检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2023年第6期40卷 1876-1881页

作者：范馨月刘腾鲍泓潘卫国梁天骄李晗北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京联合大学机器人学院北京100020 北京邮电大学信息网络中心北京100876

数据的长尾特性一直是解决计算机视觉问题的一大挑战,为了应对这一挑战在实例分割任务中带来的困难,通常引入图像重采样作为一种简单有效的方法。然而一幅图像中可能存在多个类,仅通过图像重采样不足以在类别的数据量层面上获得足够均... 详细信息

数据的长尾特性一直是解决计算机视觉问题的一大挑战,为了应对这一挑战在实例分割任务中带来的困难,通常引入图像重采样作为一种简单有效的方法。然而一幅图像中可能存在多个类,仅通过图像重采样不足以在类别的数据量层面上获得足够均衡的分布,因此提出一种以目标为中心的记忆库后处理方法。首先引入记忆库模型,设立以目标为单位的存储策略,解决各类别数量不均衡问题;其次使用一种后处理校准方法,通过调整每个类的置信度得分提升稀有类和普通类的预测值。在公开数据集LVIS上的实验验证了所提方法的有效性,并且相比EQL方法,准确率能够提升2.2%。

关键词：长尾分布实例分割记忆库置信度校准 DCT 深度学习

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一种对时延敏感的去中心化联邦学习算法

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计算机科学 2025年

作者：彭姣常永娟严韬游张政宋美娜朱一凡张鹏飞贺月张博欧中洪国网河北省电力有限公司信息通信分公司北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京邮电大学网络与交换技术全国重点实验室

近年来，深度学习、移动设备及物联网技术的快速发展，导致边缘设备上模型推理和数据存储需求激增。传统的集中式模型训练方法受限于数据量、通信带宽及用户数据隐私等问题，无法有效应对新的挑战。为此，联邦学习技术应运而生。联邦学... 详细信息

近年来，深度学习、移动设备及物联网技术的快速发展，导致边缘设备上模型推理和数据存储需求激增。传统的集中式模型训练方法受限于数据量、通信带宽及用户数据隐私等问题，无法有效应对新的挑战。为此，联邦学习技术应运而生。联邦学习允许边缘设备基于本地数据训练模型，并上传模型参数至中央服务器进行聚合与分发，保证数据不出各方可信域的前提下进行联合建模，并进一步发展了分布式联邦学习以克服时延、带宽限制及单点故障风险等问题。受限于真实网络环境下的网络延迟和带宽等因素，联邦学习的训练效率受到严重影响，造成多方联合建模困难。针对这一问题，文中提出一种对时延敏感的去中心化联邦学习算法DBFedAvg，通过动态选择算法选取平均时延较小的节点作为主节点，降低通信成本，提高全局模型训练性能，加速模型收敛。基于Sprint网络等场景下的实验结果，验证了文中提出的方法在通信成本和模型收敛等方面带来的巨大提升。

关键词：联邦学习去中心化真实网络环境时延敏感通信成本

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视频会议环境下面向语义通信的高鲁棒视频重建方法

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移动通信 2024年第2期48卷 83-89,110页

作者：郭子睿孙鲁楠周英男杨洋杜忠田郭彩丽北京邮电大学北京先进信息网络实验室北京100876 中电信数智科技有限公司北京100035

在传统的视频会议场景中,如果用户网络带宽不足,就会出现严重的时延,卡顿现象,从而导致用户体验较差。与此同时,随着深度学习等技术的发展,目前已经出现了效果逼真的视频重建方法。现有的基于深度学习的视频重建方法可以很好地解决传统... 详细信息

