西安电子科技大学学报

Select

1. 一种非合作多目标的分布式定位算法

李文刚, 王乾雄, 黄郡, 慈国辉, 翟肖童

西安电子科技大学学报 2024, 51 (6): 1-9. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20241003

摘要（177）

HTML （23）

PDF（pc）（1718KB）（450）

随着移动通讯领域的蓬勃发展,现代战争中对于远距离目标的探测更加注重隐蔽性和安全性。在这一背景下,采用被动接收信号的方式进行非合作多目标定位的研究受到广泛关注,然而以被动的方式对多个非合作目标进行定位时,信号数据之间的匹配关系极大程度上影响了各目标位置估计结果的精确度。针对数据关联关系的复杂性和多样性的问题,提出了一种非合作多目标的分布式定位算法。算法通过获取信号计算角度和强度量测,并构建量测数据对,筛选候选参考点以降低量测数据关联复杂度,以量测数据对的匹配概率分析构建代价函数,通过选取最小代价点所量测信息作为该目标的最匹配量测,并通过聚类分析构建最终代理点集合解算各待测目标位置。仿真结果表明,在相同场景中所提算法能将目标匹配成功率提高约26.3%,运算速度提高约16.8%,且在6 km×4 km的区域中将平均定位误差控制在约17.41 m,能够快速、准确地进行多目标位置估计。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

2. 目标回波特征辅助的海面多目标跟踪方法

张逸宸,水鹏朗,廖沫

西安电子科技大学学报 2023, 50 (5): 1-10. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230201

摘要（566）

HTML （106）

PDF（pc）（3631KB）（394）

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。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

3. 无人机集群任务分配的多目标算法研究

高卫峰, 王琼, 李宏, 谢晋, 公茂果

西安电子科技大学学报 2024, 51 (2): 1-12. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230413

摘要（649）

HTML （47）

PDF（pc）（2779KB）（354）

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。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

4. 基于谱压缩的大斜视TOPS BP图像自聚焦算法

周生威, 李宁, 邢孟道

西安电子科技大学学报 2024, 51 (1): 1-10. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230102

摘要（408）

HTML （43）

PDF（pc）（4183KB）（339）

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。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

5. 叠加导频传输无标识随机接入方案研究

郝孟男, 李颖, 宋光辉

西安电子科技大学学报 2024, 51 (3): 1-8. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230907

摘要（384）

HTML （66）

PDF（pc）（856KB）（322）

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B_p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。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

6. 2.5 MHz谐振频率GaN基LLC谐振变换器设计

张润玉, 何云龙, 郑雪峰, 张俊杰, 周翔, 马晓华, 郝跃

西安电子科技大学学报 2024, 51 (5): 1-8. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20240910

摘要（462）

HTML （67）

PDF（pc）（2926KB）（271）

直流-直流变换器是航天二次电源的核心部件之一,体积小、重量轻、高功率的变换器是航天电源未来发展的趋势。提高变换器开关频率是缩减整机体积与重量、提升变换器性能的重要手段,所以,“高频化”是未来直流-直流变换器的重要发展趋势。使用GaN高电子迁移率晶体管作为开关器件,研究了在电路实现软开关的情况下,特定GaN器件对LLC谐振变换器可实现的最大工作频率的影响。研究发现,在保持软开关特性的情况下,GaN器件的输出电容越小,作为LLC谐振变换器的开关器件时可以使变换器实现的最高频率越大,但是GaN器件本身的损耗也会随之增加。针对损耗与高频的折衷关系,建立了精确的GaN器件损耗模型,为效率最优方案提供参考。并针对270 V输入、28 V输出、200 W额定功率的GaN基LLC谐振变换器做出了详细分析,通过使用GaN器件实现了2.5 MHz的高频变换器,整机功重比达到3.1 kW/kg,转换效率峰值为92.8%。原理样机验证了该设计方法可以实现更高频的LLC变换器,为未来制作高频变换器提供了设计参考。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

7. 面向流量预测的时间相关图卷积网络构建方法

张可涵,李红艳,刘文慧,王鹏

西安电子科技大学学报 2023, 50 (5): 11-20. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20221103

摘要（335）

HTML （32）

PDF（pc）（4522KB）（230）

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。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

8. 平滑交互式压缩网络的红外小目标检测算法

张铭津, 周楠, 李云松

西安电子科技大学学报 2024, 51 (4): 1-14. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20231203

摘要（487）

HTML （44）

PDF（pc）（3393KB）（228）

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P_d分别提高了约3.05%、3.41%和1.02%;F_a和FLOPs分别降低了约33.33%和82.30%。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

9. 分布式策略下的解码端增强图像压缩网络

张静, 吴慧雪, 张少博, 李云松

西安电子科技大学学报 2025, 52 (1): 1-13. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20241012

摘要（349）

HTML （32）

PDF（pc）（3807KB）（210）

随着多媒体的快速发展,大规模的图像数据对网络带宽和存储空间造成了巨大压力。目前,基于深度学习的图像压缩方法仍然存在重建图像有压缩伪影和训练速度慢等问题。针对上述问题,提出了分布式策略下的解码端增强图像压缩网络,用于减少重建图像压缩伪影和提高训练速度。一方面,原有的信息聚合子网不能有效利用超先验解码器的输出信息,不可避免地会在重建图像中产生压缩伪影。因此,使用解码端增强模块预测重建图像中的高频分量,减少压缩伪影。随后,为了进一步提高网络的非线性能力,引入了特征增强模块,进一步提高重建图像质量。另一方面,采用分布式训练解决单个节点训练速度较慢的问题,通过使用分布式训练有效缩短了训练时间。然而,分布式训练过程中梯度同步会产生大量通信开销,将梯度稀疏算法加入了分布式训练,每个节点按照概率将重要的梯度传递到主节点进行更新,进一步提高了训练速度。实验结果表明,分布式训练可以在保证重建图像质量的基础上加速训练。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

10. 卫星互联网路由技术综述

魏雯婷, 伏丽莹, 王琨, 卢雪玉, 周兆军

西安电子科技大学学报 2024, 51 (5): 9-23. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20240503

