检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2024年第1期45卷 77-93页

作者：陈亚男李昂吴丹南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学空天地海通信技术一体化研究院江苏南京210003 陆军工程大学通信工程学院江苏南京210007

针对自动驾驶中风险要素提取不充分、风险场景评估鲁棒性低等问题,提出一种基于六维语义空间的风险评估框架,包括基于六维语义空间的风险要素提取和基于知识图谱的风险场景评估。前者构建六维语义空间并将RGB和红外数据映射其中,利用模... 详细信息

针对自动驾驶中风险要素提取不充分、风险场景评估鲁棒性低等问题,提出一种基于六维语义空间的风险评估框架,包括基于六维语义空间的风险要素提取和基于知识图谱的风险场景评估。前者构建六维语义空间并将RGB和红外数据映射其中,利用模态间的关联提取丰富的数据特征,以获得显在和潜在的风险要素。后者通过语义角色标注和实体融合将风险要素凝练为知识图谱,并联合节点补全和风险等级函数设计知识图谱推理方法,实现准确的风险评估。仿真结果表明,较现有的MSMatch和iSQRT-COV-Net方法,所提方法在准确率、漏/虚警率和处理时间上均有优势。

关键词：六维语义空间知识图谱风险要素风险评估自动驾驶汽车

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基于逐层增量分解的深度网络神经元相关性解释方法

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自动化学报 2024年第10期50卷 2049-2062页

作者：陈艺元李建威邵文泽孙玉宝智能信息处理与通信技术省高校重点实验室(南京邮电大学) 南京210003 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 南京信息工程大学教育部数字取证工程研究中心南京210044

神经网络的黑箱特性严重阻碍了人们关于网络决策的直观分析与理解.尽管文献报道了多种基于神经元贡献度分配的决策解释方法,但是现有方法的解释一致性难以保证,鲁棒性更是有待改进.本文从神经元相关性概念入手,提出一种基于逐层增量分... 详细信息

神经网络的黑箱特性严重阻碍了人们关于网络决策的直观分析与理解.尽管文献报道了多种基于神经元贡献度分配的决策解释方法,但是现有方法的解释一致性难以保证,鲁棒性更是有待改进.本文从神经元相关性概念入手,提出一种基于逐层增量分解的神经网络解释新方法LID-Taylor(Layer-wise increment decomposition),且在此基础上先后引入针对顶层神经元相关性的对比提升策略,以及针对所有层神经元相关性的非线性提升策略,最后利用交叉组合策略得到最终方法SIG-LID-IG,实现了决策归因性能的鲁棒跃升.通过热力图对现有工作与提出方法的决策归因性能做了定性定量评估.结果显示,SIG-LID-IG在神经元的正、负相关性的决策归因合理性上均可媲美甚至优于现有工作.SIG-LID-IG在多尺度热力图下同样取得了精确性更高、鲁棒性更强的决策归因.

关键词：神经网络可解释性决策相关性逐层相关性传播类激活图积分梯度

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RIS辅助的OFDM系统中时变信道估计方法

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系统工程与电子技术 2025年第1期47卷 324-331页

作者：邵永琪杨丽花常澳任露露南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003

为了克服在可重构智能反射面(reconfigurable intelligent surface,RIS)辅助的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统中现有基于深度学习的信道估计方法计算复杂度过高的问题,在RIS下利用基扩展模型(base extension model,BEM)对时变信道进行建模,并提出基于残差链接超分辨率卷积神经网络的时变信道估计方法。具体来说,所提方法首先将参数较多的信道系数估计转换为参数较少的基系数估计,以降低所提方法计算复杂度。在线下训练中,利用低分辨率的基系数估计对神经网络进行训练,仅需要少量的输入即可获取高分辨率的信道估计。为了提高所提方法的实用性,将网络训练的标签设置为具有高精度的信道估计值,而非理想的信道信息。仿真实验验证,所提方法在RIS辅助移动通信系统下能够准确获取时变信道信息,且具有更高的估计精度和更低的计算复杂度。

关键词：可重构智能反射面正交频分复用时变信道估计基扩展模型残差链接超分辨率卷积神经网络

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窃听概率约束下的双层卫星网络鲁棒安全波束成形算法

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数据采集与处理 2025年第1期40卷 176-186页

作者：王振彪赵柏王宇辰程铭林敏南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

针对地球同步轨道(Geostationary earth orbit,GEO)卫星和低地球轨道(Low earth orbit,LEO)卫星星群组成的双层卫星网络中的物理层安全传输场景,在仅已知窃听者非完美信道状态信息(Channel state information,CSI)的条件下,提出了一种... 详细信息

