检索结果-内蒙古大学图书馆

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

数据高真实性的车联网Gatekeeper+协议研究及验证

引用

计算机应用与软件 2024年第7期41卷 115-120页

作者：陈肜心陈世超刘杰杨佳北京交通大学电子与信息工程学院北京100044 南华大学计算机学院湖南衡阳421001

车联网通信中数据包的真实性直接关系到车联网通信的安全性。新型车载广播认证协议Gatekeeper具有源身份认证和防护DoS攻击的优势,将是未来主流的车联网通信协议之一。但目前其缺乏对数据真实性的保障机制,导致车载通信会因数据真实性... 详细信息

车联网通信中数据包的真实性直接关系到车联网通信的安全性。新型车载广播认证协议Gatekeeper具有源身份认证和防护DoS攻击的优势,将是未来主流的车联网通信协议之一。但目前其缺乏对数据真实性的保障机制,导致车载通信会因数据真实性的缺失破坏通信的完整性、鲁棒性和安全性。因此,在原协议的通信中建立多重反馈机制,增加对数据真实性的认证方法,扩展成Gatekeeper+协议,弥补对数据真实性保障机制上的不足。并使用时序逻辑CTL建立数据真实性的逻辑表达式,通过模型检测技术验证了Gatekeeper+协议在通信中数据真实性保障能力,还进一步验证了扩展后Gatekeeper+协议的安全性和完整性,确保新协议在车载通信服务中的安全可靠。

关键词：车联网 Gatekeeper+协议数据真实性模型检测技术

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于局域定位场景聚类的虚拟应答器布局优化方法研究

引用

铁道学报 2023年第8期45卷 77-86页

作者：王思琦刘江蔡伯根王剑北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京交通大学智慧高铁系统前沿科学中心北京100044 北京市轨道交通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

基于全球导航卫星系统的列车定位是下一代列车控制系统的重要技术方向之一,卫星定位驱动的虚拟应答器技术是实现卫星定位与既有列控系统兼容的有效途径。重点关注虚拟应答器的选址布局优化设计问题,结合虚拟应答器捕获与报文触发对卫星... 详细信息

基于全球导航卫星系统的列车定位是下一代列车控制系统的重要技术方向之一,卫星定位驱动的虚拟应答器技术是实现卫星定位与既有列控系统兼容的有效途径。重点关注虚拟应答器的选址布局优化设计问题,结合虚拟应答器捕获与报文触发对卫星定位性能的需求,从候选虚拟应答器布设位置的局域卫星定位观测性能特征出发,运用动态时间规划和具有噪声的基于密度的聚类方法,提出一种铁路沿线局域定位场景聚类策略,基于聚类结果,重点针对卫星信号观测受限区段,构建一种基于麻雀搜索改进遗传算法的虚拟应答器布局优化方法。采用实际线路数据及现场试验数据,对所提出的局域定位场景聚类策略进行了验证,并通过与传统优化算法的对比,验证所提布局优化方法的能力。所得结果对于辅助实际线路虚拟应答器布设方案设计与实施具有参考意义。

关键词：虚拟应答器列车定位卫星定位场景聚类布局优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

多关键词动态可搜索加密方案

引用

网络与信息安全学报 2023年第2期9卷 143-153页

作者：袁承昊李勇任爽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

云存储用户将数据外包存储至云服务器以节省本地存储资源。然而,云存储数据脱离了用户的物理控制范围,可导致云端隐私数据被恶意窃取或泄露。目前动态可搜索加密方案多以对称可搜索加密为主,需要预先建立安全的密钥共享信道,难以直接应... 详细信息

云存储用户将数据外包存储至云服务器以节省本地存储资源。然而,云存储数据脱离了用户的物理控制范围,可导致云端隐私数据被恶意窃取或泄露。目前动态可搜索加密方案多以对称可搜索加密为主,需要预先建立安全的密钥共享信道,难以直接应用于云存储数据共享场景。针对云存储多方数据的安全共享场景,提出了一种多关键词动态可搜索加密方案。该方案通过引入布谷鸟过滤器构建正向索引,实现数据拥有者对文档及索引的动态添加和删除。同时结合双线性对与拉格朗日插值多项式,可支持多关键词的联合搜索。为降低密文检索阶段的计算开销,采用倒排索引与正向索引结合的构造,以提高云服务器的检索效率。基于判定线性Diffie-Hellman问题,在适应性选择关键词攻击下可证明方案的安全性。通过实验分析所提方案在不同数据集中进行关键词搜索及索引更新的执行效率,结果表明所提方案可有效避免检索时间与密文数量的线性相关性,降低了数据量较大情况下更新操作中的计算开销。

