检索结果-内蒙古大学图书馆

信息网络安全 2024年第5期24卷 794-801页

作者：王巍胡永涛刘清涛王凯崙北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 公安部第三研究所上海200031 北京铁路通信技术中心北京100038

为保障铁路系统的信息安全,文章提出一种铁路运行环境下可信根实体(Entity of Root of Trust,ERT)的软件化技术,在内核中实现强制访问控制功能,通过操作系统内核的修改或扩展,实现更为细粒度和强大的权限管理。同时考虑到轻量级场景下... 详细信息

为保障铁路系统的信息安全,文章提出一种铁路运行环境下可信根实体(Entity of Root of Trust,ERT)的软件化技术,在内核中实现强制访问控制功能,通过操作系统内核的修改或扩展,实现更为细粒度和强大的权限管理。同时考虑到轻量级场景下部分设备存在计算能力弱、存储空间有限和电源供应不稳定等问题,提出一种轻量级可信计算体系,最大程度满足可信计算要求。通过实施内核级的强制访问控制和轻量级的可信计算体系改造,缓解未知风险对关键信息基础设施的威胁,为铁路系统的安全性提供保障。

关键词：铁路系统信息安全 ERT可信根实体强制访问控制可信计算体系

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基于伪标签正则化损失的无监督行人重识别

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电子学报 2024年第5期52卷 1743-1758页

作者：贾洁茹张硕蕊钱宇华阮秋琦山西大学大数据科学与产业研究院山西太原030006 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西省机器视觉与数据挖掘工程研究中心山西太原030006 北京交通大学信息科学研究所北京100044

无监督行人重识别旨在不需要行人身份标签的情况下,将查询的行人图像与候选集中的行人图像相匹配.目前主流的无监督行人重识别方法通常先利用聚类算法生成伪标签,然后利用伪标签训练深度神经网络.然而由于模型初始表征能力不足和聚类算... 详细信息

无监督行人重识别旨在不需要行人身份标签的情况下,将查询的行人图像与候选集中的行人图像相匹配.目前主流的无监督行人重识别方法通常先利用聚类算法生成伪标签,然后利用伪标签训练深度神经网络.然而由于模型初始表征能力不足和聚类算法的局限性等,伪标签中会引入大量噪声,严重误导模型优化过程,导致模型性能退化.为了减轻伪标签噪声的影响,本文提出了一种新的伪标签正则化损失函数,用伪标签的置信度分数和样本相似度对伪标签噪声进行约束.具体来说,本文首先提出了一种聚类引导的注意力机制,根据伪标签与聚类中心的语义相关程度来估计伪标签的置信度,以此来识别噪声标签并给正确标签分配更多的权重,有效降低伪标签噪声在总体损失函数中的作用.同时,为了充分利用伪标签的判别能力,本文利用伪标签进行在线软样本挖掘,构建mini-batch中的正负样本对并为每个正负样本对计算一个连续的权重分数.通过将以上两种权重引入到对比损失中,本文提出的伪标签正则化损失函数可以有效抑制伪标签噪声的影响,减轻标签噪声对训练过程的影响,提高模型的准确性和鲁棒性.在多个公开行人数据集上的实验结果验证了本文方法的有效性,在Market1501、DukeMTMC-reID和MSMT17数据集上mAP分别达到了85.9%、75.1%和29.3%.

关键词：行人重识别无监督学习伪标签噪声对比学习聚类优化

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智能铁路5G安全技术与策略综述

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计算机科学 2024年第5期51卷 1-11页

作者：李盼盼吴昊刘佳佳段莉卢云龙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 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 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

数字技术正在重塑各行各业,这是行业发展的必经之路。5G等数字服务技术在为铁路等行业赋能的同时,也带来了一些安全风险。安全是一切服务的先决条件。为促进5G数字服务在智能铁路的创新应用,首先从基站空口、通信、数据、系统、终端和... 详细信息

