2026年, 第46卷, 第1期 刊出日期：2026-01-15
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杭州电子科技大学学报. 2026, 46(1): 1-13. https://doi.org/10.13954/j.cnki.hdu.2026.01.001脑肿瘤的精准分割是临床医学领域的一个重要研究方向,目前磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)是脑肿瘤分割领域中常规采用的方法。利用多模态MRI图像信息来提高脑肿瘤分割性能至关重要。本文对多模态脑肿瘤分割方法进行了全面综述。介绍了深度学习技术在脑肿瘤分割中的应用,并阐述了基于卷积神经网络、全卷积神经网络和Transformer的方法各自具有的独特优势和限制;从模态堆叠、网络改进、模态特征融合三个方面,总结了三种常用的多模态脑肿瘤分割方法;梳理了基于生成对抗网络的方法、基于特征的方法、基于相关性的方法、基于网络改进的方法和跨模态自监督学习方法等五类方法讨论了在缺失模态下的多模态脑肿瘤分割方法;对多模态脑肿瘤分割的发展方向进行展望。
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杭州电子科技大学学报. 2026, 46(1): 14-21. https://doi.org/10.13954/j.cnki.hdu.2026.01.002遥感图像中的建筑物提取面临形状多样、尺度变化、背景复杂以及像素模糊等多重挑战。为应对这些问题,文章提出了一种结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和Transformer优势的双路径网络(DBCTNet)。该网络通过整合局部细节路径与全局上下文路径,充分利用CNN的局部特征提取能力和Transformer的全局信息处理能力,实现更高效的建筑物提取。为了进一步提升模型的性能,提出了特征细化融合模块,用于减少不同路径间的特征差异,增强模型在复杂场景中的适应能力。同时,提出多层次特征聚合模块,通过聚合多尺度特征信息,提升模型在处理不同尺度建筑物时的鲁棒性和精确性。实验结果显示,DBCTNet在Massachusetts建筑物数据集和Inria航拍图像标注数据集上展现出优异的性能。
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杭州电子科技大学学报. 2026, 46(1): 22-28. https://doi.org/10.13954/j.cnki.hdu.2026.01.003联邦学习(Federated Learning,FL)需要有效的隐私保护,在完成服务器、客户端合作训练的同时,确保数据的隐私安全。然而,许多现有的FL隐私保护方案使用固定的噪声尺度进行差分隐私保护,这样会导致数据隐私泄露和模型精度损失等问题。针对这些问题,本文提出一种用于FL的聚类隐私保护算法。为了满足无源光网络(Passive Optical Networks,PON)中数据驱动型应用日益增长的隐私保护需求,该算法被应用于PON网络支持的FL场景中。算法根据部署在光网络单元(Optical Network Units,ONU)中客户端本地数据集的数据分布,将ONU分为不同的聚类。客户端完成本地训练后,ONU汇聚更新后的本地模型并进行裁剪操作,根据不同客户端的数据隐私要求添加随机噪声。由于同一聚类下所有ONU的客户端采用相同的裁剪阈值与噪声尺度,该算法有效避免了FL学习效率显著下降的问题。仿真和实验结果表明,该算法能够保护客户端数据隐私,同时未造成明显的FL精度损失。结果还表明聚类数越多,算法隐私保护能力越强,然而这是以牺牲一定学习精度为代价取得的。在同等噪声尺度下,两个ONU聚类的学习精度比三类的情形高7.4%。
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杭州电子科技大学学报. 2026, 46(1): 29-34. https://doi.org/10.13954/j.cnki.hdu.2026.01.004目前脑纹识别任务中缺乏类似计算机视觉领域中ImageNet的大规模预训练数据集,因此难以对脑纹识别任务进行预训练,进而提升模型表现。为解决这一问题,本文通过提取不同数据集中的共有信息作为标签,进而融合三种不同范式的数据集进行监督预训练,旨在拓展模型可学习特征的数量。此外,为解决预训练的EEGNet难以收敛的问题,引入残差结构并改进模型残差EEGNet。实验结果表明,合并后的监督预训练数据集显著提升了模型在脑纹识别任务上的表现,且减少了模型收敛所需要的数据量;残差EEGNet相比于EEGNet模型收敛速度更快,分类效果也有所提升。
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杭州电子科技大学学报. 2026, 46(1): 35-49. https://doi.org/10.13954/j.cnki.hdu.2026.01.005像素游戏中非玩家角色(Non-Player Character,NPC)的运动通常缺乏自然度,其中最为突出的表现是NPC的运动路径固定且运动姿态生硬,严重影响游戏的趣味性、神秘感和生命力。为改善上述问题,提出了一种能保障运动路径简洁、平顺、难以预测且运动姿态自适应变化的NPC运动优化生成方法。首先,融合RRT-Connect算法、粒子群优化算法和Bresenham算法,提出一种新颖的双层次优化方法,快速、有效且高随机性地为NPC自动生成运动姿态关联且初步可行的运动路径。其次,基于贪心策略对初步可行运动路径进行精简,以缩短路径长度,并提升路径的平顺性。最后,基于粒子群优化算法,提出一种路径转角平顺方法,进一步优化运动路径和运动姿态,形成高自然度的NPC运动。针对不同复杂度的地图和不同形状及尺寸的NPC,对所提方法开展有效性验证,结果表明,该方法生成的NPC运动路径具有简洁、平顺、高随机性且运动姿态自适应变化的显著特点。同时,有别于现有的相关工作,该方法具有提升像素游戏中NPC运动自然度的巨大潜力。
