面向全域一致通信体验的需求,协同天基、空基、地基网络,能够消除通信盲区、加强广域互联的空天地一体化融合组网是未来通信重要的发展方向之一。然而,现阶段的空天地一体化融合组网只在一些特殊场景中取得了初步的应用,距离消除通信盲区、广域万物智联的愿景仍然存在诸多挑战。首先,文中概述了未来的空天地一体化融合组网架构;然后,分别从硬件、协议、节点部署和服务保障的角度分析了融合组网过程中面临的四大挑战,包括基于专用硬件的网元节点带来的融合组网功能升级困难、现有卫星通信协议标准性能低、三维广域空间带来的活动基站选址困难以及多样化业务难以进行差异化保障等问题。针对上述挑战,分别介绍了面向卫星的轻量级虚拟化技术、基于5G技术的卫星通信系统、水平与垂直面解耦的的活动基站选址和端到端的空天地一体化网络切片4个解决方案,为空天地一体化融合组网的发展提供参考。
在SAR图像车辆目标检测过程中,车辆轮廓定位不仅能够提供车辆位置信息,而且还能够为车辆状态分析提供依据,是SAR图像理解的关键步骤。但SAR图像中乘性斑点噪声会对轮廓定位造成干扰,增加车辆目标检测的难度。针对这一问题,提出了一种注意力机制的SAR图像像素级车辆目标检测网络。该网络由目标筛选、目标定位和轮廓细化三个模块构成。目标筛选在一个轻量级的特征提取网络中采用通道注意力和自注意力机制,在抑制噪声影响的同时对包含目标图像进行快速筛选,并提供稳定的定位热力图;目标定位利用掩码交叉注意力机制根据定位热力图优化粗尺度特征细化目标定位,并融入细尺度信息改善目标轮廓细节;轮廓细化通过轮廓点筛选消除上采样及噪声带来的轮廓不确定点获取准确的轮廓像素点置信度。对MSTAR数据集进行车辆像素级标注,建立SAR图像车辆数据集及大场景图像数据集用于网络测试。实验结果表明,该网络具有良好的像素级检测性能,可实现大场景SAR图像中车辆目标的快速精确检测。
多用户非正交多址接入-智能反射面系统,可通过多天线发射机与智能反射面间“发射-反射”联合波束成形,改善系统的用户接入能力。针对多用户非正交多址接入-智能反射面系统用户公平性问题,尝试在射频链路受限的实际场景中,最大限度提升用户最小接收信干噪比,从而无差别地保证各用户的通信质量。为此,根据射频链路数对用户进行分簇,构建了最大-最小接收信干噪比分式规划问题,此问题的发射波束矢量与反射阵元矩阵在接收信干噪比处高度耦合。因此,提出了一种基于半定松弛与算术几何平均算法,通过在每次迭代中交替优化发射波束矢量与反射阵元矩阵,实现各簇中最小信道容量的最大化。并进一步采用二分搜索算法求解簇内功率分配问题,以提升用户最小接收信干噪比。仿真结果表明,相对于迫零方案,提出方案能够以较低的计算复杂度提升用户最小接收信干噪比,从而改善各用户通信质量;且区别于最大比传输方案,提出方案中用户最小接收信干噪比不会随基站发射功率增加而呈现饱和现象,从而实现各用户通信质量的稳定增长。
针对传统高斯牛顿迭代法在时差-频差定位中因迭代初始值不准而易出现的不收敛问题,提出一种基于约束加权最小二乘(CWLS)的高斯牛顿迭代定位算法。该算法首先将定位问题中关于目标位置、速度的时差-频差非线性定位方程转化为伪线性方程,分步估计目标位置、速度初始值;为实现初始值的精确估计,将目标位置与辅助变量等式约束关系松弛为二阶锥约束(SOCP)条件;引入随机鲁棒最小二乘(SRLS)构建新的线性关系,当新线性关系的最小二乘解不满足二阶锥约束条件时,使用半定规划(SDP)技术求解目标位置的估计解,通过获得的目标位置来对目标速度进行求解;获得目标参数估计初始值后,建立时差-频差定位系统下关于目标位置与速度的高斯牛顿迭代方程,利用高斯牛顿迭代对目标参数进行寻优求解,该迭代过程不需要引入辅助参数,可以直接得到目标参数。仿真实验表明,所提算法对近场目标与远场目标均有很好的定位效果,较已有经典两步加权算法,其鲁棒性好、定位精度高。同时,仿真结果表明了高斯牛顿迭代方程时对初始值优化的必要性。
多用户通信系统中的共道干扰是制约无线通信系统性能改善的关键因素。现有的基于信号处理的多用户传输方法在调整信号以避免共道干扰的同时,也会损害以这些信号为载体的数据传输的性能。利用无线信号间的相互作用,提出一种基于信号虚拟分解的多址接入方法,通过引入一个调和发射机,并使该调和发射机发送一个调和信号,调和信号与公共接收机处的多用户信号相互作用,可以使公共接收机无干扰地恢复出相互正交的多路期望信号。所提方法不仅能够避免期望发射机因对其发射信号进行调整而导致的期望信号传输质量的降低,而且不存在因公共接收机抑制干扰导致的期望信号功率损失问题。仿真结果表明,相比于已有方法,当信噪比超过0分贝时,所提方法对多用户通信系统的频谱效率和功率归一化频谱效率的改善超过10%。
针对目标识别场景下的无人机集群协同任务分配问题,建立了以识别代价和识别收益为目标的优化模型,设计了基于分解的多目标差分进化算法求解该模型。首先,提出了精英初始化方法,在保证所得非支配解分布均匀的基础上,筛选初始解以提高解集的质量;其次,结合模型特性构造整数编码下的多目标差分进化算子,提高算法的收敛速度;最后,设计了带限制的禁忌搜索策略,使得算法具有跳出局部最优的能力。该算法为问题的求解提供一组非支配解集,使得可以根据实际需求选择更加合理的最优解。通过上述方法获得分配方案后,基于拍卖算法设计任务重分配策略,进一步调整分配方案,以应对无人机损毁的突发情况。仿真实验验证了所提算法在求解小、中、大规模任务分配问题上的有效性。相比于其他算法,文中算法所得非支配集具有更高的质量,可以消耗更少的识别代价来获取更高的识别收益,说明算法具有一定的优越性。
