检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2025年第1期47卷 1-21页

作者：林粤伟张奇勋尉志青李兴旺刘凡范绍帅王溢青岛科技大学信息科学技术学院青岛266061 北京邮电大学网络与交换技术全国重点实验室北京100876 北京邮电大学泛网无线通信教育部重点实验室北京100876 河南理工大学物理与电子信息学院焦作454003 东南大学信息科学与工程学院南京210096

通信感知一体化(ISAC)需要通信和感知共用无线电频段和硬件资源。多频段、大带宽、通信感知对硬件的要求不同等特点对通信感知一体化硬件设计提出更高要求。该文对后5G,6G,WiFi等通信感知一体化的硬件设计、验证技术,以及硬件系统性验... 详细信息

通信感知一体化(ISAC)需要通信和感知共用无线电频段和硬件资源。多频段、大带宽、通信感知对硬件的要求不同等特点对通信感知一体化硬件设计提出更高要求。该文对后5G,6G,WiFi等通信感知一体化的硬件设计、验证技术,以及硬件系统性验证平台进行归纳,对国内外近年相关硬件设计研究及其验证情况进行综述,关注通信感知两种系统对硬件的需求矛盾、带内全双工(IBFD)自干扰消除(SIC)、功放(PA)效率、电路性能对建模要求更高等硬件设计挑战。首先,总结、比较已有研究中通信感知一体化收发信机架构设计。然后,介绍、分析现有通信感知一体化带内全双工自干扰抑制方案、低峰均功率比(PAPR)波形与高性能PA设计、器件高精度建模方法以及硬件系统性验证平台。最后,总结全文并对未来通信感知一体化硬件设计所面临的开放性问题进行展望。

关键词：第6代移动通信通信感知一体化带内全双工软件无线电雷达

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计及区间预测信息的含风电电力系统有功多时间尺度协调调度优化方法

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中国电机工程学报 2024年第16期44卷 6263-6277,I0001页

作者：路朋陈思捷张宁叶林王程杜尔顺汤涌清华大学电机工程与应用电子技术系北京市海淀区100084 电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学) 上海市闵行区200240 中国农业大学信息与电气工程学院北京市海淀区100083 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学) 北京市昌平区102206 电网安全与节能国家重点实验室(中国电力科学研究院有限公司) 北京市海淀区100192

间歇性、集群式的风电并入大电网将会增加输电断面功率越限风险,将点预测信息纳入含风电的电力系统调度将不可避免出现“过调度”和“欠调度”。为此,该文提出计及区间预测信息的含风电电力系统有功多时间尺度协调调度优化方法。首先,... 详细信息

间歇性、集群式的风电并入大电网将会增加输电断面功率越限风险,将点预测信息纳入含风电的电力系统调度将不可避免出现“过调度”和“欠调度”。为此,该文提出计及区间预测信息的含风电电力系统有功多时间尺度协调调度优化方法。首先,利用点模型及其预测误差分布构建风电功率区间预测模型;其次,建立具有区间预测信息的风电场有功功率动态分群策略;再次,构建风电集群和自动发电控制(automatic generation control,AGC)机组与非AGC机组等多时间尺度协调的调度策略,通过滚动优化和反馈校正环节协调日前-日内以及实时调度;最后,采用实际风电集群有功功率数据和改进的IEEE-118节点标准测试系统验证所提方法的有效性。研究表明,所提方法不仅可以合理协调风电集群内各个风电场输出功率,还可以协调风电集群功率和AGC机组与非AGC之间的输出功率,有效解决了调度指令与实际输出功率不协调问题。

关键词：区间预测信息协调调度策略误差分布滚动优化

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基于人工免疫的城轨列控系统信息安全态势评估方法

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中国铁道科学 2024年第3期45卷 128-137页

作者：李其昌步兵赵骏逸李刚北京交通大学先进轨道交通自主运行全国重点实验室北京100044 中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所北京100081

针对城轨列控系统面临的信息安全风险日益突出的问题,提出基于人工免疫系统的态势评估(AISSA)方法,即利用城轨列控系统数据特性,设计检测器成熟机制和攻击检测方法,实时感知城轨列控系统遭受的网络攻击;设计检测器克隆和变异机制,进一... 详细信息

