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高被引论文  (被引数据来源于全网,每月更新)

基于新的五维多环多翼超混沌系统的图像加密算法
庄志本, 李军, 刘静漪, 陈世强
2020, 69 (4): 040502. doi: 10.7498/aps.69.20191342
摘要 +
本文提出了一种基于新的五维多环多翼超混沌系统的数字图像加密方法. 首先, 将明文图像矩阵和五条混沌序列分别通过QR分解法分解成一个正交矩阵和一个上三角矩阵, 将混沌系统产生的五条混沌序列分别通过LU分解法分解成一个上三角矩阵和一个下三角矩阵, 分别将两个上三角矩阵和一个下三角矩阵相加, 得到五个离散后的混沌序列; 其次, 将明文图像矩阵分解出来的正交矩阵与五个混沌序列分解出来的五个正交矩阵相乘, 同时把明文图像矩阵分解出来的上三角矩阵中的元素通过混沌序列进行位置乱, 再将操作后的两个矩阵相乘; 最后, 将相乘后的矩阵通过混沌序列进行比特位位置乱, 再用混沌序列与其进行按位“异或”运算, 得到最终加密图像. 理论分析和仿真实验结果表明该算法的密钥空间远大于10200, 密钥敏感性强, 能够有效地抵御统计分析和灰度值分析的攻击, 对数字图像的加密具有很好的加密效果.
行人跟踪算法及应用综述
曹自强, 赛斌, 吕欣
2020, 69 (8): 084203. doi: 10.7498/aps.69.20191721
摘要 +
行人跟踪是计算机视觉领域中研究的热点和难点, 通过对视频资料中行人的跟踪, 可以提取出行人的运动轨迹, 进而分析个体或群体的行为规律. 本文首先对行人跟踪与行人检测问题之间的差别进行了阐述, 其次从传统跟踪算法和基于深度学习的跟踪算法两个方面分别综述了相关算法与技术, 并对经典的行人动力学模型进行了介绍, 最终对行人跟踪在智能监控、拥堵人群分析、异常行为检测等场景的应用进行了系统讲解. 在深度学习浪潮席卷计算机视觉领域的背景下, 行人跟踪领域的研究取得了飞跃式发展, 随着深度学习算法在计算机视觉领域的应用日益成熟, 利用这一工具提取和量化个体和群体的行为模式, 进而对大规模人群行为开展精确、实时的分析成为了该领域的发展趋势.
基于遗传算法优化卷积长短记忆混合神经网络模型的光伏发电功率预测
王晨阳, 段倩倩, 周凯, 姚静, 苏敏, 傅意超, 纪俊羊, 洪鑫, 刘雪芹, 汪志勇
2020, 69 (10): 100701. doi: 10.7498/aps.69.20191935
摘要 +
光伏发电受天气与地理环境影响, 呈现出波动性和随机多干扰性, 其输出功率容易随着外界因素变化而变化, 因此预测发电输出功率对于优化光伏发电并网运行和减少不确定性的影响至关重要. 本文提出一种基于遗传算法(GA)优化的卷积长短记忆神经网络混合模型(GA-CNN-LSTM), 首先利用CNN模块对数据的空间特征提取, 再经过LSTM模块提取时间特征和附近隐藏状态向量, 同时通过GA优化LSTM训练网络的超参数权重与偏置值. 在初期对历史数据进行归一化处理, 以及对所有特征作灰色关联度分析, 提取重要特征降低数据计算复杂度, 然后对本文提出来的经GA优化后的CNN-LSTM混合神经网络(GA-CNN-LSTM)算法模型进行光伏功率预测实验. 同时与CNN, LSTM两个单一神经网络模型以及未经GA优化的CNN-LSTM混合神经网络模型的预测性能进行比较. 结果显示在平均绝对误差率(MAPE)指标下, 本文提出的GA-CNN-LSTM算法模型比单一神经网络模型最好的结果减少了1.537%的误差, 同时比未经优化的CNN-LSTM混合神经网络算法模型减少了0.873%的误差. 本文的算法模型对光伏发电功率具有更好的预测性能.