摘要（475）

HTML （50）

PDF（pc）（2816KB）（209）

卫星互联网呈现全球覆盖、灵活接入、可靠传输的发展趋势,是构建广覆盖、巨连接、立体化、全方位、全天候的空天地一体化信息网络的关键。由于星座规模快速扩张、网络拓扑高度复杂以及业务需求多元动态,卫星互联网的传输压力与日俱增。路由技术负责卫星之间数据传输路径选择与数据转发,是提升星间数据传输效率和保障网络服务质量的关键,在高移动性、高时延、高动态通信以及空间环境复杂的星间组网环境中面临诸多挑战。以卫星互联网星间路由技术为研究对象,概述了卫星互联网的基本组成架构及工作模式。根据星间组网所面临的挑战,从动态信息感知、网络故障建模及跨层混合组网等方面系统梳理了星间路由的主要技术路线并分析了星间路由技术的研究进展,以及现有的各类解决方法在星上计算及存储能力受限时的适用性。最后结合当前卫星互联网路由技术的瓶颈与新兴网络技术,对未来卫星互联网路由技术进行了展望。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

11. 一种聚类辅助的智能频谱分配技术研究

赵浩钦, 杨政, 司江勃, 石嘉, 严少虎, 段国栋

西安电子科技大学学报 2023, 50 (6): 1-12. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20231006

摘要（321）

HTML （32）

PDF（pc）（3593KB）（207）

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。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

12. 针对深度神经网络的高效光学对抗攻击

戚富琪, 高海昌, 李博凌, 邹翔

西安电子科技大学学报 2025, 52 (2): 1-12. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20241201

摘要（216）

HTML （35）

PDF（pc）（2512KB）（182）

随着对抗攻击算法的不断更新,深度神经网络面临的安全风险愈加严峻。由于光学现象在真实世界中出现频繁,对光学对抗攻击的抗干扰能力直观反应了深度神经网络在实际应用中的安全性。然而,目前光学对抗攻击方面的研究普遍存在光学对抗扰动失真和优化不稳定的问题。为此,提出了一种新型光学攻击方法AdvFlare,以便于探究眩光扰动对深度神经网络安全性的影响。AdvFlare构造了一种参数化的眩光仿真模型,该模型对眩光的形状和颜色等多个属性进行建模,仿真效果好。在此基础上,提出了参数空间限制、随机初始化和分步优化的策略,解决了对抗扰动失真与收敛困难的问题。实验结果表明,与现有方法相比,AdvFlare能够以极高的成功率让深度神经网络误分类,具有稳定和扰动逼真度高的优点。此外,还发现,无论在数字域还是物理域,利用AdvFlare进行对抗训练能够显著提高深度神经网络的抗干扰能力,对提高公共交通场景下的模型鲁棒性有启发作用。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

13. 面向带宽受限场景的高效语义通信方法

刘伟, 王孟洋, 白宝明

西安电子科技大学学报 2024, 51 (3): 9-18. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20240203

摘要（312）

HTML （41）

PDF（pc）（1035KB）（179）

语义通信为通信系统优化和性能提升提供了新的研究角度,然而,目前语义通信的研究忽略了通信开销的影响,未考虑语义通信性能和通信开销的关系,导致带宽资源受限时语义通信性能难以提升。为此,针对带宽受限场景,提出一种基于信息瓶颈的语义通信方法。首先,该方法采用Transformer模型进行语义和信道联合编解码,并设计特征选择模块以识别和删除冗余语义信息,构建了端到端语义通信模型;进而考虑语义通信性能与通信开销之间的折衷关系,基于信息瓶颈理论设计损失函数,在保证语义通信性能的同时,降低通信开销,完成语义通信模型的训练和优化。实验结果显示,在欧洲议会平行语料库上,与基线模型相比,所提方法在保证通信性能的同时可降低约20%~30%的通信开销,在相同带宽条件下该方法的BLEU分数可提升约5%。实验结果表明,所提方法可以有效降低语义通信开销,从而提升带宽资源受限场景下的语义通信性能。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

14. 自适应安全的支持模式匹配的流加密方案

李一鸣,刘胜利

西安电子科技大学学报 2023, 50 (4): 1-10. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.2023.04.001

摘要（335）

HTML （32）

PDF（pc）（1249KB）（169）

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。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

15. 自适应裁剪的差分隐私联邦学习框架

王方伟,谢美云,李青茹,王长广

西安电子科技大学学报 2023, 50 (4): 111-120. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.2023.04.011

摘要（555）

HTML （27）

PDF（pc）（1094KB）（158）

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。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

16. 威胁情报提取与知识图谱构建技术研究

史慧洋,魏靖烜,蔡兴业,王鹤,高随祥,张玉清

西安电子科技大学学报 2023, 50 (4): 65-75. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.2023.04.007

摘要（541）

HTML （15）

PDF（pc）（1879KB）（140）

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。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

17. 注意力去噪与复数LSTM的时变信道预测算法

陈永, 蒋丰源

西安电子科技大学学报 2024, 51 (1): 29-40. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230203

摘要（236）

HTML （19）

PDF（pc）（1707KB）（138）

随着无线通信技术的发展,高速场景下通信技术的研究也越来越广泛,其中获取到准确的信道状态信息对提升无线通信系统的性能具有重要的意义。针对正交频分复用系统在高速场景下,现有信道预测算法未考虑噪声影响及预测精度低的问题,提出了一种注意力去噪与复数卷积LSTM的时变信道预测算法。首先,设计了一种通道注意力信道去噪网络对信道状态信息进行去噪处理,降低了噪声对信道状态信息的影响。然后,提出了基于复数卷积层和长短期记忆网络的信道预测模型,对去噪后历史时刻的信道状态信息进行特征提取,并且对未来时刻的信道状态信息进行预测;改进后的LSTM预测模型增强了对信道时序特征的提取能力,提高了信道预测的精度。最后,结合Adam优化器对未来时刻信道状态信息进行预测输出。仿真结果表明:与对比算法相比,所提基于注意力去噪与复数卷积LSTM的时变信道预测算法对信道状态信息的预测精度更高,能够适用于高速移动场景下的时变信道预测。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

18. 自适应差分隐私的高效深度学习方案

王玉画,高胜,朱建明,黄晨

西安电子科技大学学报 2023, 50 (4): 54-64. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.2023.04.006

摘要（490）

HTML （15）

PDF（pc）（1184KB）（134）

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。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

19. 面向医疗数据的隐私保护联邦学习架构

王波,李洪涛,王洁,郭一娜

西安电子科技大学学报 2023, 50 (5): 166-177. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230202