针对城轨列控系统面临的信息安全风险日益突出的问题,提出基于人工免疫系统的态势评估(AISSA)方法,即利用城轨列控系统数据特性,设计检测器成熟机制和攻击检测方法,实时感知城轨列控系统遭受的网络攻击;设计检测器克隆和变异机制,进一步丰富检测器种群,提高城轨列控系统感知网络攻击的能力;仿真试验模拟城轨列控系统遭受不同强度身份认证拒绝服务攻击和TCP拒绝服务攻击,采用AIS-SA方法感知网络攻击并实时量化系统的安全态势。结果表明:AIS-SA方法感知网络攻击的能力较强,当检测器进化至25代时,对身份认证拒绝服务攻击的检测率为96.81%、误报率为0.25%,对TCP拒绝服务攻击的检测率为98.46%、误报率为1.32%,与其他方法相比检测率较高且误报率较低;此外,AIS-SA方法能表征不同攻击强度下城轨列控系统安全态势,当攻击强度增大时实时态势量化值升高,反之减小;仿真结果验证了AIS-SA方法的有效性和准确性。

关键词：城轨列控系统信息安全态势评估人工免疫检测器

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传输控制中的确认机制研究

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软件学报 2024年第4期35卷 1993-2021页

作者：李彤郑凯徐恪数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学) 北京 100872 中国人民大学信息学院北京 100872 华为技术有限公司计算机网络与协议实验室北京 100085 清华大学计算机科学与技术系北京 100084 北京信息科学与技术国家研究中心(清华大学) 北京 100084 鹏城实验室广东深圳 518055

Internet传输层协议需要依赖于确认(ACK)机制提供的反馈信息,实现拥塞控制和可靠传输等功能.以Internet传输协议演化的历史为线索,回顾传输控制领域中的确认机制,并讨论现有确认机制中需要解决的问题;基于"类型-触发条件-信息"... 详细信息

Internet传输层协议需要依赖于确认(ACK)机制提供的反馈信息,实现拥塞控制和可靠传输等功能.以Internet传输协议演化的历史为线索,回顾传输控制领域中的确认机制,并讨论现有确认机制中需要解决的问题;基于"类型-触发条件-信息"三要素,提出按需确认机制及其设计原则,重点分析确认机制和拥塞控制、丢包恢复等传输协议子模块之间的耦合关系;结合设计原则,详细阐述一种可行的按需确认机制实现——TACK机制,并对相关概念进行系统的、深入的分析和澄清.最后结合按需确认机制面临的挑战,给出几个有意义的研究方向.

关键词：传输协议确认机制拥塞控制丢包恢复按需确认

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分级特征反馈融合的深度图像超分辨率重建

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自动化学报 2022年第4期48卷 992-1003页

作者：张帅勇刘美琴姚超林春雨赵耀北京交通大学信息科学研究所北京100044 现代信息科学与网络技术北京市重点实验室北京100044 北京科技大学计算机与通信工程学院北京10004483

受采集装置的限制,采集的深度图像存在分辨率较低、易受噪声干扰等问题.本文构建了分级特征反馈融合网络(Hierarchical feature feedback network,HFFN),以实现深度图像的超分辨率重建.该网络利用金字塔结构挖掘深度-纹理特征在不同尺... 详细信息

受采集装置的限制,采集的深度图像存在分辨率较低、易受噪声干扰等问题.本文构建了分级特征反馈融合网络(Hierarchical feature feedback network,HFFN),以实现深度图像的超分辨率重建.该网络利用金字塔结构挖掘深度-纹理特征在不同尺度下的分层特征,构建深度-纹理的分层特征表示.为了有效利用不同尺度下的结构信息,本文设计了一种分级特征的反馈式融合策略,综合深度-纹理的边缘特征,生成重建深度图像的边缘引导信息,完成深度图像的重建过程.与对比方法相比,实验结果表明HFNN网络提升了深度图像的主、客观重建质量.

关键词：深度图像超分辨率重建特征融合残差学习

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无线时间敏感网络技术综述

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软件学报 2025年第1期36卷 184-202页

作者：乔萱李宗辉刘强艾渤万海邓仰东北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学电子信息工程学院北京100044 清华大学软件学院北京100084

由IEEE 802.1任务组开发的时间敏感网络标准可以用来构建高可靠、低延迟、低抖动的以太网,将时间敏感网络扩展到无线领域也是目前许多工作的研究重点.与传统的有线通信相比,无线的时间敏感网络不仅可以实现高可靠和低时延通信,还具有更... 详细信息

由IEEE 802.1任务组开发的时间敏感网络标准可以用来构建高可靠、低延迟、低抖动的以太网,将时间敏感网络扩展到无线领域也是目前许多工作的研究重点.与传统的有线通信相比,无线的时间敏感网络不仅可以实现高可靠和低时延通信,还具有更高的灵活性、更强的移动性以及更低的布线和维护成本等优点.因此,在面对未来无人驾驶、协作机器人、远程医疗控制等新兴应用时,无线时间敏感网络被认为是一种十分有前景的技术.无线网络一般可以分为基于基础设施的无线网络和无基础设施的无线网络,而后者基于移动性还可以分为两类:移动自组织网络和无线传感网络,因此主要从这3种网络类型出发,对其应用场景、相关技术、路由协议以及高可靠低时延传输进行了调研与综述.

