西安电子科技大学学报

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

2024, 51(6): 1-9. doi:10.19665/j.issn1001-2400.20241003

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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。

基于拓扑感知的软件定义卫星网络多业务路由

卢雪玉, 魏雯婷, 伏丽莹, 刘丽哲, 王冬冬

2024, 51(6): 10-24. doi:10.19665/j.issn1001-2400.20240904

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卫星网络是构建广覆盖、巨连接、全方位、高可靠的天地一体化信息网络的关键。针对卫星网络结构复杂、业务需求多元化等问题,提出了基于拓扑感知的软件定义卫星网络多业务路由算法。为了实现灵活自适应管控,构建了星地协同的软件定义卫星网络架构。在该架构的双层集中控制平面中,高轨卫星集中感知数据平面卫星网络拓扑信息,负责提取节点及链路属性以刻画星间链路可靠性。在所提出的星地协同的软件定义卫星网络架构下,通过构建拓扑感知模型、刻画动态链路属性以及构建多业务按需路由模型,设计了基于拓扑感知的多业务按需路由算法。针对时延、带宽、可靠性敏感3类业务,选取K最短路径作为解空间,结合拓扑路径可靠性感知与业务需求偏好,合理分配链路资源以满足用户多样的业务需求,实现算法的动态拓扑及多元服务自适应。仿真结果表明,所提路由算法有效降低了平均端到端时延及丢包率,且在业务满意度方面有明显提升。

基于特征校准的双注意力遮挡行人检测器

汤书苑, 周一青, 李锦涛, 刘畅, 石晶林

2024, 51(6): 25-39. doi:10.19665/j.issn1001-2400.20240909

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基于计算机视觉的行人检测技术面临的主要挑战之一是遮挡问题,包括自然环境中物体对行人造成的类间遮挡以及行人与行人之间的类内遮挡。这些交织的遮挡模式限制了行人检测器的性能。为此,在Faster R-CNN标准行人检测框架的基础上,提出了一种基于特征校准的双注意力检测网络。该网络首先通过监督学习生成注意力掩码,用以表征图像中的行人空间特征;然后将掩码与主干特征融合,并结合通道注意力机制,校准行人区域。该方法能够增强行人的可见区域,同时减弱遮挡部分对分类和回归的干扰。此外,提出了一种基于遮挡率的非均匀采样策略,专门针对难例进行采样,帮助网络更有效地学习复杂遮挡模式。实验结果表明,与标准行人检测器相比,所提方法在CityPersons验证集的合理遮挡子集上性能提升了约2.5%。

面向通感一体OFDM系统峰均比抑制的研究

鲜永菊, 赵润昊, 邢智童, 李云

2024, 51(6): 40-51. doi:10.19665/j.issn1001-2400.20240914

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正交频分复用信号作为未来通感一体化信号的备用波形受到广泛关注。然而正交频分复用信号因其峰值平均功率比较高,在经过高功率放大器后不仅导致通信性能的降低还会造成感知性能不理想。文中提出一种基于改变信号幅度概率密度函数的压扩变换,旨在对正交频分复用一体化信号峰均比抑制的同时,还能保持优良的通信性能和感知性能。仿真分析表明,在大致相同峰均比前提下,在64阶正交振幅调制下,含有所提压扩算法的通感一体化系统在经过固态功率放大器以及加性高斯白噪声信道后,通信误码率为10^-5时所需的信噪比对比其他算法分别低0.10、0.29、0.69和1.10 dB。在感知性能方面,含有所提压扩算法的通感一体化系统,其测速均方根误差和测距均方根误差均优于不含压扩算法的正交频分复用通感一体化系统。

类Raptor多速率QC-LDPC码的一种优化方法

李华安, 王汶振, 徐恒舟, 陈超, 白宝明

2024, 51(6): 52-59. doi:10.19665/j.issn1001-2400.20240912

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面向未来通信网络优化设计低密度校验(LDPC)码以满足高性能需求可界定为低描述复杂度码设计的范畴,如码长固定的多速率LDPC(MR-LDPC)码。由于融合了5G标准LDPC码和MR-LDPC码的结构特性,类Raptor(Raptor-like)多速率准循环LDPC(RL-MR-QC-LDPC)码可为未来地面网络与其他对MR码有需求的通信系统的编码融合提供可行方案。因为构造方法结合了代数理论,代数RL-MR-QC-LDPC码的设计复杂度和存储复杂度低,但因其矩阵结构性太强,性能改善不明显。因此,通过结合拆分与组合思想,提出了RL-MR-QC-LDPC码的一种优化方法。数值仿真结果表明,与原代数RL-MR-QC-LDPC码相比,所优化的码具有较好的整体性能。所提出的优化方法既可以直接用于优化RL-MR-QC-LDPC码,也可以作为改进代数RL-MR-QC-LDPC码性能的后处理方法。这将有助于推动未来地面网络与近地卫星等通信系统的编码融合研究。

