检索结果-内蒙古大学图书馆

信号处理 2024年第9期40卷 1738-1747页

作者：赵珊珊苗嘉宁刘子威南京邮电大学电子与光学工程学院江苏南京210023 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

现代雷达为了实现目标侦察功能,一般会使用相应的电子抗干扰技术,而强大的抗干扰能力则是其在复杂的电磁干扰条件下完成任务的重要保证。现有组网雷达抗干扰技术大多针对窄带组网雷达,而宽带雷达相对于窄带雷达具有更高的分辨率,可以探... 详细信息

现代雷达为了实现目标侦察功能,一般会使用相应的电子抗干扰技术,而强大的抗干扰能力则是其在复杂的电磁干扰条件下完成任务的重要保证。现有组网雷达抗干扰技术大多针对窄带组网雷达,而宽带雷达相对于窄带雷达具有更高的分辨率,可以探测目标更加全面的信息,达到更好的抗干扰效果。针对宽带组网雷达下的抗欺骗式干扰方法,现有研究直接类比窄带雷达抗欺骗式干扰方法,假设真实目标在每个距离单元的回波矢量独立同分布,并没有从理论上分析多视角一维距离像去相关的内在原因。针对此问题,本文推导了真实目标的三维散射中心模型投影得到目标多视角一维距离像的过程,并以此为基础,分析了真假目标一维距离像在各雷达站中的差异,及真实目标一维距离像在不同宽带雷达中的同源非一致性与转发式欺骗干扰在不同宽带雷达中的同源一致性。基于此差异,进一步提出了一种在宽带雷达组网条件下,基于一维距离像相关性差异的抗欺骗式干扰方法,设计了鉴别统计量并分析了基于累积分布函数的闭式鉴别性能。计算机仿真结果表明,本文所提方法体系能够有效对抗宽带欺骗式干扰,且鉴别性能相对于目标尺寸来说较为稳健。

关键词：电子抗干扰宽带组网雷达抗欺骗式干扰高分辨一维距离像相关系数

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FMA-DETR:一种无编码器的Transformer目标检测方法

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信号处理 2024年第6期40卷 1160-1170页

作者：周全倪英豪莫玉玮康彬张索非南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学物联网学院江苏南京210003

DETR是第一个将Transformer应用于目标检测的视觉模型。在DETR结构中,Transformer编码器对已高度编码的图像特征进行再编码,这在一定程度上导致了网络功能的重复。此外,由于Transformer编码器具有多层深度堆叠的结构和巨大的参数量,导... 详细信息

DETR是第一个将Transformer应用于目标检测的视觉模型。在DETR结构中,Transformer编码器对已高度编码的图像特征进行再编码,这在一定程度上导致了网络功能的重复。此外,由于Transformer编码器具有多层深度堆叠的结构和巨大的参数量,导致网络优化变得困难,模型收敛速度缓慢。本文设计了一种无编码器的Transformer目标检测网络模型。由于不需要引入Transformer编码器,本文的模型比DETR参数量更小、计算量更低、模型收敛速度更快。但是,直接去除Transformer编码器将降低网络的表达能力,导致Transformer解码器无法从数量庞大的图像特征中关注到包含目标的图像特征,从而使检测性能大幅降低。为了缓解这个问题,本文提出了一种混合特征注意力(fusion-feature mixing attention,FMA)机制,它通过自适应特征混合和通道交叉注意力弥补检测网络特征表达能力的下降,将其应用于Transformer解码器可以减轻由于去除Transformer编码器带来的性能降低。在MS-COCO数据集上,本文网络模型(称为FMA-DETR)实现了与DETR相近的性能表现,同时本文的模型拥有更快的收敛速度、更小的参数量以及更低的计算量。本文还进行了大量消融实验来验证所提出方法的有效性。

关键词：目标检测 Transformer 编码器 DETR 混合注意力

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RIS辅助下的跨模态通信资源分配

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电子与信息学报 2025年第2期47卷 363-374页

作者：陈鸣锴孙振德万雅芳南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 南京邮电大学江苏省通信与网络技术工程研究中心南京210019

针对视频和触觉业务共存的跨模态业务场景,该文构建了可重构智能表面(RIS)辅助的共存网络切片系统,用以提高视频业务和触觉业务的传输速率和可靠性。同时,为了有效降低触觉业务通过穿孔带给视频业务的资源损耗,提出了动态被动波束赋形方... 详细信息

针对视频和触觉业务共存的跨模态业务场景,该文构建了可重构智能表面(RIS)辅助的共存网络切片系统,用以提高视频业务和触觉业务的传输速率和可靠性。同时,为了有效降低触觉业务通过穿孔带给视频业务的资源损耗,提出了动态被动波束赋形方案,允许RIS在不同时隙进行动态调整。基于上述方案,该文在确保触觉业务传输的时延和可靠性满足约束的同时,构建最大化视频业务传输速率的优化问题,以满足跨模态业务共存需求,实现资源的合理分配。为求解此优化问题,该文将其建模为一个马尔可夫决策过程(MDP),通过深度确定性策略梯度(DDPG)算法来进行视频数据和触觉数据传输资源的联合优化。仿真结果显示,与现有方案相比,所提方案具有一定的优越性,在保证传输触觉业务可靠性的前提下,提高了约66.67%的视频业务和速率。