针对地球同步轨道(Geostationary earth orbit,GEO)卫星和低地球轨道(Low earth orbit,LEO)卫星星群组成的双层卫星网络中的物理层安全传输场景,在仅已知窃听者非完美信道状态信息(Channel state information,CSI)的条件下,提出了一种基于拉格朗日乘子法的鲁棒安全波束成形(Beamforming,BF)算法。在考虑LEO卫星星群作为中继采用放大转发协议辅助GEO卫星服务地面合法用户,而地面存在窃听者试图窃取卫星信号的情况下,首先建立以地面合法用户信噪比最大化为目标函数,以窃听者的窃听概率(Intercept probability,IP)和卫星最大发射功率符合既定限制作为约束条件的联合优化问题。其次,利用矩阵变换和指数分布的累积密度函数,将复杂非凸的窃听概率约束转换为可解的凸约束。最后,进一步采用拉格朗日乘子法,得到GEO卫星的发射功率以及LEO卫星星群的分布式BF权矢量闭式解。仿真结果表明,本文所提算法能在不同的信道误差情况下均保证双层卫星网络的安全通信,验证了算法的安全传输有效性和对信道误差的鲁棒性。

关键词：双层卫星网络物理层安全鲁棒波束成形窃听概率

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基于试题-知识点异构图和多特征融合的知识追踪模型

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计算机科学 2025年第3期52卷 197-205页

作者：解培中李冠进李汀南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

知识追踪要求基于学习者的历史作答情况来预测未来的答题表现,并评估知识状态的变化。探索学习者知识状态的变化有助于实现个性化服务,如课程推荐和试题推荐。然而,现有的大多数知识追踪模型在建模时考虑的特征不够全面,不能综合衡量学... 详细信息

知识追踪要求基于学习者的历史作答情况来预测未来的答题表现,并评估知识状态的变化。探索学习者知识状态的变化有助于实现个性化服务,如课程推荐和试题推荐。然而,现有的大多数知识追踪模型在建模时考虑的特征不够全面,不能综合衡量学习者知识状态的变化。针对这一问题,提出一种新的知识追踪模型——基于试题-知识点异构图和多特征融合的知识追踪模型(EKMFKT)。具体而言,从学习者的学习过程出发,研究了两种行为特征(尝试次数和提示次数)以及两种时间特征(响应时间和间隔时间)对知识状态的影响。然后,设计了学习门和遗忘门,以模拟知识的获取和遗忘,全面更新知识状态的变化。另外,对于模型的输入,设计了基于试题-知识点异构图的图嵌入方法来预训练试题表示,使得模型的输入保持试题和知识点的关联。在两个公开数据集上的实验结果表明,EKMFKT在预测性能上优于现有模型。通过引入多个特征并确保试题与知识点的关联,EKMFKT使知识状态的变化更合理,增强了模型的可解释性。

关键词：知识追踪异构图学习行为时间特征遗忘行为

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宽带雷达组网协同抗欺骗式干扰方法

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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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无人机辅助的安全MEC系统中的能耗优化策略

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系统工程与电子技术 2025年

作者：杨许鑫季薇南京邮电大学通信与信息工程学院

为解决无人机辅助的移动边缘计算（mobile edge computing， MEC）系统中由于卸载和传输行为的暴露造成的安全隐患，本文提出一种基于非正交多址接入的无人机辅助MEC隐蔽通信模型。由于无人机电池容量小且充电不便，系统能耗的优化备受... 详细信息

为解决无人机辅助的移动边缘计算（mobile edge computing， MEC）系统中由于卸载和传输行为的暴露造成的安全隐患，本文提出一种基于非正交多址接入的无人机辅助MEC隐蔽通信模型。由于无人机电池容量小且充电不便，系统能耗的优化备受关注。针对所提模型，本文在满足系统隐蔽性要求的条件下，以最小的系统总能耗为目标，对地面设备的发射功率、地面设备的分组、无人机的飞行轨迹、无人机发射人工噪声的功率以及无人机的计算资源分配进行联合优化。仿真结果表明：在相同的隐蔽性约束下，本文所提安全MEC系统能耗优化策略的能耗小于已有策略。

关键词：移动边缘计算无人机非正交多址接入隐蔽通信能耗

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基于非完美信道信息的无线控制系统随机接入方法

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数据采集与处理 2025年第3期40卷 774-783页

作者：姜正莽王子宁马彪刘笑宇林敏南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

针对具有多个控制回路共享频谱资源的无线控制系统,提出了基于非完美信道状态信息的随机接入方法,以实现系统的控制稳定性。首先,在多个控制回路以固定概率接入远程控制器的场景下,通过二次李雅普诺夫函数推导得到控制稳定性条件。其次... 详细信息