在传统的视频会议场景中,如果用户网络带宽不足,就会出现严重的时延,卡顿现象,从而导致用户体验较差。与此同时,随着深度学习等技术的发展,目前已经出现了效果逼真的视频重建方法。现有的基于深度学习的视频重建方法可以很好地解决传统视频会议技术的带宽不足问题,其基于语义通信有广阔的应用前景,然而,当前视频重建方法在面部大幅扭动情况下重建效果差。针对这一挑战,提出了一种视频会议环境下面向语义通信的高鲁棒视频重建方法。首先,改进了现有的视频重建算法,引入来自于原始视频的压缩语义特征构建了新的面向语义的视频重建模型,其次,针对视频会议场景,提升了重建分辨率并设计了完整的视频重建方法。最后,实验和仿真结果表明,所提方法相比于传统视频会议方案降低了约三分之二的带宽,同时所提方法的重建效果,相比于当前基于深度学习的视频重建效果更具有鲁棒性,验证了所提视频重建方法的性能优势。

关键词：语义通信视频会议视频重建深度学习

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关于未来网络技术体系创新的思考

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中国科学院院刊 2022年第1期37卷 38-45页

作者：刘韵洁黄韬汪硕北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876 网络通信与安全紫金山实验室南京211111

当前,网络技术正在与物理世界发生深度融合,传统网络架构难以支撑工业互联网等业务的差异性、可定制、确定性需求,探索新型网络架构与核心技术已成为全球互联网竞争的战略制高点。文章回顾了网络演变历程与趋势,分析了面对未来飞速变化... 详细信息

当前,网络技术正在与物理世界发生深度融合,传统网络架构难以支撑工业互联网等业务的差异性、可定制、确定性需求,探索新型网络架构与核心技术已成为全球互联网竞争的战略制高点。文章回顾了网络演变历程与趋势,分析了面对未来飞速变化的网络业务需求如何才能实现高效能、低成本、智能化的网络发展,建立自主可控的未来网络技术体系。文章认为:(1)通过近几十年来网络建设的探索,融合、开放、智能、可定制、网算存一体(亦称为转算存一体)已经成为未来网络技术发展的关键趋势。(2)面向网络与物理世界融合的重大机遇,只有改变传统互联网架构,引入新一代信息技术进行基础网络架构创新,才能在互联网“下半场”取得技术领先,并在全球范围内引领制造、国防、航天等产业发展。

关键词：未来网络互联网确定性网络网络可编程网络开源

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RIS辅助卫星物联网中基于压缩感知的SCMA信号重构

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信号处理 2023年第3期39卷 390-399页

作者：庞明亮王朝炜王文远崔高峰江帆王卫东北京邮电大学电子工程学院北京100876 西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 西安邮电大学陕西省信息通信网络及安全重点实验室陕西西安710121

卫星物联网是未来6G网络重要组成部分,在地面部署可重构智能反射面(Reconfigurable Intelligence Surface,RIS)则能进一步增强天地之间信号的传输能力;然而海量设备的接入和检测,以及RIS的引入带来的较高复杂度,给系统设计与实现带来挑... 详细信息

卫星物联网是未来6G网络重要组成部分,在地面部署可重构智能反射面(Reconfigurable Intelligence Surface,RIS)则能进一步增强天地之间信号的传输能力;然而海量设备的接入和检测,以及RIS的引入带来的较高复杂度,给系统设计与实现带来挑战。针对卫星物联网设备和业务稀疏特性,本文提出了一种基于压缩感知的信号重构算法,旨在提高系统的接入用户数和检测成功率,同时降低检测的复杂度。首先,介绍了RIS辅助的卫星物联网系统架构,构建了天地信道模型和星上接收信号模型。然后考虑到卫星物联网地面终端的稀疏性和业务的稀疏性,结合稀疏码分多址(Sparse Code Multiple Access,SCMA)和压缩感知的信号处理方法,通过合理设计SCMA中的稀疏码字,将多用户检测转化为压缩感知理论中的信号重构。最后提出了一种演进的近似消息传播算法(Evolved Approximate Message-Passing,EAMP)来实现压缩感知中的信号重构。仿真结果表明,RIS辅助的SCMA系统与功率域的非正交多址接入技术相比可以提高系统的吞吐量性能,同时EAMP算法相比传统的SIC算法具有更高的正确检测概率和更低的算法复杂度。