融合VFA和ISSA的多目标优化WSN覆盖算法

余修武, 晋诗琪

2024, 51(6): 60-72. doi:10.19665/j.issn1001-2400.20240903

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针对无线传感器网络在监测目标区域过程中存在覆盖率低、覆盖冗余度高、节点移动距离长等问题,提出了一种虚拟力导向的改进麻雀搜索算法。首先,采用Tent混沌映射初始化种群,以增加种群的多样性;其次,引入虚拟力算法引导麻雀种群的发现者位置更新过程:节点与节点、边界、障碍物之间的相互作用力可引导发现者前往更优的位置探索,从而增强算法的全局搜索能力;然后,利用莱维飞行扰动策略改善跟随者的位置更新过程,避免算法陷入局部最优的困境;最后,采用随机反向学习策略优化全局最优个体的位置,使其在附近区域进行局部寻优,进一步提高算法的收敛速度和种群多样性。实验结果表明,相比传统算法,该算法在提高覆盖率的同时,还能减少节点的移动距离,节点分布也更加均匀。此外,在含障碍物的监测区域内,该算法将虚拟力算法的有效避障能力与麻雀搜索算法强大的寻优能力相结合,实现了有效避障的同时,仍然可以合理部署节点,实际应用价值更高。

一种高光谱与LiDAR特征耦合的融合分类网络

徐海涛, 刘玉哲, 闫欣怡, 李娇娇, 薛长斌

2024, 51(6): 73-83. doi:10.19665/j.issn1001-2400.20240702

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高光谱图像数据富含丰富的光谱信息,而LiDAR数据可以提供详细的高程信息。在遥感处理领域,通常将二者融合以提高解译精度。然而,在进行不同数据源之间的信息交互时,现有方法没有充分发挥出多源数据融合的优势。因此,笔者针对两种数据各自的优势设计了一种结合卷积网络与Transformer的双分支融合分类算法。在特征提取阶段,设计了跨模态特征耦合模块,通过通道特征交互和空间特征交互操作,提高了主干网络提取特征的一致性,增强了数据间的互补性与特征之间的语义相关性;在特征融合阶段,设计了双边注意力特征融合模块,该模块采用交叉注意力机制对高光谱数据和LiDAR数据进行双向特征融合操作,提升数据间的互补性、减少冗余信息,确保优化后的特征能高效地融合并输入分类器中,从而显著提升了分类网络的准确性与鲁棒性。实验结果表明,与现有的融合分类算法相比,笔者设计的算法在Houston2013和TRENTO数据集上展示出了较为先进的结果,平均分类精度分别提高了1.43%和4.81%,说明本算法可以显著增强网络对高光谱图像空间和光谱特征的辨识能力,提高融合分类准确性。

两类多重置换阵列码的构造方法

王丹, 孙蓉, 韩辉

2024, 51(6): 84-90. doi:10.19665/j.issn1001-2400.20240802

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具有高存储密度与良好可靠性的闪存是一种重要的非易失性存储技术。读/写干扰、单元间干扰与电荷泄漏等噪声可能导致闪存数据不能被正确读出而出现删除错误。等级调制方案下置换码/多重置换码等纠错编码技术可以克服闪存中的删除/插入错误。与置换码相比较,多重置换码可以达到更高的信息存储率。近年来,学者们仅仅研究了纠单个或多个交叉插入/删除错误的几类二元码的构造及译码方法。然而,目前没有纠正交叉插入/删除错误的多重置换阵列码的相关研究工作。针对这一问题,利用置换的交织技术与重复码的思想,提出了纠单个交叉删除错误的平衡多重置换阵列码的两个构造方法,而且在其证明中给出了相应的译码方法。第一个构造方法基于置换的奇偶交织技术来确定码字阵列中被删除列的位置,而第二个构造方法基于LEVENSHTEIN置换码来确定码字阵列中被删除列的位置。而且,与第一个构造方法相比较,第二个构造方法得到的平衡多重置换阵列码可以达到更高的码率。通过实例验证了所提出的平衡多重置换阵列码的两个构造及其相应译码方法的正确性。