针对具有多个控制回路共享频谱资源的无线控制系统,提出了基于非完美信道状态信息的随机接入方法,以实现系统的控制稳定性。首先,在多个控制回路以固定概率接入远程控制器的场景下,通过二次李雅普诺夫函数推导得到控制稳定性条件。其次,建立以接入概率和发射功率为优化变量,以系统总能耗最小为准则,同时满足控制稳定性和发射功率限制为约束的优化问题。针对此非凸优化问题,在仅能获得非完美信道状态信息的条件下,提出将李雅普诺夫稳定性定理和伯恩斯坦不等式、连续凸逼近等数学方法相结合,设计接入策略。仿真结果表明,相比于现有典型的接入方案,所提方案能够在保证控制性能的同时,显著降低系统的能耗。

关键词：无线控制系统李雅普诺夫函数随机接入非完美信道状态信息控制稳定性

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基于RSMA的IRS辅助通感一体化系统安全传输方案

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信号处理 2025年

作者：杨晓宇梁彦李飞南京邮电大学通信与信息工程学院

在传统的通感一体化（Integrated Sensing and Communication，ISAC）系统中，通信和感知功能之间的频谱共享和信号的广播特性导致ISAC系统容易遭受窃听者的恶意攻击。为了解决ISAC系统中的信息传输安全问题，本文提出了一种速率分割多... 详细信息

在传统的通感一体化（Integrated Sensing and Communication，ISAC）系统中，通信和感知功能之间的频谱共享和信号的广播特性导致ISAC系统容易遭受窃听者的恶意攻击。为了解决ISAC系统中的信息传输安全问题，本文提出了一种速率分割多址（Rate-Splitting Multiple Access，RSMA）传输框架下的智能反射面（Intelligent Reflecting Surface，IRS）辅助ISAC系统的安全传输方案。首先，建立基于RSMA的IRS辅助ISAC系统多用户下行通信传输模型，当窃听者试图窃取合法用户的机密信息时，通过RSMA提供的速率分割特性对公共信息和私有信息的波束成形进行联合设计，使窃听用户解码私有信息时受到来自公共信息的额外干扰，同时利用IRS提供的反射波束成形增益，保障ISAC系统的安全通信。其次，建立以最大化系统保密速率为目标的优化问题，在满足基站功率预算、IRS反射相移约束以及感知目标方向上波束增益约束的前提下，对公共信息和私有信息的波束成形向量、速率分割向量以及IRS的相移矩阵进行联合设计。然后，利用交替优化处理该非凸问题，在采用半正定松弛（Semi-Definite Relaxation，SDR）算法消除非凸秩一约束的基础上，通过连续凸近似（Successive Convex Approximation，SCA）方法将两个非凸的子问题近似成凸优化问题。仿真结果表明，相较于基于传统多址技术的传输方案，该方案能够在满足感知性能要求的同时获得更高的安全性能增益，同时证实了在ISAC系统中优化IRS反射相移的有效性。

关键词：通感一体化速率分割多址智能反射面安全通信

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一种学习多域数据联合分布的量子耦合生成对抗网络

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系统工程与电子技术 2025年

作者：吉家欣李汀李飞南京邮电大学通信与信息工程学院

量子计算为经典机器学习带来了新的机遇，量子生成对抗网络便是一个优秀案例。但一般量子生成对抗网络只能处理单域数据，且受到量子比特数限制，生成质量会有很大程度下降。本文提出了一种学习多域数据联合分布的量子耦合生成对抗网络... 详细信息

量子计算为经典机器学习带来了新的机遇，量子生成对抗网络便是一个优秀案例。但一般量子生成对抗网络只能处理单域数据，且受到量子比特数限制，生成质量会有很大程度下降。本文提出了一种学习多域数据联合分布的量子耦合生成对抗网络（quantum coupled generative adversarial network，QCoGAN），QCoGAN通过结合量子计算的并行计算能力和经典生成对抗网络（generative adversarial network，GAN）的学习能力，对量子生成对抗网络结构进行耦合优化，相较于普通生成对抗网络可以捕捉到更多图像细节，通过施加量子参数层之间的权重共享约束，有效控制了网络容量，提升了训练效率。首次将量子生成对抗网络用于领域适应问题，将QCoGAN应用于多个手写体数据集的联合分布学习任务，证明了其在处理多域数据时的优越性，在真实量子计算机的飞速发展下，将具有广阔的应用前景。

关键词：量子计算机器学习生成对抗网络量子耦合多域数据

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