由于复杂的海洋环境和近海稠密的海面目标,海用雷达常面临高虚警率、高目标密度的“双高”跟踪场景。来源于海杂波和多个邻近目标的量测点在探测空间中密集出现,传统的跟踪方法仅利用单帧量测的位置信息不能很好区分量测的具体来源,导致跟踪性能严重下降。利用目标回波特征信息可以在不提高算法复杂度的情况下弥补上述缺陷,但目标回波特征的泛化能力较弱,需要针对不同的雷达体制、工作场景及探测需求,因地制宜地选择适合的目标回波特征。以探测大中小型船只为任务的高分辨对海警戒雷达为应用背景,采用检验统计量和目标径向速度量测作为目标回波特征,重构了跟踪方程使得目标回波特征的信息被充分应用于关联、滤波和航迹管理等跟踪的各个环节。此外,采用了一种“两级”跟踪流程,依据航迹质量划分确认航迹和候选航迹,串联跟踪目标并交互信息,有助于跟踪难以形成持续稳定检测的非机动海面小目标。实测和仿真数据实验结果表明,在海面复杂的多目标场景中,所提方法可以实现稳健的目标跟踪。
弱监督显著性目标检测中常存在目标错检、区域检测不全和目标边界不清晰等问题。针对上述问题,提出了一种基于渐进式网络的弱监督显著性目标检测算法,将显著性目标检测分为目标定位、显著性区域完善和目标边界细化3个子任务分阶段完成。首先,将输入图像采样为3个不同尺度的图像,分别输入渐进式网络的3个阶段进行学习;其次,在目标定位阶段设计了嵌套位移多层感知机,平衡网络的全局信息与局部信息的提取能力,以更好地定位显著性目标;最后,根据显著性图的结构不受尺度变化影响的特点,设计了异尺度自监督模块和目标一致性损失函数来构建自监督机制,使网络能够输出区域完整、边界清晰的显著性图。在5个数据集上测试所提算法,其客观指标与主观评价都优于最近的弱监督算法,且在F值指标上可以达到相关全监督算法89%的性能。实验结果表明,所提算法能生成显著性区域更完整、显著性目标边界更锐利的显著性图,且具有良好的鲁棒性。
在多址方法设计中,有效管理多个并发通信间的共道干扰是提升系统频谱效率的关键。现有干扰管理的思路是使多路信号在传输过程中相互正交,然而在多用户多输入多输出系统中,发射机和接收机的数量以及它们的天线配置严格制约了系统能够支持的正交并发通信的数量。针对这一问题,提出一种应用于多用户多输入多输出下行通信的基于松弛正交预编码的多址接入方法,通过引入一个正交幅度调节函数,在一个符号周期内对预编码的幅度进行调整,利用调节后的预编码进行信号处理和发送,可以将对多用户信号在空域上严格正交的要求放宽到相关意义上的正交;相应地,接收机采用相关运算对期望信号进行检测,可以利用幅度调节函数之间的正交性在判决时刻消除共道干扰的影响。仿真结果表明,所提方法可以在不增加频谱资源消耗的情况下,显著提高系统容纳的用户数量,改善系统的频谱效率。
目标情感分析旨在分析评论文本中不同目标所对应的情感倾向。当前,基于图神经网络的方法使用依存句法树来融入依存句法关系,一方面,此类方法大多忽略了依存关系缺乏区分度的事实;另一方面,未考虑依存句法树提供的依存关系存在目标与情感词关系缺失的问题。为此,提出双重图注意力网络模型。该模型首先使用双向长短期记忆网络得到具有语义信息的词节点表示,然后根据依存句法树在词节点表示上构建句法图注意力网络,实现依存句法关系重要程度的区分,更有效地建立目标与情感词之间的关系,进而得到更准确的目标情感特征表示;同时根据句子的无向完全图构建全局图注意力网络来挖掘目标与情感词缺失的关系,进一步提升模型的性能。实验结果表明,与现有模型对比,双重图注意力网络模型在不同数据集上的准确率与宏平均F1值均取得了更好结果。
现有的低光去雾算法因受图像光照强度低、光照不均匀等影响,其去雾后的图像存在细节丢失、色彩失真等现象。针对上述问题,提出一种融合上下文感知注意力的低光图像去雾网络(ACANet)。首先,在基准网络中引入层内上下文感知注意力模块,分别从通道维度和空间维度结合全局视角辨识和加权同一尺度下的重要特征,使网络突破局部视野的约束,更加高效地提取图像纹理信息;其次,引入层间上下文感知注意力模块,通过投影操作将高级特征映射到信号子空间,以实现不同层之间多尺度特征信息的高效融合,进一步提升对图像细节的重建;最后,引入CIEDE2000色偏损失函数,通过CIELAB色彩空间对图像色调进行约束,并与L2损失一起联合优化网络,使网络准确地学习图像色彩,以解决图像的严重色偏问题。实验结果表明,所提算法在多个数据集上的客观指标均优于现有去雾算法,其峰值信噪比指标较基准网络提高了8.8%,且主观去雾效果更彻底,恢复图像细节更丰富,色彩还原度更好,更接近于真实图像。
联邦学习允许参与训练的各方在不共享自己数据的前提下,实现协同建模,其数据隔离策略在一定程度上保障了用户数据的隐私安全,有效缓解了数据孤岛问题。然而,联邦学习的训练过程涉及参与者和服务器之间大量的参数交互,仍存在隐私泄露风险。为解决联邦学习数据传输过程中的隐私保护问题,提出了一种基于自适应裁剪的差分隐私联邦学习ADP_FL框架。在该框架中,各参与方使用自己的数据在本地执行多次迭代来训练模型,在每个迭代中自适应地选取裁剪阈值对梯度进行裁剪,将梯度限制在一个合理范围内;仅向上传的模型参数中添加动态的高斯噪声,以掩藏各参与者的贡献,服务器聚合接收到的噪声参数来更新全局模型。自适应梯度裁剪策略不仅可以实现对梯度的合理校准,同时裁剪阈值作为敏感度当中的一项参数,通过动态改变敏感度来控制着添加的噪声规模。理论分析和实验表明,所提出的框架在强隐私约束下,仍能够实现良好的模型精度。