摘要（510）

HTML （14）

PDF（pc）（4010KB）（129）

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。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

20. 一种特征融合的工作模式识别方法

刘高高, 黄东杰, 席昕, 李昊, 曹旭源

西安电子科技大学学报 2023, 50 (6): 13-20. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230705

摘要（273）

HTML （22）

PDF（pc）（810KB）（129）

工作模式识别是通过对信号的处理分析来确定雷达功能和行为状态的,是情报侦察、电子对抗领域的重要手段之一。随着现代机载雷达功能的多样化,其对应的信号样式也变得越来越复杂,而且日益复杂的侦察环境也导致侦察信号的质量参差不齐,这些都给传统的工作模式识别方法带来了巨大的困难。针对这一问题,在现有工作模式识别方法的基础上,提出了一种参数特征识别与D-S证据理论识别相融合的工作模式识别方法。首先,对于各侦察机处理得到的辐射源特征信号,利用特征参数识别算法快速得到工作模式信息,并结合D-S证据理论对识别结果加以验证。其次,对于单平台无法识别的信号,采用D-S证据理论融合识别的方法来完成工作模式的判别。从理论分析可以得出,该识别算法具有运算速度快,结构简单等优点,且新的融合识别方法可以提高工作模式的识别精度。最后,仿真验证了此方法的可行性。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

21. SAR图像舰船目标检测的轻量化和特征增强研究

龚峻扬, 付卫红, 方厚章

西安电子科技大学学报 2024, 51 (2): 96-106. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230407

摘要（253）

HTML （21）

PDF（pc）（2728KB）（128）

针对合成孔径雷达(SAR)图像中的舰船目标的准确率易受近岸杂波的影响,且现有检测算法复杂度高,在嵌入式设备上的部署难度大的问题,提出一种适用于嵌入式设备的轻量化高精度SAR图像舰船目标检测算法CA-Shuffle-YOLO。基于YOLO v5目标检测算法,对骨干网络进行轻量化及特征精细化提取两个方面的改进,引入轻量化模块以降低网络的计算复杂度,提高推理速度,并引入协同注意力机制模块增强算法对近岸船舶目标的细节信息的提取能力。在特征融合网络中采用加权特征融合以及跨模块融合,增强模型对SAR舰船目标的细节信息的融合能力,同时,利用深度卷积模块降低计算复杂度,提高实时性。通过在SSDD舰船目标检测数据集上的测试及对比实验的结果,表明CA-Shuffle-YOLO的检测准确率约为97.4%,检测帧率为206 FPS,所需运算复杂度为6.1 GFlops,相比原始的YOLO v5,所提方法的检测帧率提升了60 FPS,所需运算复杂度降低为原来的12%。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

22. 一种高效的联邦学习隐私保护方案

宋成,程道晨,彭维平

西安电子科技大学学报 2023, 50 (5): 178-187. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230403

摘要（861）

HTML （19）

PDF（pc）（1908KB）（127）

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。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

23. 空间耦合量子LDPC码的双窗口滑动译码

王云江, 朱高辉, 杨宇霆, 马钟, 魏璐

西安电子科技大学学报 2024, 51 (1): 11-20. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230301

摘要（212）

HTML （14）

PDF（pc）（1669KB）（125）

量子纠错码是应对量子计算过程中不可避免的噪声干扰的关键途径。和其经典情形一样,空间耦合量子LDPC码理论上也可在纠错性能和译码时延间取得良好的均衡。考虑到目前采用常规置信传播算法(BPA)的空间耦合量子LDPC(SC-QLDPC)码在译码过程中仍存在复杂度高和译码时延长的问题,受经典滑窗译码算法的启发,并结合和利用SC-QLDPC码所对应的两个奇偶校验矩阵在主对角线和副对角线上具有非零对角带的结构特点,提出了针对量子SC-QLDPC码的滑窗译码算法(称为量子双窗口滑动译码算法)。在该策略中,通过窗口在两个经典校验矩阵主副对角线上的同时滑动,保证了相应量子比特部分译码所需的相位与比特翻转错误图样信息的提取,从而使其在译码性能和时延之间取得良好均衡。对所提量子双窗口滑动译码算法进行仿真验证,结果表明其不仅能提供灵活的低时延译码输出,并且当窗口扩大时,其译码性能逼近标准的量子置信传播算法,显著提升了SC-QLDPC码的应用范围。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

24. 一种室内伪卫星混合指纹定位方法

李雅宁,李宏生,蔚保国

西安电子科技大学学报 2023, 50 (5): 21-31. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20221102

摘要（198）

HTML （26）

PDF（pc）（4526KB）（123）

目前,复杂的室内环境与伪卫星信号的交互机制尚未得到根本解决,室内定位的稳定性、连续性和准确性仍是技术瓶颈,现有室内指纹定位方法面临指纹采集量与定位精度和定位范围成正比的限制,同时也有非实际采集不能完成定位的弊端。针对现有方法的不足,结合实际测量、数学仿真和人工神经网络的优点,提出了一种基于实际采集指纹、建模仿真指纹和人工神经网络的室内伪卫星混合指纹定位方法。首先对实际环境和信号收发端进行模型构建,其次将利用射线追踪仿真生成的模拟指纹转换后联合实测指纹共同添加到神经网络的输入中,扩展了原来单一实测指纹输入数据集的样本特征,最后利用混合指纹共同训练人工神经网络定位模型,用于在线定位。以某机场环境为例,实验证明混合指纹定位方法可以提高稀疏采集指纹区域的定位精度,均方根定位误差约为0.485 0 m,与传统指纹定位方法相比,定位误差降低了约54.7%;在没有采集指纹的区域也可以粗略完成初步定位,均方根定位误差约为1.123 7 m,突破了传统指纹定位方法的局限。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

25. 面向多维时间序列异常检测的时空图卷积网络

王静, 何苗苗, 丁建立, 李永华

西安电子科技大学学报 2024, 51 (3): 170-181. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230804

