检索结果-内蒙古大学图书馆

西安电子科技大学学报 2023年第1期50卷 1-11页

作者：崔新雨伍杰周一青刘玲潘振岗中国科学院计算技术研究所北京100190 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 中科南京移动通信与计算创新研究院南京211135 北京紫光展锐通信技术有限公司北京100190

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... 详细信息

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。

关键词：融合组网轻量级虚拟化天基协议演进活动基站选址一体化网络切片

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于相关矩阵Toeplitz特性的5G终端基带信道估计算法设计

引用

高技术通讯 2025年第1期35卷 9-19页

作者：冯雪林石晶林戴曼刘林中国科学院计算技术研究所移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100080 中国科学院大学北京100049 北京中科晶上科技股份有限公司北京100190

第五代移动通信技术(5th-generation mobile communication technology,5G)网络对高速率、低时延、高可靠性的移动通信处理需求不断增加,对终端基带信道估计算法的高性能和低复杂度设计、矩阵处理动态范围提出挑战。针对上述问题,本文... 详细信息

第五代移动通信技术(5th-generation mobile communication technology,5G)网络对高速率、低时延、高可靠性的移动通信处理需求不断增加,对终端基带信道估计算法的高性能和低复杂度设计、矩阵处理动态范围提出挑战。针对上述问题,本文提出一种基于相关矩阵托普利兹(Toeplitz)特性的信道估计算法。依据信道的相干带宽特性计算信道相关矩阵并保留必要的较低矩阵阶数;基于相关矩阵的Toeplitz特性设计低复杂度的递归求逆算法,并针对加权矩阵乘法的元素重复性将矩阵乘法化简为矩阵点乘,简化加权矩阵运算;同时引入跟踪信噪比变化的缩放补偿因子对计算过程和结果分别进行缩放和补偿。理论分析和仿真结果显示,本文所提算法可在达到优异的信道估计性能条件下,有效降低运算复杂度,并极大降低算法矩阵处理的动态范围。

关键词： 5G终端基带信道估计均方根托普利兹动态范围

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

CNN-Transformer轻量级智能调制识别算法

引用

西安电子科技大学学报 2023年第3期50卷 40-49页

作者：杨静雅齐彦丽周一青赵登攀王尚权石晶林中国科学院计算技术研究所处理器芯片全国重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 中国科学院计算技术研究所移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 中国人民解放军77646部队西藏自治区日喀则858600

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... 详细信息

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。

关键词：调制识别通道注意力时域注意力轻量级网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于剪枝的大模型联邦参数高效微调技术

引用

计算机应用 2025年第3期45卷 715-724页

作者：曾辉熊诗雨狄永正史红周移动计算与新型终端北京市重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100190

随着数据隐私重要性的不断提升,用于下游任务的预训练基础模型(PFM)的微调变得愈发困难,这推动了基于PFM的联邦学习研究。然而,PFM给联邦学习系统带来了显著的挑战,特别是在本地计算和通信方面。因此,针对联邦学习的本地计算和聚合通信... 详细信息

随着数据隐私重要性的不断提升,用于下游任务的预训练基础模型(PFM)的微调变得愈发困难,这推动了基于PFM的联邦学习研究。然而,PFM给联邦学习系统带来了显著的挑战,特别是在本地计算和通信方面。因此,针对联邦学习的本地计算和聚合通信这两个主要阶段,分别提出对应的解决方案,即本地高效微调模式和环形本地聚合模式。本地高效微调模式采用基于参数高效微调(PEFT)的模型剪枝算法以减轻本地计算和通信开销;环形本地聚合模式采用分布式的本地聚合方法取代中心化的聚合方法以提升聚合阶段的通信效率。实验结果表明,所提大模型联邦参数高效微调框架在最终性能和效率方面均表现良好。

关键词：联邦学习大模型微调参数高效微调模型剪枝

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于细粒度迁移的跨场景认知能力评估方法

引用

中国科学：信息科学 2023年第4期53卷 647-662页

作者：张迎伟陈益强于汉超杨晓东谷洋中国科学院计算技术研究所移动终端与新型计算北京市重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 鹏城实验室深圳518066 中国科学院前沿科学与教育局北京100864

认知健康是大脑健康的重要组成部分,与个体全生命周期的正常发展密切相关.目前,非受限普适场景下的认知能力评估已成为实现认知障碍相关疾病早期预警的重要途径.然而,在医疗、家庭等不同计算场景下,因感知设备、认知评估流程等的不同,... 详细信息