多层网络级联失效的预防和恢复策略概述
蒋文君, 刘润然, 范天龙, 刘霜霜, 吕琳媛
2020, 69 (8): 088904. doi: 10.7498/aps.69.20192000
摘要 +
现实生活中, 与国计民生密切相关的基础设施网络大多不是独立存在的, 而是彼此之间相互联系或依赖的, 于是用于研究这些系统的多层网络模型随之产生. 多层网络中的节点在失效或者遭受攻击后会因“层内”和“层间”的相互作用而产生级联效应, 从而使得失效能够在网络层内和层间反复传播并使得失效规模逐步放大. 因此, 多层网络比单个网络更加脆弱. 多层网络级联失效产生的影响和损失往往是非常巨大的, 所以对多层网络级联失效的预防和恢复的研究具有重大意义. 就多层网络级联失效的预防而言, 主要包含故障检测, 保护重要节点, 改变网络耦合机制和节点备份等策略. 就多层网络发生级联失效后的恢复策略而言, 主要包含共同边界节点恢复、空闲连边恢复、加边恢复、重要节点优先恢复、更改拓扑结构、局域攻击修复、自适应边修复等策略.
压电效应—百岁铁电的守护者
李飞, 张树君, 徐卓
2020, 69 (21): 217703. doi: 10.7498/aps.69.20200980
摘要 +
作为电介质大家庭的重要成员, 铁电材料以其蕴含丰富的物理性质而闻名, 并因此吸引了大量科技工作者. 压电效应是铁电材料最为重要的物理性质之一, 同时也是目前铁电材料所有物理性质中应用最为广泛的. 例如: 水声声呐系统、医疗超声探头、压电驱动器等器件的核心压电元件均为铁电材料. 本文将以时间为轴, 重点介绍钛酸铅基铁电材料压电效应的发展历史, 同时讨论铁电材料微观结构、极化状态与压电效应之间的构效关系. 本文涉及到影响铁电材料压电效应的一些重要因素, 如: “准同型相界”、“软性掺杂”、“极化旋转”、“局域结构无序”等, 希望能够在铁电功能材料的设计方面给予读者启发.
柔性压力传感器的原理及应用
侯星宇, 郭传飞
2020, 69 (17): 178102. doi: 10.7498/aps.69.20200987
摘要 +
柔性压力传感器作为一种新型的电子器件, 它在人机交互、医疗健康、机器人触觉等应用领域具有比刚性传感器更大的优势, 但也对材料提出了更严格的要求. 例如, 它要求构成器件的材料很薄、较软, 在某些情况下可贴合于人体皮肤表面或者植入体内, 这进一步要求材料具有良好的生物相容性, 并能与生物组织实现良好的力学匹配. 在器件性能方面, 柔性压力传感器的设计主要关注于灵敏度、响应时间、检测限、稳定性等性能的提高. 最近, 研究者们又将目光拓展到了器件的压力响应范围、压力分辨率、空间分辨率及拉伸性能等, 使得传感器具有更广阔的应用前景. 本篇综述介绍了近年来柔性压力传感器研究的进展, 主要包括柔性压力传感器的传感原理、传感性能及应用前景, 并最后对该类器件的发展进行了展望.