数字技术正在重塑各行各业,这是行业发展的必经之路。5G等数字服务技术在为铁路等行业赋能的同时,也带来了一些安全风险。安全是一切服务的先决条件。为促进5G数字服务在智能铁路的创新应用,首先从基站空口、通信、数据、系统、终端和公专网融合应用几个角度,系统梳理了智能铁路5G通信网络面临的安全风险与挑战。然后针对大带宽、高可靠、低时延的新业务场景及网络切片、边缘计算等新技术和大规模异构新型终端以及面向铁路的智能新应用,全面分析了智能铁路5G服务的安全新需求,总结了密码算法、空口安全、隐私、统一认证及漫游等方面的5G安全增强新特性。在此基础上,给出智能铁路5G通信网络在安全认证、物理层安全、终端安全、切片安全、边缘计算安全方面需关注的重点。针对5G专网部署方式,给出基础设施、通信安全、安全管理数据安全、内生安全防御体系方面的建议。

关键词：智能铁路第5代移动通信系统(5G) 内生安全策略综述数字服务

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基于自适应陷波滤波的列车卫星定位窄带干扰防护

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铁道学报 2022年第5期44卷 49-59页

作者：刘江李健聪蔡伯根王剑程君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 北京交通大学智慧高铁系统前沿科学中心北京100044 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

复杂电磁环境下基于卫星导航的列车定位所面临的安全威胁是新型智能铁路系统亟需关注的重要问题。针对卫星定位中常见的窄带干扰信号,提出一种基于自适应陷波滤波的干扰防护方法。该方法利用奇异值分解进行干扰特征提取,运用离线干扰样... 详细信息

复杂电磁环境下基于卫星导航的列车定位所面临的安全威胁是新型智能铁路系统亟需关注的重要问题。针对卫星定位中常见的窄带干扰信号,提出一种基于自适应陷波滤波的干扰防护方法。该方法利用奇异值分解进行干扰特征提取,运用离线干扰样本集进行回归分析,建立干扰特征值与陷波滤波器极点结构因子之间的关系模型,由此在动态定位过程中自适应调整陷波滤波器参数并用于干扰作用的主动抑制。基于连续波、调幅、窄带高斯白噪声三类典型窄带干扰信号场景的测试结果表明,本文提出的方法能够根据干扰特征动态调整陷波滤波器参数;与未实施干扰防护处理及固定参数陷波滤波防护方案相比,在不同干扰强度水平下能够实现更优的卫星捕获能力,定位误差及其标准差相对无干扰防护情况分别降低25.15%和24.12%;在干扰强度较高情况下,干扰抑制效果及定位可用性保障能力更为显著。该方法对于卫星定位用于新型智能铁路系统主动抵御外部干扰入侵具有明确意义。

关键词：卫星导航列车定位窄带干扰自适应陷波滤波奇异值分解

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基于交路接续规律的动车组运营里程预测算法

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计算机集成制造系统 2022年第3期28卷 735-744页

作者：贾丹龙刘峰张宁张春高畅霞郝伟北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学高速铁路网络管理教育部工程研究中心北京100044 中车青岛四方机车车辆股份有限公司信息技术部山东青岛266011

为了实现高精度的动车组运营里程预测,提出一种新的以交路接续规律为依据的动车组运营里程预测算法。首先,将数据记录时间作为分段参数,提出用分段函数的形式为动车组历史开行数据附加时间权重。然后,根据动车组历史开行数据中的交路接... 详细信息

为了实现高精度的动车组运营里程预测,提出一种新的以交路接续规律为依据的动车组运营里程预测算法。首先,将数据记录时间作为分段参数,提出用分段函数的形式为动车组历史开行数据附加时间权重。然后,根据动车组历史开行数据中的交路接续情况,结合时间权重,将交路转移概率矩阵作为交路接续规律的载体,并考虑新交路的情况对矩阵进行修正。最后,基于交路转移概率矩阵中的概率值,以随机的方式实现了动车组的交路接续预测。实验结果表明,与传统的日均里程法相比,所提算法在预测准确率和预测结果稳定性上均有显著提升。

关键词：动车组里程预测高级修计划交路转移概率矩阵

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面向6G的生成对抗网络研究进展综述

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物联网学报 2024年第1期8卷 1-16页

作者：孟婵媛熊轲高博张煜樊平毅北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学高速铁路网络管理教育部工程研究中心北京100044 国网能源研究院有限公司北京102209 清华大学电子工程系北京100084

人工智能(AI,artificial intelligence)与通信技术的深度融合是6G网络的典型特征。一方面,AI为6G网络发展注入了新动力,能够有效利用网络运行产生的历史数据,使网络具备自维护、自优化的功能,加速了网络智能化进程。另一方面,6G网络丰... 详细信息