摘要（175）

HTML （10）

PDF（pc）（1548KB）（123）

针对现有多维时间序列异常检测模型对局部和全局时空依赖性捕获能力不足的问题,提出一种基于时空图卷积网络的多维时间序列异常检测模型。首先,在时间维度上利用扩张因果卷积和多头自注意力机制,分别捕获短期和长期时间依赖性,并且引入通道注意力来学习不同通道的重要性权重;其次,在空间维度上利用静态图学习层根据节点嵌入构建静态图邻接矩阵,旨在捕获多维时间序列数据的全局空间依赖性,同时利用动态图学习层构建一系列演化的图邻接矩阵,旨在建模局部动态的空间依赖性;最后,联合优化重构模型和预测模型,通过重构误差和预测误差计算异常分数,然后比较阈值和异常分数的关系,进而检测异常。在MSL、SMAP和SWaT三个公开数据集上的实验结果表明,该模型在异常检测性能指标F1分数方面优于OmniAnomaly、MTAD-GAT和GDN等相关的基线模型。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

26. 隐私保护的拜占庭鲁棒联邦学习算法

李海洋,郭晶晶,刘玖樽,刘志全

西安电子科技大学学报 2023, 50 (4): 121-131. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.2023.04.012

摘要（613）

HTML （13）

PDF（pc）（1782KB）（119）

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。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

27. 通信计算联合优化的图分割工作流部署方法

马英红, 吝李婉, 焦毅, 李秦尧

西安电子科技大学学报 2024, 51 (2): 13-27. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20231206

摘要（179）

HTML （17）

PDF（pc）（3074KB）（118）

为提高计算效率,将复杂的大规模任务分解为简单任务并建模为工作流,交由并行分布式计算集群来完成,已成为云中心处理持续增长的计算和网络任务的重要手段。然而,分布式计算的任务间数据传输所带来的通信带宽占用却容易造成云中心的网络拥塞。如何兼顾计算效率和通信开销,科学地部署工作流意义重大。两类典型的工作流部署算法为基于列表的部署算法和基于分簇的部署算法。然而,前者致力于提高计算效率,未关注工作流中任务之间的通信开销,大规模工作流的部署易带来较重的网络负荷;后者关注通信开销的最小化,但牺牲了工作流中任务的并行计算效率,导致工作流完成时间较长。文中从图论的角度出发,充分挖掘工作流中各任务之间的依赖性和并行性,通过对经典图分割算法进行改进,实现了工作流任务分区过程中通信开销最小化和计算并行性最大化之间的平衡。仿真结果表明,在不同的工作流规模下,所提算法的通信开销比列表部署算法平均减少约35%~50%,工作流完成时间比分簇部署算法平均降低约50%~65%,且对于具有不同通信计算比的工作流均具有良好的稳定性。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

28. 使用图负采样的图卷积神经网络推荐算法

黄河源, 慕彩红, 方云飞, 刘逸

西安电子科技大学学报 2024, 51 (1): 86-99. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230214

摘要（202）

HTML （7）

PDF（pc）（1434KB）（117）

经过几年的快速发展,基于图卷积神经网络的协同过滤算法已经在许多推荐系统场景中取得了最好的表现。但是这些算法在采集负样本时大多仅仅采用简单的随机负采样方法,没有充分利用图结构信息。针对这一问题,提出了一种使用图负采样的图卷积神经网络推荐算法GCN-GNS。该算法首先构造用户-物品二部图,并利用图卷积神经网络获取节点嵌入向量;接下来通过基于深度优先搜索的随机游走方法获取同时包含近距离邻居物品节点和远方物品节点的游走物品节点序列;然后设计注意力层自适应学习游走序列中不同节点的权重,并按权重组成一个动态更新的虚拟负样本;最终利用该虚拟负样本对模型进行更高效的训练。实验结果显示,与对比算法相比,多数情况下GCN-GNS在三个真实公开数据集上都有更好的表现;这表明所提出的新的图负采样方法能够帮助GCN-GNS算法更充分地利用图结构信息,并最终提升物品推荐的效果。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

29. 线性分布式定向阵列波束空间覆盖面积分析

段柏宇,杨健,陈聪,郭文博,李彤,邵士海

西安电子科技大学学报 2023, 50 (5): 32-43. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230103

摘要（273）

HTML （12）

PDF（pc）（3773KB）（116）

相控阵天线因具有高增益、高可靠性、波束指向可控等优点,已广泛应用于雷达、通信等领域。考虑到阵列天线体积、部署地形、设备功耗等因素的限制,单一相控阵天线在某些复杂场景下难以满足需求。特别是在天地间通信、侦察及干扰等场景下,需要多部相控阵天线分布式部署,进行协同波束合成,以获得与单部阵列天线相比更高的功率增益。分布式定向阵列利用多个分布式阵列节点形成虚拟天线阵列,通过调整各阵元的相位收发同一信号,合成定向波束。针对分布式定向阵列合成波束在特定高度平面上增益覆盖面积的计算问题,利用阵列天线波束合成原理、方向图乘积定理以及空间解析几何,提出一种理论解析计算方法。建模分析及仿真结果表明,线性分布式定向阵列波束合成的增益覆盖面积,包括主瓣及栅瓣波束增益覆盖面积,与分布式阵列的俯仰角、目标平面高度、信号载频以及分布式节点个数强相关,但与分布式节点间距关联较弱;且所提方法的解析值与计算机仿真值相符,可为远距离大功率分布式阵列的工程实现提供理论参考。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

30. 基于多尺度特征信息融合的时间序列异常检测

衡红军, 喻龙威

西安电子科技大学学报 2024, 51 (3): 203-214. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230906

摘要（333）

HTML （35）

PDF（pc）（2089KB）（115）

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%。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

31. 因果图增强的APT攻击检测算法

朱光明,卢梓杰,冯家伟,张向东,张锋军,牛作元,张亮

西安电子科技大学学报 2023, 50 (5): 107-117. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20221105

摘要（256）

HTML （16）

PDF（pc）（2814KB）（114）

随着信息技术的发展,网络空间也面临着越来越多的安全风险和威胁。网络攻击越来越高级,高级持续性威胁(APT)攻击是最复杂的攻击之一,被现代攻击者普遍采用。传统的基于网络流的统计或机器学习检测方法难以应对复杂且持续的高级持续性威胁攻击。针对高级持续性威胁攻击检测难的问题,提出一种因果图增强的高级持续性威胁攻击检测算法,挖掘网络节点在不同时刻的网络交互过程,用于甄别网络流中攻击过程的恶性数据包。首先,利用因果图对网络数据包序列进行建模,将网络环境的互联网协议(IP)节点之间的数据流关联起来,建立攻击和非攻击行为的上下文序列;然后,将序列数据归一化,使用基于长短期记忆网络的深度学习模型进行序列二分类;最后,基于序列分类结果对原数据包进行恶性甄别。基于DAPT 2020数据集构建了一个新的数据集,所提算法在测试集上的受试者工作特征曲线的曲线下面积(ROC-AUC)指标可达0.948。实验结果表明,基于因果图序列的攻击检测算法具有较显著的优势,是一种可行的基于网络流的高级持续性威胁攻击检测算法。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

