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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。
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。
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。
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。
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。
对于实际的水下无线光通信系统,系统误码性能主要受到海洋湍流和接收机噪声的制约。考虑散粒噪声和热噪声的影响,对弱海洋湍流环境下基于雪崩光电二极管的部分相干光辅助OFDM-UWOC系统的误码性能进行了分析。研究中利用波束扩展函数建立了吸收、散射、未对准和海洋湍流共同影响下的聚合信道衰落模型,进而分别导出不同噪声限制下的系统平均误码率理论表达式。受散粒噪声限制时,研究了接收机噪声温度、平均接收光强及雪崩光电二极管雪崩增益值的大小对系统可靠性的影响;受热噪声限制时,给出了部分相干光特征参数和海洋湍流特性参数对该系统可靠性的影响。结果表明,对于雪崩光电二极管而言,接收机温度和平均接收光强大小都会在一定程度上影响系统误码性能。因此,通过选择合适的雪崩光电二极管雪崩增益值,能够在一定程度上提升该OFDM-UWOC系统的误码性能。此外,部分相干光和海洋湍流的变化会对系统的误码性能产生影响。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
随着我国油气勘探工作的不断推进,地震勘探面临着重大挑战。受到复杂的勘探环境、采集方式、检波器灵敏度等因素的影响,野外采集的地震数据中往往混杂着大量随机噪声,导致后续地震数据处理的保真度、信噪比和分辨率降低,并且最终影响地质解释的精确性、可靠性。 为了突破传统地震数据处理问题的局限性,提出了一种用于地震数据随机噪声压制的空间自适应方向全变分正则化模型。首先,针对地震反射同相轴具有空间变化的方向性和倾角计算抗噪性差的问题,提出了基于梯度结构张量的空变倾角逐点估计公式来获取同相轴的方向信息;然后,建立空间自适应方向全变分地震数据去噪模型,并采用优化最小化算法求解模型;最后,讨论了该模型的参数选取方法,将合成地震数据和实际地震数据的去噪结果与同类方法进行比较。实验结果表明,所提出的模型不但能较好地提高地震剖面的垂直分辨率和同相轴的横向连续性,而且在提高信噪比的同时能够保留更多的地质特征信息。
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。
针对医药系统中药品和说明书同时认证的应用需求,提出一种快速双标签身份认证方案。该方案引入云服务器和物理不可克隆函数,确保了射频识别系统的可扩展性和标签的不可克隆性。针对传统射频识别系统逐一认证双标签效率较低的问题,提出一种双标签响应合并流程;针对物理不可克隆函数引发的系统错误认证问题,计算了物理不可克隆函数响应的最佳认证阈值,以降低系统的认证错误率;针对云服务器的不可信问题,提出3种超轻量级位流函数以实现两种加密机制,从而保护前向信道免受云服务器隐私泄露的威胁。安全分析表明,快速双标签身份认证协议可满足标签匿名性和不可追踪性,并能有效地抵抗克隆攻击、去同步化攻击、重放攻击等恶意攻击。此外,使用BAN逻辑分析和AVISPA工具,进一步验证了协议的安全性。与近期的认证协议相比,快速双标签身份认证协议的服务器搜索耗时最短,在满足各项安全属性的同时,以近似单标签的资源开销实现了对双标签的快速认证,适用于资源受限的大规模双标签认证场景。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
为解决能源短缺的问题,能量收集技术被提出并广泛应用于若干典型的通信系统中。为研究在具备能量收集能力的分布式基站系统中,如何有效地选择射频远端实现下行链路通信的问题,首先建立了不依赖电网等外部能源,仅由基带处理子系统、能量子系统和射频远端子系统构成的能量收集分布式基站系统模型;其次在模型基础上,以最大化信息传输速率为目标形成了覆盖波束赋形、能量共享、功率分配的联合优化问题。针对能量收集情况不可控的问题,提出了两种不同的能量共享策略,在此基础上分别对问题进行了数学分析,推导得到了系统射频远端最优的功率分配策略,从而归纳出所述系统模型的射频远端选择算法。最后,基于该文模型与算法开展了蒙特卡罗仿真,并与已有文献中的算法进行了对比。仿真结果表明,所提算法在平均信道容量和平均能量效率上具有良好的性能,有助于减少系统的功耗,节约资源。
针对指纹定位中传统的空间划分方法所伴随的指纹点区归属识别困难和邻界匹配误判的问题,提出一种适用于区域中心识别和过渡双域判别的空间模糊划分方法,利用参考点类间距离与类内距离的差异度,衡量子区域边界的模糊度,保证实验场景定位开销最优化的同时,兼顾空间重叠划分优势,缓解子区域间绝对判别的负效应,提高定位匹配的泛化能力。在位置估计阶段,综合考虑参考点邻域间接收信号波动差异,将参考点与待定位点间信号域的距离度量转化为同源差异下的无量纲排序,并以修正后的多源排序均衡结果间接映射待定位点与参考点之间的相似度;此外,引入空间密度可达搜索强相关参考点集,结合信号域和空间域迭代约束参考点,实现目标近邻集的动态选择和集聚效应,有效克服环境变化与信号波动的干扰,提高定位方法的环境适应性。经路演下的实测数据对定位性能的评估,所提算法的定位精度优于同类区划分算法4.7%~11.8%,且在同全局匹配方法的比较中,平均定位误差最佳可降低0.422 m。