目前,攻击者使用的基础设施能适应更多的目标环境,成功侵入目标后,使用合法的用户凭证取得信任,并通过不断学习利用新的漏洞达到攻击目的。为了对抗攻击,提高威胁情报的使用价值,提出由情报搜集、信息抽取、本体构建和知识推理构建威胁情报的知识图谱框架,该框架可实现情报中重要指标的搜索和相互关联。然后基于Bert+BiSLTM+CRF 的失陷指标,识别抽取方法,加以正则匹配机制进行输出限制,用于从文本信息中识别抽取失陷指标信息,并进行结构化威胁信息表达标准格式转换。经过横向和纵向对比,该抽取模型在文本信息抽取中的精度和召回率较高。最后,以APT1为例,构建出威胁情报实体关系图,结合对抗战术和技术知识库框架将攻击行为转换为结构化格式,建立本体与原子本体知识图谱;通过知识图谱关联分析数据之间潜在的关联,发现具有相似性和相关性的威胁情报潜在的关联信息和攻击主体,进行威胁情报的关联分析,为制定防御策略提供依据。
6G时代将实现万物互联,建立多层级、全覆盖的无缝连接,车联网作为通信、交通、汽车等多个行业融合交叉的关键领域将借助6G技术发展、部署。针对6G车联网中车辆轨迹预测精度不足的问题,采用深度学习的方法,提出了一种三通道神经网络模型。该模型考虑了车辆之间的交互信息、目标车辆的轨迹信息和车道结构信息对轨迹的影响。模型使用长短期记忆网络(LSTM)提取车辆轨迹信息特征,使用图神经网络(GNN)提取不同车辆之间的交互特征,使用卷积神经网络(CNN)提取车道结构特征。通过计算三通道特征向量的权重得到目标车辆预测的轨迹;通过NGSIM数据集对模型进行训练和测试。测试结果表明:与其他预测模型相比,考虑多维度信息的三通道网络预测方法在预测精度和长时域预测上有优势,预测精度提高了20%以上。降低6G车联网系统的数据传输量,可提升车联网系统的用户隐私安全。
采用0.25 μm GaAs pHEMT E/D工艺实现了X/ Ku波段的双向真时延芯片的设计。通过在新型长号型延时结构中增加双向选择开关,实现了低插入损耗波动的双向数控可调真时延电路。其延时单元采用四阶和二阶电感耦合全通滤波器实现,单位面积下具有较高的延时量,并通过双向有源开关选择延时路径来控制延时大小。延时芯片的工作带宽为6~18 GHz,可实现3位延时,最小延时步进为15 ps,最大延时范围为106 ps。仿真结果表明,其具有相对较低的插入损耗8.1 ~ 15 dB,且损耗随时延的波动小于±2 dB。芯片尺寸为1.91 mm2,群时延均方根误差小于10 ps,回波损耗大于15 dB,直流功耗为110 mW,输入1 dB压缩点大于7 dBm。
key-nets作为第一个光学同态加密方案,用以保护用于机器学习的图像的隐私。但是在视觉传感器被非法获得的情况下,笔者通过求解线性方程组得到了key-nets方案中用于加密图像的密钥。鉴于该方案中存在的这一安全隐患以及机器学习模型训练的困难性,笔者借助Diffie-Hellman密钥交换协议,提出了一种在不改变原卷积网络结构的条件下,每次加密都可以使用不同的广义随机矩阵的同态加密方案,进而在提高了key-nets的加密密钥的安全性的同时,也提高了与视觉传感器相匹配的卷积网络的安全性。通过对方案的可行性、隐私参数以及前向安全性、后向安全性等方面的分析,证明了改进后的方案即使在攻击者非法获得视觉传感器的情况下,图片信息仍能够被保护。
提出了一种基于机器学习的ShadowSocksR代理下的 App 流量识别方案。目的是识别出智能手机产生的ShadowSocksR代理流量来源于哪款APP。该方案包含流量预处理、特征提取和模型构建。首先将智能手机产生的ShadowSocksR流量对应的数据包集合,按照到达时间间隔以及源目的IP地址和端口这两部分信息将其划分为细粒度的流数据分组;再将包含数据包较少的流数据分组进行进一步的过滤,目的是过滤掉后台App 或者智能手机操作系统产生的干扰流量识别的噪音流量;之后,从过滤后的流数据分组集合中提取数据包长度统计特征与分布特征、时间统计特征、数据包频率特征、数据包过滤比例特征、前后流结合特征的特征向量组成特征矩阵,输入机器学习算法得到App流量识别模型,对于需要识别的ShadowSocksR流量经过相同处理步骤得到特征矩阵后,输入App流量识别模型即可得到流量识别结果。实验结果表明,该流量识别方法对于ShadowSocksR代理下的App流量识别可以到达97%以上的准确率。
在高速铁路列车运行过程中,为了保持不中断通信,列车需要不断地与基站进行越区切换。越区切换作为LTE-R通信的关键技术,对于保障行车安全至关重要。针对下一代高速铁路无线通信LTE-R系统越区切换算法,因迟滞门限参数固定而导致切换成功率低等问题,提出了一种基于长短期记忆循环神经网络的高速铁路越区切换算法。首先,利用长短期记忆神经网络的记忆特性以及高速铁路越区切换重叠区信号时空相关性的特点,构建了基于长短期记忆循环神经网络的越区切换迟滞门限参数动态预测深度学习网络;其次,通过提出的长短期记忆深度学习模型,对越区切换迟滞参数进行线下训练和线上预测来获取未来时刻的切换门限值,实现了对越区切换迟滞参数的自适应预测,克服了迟滞门限参数固定的缺点;最后,通过仿真实验的结果表明,所提基于长短期记忆循环神经网络的高速铁路越区切换算法较其他比较方法能够有效地提高越区切换的成功率,并降低乒乓切换率的影响。
极化合成孔径雷达 (PolSAR) 能够实现全天时、全天候的成像,因此该数据成为遥感数据的主要来源之一。其中地物分类是极化SAR数据解译的重要研究内容,已成为该研究领域的热点之一,目前在军事和民事领域都有着广泛的应用。近年来深度学习已在多个研究领域取得了显著成果,并且在极化SAR图像解译领域也获得了一定的成效。与传统的图像分类方法相比,深度学习方法具有自动提取特征、泛化性能强及获取较高准确率等优势。围绕极化SAR数据解译中的地物分类问题,对现有采用深度学习的极化SAR图像地物分类方法进行综述。根据深度学习中不同的网络模型,主要从三方面对极化SAR地物分类研究进行了详细叙述,即基于深度信念网络,稀疏自编码网络以及卷积神经网络的图像分类模型。最后,通过与经典的极化SAR分类方法进行性能评估和比较,总结采用深度学习的极化SAR地物分类方法的优势与不足,同时对该领域未来的发展趋势进行分析和探讨。