32. p-GaN HEMT 强电磁脉冲损伤效应与防护设计研究

王蕾, 柴常春, 赵天龙, 李福星, 秦英朔, 杨银堂

西安电子科技大学学报 2023, 50 (6): 34-43. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230502

摘要（222）

HTML （13）

PDF（pc）（4062KB）（113）

如今,恶劣的电磁环境已经对电子系统的安全构成了严重威胁。氮化镓基高电子迁移率晶体管的优异性能使其更加适合于高功率,高频应用领域。随着晶体外延材料质量的不断提高和器件工艺的改进,氮化镓器件向高功率和小型化方向快速发展,器件的可靠性和稳定性受到巨大挑战。深入研究了增强型氮化镓高电子迁移率晶体管的强电磁脉冲损伤效应,通过分析器件内部多物理量分布的变化,探究其失效机理。研究结果表明,强电磁脉冲作用下器件的损伤主要是由自热效应、雪崩击穿和热载流子效应等不同的热累积效应引起的。在此基础上,进行了多重防护设计,并通过仿真研究进行了验证。结果表明,氧化铝作为钝化层材料可以增强器件的击穿特性,提高其抗电磁干扰能力;同时,也可以通过在源极和栅极串联电阻的方式提高器件的抗强电磁脉冲损伤能力。以上结论对于工作在恶劣电磁环境中氮化镓器件设计具有重要的参考意义。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

33. 几类密码算法的神经网络差分区分器的改进

杨小雪, 陈杰

西安电子科技大学学报 2024, 51 (1): 210-222. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230212

摘要（229）

HTML （19）

PDF（pc）（1261KB）（113）

为了进一步研究神经网络在密码分析方面的应用,利用深度残差网络和传统差分密码分析技术构造并改进了几类典型的轻量级分组密码算法的神经网络差分区分器。主要取得以下结果:① 分别构造了4~7轮PRESENT、3轮KLEIN、7~9轮LBlock和7~10轮Simeck 32/64的神经网络差分区分器,并基于密码的分组结构分别进行了分析;② 基于SPN结构分组密码的特点对PRESENT和KLEIN的神经网络差分区分器进行了改进,最多可提高约5.12 %的准确率,并在对LBlock的神经网络差分区分器进行研究时验证得出这种改进方式不适用于Feistel结构的分组密码;③ 基于Simeck 32/64本身密码算法的特点对其神经网络差分区分器进行改进,提高了约2.3%的准确率。同时,将Simeck 32/64的改进方法与多面体差分分析进行结合,将已有的8轮和9轮Simeck 32/64多面体神经网络差分区分器的准确率提高了约1%和3.2%。最后,将实验中得到的3类神经网络差分区分器模型分别应用到11轮Simeck 32/64的最后一轮子密钥恢复攻击中,其中最佳的实验结果是在1 000次攻击实验中以2^6.6的数据复杂度达到约99.4%的攻击成功率。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

34. 无人机平台运动状态下节点间高精度时间同步

陈聪, 段柏宇, 徐强, 潘文生, 马万治, 邵士海

西安电子科技大学学报 2024, 51 (3): 19-29. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20231207

摘要（281）

HTML （21）

PDF（pc）（1363KB）（112）

节点间的时间同步是无人机集群资源调度、协同定位、数据融合的基础,在同步精度要求较高的场景中常用双向时间同步进行节点间的时间同步。然而无人机的相对运动会导致两次同步消息的传播时延不等,进而引起时间同步误差。针对该问题,首先从线性方程组求解角度分析了时间同步误差的产生原因,提出了一种利用双触发双向时间同步以增加方程个数、并在节点匀速运动前提下减少未知量个数的方法。然后推导了该方法下钟差的求解公式,结果表明钟差求解与节点的匀速运动速度无关。随后比较了在加性高斯白噪声信道中双触发式双向时间同步方法与现有运动补偿方法的钟差估计性能,并分析了时间戳处理时延和速度改变对钟差求解精度的影响。最后通过外场实验验证了双触发式双向时间同步的有效性。仿真及实验结果表明,相比于传统双向时间同步,双触发式双向时间同步不会因节点的匀速运动导致主从节点间的时间同步出现系统偏差。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

35. 智能对抗无人机的干扰组合序列生成算法研究

马小梦, 高梅国, 于默涵, 李云杰

西安电子科技大学学报 2023, 50 (6): 44-61. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230903

摘要（238）

HTML （28）

PDF（pc）（8025KB）（110）

随着无人机自主导航飞行技术的成熟与发展,出现了未经授权的无人机在管制空域随意飞行的现象,给人身安全带来了巨大的隐患,造成了一定程度的经济损失。本研究为在识别无人机飞行状态和实时评估对抗效能的基础上,提高在无人机飞控未知情况下的自适应测控和导航干扰有效性,最终实现基于遥控通信干扰和导航定位干扰多类型干扰组合与非智能无人机的智能对抗博弈。以雷达探测、GPS导航定位、无人机遥控通信压制干扰和GPS导航压制及欺骗干扰等功能构建了反无系统与无人机对抗博弈模型,采用深度强化学习技术和马尔可夫决策过程构建数学模型,同时提出了用于对无人机飞行状态分类的态势评估环为反无系统网络感知干扰效能提供基础信息。分别使用了近端策略优化算法、柔性演员-评论家算法和演员-评论家算法,对构建的智能反无系统进行多次训练,最终生成了依据无人机飞行状态和对抗效能产生智能干扰组合序列的网络参数。所采用的各类深度强化学习算法产生的智能干扰组合序列均实现了欺骗无人机这一最初设定的目标,验证了反无人机系统模型的有效性。对比试验表明,所提态势评估环在反无系统感知干扰效能方面信息是充足有效的。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