关键词：卫星物联网稀疏码分多址可重构智能反射面压缩感知近似消息传递算法

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基于能量收集的互惠共生无线电中断性能分析

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电子与信息学报 2023年第7期45卷 2350-2357页

作者：叶迎晖田雨佳卢光跃刘英挺西安邮电大学陕西省信息通信网络及安全重点实验室西安710121 国网甘肃省电力公司电力科学研究院兰州730070 北京邮电大学电子工程学院北京100876

该文研究了基于能量收集的互惠共生无线电主、次系统的中断性能。首先,在考虑次用户能量因果约束的基础上给出了主、次系统解码信噪比,并定义了主、次系统的中断概率。在此基础上,推导得到瑞利信道衰落模型下主、次系统的中断概率封闭... 详细信息

该文研究了基于能量收集的互惠共生无线电主、次系统的中断性能。首先,在考虑次用户能量因果约束的基础上给出了主、次系统解码信噪比,并定义了主、次系统的中断概率。在此基础上,推导得到瑞利信道衰落模型下主、次系统的中断概率封闭表达式,进而刻画了主、次系统的分集增益,其结果表明,次用户的接入可以给主系统带来有益的分集增益,即主系统的分集增益由1提升至2。最后,通过仿真验证了理论分析的正确性,并研究了不同系统参数对主、次系统中断概率的影响。

关键词：反向散射通信互惠共生无线电能量收集中断概率

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基于VPP的高性能UPF原型

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北京邮电大学学报 2021年第6期44卷 89-95页

作者：刘宇温向明王鲁晗路兆铭杜科良北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876 北京邮电大学网络体系构建与融合北京市重点实验室北京100876 北京邮电大学先进信息网络北京实验室北京100876 智邮开源通信研究院北京100876

为满足未来应用多样化的需求,需要更加灵活的移动通信系统网络架构,在软件定义网络/网络功能虚拟化的支持下,第5代移动通信系统(5G)的网络功能可以是运行在通用服务器上的一组软件,但运行于通用服务器的用户面网元(UPF)性能低于传统专... 详细信息

为满足未来应用多样化的需求,需要更加灵活的移动通信系统网络架构,在软件定义网络/网络功能虚拟化的支持下,第5代移动通信系统(5G)的网络功能可以是运行在通用服务器上的一组软件,但运行于通用服务器的用户面网元(UPF)性能低于传统专用转发硬件的性能.为了提高UPF软件化后数据处理的性能,设计并实现了一个基于矢量包处理(VPP)的UPF原型系统.该系统由包转发控制协议、VPP以及相应的接口组成.设计了2个实验以验证其功能和性能.实验结果表明,所提出的UPF可与商用基站、商用终端以及开源5G核心网互联互通,同时,其吞吐量相比于基于Linux内核的方法有显著提升.

关键词：第5代移动通信系统核心网矢量包处理用户面功能

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基于深度增强学习与子流耦合感知的多路传输控制机制

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电子学报 2022年第2期50卷 346-357页

作者：秦久人许长桥杨树杰高楷张宏科北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876 北京交通大学电子信息工程学院北京100044

为了解决多路传输中子流耦合感知缺乏与传输控制效率低下等的问题,针对未来异构、动态的网络环境,提出了一种基于耦合感知与深度Q网络的多路传输控制机制(WaveLet and Deep Q Network based multipath transmission control mechanism,W... 详细信息

为了解决多路传输中子流耦合感知缺乏与传输控制效率低下等的问题,针对未来异构、动态的网络环境,提出了一种基于耦合感知与深度Q网络的多路传输控制机制(WaveLet and Deep Q Network based multipath transmission control mechanism,WL-DQN).利用小波去噪技术,消除子流单向传输时延中由非耦合路段及系统随机产生的噪声,并基于子流互相关系数对子流耦合特性进行提取;在此基础上,依据深度增强学习理论对多路传输控制进行建模,并提出多路DQN拥塞控制算法,实现了异构、动态网络环境下的智能多路拥塞控制.仿真结果表明,所提算法在传输吞吐量、传输时延、数据包重传避免等方面均优于标准及相似的代表性解决方案.