基于PINN的非线性电路直流工作点求解方法

蔡固顺, 刘锦辉, 张馨丹, 黄钊, 王泉

2024, 51(6): 91-103. doi:10.19665/j.issn1001-2400.20241110

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物理信息神经网络是一种新型深度学习模型,但是却无法很好解决高阶非线性方程在电路直流分析中难以求解的问题。为此,提出了一种基于物理信息神经网络的新型学习仿真模型,用于实现对非线性电路直流工作点的高效仿真分析与精确求解。特别地,文中同时将非线性器件的优安特性方程与修正节点分析方程作为损失函数的正则化项,通过将节点导纳矩阵与独立电源值作为先验知识直接代入物理信息神经网络中进行训练,得到直流工作点学习仿真模型,以有效预测节点电压值,实现对不同器件模型的非线性求解。在3种典型的非线性器件上验证了所提出的物理信息神经网络学习模型。仿真结果表明,所提出的物理信息神经网络学习模型与理论值相比,最大相对误差不超过4.30%,有效解决了传统数值算法在求解非线性电路直流工作点时难以收敛的问题。相比于Gmin法和源步进法,所提物理信息神经网络模型的平均预测精度分别提高了0.11%和0.23%。在需要更少样本的情况下,具有更好的学习效率与稳定性。

边缘计算平台中面向分簇的半在线调度方法

韩家曦, 赵辉, 冯南之, 王静, 万波, 王泉

2024, 51(6): 104-116. doi:10.19665/j.issn1001-2400.20241004

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目前面向边缘计算的任务调度方法未考虑因网络延迟造成边缘节点性能不确定的问题,无法适应存在节点性能不确定的延迟敏感型边缘计算平台。针对此问题,提出了一种延迟敏感型边缘计算平台中面向分簇的半在线调度方法。首先,针对边缘计算平台中存在性能不确定的节点,设计了性能模糊度指标表示边缘节点的性能确定程度,为半在线调度算法提供额外信息;其次,以QoS保障和最小化任务完成时间为目标,提出了双段QoS保障模型和任务完成时间优化模型,建立任务调度双目标优化模型;再次,针对任务调度NP难问题,提出了一种基于映射的半在线任务调度算法MSSA,按照性能模糊度结合用户位置划分服务区域,建立面向分簇的边缘计算平台模型,并根据负载变化动态调整簇容量,实现高效的半在线任务调度。最后,基于真实边缘计算平台日志数据,通过仿真实验与其它方法进行对比,结果表明提出的算法能够减少26%的任务完成时间,并在QoS保障方面提升19%。

深度语句级实体关系抽取综述

赵从健, 焦一源, 李雁妮

2024, 51(6): 117-131. doi:10.19665/j.issn1001-2400.20240311

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语句级实体关系抽取(以下简称实体关系抽取)意指从给定的一条语句中抽取其中一对实体之间的语义关系,它是人工智能中知识图谱构建、自然语言处理、智能问答、Web搜索等应用的重要基础,是当前人工智能中最前沿的基础研究难题。随着深度神经网络在多个领域的成功应用,现已出现了多种基于深度神经网络模型的实体关系抽取算法。近几年来,随着持续地处理与理解文本信息的需求,开始出现了一些实体关系抽取与持续学习相结合的深度持续实体关系抽取算法。该类算法可以使模型在不遗忘已学习的旧任务知识的同时,可持续高效地进行序列性的多个任务的实体关系抽取。文中将对现有典型的深度实体关系抽取和持续实体关系抽取方法,从其深度网络模型、算法框架、性能特征等方面进行深入分析综述,并指出其研究发展趋势,为实体关系抽取的深入研究起到抛砖引玉的作用。