认知健康是大脑健康的重要组成部分,与个体全生命周期的正常发展密切相关.目前,非受限普适场景下的认知能力评估已成为实现认知障碍相关疾病早期预警的重要途径.然而,在医疗、家庭等不同计算场景下,因感知设备、认知评估流程等的不同,往往存在不同场景间评估模型相互适用难的问题.针对以上跨场景认知能力评估挑战,本文提出了一种参数自适应的细粒度迁移学习方法 ***-TL基于随机森林模型实现,通过参数自适应的个体分类器评估策略和领域自适应的决策树生长机制实现参数无关的个体分类器聚类评估和决策树细粒度进化生长.通过在临床认知评估和公开基准数据集上进行实验验证,证明了PAFG-TL方法在跨场景认知能力评估中的有效性.

关键词：参数自适应细粒度迁移学习跨场景认知能力评估

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于生成式对抗网络的联邦学习激励机制

引用

计算机应用 2024年第2期44卷 344-352页

作者：余孙婕曾辉熊诗雨史红周移动计算与新型终端北京市重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100190

针对当前联邦学习缺乏公平合理的激励机制,难以衡量不同数据量、不同数据质量、不同数据分布的参与节点的联邦学习贡献度等问题,提出一种基于生成式对抗网络(GAN)的联邦学习激励机制。首先,提出融合训练模型的生成式对抗网络实现高精度... 详细信息

针对当前联邦学习缺乏公平合理的激励机制,难以衡量不同数据量、不同数据质量、不同数据分布的参与节点的联邦学习贡献度等问题,提出一种基于生成式对抗网络(GAN)的联邦学习激励机制。首先,提出融合训练模型的生成式对抗网络实现高精度样本生成;随后,基于融合训练模型的生成式对抗网络实现激励机制的贡献度评估算法,该算法通过联合模型筛选样本并生成数据标签,引入参与节点的本地数据标签分布平衡非独立同分布数据标签对贡献度评估的影响;最后,使用两阶段Stackelberg博弈实现联邦学习激励过程。安全性分析结果表明,所提激励机制在联邦学习过程中保证数据安全和系统稳定。实验结果表明,所提激励机制具备正确性,贡献度评估算法在不同数据量、不同数据质量和不同数据分布的情况下均有较好的性能。

关键词：联邦学习生成式对抗网络激励机制两阶段Stackelberg博弈数据共享

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于差分隐私的联邦大模型微调技术

引用

信息安全研究 2024年第7期10卷 616-623页

随着私有数据可用性的降低,基于联邦学习的大模型参数微调成为备受关注的研究领域.尽管联邦学习本身具有一定程度的隐私保护能力,但其中的梯度泄露攻击和针对大模型的嵌入反转攻击等隐私安全问题仍然威胁着参与者的敏感信息.在当前对隐... 详细信息

随着私有数据可用性的降低,基于联邦学习的大模型参数微调成为备受关注的研究领域.尽管联邦学习本身具有一定程度的隐私保护能力,但其中的梯度泄露攻击和针对大模型的嵌入反转攻击等隐私安全问题仍然威胁着参与者的敏感信息.在当前对隐私保护意识不断增强的背景下,这些潜在的隐私风险显著阻碍了基于联邦学习的大模型参数微调在实际应用中的推广.因此,提出一种联邦大模型嵌入差分隐私控制算法,通过全局和本地双重隐私控制机制,在高效参数微调过程中为大模型的嵌入模型添加可控的随机噪声,以增强基于联邦学习的大模型参数微调的隐私保护能力.此外,通过对不同联邦设置的实验比较,展示了该算法在大模型参数微调中的隐私保护效果,并通过中心化和联邦化的性能比较实验验证了该算法的可行性.

