检索结果-内蒙古大学图书馆

高技术通讯 2016年第6期26卷 550-557页

作者：张鹏涛周一青刘航田霖石晶林重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 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

针对异构车联网系统车辆较多导致时隙分配困难的问题,提出了一种基于图着色理论的时隙分配方案。该方案以考虑两跳内节点的图为模型,通过图着色的方法分配时隙,有效降低了隐藏终端带来的丢包;另外给出了一种高效实用的时隙重用分配算法... 详细信息

针对异构车联网系统车辆较多导致时隙分配困难的问题,提出了一种基于图着色理论的时隙分配方案。该方案以考虑两跳内节点的图为模型,通过图着色的方法分配时隙,有效降低了隐藏终端带来的丢包;另外给出了一种高效实用的时隙重用分配算法。该算法根据度定义权值以确定车辆分配时隙数目,保证了公平性,提高了时隙重用,进而提高了消息发送的可靠性,同时也适用于网络拓扑多变的车联网场景。仿真结果表明,在车辆数为200、时隙数为100时,与传统时隙分配方法相比,该方案的车辆平均收包率获得大幅提升。此外,随着时隙重用的增加,车辆间干扰增强,从而导致平均收包率降低。研究还发现,增加车辆发射功率时,由于接收端信干噪比先增加后趋于不变,所以平均收包率也先增加后趋于不变。

关键词：异构车联网图着色时隙重用发射功率收包率

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基于多模融合的半监督场景识别方法

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计算机科学 2019年第12期46卷 306-312页

作者：沈鸿刘军发陈益强蒋鑫龙黄正宇中国科学院大学北京100190 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 北京市移动计算与新型终端重点实验室北京100190

场景识别是普适计算中的一项重要研究内容,旨在通过识别智能手机用户所在位置的场景,为用户提供精准的个性化服务并提升服务的质量。在实际环境中,精确的场景识别存在两个问题:(1)基于单模传感器数据或无线信号数据的分类效果不佳、普... 详细信息

场景识别是普适计算中的一项重要研究内容,旨在通过识别智能手机用户所在位置的场景,为用户提供精准的个性化服务并提升服务的质量。在实际环境中,精确的场景识别存在两个问题:(1)基于单模传感器数据或无线信号数据的分类效果不佳、普适性不足;(2)场景识别的精度需要依赖大量标定数据,导致成本较高。针对这些问题,提出一种基于多模融合的半监督场景识别方法,该方法充分利用Wi-Fi、蓝牙和传感器的多模特征来提高识别精度。相比基于单模数据的识别,融合特征将静态场景的分类精度提升了10%,并且本文通过构建半监督的学习方法解决了动态场景中数据采集成本高的问题,在将标定数据量减少一半的基础上将识别精度提高至90%以上。实验数据表明,在利用Wi-Fi、蓝牙、传感器的互补优势的基础上,引入半监督的学习方法能够提升场景识别的精确度且降低在某些场景下采集数据的成本,从而有效地提升了场景识别的精度和普适性。

关键词：场景识别 Wi-Fi 蓝牙多模融合半监督学习

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卫星互联网资源管控技术研究

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中国工程科学 2023年第6期25卷 27-38页

作者：王龙河周一青曹欢刘子凡陈岩陈道进石晶林中国科学院计算技术研究所北京100190 处理器芯片全国重点实验室北京100190 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

卫星互联网支持全球无缝覆盖,是地面通信系统的重要扩展和延伸、构建“空天地”一体化网络的关键环节、实现网络强国的重要基础信息设施;发展卫星互联网战略意义重大,相应的资源管控研究较为迫切。本文阐述了卫星互联网的基本概念及国... 详细信息

卫星互联网支持全球无缝覆盖,是地面通信系统的重要扩展和延伸、构建“空天地”一体化网络的关键环节、实现网络强国的重要基础信息设施;发展卫星互联网战略意义重大,相应的资源管控研究较为迫切。本文阐述了卫星互联网的基本概念及国际发展前沿、卫星互联网资源管控的基本要素与研究进展,辨识了以卫星互联网新环境、新模式为代表的卫星互联网资源管控发展挑战,形成了相应的应对策略。设计了卫星互联网资源管控技术路线,涵盖星地网络互联互通、星地异构资源融合、智能按需服务、智慧内生等主要阶段;论证提出了卫星互联网资源管控模式与架构,构建了包括高时空动态资源表征、多维资源时间连续确定性分析、多维时变能力池索引、智能决策规划在内的卫星网络资源管控关键技术体系。研究建议,重点关注资源异质异构、网络结构动态变化、服务需求差异化的网络特征,按照优化的技术路线循序渐进发展,突破卫星网络资源管控关键技术并融合人工智能技术,从而实现智能高效的卫星网络资源管控。

