检索结果-内蒙古大学图书馆

系统工程与电子技术 2022年第9期44卷 2716-2725页

作者：宋爽张悦张琳娜岑翼刚李浥东北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 现代信息科学与网络技术北京市重点实验室北京100044 贵州大学机械工程学院贵州贵阳550025

深度卷积神经网络在各个领域都表现出很好的效果,与之伴随的是庞大的计算量和参数量。针对当前基于深度卷积神经网络的目标检测算法对计算资源需求太大和内存消耗严重的问题,提出一种高性能轻量化的网络模型。首先将Stem模块和ShuffleNe... 详细信息

深度卷积神经网络在各个领域都表现出很好的效果,与之伴随的是庞大的计算量和参数量。针对当前基于深度卷积神经网络的目标检测算法对计算资源需求太大和内存消耗严重的问题,提出一种高性能轻量化的网络模型。首先将Stem模块和ShuffleNet V2进行融合,提升网络特征提取能力,并利用融合后的网络对原始YOLOv5的骨干网络进行重构,显著降低了网络的计算量和内存占用,同时,引入可变形卷积以提升网络的检测性能。道路监控图像和VOC、COCO数据集测试结果表明,所提出的模型在保持检测精度的前提下,将参数量和模型尺寸降低了90%,计算量仅为原始模型的18%,实现了检测模型的轻量化,更有助于在计算资源有限和对实时性要求高的场景中部署。

关键词：目标检测卷积神经网络轻量化网络单阶段检测算法可变形卷积

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基于不完美CSI的认知反向散射通信吞吐量最大化算法

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电子与信息学报 2023年第7期45卷 2325-2333页

作者：徐勇军姜思巧王公仆杨刚李东黄东重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆金美通信有限责任公司重庆400030 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室成都611731 澳门科技大学计算机科学与工程学院中国澳门999078 贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳550025

为了提高频谱传输效率和抑制信道不确定性影响,该文提出一种基于不完美信道状态信息的认知反向散射通信吞吐量最大化算法。首先,考虑主基站最大发射功率、传输时间、用户服务质量、有界信道不确定性等约束,建立了联合优化主基站波束、... 详细信息

为了提高频谱传输效率和抑制信道不确定性影响,该文提出一种基于不完美信道状态信息的认知反向散射通信吞吐量最大化算法。首先,考虑主基站最大发射功率、传输时间、用户服务质量、有界信道不确定性等约束,建立了联合优化主基站波束、传输时间、反射系数的多变量耦合的非线性鲁棒吞吐量最大化模型。其次,利用最坏准则、S-Procedure、连续凸近似和交替优化方法,将原问题转换为凸优化问题,并提出一种基于迭代的鲁棒资源分配算法。仿真结果表明,与非鲁棒算法对比,所提算法具有较好的吞吐量和鲁棒性,且中断概率减小2.39%。

关键词：认知无线电网络反向散射通信吞吐量最大化鲁棒性

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5G抗干扰技术综述

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电子学报 2023年第3期51卷 765-778页

作者：许辰人马翔天徐昊天刘启瑞王诚科王雄高峰陈晓光孔令和北京大学计算机学院北京100871 北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191 北京云智软通信息技术有限公司研发部北京100080 华为技术有限公司陕西西安710000 上海交通大学计算机科学与工程系副系上海200240 北京大学软件与微电子学院北京100871 北京大学高能效计算与应用中心北京100871

5G技术不仅在以蜂窝网络为代表的移动互联网中占据主要角色,还正在积极地为工业场景提供技术变革的契机.目前,国内外已经开展了大量和5G抗干扰技术相关的工作,但仍缺乏对5G在授权和非授权频谱下抗干扰技术的系统性综述.本文分析了5G无... 详细信息

5G技术不仅在以蜂窝网络为代表的移动互联网中占据主要角色,还正在积极地为工业场景提供技术变革的契机.目前,国内外已经开展了大量和5G抗干扰技术相关的工作,但仍缺乏对5G在授权和非授权频谱下抗干扰技术的系统性综述.本文分析了5G无线干扰的主要来源,指出了抗干扰研究的技术难点,并以授权频段5G蜂窝网络干扰与非授权频段异构系统间干扰两个关键问题为例,对现有的无线抗干扰方案进行了具体分析和归纳对比,最后对5G技术在授权频段和非授权频段抗干扰技术的未来研究方向进行了展望.