关键词：多路传输耦合识别深度增强学习拥塞控制网络感知体

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基于高维量子系统的可认证匿名秘密共享协议

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中国科学：物理学、力学、天文学 2023年第11期53卷 175-186页

作者：李国栋许奕晞王庆乐庄志豪程文川华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876 公安部第三研究所信息网络安全公安部重点实验室上海200031

秘密共享协议通过将秘密分割存储,达到分散风险和容忍入侵的目的,能有效地防止外部敌手的攻击和内部参与者的背叛.然而,公开的接收者身份存在被攻击的风险.本文给出了量子匿名秘密共享的定义并提出一种基于d维量子系统的可认证匿名秘密... 详细信息

秘密共享协议通过将秘密分割存储,达到分散风险和容忍入侵的目的,能有效地防止外部敌手的攻击和内部参与者的背叛.然而,公开的接收者身份存在被攻击的风险.本文给出了量子匿名秘密共享的定义并提出一种基于d维量子系统的可认证匿名秘密共享协议以解决秘密共享协议中接收者身份的匿名问题.在该协议中,秘密分发者首先利用Greenberger-Horne-Zeilinger态对所有的参与者进行身份认证,然后在指定的匿名接收者集合中构建匿名纠缠.最后利用构建的匿名纠缠为秘密共享任务提供消息保密性和接收者身份匿名性保护.正确性分析表明,匿名接收者可以正确获得秘密份额并合作恢复出秘密.在安全性方面,协议可以同时抵抗来自外部敌手和内部参与者的攻击.最后,匿名性分析表明,协议不会泄露任何有关接收者身份的信息.量子匿名秘密共享的提出为保护用户隐私和确保信息安全提供了新思路,也为未来量子网络中的通信协议提供了新的可能性.

关键词：量子密码量子秘密共享量子身份认证匿名性保密性

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基于无线射频供能的端边协同智能任务推理机制

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无线电通信技术 2024年第3期50卷 510-518页

作者：李雨泽孔姝懿张文昭韩书君许晓东北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876 北京理工大学自动化学院北京100081 北京邮电大学网络空间安全学院北京100876 鹏城实验室宽带通信研究部广东深圳518052

针对云侧进行智能任务推理时带宽需求高与实时性差、端侧设备计算能力与能量受限的问题,在端侧设备处引入无线射频供能技术以实现端侧设备独立供能,进而提出了基于无线射频供能的端边协同智能任务推理机制,以最大化端侧设备智能任务推... 详细信息

针对云侧进行智能任务推理时带宽需求高与实时性差、端侧设备计算能力与能量受限的问题,在端侧设备处引入无线射频供能技术以实现端侧设备独立供能,进而提出了基于无线射频供能的端边协同智能任务推理机制,以最大化端侧设备智能任务推理完成率。构建端侧设备能量收集和端边协同推理模型。考虑端侧设备射频(Radio Frequency,RF)能量收集时间与端边协同智能任务推理时间约束、端侧设备传输功率与可使用能量约束及边缘侧计算资源约束,最大化智能推理任务完成数量。提出了一种基于深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)的深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)模型分割与通信计算资源联合优化算法,以得到最优的端侧设备射频能量采集时间、端侧设备传输功率、DNN模型分割点和边缘计算资源分配。仿真结果表明,所提算法可有效提高智能任务推理完成率,且明显优于其他对比算法。

关键词：无线射频供能端边协同智能任务推理深度确定性策略梯度

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