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該文提出一種新的絕對(duì)誤差函數(shù)，應(yīng)用該函數(shù)進(jìn)行非線性模型參數(shù)提取可以避免計(jì)算誤差，顯著降低參數(shù)提取的不準(zhǔn)確性。由于氮化物半導(dǎo)體器件，尤其是AlGaN/GaN HEMT器件已經(jīng)開始得到廣泛應(yīng)用，其模型和參數(shù)對(duì)射頻和電力電子器件和電路設(shè)計(jì)至關(guān)重要，分別使用3種誤差函數(shù)對(duì) AlGaN/GaN HEMT器件模型進(jìn)行了參數(shù)提取并對(duì)比，對(duì)比結(jié)果表明該文提出的誤差函數(shù)更加精確和有效。同時(shí)為今后的電子器件的模型參數(shù)提取提供了一種有效且精確的方法。

雖然深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效改善環(huán)境聲音分類(ESC)性能，但對(duì)對(duì)抗樣本攻擊依然具有脆弱性。已有對(duì)抗防御方法通常只對(duì)特定攻擊有效，無法適應(yīng)白盒、黑盒等不同攻擊場(chǎng)景。為提高ESC模型在各種場(chǎng)景下對(duì)各種攻擊的防御能力，該文提出一種結(jié)合對(duì)抗檢測(cè)、對(duì)抗訓(xùn)練和判別性特征學(xué)習(xí)的ESC組合對(duì)抗防御方法。該方法使用對(duì)抗樣本檢測(cè)器(AED)對(duì)輸入ESC模型的樣本進(jìn)行檢測(cè)，基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)同時(shí)對(duì)AED和ESC模型進(jìn)行對(duì)抗訓(xùn)練，其中，AED作為GAN的判別器使用。同時(shí)，該方法將判別性損失函數(shù)引入ESC模型的對(duì)抗訓(xùn)練中，以驅(qū)使模型學(xué)習(xí)到的樣本特征類內(nèi)更加緊湊、類間更加遠(yuǎn)離，進(jìn)一步提升模型的對(duì)抗魯棒性。在兩個(gè)典型ESC數(shù)據(jù)集，以及白盒、自適應(yīng)白盒、黑盒攻擊設(shè)置下，針對(duì)多種模型開展了防御對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法基于GAN實(shí)現(xiàn)多種防御方法的組合，可以有效提升ESC模型防御對(duì)抗樣本攻擊的能力，對(duì)應(yīng)的ESC準(zhǔn)確率比其他方法對(duì)應(yīng)的ESC準(zhǔn)確率提升超過10%。同時(shí)，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提方法的有效性不是由混淆梯度引起的。

垂直結(jié)構(gòu)GaN LED能夠提高器件的出光效率和調(diào)制帶寬，是可見光通信的關(guān)鍵器件。該文面向水下藍(lán)光通信的重大應(yīng)用需求，基于亞波長(zhǎng)理想LED模型，設(shè)計(jì)、制備了垂直結(jié)構(gòu)藍(lán)光LED器件，在NRZ-OOK調(diào)制下可實(shí)現(xiàn)10 Mbps的無線光通信。該文進(jìn)一步搭建了水下可見光通信系統(tǒng)，采用基于該器件，實(shí)現(xiàn)了調(diào)制速率2 Mbps的全雙工水下藍(lán)光通信。

探地雷達(dá)(GPR)是一種基于電磁波的地下無損探測(cè)技術(shù)，廣泛應(yīng)用于市政工程、交通、軍事等領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)采集過程中，由于發(fā)射天線和接收天線之間的耦合、起伏地面的散射以及地下隨機(jī)媒質(zhì)的復(fù)雜性等原因，采集得到的GPR B-scan回波中通常存在雜波，雜波嚴(yán)重影響了地下目標(biāo)的檢測(cè)和特征提取。該文提出一種用于GPR B-scan圖像雜波抑制的解糾纏表示生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(DR-GAN)，設(shè)計(jì)了目標(biāo)特征編碼器和雜波特征編碼器用來提取GPR B-scan圖像中的目標(biāo)特征和雜波特征，設(shè)計(jì)了雜波抑制生成器用來獲取雜波抑制后的GPR B-scan圖像。與現(xiàn)有的基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的GPR雜波抑制方法相比，該方法在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)不需要成對(duì)的匹配數(shù)據(jù)，可以更好地應(yīng)用于實(shí)測(cè)GPR圖像的雜波抑制。在仿真和實(shí)測(cè)GPR數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DR-GAN這一無監(jiān)督學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)具有更好的雜波抑制性能。對(duì)石英砂中埋設(shè)的鋼筋進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，運(yùn)用DR-GAN對(duì)含雜波的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，處理結(jié)果的改善系數(shù)(IF)指標(biāo)較現(xiàn)有的魯棒非負(fù)矩陣分解(RNMF)方法提高了17.85 dB。

