检索结果-内蒙古大学图书馆

信号处理 2021年第6期37卷 1055-1065页

作者：朱科宇朱琦南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003 南京邮电大学教育部宽带无线通信与传感网技术重点实验室江苏南京210003

本文在多基站和远端云构成的多层计算卸载场景中,提出了一种多小区蜂窝网络中基站选择、计算卸载与资源分配联合优化算法。该算法考虑多基站重叠覆盖用户的基站选择,在边缘服务器计算资源约束条件下,构建了能耗与时延加权和的最小化问题... 详细信息

本文在多基站和远端云构成的多层计算卸载场景中,提出了一种多小区蜂窝网络中基站选择、计算卸载与资源分配联合优化算法。该算法考虑多基站重叠覆盖用户的基站选择,在边缘服务器计算资源约束条件下,构建了能耗与时延加权和的最小化问题,这是NP-hard问题。本文首先对单用户多基站计算卸载问题,采用拉格朗日乘子法对其进行求解;然后针对多用户多基站场景,考虑用户的基站选择以及边缘服务器计算资源的竞争,基于定义的选择函数对接入基站进行选择,采用次优的迭代启发式算法对单用户场景下的卸载决策做出动态修正,获得卸载决策和边缘服务器资源分配。仿真结果表明,提出的计算卸载及资源分配算法能有效的降低任务完成的时延与终端的能耗。

关键词：移动边缘计算计算卸载基站选择资源分配终端时延与能耗

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基于边动态调度的多用户大规模SM-MIMO消息传递检测

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2022年第2期42卷 13-21页

作者：张顺外邹鑫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

消息传递检测(Message Passing Detection, MPD)算法是一种基于置信度传播的检测算法,非常适用于多用户大规模空间调制多输入多输出(Spatial Modulation Multiple Input Multiple Output, SM-MIMO)系统,但传统MPD算法复杂度仍然较高。... 详细信息

消息传递检测(Message Passing Detection, MPD)算法是一种基于置信度传播的检测算法,非常适用于多用户大规模空间调制多输入多输出(Spatial Modulation Multiple Input Multiple Output, SM-MIMO)系统,但传统MPD算法复杂度仍然较高。针对该问题,研究基于边动态调度的MPD算法,根据观测节点与变量节点可靠性,提出基于观测节点可靠性MPD(the Reliability of Observation Nodes MPD, TRON-MPD)和基于双节点可靠性MPD(the Reliability of Observation and Variable Nodes MPD, TROVN-MPD)两种边动态调度方案,在迭代检测过程中,根据边的可靠性,实现边信息的动态更新,以进一步降低算法复杂度。理论分析与仿真结果表明:与传统MPD算法相比,TRON-MPD与TROVN-MPD方案均可实现以损失较小误码率性能为代价大幅降低算法复杂度;同时,通过适当设定边动态调度方案的阈值,可在系统误码率与算法复杂度之间取得较好折中。

关键词：消息传递检测空间调制大规模MIMO 边动态调度

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随机多址接入分布式排队的优先级调度方法

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2022年第4期42卷 1-6页

作者：王文鼐杨继海吴炜王斌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

重负载下具有突出平稳性能的分布式排队(DQ)系统,以等权方式调度并发终端对共享信道的争占,所以缺少优先级控制手段。文中提出一种DQ竞争时隙加倍争占的接入方法,设计高优先级终端请求与退避的调控时序,给出性能仿真的计算算法,分析冲... 详细信息

重负载下具有突出平稳性能的分布式排队(DQ)系统,以等权方式调度并发终端对共享信道的争占,所以缺少优先级控制手段。文中提出一种DQ竞争时隙加倍争占的接入方法,设计高优先级终端请求与退避的调控时序,给出性能仿真的计算算法,分析冲突解决时长和终端接入时延。结果表明,高优先级终端占比小于30%是不影响整体性能的界限,在此条件下高优先级终端的平均接入时延可以缩小45%以上。

关键词：随机多址接入分布式排队优先级调度性能分析

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AI预训练大模型发展综述

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小型微型计算机系统 2024年第10期45卷 2327-2337页

作者：蔡睿葛军孙哲胡冰徐玉华孙知信南京邮电大学江苏省邮政大数据技术与应用工程研究中心南京210003 南京邮电大学国家邮政局邮政行业技术研发中心(物联网技术) 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

本文首先介绍了AI预训练大模型相关的部分核心技术,其中包括Transformer架构和人类反馈强化学习技术以及近端策略优化技术;研究了通用大模型的发展,重点关注了基于Transformer-Decoder架构的GPT系列、LLaMA系列模型与基于Transformer-En... 详细信息