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杭州电子科技大学学报. 2026, 46(1): 50-54. https://doi.org/10.13954/j.cnki.hdu.2026.01.006随着线上音视频技术尤其是视频会议的需求量增加,语音增强技术引发广泛关注。该文提出了一种两阶段处理的多通道语音增强算法,首先对麦克风阵列采集到的多通道数据应用基于改进滤波求和网络的波束形成算法以抑制相干噪声,然后使用卷积长短期记忆网络去除波束形成器输出中残存的混响和噪声部分。仿真结果表明,该算法能够有效提高语音质量和可懂度。
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杭州电子科技大学学报. 2026, 46(1): 55-69. https://doi.org/10.13954/j.cnki.hdu.2026.01.007针对传统深度路由协议(Depth Based Routing, DBR)存在的路由空洞问题,为了提高数据传输成功率,本文提出了一种利用水下自主机器人(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)来中继节点数据的深度路由协议(AUV Aided Depth Based Routing, AADBR)。该方法通过水声通信和AUV全局巡航方式获取各传感器节点的位置信息,计算出必须由AUV中继才能实现数据上传的区域点。若数据传输路径出现循环现象,可利用跳转函数重新规划路径,综合考虑节点的邻居信息和深度等来计算跳转优先级。仿真结果表明,AADBR协议能有效地提高网络数据传输成功率,稳定传输时延,降低路由空洞造成的影响。
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杭州电子科技大学学报. 2026, 46(1): 70-77. https://doi.org/10.13954/j.cnki.hdu.2026.01.008基于IHP 0.13 μm SiGe BiCMOS工艺,设计了一款K波段可调相位的正交下变频混频器。采用了一种可调多相滤波器电路来生成正交本振信号,并实现了相位调谐的功能,同时采用电流源辅助的吉尔伯特结构作为混频器核心。对版图整体进行电磁仿真,并结合有源器件进行联合仿真。该混频器在22.1～22.5 GHz频率范围内的转换增益大于16.35 dB,噪声系数小于5.8 dB,输出1 dB压缩点为-3.2 dBm,输出中频I/Q信号之间的相位差在71.8°～104.4°之间进行调谐,芯片的面积为900 μm×1 130 μm,功耗为95 mW。
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杭州电子科技大学学报. 2026, 46(1): 78-82. https://doi.org/10.13954/j.cnki.hdu.2026.01.009基于Riccati型不等式的研究结果,讨论了一类弱耗散浅水波方程解的爆破问题,推导出该方程的解在一定条件下的爆破准则。结果表明,当初始值满足一定条件时,方程的解在有限时间内发生爆破。
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杭州电子科技大学学报. 2026, 46(1): 83-93. https://doi.org/10.13954/j.cnki.hdu.2026.01.010光照治疗(Light Therapy, LT)是治疗睡眠障碍的有效方法,但其对各个睡眠分期的影响仍不明确,具体作用机制尚未完全阐明,且对其疗效的评估仍缺乏客观指标。对睡眠障碍患者睡眠过程中脑电信号进行非线性分析,有望为解决此问题提供一个新思路。研究选取22名接受光照治疗和22名未接受光照治疗的睡眠障碍患者,通过多导睡眠描记图(Polysomnography,PSG)采集所有受试者治疗前后的脑电信号,并进行预处理和非线性特征提取,最后对结果进行比较和统计分析,再结合睡眠参数进行相关性分析。研究结果显示:接受光照治疗的患者在N2期时多项非线性特征值显著提升(p＜0.05),平均升幅约为10.5%;而未接受光照治疗的患者的总体特征值仅降低了约0.04%,两者存在显著性差异。这种现象或许反映了光照治疗对大脑神经活动的一种潜在作用机制。通过光疗患者治疗前后非线性特征和睡眠参数变化量之间的相关性分析结果,发现N1期和R期的各项非线性特征值和睡眠参数间存在显著关联,即N1期或R期非线性特征值的增加可能反映了N3期睡眠时长占比降低,提示睡眠质量有所下降。这可以作为光照治疗睡眠障碍患者疗效评估的客观指标,以辅助诊断睡眠障碍并评定睡眠质量。
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杭州电子科技大学学报. 2026, 46(1): 94-102. https://doi.org/10.13954/j.cnki.hdu.2026.01.011研究了一类离散时间区间二型Markovian跳变系统的混合性能分析及滤波器设计问题。与齐次Markovian跳变系统不同的是,时变转移概率位于所有顶点已知的凸有界域内。引入一种混合性能结构,将H∞和L2-L∞性能统一在一个框架内,推导了滤波误差系统有限时间有界且满足H∞/L2-L∞性能的充分条件。通过调整给定参数,可以同时考虑H∞和L2-L∞性能指标,增强滤波器设计的灵活性。通过引入两个模态相关的矩阵变量,将非线性矩阵不等式转换为线性矩阵不等式,设计了H∞/L2-L∞滤波器。最后,进行数值模拟,结果表明所提出的滤波器设计方法有效。