深度学习在诸多领域取得成功的同时,也逐渐暴露出严重的隐私安全问题。作为一种轻量级隐私保护技术,差分隐私通过对模型添加噪声使得输出结果对数据集中的任意一条数据都不敏感,更适合现实中个人用户隐私保护的场景。针对现有大多差分隐私深度学习方案中迭代次数对隐私预算的依赖、数据可用性较低和模型收敛速度较慢等问题,提出了一种自适应差分隐私的高效深度学习方案。首先,基于沙普利加性解释模型设计了一种自适应差分隐私机制,通过对样本特征加噪使得迭代次数独立于隐私预算,再利用函数机制扰动损失函数,从而实现对原始样本和标签的双重保护,同时增强数据可用性。其次,利用自适应矩估计算法调整学习率来加快模型收敛速度。并且,引入零集中差分隐私作为隐私损失统计机制,降低因隐私损失超过隐私预算带来的隐私泄露风险。最后,对方案的隐私性进行理论分析,并在MNIST和Fashion-MNIST数据集上通过对比实验,验证了所提方案的有效性。
在机动平台大斜视TOPS模式SAR成像时,通过使用地平面直角坐标系BP成像算法,能够在短时间内获取地距平面无畸变的宽幅SAR图像,但实际应用中如何对BP图像快速完成运动误差补偿与旁瓣抑制仍是一个难点。针对此问题,提出了一种改进的谱压缩方法,基于此能够快速实现机动平台大斜视TOPS模式地平面BP图像自聚焦等后续操作。首先,考虑到传统BP谱压缩方法仅适用于聚束成像模式,结合大斜视TOPS SAR虚拟旋转中心理论与波数谱分析,推导出了改进的精确谱压缩函数,能够通过全孔径压缩获得无模糊的地平面TOPS模式BP图像频谱。在此基础上,利用相位梯度自聚焦(PGA)能够快速完成全孔径运动误差估计与补偿。此外,基于提出的改进谱压缩方法得到的无模糊对齐BP图像频谱,可以在方位频域统一加窗实现图像旁瓣抑制。最后,通过仿真数据处理验证了所提算法的有效性。
联邦学习允许客户端在只共享梯度的情况下联合训练模型,而不是直接将训练数据提供给服务器。尽管联邦学习避免将数据直接暴露给第三方,对于数据起着一定保护作用,但研究表明,联邦学习场景下传输的梯度依然会导致隐私信息泄露。然而在训练过程中采用加密方案带来的计算和通信开销又会影响训练效率,并且难以适用于资源受限的环境。针对当前联邦学习中隐私保护方案存在的安全与效率等问题,结合同态加密和压缩技术,提出一种安全高效的联邦学习隐私保护方案。通过优化同态加密算法,确保方案安全性的基础上,减少运算次数,提高运算效率;同时设计一种梯度过滤压缩算法,过滤掉与全局模型收敛趋势不相关的本地更新,并采用计算可忽略的压缩操作符量化更新参数,以在保证模型准确率的基础上提高通信效率。安全性分析表明,方案满足不可区分性,数据隐私性和模型安全性等安全特性。实验结果显示,方案不仅有较高模型准确率,而且在通信开销与计算开销方面较现有方案也有明显优势。
基于提高网络传输的效率并得到更好的低延迟效果的目的,缓存技术应运而生。不同于传统缓存技术,编码缓存技术通过巧妙创造多播机会,使得服务器的一次广播传输能够同时满足多个用户的不同需求,从而得到全局缓存增益。考虑一个并行传输的编码缓存网络,其中服务器可以向所有用户广播消息,同时,用户之间也可以互发信息。提出了一种非编码预存储的编码缓存方案,该方案可分为三个阶段:预缓存阶段、分配阶段和交付阶段,通过向服务器和用户网络预先分配不同的工作量来获得最佳的传输延迟。仿真结果表明,所提并行传输缓存交付方案相比于单独进行服务器多播传输或单独进行D2D网络节点之间的传输,具备更好的实现效果。同时,所提方案在考虑两种不同信道的传输能力差距后,得到了比忽略信道传输能力时更好的实现效果。最后,证明了在非编码预存储的情况下,所提出的并行传输缓存交付方案在服务器广播信道与D2D网络传输信道的信道容量相同且用户缓存资源充足时的最优性。
为了验证不同水质条件对水下光通信的影响,采用蒙特卡罗模拟算法模拟了水下光信道的离散冲激响应。在此基础上结合具有抗衰落优点的正交频分复用技术搭建了水下光通信系统,针对收发端已知信道状态信息前提下,采用16正交幅度调制方式,结合蒙特卡罗构造算法完成极化码的构造,译码端使用基于循环冗余校验辅助的串行抵消译码算法,设计并实现了基于正交频分复用技术的水下光通信系统中的极化码编译码方案。通过实验验证了不同水质条件下码长等参数对极化码性能的影响,证明了在高信噪比时,极化码相比同等码长的低密度奇偶校验码在不同水质下具有0.2 dB~0.6 dB左右的性能增益;随着水质环境越差,其渐进性能优势表现得越明显,且不会出现误码平层的问题。极化码的编码结构更加清晰简单,译码复杂度与低密度奇偶校验码相差不大,且在译码中不需要多次迭代。因此相比于其他编码方案,极化码具有较低的编译码复杂度,在水下光通信场景中具有很强的竞争力和应用潜力。
在目标跟踪中,三维扩展目标跟踪的实现通常需要多角度的大量量测数据,单传感器所获得的量测无论是从数量还是完整性上来说,都不能良好地满足三维形状估计的要求。针对低量测率下现有的三维扩展目标跟踪算法形状跟踪效果差的问题,提出了一种基于B样条曲面的泊松多伯努利混合滤波算法。首先,利用小波聚类对多传感器获得的三维空间量测数据进行处理,得到量测簇,在提取有效信息的同时保证算法的效率;然后,对量测簇进行划分,获得控制矩阵,控制矩阵基于B样条的控制点原理实现,因此能够表征复杂三维形状的参数,利用控制矩阵与B样条曲面拟合获得三维扩展目标的形状;最后,将B样条融入泊松多伯努利混合滤波器,扩展到三维目标跟踪,预测和更新扩展目标运动状态和形状参数。经仿真实验和真实点云数据集的验证,所提算法能够对三维扩展目标的运动状态和扩展形状实现良好的跟踪效果,且能够实现不规则三维形状的估计。
