检索结果-内蒙古大学图书馆

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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无源反向散射通信系统载波频偏位置快速检测算法

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电子与信息学报 2023年第7期45卷 2311-2316页

作者：王公仆许亚婷许荣涛陈霞艾渤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

近来无源反向散射通信技术作为绿色物联网的关键技术,引起了广泛的关注。在无源反向散射通信系统中,收发节点与反射节点的振荡器差异、相对运动以及环境变化,导致接收端和发送端存在载波频率偏移(CFO)。CFO对信号检测和系统性能有重要影... 详细信息

近来无源反向散射通信技术作为绿色物联网的关键技术,引起了广泛的关注。在无源反向散射通信系统中,收发节点与反射节点的振荡器差异、相对运动以及环境变化,导致接收端和发送端存在载波频率偏移(CFO)。CFO对信号检测和系统性能有重要影响,而当前多数无源反向散射通信系统研究忽略了CFO。该文设计了一种适用于频移键控调制(FSK)的CFO快速检测方法,不需要导频就能快速有效检测出CFO是否存在并找出存在的位置。首先,根据信号在CFO存在与否的不同,采用去直流后取模方法对信号进行处理,而后根据处理后的信号的特点,基于累积和(CUSUM)设计快速检测算法对载波频偏出现的位置进行检测,并对理论分析结果进行仿真验证,仿真结果表明取模检测可以有效检测出CFO出现的位置。

关键词：反向散射通信载波频偏快速检测物联网

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基于深度强化学习的TSN流排序和调度

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北京交通大学学报 2024年第2期48卷 144-153页

作者：邓金雪李纯喜李宗辉赵永祥北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对现有研究寻找数据流最佳排序这一过程本身花费时间过多,没有工程可行的寻找最佳排序的有效方法的问题,提出基于深度强化学习的流排序和调度框架PSNDRL.该框架包括3个关键模块,即创建时间触发(Time-Triggered,TT)流之间关系图的预处... 详细信息

针对现有研究寻找数据流最佳排序这一过程本身花费时间过多,没有工程可行的寻找最佳排序的有效方法的问题,提出基于深度强化学习的流排序和调度框架PSNDRL.该框架包括3个关键模块,即创建时间触发(Time-Triggered,TT)流之间关系图的预处理模块、挖掘和量化TT流之间复杂的相关关系并选择概率值最高的TT流的代理模块、进行TT流调度和奖励计算的环境模块,利用图卷积网络和强化学习从大量的TT流中智能探索流特征以及流之间的复杂相关关系对基于可满足性模理论(Satisfiability Modulo Theories,SMT)流调度算法求解时间的潜在影响.通过训练该框架,学习得到一个高效率的TT流策略排序网络,用于在利用SMT流调度算法调度TT流时进行TT流选择.通过与随机排序和基线排序方法进行对比,验证PSNDRL的有效性.结果表明:与随机排序方法的总调度时间、基线排序方法的最大总调度时间相比,PSNDRL的总调度时间分别减少了24.63%和25.95%.所提框架为提高时间敏感网络(Time Sensitive Networking,TSN)流调度效率的研究提供了新的方向.

关键词：时间敏感网络深度强化学习流排序流调度

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基于同态加密和群签名的可验证联邦学习方案

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电子与信息学报 2025年第3期47卷 758-768页

作者：李亚红李一婧杨小东张源牛淑芬兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730000 电子科技大学计算机与工程学院成都610054 西北师范大学计算机工程学院兰州730000

在车载网络(VANETs)中,联邦学习(FL)通过协同训练机器学习模型,实现了车辆间的数据隐私保护,并提高了整体模型的性能。然而,FL在VANETs中的应用仍面临诸多挑战,如模型泄露风险、训练结果验证困难以及高计算和通信成本等问题。针对这些问... 详细信息

在车载网络(VANETs)中,联邦学习(FL)通过协同训练机器学习模型,实现了车辆间的数据隐私保护,并提高了整体模型的性能。然而,FL在VANETs中的应用仍面临诸多挑战,如模型泄露风险、训练结果验证困难以及高计算和通信成本等问题。针对这些问题,该文提出一种面向联邦学习的可验证隐私保护批量聚合方案。首先,该方案基于Boneh-Lynn-Shacham(BLS)动态短群聚合签名技术,保护了客户端与路边单元(RSU)交互过程中的数据完整性,确保全局梯度模型更新与共享过程的不可篡改性。当出现异常结果时,方案利用群签名的特性实现车辆的可追溯性。其次,结合改进的Cheon-Kim-Kim-Song(CKKS)线性同态哈希算法,对梯度聚合结果进行验证,确保在联邦学习的聚合过程中保持客户端梯度的机密性,并验证聚合结果的准确性,防止服务器篡改数据导致模型训练无效的问题。此外,该方案还支持车辆在部分掉线的情况下继续更新模型,保障系统的稳定性。实验结果表明,与现有方案相比,该方案在提升数据隐私安全性和结果的可验证性的同时,保证了较高效率。