效率和線性度是功率放大器的重要指標(biāo)，也是設(shè)計(jì)的技術(shù)難點(diǎn)。該文設(shè)計(jì)了2.5-2.6 GHz 高效率GaN逆F類功率放大器，其輸入輸出諧波匹配網(wǎng)絡(luò)由解析的方法設(shè)計(jì)得到。單音測(cè)試結(jié)果表明，在2.55 GHz處，功放的漏極效率超過75%。為了建立逆F類功放的行為模型進(jìn)行數(shù)字預(yù)失真，對(duì)傳統(tǒng)的Hammerstein模型進(jìn)行了改進(jìn)，提升了模型擬合精度，對(duì)20 MHz帶寬、峰均功率比為9.6 dB的16-QAM OFDM調(diào)制信號(hào)，結(jié)合峰值因子降低技術(shù)和數(shù)字預(yù)失真技術(shù)對(duì)逆F類功放進(jìn)行線性化后，功放的相鄰信道功率比(ACPR)優(yōu)于-48 dBc。

利用可見光信號(hào)作為新型信息載體的光通信技術(shù)近些年來得到長(zhǎng)足發(fā)展，為了開發(fā)新一代光子集成芯片作為可見光通信網(wǎng)絡(luò)的終端器件，滿足可見光信號(hào)發(fā)射、接收、傳輸與處理的復(fù)合需求，該文基于硅基InGaN/GaN多量子阱材料，設(shè)計(jì)了一種集成可見光波段微型發(fā)光二極管(LED)光源、波導(dǎo)定向耦合器、微型光電探測(cè)器于一體的光子集成芯片。該芯片利用InGaN/GaN多量子阱材料的發(fā)光探測(cè)共存現(xiàn)象，實(shí)現(xiàn)了上述復(fù)合功能。微型LED光源作為發(fā)射端，可以發(fā)射出藍(lán)色波段的可見光信號(hào)，其發(fā)光強(qiáng)度受到注入電流的線性調(diào)制，可實(shí)現(xiàn)調(diào)幅可見光通信，適合作為可見光通信的發(fā)射端。微型LED光源發(fā)射的可見光信號(hào)傳輸進(jìn)入波導(dǎo)定向耦合器，實(shí)現(xiàn)了片內(nèi)有效傳輸耦合和光功率平均分配。經(jīng)過耦合傳輸?shù)目梢姽庑盘?hào)進(jìn)入微型光電探測(cè)器，可以監(jiān)測(cè)到與耦合傳輸?shù)墓庑盘?hào)強(qiáng)度相匹配的光電流。最后，可見光通信測(cè)試也表明該芯片可實(shí)現(xiàn)有效的可見光通信。該研究為發(fā)展面向可見光通信網(wǎng)絡(luò)需求的復(fù)合功能光子集成芯片終端提供了更多可能性。

為研究面向可見光通信的多功能光子集成芯片，實(shí)現(xiàn)可見光信號(hào)發(fā)射、探測(cè)、傳輸和功率分配的一體化的復(fù)合功能，該文提出一種基于硅基InGaN/GaN多量子阱材料的微型發(fā)光二極管(LED)多口分路器結(jié)構(gòu)的光子集成芯片，對(duì)集成芯片進(jìn)行了形貌、光電特性和可見光通信測(cè)試等多方面表征，實(shí)現(xiàn)了對(duì)可見光信號(hào)的有效傳輸和不同比例的多口功率分路，并對(duì)分路器不同端口的出射光強(qiáng)進(jìn)行量化處理，最后，利用信號(hào)發(fā)生器在微型LED光源發(fā)射端加載300 kHz的矩形波電信號(hào)，收集分路器末端發(fā)射的調(diào)制可見光信號(hào)，輸入/接收信號(hào)的波形變化趨勢(shì)一致，說明該光子集成芯片可實(shí)現(xiàn)有效的可見光通信。該研究的主要目的是嘗試性將可見光波段的光源和光電探測(cè)器集成在氮化物晶圓上，為可見光通信的全光網(wǎng)絡(luò)的可見光信號(hào)片上集成式處理提供新的研究思路和方案，為發(fā)展面向可見光通信網(wǎng)絡(luò)需求的復(fù)合功能光子集成芯片終端提供了更多可能性。