支持动态反馈决策的拜占庭容错共识算法

翟社平, 曹永强, 杨锐, 张瑞婷

2024, 51(6): 132-148. doi:10.19665/j.issn1001-2400.20240902

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区块链作为一个可以记录加密的分布式账本而受欢迎,通过共识算法在不受信任的节点网络中确保账本的交易一致性。投票类共识协议的广播过程需要进行大量网络转发,通信开销巨大,严重影响链上性能。随着节点数量增加,性能急剧下降,大规模节点的可扩展性受到严重制约。针对以上问题,将共识过程作为一个优化问题,提出一种使用学习自动机进行投票决策的拜占庭容错共识算法。将学习自动机嵌入区块链节点代替节点完成共识投票相关操作,降低节点恶意操作对系统的影响。共识决策由主节点与其相邻学习节点共同完成,主节点依据准则函数和整体投票结果对学习节点投票做出反馈,学习节点依据反馈调整投票策略,主节点准则函数收敛则达成共识。提出加速共识收敛的策略,调整学习自动机规则减少故障节点的影响,提出一种奖惩机制提高诚实节点参与共识过程的积极性,减少共识时延。实验结果表明在大规模节点场景下提出的共识算法相比现有算法复杂度更低,在面对拜占庭节点时也表现出更好的容错性,在保持快速交易的同时减少了故障节点的影响,保证了大规模节点网络的可扩展性和容错性。

基于智能规则存储匹配模型的包分类算法研究

李卓, 王童彤, 刘开华

2024, 51(6): 149-158. doi:10.19665/j.issn1001-2400.20240913

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在包分类技术研究中,设计高效的索引结构以实现数据包的快速匹配是有效包分类的关键。因此,为了提升基于哈希方法的包分类算法的存储效率,解决规则存储映射不均匀、易产生大量哈希冲突的问题,设计了一种规则存储匹配模型。该模型可实现更均匀的规则存储映射,进而提升分类子集内规则的存储效率。基于该模型,提出了一种包分类算法。该算法首先利用前缀长度压缩算法将规则集划分为多个子集,再为每个子集设置相同的存储结构。该存储结构包括标识信息处理单元、数据索引模型单元和规则查询匹配单元,其中数据索引模型单元包含了规则存储匹配模型,可实现子集内部规则的高效映射与存储,进而提升包分类的整体性能。实验表明,相比于现有算法,该算法的分类吞吐量平均提升1倍、存储消耗平均减少约20%、更新速度平均提升3倍,规则映射的均匀程度也有所提升。

融合PVTv2和动态感知的视网膜分级算法

梁礼明, 金家新, 李俞霖, 董信

2024, 51(6): 159-170. doi:10.19665/j.issn1001-2400.20240801

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针对视网膜病变分级中存在的图像质量差异和病变区域特征识别困难等问题,提出一种融合PVTv2和动态感知的视网膜分级算法,即先对Eye-Quality数据集进行质量评估,随后进行病变分级。该算法首先对数据集进行灰度化、高斯滤波等操作,凸显病灶区域与噪声背景的差异,其后由PVTv2骨干网络对视网膜图像进行多尺度特征提取,实现多尺度特征纹理的全面捕捉;然后利用并行化区域感知模块和通道重建单元模块,抑制背景区域的干扰信息并聚焦病变特征区域,提升模型的特征识别能力;再通过动态自适应特征融合模块,建立全局特征与局部特征间的动态联系,获取深层语义信息与边缘细节信息;最后采用混合损失函数缓解样本分布不均匀问题,进一步增强模型的视网膜分级效果。质量分级实验中在Eye-Quality数据集上准确率和精确度分别为88.68%和87.72%。在此基础上进行病变分级,使用准确率为评价指标,其优质、可用和拒绝分别为80.23%、74.37%和73.73%。结果表明图像质量的差异将影响病变分级效果,为视网膜分级智能辅助诊断提供了新窗口。