本文首先介绍了AI预训练大模型相关的部分核心技术,其中包括Transformer架构和人类反馈强化学习技术以及近端策略优化技术;研究了通用大模型的发展,重点关注了基于Transformer-Decoder架构的GPT系列、LLaMA系列模型与基于Transformer-Encoder架构的BERT、ALBERT、DeBERTa与RoBERTa模型,深入研究了它们的架构和训练方法,总结了它们的特点,探讨了其在不同领域中的应用;关注了垂直领域的大模型发展,如金融、医学、法学、自然科学和代码编程等领域.在金融领域,研究了BloombergGPT、GPT-InvestAR和TradingGPT模型;在医学领域,探讨了Med-PaLM和PMC-LLaMA等模型;在法学领域,分析了Lawformer和Chatlaw模型;在自然科学领域,介绍了华为云盘古气象大模型和FLUID-GPT模型;在代码编程领域,研究了CodeGeex和PanGu-Coder2模型.最后,对当前AI预训练大模型在知识产权、歧视、成本等方面的局限性与未来发展进行了讨论.

关键词：人工智能 AI大模型通用大模型垂直大模型

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涡旋光束的自适应光学波前校正技术研究进展(特邀)

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红外与激光工程 2021年第9期50卷 88-97页

作者：詹海潮王乐彭秦王文鼐赵生妹南京邮电大学信号处理与传输研究院江苏南京210003 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

涡旋光束携带了与其螺旋波前结构相关的轨道角动量,由于其在通信系统不增加带宽情形下可极大增加系统容量和频谱效率,引起了广泛关注。然而,自由空间中的湍流将导致涡旋光束的螺旋波前发生畸变,产生模间串扰,降低接收功率,从而削弱链路... 详细信息

涡旋光束携带了与其螺旋波前结构相关的轨道角动量,由于其在通信系统不增加带宽情形下可极大增加系统容量和频谱效率,引起了广泛关注。然而,自由空间中的湍流将导致涡旋光束的螺旋波前发生畸变,产生模间串扰,降低接收功率,从而削弱链路性能。自适应光学波前校正技术是克服干扰的有效手段之一。综述了涡旋光束的自适应光学波前校正技术的发展,阐述了Shack-Hartmann、随机并行梯度下降、Gerchberg-Saxton三种算法的校正原理,分析了深度学习在波前校正技术中的应用,并介绍了笔者课题组对水下湍流环境中波前校正技术的研究工作。

关键词：涡旋光束自适应光学波前校正深度学习水下湍流

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基于多尺度偶数卷积注意力U-Net的医学图像分割

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信号处理 2022年第9期38卷 1912-1921页

作者：杨真真孙雪邵静杨永鹏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 南京邮电大学理学院江苏南京210023 南京信息职业技术学院网络与通信学院江苏南京210023

为了提高U-Net网络性能的同时尽可能减少额外计算量,本文提出了一种新的多尺度偶数卷积注意力UNet(Multiscale Even Convolution Attention U-Net,MECAU-Net)网络。该网络在编码端采用2×2偶数卷积代替3×3卷积进行特征提取,并... 详细信息

为了提高U-Net网络性能的同时尽可能减少额外计算量,本文提出了一种新的多尺度偶数卷积注意力UNet(Multiscale Even Convolution Attention U-Net,MECAU-Net)网络。该网络在编码端采用2×2偶数卷积代替3×3卷积进行特征提取,并借鉴多尺度思想,采用4×4偶数卷积将得到的信息直接传递给主干部分,以获取更全面的图像信息并减少额外计算开销,同时还采用对称填充解决偶数卷积提取信息过程中产生的偏移问题。此外,在2×2偶数卷积模块后加入卷积注意力模块,结合空间和通道注意力,在提取更丰富的信息的同时几乎不增加额外开销。最后,在两个医学图像数据集上进行仿真实验,实验结果表明提出的MECAU-Net网络相对于U-Net在稍微增加计算成本的情况下,分割性能得到了较大的提升,并比其他对比网络取得更好的分割性能的同时还降低了参数量。

关键词：卷积神经网络医学图像分割偶数卷积多尺度注意力模块

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基于改进路径聚合和池化YOLOv4的目标检测

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2022年第5期42卷 1-7页

作者：杨真真郑艺欣邵静杨永鹏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 南京信息职业技术学院网络与通信学院江苏南京210023

针对YOLOv4目标检测器存在信息利用率不足的问题,提出了一种新的基于改进的路径聚合和池化YOLOv4的目标检测方法 YOLOv4-P。为了充分利用路径聚合可以有效防止信息丢失这个特点,对YOLOv4的路径聚合网络进行改进,利用主干特征提取网络的... 详细信息