為提高圖像轉(zhuǎn)換模型生成圖像的質(zhì)量，該文針對(duì)轉(zhuǎn)換模型中的生成器進(jìn)行改進(jìn)，同時(shí)探究多樣化的圖像轉(zhuǎn)換，拓展轉(zhuǎn)換模型的生成能力。在生成器的改進(jìn)方面，利用選擇性(卷積)核模塊(SKBlock)的動(dòng)態(tài)感受野機(jī)制獲取和融合生成器中每個(gè)上采樣特征的多尺度信息，借助特征的多尺度信息和動(dòng)態(tài)感受野構(gòu)造選擇性(卷積)核的生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(SK-GAN)。與傳統(tǒng)生成器相比，SK-GAN以動(dòng)態(tài)感受野獲取多尺度信息的生成結(jié)構(gòu)提高了生成圖像的質(zhì)量。在多樣化圖像轉(zhuǎn)換方面，基于SK-GAN在草圖合成真實(shí)圖像任務(wù)提出帶引導(dǎo)圖像的選擇性(卷積)核的生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GSK-GAN)。該模型利用引導(dǎo)圖像指導(dǎo)源圖像的轉(zhuǎn)換，通過引導(dǎo)圖像編碼器提取引導(dǎo)圖像特征，然后由參數(shù)生成器(PG)和特征轉(zhuǎn)換層(FT)將引導(dǎo)圖像特征的信息傳遞至生成器。此外，該文還提出雙分支引導(dǎo)圖像編碼器以提高轉(zhuǎn)換模型的編輯能力，以及利用引導(dǎo)圖像的隱變量分布實(shí)現(xiàn)隨機(jī)樣式的圖像生成。實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)后的生成器有助于提高生成圖像質(zhì)量，SK-GAN在多個(gè)數(shù)據(jù)集中獲得合理的生成結(jié)果。GSK-GAN不僅保證了生成圖像的質(zhì)量，還能生成更多樣式的圖像。

小麥多生理生化指標(biāo)變化趨勢(shì)反映了儲(chǔ)藏品質(zhì)的劣變狀態(tài)，預(yù)測(cè)多指標(biāo)時(shí)序數(shù)據(jù)會(huì)因關(guān)聯(lián)性及相互作用而產(chǎn)生較大誤差，為此該文基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)和生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)提出一種改進(jìn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的長(zhǎng)短期記憶生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(LSTM-GAN)模型。首先，由LSTM預(yù)測(cè)多指標(biāo)不同時(shí)序數(shù)據(jù)的劣變趨勢(shì)；其次，根據(jù)多指標(biāo)的關(guān)聯(lián)性并結(jié)合GAN的對(duì)抗學(xué)習(xí)方法來降低綜合預(yù)測(cè)誤差；最后通過優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)及訓(xùn)練模型得出多指標(biāo)預(yù)測(cè)結(jié)果。經(jīng)實(shí)驗(yàn)分析發(fā)現(xiàn)：小麥多指標(biāo)的長(zhǎng)短期時(shí)序數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)不同，進(jìn)一步優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)及訓(xùn)練時(shí)序長(zhǎng)度可有效降低預(yù)測(cè)結(jié)果的誤差；特定條件下小麥品質(zhì)過快劣變會(huì)使多指標(biāo)預(yù)測(cè)誤差增大，因此應(yīng)充分考慮儲(chǔ)藏期環(huán)境變化對(duì)多指標(biāo)數(shù)據(jù)的影響；LSTM-GAN模型的綜合誤差相對(duì)于僅使用LSTM預(yù)測(cè)降低了9.745%，并低于多種對(duì)比模型，這有助于提高小麥品質(zhì)多指標(biāo)預(yù)測(cè)及分析的準(zhǔn)確性。

海雜波數(shù)據(jù)稀缺，獲取海雜波數(shù)據(jù)成本高、周期長(zhǎng)，極大地限制了海雜波特性研究及海洋遙感應(yīng)用。該文主要研究了基于深度生成性對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的海雜波數(shù)據(jù)生成方法，通過擴(kuò)展傳統(tǒng)的GAN框架，形成了1維海雜波數(shù)據(jù)生成和鑒別模型，基于實(shí)測(cè)海雜波數(shù)據(jù)集，進(jìn)行對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成和鑒別模型訓(xùn)練，分析了生成模型所生成的海雜波數(shù)據(jù)的幅度分布特性和時(shí)間、空間相關(guān)性。基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該方法能夠生成更多、更多樣、與真實(shí)海雜波數(shù)據(jù)分布相近的海雜波數(shù)據(jù)。