改进SwinIR的多特征融合图像超分辨率重建

王进花, 魏婷, 曹洁, 陈莉

2024, 51(6): 171-181. doi:10.19665/j.issn1001-2400.20240911

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针对目前基于先进方法SwinIR在图像超分辨率重建过程中,存在对低分辨率图像局部信息建模能力不足导致特征提取不充分使重建图像质量不佳的问题,提出了一种改进SwinIR的多特征融合图像超分辨率重建方法。所提算法在深层特征提取模块部分,首先设计了若干个串联的残差Swin Transformer块(RSTB),利用RSTB的Swin Transformer层进行长距离依赖建模提取图像的高频信息,使用残差连接实现不同级别特征聚合。其次,设计了交替串联的空间注意力模块和通道注意力模块,弥补RSTB局部建模能力的不足,使网络能够捕捉到图像空间与通道维度遗漏的上下文信息,促进边缘细节信息的重建。最后,通过长跳跃连接将浅层特征与深层特征求和进行融合传输到重建模块进行高质量图像重建。实验结果表明:在放大倍数为2、3、4的4个测试集上,所提改进算法相较SwinIR在峰值信噪比和结构相似度上均取得了较好的结果,而且在视觉效果上重建图像的边缘结构和整体轮廓都更加清晰。

自监督对比学习的CNN-GRU语音情感识别算法

孙志, 王冠

2024, 51(6): 182-193. doi:10.19665/j.issn1001-2400.20241109

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在线语音情感识别领域中训练模型的困难往往来自于极大的输入数据,捕捉语音中有意义的情感信息及满足复杂网络结构带来的高并发实时性要求变得十分困难。为此提出了一种使用自监督对比学习的CNN-GRU轻量级在线语音情感识别方法。通过对比预测编码CPC的损失函数进行模型预训练,学习长对话语音中的关键情感特征表达解决语音特征提取问题;设计轻量级CNN-GRU的编码器解码器网络结构解决在线检测的实时性需求。原始音频被输入到1D-CNN中以提取音频特征,然后音频特征被输入到GRU单元中并最终得到情感类别标签。在某外呼平台收集的数千条对话录音中进行实验对比,提出的方法达到了约96.97%的准确率。实验结果表明,方法在自然场景下长对话、实时性较强的情况下具有显著的优越性。

机器学习辅助的车联网紧急消息信任评估方案

周浩, 邵诗韵, 马勇, 刘志全, 官全龙, 王晓明

2024, 51(6): 194-203. doi:10.19665/j.issn1001-2400.20230605

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车联网是智能交通系统的重要组成部分,能够通过传播车辆消息提高交通安全和效率,近年来得到政府、工业和学术界的广泛研究。然而,在车联网中,恶意车辆广播的虚假紧急消息将对车联网正常运行和交通安全造成极大的威胁。为解决现有车联网信任管理方案在高恶意车辆占比下消息信任评估准确性低的问题,提出一种车联网中机器学习辅助的紧急消息信任评估方案。提出的方案对现有方案的消息信任评估算法进行优化,在评估过程中引入随机森林模型以辅助路侧单元对车联网中紧急消息进行分析,并输出消息为真实消息的预测概率;接着,基于随机森林模型输出的预测概率设计可切换缓存机制,并结合智能合约设计信任值查询算法,以平衡现有方案中路侧单元在查询效率和存储空间开销之间的冲突;同时,将预测概率作为参考因子引入消息信任评估算法,以得到更高的消息评估准确率;最后,基于所提方案,与现有方案进行对比。实验结果表明,所提方案的消息信任评估准确率提升约6.2%~21.9%,且在多种恶意车辆占比下表现出较好的鲁棒性。

支持快速范围搜索的公钥可搜索加密方案

丁勇, 文能翔, 王海燕, 罗富财

2024, 51(6): 204-214. doi:10.19665/j.issn1001-2400.20240908

摘要 ( 113 )

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近年来,云存储服务逐渐成为数据存储的主流方式,但同时也带来了数据隐私保护的挑战。公钥可搜索加密技术允许用户在加密数据上执行关键词搜索,而无需解密数据,从而在保护隐私的同时提供了数据检索的便利,因此得到了广泛应用。但目前大多数可搜索加密方案存在范围搜索效率低与难以抵御关键字猜测攻击的问题。为解决这一问题,利用0-1编码构造了一种支持高效范围搜索的公钥可搜索加密方案,并引入公钥认证使发送者与接收者两方协同加密,防止第三方构造有效密文与陷门,以保证方案的安全性。为提高搜索计算的效率,利用陷门搜索记录构建密文索引,对新旧陷门的搜索范围进行比较并结合密文索引,可减少需比对密文数量,从而实现快速搜索。安全分析表明,该方案可以抵御云服务器的关键字猜测攻击,实验结果表明,该方案的密文索引能有效提高密文搜索的效率。

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