检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2020年第16期56卷 62-68页

作者：张晖李风乐赵海涛孙雁飞朱洪波南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室南京210003 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心南京210003 南京邮电大学教育部泛在网络健康服务系统工程研究中心南京210003 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

为解决面向5G动态异构场景的无线回程问题,提出一种考虑时延抖动的无线回程优化算法。对5G动态异构场景下的时延和时延抖动问题进行了系统的分析,建立了优化指标,进一步构建了基本回程模型。在此基础上,考虑时延优化需求,引入时延约束... 详细信息

为解决面向5G动态异构场景的无线回程问题,提出一种考虑时延抖动的无线回程优化算法。对5G动态异构场景下的时延和时延抖动问题进行了系统的分析,建立了优化指标,进一步构建了基本回程模型。在此基础上,考虑时延优化需求,引入时延约束构建改进模型1;考虑网络超载情况,松弛信道个数分配变量构建改进模型2,进而提出相应分层算法进行快速求解。仿真结果表明,与三类已有无线回程优化算法相比,所提算法具有更优的时延抖动性能。

关键词： 5G环境动态异构网络无线回程优化时延时延抖动

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一种针对无线传感网中黑洞攻击的检测与防御方法

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计算机科学 2019年第2期46卷 102-108页

作者：王珺朱志伟刘俊杰南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室南京210003 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Networks)被广泛应用于军事、生产、医疗等各个方面,而当下的许多传感器网络都部署在恶劣、开放的环境中,存在各种各样的威胁。黑洞攻击是一种典型的路由攻击,在这种攻击中恶意节点声称自己是剩余能... 详细信息

无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Networks)被广泛应用于军事、生产、医疗等各个方面,而当下的许多传感器网络都部署在恶劣、开放的环境中,存在各种各样的威胁。黑洞攻击是一种典型的路由攻击,在这种攻击中恶意节点声称自己是剩余能量多、能够一跳到达目的节点的节点或者声称自己就是目的节点,因此很多节点会把要发送的数据发给该恶意节点,而恶意节点吸引数据包后,并不将数据包转发而是丢弃,这就造成传输空洞。针对这种特性,文中提出了一种基于位置信息的诱捕检测算法BTCOLI(Blackhole Attack Detection Algorithm Based on Location Information),以实际不存在的目的节点为诱饵,找到黑洞节点,对其进行身份验证以及位置检测,从而剔除该恶意节点。同时,还提出了相应的防御方案:在网络中加入预共享对称密钥,并提供HMAC(Hash-based Message Authentication Code)消息验证机制,以防止恶意节点加入网络。最后通过搭建NS-2下的仿真平台,验证了该算法在检测率方面的优越性。

关键词：无线传感器网络路由层攻击黑洞攻击

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基于PD-CNN的Polar码译码算法

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信号处理 2019年第10期35卷 1652-1660页

作者：徐鹏孔令军赵生妹郑宝玉南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室江苏南京210003

针对传统Polar码译码算法在相关噪声信道下性能严重下降的问题,提出了一种基于前置预判-卷积神经网络(Prior Decision-Convolutional Neural Networks,PD-CNN)的译码算法。通过前置预判深度优化CNN,使其准确地估计信道噪声并使残余噪声... 详细信息

针对传统Polar码译码算法在相关噪声信道下性能严重下降的问题,提出了一种基于前置预判-卷积神经网络(Prior Decision-Convolutional Neural Networks,PD-CNN)的译码算法。通过前置预判深度优化CNN,使其准确地估计信道噪声并使残余噪声尽可能遵循高斯分布,再根据残余噪声分布统计更新出可靠的似然比信息。分析了不同译码算法对不同码率Polar码在不同噪声相关强度下的译码性能,并与本文所提出的译码算法进行对比。仿真结果表明:在相关噪声信道下,当误码率为10^-5时,本文所提出的译码算法与标准置信度传播算法相比可获得约2.5 dB的增益。此外,在高信噪比时,与置信度传播-卷积神经网络算法相比,本文提出的译码算法具有相同的性能,但复杂度更低,译码延迟最大可减少42%。

关键词： Polar码卷积神经网络相关性噪声置信度传播

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基于频率复用的单星多波束天线干扰源定位

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2019年第2期39卷 41-48页

作者：赵凡赵来定姜玉文阮岑南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心江苏南京210003 南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室江苏南京210003

文中基于频率复用原理和多波束天线的特性,对单星干扰源方法进行了分析。文中首先分析了多波束天线的覆盖特性,主受波束和其同频波束会同时接收到干扰信号,从而引出单星干扰源定位原理;接着构建天线增益指向模型,并结合地球星历信息得... 详细信息