人工智能(AI,artificial intelligence)与通信技术的深度融合是6G网络的典型特征。一方面,AI为6G网络发展注入了新动力,能够有效利用网络运行产生的历史数据,使网络具备自维护、自优化的功能,加速了网络智能化进程。另一方面,6G网络丰富的场景和大规模的物联设备入网应用为AI提供了广阔的应用渠道和海量的训练数据,使AI能够更好地训练和部署,充分发挥AI的内在优势,为用户提供更加优质的智能服务。尽管如此,在一些实际应用中,受复杂环境的影响,存在数据样本收集困难、收集成本高和样本普适性不足等问题,难以充分发挥AI的性能优势。为此,学术界和工业界将生成对抗网络(GAN,generative adversarial network)引入无线网络的设计中,利用GAN强大的特征学习和特征表达能力产生大量模拟实际的生成样本,实现无线数据库的扩充,从而有效提升面向无线网络的AI模型的泛化能力。由于其优秀的性能表现,以GAN为代表的生成式模型在无线网络领域受到越来越多的关注,并迅速发展成为6G网络新的研究热点。首先,综述了GAN的原理及其改进衍生模型,对各种衍生模型的框架及优缺点进行了分析归纳;然后,综述了这些模型在无线网络领域的研究及应用现状;最后,面向6G网络的需求展望了GAN在6G网络中的研究趋势,为未来的研究提供了一些有价值的探索。

关键词：生成对抗网络无线网络信道估计物理层安全无线感知零和博弈

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基于时空多图融合的交通流量预测

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计算机应用 2024年第8期44卷 2618-2625页

作者：顾焰杰张英俊刘晓倩周围孙威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 北京交通大学智慧高铁系统前沿科学中心北京100044 交通大数据与人工智能教育部重点实验室(北京交通大学) 北京100044

交通预测是智能交通系统(ITS)的核心任务,准确的交通流量预测(TFF)可以大幅提高公共资源的利用效率。针对现有多图神经网络模型对上下文信息使用不足、图融合方法不平衡和只考虑静态空间关系等问题,提出基于时空多图融合(STMGF)的TFF模... 详细信息

交通预测是智能交通系统(ITS)的核心任务,准确的交通流量预测(TFF)可以大幅提高公共资源的利用效率。针对现有多图神经网络模型对上下文信息使用不足、图融合方法不平衡和只考虑静态空间关系等问题,提出基于时空多图融合(STMGF)的TFF模型。首先,通过融合空间图、语义图和空间语义图提取不同区域的不同空间相关性,并利用空间注意力机制和图注意力机制融合不同的图结构以动态学习不同邻居的重要性;然后,使用多核时间注意力机制同时捕获局部时间依赖性和全局时间依赖性;最后,使用多层感知机预测交通流量,得到最终预测值。在NYCTaxi和NYCBike数据集验证模型的有效性。实验结果表明,在NYCBike数据集的36步预测任务中,与时空图卷积神经网络(STGCN)、基于时空注意力的图神经网络(ASTGNN)、元图卷积递归网络(MegaCRN)相比,所提模型的均方根误差(RMSE)分别降低了8.46%、2.70%和2.20%。

关键词：多图融合多核注意力空间注意力图注意力深度学习

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基于BASFPA-BP的可靠性预测模型研究

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计算机科学 2023年第5期50卷 31-37页

作者：李红辉陈博鲁姝艺张骏温北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 高速铁路网络管理教育部工程研究中心北京100044

软件可靠性预测以软件可靠性预测模型为基础,对软件的可靠性以及与其直接相关的度量进行分析、评价和预测,利用软件运行中所收集的失效数据对未来的软件可靠性进行预测,成为了评估软件失效行为和保障软件可靠程度的重要手段。BP神经网... 详细信息

