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2020 33

2019 32

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2012 8

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2006 9

2005 13

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关键词

多目标优化 11

人工智能 8

检测 5

能源 5

力学性能 4

无损检测 4

目标识别 4

碳中和 3

2021全球十大工程成就 2

5G 2

COVID-19 2

N-糖基化 2

中国 2

主成分分析 2

关联度 2

农业科学 2

发展目标 2

可靠性灵敏度 2

建筑科学 2

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基于时域滤波和关联策略的红外慢速目标检测 Article

Jing-li GAO,Cheng-lin WEN,Zhe-jing BAO,Mei-qin LIU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第11期页码 1176-1185 doi: 10.1631/FITEE.1601203

摘要：红外慢速目标的一些独特特性，例如像素少，不成形的边缘信息，低信杂比和低速等，使得它们的检测异常困难，而当被淹没在复杂背景中时尤甚。为了解决这一问题，根据时域目标检测和关联策略，本文提出了一种有效的红外目标检测算法。首先，建立一种时域目标检测模型对疑似目标进行分割，该模型主要包含三个阶段，时域滤波，时域目标融合和交叉积滤波；然后提出一种图模型，来关联不同时刻获取的疑似目标。这种关联依赖于目标的运动和表观特征，可进行多次关联操作获取目标轨迹，并据此区分真实目标和由噪声或杂波引起的虚假目标。实验结果表明本文提出的方法能够准确、鲁棒地检测复杂背景下的红外慢速目标，且与几种基准方法相比具有优越的检测性能。

关键词：时域目标检测；慢速移动目标；图匹配；目标关联

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移动目标防御：现状及特征 Review

Gui-lin CAI,Bao-sheng WANG,Wei HU,Tian-zuo WANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第11期页码 1122-1153 doi: 10.1631/FITEE.1601321

摘要：易攻难守是当前网络安全研究面临的核心问题，而移动目标防御（Moving target defense, MTD）为解决这一问题提供了一种全新思路。当前已有涉及MTD多个方面的大量研究被提出。我们首先提出了一个新的安全模型来描述MTD的引入对传统防御模式和安全模型的影响，同时还提出了一个功能和移动模型，为从不同方面理解已有的MTD研究提供了一个全新的视角。我们还依据MTD策略的特定目标将已有研究分为三种类型，并总结了创建每种类型策略的充要条件，这些充要条件是前面所总结的特征中的一个或多个。最后，我们对该领域的未来研究方向进行了探讨。

关键词：移动目标防御；安全模型；功能和移动模型；特征

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基于博弈论方法的移动目标防御机理研究 Article

Gui-lin CAI, Bao-sheng WANG, Qian-qian XING

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第12期页码 2017-2034 doi: 10.1631/FITEE.1601797

摘要：移动目标防御（moving target defense, MTD）为改变当前网络易攻难守的局面提供了一种新的思路。目前已有大量的MTD技术，但对其防御机理的研究仍然缺乏。

关键词：网络安全；移动目标防御；防御机理；防御模型；博弈论

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水下移动传感器网络的高能效节点定位和目标跟踪 None

Hua-yan CHEN, Mei-qin LIU, Sen-lin ZHANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第8期页码 999-1012 doi: 10.1631/FITEE.1700598

摘要：水下移动传感器网络（UMSNs）不要固定，易实现快速部署，其节点可随洋流飘动扩散，易实现大范围的监测。因此，UMSNs是远海环境下实现短期、迅速、大范围组网监测跟踪的有效手段。UMSNs目标跟踪的挑战在于高精度的目标跟踪效果需要以高精度的实时节点定位为前提，而UMSNs的节点位置是不断变化的。为减少UMSNs目标跟踪过程中节点定位所消耗能量，利用节点移动在时间空间的相关性，结合多步Levinson-Durbin线性预测算法提出高精度的长周期节点位置预测算法（HLMP）。根据目标跟踪过程中节点与目标的相关性，提出同时定位跟踪算法（SLAT），进一步提高节点的定位精度。仿真结果表明，HLMP算法能够在低能耗的情况下显着提高定位精度，SLAT算法进一步降低节点定位误差。更高的定位精度将同步提高目标跟踪性能。

关键词：水下移动传感器网络；高能效；节点定位；目标跟踪

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基于场景自适应概念学习的无监督目标检测 Research Articles