基于原子重力仪的车载静态绝对重力测量
吴彬, 周寅, 程冰, 朱栋, 王凯楠, 朱欣欣, 陈佩军, 翁堪兴, 杨秋海, 林佳宏, 张凯军, 王河林, 林强
2020, 69 (6): 060302. doi: 10.7498/aps.69.20191765
摘要 +
目前大多数原子重力仪的装置复杂、体积庞大、环境适应性差, 不能应用于野外进行绝对重力测量, 这限制了原子重力仪的应用领域. 本文利用自研的小型化原子重力仪, 集成了一套车载绝对重力测量系统. 该系统主要由原子重力仪、被动平台隔震系统、位姿平台调平系统、差分GPS测高系统、不间断电源供电系统及车载空调温控系统等组成. 首先, 本文对该测量系统的车载环境适应性进行了评估, 发现在野外40 ℃高温、8°大倾角普通路面的环境下, 该系统仍然能够正常工作; 其次, 介绍了车载绝对重力测量的实验步骤及数据处理方法, 并测量了车头朝向对绝对重力测量的影响. 最后, 在野外平坦路面上进行了重复测线工作, 评估了系统的内符合绝对重力测量精度, 结果约为30 μGal; 在野外大倾角山体路面, 通过测量不同海拔高度点的绝对重力值, 得到了地球的垂直重力梯度值, 约为–231(36) μGal/m. 本文结果为野外绝对重力勘测提供了依据.
电磁超材料吸波体的研究进展
王彦朝, 许河秀, 王朝辉, 王明照, 王少杰
2020, 69 (13): 134101. doi: 10.7498/aps.69.20200355
摘要 +
电磁吸波技术在军用和民用领域得到了广泛应用, 但传统吸波技术不能满足现代吸波材料新的需求, 基于超材料的吸波体具有结构简单、轻薄、吸收率高等优点, 并可以实现对电磁波的灵活调控, 使得电磁吸波领域获得了飞速发展. 本文针对电磁超材料吸波研究进行了综述, 首先介绍了电磁超材料吸波方法与机理, 指出了研究中遇到的瓶颈问题. 其次针对吸波关键技术难题分别从多频及宽频带吸波、极化和角度不敏感吸波、动态可调吸波三个方面介绍了目前电磁超材料吸波体的研究进展. 尽管研究学者们在超材料吸波方向已做了很多工作, 仍面临着诸多问题和挑战. 为了更好地预示未来研究, 本文从高性能、多功能、新三维结构三个角度对超材料吸波体的研究方向进行了展望, 包括突破波长限制的低频超薄宽带超材料吸波体、能应对复杂环境的多功能集成超材料吸波体以及随3D打印技术而兴起的新型三维结构超材料吸波体. 最后结合超材料在隐身领域的应用进一步总结了超材料吸波应用研究的发展趋势.
蚁群元胞优化算法在人群疏散路径规划中的应用
王培良, 张婷, 肖英杰
2020, 69 (8): 080504. doi: 10.7498/aps.69.20191774
摘要 +
针对疏散路径规划问题, 以栅格化地图为背景的基础上, 提出了蚁群元胞优化算法. 首先为统一仿真时间步长, 建立以六边形元胞为基础的栅格地图; 然后利用静态势场对启发函数进行优化, 利用分段更新规则优化信息素更新方式; 最后, 将模型参数作为粒子群优化算法的粒子位置信息进行优化, 求解参数的最优组合值. 仿真结果表明: 采用蚁群元胞优化模型进行疏散路径规划时, 不仅加快了搜索速度, 而且增大了解空间, 提高了搜索能力, 可以有效避免陷入局部最优解.
新型冠状病毒肺炎的流行病学参数与模型
李盈科, 赵时, 楼一均, 高道舟, 杨琳, 何岱海
2020, 69 (9): 090202. doi: 10.7498/aps.69.20200389
摘要 +
一种新型冠状病毒感染导致的肺炎自2019年12月至今在我国以及200多个国家和地区传播. 本文旨在介绍近期关于新型冠状病毒肺炎的几个重要流行病学参数的研究进展和估计方法, 包括基本再生数、潜伏期和代间隔, 同时还介绍两个动力学模型及其结果. 这些参数刻画了新型冠状病毒肺炎的传播特点, 影响控制策略的制定和有效性. 简要来说, 新型冠状病毒肺炎的基本再生数${\cal{R}}_0$的中位数为2.6, 潜伏期均值约为5.0 d, 代间隔均值约为5.5 d. 这表明新型冠状病毒肺炎传播速度快. 诸如对确诊病人的隔离治疗、对疑似病例的隔离、对密切接触者的追踪、对疾病信息的宣传和采取自我防护等防控措施能有效降低疾病暴发的风险和规模.