针对YOLOv4目标检测器存在信息利用率不足的问题,提出了一种新的基于改进的路径聚合和池化YOLOv4的目标检测方法 YOLOv4-P。为了充分利用路径聚合可以有效防止信息丢失这个特点,对YOLOv4的路径聚合网络进行改进,利用主干特征提取网络的第二个残差块,新增一个检测层,加强融合浅层特征层。另外,使用K-means聚类对数据集重新进行处理,获得合适的先验框尺寸。此外,图像经过主干特征提取网络后的感受野比理论感受野小,为了增大感受野,在主干特征提取网络的后端加入金字塔池化模块,利用4种不同尺度的金字塔池化引入不同尺度下的特征信息。最后,在PASCAL VOC2007和VOC2012进行仿真实验,实验结果表明,提出的YOLOv4-P有效提高了检测精度。

关键词：深度学习目标检测路径聚合金字塔池化 YOLOv4

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说话人音频攻击与对抗技术研究综述

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第4期44卷 17-29页

作者：孙知信赵杰王恩良刘晨磊范连成刘畅南京邮电大学江苏省邮政大数据技术与应用工程研究中心江苏南京210003 南京邮电大学国家邮政局邮政行业技术研发中心(物联网技术) 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 安徽南陵县邮政业发展中心安徽芜湖241399

文中概括了说话人音频攻击与对抗技术的最新进展。由于说话人音频攻击已经成为语音应用安全的严重威胁,以WaveNet、Transformer和GAN三种模型在音频攻击技术中的应用作为节点,分别介绍以其为基础的音频攻击技术。音频对抗技术则以涵盖... 详细信息

文中概括了说话人音频攻击与对抗技术的最新进展。由于说话人音频攻击已经成为语音应用安全的严重威胁,以WaveNet、Transformer和GAN三种模型在音频攻击技术中的应用作为节点,分别介绍以其为基础的音频攻击技术。音频对抗技术则以涵盖的攻击技术分为3类,分别是基础音频攻击、重放攻击和深度伪造攻击。系统地阐述了音频攻击与对抗技术的最新研究成果,并分析比较了各算法在不同条件下的优劣,同时还介绍了音频技术常用的数据集。最后结合该领域目前的研究现状,提出了说话人音频攻防对抗技术研究中亟待关注与研究的问题。

关键词：说话人音频音频伪造音频鉴伪音频数据集深度学习

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非授权频段上Wi⁃Fi和5G NR共存优化研究

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2021年第1期41卷 34-41页

作者：张昳昀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江苏南京210003

针对授权频谱资源短缺问题,提出了Wi⁃Fi和5G新空口在非授权频段共存优化方案。首先,分别分析了Wi⁃Fi系统、非授权频段新空口系统和二者共存系统吞吐量,并调整了非授权频段新空口帧结构。然后,考虑通过部分带宽技术灵活切换分配频谱资源... 详细信息

针对授权频谱资源短缺问题,提出了Wi⁃Fi和5G新空口在非授权频段共存优化方案。首先,分别分析了Wi⁃Fi系统、非授权频段新空口系统和二者共存系统吞吐量,并调整了非授权频段新空口帧结构。然后,考虑通过部分带宽技术灵活切换分配频谱资源,并利用用户碰撞概率来动态调整其频谱切换计时器长度。最后,考虑共存网络中新空口用户吞吐量和时延的联合优化问题,将该非线性问题线性化并求解。仿真表明,该方案能有效提高新空口用户吞吐量并降低时延。

关键词： 5G新空口 Wi⁃Fi 共存优化部分带宽帧结构

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基于DistilBert-LSTM与多项朴素贝叶斯的漏洞检测方法

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2023年第2期43卷 102-110页

作者：王璇王馨彤陈燕俐孙知信南京邮电大学江苏省邮政大数据技术与应用工程研究中心江苏南京210003 南京邮电大学国家邮政局邮政行业技术研发中心(物联网技术) 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

软件漏洞检测是维系软件安全性的关键,漏洞的高效检验是当前的研究热点。文中提出了一种基于DistilBert-LSTM与多项朴素贝叶斯的漏洞检测模型。为实现漏洞函数的源代码文本深度表征,文中通过DistilBert-LSTM挖掘漏洞的局部关键特征和全... 详细信息

软件漏洞检测是维系软件安全性的关键,漏洞的高效检验是当前的研究热点。文中提出了一种基于DistilBert-LSTM与多项朴素贝叶斯的漏洞检测模型。为实现漏洞函数的源代码文本深度表征,文中通过DistilBert-LSTM挖掘漏洞的局部关键特征和全局时间特征,并得出漏洞的存在性概率;针对漏洞检测过程中的难样本,通过多项朴素贝叶斯进行优化检测,该模型使用TF-IDF矢量化器进行数据预处理,并通过执行卡方检验进行特征选择,将所得输出至多项朴素贝叶斯分类器中进行检测,以获得最终的漏洞检测结果。实验结果表明,文中提出的方法在公共漏洞和暴露数据库的数据上有效提高了漏洞检测的准确率和精确率,同时降低了漏洞检测的误报率和漏报率,相较于其他机器学习模型,具有更优的性能指标。

关键词：漏洞检测源代码表征语言模型长短期记忆网络多项朴素贝叶斯分类器

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