36. 自适应分数级融合的多模态生物特征认证

姜奇,赵晓敏,赵贵川,王金花,李兴华

西安电子科技大学学报 2023, 50 (4): 11-21. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.2023.04.002

摘要（381）

HTML （19）

PDF（pc）（1111KB）（109）

近年来,基于生物特征的身份认证在日常生活中扮演着至关重要的角色。多模态认证方法通过融合多种生物特征对用户进行身份认证,可以提供比单模态认证更高的安全性和认证准确性。然而,现有的多模态认证方案大多采用固定参数和规则的融合策略来实现认证,无法适应不同的认证场景,从而导致次优的认证性能。针对上述问题,提出了一种基于自适应粒子群优化算法的自适应分数级融合多模态认证方案。首先,方案根据上下文信息来确定当前认证场景所需的安全等级,接着自适应地选择融合策略的规则和参数,在提供安全身份认证的同时保证系统具有最佳的认证性能。其次,对采集的多模态生物特征数据进行预处理和特征提取,再使用所选择的最优融合策略来实现身份认证。最后,在公开的数据集上对自适应分数级融合的多模态认证方案进行实验分析,结果表明所提方案在真实数据上的可行性和有效性;在相同的认证安全等级下,本方案实现了比现有方案更小的全局错误率。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

37. 面向雷达行为识别的多尺度卷积注意力网络

熊敬伟, 潘继飞, 毕大平, 杜明洋

西安电子科技大学学报 2023, 50 (6): 62-74. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20231005

摘要（189）

HTML （13）

PDF（pc）（8738KB）（108）

针对低信噪比条件下雷达信号特征提取难、识别稳定性低的问题,提出了一种基于深度分组卷积、多尺度卷积和自注意力机制的雷达行为模式识别算法,在不增加训练难度的情况下提高复杂环境下的识别能力。该算法先采用深度分组卷积在浅层网络分离弱相关的通道,再通过多尺度卷积代替常规卷积实现多维特征的提取,最后利用自注意力机制调整优化不同特征图的权值,抑制低相关和负相关的通道与空间带来的影响。对比实验表明,所提MSCANet在0~50%丢失脉冲和虚假脉冲条件下平均识别率达到约92.25%,与基线网络AlexNet、ConvNet、ResNet、VGGNet相比,准确率提升了约5%~20%,不同雷达行为模式识别稳定,模型具有更好的泛化性和鲁棒性。同时,消融实验证明了深度分组卷积、多尺度卷积和自注意力机制对模式识别的有效性。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

38. 电大山区地物环境中电波传播的电磁计算

王楠, 刘俊志, 陈贵齐, 赵延安, 张玉

西安电子科技大学学报 2024, 51 (1): 21-28. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230210

摘要（211）

HTML （10）

PDF（pc）（1446KB）（106）

在无人驾驶与无人机等新兴行业中,信号覆盖范围的要求较高,不仅仅在城市,在人迹罕至的山地、沙漠、森林中也需要无线信号的覆盖才能真正完成远程操控,这些地区更多需要考虑的是地势变化对电磁传播所带来的影响。计算电磁学中的一致性几何绕射理论方法是分析电大环境电磁问题的有效方法,使用计算电磁学的方法研究电磁波在山区地物环境中的传播规律。给出了一种建立不规则地形模型的新方法,可以通过数字高程的网格数据生成电磁算法可用的三次多项式曲面,使用多个立方曲面对不规则地形进行拼接,使用平均均方根误差验证模型数据的准确性。基于所得的地形数据,完成了并行的几何光学算法,并对区域电磁场的分布进行了仿真计算。选取了实际山区地物环境进行了实地测量,测量结果与仿真结果对比趋势一致,验证了该方法在非规则地形中电磁波传播分析中的有效性。考虑环境电磁计算的规模,建立了相应的并行策略,100核测试的并行效率可以保持在80%以上。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

39. 灾后无人机自组网高动态多信道TDMA调度算法

孙彦景, 李林, 王博文, 李松

西安电子科技大学学报 2024, 51 (2): 56-67. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230414

摘要（292）

HTML （6）

PDF（pc）（1608KB）（105）

以自然灾害、事故灾难为主要类型的极端突发事件对应急通信网络快速重组与灾情信息实时回传提出了严峻挑战,亟需构建具备快速响应能力、按需动态调整的应急通信网络。为了在断电、断路、断网“三断”极端条件下实现灾情信息实时回传,可通过多无人机形成飞行自组网对受灾区域进行网络通信覆盖。针对灾后复杂环境受限条件下飞行自组织网络通信资源调度不合理引起的信道冲突问题,提出了基于Q-learning的自适应多信道时分多址调度算法。根据无人机间的链路干扰关系建立顶点干扰图,结合图着色理论,将高动态场景下多信道时分多址调度问题抽象为动态二重着色问题。考虑无人机的高速移动性,通过自适应调整Q-learning的学习因子,实现算法的收敛速度与最优解探索能力的权衡优化,以适应高动态的网络拓扑。通过仿真实验证明,所提算法可以实现网络通信冲突和收敛速度的权衡优化,能够解决灾后高动态场景下资源分配决策与快变拓扑适配问题。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

40. 计及能量共享的5G基站电能实时调度优化策略

刘迪迪,杨玉荟,肖佳文,杨益菲,程鹏鹏,张泉景

西安电子科技大学学报 2023, 50 (5): 44-53. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230101

摘要（201）

HTML （12）

PDF（pc）（2647KB）（105）

为缓解第5代移动通信基站的巨大能耗导致的电网供电压力,联合分布式可再生能源、能量共享与能量存储提出了一个以最小化网络运营商的长期购电成本为目标的调度优化模型。综合考虑在可再生能源出力、各基站能量需求以及智能电网中的时变电价等先验统计信息均为未知的情况下,基于李雅普诺夫(Lyapunov)优化理论提出了一种低复杂度的第5代移动通信(5G)基站能量共享实时调度算法。在优化问题求解中将基站的柔性电能需求构造虚拟队列,并将基站储能时间耦合约束转化为虚拟队列稳定性问题,所提算法通过实时调度基站的产能、储能、用能和基站间的能量共享,在满足各基站用电需求的前提下,最小化网络运营商从外部电网购电的长期成本。理论分析表明,所提算法只需要根据当前系统状态进行实时决策,且优化结果能无限渐近最优值。仿真结果表明,所提出的算法可以有效地减少网络运营商的购电成本,相比基准贪婪算法1,购电成本可降低约43.1%。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