城市化的发展使得交通预测在交通规划和城市管理等应用中发挥着重要作用。然而在交通预测任务中,捕获交通数据的高度非线性和复杂的时空依赖关系仍具有很大的挑战性。为了更好地捕获交通数据的时间依赖性和全局空间相关性以及同时满足长期和短期的预测任务,设计了一种用于交通预测的注意力时空图神经网络。首先通过引入注意力机制来调整邻近道路与非邻近道路的重要性,整合全局空间信息;然后再通过图卷积网络和带有扩展因果卷积的门控线性单元来共同捕获时空相关性。在两个真实数据集PeMSD7(M)和PEMS-BAY上的实验结果表明,该网络模型可以较大地提高短期和长期的交通预测精度。
在无标识随机接入中,基站只需要恢复各个活跃设备发送的数据,而不需要识别活跃设备的信息。这使得大量活跃设备可以在无需事先请求资源的条件下,随时接入基站,从而极大地降低信令开销和传输时延,成为近期的研究热点。目前的研究大都采用基于前导序列来设计的随机接入方案,但这类方案在活跃设备数改变时的鲁棒性较差,且不能充分利用信道带宽,导致活跃设备数较大时系统性能较差。针对这一问题,提出一种叠加导频传输方案来提升信道利用率,并通过最优功率分配进一步提升不同活跃设备数下的系统性能,使系统在活跃设备数变化时具有良好的鲁棒性。在该方案中,首先将需要发送的消息序列的前Bp个比特做为索引,选择一对导频序列和交织器。然后,利用选中的交织器对消息序列进行编码、调制和交织,并将选中的导频序列与交织后的调制序列进行叠加来得到发送信号。针对该传输方案,提出基于最小错误概率的功率优化方案来得到不同活跃设备数下的最优功率分配比例,设计了叠加导频检测消除和多用户检测译码的两阶段检测方案。仿真结果表明,叠加导频传输方案可以使基于前导序列的无标识随机接入方案和基于前导的稀疏无标识随机接入方案的性能分别提升约1.6~2.0 dB和0.2~0.5 dB,可以灵活地改变所能承载的活跃设备数量,并具有较低的译码复杂度。
提出了一种基于系统延迟补偿的永磁同步电机位置观测方法,以避免在高速下滑模位置观测器精度受永磁同步电机驱动系统中的模拟延迟和数字延迟影响而产生位置估计误差。首先,建立了用于位置估计的典型滑模观测器,并分析了滑模运动的可达性。其次,研究了模拟电路对定子电流的影响,推导了采样电路中的有源滤波、无源滤波及偏置电路的传递函数,计算了采样电路对定子电流造成的总延迟相位。再次,分析了滑模观测器的数字实现过程造成的电流相位延迟。又再次,提出了基于直接信号补偿的方法,补偿了以上因素造成的电流相位误差。所提延迟补偿方法不仅提高了位置估计精度,还改善了闭环控制的电流调节性能。最后,在8 000 r/min电机驱动平台上进行了实验,结果表明所提系统延迟补偿方法提高了位置估计精度。
弱光环境导致图像采集设备拍摄的照片呈现出对比度低、亮度较暗、目标物难以分辨等特点。为了改善图像质量,提出了一种融合注意力引导的多尺度低照度图像增强方法。首先,构建密集残差网络作为多尺度特征提取器,用于提取低照度图像中不同尺度的特征图;其次,利用改进的RefineNet对提取出的不同尺度的特征图进行融合,以便充分利用图像中的特征信息;同时,在网络中引入注意力机制,基于边缘检测结果生成注意力图,并与损失函数相结合来引导网络进行训练,在不增加网络推理负担的同时,增强隐藏在黑暗中的细节信息;最后,实验分别选用合成图像和SID(See-in-the-Dark)数据集进行训练与测试。相较于对比算法,峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)分别平均提高了约0.79 dB和0.119。结果表明,所提方法能有效提高亮度和对比度,恢复图像边缘细节,主观视觉效果得到提升。
在自动驾驶场景下,针对语义分割模型在车载硬件设备中部署时内存受限且算力不足的问题,需要设计一种较好权衡效率和精度的语义分割模型。采用单分支网络结构,设计了一个轻量级多尺度双向注意力网络。为了实现高效的特征提取,设计了一种轻量级卷积单元来构成网络的特征提取骨干。为了较好地定位和分割道路场景中尺度差异较大的物体,提出了一种多尺度双向注意力模块。它具有全局多尺度感受野,并且在沿一个方向编码通道注意力的同时保留了另一个方向的空间位置信息。基于该注意力模块,设计了跳跃注意力连接模块和特征注意力融合模块,使得输出特征兼具细节信息和语义信息。模型在Cityscapes数据集上以0.9M的参数量,取得了71.86%的平均交并比,同时在单个RTX2080Ti GPU下实现了88FPS的推理速度。实验结果表明,该模型能够实现较高的分割精度,适用于车载硬件下的部署和应用,具有一定的实用价值。
现有基于深度学习的调制识别方法,当存在噪声及不确定信道干扰影响时识别率较低,同时由于模型参数量大,难以直接应用到移动终端。针对该问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和Transformer的轻量级智能调制识别方法。该方法首先利用卷积神经网络对信号进行局部信息特征提取,然后利用卷积神经网络通道注意力和Transformer时域注意力模块分别从信号的通道和时域两个维度关注最有利于识别的特征,降低信道或噪声等的影响,以提升识别率。所提方法可以适应多种信号表征,如原始IQ信号、幅度相位信号及变换域特征。仿真表明,在RadioML2016.10b数据集上,相较现有基于卷积神经网络的方法,所提方法的平均识别率提升了约8%~12%,相比基于残差神经网络和长短时记忆网络的方法,参数量降低了约90%~92%,计算量降低了约83%~93%。实验结果验证了所提方法增加模型分类精度的同时,有效地降低了模型的参数量和计算量。