浦世亮1,赵暐1,陈伟杰1,杨世才1,谢迪1,潘云鹤2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第5期页码 615-766 doi: 10.1631/FITEE.2000567

摘要：目标检测是机器视觉领域最热门的研究方向之一，在学术界已取得令人瞩目的成果，在工业界也存在许多有价值的应用。然而，主流的检测方法仍有两个缺陷：（1）即使是经过大量数据有效训练的模型，仍然无法很好地泛化到新场景中；（2）模型一旦部署到位，则无法随着不断累积的无标注数据自主进化。为克服上述问题，受视觉知识理论启发，提出一种场景自适应进化的无监督视频目标检测算法，该算法可利用目标群体概念，降低场景变化带来的不利影响。首先通过预训练检测模型从无标注数据中提取大量候选目标，然后对候选目标聚类，构建目标概念的视觉知识字典，其中各个聚类中心代表一种目标原型。其次，通过研究不同目标簇和不同群体目标信息之间的关系，提出基于图的群体信息传播策略以判断目标概念的归属，可有效区分候选目标。最终，利用收集到的伪类标微调预训练模型，实现算法对新场景的自适应。

关键词：视觉知识；无监督视频目标检测；场景自适应学习

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一种面向地面区域检测和目标跟踪的多传感器系统协同调度方法 Research Article

张昀普,付强,单甘霖

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第2期页码 245-258 doi: 10.1631/FITEE.2200121

摘要：本文提出一种面向多任务协同的多传感器系统协同调度方法，并将其应用于地面区域检测和目标跟踪。调度的目的是选择最佳的传感器来完成分配的作战任务，并获得最佳作战收益。首先建立区域检测模型，并提出检测风险的计算方法以量化在调度中的检测收益。然后结合道路约束信息和多普勒盲区信息建立地面目标跟踪模型，并引入后验克拉美罗下限评估未来时刻的跟踪精度。最后，考虑检测、跟踪和能耗控制的需求建立目标函数，通过求解目标函数，得到最优的传感器调度方案。仿真结果表明，所提传感器调度方法可以选择合适的传感器完成所需作战任务，并在区域检测、目标跟踪和能耗控制方面均具有良好性能。

关键词：传感器调度；区域检测；目标跟踪；道路约束；多普勒盲区

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基于多表征声呐数据特征融合的水下目标检测方法 Research Article

王非1,李婉玉1,刘淼2,周景春1,张维石1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第6期页码 828-843 doi: 10.1631/FITEE.2200429

摘要：现有水下目标检测方法多基于物体的几何形状从声呐数据中识别物体，这些方法几乎忽略数据采集和数据表征过程所产生的形状畸变问题。该框架中设计了三种特征融合策略，以分析特征融合对检测器不同模块的影响。同时，这些融合策略可以直接集成到其他检测器中，如YOLO系列。实验结果表明，所提特征融合方法对检测器中候选区域模块和分类模块的结果都有所增益。

关键词：水下目标检测；声呐数据表示形式；特征融合

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面向多目标跟踪的关联相似度神经网络学习 Research Articles

马良,钟巧勇,张营营,谢迪,浦世亮

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第9期页码 1194-1206 doi: 10.1631/FITEE.2000272

摘要：为解决视频多目标跟踪问题，提出一种特征和度量联合学习的深度神经网络架构，称为关联相似度网络。关联相似度网络以端到端的方式学习跟踪轨迹和检测结果之间的关联相似度。针对有缺陷的检测结果，关联相似度网络同时学习矩形框回归、目标分类和相似度回归3个任务。不同于现有基于对比排序思想的方法，我们直接训练一个二分类器来学习跟踪轨迹与检测结果的关联相似度，同时设计了损失函数来约束匹配集合元素的个数。得益于上述设计，关联相似度网络不仅能够解决多目标跟踪问题中的匹配问题，还可以进行单目标跟踪。基于提出的关联相似度网络，设计了一个简单的多目标跟踪算法，在MOT16和MOT17测试集上的实验结果表明其有效性。

关键词：多目标跟踪；深度神经网络；相似度学习

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一种应用于目标检测和跟踪的和差波束扫描的双周期漏波天线阵列 Research Article

黄棉烽1,2,刘菊华1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第4期页码 567-581 doi: 10.1631/FITEE.2200473