41. 一种融合纵横时空特征的交通流预测方法

侯越,郑鑫,韩成艳

西安电子科技大学学报 2023, 50 (5): 65-74. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20221101

摘要（257）

HTML （11）

PDF（pc）（4496KB）（104）

针对现有城市道路交通流预测研究中,上下游交通流时滞特性与空间流动特性挖掘不足、车道级交通流时空特性考虑不充分的问题,提出一种融合纵横时空特征的交通流预测方法。首先,通过计算延迟时间量化并消除上下游交通流断面间的空间时滞影响,增强上下游交通流序列的时空相关性。其次,将消除空间时滞的交通流通过向量拆分数据输入方式传入双向长短时记忆网络,用以捕捉上下游交通流纵向的传递与回溯双向时空关系,同时利用多尺度卷积群挖掘待预测断面内部各车道交通流间多时间步横向时空关系。最后,采用注意力机制动态融合纵横时空特征得到预测输出值。实验结果表明,相较于常规时间序列预测模型,所提方法在单步预测实验中,平均绝对误差、均方根误差分别下降了约15.26%、13.83%,决定系数提升了约1.25%。在中长时多步预测实验中,进一步证明了所提方法可有效挖掘纵横向交通流的细粒化时空特征,并具有一定的稳定性和普适性。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

42. 边界加权的甲状腺癌病理图像细胞核分割方法

韩冰,高路,高新波,陈玮铭

西安电子科技大学学报 2023, 50 (5): 75-86. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230501

摘要（219）

HTML （10）

PDF（pc）（5221KB）（104）

甲状腺癌是实体癌中发病率增速最快的恶性肿瘤之一,病理学诊断是医生诊断肿瘤的黄金标准,而细胞核分割是病理图像自动分析的关键步骤。针对细胞核分割中细胞核边界位置难以分割问题,设计了边界加权模块使网络在训练时更多关注细胞核边界。另一方面,为了避免网络过分关注边界而忽视细胞核主体部分,导致一些染色较浅的细胞核分割失败,提出了前景增强分割网络;该网络通过在上采样的过程中添加前景增强模块不断增强前景并抑制背景,从而实现细胞核精准分割。在自建的甲状腺癌病理图像分割数据集VIP-TCHis-Seg上的相似系数(Dice)和像素准确率(PA)两个指标分别约为85.26%和95.89%,在公共细胞核分割数据集MoNuSeg上的相似系数(Dice)和像素准确率(PA)两个指标分别约为81.03%和94.63%。上述实验结果表明,提出的边界加权和前景增强模块的方法能有效提高网络在边界处的分割准确率。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

43. 外辐射源雷达互模糊函数智能快速计算方法

车吉斌, 王常龙, 贾岩, 任紫正, 刘春恒, 周峰

西安电子科技大学学报 2023, 50 (6): 21-33. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20231003

摘要（244）

HTML （15）

PDF（pc）（5554KB）（104）

互模糊运算是外辐射源雷达系统中回波信号与参考信号相干积累的重要手段,然而,外辐射源雷达接收到的目标回波信号非常微弱,需要增加积累时间来提高估计精度;当目标速度较快时,频率搜索范围增加。为了实现一定范围的目标检测需求并兼顾数据处理的实时性,研究互模糊函数快速计算方法具有重要的意义。由于长时间积累与大范围空域搜索的客观需求,导致互模糊函数运算量极大,需要消耗大量计算资源。针对以上问题,通过分析典型静止轨道数字电视信号模糊函数的特点,以粒子群优化理论为框架,设计了一种多种群特征寻优时频差估计算法。该方法引入多种群迭代机制和收缩因子,通过设计有效的搜索策略和粒子更新方法,避免了传统方法冗余计算量大的问题。在保证计算精度的前提下,该方法大幅度减少了模糊函数的计算量,提高了互模糊函数计算搜索效率,大幅度减少了所需的计算量。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

44. 车联网中区块链辅助的紧急消息信任评估方案

周浩,马建峰,刘志全,王立波,吴永东,范文杰

西安电子科技大学学报 2023, 50 (4): 148-156. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.2023.04.015

摘要（217）

HTML （10）

PDF（pc）（1293KB）（104）

车联网因其在提高道路安全和交通效率方面存在的巨大潜力吸引了广泛关注。然而,在车联网中,车辆对紧急消息的信任评估需要同时满足低时延和高准确性。为解决现有车联网信任管理方案在紧急消息信任评估过程中时延高、准确性低的问题,提出一种车联网中区块链辅助的紧急消息信任评估方案。在该方案中,首先使用区块链技术分布式存储车辆信任值,实现车辆信任值的可信存储;接着设计预先缓存策略和查询后缓存策略,将其分别与智能合约结合设计信任值查询算法,以低时延地查询车辆信任值;然后基于所提信任值查询算法,引入车辆信任值并结合车辆位置以及消息新鲜度作为紧急消息信任评估的参考因子;最终实现紧急消息的低时延、高精准信任评估。与现有方案相比,所提方案的信任值查询效率提升了约79.9%~98.9%,信任评估准确率提升了约4.71%。此外,笔者还对比了所提两种缓存策略,其中预缓存策略的查询效率相比查询后缓存策略提升约56.9%,但存储空间开销增加约23.7%~86.2%。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

45. 基于主动交互式学习的工控协议逆向分析

付安民,毛安,黄涛,胡超,刘莹,张晓明,王占丰

西安电子科技大学学报 2023, 50 (4): 22-33. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.2023.04.003

摘要（342）

HTML （17）

PDF（pc）（1680KB）（103）

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。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

46. 融合全局和局部信息的实时烟雾分割算法

张欣雨, 梁煜, 张为

西安电子科技大学学报 2024, 51 (1): 147-156. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230405