关键词：隐私保护联邦学习车载自组网可验证聚合群签名

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基于GPU的北斗B1宽带复合信号实时发生器设计

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系统工程与电子技术 2024年第3期46卷 795-804页

作者：王子涵巴晓辉姜维蔡伯根王剑文韬北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044 北京市电磁兼容与卫星导航工程技术研究中心北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

为了实现北斗B1C+B1I信号的联合生成,提出一种基于软件无线电和图形处理器(graphics processing unit,GPU)加速的北斗B1宽带复合信号的实时生成方法,该方法针对单边带复数二进制偏移载波(single-sideband complex binary offset carrier... 详细信息

为了实现北斗B1C+B1I信号的联合生成,提出一种基于软件无线电和图形处理器(graphics processing unit,GPU)加速的北斗B1宽带复合信号的实时生成方法,该方法针对单边带复数二进制偏移载波(single-sideband complex binary offset carrier,SCBOC)调制方式的信号体制进行设计,系统根据用户配置的接收机运动轨迹和星历文件,生成中频信号并通过射频端发射。为了进一步提升GPU并行运算速度,从优化设备内存结构、设计并行线程架构和统一计算设备架构流(compute unified device architecture stream,CUDA)加速3个方面,设计了基于异步运算的加速采样点数据计算的CUDA优化实现方案。测试结果证明,优化后的算法可以基于SCBOC调制实时生成北斗B1I+B1C信号,基于GTX3060的GPU平台,信号90 M采样率下能实现8颗卫星复合信号的实时生成。

关键词： B1宽带复合信号软件无线电单边带复数二进制偏移载波调制统一计算设备架构流实时生成

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中文医疗文本中的嵌套实体识别方法

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软件学报 2024年第6期35卷 2923-2935页

作者：闫璟辉宗成庆徐金安北京交通大学计算机与信息工程学院北京100091 模式识别国家重点研究室(中国科学院自动化研究所) 北京100190

实体识别是信息抽取的关键技术.相较于普通文本,中文医疗文本的实体识别任务往往面对大量的嵌套实体.以往识别实体的方法往往忽视了医疗文本本身所特有的实体嵌套规则而直接采用序列标注方法,为此,提出一种融合实体嵌套规则的中文实体... 详细信息

实体识别是信息抽取的关键技术.相较于普通文本,中文医疗文本的实体识别任务往往面对大量的嵌套实体.以往识别实体的方法往往忽视了医疗文本本身所特有的实体嵌套规则而直接采用序列标注方法,为此,提出一种融合实体嵌套规则的中文实体识别方法.所提方法在训练过程中将实体的识别任务转化为实体的边界识别与边界首尾关系识别的联合训练任务,在解码过程中结合从实际医疗文本中所总结出来的实体嵌套规则对解码结果进行过滤,从而使得识别结果能够符合实际文本中内外层实体嵌套组合的组成规律.在公开的医疗文本实体识别的实验上取得良好的效果.数据集上的实验表明,所提方法在嵌套类型实体识别性能上显著优于已有的方法,在整体准确率方面比最先进的方法提高0.5%.

关键词：实体识别中文文本医疗领域嵌套实体识别边界识别

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基于位平面分解的量子彩色图像加密方案

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北京工业大学学报 2024年第7期50卷 832-844页

作者：范萍沈政华东交通大学信息工程学院南昌330013 闽江学院计算机与控制工程学院福州350108

一般的量子图像加密算法虽然能达到加密效果,但需要的量子比特数较多,计算复杂度较高,为优化这一问题,提出了一种位平面分解的量子彩色图像加密方案。首先,采用一种位平面序信息单独编码的彩色数字图像量子表示模型(quantum representat... 详细信息

一般的量子图像加密算法虽然能达到加密效果,但需要的量子比特数较多,计算复杂度较高,为优化这一问题,提出了一种位平面分解的量子彩色图像加密方案。首先,采用一种位平面序信息单独编码的彩色数字图像量子表示模型(quantum representation model of color digital image,QRCI)来表示图像,利用量子交换门设计一种量子位交换操作,并作用于彩色图像中,对图像像素进行置乱,同时再对图像进行颜色通道交换操作。其次,对位平面序列进行反序操作,进一步加强置乱效果。接着,利用安全散列算法(secure hash algorithm 256,SHA-256)产生的哈希值来确定混沌系统的初始值。最后,利用混沌系统产生的序列对图像进行扩散,完成加密过程,形成加密图像。数值分析表明,相较于以往的加密方案,此方案大大降低了彩色图像存储时所需的量子比特位数,同时其密钥空间大,灵敏度高。仿真结果表明,该方案加密效果好,能抵御大部分常见的攻击。

