅使用较少连续帧进行篡改检测，提高了模型的实时性。

基于可逆神经网络的图像超分辨率重建算法

王平, 李彬, 张彤, 王佳

2023, 45(03): 478-488. doi:

摘要 ( 117 )

PDF (1539KB) ( 114 ) 　　

近年来，卷积神经网络在单幅图像超分辨率重建SISR任务中展现出良好的效果，已成为该领域内应用最广泛的算法，但该算法未能有效弱化一对多的病态问题和减小重建图像解空间范围，因此对图像重建质量提升的效果越来越有限，目前已面临瓶颈问题，很难有较大的性能提升。为有效减小重建图像的解空间，提升重建图像性能，提出了基于可逆神经网络的图像超分辨率重建算法，通过模型设计，将图像退化和重建过程设计为一个可逆变换过程，有效约束了图像解空间，可逆卷积结构的应用使算法获得最合适的通道排布规则，从而有效提升了模型性能。在主流数据集上的实验结果表明，提出的算法相对于现有的SISR算法在图像重建精度上有了极大的提升，获得了最佳的PSNR和SSIM。

一种基于对抗学习的仿真遥感图像生成方法

马征, 褚钧正, 武鹏飞

2023, 45(03): 489-494. doi:

摘要 ( 98 )

PDF (999KB) ( 77 ) 　　

遥感图像数据标注耗时、成本高且需要专家知识，使得有标签的遥感数据难于获得，因此亟需生成有标签遥感数据的有效方法。由计算机视觉领域用于风格迁移的循环一致生成对抗网络出发，提出了一种基于深度学习，利用循环一致生成对抗网络生成新数据集的仿真遥感图像转换方法。将源数据与生成数据视为源域与目标域，遥感图像转换可视为仿真遥感数据集的风格迁移。生成的数据集可进一步用于分类、语义分割和域适应等适用于遥感图像的常见任务。实验结果表明该方法可有效生成风格迁移的仿真遥感数据。

基于特征融合和注意力机制的图像语义分割

马冬梅, 黄欣悦, 李煜

2023, 45(03): 495-503. doi:

摘要 ( 119 )

PDF (1320KB) ( 135 ) 　　

针对目前高精度语义分割模型需要大量计算资源，难以在硬件存储和计算力有限的嵌入式平台上部署，提出了一种基于特征融合和注意力机制的图像语义分割模型。首先，对基于DeepLabV3+的模型进行优化，采用通道剪枝对MobileNetV2骨干网络轻量化；然后，在轻量化后的模型中引入拆分三重注意力模块(STA)来提高特征图内部维度相关性；最后，在解码部分增加细粒度上采样模块完善边缘细节信息。在PASCAL VOC 2012和Cityscapes数据集上的实验中，本文模型的参数量仅为4.15×106，浮点计算量为10.23 GFLOPs，平均交并比分别为70.98%和72.26%，表明该模型在计算资源、内存占用和准确性之间达到了较好的均衡。

改进的遥感图像语义分割算法

厍向阳, 马亦骏

2023, 45(03): 504-511. doi:

摘要 ( 85 )

PDF (1275KB) ( 101 ) 　　

针对遥感图像中多个目标聚集导致边缘混淆，小尺度物体分割不明显，以及语义分割过程中全局信息获取不足的问题,提出了一种基于混合注意力与全尺度跳层连接网络的遥感图像语义分割算法DU-net。该算法以U-net3+为基础网络，采用全尺度跳层连接网络作为特征提取网络，摒弃了原算法中的深度监督，建立特征与注意力机制之间的关联，最终实现语义分割的过程。实验结果表明，DU-net算法在不同指标下较经典算法都有明显提升，同时提高了图像边缘分割质量，改善了算法对小尺度目标的分割准确度。

一种融合字词信息的中文情感分析模型

杨春霞, 姚思诚, 宋金剑,

2023, 45(03): 512-519. doi:

摘要 ( 110 )

PDF (700KB) ( 116 ) 　　

中文情感分析模型的文本表示通常只采用词粒度信息，这会导致模型在特征提取时丧失字粒度的特性，同时常用的分词方法的分词结果过于精简，也一定程度上限制了文本表示的丰富度。对此，提出了一种融合字粒度特征与词粒度特征的中文情感分析模型，采用全模式分词得到更丰富的词序列，经词嵌入后将词向量输入Bi-LSTM中提取全文的语义信息，并将隐层语义表示与对应字向量进行初步融合，增强词级信息的鲁棒性；另一方面将字向量输入多窗口卷积，捕捉更细粒度的字级特征信息。最后将字词粒度特征进一步融合后输入分类器得到情感分类结果，在2个公开数据集上的性能测试结果表明，该模型相比同类模型有更好的分类性能。

融合相似用户影响效应的知识图谱推荐模型

张若一, 金柳, 马慧芳, 王亦可, 李清风

2023, 45(03): 520-527. doi:

摘要 ( 81 )

PDF (780KB) ( 99 ) 　　