非侵入式用电器识别是实现泛在电力物联网客户侧智能感知的关键技术。针对现有非侵入式用电器识别系统计算复杂度过高,不利于产业化的问题,提出了一种基于长短期记忆网络的低成本、低功耗、高精度且可应用于嵌入式微控制器的非侵入式用电器识别算法和系统。首先,对总线上的电流进行同步采集;其次,利用所提出的多参数的检测方法判断出用电器的投切事件;再次,利用长短期记忆网络,对投切时间点前后变化的数据进行识别,得到投切事件的用电器种类;最后,结合累积和判断出当前的用电器的种类和数量。仿真和实测结果表明,只需要针对单个用电器进行少量数据的训练,即可在嵌入式微控制器系统中对组合用电器实现高达99.6%的平均识别准确度,且系统功耗小于1.5 W。这种算法可进一步应用于统计各个用电器的投切时间点、使用时长和功耗总和等工作情况,为智能电网提供精细化的用户用电信息,并为电网能源管理和优化提供重要参考。
针对强海杂波背景下海面运动目标回波信号难以检测的问题,提出了一种奇异值分解和双延迟线对消算法相结合的海杂波抑制算法。首先将脉冲压缩后的目标回波信号按周期重排成快慢时间维度矩阵,进行周期奇异值分解;然后构造出信号所对应奇异值的阈值和输入信杂噪比的关系,利用阈值对奇异值指数比进行判决,实现自适应区分海杂波和目标信号;最后对重构后的目标信号进行双延迟线对消,抑制杂波的同时确保目标信号的损失降到最低。采用实测数据对算法性能进行实验验证,相比于现有的海杂波抑制算法,所提方法能够适应目标回波序列信杂噪比的变化,在输入信杂噪比为-30 dB下仍能抑制大部分杂波并准确检测信号,由此验证了新算法具有更好的抑制效果和更优的检测性能。
现有数据中心虚拟网络中流量预测方法难以表征链路之间相关性,导致数据中心网络流量预测精度难以提升。基于此,提出了一种时间相关图卷积神经网络(TC-GCN),使能数据中心网络链路流量的时间和空间相关性表征,提升了流量预测精度。首先,构建具有时间属性的图卷积神经网络邻接矩阵,解决虚拟网络链路间流量异步性导致的预测偏差问题,实现了链路相关性的精准表征;其次,设计基于长/短窗口图卷积神经网络加权的流量预测机制,利用有限长度长/短窗口适配流量序列的平滑段与波动段,有效避免了神经网络梯度消失问题,提升了虚拟网络的流量预测精度;最后,设计了一个误差加权单元对长短窗口图卷积神经网络的预测结果进行加权求和,该网络的输出即为链路流量的预测值。为保障结果的实用性,基于真实的数据中心网络数据对所提时间相关图卷积网络进行了仿真实验。实验结果表明,所提预测方法相比于传统的图卷积神经网络流量预测方法具有更高的预测精度。
为验证长合成孔径时间下地球同步轨道合成孔径雷达对地成像的机理,采用北斗3号IGSO导航卫星作为照射源,地面静止接收的星地双基构型进行等效性验证。针对导航卫星信号特点和星-地双基合成孔径雷达面临的时间频率同步难题,提出了一种基于回波数据估计导航卫星测距码延迟误差,并进行误差修正的星地双基地合成孔径雷达回波数据时频同步误差估计方法。该方法首先根据导航卫星脉冲重复频率对一维直达波信号和反射波信号进行了二维划分,保留了整个采集信号的完整性,通过直达波信号距离向匹配滤波获得非理想采样环境下正确的峰值位置序列,并利用此峰值位置序列完成直达波信号和反射波信号的时间同步误差补偿以及本地测距码的修正,解决了北斗3号IGSO导航卫星星地双基合成孔径雷达成像过程中存在时间同步后距离脉压信号包络分布与理论推导模型失配的问题;然后利用修正后的本地测距码对直达波信号匹配滤波获得直达波峰值相位矢量;最后利用此峰值相位矢量对反射波信号进行频率误差补偿和成像处理。实测数据的处理结果验证了所提方法的有效性。
为了改善直接变频发射机中由于模拟基带信号直流失调引起的本振泄露问题,以及低通滤波器截止频率因工艺偏差、温度变化和芯片老化而漂移的问题,提出了一种具有直流失调消除功能的自动频率校准低通滤波器设计与实现方法。该滤波器在串行外设接口控制模式下,通过可调电容阵列,可以将截止频率区间配置为324~648 kHz;在自适应调谐模式下,提出了一种基于锁存比较器的数模混合校准结构,通过校准芯片的RC时间常数,在不同环境温度条件下得到的截止频率为373.8~393.3 kHz,相对于标称值383 kHz的调谐精度约为-2.4%~2.7%。采用0.18 μm CMOS工艺芯片进行流片生产验证,调谐电路面积为0.045 mm2,仅占主滤波器面积的约2.2%。在1.8 V电源电压下,整个滤波器的功耗约为6.08 mW,输入参考噪声约为38.49 nV/(Hz)1/2。
变色龙哈希算法可以实现数据编辑,为区块链提供了一种内容可控的方法。然而,一旦参与者获得编辑权限,就可以重写任何内容,且不会因其恶意行为受到惩罚。目前,大多数可编辑区块链方案只能对恶意用户进行惩罚,而没有考虑编辑者对区块链的恶意篡改,不能同时实现用户和编辑者双方的公平性。提出了一个支持恶意惩罚的公平可编辑区块链方案,有效约束编辑者权限并惩罚其恶意行为,以保证可编辑区块链方案的公平性。在所提方案中,使用具有短期陷门的变色龙哈希,编辑者和用户必须合作完成区块链的编辑,有效约束了编辑者的权限。基于秘密共享和签名方案提出针对恶意编辑者的惩罚机制,惩罚编辑者的恶意篡改行为,并能抵抗用户的恶意举报。理论和实验分析表明,所提方案不仅实现了区块链数据的抗碰撞性和语义安全性,以及用户与编辑者在数据编辑过程中的公平性,且与已有方案相比,计算代价更小,随着编辑次数的增大,优势也愈加明显,更具有实际应用价值。
联邦学习作为一种新兴的神经网络训练模型,因其可以在保护用户数据隐私的前提下进行模型训练而受到广泛关注。然而,由于攻击者可以从共享梯度中跟踪和提取参与者的隐私,因此联邦学习仍然面临各种安全和隐私威胁。针对医疗数据在联邦学习过程中面临的隐私泄露问题,基于Paillier同态加密技术提出一种保护隐私的医疗数据联邦学习架构。首先,采用Paillier加密技术对客户端的共享训练模型进行加密,确保训练模型的安全性和隐私性,同时设计了零知识证明身份认证模块确保参与训练成员身份的可信性;其次,在服务器端通过构造消息确认机制将掉线或无响应用户暂时剔除,减少了服务器等待时间,降低了通信开销。实验结果表明,所提机制在实现隐私保护的同时,具有较高的模型准确率,较低的通信时延,并具有一定的可扩展性。