关键词：跨模态通信可重构智能表面网络切片资源分配

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基于信道特征的物联网设备物理层认证

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年第1期45卷 21-28页

作者：江凌云史秀秀南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

目前的物联网设备处在复杂的环境中且资源有限,基于信道特征的被动型物理层认证(Physical Layer Authentication,PLA)方式非常适合应用于目前的物联网设备。而传统基于信道特征的PLA采集到的是静态特征,导致现实中的时变信道认证概率较... 详细信息

目前的物联网设备处在复杂的环境中且资源有限,基于信道特征的被动型物理层认证(Physical Layer Authentication,PLA)方式非常适合应用于目前的物联网设备。而传统基于信道特征的PLA采集到的是静态特征,导致现实中的时变信道认证概率较低。针对这一问题,使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对时变信道下提取的信道特征进行分类认证,并使用在线学习随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)来更新SVM模型,实现了分类模型随着信道的变化而更新。此外,使用了鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)对提取的信道特征进行降维处理,降低获取SVM模型的复杂度并抑制了信道噪声的干扰。仿真结果表明,方案改善了时变信道下的认证概率,提高了鲁棒性。

关键词：物理层认证支持向量机随机梯度下降鲁棒主成分分析

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基于地理环境认知的低轨卫星空时多维信道预测方法

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年第1期45卷 29-39页

作者：洪涛焦传伟丁晓进刘子威张更新南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

针对低轨卫星通信场景下长传播时延导致的信道状态信息(Channel State Information,CSI)过时问题,提出了一种基于地理环境认知的低轨卫星空时多维信道预测方法。首先,通过射线追踪法建模卫星信道,进而确定不同地理环境下影响CSI变化的... 详细信息

针对低轨卫星通信场景下长传播时延导致的信道状态信息(Channel State Information,CSI)过时问题,提出了一种基于地理环境认知的低轨卫星空时多维信道预测方法。首先,通过射线追踪法建模卫星信道,进而确定不同地理环境下影响CSI变化的几个关键因素并将其与信道特征参量建立映射关系;然后,设计了一个由卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短时记忆(Long⁃Short Term Memory,LSTM)神经网络构成的组合神经网络模型来有效预测CSI,通过CNN网络提取CSI和特征参量之间变化的空时相关性来认知地理环境对CSI变化的影响,利用LSTM网络处理时间序列的特点根据当前输入信息预测未来某一时刻CSI值。在此基础上,进一步提出了一种离线训练-模型更新-在线预测的实施框架以解决低轨卫星平台资源受限及高动态的问题。仿真结果表明,相较于传统的基于LSTM网络的低轨卫星信道预测方法,所提方法能够有效提升CSI预测精度及其预测模型的稳定性。

关键词：低轨卫星信道预测环境认知深度神经网络

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IRS辅助的无人机系统安全通信能效优化方案

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年第1期45卷 68-78页

作者：王亚彬梁彦李飞南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助的无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)通信系统结合了UAV的高移动性与IRS被动波束成形的能力,可以有效提升系统的通信性能。然而,UAV与地面用户所构成的广播信道易被窃听,导致UAV... 详细信息

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助的无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)通信系统结合了UAV的高移动性与IRS被动波束成形的能力,可以有效提升系统的通信性能。然而,UAV与地面用户所构成的广播信道易被窃听,导致UAV通信的安全面临巨大挑战。同时,UAV机载能量受限的问题也是限制UAV通信系统性能的潜在瓶颈。为了平衡UAV通信系统的安全通信速率和UAV能耗之间的关系,引入了UAV通信系统的安全通信能效理念,进而提出了IRS辅助的UAV系统安全通信能效优化方案。首先,建立了IRS辅助UAV通信系统的优化模型,通过联合优化UAV的飞行轨迹、速度以及IRS的相移,最大化系统的安全通信能效。然后,利用交替迭代优化的思想将优化问题解耦为3个独立的子问题。最后,基于丁克尔巴赫变换、连续凸近似和黎曼流形优化求解子问题,并通过迭代获得联合优化的结果。仿真结果表明,该方案可以有效地提高IRS辅助UAV通信系统的安全通信能效。

关键词：无人机物理层安全智能反射面黎曼流形优化

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基于速率分割的可重构智能表面辅助星地融合网络鲁棒安全传输方案

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通信学报 2023年第12期44卷 50-60页

作者：赵柏林敏肖圣杰程铭冯一帆杨绿溪南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学波特兰学院江苏南京210023 东南大学信息科学与工程学院江苏南京210096

首先,考虑一个可重构智能表面(RIS)辅助的星地融合网络,卫星采用速率分割多址技术服务多个地球站,而地面基站则在RIS的协助下利用多播技术服务多个地面用户,同时还存在多个窃听者企图获取卫星的隐私信号。其次,在仅已知窃听者非完美信... 详细信息