关键词：时间敏感网络 5G 移动自组织网络无线传感网络

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考虑值乘能力差异的地铁跨线乘务轮班计划优化方法

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交通运输系统工程与信息 2025年第2期25卷 253-260,351页

作者：李昊陈绍宽徐彬石梦彤肖迪陈梓琦北京交通大学交通运输部综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 北京交通大学中国综合交通研究中心北京100044

针对地铁列车跨线运营模式,本文研究跨线运营模式下乘务员值乘能力与值乘任务的匹配度问题,分析乘务员值乘能力差异对乘务轮班计划的影响。建立考虑值乘差异的数学模型,构造基于轮班路径和禁忌序列的网络图简化模型,设计网络图搜索和结... 详细信息

针对地铁列车跨线运营模式,本文研究跨线运营模式下乘务员值乘能力与值乘任务的匹配度问题,分析乘务员值乘能力差异对乘务轮班计划的影响。建立考虑值乘差异的数学模型,构造基于轮班路径和禁忌序列的网络图简化模型,设计网络图搜索和结合差分进化策略的粒子群算法对模型分阶段求解。结合某市地铁部分线网乘务数据开展案例研究。结果表明:相较跨线运营模式下仅值乘本线任务的乘务员,具备值乘跨线任务能力的乘务员轮班周期内值乘班次数降低了1.58%~6.79%,两类乘务员值乘能力与值乘任务的匹配度均不低于95.77%;相较所有乘务员仅值乘本线乘务区段的分线值乘模式,跨线值乘模式下乘务员平均工作强度降低了3.79%~4.78%,工作强度标准差降低了22.67%~26.16%,改善了乘务员值乘强度均衡性。

关键词：城市交通值乘能力网络图模型乘务轮班计划跨线运营

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融合不确定性建模的时空交通数据插补方法

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计算机研究与发展 2025年第2期62卷 346-363页

作者：刘乐郭晟楠靳希源赵苗苗陈冉林友芳万怀宇北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学) 北京100044

交通数据缺失是智能交通系统无法避免的问题之一,对缺失值进行补全和不确定性量化能提高智能交通系统中交通数据挖掘相关任务的精度和可靠性.然而,目前大多数交通数据插补模型都只能针对缺失值给出点估计,无法量化不确定性,难以满足交... 详细信息

交通数据缺失是智能交通系统无法避免的问题之一,对缺失值进行补全和不确定性量化能提高智能交通系统中交通数据挖掘相关任务的精度和可靠性.然而,目前大多数交通数据插补模型都只能针对缺失值给出点估计,无法量化不确定性,难以满足交通领域对数据可靠性的要求.而且,现有方法将重点放在了建模交通数据的时空相关性上,却未能在捕获时空相关性的过程中考虑缺失值的影响.此外,交通数据的不确定性同时受到时间、空间位置以及数据自身状态的影响,但是现有方法无法全面考虑这些因素的影响.为了解决这些问题,提出了一种时空不确定性指导的交通数据插补模型(spatial-temporal uncertainty guided traffic data imputation network,STUIN),以自监督训练的方式实现了时空交通数据的插补和对插补结果的不确定性量化.具体来说,创新地将神经网络的隐状态建模成服从高斯分布的随机变量,借助方差建模隐状态的不确定性,利用基于方差的注意力机制描述不确定性对时空相关性建模的影响;此外,设计了一个新颖的时空不确定性初始化模块,在初始化均值和方差时同时考虑了时间、空间和数据缺失状况多种因素的影响.在2个交通流量数据集上的实验结果表明STUIN在数据插补和不确定性量化上都达到了最先进的性能.