信息超材料研究进展
崔铁军, 吴浩天, 刘硕
2020, 69 (15): 158101. doi: 10.7498/aps.69.20200246
摘要 +
超材料是物理和信息领域的研究热点之一, 本文主要介绍信息超材料的研究进展. 不同于传统超材料的等效媒质参数表征, 信息超材料由物理单元的数字编码来描述, 通过控制不同的编码序列来实时地调控电磁波, 进而实现超材料的现场可编程功能. 由于在超材料的物理空间上构筑起数字空间, 因此可在超材料的物理平台上直接处理数字信息, 实现了信息系统微波射频和数字信息处理的统一. 本文系统介绍数字编码超材料、现场可编程超材料及信息超材料的基本概念及其调控电磁波的能力. 结合其数字表征的特点, 重点介绍定量描述信息超材料信息量的信息熵、对波束进行搬移的卷积定理、以及对多个波束进行独立调控的加法定理. 最后, 展示了基于信息超材料的可编程全息成像、新架构微波成像和无线通信系统, 实现了超材料的系统级应用.
硫化物固态电解质材料界面及其表征的研究进展
张桥保, 龚正良, 杨勇
2020, 69 (22): 228803. doi: 10.7498/aps.69.20201581
摘要 +
发展高能量密度和高安全性的全固态锂电池技术对于推动我国锂电池产业技术的更新换代, 强化我国在这一领域的技术优势具有重要的现实意义. 固态电解质是全固态锂电池的核心组成部分, 其中硫化物固态电解质因其高的离子电导率、较好的机械延展性以及与电极良好的界面接触等优点, 被认为是最具商业化潜力的固态电解质之一. 然而其空气稳定性较差, 与电极接触的界面存在界面副反应、锂枝晶生长及界面机械失效等缺点, 严重制约了其在高能量密度全固态锂电池中的应用. 本文首先综述硫化物固态电解质空气稳定性的研究方法及其退化机制、提高材料空气稳定性的策略与方法; 其次对其与正负极界面的相容性、稳定性及其解决策略进行了总结与分析; 最后总结归纳近年来电极/硫化物固态电解质界面的原位表征技术的研究进展, 并展望了未来硫化物固态电解质材料界面的研究重点和发展方向.
基于1.06 μm波长的空间合作目标及碎片高精度激光测距试验
孟文东, 张海峰, 邓华荣, 汤凯, 吴志波, 王煜蓉, 吴光, 张忠萍, 陈欣扬
2020, 69 (1): 019502. doi: 10.7498/aps.69.20191299
摘要 +
常规卫星激光测距大多数采用532 nm波长激光, 但受激光能量和大气透过率低等瓶颈制约, 在微弱目标探测如碎片激光测距、月球激光测距中使用难度较大. 本文介绍了基于1.06 μm波长的激光测距技术, 分析了1.06 μm测距技术在激光能量、大气传输、背景噪声、单光子探测等方面相对于532 nm激光测距的优势, 分析了其应用于微弱目标激光测距的前景, 提出了针对1.06 μm激光测距系统的改造方案, 在上海天文台532 nm卫星激光测距系统的基础上, 完成了系统改造, 国内首次利用1.06 μm增强的InGaAs探测器实现对合作目标的高精度厘米级激光测距, 证明了1.06 μm波长激光测距技术在系统噪声和测量效率等方面的优势, 并且实现了该波长对1500 km空间碎片目标的高精度激光测距, 为未来远距离微弱目标高精度近红外波段激光测距提供了紧凑、低成本、易操作的测量技术方案.