摘要（164）

HTML （4）

PDF（pc）（1887KB）（103）

针对烟雾形状不规则、呈半透明状且边界模糊导致烟雾分割困难的问题,提出一种融合全局和局部信息的双分支实时烟雾分割算法。该算法设计了轻量级的Transformer分支和卷积神经网络分支分别提取烟雾的全局特征和局部特征,Transformer分支和卷积神经网络分支共同作用,可以在充分学习烟雾的长距离像素依赖关系的同时保留烟雾细节信息,从而准确区分烟雾和背景像素,改善烟雾分割效果。同时该结构可以满足实际烟雾检测任务的实时性要求;基于多层感知机的解码器充分利用不同尺度的烟雾特征图,并进一步建模烟雾全局上下文信息,增强模型对多尺度烟雾的感知能力,从而提升烟雾分割精度;而且解码器结构简单,可以降低解码器部分的计算量。该算法在自建烟雾分割数据集上的平均交并比为92.88%,模型参数量为2.96 M,推理速度为56.94帧/s。该算法在公开数据集上的综合性能优于其他烟雾检测算法。实验结果表明,该算法分割烟雾的准确率高,推理速度快,可以满足实际烟雾检测任务的准确性和实时性需求。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

47. 一种新的基于预测的动态多目标进化算法

万梦依, 武燕

西安电子科技大学学报 2024, 51 (3): 124-135. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230902

摘要（202）

HTML （14）

PDF（pc）（3026KB）（103）

动态多目标优化问题(DMOPs)是指目标函数随时间变化的一类问题,算法求解的目标是持续跟踪移动的Pareto 最优解集或 Pareto最优前沿。基于预测的方法受到格外的关注,然而这些方法多使用历史环境信息进行预测,考虑到使用历史信息预测会存在预测不准确的问题,加强新环境信息的挖掘和利用,提出了一种新的基于预测的动态多目标进化算法,该算法主要包括两个核心部分,分别记为响应机制和加速机制。响应机制在环境变化后重新初始化群体,一部分的个体由预测策略产生,以生成靠近下一环境Pareto 最优解集的个体来提高算法的寻优能力,剩余部分个体采用局部搜索策略生成以增加种群多样性。加速机制用于静态优化过程以提高算法收敛速度。最后,将动态多目标进化算法与其他3种先进的动态多目标优化算法在具有不同动态特征的一系列测试函数上进行实验对比,结果表明,动态多目标进化算法相比其他3个算法在求解动态多目标优化问题中更具有优势。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

48. 多尺度卷积结合Transformer的抑郁脑电分类研究

翟凤文, 孙芳林, 金静

西安电子科技大学学报 2024, 51 (2): 182-195. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230211

摘要（388）

HTML （12）

PDF（pc）（2907KB）（103）

在通过深度学习模型进行抑郁症类脑电信号分析时,针对单一尺度的卷积存在特征提取不充分的问题和卷积神经网络在感知脑电信号全局依赖性方面的局限性,分别设计了多尺度动态卷积网络模块和门控Transformer编码器模块,并与时间卷积网络相结合,提出了混合网络模型(MGTTCNet)进行抑郁症患者和健康对照组的脑电信号分类。该模型首先通过多尺度动态卷积从空间域和频率域捕捉脑电信号的多尺度时频信息。其次通过门控Transformer编码器学习脑电信号中的全局依赖关系,其利用多头注意力机制有效增强网络表达相关脑电信号特征的能力。之后利用时间卷积网络提取脑电信号可用的时间特征,最后将提取的抽象特征输入到分类模块进行分类。在公开数据集MODMA上用留出法和十折交叉验证法对提出模型进行实验验证,分别取得了约98.51%和98.53%的分类准确率,相较于基线单尺度模型EEGNet,分类准确率分别提升了约1.89%和1.93%,F1值分别提升了约2.05%和2.08%,kappa系数值分别提高了约0.038 1和0.038 5;同时消融实验验证了文中设计的各个模块的有效性。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

49. 面向编队突防的多干扰机协同资源分配方法

严俊坤, 张聪睿, 李婉萍, 戴金辉, 张鹏, 刘宏伟

西安电子科技大学学报 2024, 51 (5): 24-34. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20240501

摘要（194）

HTML （9）

PDF（pc）（2291KB）（102）

干扰对抗的本质为资源维度的竞争,干扰资源受限的单节点已难以满足实际需求,多节点协同干扰可引入更高维度的干扰资源,已成为未来重要的作战形式。然而,传统协同干扰场景中,各节点采用预设发射模式,会导致干扰资源重复冗余配置,在编队突防背景下存在干扰效果较差的问题。针对此问题,提出了一种性能驱动的多干扰机协同资源分配方法,其核心是通过实时分配多干扰机的发射资源,在相同的资源消耗情况下降低敌方雷达对我方突防目标的跟踪精度。首先,推导了干扰场景下突防目标跟踪的贝叶斯克拉美罗下界,评估了多干扰机协同干扰的性能;而后,结合我方干扰机的资源约束,建立了包含驻留时间变量的多干扰机协同资源优化模型,证明了该模型为凸优化问题,并采用增广拉格朗日乘子法进行了快速求解。仿真结果表明,相比于其他基准方法,所提干扰资源分配方法能够有效压制敌方组网雷达,降低其对我方突防目标的跟踪精度,并且在波束个数受限的约束条件下,所提方法仍然具有较好的干扰效果与快速求解能力。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

50. 面向韧性拓扑构造的无人机集群功率分配策略

胡嘉琳, 任智源, 刘安妮, 程文驰, 梁晓东, 李少波

西安电子科技大学学报 2024, 51 (2): 28-45. DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.20230314

摘要（378）

HTML （9）

PDF（pc）（5173KB）（101）

针对无人机作战网络因自身内部故障或受到敌方攻击干扰而造成的网络性能下降及网络瘫痪问题,提出了一种基于功率分配的强韧性无人机作战网络拓扑构造方法。该方法首先以边连通度作为网络的韧性指标;其次,基于最大流最小割定理将最小割作为韧性指标的测度;在此基础上,考虑到单架无人机及系统整体功率有限,从物理层角度出发,通过调节无人机节点的发射功率以构造拓扑,从而提高网络韧性,提出了功率约束下的无人机作战网络功率分配策略;最后,采用粒子群优化算法解决功率约束下的拓扑结构韧性优化问题。仿真结果表明,在相同的调制方式及功率约束下,面对链路失效模式和节点失效模式,对比其它功率分配算法,基于粒子群优化算法得到的功率分配方案能有效提高无人机作战网络韧性,其所构建的网络在约66.7%的链路失效情况下,平均业务成功到达率仍保持在95%以上,满足实际作战需求。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

全文下载排行