首先,考虑一个可重构智能表面(RIS)辅助的星地融合网络,卫星采用速率分割多址技术服务多个地球站,而地面基站则在RIS的协助下利用多播技术服务多个地面用户,同时还存在多个窃听者企图获取卫星的隐私信号。其次,在仅已知窃听者非完美信道状态信息的条件下,以所有用户的通信质量要求及最大窃听概率为约束条件,建立一个以最小化系统总发射功率为目标函数的联合优化问题。为了求解该非凸问题,采用S-procedure和连续凸逼近方法将复杂的窃听概率约束转化为可行的凸约束;利用基于核范数的惩罚函数方法提出一种鲁棒联合优化算法以迭代求解波束成形权矢量和发射功率。最后,计算机仿真结果验证了所提传输方案的有效性和优越性。

关键词：星地融合网络可重构智能表面速率分割多址鲁棒波束成形窃听概率约束

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基于深度学习的组合服务推荐

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计算机集成制造系统 2024年第9期30卷 3257-3273页

作者：黄黎赵璐江苏开放大学信息工程学院江苏南京210017 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

针对服务质量参数波动性与服务计算环境的不确定性问题,将深度神经网络的高维输入与强化学习相结合,解决复杂云计算环境下的动态优化和推荐问题,实现了一个基于三层多智能体架构的群智协同服务推荐模型。从更细粒度的活动级构造服务过... 详细信息

针对服务质量参数波动性与服务计算环境的不确定性问题,将深度神经网络的高维输入与强化学习相结合,解决复杂云计算环境下的动态优化和推荐问题,实现了一个基于三层多智能体架构的群智协同服务推荐模型。从更细粒度的活动级构造服务过程的活动状态迁移模型,分析业务活动的局部QoS评价和全局服务协作度量,解决了大规模服务过程建模中状态转移的时间依赖性问题。提出了一种基于深度学习的服务推荐算法(EDQL-BPR),并设计了基于粒子群算法的Q值更新策略,提高深度神经网络的学习智能体的寻优效率,有效提高了BPaaS服务的推荐质量,实现动态环境下效率和适应性的良好平衡。

关键词：服务计算服务推荐深度学习群智协同

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联合纯四元数与字典学习的彩色图像去噪方法

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系统工程与电子技术 2023年第2期45卷 373-378页

作者：曾拥华马均瑶黄朝燕冒智慧武婷婷陆军工程大学野战工程学院江苏南京210007 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210023 南京邮电大学理学院江苏南京210023

彩色图像在获取、传输和存储过程中会受到噪声的影响,这给后续图像处理带来麻烦,因此图像去噪任务意义重大。对此,提出一种基于四元数字典学习的模型,该模型约束四元数的实部为零,图像的色彩信息得以保存。传统的稀疏图像模型把彩色图... 详细信息

彩色图像在获取、传输和存储过程中会受到噪声的影响,这给后续图像处理带来麻烦,因此图像去噪任务意义重大。对此,提出一种基于四元数字典学习的模型,该模型约束四元数的实部为零,图像的色彩信息得以保存。传统的稀疏图像模型把彩色图像看作向量或者单色图像的线性组合,忽略了RGB通道之间的关系。用纯四元数表示彩色图像,将彩色图像的RGB通道表示成四元数矩阵的虚部,拟合图像效果更好。数值实验表明,与其他模型相比较,所构建的模型可以更精确地表示彩色图像,在处理彩色图像的过程中产生模型拟合误差相对较小,峰值信噪比以及视觉效果方面均有明显提升,能更好地进行图像去噪。

关键词：四元数字典学习法彩色图像去噪

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一种基于迭代累积梯度的多层特征重要性攻击方法

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电子学报 2024年第11期52卷 3798-3808页

作者：吴骥邵文泽葛琦孙玉宝南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京信息工程大学教育部数字取证工程研究中心江苏南京210044

对抗样本的可迁移性对于攻击未知模型至关重要,这在实际场景中为对抗性攻击提供了可行性.现有的迁移攻击倾向于通过不加选择地扭曲特征来降低源模型的预测精度,但是忽略了图像中目标的内在特征.受到现有关于提取特征重要性工作的启发,... 详细信息

对抗样本的可迁移性对于攻击未知模型至关重要,这在实际场景中为对抗性攻击提供了可行性.现有的迁移攻击倾向于通过不加选择地扭曲特征来降低源模型的预测精度,但是忽略了图像中目标的内在特征.受到现有关于提取特征重要性工作的启发,本文提出一种多层累积梯度攻击方法,以破坏主导模型决策的重要目标感知特征.具体而言,本文通过引入迭代累积梯度来获得特征重要性,这种梯度将与目标主体部分高度相关,从而帮助实现更好的迁移攻击.进一步,本文在不同中间层进行组合攻击,最终实现了多层累积梯度攻击.大量结果表明,相较对比实验中的最好方法,本文所提方法在正常训练模型下以更高的攻击效率取得了与之相当的攻击成功率,而在防御模型下的攻击成功率提高了2.6个百分点.

关键词：对抗攻击黑盒攻击迁移性特征重要性迭代累积梯度

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