二维材料/铁电异质结构的研究进展
王慧, 徐萌, 郑仁奎
2020, 69 (1): 017301. doi: 10.7498/aps.69.20191486
摘要 +
二维材料是一类具有原子层厚度的层状材料, 拥有独特的电学、磁学、光学和力学性能. 以石墨烯和过渡金属硫族化合物为代表的二维材料展现出迁移率高、能带可调、可见光透过率高等特点, 是近年来微纳科学领域的前沿热点. 将二维材料与各种功能材料, 如SiO2绝缘体、半导体、金属、有机化合物等结合, 可以深化和拓宽二维材料的基础研究和应用. 其中, 铁电材料因具有自发极化、高介电常数、高压电系数等优点吸引了众多研究者的目光. 二维/铁电复合材料很好地兼顾了二者的优点, 不仅包含了磁电耦合效应、铁电场效应、晶格应变效应、隧穿效应、光电效应、光致发光效应等丰富的物理现象, 而且在多态存储器、隧穿晶体管、光电二极管、太阳能电池、超级电容器、热释电红外探测器等器件中有广阔的应用前景, 引起了学术界的广泛关注. 本文选取典型的二维/铁电复合材料, 重点介绍了这类材料界面处的物理机制、材料的性能以及应用前景, 并对二维/铁电复合材料的研究进行了展望.
小型低频发射天线的研究进展
崔勇, 吴明, 宋晓, 黄玉平, 贾琦, 陶云飞, 王琛
2020, 69 (20): 208401. doi: 10.7498/aps.69.20200792
摘要 +
机械天线是通过电荷或磁偶极子的机械运动产生电磁场辐射的新型低频发射天线. 新型的辐射原理使其能够打破传统天线波长对物理尺寸的约束, 从而以较小的尺寸实现低频通信, 为对潜通信、透地通信等场景提供了颠覆性的解决方案. 近年来机械天线吸引了国内外众多研究团队的关注, 是低频通信领域的研究热点. 本综述简要回顾了传统的低频发射天线发展情况, 详细介绍了机械天线不同实现方案的研究进展, 对比了各方案的辐射性能与优缺点, 并针对机械天线信号调制方法进行了探讨, 最后展望了机械天线的未来研究方向.
基于辟谣机制的时滞谣言传播模型的动力学分析
朱霖河, 李玲
2020, 69 (2): 020501. doi: 10.7498/aps.69.20191503
摘要 +
在社交网络谣言传播模型中, 考虑到辟谣机制和时滞效应对网络谣言传播的影响, 建立基于辟谣机制和时滞效应的SIR谣言传播模型. 利用再生矩阵谱半径方法得到R0; 根据二次函数图像特征给出谣言盛行平衡点存在的条件; 通过特征值理论和Routh-Hurwitz判据确定无谣言平衡点和谣言盛行平衡点的局部稳定性以及发生Hopf分支的条件; 数值仿真结果表明政府和媒体发布的辟谣信息会加快谣言收敛的速度和降低谣言传播者的最大密度.
新型冠状病毒肺炎早期时空传播特征分析
王聪, 严洁, 王旭, 李敏
2020, 69 (8): 080701. doi: 10.7498/aps.69.20200285
摘要 +
通过最新公布的流行病学数据估计了易感者-感染者模型参数, 结合百度迁徙数据和公开新闻报道, 刻画了疫情前期武汉市人口流动特征, 并代入提出的支持人口流动特征的时域差分方程模型进行动力学模拟, 得到一些推论: 1)未受干预时传染率在一般环境下以95%的置信度位于区间[0.2068, 0.2073], 拟合优度达到0.999; 对应地, 基本传染数R0位于区间[2.5510, 2.6555]; 极限环境个案推演的传染率极值为0.2862, 相应的R0极值为3.1465; 2)百度迁徙规模指数与铁路发送旅客人数的Pearson相关系数达到0.9108, 有理由作为人口流动的有效估计; 3)提出的模型可有效推演疫情蔓延至外省乃至全国的日期, 其中41.38%的预测误差 ≤ 1 d, 79.31%的预测误差 ≤ 3 d, 96.55%预测误差 ≤ 5 d, 总体平均误差约为 2.14 d.