摘要：本文提出一种两个基片集成波导（SIW）周期性漏波天线（LWA）组成的天线阵列，该阵列具有和差波束扫描功能，可应用于目标检测和跟踪。实测结果表明该天线阵列具有优异的性能，能够为目标检测和跟踪应用提供一种低复杂度和低成本的替代解决方案。

关键词：天线；漏波天线（LWA）；基片集成波导（SIW）；和差波束；目标检测和跟踪

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融合自监督图学习与目标自适应屏蔽的会话型推荐方法 Research Article

王祎童,蔡飞,潘志强,宋城宇

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第1期页码 73-87 doi: 10.1631/FITEE.2200137

摘要：现有模型主要使用循环神经网络（RNN）或图神经网络（GNN）来建模顺序序列或物品之间的传递关系。为了解决上述问题，本文提出一种融合自监督图学习与目标自适应屏蔽的会话型推荐方法(SGL-TM)。具体来说，首先根据所有涉及到的会话构建全局图，然后从物品之间的全局连接中捕捉自监督信号，用来监督模型生成当前会话中准确的物品表示。之后，通过比较真值与经过我们设计的目标自适应屏蔽模块调整后的物品的预测分数来计算主监督损失。最后，将主监督组件与辅助自监督模块相结合，以获得用来优化模型参数的最终损失。

关键词：会话型推荐；自监督学习；图神经网络；目标自适应屏蔽

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防洪调度多目标决策理论与模型

陈守煜

《中国工程科学》 2000年第2卷第2期页码 47-52

摘要：

根据我国防洪调度决策的特点，首先指出防洪调度决策是复杂的多目标决策问题。然后、建立防洪调度系统多目标决策的理论、模型与方法。其中包括多级模糊优选理论与模型、目标权重的确定等新颖内容。

关键词：防洪调度决策多目标权重

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面条模型中空间关系动态推断方法的研究

李成名

《中国工程科学》 2013年第15卷第5期页码 37-41

摘要： justify;">本文首先提出了面条模型的概念，进而指出基于面条模型的图形处理系统如果不具备动态生成空间关系的能力，就会退化为简单的地理数据库，提出了面条模型中动态推断空间关系的基于Voronoi图的四邻近数学模型

关键词：面条模型面条目标 Voronoi图 4-adj模型

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基于混合驱动高斯过程学习的强机动多目标跟踪方法 Research Article

国强1,滕龙1,2,尹天祥3,郭云飞3,吴新良2,宋文明2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第11期页码 1647-1656 doi: 10.1631/FITEE.2300348

摘要：现有机动目标跟踪方法在杂波环境中强机动目标的跟踪性能并不令人满意。本文提出一种混合驱动方法，利用数据驱动和基于模型算法的优点跟踪多个高机动目标。进一步与广义概率数据关联（GPDA）算法相结合，实现多目标跟踪。通过仿真实验可知，与广泛使用的机动目标跟踪算法如交互式多模型（IMM）和数据驱动的高斯过程运动跟踪器（GPMT）相比，提出的混合驱动方法具有显著的性能优势。

关键词：目标跟踪；高斯过程；数据驱动；在线学习；模型驱动；概率数据关联

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基于海面更快区域卷积神经网络的导航雷达平面位置指示器图像海面目标检测方法 Research Article

陈小龙,牟效乾,关键,刘宁波,周伟

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第4期页码 630-643 doi: 10.1631/FITEE.2000611

摘要：更快的区域卷积神经网络（Faster R-CNN）作为一种经典深度学习目标检测算法，已广泛应用于高分辨率合成孔径雷达和逆合成孔径雷达的图像检测。本文以导航雷达PPI图像为例，针对复杂背景（如海杂波）和目标特性情况，提出一种基于海面的更快的区域卷积神经网络（Marine-Faster R-CNN）算法的海面目标检测方法。首先，为提高检测海面目标的准确率，降低虚警率，设计了特征融合网络FFNet（Feature Fusion Network），并从锚点尺度、多目标检测、数据样本平衡性、尺度归一化等方面优化Faster R-CNN，并基于此建立Marine-Faster R-CNN海面目标检测模型。最后，与经典Faster R-CNN方法和恒虚警率算法对比，证明所提方法准确率更高，稳健性更佳，泛化能力更强，可应用于导航雷达海面目标检测。

关键词：海面目标检测；导航雷达；平面位置指示器（PPI）图像；卷积神经网络；更快的区域卷积神经网络