软件可靠性预测以软件可靠性预测模型为基础,对软件的可靠性以及与其直接相关的度量进行分析、评价和预测,利用软件运行中所收集的失效数据对未来的软件可靠性进行预测,成为了评估软件失效行为和保障软件可靠程度的重要手段。BP神经网络结构简单、参数少、易实现,在软件可靠性预测领域已经得到了广泛应用。然而基于传统BP神经网络搭建的软件可靠性预测模型的预测精度无法达到预期目标,因此提出了基于BASFPA-BP的软件可靠性预测模型。该模型利用软件失效数据,在BP神经网络训练过程中利用BASFPA算法优化网络权值、阈值,从而提高模型的预测精度。选用3组公开的软件失效数据,将实际值与预测值的均方误差作为预测结果的衡量标准,同时将BASFPA-BP与FPA-BP,BP,Elman这3种模型进行对比研究。实验结果表明,基于BASFPA-BP的软件可靠性预测模型在同类型模型中实现了较高的预测精度。

关键词：软件可靠性预测模型天牛须搜索算法花朵授粉算法 BASFPA

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基于国产平台的铁路三维设计地形系统研究

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铁道标准设计 2024年

作者：渠涧涛齐春雨杨绪坤王爱辉王凯军刘新宇北京交通大学计算机与信息技术学院中国铁路设计集团有限公司城市轨道交通数字化建设与测评技术国家工程研究中心

目前在铁路三维设计方面，国外商业平台仍占据着市场的主导地位，存在着被“卡脖子”的风险。此外，无论国内还是国外的三维设计平台，都缺乏成熟、可用的支持长大线性铁路三维设计的地形系统。针对上述情况，首先，设计了一个基于C/S... 详细信息

目前在铁路三维设计方面，国外商业平台仍占据着市场的主导地位，存在着被“卡脖子”的风险。此外，无论国内还是国外的三维设计平台，都缺乏成熟、可用的支持长大线性铁路三维设计的地形系统。针对上述情况，首先，设计了一个基于C/S架构的铁路三维设计地形系统框架，能够支持在线和离线两种模式下，多项目多坐标系地形数据的存储、可视化及计算；然后，基于国产BIMBase平台，引入GIS的相关标准和理念，提出一种基于事件驱动的大规模地形瓦片数据调度机制，实现了面向长大线性铁路设计的大规模地形三维可视化；之后，根据铁路各专业三维设计的需求，充分考虑地形瓦片数据格式及组织形式的特点，提出高程提取和地形开挖两类地形计算方法。最后，在实际工程中的应用验证表明，本文提出的基于国产图形平台的铁路三维设计地形系统，能够满足铁路三维设计过程中，对大规模地形数据的流畅三维可视化以及高效计算等的应用需求，从而有效地提升铁路三维设计的工作效率。

关键词：铁路工程三维设计地形系统地形计算 BIMBase

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一种行人遮挡下的UWB非视距传播识别方法

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物联网学报 2023年第4期7卷 63-71页

作者：吴彤李业深黄镇煌张煜张万乐熊轲北京交通大学高速铁路网络管理教育部工程研究中心北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 国网能源研究院有限公司北京102209

超宽带(UWB,ultrawideband)技术带宽大、抗干扰能力强、多径分辨率高,是室内定位的热点技术。然而由于室内环境复杂,UWB信号传播不可避免会受到遮挡,产生非视距(NLOS,non-line-of-sight)传播,极大降低了UWB定位的精度。因此,准确识别出N... 详细信息

超宽带(UWB,ultrawideband)技术带宽大、抗干扰能力强、多径分辨率高,是室内定位的热点技术。然而由于室内环境复杂,UWB信号传播不可避免会受到遮挡,产生非视距(NLOS,non-line-of-sight)传播,极大降低了UWB定位的精度。因此,准确识别出NLOS数据,将其进行剔除或矫正,对缓解定位精度下降问题有重要的作用。现有NLOS识别工作多数聚焦于墙体等建筑结构遮挡的场景,行人遮挡的场景需要进一步讨论。由于人体遮挡对信号的影响复杂且不可忽略,针对行人遮挡下的UWB非视距传播识别问题进行研究。综合比较多种机器学习方法和信号特征组合,提出了一种基于第一路径信号功率、总接收信号功率和测量距离三维特征的随机森林方法,使用较少维度的特征达到了良好的NLOS识别效果。基于不同实测数据的实验结果表明,采用所提三维特征的随机森林方法在3组不同数据集上的NLOS识别准确率分别达到了99.05%、99.32%和98.81%。

关键词： UWB 室内定位非视距识别随机森林

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