文中基于频率复用原理和多波束天线的特性,对单星干扰源方法进行了分析。文中首先分析了多波束天线的覆盖特性,主受波束和其同频波束会同时接收到干扰信号,从而引出单星干扰源定位原理;接着构建天线增益指向模型,并结合地球星历信息得到干扰源的位置;最后分析定位误差,对其进行理论推导和仿真,并得出结论:功率误差、波束中心指向误差和高程误差对定位误差影响比较大,卫星轨道误差对定位误差影响相对较小。

关键词：单星干扰源定位多波束天线增益定位误差

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一种用于无线传感器网络三维定位的迭代估计方法

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计算机科学 2019年第11期46卷 65-71页

作者：蒋锐吴谦徐友云南京邮电大学通信与网络国家工程研究中心南京210003 南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室南京210003

现有无线传感器网络三维定位算法大部分借鉴并基于相对成熟并且算法性能较好的二维定位算法原理,将其扩展至三维空间以实现节点定位,相比二维定位算法具有更好的定位精度。基于质心迭代估计的无线传感器网络二维定位算法通过对连通锚节... 详细信息

现有无线传感器网络三维定位算法大部分借鉴并基于相对成熟并且算法性能较好的二维定位算法原理,将其扩展至三维空间以实现节点定位,相比二维定位算法具有更好的定位精度。基于质心迭代估计的无线传感器网络二维定位算法通过对连通锚节点所围成平面的质心进行迭代计算,缩小了未知节点所在二维平面的范围,提高了节点的定位精度。基于此二维定位方法的原理,提出了一种用于无线传感器网络三维定位的迭代估计方法。首先,该算法计算当前连通锚节点所张成三维空间的质心坐标及其与未知节点间的接收信号强度;其次,以该质心节点为虚拟锚节点替代距离未知节点最远的连通锚节点,为未知节点自身的定位提供帮助。由于节点定位精度随着未知节点所处三维空间范围的缩小而不断提高,因此通过多次迭代后可以获得理想的定位精度。在3.50GHz电脑平台上模拟实际无线传感器网络环境,利用交互式数据语言对所提算法进行仿真,以验证算法的性能。仿真结果表明,所提算法与基于质心迭代估计的无线传感器网络二维定位算法相比,其定位精度可提高3%~6%;与三维质心定位算法相比,其定位精度可提高5%~23%。同时,所提算法具有较好的抗RSSI测量误差的能力,并通过多次迭代定位使得节点定位覆盖率可以达到99%以上,是一种适用于无线传感器网络三维定位的有效方法。

关键词：无线传感器网络三维节点定位非测距质心定位

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单载波频域均衡系统中基于信道频域响应的密钥生成机制研究

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电子与信息学报 2018年第5期40卷 1017-1023页

作者：孔媛媛杨震吕斌田峰南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室南京210003

单载波频域均衡(SC-FDE)系统中,信道的频域响应可以作为随机源来生成密钥。为了提高密钥容量,该文提出一种利用多径瑞利信道的频域响应来生成密钥的机制(CFR-Key)。首先研究了CFR-Key机制的原理和密钥生成速率,通过互信息理论推导出了CF... 详细信息

单载波频域均衡(SC-FDE)系统中,信道的频域响应可以作为随机源来生成密钥。为了提高密钥容量,该文提出一种利用多径瑞利信道的频域响应来生成密钥的机制(CFR-Key)。首先研究了CFR-Key机制的原理和密钥生成速率,通过互信息理论推导出了CFR-Key的密钥容量;进而研究了CFR-Key机制中算法的量化等级的影响因素,推导验证了量化等级的选择只与信噪比有关,当信噪比确定的情况下通过选择最优的量化等级可以得到最大的密钥生成速率;与基于信道冲激响应生成密钥机制(CIR-Key)对比,证实了CFR-Key机制可大幅提高密钥容量。

关键词：密钥生成信道频域响应单载波频域均衡系统

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采用多任务学习和循环神经网络的语音情感识别算法

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信号处理 2019年第7期35卷 1133-1140页

作者：冯天艺杨震南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室江苏南京210003 南京邮电大学通信与网络技术国家地方联合工程研究中心江苏南京210003

随着机器学习的快速发展,许多研究者使用神经网络来解决语音识别领域中的各类问题。然而由于训练数据有限等原因,常规的神经网络分类器普遍存在泛化误差等问题。为了解决此问题,迁移学习中的多任务学习被引入到研究中。本文提出了一种... 详细信息