红外小目标检测是对地观测、抢险救灾等诸多领域的重要课题,一直受到学界的广泛关注。由于红外小目标通常只占据几十个像素且分布在整个背景中,因此大范围内探索图像特征之间的语义信息以挖掘目标与背景之间的差异对检测性能的提升至关重要。然而,传统卷积神经网络的编码局域性与计算资源的巨大需求削弱了网络捕获小目标形状和位置的能力,极易产生漏检与虚警。基于此,提出了一种平滑交互式压缩网络模型,主要包含平滑交互模块与交叉关注模块。平滑交互模块在拓展特征图感受野的同时增添其依赖性,提升了网络在复杂背景条件下检测性能的鲁棒性。交叉关注模块综合考量信道的贡献度与剪枝的可解释性,从而动态融合不同分辨率的特征图。最后,在公开的SIRST数据集和IRSTD-1K数据集上的大量试验结果表明,提出的网络可以有效地解决目标丢失、虚警率高、视觉效果不佳等问题。以SIRST数据集为例,与性能第2的模型相比,IoU、nIoU和Pd分别提高了约3.05%、3.41%和1.02%;Fa和FLOPs分别降低了约33.33%和82.30%。
在图论和网络科学上,网络故障诊断是目前非常受欢迎的课题之一,影响着多处理器系统的可靠性与安全性。随着多处理器系统规模的急速增长,系统的全局故障诊断模式适用性降低,相应地,局部故障诊断得益于对网络拓扑结构的要求较低,可对网络分块处理,大幅提高了诊断效率,具有更强的适用性,成为了新的研究方向。针对最新的对称PMC(SPMC)模型,研究了网络节点可诊断(局部诊断)的相关性质,提出了新的拓扑结构(拓展树结构),得到了在SPMC模型下网络节点可诊断的条件以及节点可诊断与系统可诊断的关系,并给出了扩展树结构上各节点是否故障的判定定理及详细证明。根据该定理,提出了扩展树结构网络的悲观故障诊断算法ST2_B-FDA,并应用到超立方体网络中进行仿真实验,验证算法的有效性。该算法时间复杂度仅O(NlogN),远低于一些传统故障诊断算法的时间复杂度,可有效降低诊断成本,大幅度提升诊断效率。此外,所提出算法原理简单,便于实现及应用,也可作为大规模规则网络系统的诊断方法之一。
环签名是一种可为签名者提供无条件匿名保护的特殊数字签名。而可追踪环签名是环签名的一种变体,旨在防止签名者滥用环签名的匿名性,即可追踪环签名为签名者提供的匿名性不是无条件的,在签名者的某些行为下会导致其身份被泄露。可追踪环签名在电子投票系统和电子现金系统中扮演重要角色。针对目前格上可追踪环签名方案基于PKI体制构造,存在复杂的数字证书管理负担,文中将基于身份密码学与格上可追踪环签名相结合,提出第一个格上身份基可追踪环签名方案。与以往可追踪环签名方案不同,所提方案依据Baum等格上可链接环签名方案的框架,采用原像取样和拒绝采样等技术构造,避免使用臃肿的零知识证明技术。随机预言模型下,所提方案可被证明满足标签可链接性、匿名性以及抗陷害性,方案的安全性可规约至SIS和ISIS问题。另外,与相关方案相比,所提方案在时间开销和存储开销上也具有一定优势。
联邦学习是一种分布式机器学习范式,其中节点的原始训练集不出本地,它们通过共享模型更新来协作训练机器学习模型。当前联邦学习领域中的隐私保护和拜占庭攻击检测研究大都独立展开,现有的拜占庭攻击检测方法不可直接应用于隐私保护环境,不符合联邦学习的实际应用需求。针对上述问题,提出一种可在数据非独立同分布和隐私保护环境下拜占庭鲁棒的联邦学习算法。首先,以差分隐私技术为模型更新(本地模型梯度信息)提供隐私保护;然后,基于节点上传的历史模型更新对节点当前状态进行可信度评估;最后,根据评估结果进行全局模型聚合。仿真实验结果表明,在节点训练集非独立同分布、隐私保护和拜占庭节点比例为20%~80%的联邦学习环境中,所提算法进行拜占庭节点检测的漏检率和误检率均为0%。同时,随着节点数量的增加,拜占庭节点检测的时间开销呈线性增长的趋势。与现有的拜占庭节点检测算法相比,所提算法在节点数据非独立同分布及模型隐私保护情况下可得到更高精度的全局模型。
针对发射机与期望用户之间存在阻挡时的非视距物理层安全传输问题,提出了智能超表面辅助的阵列天线物理层安全通信方法。首先,建立智能超表面阵列天线系统模型,通过阵列天线直传链路和智能超表面反射链路完成无线系统的安全通信。随后,针对窃听者被动接收信号,无法确定窃听者具体位置的情况,提出了在确保期望用户可靠接收信号的同时以最大化人工噪声干扰功率为目标联合优化发射波束成形矢量和智能超表面反射系数矩阵的优化方法。最后,分析优化问题,并利用辅助变量和半定松弛等方法得到最优解,达到抑制窃听者接收信号的同时,确保期望用户可靠和安全通信的目的。仿真实验证实,智能超表面辅助的物理层安全通信方法提高了非视距场景下信息传输的可靠性与安全性。
针对传统频谱分配方案在大规模、高动态电磁频谱战系统中频谱利用率低的问题,开展智能频谱分配技术研究。首先构建复杂高动态电磁频谱作战场景,并在雷达、通信、干扰等多类型设备共存条件下,将复杂电磁环境频谱分配建模为最大化接入设备数量的优化问题。其次,提出一种基于聚类辅助的智能频谱分配算法,针对集中式资源分配算法面临动作空间维度爆炸的问题,使用多DDQN网络表征各节点的决策信息。再基于肘部法则与K-means++算法,提出多节点协同方法,簇内节点通过共享动作信息进行链式决策、簇间节点独立决策,辅助DDQN算法智能分配资源。通过设计状态、动作空间和奖励函数,并采用变学习速率实现算法快速收敛,最终各节点能够根据电磁环境变化,动态分配频/能等多维资源。仿真结果表明:在相同电磁环境下,当节点数为20时,所提算法的可接入设备数较贪婪算法提升了约80%,较遗传算法提升约30%,更适用于动态电磁环境下多设备的频谱分配。