知识图谱(KG)具有丰富的结构化信息，能有效缓解推荐模型的稀疏性和冷启动问题，提升推荐系统的准确性与可解释性。近年来，融合知识图谱的端到端推荐模型成为技术趋势。提出了一种融合相似用户影响效应的知识图谱推荐模型，该模型在有效利用知识图谱的前提下，扩充了用户与项目之间的交互方式。首先，利用图神经网络邻域聚合策略与注意力机制，分别捕获用户与项目在知识图谱上的2种高阶表示；其次，根据相似用户的影响效应，设计影响力增强层，捕获相似用户影响效应的潜在表示；最后，将上述3种表示共同反馈到多层感知机中，输出预测分值。在真实数据集上的实验结果验证了所提模型的有效性和效率。

考虑无症状和变异者的SAIVR传染病模型

邓云峰, 卢友军, 梁燕军, 左飞宇, 付丽

2023, 45(03): 528-536. doi:

摘要 ( 102 )

PDF (802KB) ( 78 ) 　　

考虑无症状者、变异者的存在以及易感者通过其他方式直接变为免疫者等因素，在传统传染病模型的基础上建立了一个新的SAIVR传染病模型。根据SAIVR模型的传播规则，利用微分方程理论给出了该模型的传播动力学方程，分析了该模型的无病平衡点和地方病平衡点的存在性，利用下一代矩阵方法计算出该模型在无病平衡点处的基本再生数，根据Routh-Hurwitz判据得到了该模型在平衡点处的局部渐近稳定性条件，利用Lyapunov理论证明了模型的全局稳定性。仿真实验表明，考虑无症状者和变异者的SAIVR模型准确预测了传染病的爆发时间、爆发规模和消亡时间，有助于减少传染病在人群中的传播率，增加感染者、变异者的免疫率，有效控制SAIVR传染病的传播。

基于广义正交三角模糊数的WSM-TOPSIS群决策方法

万本庭, 万春涛

2023, 45(03): 537-545. doi:

摘要 ( 77 )

PDF (492KB) ( 81 ) 　　

结合广义正交模糊集和三角直觉模糊数，给出广义正交三角模糊数的定义和运算法则，在此基础上，对WSM和TOPSIS方法进行拓展，提出一种多属性群决策方法WSM-TOPSIS。考虑到决策者和属性的权重，该方法使用WSM对决策者提出的决策矩阵进行第一次集结，通过TOPSIS计算各方案的相对贴近度得到方案的优劣排序。最后通过实例和对比分析验证了该方法的有效性和实用性。

融合BERT与词嵌入双重表征的汉越神经机器翻译方法

张迎晨, 高盛祥, 余正涛, 王振晗, 毛存礼,

2023, 45(03): 546-553. doi:

摘要 ( 99 )

PDF (597KB) ( 81 ) 　　

神经机器翻译是目前主流的机器翻译方法，但在汉-越这类低资源的机器翻译任务中，由于双语平行语料规模小，神经机器翻译的效果并不理想。考虑到预训练语言模型中包含丰富的语言信息，将预训练语言模型表征融入神经机器翻译系统可能对低资源的机器翻译有积极作用，提出一种融合BERT预训练语言模型与词嵌入双重表征的低资源神经机器翻译方法。首先，使用预训练语言模型和词嵌入分别对源语言序列进行表示学习，通过注意力机制建立2种表征之间的联系后,使用拼接操作得到双重表征向量；然后，经过线性变换和自注意力机制，使词嵌入表征和预训练语言模型表征完全自适应融合在一起，得到对输入文本的充分表征，以此提高神经机器翻译模型性能。在汉越语言对上的翻译结果表明，相比基准系统，在包含127 000个平行句对的汉越训练数据中，该方法的BLEU值提升了1.99，在包含70 000个平行句对的汉越训练数据中，该方法的BLEU值提升了4.34，表明融合BERT预训练语言模型和词嵌入双重表征的方法能够有效提升汉越机器翻译的性能。

基于表示学习的实体对齐方法综述

马赫, 王海荣, 周北京, 孙崇, 徐玺

2023, 45(03): 554-564. doi:

摘要 ( 210 )

PDF (1021KB) ( 123 ) 　　

实体对齐是目前知识融合阶段的主要工作之一，基于表示学习的方法是实体对齐的主要研究方向。首先，通过全面地研究当前代表性的实体对齐技术，总结出这些技术的特征及架构，并提出了一个捕捉这些技术关键特征的框架；然后根据这些技术使用的知识表示模型将其分成2类：基于Trans的技术和基于GNN的技术；给出了2个当前广泛使用的数据集，搭建了11个有代表性的基于TransE的模型和基于GNN的模型，并在DBP15K上的3个跨语言数据集上进行对比实验；评测主流模型和添加属性或字面等不同侧面信息后的模型的对齐效果，为未来大规模单模态乃至多模态知识图谱实体对齐研究提供参考。

基于自然语言云化的TOPSIS方法及其应用

吴昊天, 关叶青

2023, 45(03): 565-570. doi:

摘要 ( 84 )

PDF (415KB) ( 60 ) 　　

针对兼具自然语言标度和主观评分的复杂多属性决策问题，结合云模型理论构建了基于自然语言云化的TOPSIS方法。首先，通过设计非线性规划改进云模型熵的计算，利用云雾化性质得到超熵，将自然语言标度转换为云模型。其次，将主观评分转换为评价云，得到多属性决策云矩阵，根据TOPSIS定义建立多属性评价方法。最后，将所提方法应用于物流园区选址方案评估问题，通过与已有文献中的方法和传统TOPSIS方法进行对比，验证了所提方法的有效性。

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