随着机器学习的快速发展,许多研究者使用神经网络来解决语音识别领域中的各类问题。然而由于训练数据有限等原因,常规的神经网络分类器普遍存在泛化误差等问题。为了解决此问题,迁移学习中的多任务学习被引入到研究中。本文提出了一种采用多任务学习和循环神经网络的语音情感识别算法(MTL-RNN),将说话人情感识别作为主任务,性别识别和身份识别作为辅助任务,三个任务在神经网络中并行训练。算法模型通过RNN共享层共享网络参数、学习共享特征,通过属性依赖层学习独有特征,以提升模型的分类性能。实验结果表明,本文所提出的MTL-RNN算法在汉语和阿拉伯语、较少说话人和较多说话人的场景下均有较好的识别性能。

关键词：语音情感识别多任务学习循环神经网络

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针对动态用户的上行非正交多址接入技术

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信号处理 2019年第2期35卷 217-224页

作者：祖婉婉杨震南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室江苏南京210003 南京邮电大学通信与网络技术国家地方联合工程研究中心江苏南京210003

为了增强非正交多址接入技术(NOMA, non-orthogonal multiple access)应用场景的广泛性,本文给出了一个针对动态用户的上行NOMA系统。在传统的NOMA系统中,基站将用户到基站间的具体距离反馈给用户。由于在本文的场景中用户是动态分布的... 详细信息

为了增强非正交多址接入技术(NOMA, non-orthogonal multiple access)应用场景的广泛性,本文给出了一个针对动态用户的上行NOMA系统。在传统的NOMA系统中,基站将用户到基站间的具体距离反馈给用户。由于在本文的场景中用户是动态分布的,基站实时地反馈具体距离势必会使系统开销过大。为了减少系统开销,本文假定基站只向用户反馈距离的统计特性,用户在之后的信息传输中根据距离的统计特性确定发射功率。理论分析了动态用户的中断性能并推导出了中断概率的表达式。仿真验证了理论推导的正确性,表明了当用户的分布区域内外边界值相差不大时,利用距离的统计特性和利用具体距离确定发射功率可以获得几乎相同的中断性能。

关键词：上行非正交多址接入动态用户统计特性系统开销

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针对NOMA和CR网络的功率分配方法

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信号处理 2019年第7期35卷 1224-1234页

作者：时安谊杨震南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学“宽带无线通信与传感网技术”教育部重点实验室江苏南京210003 南京邮电大学“通信与网络技术”国家工程研究中心江苏南京210003

在基于非正交多址(NOMA)和认知无线电(CR)网络的混合系统中进行功率分配,需要同时考虑主用户(PUs)和从用户(SUs)的服务质量。文章考虑在一个小区中主从用户同时存在,从用户采用NOMA的方式接入系统,并且从用户对主用户的造成的干扰不能... 详细信息

在基于非正交多址(NOMA)和认知无线电(CR)网络的混合系统中进行功率分配,需要同时考虑主用户(PUs)和从用户(SUs)的服务质量。文章考虑在一个小区中主从用户同时存在,从用户采用NOMA的方式接入系统,并且从用户对主用户的造成的干扰不能影响到主用户的正常通信。本文提出的功率分配方法,可以实现接入系统中的从用户数量的最大化,并且还动态考虑了主用户的数量、信道条件、发送功率以及正常通信时的信干噪比(SINR)阈值等情况,最大可接入从用户的数量还会随着主用户各参数的变化而变化。仿真结果表明,在主用户数量、主从用户SINR阈值设置相同的情况下,所提功率分配方法与FTPC方法相比复杂度相同,但是本文的分配方法可以比FTPC多接入近一半的从用户数量。

关键词：认知无线电非正交多址功率分配频谱underlay

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渐进式神经网络多维说话人信息识别技术

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2019年第1期39卷 45-51页

作者：陈海霞徐珑婷杨震南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室江苏南京210003 东华大学信息科学与技术学院上海201620 南京邮电大学通信与网络技术国家地方联合工程研究中心江苏南京210003

提出了一种识别多维语音信息的方法,用来同时识别说话人身份、性别和情感信息,选择身份特征参数I-vector向量表示语句特征。首先基于深度置信网络(DBN)设计了一个性别相关的多维语音识别基线系统,然后在基线系统基础上又提出了一种基于... 详细信息

提出了一种识别多维语音信息的方法,用来同时识别说话人身份、性别和情感信息,选择身份特征参数I-vector向量表示语句特征。首先基于深度置信网络(DBN)设计了一个性别相关的多维语音识别基线系统,然后在基线系统基础上又提出了一种基于渐进式神经网络技术(Progressive Neural Network,ProgNets)的多维说话人信息识别方法。在性别相关的基础上,将辅助语音识别模型知识迁移学习到主语音识别模型中,进而增强语音识别性能。实验结果表明,基线系统识别结果比非同时识别的单维语音识别DBN模型的平均识别率提升了4.73%,而基于ProgNets系统的多维系统识别精度比基线系统高1.8%。

关键词： I-vector特征向量深度置信网络渐进式神经网络多维说话人信息识别

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