受限于设备条件和计算机网络层级,传统研究将传感设备端的数据感知、服务器端的数据计算和两端之间的数据通信视为相互独立的环节,缺乏全局考虑,严重阻碍了数据处理的效率。为了提高数据感知和传输效率,通信感知融合技术致力于设计同时支持雷达感知和数据通信的复用信号。为了提高数据传输与计算效率,空中计算旨在利用信号在无线多址信道传输过程中的波形叠加性质,在数据传输的同时直接进行计算。为了实现高效准确的数据处理,可以利用通信感知融合技术中的复用信号和空中计算技术中的波形叠加属性,实现基于空中计算架构的通信感知计算一体化,并通过对波束赋形器等信号处理环节进行设计,以降低信道噪声和信号干扰,从而提升数据在通信感知计算过程中的准确度。该技术可应用在目标探测、车联网、边缘智能等多个领域。实验结果表明,相比于传统方案,基于空中计算架构的通信感知计算一体化可以显著提升数据处理的效率和准确度。
目前大多数的时间序列都缺少相应的异常标签,且现有基于重构的异常检测算法不能很好地捕获到多维数据间复杂的潜在相关性和时间依赖性,为了构建特征丰富的时间序列,提出一种多尺度特征信息融合的异常检测模型。该模型首先通过卷积神经网络对滑动窗口内的不同序列进行特征卷积来获取不同尺度下的局部上下文信息。然后,利用Transformer中的位置编码对卷积后的时间序列窗口进行位置嵌入,增强滑动窗口中每一个时间序列和邻近序列之间的位置联系,并引入时间注意力获取数据在时间维度上的自相关性,并进一步通过多头自注意力自适应地为窗口内不同时间序列分配不同的权重。最后,对反卷积过程中上采样得到的窗口数据与不同尺度下得到的局部特征和时间上下文信息进行逐步融合,从而准确重构原始时间序列,并将重构误差作为最终的异常得分进行异常判定。实验结果表明,所构建模型在SWaT和SMD数据集上与基线模型相比F1分数均有所提升。在数据维度高且均衡性较差的WADI数据集上与GDN模型相比F1分数降低了1.66%。
无人机中继通信系统可以为用户提供高质量服务和多种业务辅助,而无人机航迹优化是无人机中继通信系统面临的关键技术问题之一。针对译码转发协议下的无人机中继广播通信系统,研究其航迹优化方法以提高系统链路传输性能。首先,建立了无人机中继通信系统模型,分析给出单用户链路中断概率和系统平均中断概率计算公式,在此基础上提出基于最大用户中断概率最小化准则的中继无人机航迹优化方法,并理论推导出系统的遍历容量精确数学表达式;接着通过计算机仿真分析验证了服务区域半径、最大转弯角、路径损耗因子、发射功率等系统特征参数对中继无人机最优航迹、系统中断性能和系统容量性能的影响,同时对比了相同的优化准则下两种中继转发协议的系统中断性能和容量性能。仿真实验表明,与放大转发协议相比,译码转发协议下的中断性能和容量性能均有明显提升,从而验证了所提航迹优化准则的有效性。
支持模式匹配的流加密方案为同时实现模式匹配以及用户隐私保护提供了解决思路。一方面,支持模式匹配的流加密方案可以对加密后的消息进行模式匹配操作,即通过密文查找某个关键字是否出现在明文中或出现在明文消息的哪些位置;另一方面,支持模式匹配的流加密方案的安全性保证了除模式匹配的结果外,不会泄露关于明文消息的任何额外信息。目前已经有很多关于支持模式匹配的流加密方案的工作,但尚没有支持模式匹配的流加密方案能够同时满足基于非交互式安全假设(特别是基于后量子假设)实现、具有自适应安全性以及支持带通配符的模式匹配。针对这一问题,首先,以函数加密方案为组件提出了一个支持模式匹配的流加密方案的通用构造方案。该通用构造方案具有自适应安全性且支持带通配符的模式匹配;进一步地,使用已有的基于容错学习假设的函数加密方案对支持模式匹配的流加密方案的通用构造方案进行实例化,并由此得到了一个基于非交互式后量子假设(容错学习假设)、具有自适应安全性和支持带通配符模式匹配的流加密实例化方案。
针对一个具有两阶段检测器的上行非正交多址接入系统,提出了随机功率分配和加权分数傅里叶变换来实现隐蔽通信。在该非正交多址接入系统中,存在一个可靠用户和隐蔽用户传输信息给基站,同时存在一个监听者企图侦察隐蔽用户的通信行为。设计了一种两阶段检测器,包括能量检测阶段和相似度检测阶段。通过相似度检测阶段为能量检测阶段提供先验概率,降低检错概率。针对所设计的两阶段检测器,提出了一种随机功率分配和加权分数傅里叶变换方案去掩盖隐蔽用户的传输,其中可靠用户采用随机功率分配而隐蔽用户采用加权分数傅里叶变换。给出了期望最小检错概率、可靠用户及隐蔽用户的中断概率的闭合表达式,并进行了仿真。在隐蔽约束和可靠约束下研究了最大期望隐蔽速率,以优化可靠用户的功率分配。研究表明,所设计的检测器有更低的期望最小检错概率,并改进了系统的隐蔽性能。
作为工业控制系统信息交互的重要基础,工控协议在设计和实现上的规范与完备直接关系到整个工业控制系统的安全运行。针对未知工业控制协议逆向,基于流量样本的协议逆向方法因其无需分析系统固件等优点而受到越来越多的关注。但是该类方法也存在过于依赖样本多样性等缺点,特别是样本多样性不足容易导致字段划分错误、状态识别错误、分析只得到协议规范子集等问题。为此提出一种基于主动交互式学习的工控协议逆向分析方法,在流量样本逆向结果的基础上,依据初始逆向结果构建数据包集合,与真实设备进行交互学习,探测未知协议字段与状态机。与工控模拟软件的交互学习仿真实验结果显示,该方法能有效地验证字段语义、扩充字段取值、扩充异常样本类型,并解决因样本多样性不足而导致的伪长静态字段问题,同时还能有效探测新的状态和状态变迁,极大提高了未知协议逆向的准确性。