关键词：可搜索加密云存储布谷鸟过滤器倒排索引

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

具有空间-通道重构卷积模块的肺音分类模型

引用

南方医科大学学报 2024年第9期44卷 1720-1728页

作者：叶娜吴辰文蒋佳霖兰州交通大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系甘肃兰州730070

目的探究肺音数据的准确识别及分类。方法本文提出了一种结合空间-通道重构卷积(SCConv)模块的卷积网络架构以及双可调Q因子小波变换(DTQWT)与三重Wigner-Ville变换(WVT)结合的肺音特征提取方法,通过自适应地聚焦于重要的通道和空间特征... 详细信息

目的探究肺音数据的准确识别及分类。方法本文提出了一种结合空间-通道重构卷积(SCConv)模块的卷积网络架构以及双可调Q因子小波变换(DTQWT)与三重Wigner-Ville变换(WVT)结合的肺音特征提取方法,通过自适应地聚焦于重要的通道和空间特征,提高模型对肺音关键特征的捕捉能力。基于ICBHI2017数据集,进行正常音、哮鸣音、爆裂音、哮鸣音和爆裂音结合的分类。结果方法在分类的准确率、敏感性、特异性以及F1分数上分别达到85.68%、93.55%、86.79%、90.51%。结论所提方法在ICBHI 2017肺音数据库上取得了优异的性能,特别是在区分正常肺音和异常肺音方面。

关键词：肺音分类卷积神经网络空间-通道重构卷积双可调Q因子小波变换三重Wigner-Ville变换

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于十量子比特团簇态的多量子双向链式受控量子隐形传态

引用

北京工业大学学报 2023年第6期49卷 684-693页

作者：范萍杨国旺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

为了在多参与者之间实现链式量子通信,采用十量子比特团簇态作为量子信道(quantum channel,QC),提出一种在4方之间进行多量子比特初始态的双向链式受控量子隐形传态(bidirectional-chain controlled quantum teleportation,BCCQT)协议.... 详细信息

为了在多参与者之间实现链式量子通信,采用十量子比特团簇态作为量子信道(quantum channel,QC),提出一种在4方之间进行多量子比特初始态的双向链式受控量子隐形传态(bidirectional-chain controlled quantum teleportation,BCCQT)协议.在通信参与者Alice、Bob、Charlie和通信控制者David之间进行量子通信,并且在量子通信过程中的安全性由控制者的权限和QC的纠缠特性予以保证的情况下,经过多量子比特初始态的复单转换、顺序通信、逆序通信、单重塑和复重塑等一系列复杂的过程和方法来重塑多量子比特初始态,实现了链式量子通信.结果证明该协议是可行的,同时,在此基础上对n+1方量子隐形传态和QC之间的关系提出了猜想.

关键词：双向链式量子隐形传态十量子比特团簇态多量子比特初始态量子态转换 H门操作幺正操作(unitary operation,UO) 重塑量子态

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于在线增强和跨尺度特征重建的雾天目标检测

引用

计算机工程与应用 2024年

作者：朱开源吴佰靖高德勇刘媛王付祥齐鲁理工学院计算机与信息工程学院兰州交通大学电子与信息工程学院

针对雾天图像整体亮度和对比度较低且受噪声干扰严重，导致目标检测算法检测效果不佳的问题，提出一种雾天目标检测方法（EC-RTDETR）。首先，设计了在线去雾网络DDNet，利用跳跃连接和轮廓特征计算，去除噪声干扰的同时增强图像的纹理... 详细信息

针对雾天图像整体亮度和对比度较低且受噪声干扰严重，导致目标检测算法检测效果不佳的问题，提出一种雾天目标检测方法（EC-RTDETR）。首先，设计了在线去雾网络DDNet，利用跳跃连接和轮廓特征计算，去除噪声干扰的同时增强图像的纹理特征；然后，引入轻量化FasterNet作为特征提取网络，充分提取目标空间特征，提高了模型的计算效率；其次，使用加性注意力代替原网络的AIFI，实现更丰富的浅层和深层特征交互；最后，提出了上下文引导的跨尺度特征重建融合模块，设计多尺度网络来提取上下文特征，并对提取后的特征进行融合重构，突出了雾天目标特征，提高了算法在雾天场景中的检测效果。在RTTS数据集上的实验表明：较于基准RTDETR，mAP提高了2.35%，mmAP提高了3.66%，召回率提升了4.71%，参数量减少了9.82M，证明了EC-RTDETR在实现轻量化的同时，有效提升了雾天场景下的目标检测性能。

关键词：图像去雾目标检测 RTDETR 跨尺度特征重建轻量化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