关键词： 5G技术抗干扰异构系统间干扰小区间干扰异构网络工业互联网

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微内核操作系统互斥量模块功能正确性的形式化验证

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软件学报 2024年第9期35卷 4179-4192页

作者：张林雁李希萌施智平关永曹钦翔张倩颖首都师范大学信息工程学院北京100048 电子系统可靠性技术北京市重点实验室(首都师范大学) 北京100048 北京成像理论与技术高精尖创新中心(首都师范大学) 北京100048 上海交通大学约翰霍普克罗夫特计算机科学中心上海200030

操作系统在许多安全攸关领域为软件系统提供关键性底层支撑,操作系统中一个微小的错误或漏洞都可能引起整个软件系统的重大故障,造成巨大经济损失或危及人身安全.为了减少此类安全事故的发生,对操作系统正确性进行验证十分必要.传统测... 详细信息

操作系统在许多安全攸关领域为软件系统提供关键性底层支撑,操作系统中一个微小的错误或漏洞都可能引起整个软件系统的重大故障,造成巨大经济损失或危及人身安全.为了减少此类安全事故的发生,对操作系统正确性进行验证十分必要.传统测试手段无法穷尽系统中的所有潜在错误,因而操作系统验证有必要使用具有严格数学理论基础的形式化方法.在操作系统中,互斥量可协调多任务对资源的访问,是一种常用的任务同步方式,其功能正确性对于保障多任务应用的正确性十分关键.基于定理证明方法,在交互式定理证明器Coq中对某抢占式微内核操作系统的互斥量模块进行代码级形式化建模,给出其接口函数的形式化规范,并实现这些接口函数的功能正确性验证.

关键词：互斥量功能正确性形式化验证定理证明 Coq定理证明器

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针对人脸识别模型的自适应对抗攻击

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兰州交通大学学报 2024年第5期43卷 61-69页

作者：李澳赵耀倪蓉蓉加小红北京交通大学计算机科学与技术学院北京100044 兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070

深度神经网络容易受到对抗样本的攻击,这种攻击通过对输入数据(如图像数据)的微小修改而使得AI系统分类错误。目前的许多攻击方法容易导致图像出现噪声和伪影等问题,攻击方法的泛化性较差。本文提出了一种针对人脸识别模型的对抗攻击方... 详细信息

深度神经网络容易受到对抗样本的攻击,这种攻击通过对输入数据(如图像数据)的微小修改而使得AI系统分类错误。目前的许多攻击方法容易导致图像出现噪声和伪影等问题,攻击方法的泛化性较差。本文提出了一种针对人脸识别模型的对抗攻击方法,利用身份解耦技术自适应提取对人脸识别模型的判别最重要且能很好保持原始视觉效果的人脸身份特征,并利用其引导优化在StyleGAN隐空间和像素空间上进行的对抗攻击。在典型人脸识别模型和商业人脸识别系统上的攻击实验证明,本文方法生成的对抗性人脸图像在攻击成功率上比现有最优方法平均提高11%,视觉质量提高约3%。

关键词：对抗攻击人脸识别模型身份特征身份解耦

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图像可逆信息隐藏研究发展综述

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北京交通大学学报 2022年第1期46卷 1-10页

作者：欧博李晓龙倪蓉蓉赵耀湖南大学信息科学与工程学院长沙410082 北京交通大学计算机科学与技术学院北京100044

可逆信息隐藏技术能够恢复图像初始状态,其独特之处在于图像本身就是一个复杂语义的信息表达.这既要求可逆嵌入操作所施加的影响不违背图像所表达的主要语义,又要求该操作是可逆转的.这一特点不仅是敏感领域信息处理所亟需,也是常见领... 详细信息

可逆信息隐藏技术能够恢复图像初始状态,其独特之处在于图像本身就是一个复杂语义的信息表达.这既要求可逆嵌入操作所施加的影响不违背图像所表达的主要语义,又要求该操作是可逆转的.这一特点不仅是敏感领域信息处理所亟需,也是常见领域处理中所不排斥的.现有可逆信息隐藏研究成果繁多,迁移知识广泛,本文将简要梳理可逆信息隐藏的发展脉络,回顾基本技术框架和代表性研究成果,归纳各类方法的特点和优势.然后根据当前人工智能发展的趋势,展望可逆研究的未来发展方向.研究结果表明:增加可逆算法的多样性、普适性研究,引入新的评价指标来导引算法设计与现实应用需求结合,对推动可逆研究与多学科融合解决更难、更广泛的问题,实现信息安全行业的长远发展,具有一定的必要性和可行性.