关键词：交通数据插补不确定性量化基于方差的注意力机制时空数据挖掘时空图数据

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基于联邦学习的主动半监督短文本分类方法

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电子学报 2024年第10期52卷 3517-3526页

作者：孔德焱冀振燕杨燕燕刘洋刘吉强北京交通大学软件学院北京100044 北京交通大学网络空间安全学院智能交通数据安全与隐私保护北京市重点实验室北京100044

短文本分类应用广泛,是当前的研究热点,但受到短文本标注数据稀缺和数据隐私保护不便集中训练的影响,分类效果不佳.针对上述问题,我们提出了基于联邦学习的主动半监督异质图注意力网络模型(Active Semi-Supervised Learning empowered H... 详细信息

短文本分类应用广泛,是当前的研究热点,但受到短文本标注数据稀缺和数据隐私保护不便集中训练的影响,分类效果不佳.针对上述问题,我们提出了基于联邦学习的主动半监督异质图注意力网络模型(Active Semi-Supervised Learning empowered Heterogeneous Graph ATtention network model based on Federated learning,Fed-ASSL-HGAT),通过设计新颖的主动半监督学习(Active Semi-Supervised Learning,ASSL)框架生成高质量标注样本赋能异质图注意力网络(Heterogeneous Graph ATttention network model,HGAT),引入联邦学习对部署在不同节点的模型进行联合训练以满足数据隐私保护需求.所提出的ASSL框架通过将主动学习的多类别标注转化成二元类别标注,可大大降低标注难度;设计基于信息增益的选择策略筛选软、硬标签,以防止信息损失;通过半监督学习选择高准确率、高稳定性的正负样本打伪标签以确保标注质量.实验结果表明,所提出的ASSL-HGAT(S)在AGNews、Snippets、TagMyNews数据集上相比HGAT基线模型F1值分别提升2.45%、8.11%、7.46%.融合联邦学习所进一步提出的Fed-ASSL-HGAT模型可在不泄漏隐私数据的情况下满足性能要求.

关键词：异质图神经网络主动学习半监督学习联邦学习

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多阶段重建内容协同优化的图像修复算法

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信号处理 2025年第2期41卷 325-337页

作者：秦佳白慧慧王梦丽翟双姣晋赞霞秦品乐曾建潮中北大学计算机科学与技术学院山西太原030051 北京交通大学信息科学研究所北京100044 现代信息科学与网络技术北京市重点实验室北京100044

随着数字图像技术的快速发展,图像已经成为日常生活学习中信息传递的重要载体之一。然而,由于错误传输、不当存储或者关键信息被遮挡等情况造成的图像信息丢失,往往影响人们对图像信息的理解和分析。近几年,大量渐进式图像修复算法被提... 详细信息

随着数字图像技术的快速发展,图像已经成为日常生活学习中信息传递的重要载体之一。然而,由于错误传输、不当存储或者关键信息被遮挡等情况造成的图像信息丢失,往往影响人们对图像信息的理解和分析。近几年,大量渐进式图像修复算法被提出,通过由粗到精的修复方式逐步生成受损图像的缺失信息,使修复后的图像在视觉和内容上接近原始图像。然而,在这种渐进式图像修复的结构中,低渐进层的错误往往容易传递到高渐进层中,造成修复结果在图像内容上有误,难以达到人眼视觉要求。针对这一问题,本文提出了一种多阶段重建内容协同优化的图像修复算法(Image inpainting algorithm based on multi-stage reconstruction collaborative optimization,MSNet),在渐进修复中融入并行结构,通过对三阶段渐进层内容的协同优化,提高修复结果的准确性。具体来说,在该网络的初步修复阶段后,提出了一种并行的图像内容精细化修复模块(Parallel image content refinement module,PCRM),通过基于自注意力的U-Net和增强的残差网络两个分支并行地修复图像结构和细节信息。其中,基于自注意力的U-Net倾向于对图像的结构特征进行抽象提取,并通过Multi-Head自注意力机制进行全局恢复。而增强残差网络结构则通过优化特征值区分度的方式,提升重要细节信息的表征能力,使残差网络能够更关注于重要细节的恢复。在PCRM后,为了融合第二阶段所得的多个修复重建信息,细节-结构融合模块被提出来,将细节信息合理嵌入到结构中,提高多渐进层特征在空间表征上的兼容性,减少纹理与结构不统一所造成的图像视觉不连续问题,以生成更加符合客观现实的修复结果。实验结果表明,与现有的修复算法对比,本文提出的算法可以生成纹理更加清晰,视觉上更加逼真的结果。

关键词：图像修复特征融合渐进式图像修复图像复原

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