IRS辅助及人工噪声增强的高铁隐蔽通信波束赋形方法

引用

西南交通大学学报 2025年

作者：李翠然孙姝婧张泽鹏王惠琴谢健骊兰州交通大学电子与信息工程学院兰州理工大学计算机与通信学院

针对高铁无线通信系统中信息传输普遍存在的有效吞吐量低和隐蔽程度受限的问题，考虑以隐蔽需求、最大人工噪声(AN)发射功率和IRS相移的单位模为约束，构建以最大化高铁无线通信系统有效吞吐量为目标函数的优化问题，设计了一种基于智... 详细信息

针对高铁无线通信系统中信息传输普遍存在的有效吞吐量低和隐蔽程度受限的问题，考虑以隐蔽需求、最大人工噪声(AN)发射功率和IRS相移的单位模为约束，构建以最大化高铁无线通信系统有效吞吐量为目标函数的优化问题，设计了一种基于智能反射面(IRS)辅助及AN增强的高铁无线隐蔽通信波束赋形方法。为了解决优化变量耦合的问题，采用交替优化策略将原问题分解为三个子问题：基站波束赋形、IRS相移优化和AN发射功率优化。首先通过分式规划中二次变换方法将隐蔽需求约束映射在复圆流形上，然后利用共轭梯度算法(CG)对IRS相移进行优化，最后使用Dinkelbach算法对AN发射功率设计并交替迭代优化。仿真结果表明，该算法的计算复杂度较低，在高速情况下，系统有效吞吐量提升了27.31%，提升了隐蔽传输性能，对保障高铁无线通信系统安全信息传输具有重要的意义。

关键词：智能反射面高铁通信隐蔽通信交替优化波束赋形

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

列车通信网络时间触发调度模型的等价化简技术

引用

铁道学报 2025年第3期47卷 73-80页

作者：朱广超聂晓波李洋涛李宗辉聂晨浩马可中国铁道科学研究院集团有限公司动车组和机车牵引与控制国家重点实验室北京100081 北京交通大学电气工程学院北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

时间敏感网络因其高确定性及低时延特性逐步成为列车通信网络的下一步发展方向。它通过时间触发调度精确地指定数据流在网络节点中的发送时间,从而保障数据流端到端的确定性实时传输。时间触发调度模型通常形式化为可满足性约束模型,由... 详细信息

时间敏感网络因其高确定性及低时延特性逐步成为列车通信网络的下一步发展方向。它通过时间触发调度精确地指定数据流在网络节点中的发送时间,从而保障数据流端到端的确定性实时传输。时间触发调度模型通常形式化为可满足性约束模型,由于调度模型数据流数量庞大,且参数不同,造成当前约束规模冗余而庞大,严重影响调度性能。针对该问题,挖掘时间触发传输机制的特点,提出时间触发调度模型的两个化简条件,并证明该化简是等价化简,即化简前后可行解空间不变;给出计算化简模型的算法,并基于可满足性求解器Z3实现了时间触发的增量调度工具;基于列车通信网络拓扑及流配置,对提出的时间触发调度模型等价化简技术进行性能评估。试验结果表明:相比于传统的时间触发调度模型,本文提出的等价化简技术缩小约束规模7.9%,缩小变量规模21%,提升调度性能26.1%。

关键词：列车通信网络确定性实时传输时间触发调度模型等价化简

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种深度神经网络多步延迟参数更新并行优化方法

引用

哈尔滨工业大学学报 2025年

作者：巨涛康贺廷刘帅丁肖健王龙翔兰州交通大学电子与信息工程学院西安交通大学计算机科学与技术学院

为解决深度神经网络（deep neural network，DNN）分布式数据并行训练中因聚合节点梯度进行全局梯度参数更新而导致的高通信开销问题，提出了一种DNN多步延迟参数更新并行优化方法。首先设计了一种自适应多步更新间隔选择策略，通过多... 详细信息

为解决深度神经网络（deep neural network，DNN）分布式数据并行训练中因聚合节点梯度进行全局梯度参数更新而导致的高通信开销问题，提出了一种DNN多步延迟参数更新并行优化方法。首先设计了一种自适应多步更新间隔选择策略，通过多次本地迭代，再聚合节点梯度，以降低频繁通信造成的额外开销；同时提出了一种参数修正策略，防止本地模型在多步本地更新后偏离全局模型，从而保证训练精度；其次在聚合梯度时，将梯度张量切分为子张量，在梯度聚合过程中实现通信与计算的最大化重叠，进一步加速模型训练；最后在CIFAR-100和ImageNet-mini数据集上，将本文方法与SSGD、Local SGD训练方法进行实验对比。实验结果表明，本文方法可以在保证模型训练精度的基础上，显著减少因参数更新引入的通信开销，可以实现通信与计算的最大化重叠、充分利用计算资源进提升并行训练速度。研究结果可为降低DNN分布式训练过程中的通信开销提供新的方案。

关键词：深度神经网络数据并行通信调度参数更新计算与通信重叠

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：