关键词：卫星互联网资源管控空天地一体化网络动态资源表征智能规划决策

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基于感通算融合的导轨式自动驾驶系统——无线虚拟导轨

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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

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基于数据面加速器的工业5G协议处理架构研究

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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

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基于生成式对抗网络的联邦学习激励机制

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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

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基于差分隐私的联邦大模型微调技术

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信息安全研究 2024年第7期10卷 616-623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

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三维汽车群组动画仿真研究综述

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计算机辅助设计与图形学学报 2017年第2期29卷 211-220页

作者：王华徐明亮毛天露金小刚王兆其郑州轻工业学院计算机与通信工程学院郑州450000 郑州大学信息工程学院郑州450000 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 浙江大学CAD&CG国家重点实验室杭州310058

近年来,随着虚拟现实技术的不断发展,三维汽车群组动画仿真已经成为计算机图形学领域的热点研究方向.文中对三维汽车群组动画仿真涉及的技术进行综述.首先对作为汽车运动发生载体的交通路网建模技术做了全面的分析和总结;其次根据汽车... 详细信息

近年来,随着虚拟现实技术的不断发展,三维汽车群组动画仿真已经成为计算机图形学领域的热点研究方向.文中对三维汽车群组动画仿真涉及的技术进行综述.首先对作为汽车运动发生载体的交通路网建模技术做了全面的分析和总结;其次根据汽车运动建模方法所采用的技术不同,将现有方法分为一维跟车方法、流体方法、介观方法、混合方法、路径规划方法、个体规则方法以及数据驱动方法七大类,并详细阐述了每一类的原理、特点以及优缺点对比;最后结合需求总结现有工作中存在的不足,提出了一些可以继续深入研究的问题.

关键词：城市场景汽车群组动画交通路网汽车运动

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移动边缘计算中基于用户体验的计算卸载方案

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计算机工程 2020年第10期46卷 33-40页

作者：杨天田霖孙茜张宗帅王园园重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 中国科学院计算技术研究所无线通信技术研究中心北京100190 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

现有的移动边缘计算卸载方案多采用预先统一设置的方式确定权重因子,难以满足用户对时延和能耗的差异化需求。针对该问题,提出一种基于用户体验的计算卸载方案。将计算卸载问题定义为效用最大化问题,以任务执行时延和能耗增益率的加权... 详细信息

现有的移动边缘计算卸载方案多采用预先统一设置的方式确定权重因子,难以满足用户对时延和能耗的差异化需求。针对该问题,提出一种基于用户体验的计算卸载方案。将计算卸载问题定义为效用最大化问题,以任务执行时延和能耗增益率的加权和表示用户效用,同时考虑用户设备的续航能力,构造基于用户需求的自适应权重因子。在此基础上,将原优化问题拆分为资源分配和卸载决策两个子问题分别进行求解,得到最终的计算卸载策略。仿真结果表明,相比于固定权重因子的卸载方案,该方案能够满足用户的差异化需求,有效提升用户体验。

关键词：移动边缘计算用户体验计算卸载资源分配混合整数非线性规划问题

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针对设备差异性问题的增量式室内定位方法

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计算机科学 2018年第10期45卷 69-77页

作者：夏俊刘军发蒋鑫龙陈益强中国科学院大学北京100049 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 北京市移动计算与新型终端重点实验室北京100190

随着WLAN的普及,基于RSS(Received Signal Strength)的室内定位方法逐渐成为研究与应用的热点。其中,基于指纹的定位方法已成为主流,此类方法的特点之一在于要求离线训练数据与在线测试数据满足独立同分布,然而,在实际环境中,现有的指... 详细信息

随着WLAN的普及,基于RSS(Received Signal Strength)的室内定位方法逐渐成为研究与应用的热点。其中,基于指纹的定位方法已成为主流,此类方法的特点之一在于要求离线训练数据与在线测试数据满足独立同分布,然而,在实际环境中,现有的指纹定位方法或系统存在以下3个问题:1)不同终端设备的无线通讯硬件存在差异性,训练数据和测试数据的采集设备之间的差异性将严重影响定位精度;2)环境中的无线信号呈现高动态性,采集的数据存在显著的时效性,因此由训练数据得到的模型的定位性能将随着时间的推移不断下降;3)传统增量式定位模型需要大量的标定数据,不具有实际可用性。为解决以上问题,提出了一种针对设备差异性问题的增量式室内定位方法,利用终端在持续定位服务中采集的无标记数据来实时更新定位模型。实验表明,在实际蓝牙定位数据集上,相比于传统的定位模型方法,所提方法的整体定位精度更高,误差距离为3～5m时,其优势更为明显;同时,该方法具有时效优势,能够长时间保持有效定位。

关键词：室内定位设备差异性增量学习极速学习机物联网

来源：评论

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