关键词：联邦学习大模型高效参数微调差分隐私数据隐私泄露

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于图卷积的异质网络节点分类方法

引用

计算机研究与发展 2022年第7期59卷 1470-1485页

作者：谢小杰梁英王梓森刘政君中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 移动计算与新型终端北京市重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190

图神经网络能够有效学习网络语义信息,在节点分类任务上取得了良好的效果.但仍面临挑战:如何充分利用异质网络丰富语义信息和全面结构信息使节点分类更精准.针对上述问题,提出了一种基于图卷积的异质网络节点分类框架(heterogeneous net... 详细信息

图神经网络能够有效学习网络语义信息,在节点分类任务上取得了良好的效果.但仍面临挑战:如何充分利用异质网络丰富语义信息和全面结构信息使节点分类更精准.针对上述问题,提出了一种基于图卷积的异质网络节点分类框架(heterogeneous network node classification framework, HNNCF),包括异质网络约简和图卷积节点分类,解决异质网络节点分类问题.通过设计转换规则约简异质网络,将异质网络化简为语义化同质网络,利用节点间的关系表示保留异质网络多语义信息,降低网络结构建模复杂度;基于消息传递框架设计图卷积节点分类方法,在语义化同质网络上学习无1-sum约束的邻居权重等网络结构信息,深入挖掘关系语义特征,发现不同连接关系和邻居语义提取的差异性,生成节点的异质语义表示用于节点分类,识别节点类别标签.在3个公开的节点分类数据集上进行了实验,结果表明HNNCF能够充分利用异质网络多种语义信息,有效学习邻居节点权重等网络结构信息,提升节点分类效果.

关键词：异质网络图神经网络节点分类语义关系邻居权重

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于数据面加速器的工业5G协议处理架构研究

引用

高技术通讯 2023年第10期33卷 1038-1046页

作者：杨喜宁周一青陈洋中国科学院计算技术研究所处理器芯片全国重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190

伴随5G标准的不断演进和商用网络的规模部署,5G已成为引领我国智能制造高质量发展的新引擎。与此同时,以高带宽、高频次小包通信为特征的工业应用也对5G终端基带芯片协议处理提出了挑战。本文提出一种以数据面加速器(DPA)为核心的高性... 详细信息

伴随5G标准的不断演进和商用网络的规模部署,5G已成为引领我国智能制造高质量发展的新引擎。与此同时,以高带宽、高频次小包通信为特征的工业应用也对5G终端基带芯片协议处理提出了挑战。本文提出一种以数据面加速器(DPA)为核心的高性能软硬件协同5G协议处理架构,该架构将异构芯片计算资源与协议处理功能进行了合理映射,并通过并行化设计大幅提升5G用户面数据处理性能。实验结果表明,相比纯软件的实现方案本文提出的协同架构在不同业务负载条件下,数据包处理时延平均下降28.3%,包处理通量平均提升38%。在0.5 ms的时隙周期配置下,本文架构的数据包处理速率大于2000包/s,可以满足工业5G大规模现场节点集中式数据采集的需求。

关键词：工业5G 软硬协同协议处理加速器

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于感通算融合的导轨式自动驾驶系统——无线虚拟导轨

引用

中国科学：信息科学 2023年第6期53卷 1050-1077页

作者：周一青王露原进宏石晶林赵登攀中国科学院计算技术研究所处理器芯片全国重点实验室北京100190 中国科学院计算技术研究所移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100190 School of Electrical Engineering and Telecommunications University of New South WalesSydney NSW 2052Australia 中国人民解放军某部队日喀则858600

融合感知、通信、计算技术的自动驾驶,其重要任务是实现高安全和高效率的车辆调度,但目前单车和联网两种自动驾驶方案还难以保障这两方面性能.借鉴轨道交通的强控制性,基于感通算融合构建的导轨式自动驾驶系统,即无线虚拟导轨,是实现安... 详细信息

融合感知、通信、计算技术的自动驾驶,其重要任务是实现高安全和高效率的车辆调度,但目前单车和联网两种自动驾驶方案还难以保障这两方面性能.借鉴轨道交通的强控制性,基于感通算融合构建的导轨式自动驾驶系统,即无线虚拟导轨,是实现安全和高效自动驾驶的一种潜在方案.无线虚拟导轨中,系统统一为车辆规划行车轨迹和控制策略,即虚拟导轨,通过移动网络实时引导车辆沿虚拟导轨行驶.本文给出了无线虚拟导轨的系统架构,介绍了各级功能与组成,综述了系统实现的三大关键技术:集中式分级管控技术、高可靠低时延无线通信技术和高精度车辆定位技术.针对高精度车辆定位技术,本文综述了5种定位实现方案,及定位器件部署策略和适用场景.无线虚拟导轨有望实现安全高效的自动驾驶,为未来车辆自动驾驶发展提供参考.

关键词：自动驾驶感通算融合无线虚拟导轨集中式分级管控高可靠低时延通信高精度定位

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：