关键词：位平面图像加密量子位交换通道交换 SHA-256 超混沌系统

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能量信息深度融合的移动网络架构及其技术挑战

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中国科学：信息科学 2024年第4期54卷 745-757页

作者：周盛孙宇璇姜之源龚杰常征牛志升清华大学电子工程系北京100084 北京交通大学电子信息工程学院北京100044 上海大学通信与信息工程学院上海200444 中山大学计算机学院广州510275 电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731

5G的大规模部署伴随着网络能耗呈指数级增长,与此同时,国家提出了"碳达峰"与"碳中和"的"双碳"目标,因此移动网络的节能减排已刻不容缓.然而,一方面随着人工智能等技术的发展,未来6G网络中计算类业务预期... 详细信息

5G的大规模部署伴随着网络能耗呈指数级增长,与此同时,国家提出了"碳达峰"与"碳中和"的"双碳"目标,因此移动网络的节能减排已刻不容缓.然而,一方面随着人工智能等技术的发展,未来6G网络中计算类业务预期将迎来大幅增长;另一方面,实现绿色低碳需要提升可再生能源的利用率,但绿色新能源供能不稳难以保证服务质量.为应对以上挑战,本文提出一种能量与信息服务深度融合的低碳网络架构,通过构建一个协调异质资源的智能控制面,充分利用并调度移动网络中泛在的算力、通信和储能,在保证6G个性化业务服务质量要求的同时,以期大幅降低网络能耗与碳排放.本文同时还讨论了该架构下的调度机制设计以及可能的未来研究方向.

关键词： 6G 低碳节能通信计算融合绿色能源

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融合脑电多域特征和功能连接的早期痴呆症识别

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生物医学工程学杂志 2024年第6期41卷 1119-1127页

作者：常文文郑磊闫光辉吕仁杰聂文超郭斌兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 西北工业大学计算机学院西安710129

痴呆症是一种与脑网络功能失调密切相关的神经退行性疾病。本研究基于相位锁值来评估早期痴呆症患者脑区间的相互依赖关系,并构建功能性脑网络,基于复杂网络分析方法选择网络特征参数进行度量。同时,分别提取表征脑电信号时域、频域和... 详细信息

痴呆症是一种与脑网络功能失调密切相关的神经退行性疾病。本研究基于相位锁值来评估早期痴呆症患者脑区间的相互依赖关系,并构建功能性脑网络,基于复杂网络分析方法选择网络特征参数进行度量。同时,分别提取表征脑电信号时域、频域和时频域特征的熵值信息,以及Hjorth和Hurst指标等非线性动力学特征。基于统计分析筛选在不同病症之间存在显著差异的特征参数构建特征向量,最后利用多种机器学习算法实现对痴呆症患者早期类别的识别。结果表明,多特征的融合在阿尔茨海默症、额颞叶痴呆与健康对照组的分类中表现优异,尤其在阿尔茨海默症与健康对照组的识别中,β频段的准确率达到98%,显示了方法的有效性。本研究为痴呆症早期诊断提供了新思路,也为计算机辅助诊断提方法供了参考。

关键词：痴呆症脑电图脑功能网络非线性动力学特征融合特征

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基于雅可比动态逼近的图像去噪网络算法

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北京邮电大学学报 2024年第4期47卷 63-70页

作者：刘美琴姬厚国白羽姚超赵耀北京交通大学信息科学研究所北京100044 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

受到环境因素和采集设备性能的限制,图像采集易受噪声干扰从而降低用户的视觉体验。为了有效去除图像噪声,提出了基于雅可比动态逼近的端到端图像去噪网络算法。利用常微分方程的思想构建前向微分结构,动态拟合噪声分布,并设计雅可比矩... 详细信息

受到环境因素和采集设备性能的限制,图像采集易受噪声干扰从而降低用户的视觉体验。为了有效去除图像噪声,提出了基于雅可比动态逼近的端到端图像去噪网络算法。利用常微分方程的思想构建前向微分结构,动态拟合噪声分布,并设计雅可比矩阵的求解模块实现前向求导,降低去噪网络的复杂度。为了提高对复杂噪声的特征表示能力,应用多尺度特征提取模块获取图像中非均匀噪声的特征,并进一步获取图像的上下文语义信息。此外,采用双注意力结构增强重建特征,提高重建图像的质量。大量实验结果表明,所提算法可以有效地去除合成噪声和真实噪声,重建图像在客观评价指标与主观视觉效果上均取得较好的效果。

关键词：常微分方程图像去噪雅可比求解模块多尺度特征提取模块卷积神经网络

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