复杂系统重构
张海峰, 王文旭
2020, 69 (8): 088906. doi: 10.7498/aps.69.20200001
摘要 +
远离平衡态的开放复杂系统遍及自然、社会和技术领域, 是复杂性科学的主要研究对象. 通过与外界的能量和物质交换, 复杂系统通过自组织形成了多种多样的内在结构、秩序和规律, 对认识和预测复杂系统提出了艰巨的挑战. 随着实验技术的提高和科技的进步, 反映和体现各种复杂系统机理的数据呈指数增长, 为研究复杂系统提供了新的机遇. 通过系统行为表象数据, 揭示复杂系统结构和动力学属于物理领域的反问题, 是认识复杂系统的基础, 是预测系统状态演化的前提, 对于实现系统状态的调控必不可少. 然而, 复杂系统的多样性和复杂性给解决这一反问题造成了极大的困难. 因此, 需要开阔思路, 借助多学科的交叉与融合, 充分挖掘数据中隐藏的知识和深层次机理. 本文综述了近年来复杂系统, 特别是复杂结构重构和推断方面的研究成果, 希望能够启发复杂系统反问题方面的创新. 同时, 也希望呼吁各领域学者都能关注复杂系统反问题, 推动自然、社会、经济、生物、科技领域的交叉与融合, 解决大家共同面对的科学问题.
动态复杂网络中节点影响力的研究进展
任卓明
2020, 69 (4): 048901. doi: 10.7498/aps.69.20190830
摘要 +
节点影响力的识别和预测具有重要的理论意义和应用价值, 是复杂网络的热点研究领域. 目前大多数研究方法都是针对静态网络或动态网络某一时刻的快照进行的, 然而在实际应用场景中, 社会、生物、信息、技术等复杂网络都是动态演化的. 因此在动态复杂网络中评估节点影响力以及预测节点未来影响力, 特别是在网络结构变化之前的预测更具意义. 本文系统地总结了动态复杂网络中节点影响力算法面临的三类挑战, 即在增长网络中, 节点影响力算法的计算复杂性和时间偏见; 网络实时动态演化时, 节点影响力算法的适应性; 网络结构微扰或突变时, 节点影响力算法的鲁棒性, 以及利用网络结构演变阐释经济复杂性涌现的问题. 最后总结了这一研究方向几个待解决的问题并指出未来可能的发展方向.
基于深度卷积神经网络的大气湍流相位提取
徐启伟, 王佩佩, 曾镇佳, 黄泽斌, 周新星, 刘俊敏, 李瑛, 陈书青, 范滇元
2020, 69 (1): 014209. doi: 10.7498/aps.69.20190982
摘要 +
光束在自由空间中传播时容易受到大气湍流的影响, 其对传输光束的影响相当于附加一个随机噪声相位, 导致传输光束质量下降. 本文提出了一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的湍流相位信息提取方法, 该方法采用受湍流影响的光强图为特征提取对象, 经过对海量样本进行自主学习后, CNN的损失函数值收敛到0.02左右, 其在测试集上的平均损失函数值低于0.03. 训练好的CNN模型具有很好的泛化能力, 可以直接根据输入的光强图准确提取出湍流相位. 利用I5-8500 CPU, 预测$C_{\rm{n}}^2 = 1 \times $${10^{ - 14}}\;{{\rm{m}}^{ - 2/3}} $, $C_{\rm{n}}^2 = 5 \times {10^{ - 14}}\;{{\rm{m}}^{ - 2/3}}$$C_{\rm{n}}^2 = 1 \times {10^{ - 13}}\;{{\rm{m}}^{ - 2/3}}$三种湍流强度的湍流相位所需要的平均时间低至$5 \times {10^{ - 3}}\;{\rm{s}}$. 此外, CNN的湍流相位提取能力可以通过提高计算能力或者优化模型结构来进一步提升. 这些结果表明, 基于CNN的湍流相位提取方法能够有效的提取湍流相位, 在湍流补偿、大气湍流特性研究和图像重构等方面具有重要的应用价值.
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