关键词：可逆信息隐藏加密域可逆水印高维空间可逆水印人工智能

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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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HEVC对偶编码单元划分优化算法

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北京航空航天大学学报 2022年第8期48卷 1383-1389页

作者：刘美琴徐晨铭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京100083

为了解决视频数据量日益增长与用户享受高质量视频体验需求之间的矛盾,HEVC在H.264/AVC标准的基础上通过引入新型的编码结构和算法进一步将编码效率提升了50%,但是也极大地提升了编码复杂度。基于此,提出对偶编码单元(CU)划分网络DualN... 详细信息

为了解决视频数据量日益增长与用户享受高质量视频体验需求之间的矛盾,HEVC在H.264/AVC标准的基础上通过引入新型的编码结构和算法进一步将编码效率提升了50%,但是也极大地提升了编码复杂度。基于此,提出对偶编码单元(CU)划分网络DualNet,来降低HEVC中帧内编码复杂度。该网络由预测网络和目标网络2个部分组成,其中,预测网络通过分析图像统计特征实现编码单元划分决策,从而跳过四叉树的遍历搜索,提高编码单元划分决策的时间效率;目标网络基于率失真代价评价和优化决策模型提升编码单元划分性能,实现模型互补和最优率失真估计。实验结果表明:与HEVC标准对比,所提算法在实现相近的压缩效果的前提下能够节省64.06%的编码时间。

关键词：视频编码 H.265/HEVC 编码单元(CU)划分深度学习对偶神经网络

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基于LSTM和多任务学习的综合能源系统多元负荷预测

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电力系统自动化 2021年第5期45卷 63-70页

作者：孙庆凯王小君张义志张放张沛高文忠北京交通大学电气工程学院北京市100044 丹佛大学电气与计算机工程学院美国丹佛80208

随着综合能源利用技术的不断发展与用户用能需求的多元化,现有单一负荷预测方法难以反映多元负荷间的耦合特性,精确的多元负荷预测将成为综合能源系统优化调度和经济运行的首要前提。基于此,提出一种以长短时记忆神经网络作为共享层的... 详细信息

随着综合能源利用技术的不断发展与用户用能需求的多元化,现有单一负荷预测方法难以反映多元负荷间的耦合特性,精确的多元负荷预测将成为综合能源系统优化调度和经济运行的首要前提。基于此,提出一种以长短时记忆神经网络作为共享层的多任务学习负荷预测方法,经由共享层模拟多元负荷间的耦合特性,进而达到提升预测精度的目的。首先,以"硬共享机制+长短时记忆共享层"方式构建多任务学习负荷预测模型,利用共享机制学习不同子任务提供的耦合信息。其次,通过神经网络可解释性技术对离线训练结果进行可视化解释,证实了所构建模型能够利用子任务提供的耦合信息来提高预测精度。最后,与传统模型进行对比分析,结果表明所构建模型在预测精度和时间上具有更好的应用效果。

关键词：综合能源系统多元负荷预测多任务学习长短时记忆神经网络

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基于Masreliez-Martin的鲁棒分数阶容积卡尔曼滤波算法及应用

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系统工程与电子技术 2023年第1期45卷 234-240页

作者：穆静严东升蔡远利王长元西安工业大学计算机科学与工程学院陕西西安710021 北京航天长征飞行器研究所北京100076 西安交通大学电子与信息学部陕西西安710049

针对具有非高斯量测噪声的分数阶离散时间非线性系统的状态估计问题,提出一种基于Masreliez-Martin(简称为M-M)方法的鲁棒分数阶容积卡尔曼滤波器。在分数阶离散非线性动态系统基础上,使用三阶容积原则推导了状态预测公式,并使用M-M方... 详细信息

针对具有非高斯量测噪声的分数阶离散时间非线性系统的状态估计问题,提出一种基于Masreliez-Martin(简称为M-M)方法的鲁棒分数阶容积卡尔曼滤波器。在分数阶离散非线性动态系统基础上,使用三阶容积原则推导了状态预测公式,并使用M-M方法实现状态的量测更新,构成了基于M-M方法的鲁棒分数阶容积卡尔曼跟踪算法。将提出的算法应用到再入目标的状态估计中,仿真结果表明,基于M-M方法的鲁棒分数阶容积卡尔曼滤波器优于分数阶无迹滤波器和分数阶容积卡尔曼滤波器。最后,分析了不同程度的量测污染噪声对鲁棒分数阶容积卡尔曼滤波算法的估计性能影响,验证了所提算法的鲁棒性。

关键词：分数阶微积分容积卡尔曼滤波器状态估计 Masreliez-Martin方法

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