通用图形处理器作为卷积神经网络的核心加速平台,其处理二维、三维卷积的性能,决定着神经网络在实时目标识别检测领域的有效应用。然而,受其固有cache系统功能的限制,当前通用图形处理器架构无法实现二维、三维卷积的高效加速。针对此问题,首先提出一种L1Dcache动态旁路设计方案。该方案定义了一组能够动态反映指令访问cache特征的数据结构,并基于此数据结构定义访存特征记录表,以记录不同访存指令在请求cache时的执行状态。其次,采用优先线程块的warp调度策略来加速访存状态的采样。最后根据访存状态得出不同PC值下访存请求对L1Dcache的旁路的判定,并动态完成部分低局域性数据请求对L1Dcache的旁路。由此将L1Dcache空间保留给高局域性的数据并降低二维、三维卷积执行时的访存阻塞周期,进而提升了二维、三维卷积在通用图形处理器上执行时的访存效率。实验结果表明,相比原架构,在面向二维、三维卷积时分别带来了约2.16%与19.79%的性能提升,体现了设计方案的有效性与实用性。
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。
块选择是改善基于像素值排序的可逆信息隐藏算法性能的关键策略,通过在波动性较小的块中优先嵌入数据,可提升相应算法的不可感知性。然而,现有计算波动值的方法准确性受限于分块大小、形状和所选用的预测器,所以设计一种可以在不同分块大小、不同分块形状、不同类型预测器下通用的计算方法就尤为重要。对于较大的或者形状不规则的分块,若用于参与扩展计算的像素空间位置相关性较弱,即使相应的块波动值较小,在实际嵌入过程中,也仍然可能导致无效平移。为了解决该问题,首先提出了一种改进的波动性定义,以同时考虑水平、竖直、双斜对角4个方向上下文像素的一致性,判断完局部邻域内相邻像素一致性后,再判断同一方向上两个邻域的整体像素一致性,提升了块选择的准确性;其次,考虑了最大值与次大值、最小值与次小值之间的切比雪夫距离,通过消减最大值或最小值像素的扩展来减少无效移位。实验结果表明,文中提出的方案可实现更好的不可感知性。
给出了一个可证明安全性的共识机制。该机制主要由委员会协议和交易确认算法构成。委员会协议用于从共识节点中选出主动性强且权益较大的节点组成动态迭代的委员会,以并行处理区块链中用户产生的常规净交易。交易确认算法基于委员会成员所发出的链交易形成的有向无环图,通过有向无环图的直接和间接引用计算常规净交易被委员会成员确认的次数,当某个常规净交易被不少于委员会成员数量的2/3确认后,该常规净交易就被写入链中。在一些公认的假设下,证明了共识机制具有一致性和可结束性。进一步,初步搭建了基于该共识的区块链系统,测试了系统的性能,测试结果与理论估计相符。在部署16个委员会成员,交易批量为106时,测试系统的交易吞吐量约17 000 个交易每秒;对比目前较为高效的Honey Badger BFT共识协议,在相同配置下,该协议的交易吞吐量约2 600个交易每秒,相差约6倍。
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。
基于位置的各种大数据服务在为用户提供便利的同时,也导致了各种隐私泄露的风险。本地化差分隐私模型避免了对可信第三方数据收集平台的依赖,使得用户能够依据个人需求处理和保护敏感信息,因此更适用于位置隐私保护的场景。针对现有本地化差分隐私位置保护方法编码机制复杂、位置数据可用性低等问题,提出一种基于希尔伯特编码的本地化差分隐私位置保护方法。用户端根据本地化差分隐私模型对自身所处网格的希尔伯特编码进行随机响应扰动处理,实现原始位置的隐私保护;服务器端收集大量用户的扰动位置编码并进行希尔伯特解码,进而判断用户所处的网格位置,实现对用户数量和分布密度的统计分析。通过实际位置数据集合上的实验证明,所提方法能够在实现用户位置本地化差分隐私保护的基础上提供更好的位置数据可用性和运行效率。
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。
车联网给现代交通系统带来了极大的便利并受到人们的广泛关注。在车联网中,车辆访问控制的身份认证和发送消息的隐私性是两个关键问题。同时,由于有限的带宽以及车辆的高移动特性,验证效率也至关重要。聚合签密方案可以有效解决上述问题。但现有部分基于Schnorr签名的聚合签密方案未对密钥进行正确的哈希绑定,而无法抵御两类公钥替换攻击;且在进行聚合签密时,用户间交换部分签密信息生成的单个无效签密仍能通过聚合签密验证,故无法抵御合谋攻击。基于上述问题提出了一种新的面向车联网的无证书聚合签密方案。该方案利用密钥原像保护技术抵御公钥替换攻击,利用哈希抗碰撞特性抵御合谋攻击。在随机预言机模型下,证明了该方案的机密性与不可伪造性。与现有方案相比,该方案增强安全性的同时并未增加计算开销,整个验证阶段仍只需要6n+1次点乘操作。性能分析表明,该方案完全适用于车联网。
现有的分布式学习方案大多通过在协议中添加惩戒机制来解决恶意节点问题。此类方法基于两个假设:一是参与方为自身利益最大化而放弃恶意行为的假设,在事件发生后才可以对计算结果进行验证,不适用于一些需要即时验证的场景;二是基于可信第三方的假设,然而在实际中第三方的可信度却无法完全保证。利用区块链的信任机制,针对该问题提出一种基于区块链的抗恶意节点方案——将机器学习中模型训练的全过程通过智能合约实现,以确保机器学习过程不被恶意节点破坏。本方案以基于安全多方计算的分布式机器学习模型为研究模型,利用区块链的智能合约来实现数据的共享、验证和训练过程,所有参与方均只能按照指定的协议执行,将所有参与方转换为半诚实参与方;同时,为解决区块链公开透明特性带来的隐私问题,利用环签名隐藏参与方的数据地址,保护参与方的身份。与传统基于安全多方计算的分布式机器学习模型进行比较,表明本方案在抵抗恶意节点方面具有较强的优越性。
