检索结果-内蒙古大学图书馆

北京航空航天大学学报 2025年第4期51卷 1324-1331页

作者：姬丽彬朱岩崔天舒王栋黄永辉中国科学院国家空间科学中心复杂航天系统电子信息技术重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 清华大学北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

针对低截获概率(LPI)雷达信号在低信噪比(SNR)情况下识别效果不理想、网络模型复杂的问题,提出一种基于时频重排和多尺度残差网络的LPI雷达信号识别方法。该方法以魏格纳-维尔分布(WVD)为基础,通过时频重排算法提高信号的聚集性,得到信... 详细信息

针对低截获概率(LPI)雷达信号在低信噪比(SNR)情况下识别效果不理想、网络模型复杂的问题,提出一种基于时频重排和多尺度残差网络的LPI雷达信号识别方法。该方法以魏格纳-维尔分布(WVD)为基础,通过时频重排算法提高信号的聚集性,得到信号的时频分布图像,输入到多尺度残差网络中完成信号的分类。通过构建多径莱斯衰落信道完成复杂电磁环境仿真,实验结果表明:所提方法在SNR为-8 dB时,对Costas、Frank、P1~P4等13类LPI雷达典型调制样式能达到94%的识别准确率,相比其他方法在低信噪比下具有更好的识别性能。

关键词：低截获概率雷达信号识别时频重排多尺度残差网络调制样式

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基于序贯检测的快速马尔可夫决策:理论、方法及应用

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信号处理 2025年第3期41卷 448-471页

作者：陈祖旭陈巍李长坤韩宇星清华大学深圳国际研究生院广东深圳518071 清华大学电子工程系北京100084 天基网络与通信全国重点实验室北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

本文立足存在突变状态与检测噪声复杂环境,针对控制后效性与动作迟滞性问题,探索提升决策与控制时效性的方法,提出了一种基于序贯检测的快速马尔可夫决策框架,并应用于智能电网、疾控、水利等若干典型场景。具体的,本文发掘了统计信号... 详细信息

本文立足存在突变状态与检测噪声复杂环境,针对控制后效性与动作迟滞性问题,探索提升决策与控制时效性的方法,提出了一种基于序贯检测的快速马尔可夫决策框架,并应用于智能电网、疾控、水利等若干典型场景。具体的,本文发掘了统计信号处理中的变化点最速检测与随机最优控制中的马尔可夫决策之间的关联,建立了一种包含四维状态的受约束马尔可夫决策框架。该框架可选择一种可行的联合检测-控制策略,最大化控制对象的期望回报,或达到平均收益与风险的最佳折中。相对于传统的“先检测变化点、后调整可控量”的分层策略,所提出的新方法实现了“边检测变化点,边调整可控量”的跨层协同,可有效应对检测延时、反应迟滞对决策控制时效性带来的挑战。在智能电网、疾控、水利等场景中,均展示了“检中调”的思路显著优于“检后调”的传统方法。最后,本文还简要展望了基于序贯检测的快速马尔可夫决策在海上碳封存、网络攻击检测防御中的潜在应用价值。

关键词：统计信号处理随机最优控制序贯检测最速变化点检测马尔可夫决策过程受约束马尔可夫决策过程

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Arm架构的分支预测器隐蔽信道研究

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信息安全学报 2025年第1期10卷 1-16页

作者：杨毅吴凭飞邱朋飞王春露赵路坦张锋巍王博吕勇强王海霞汪东升北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100867 清华大学计算机科学与技术系北京100084 中国科学院信息工程研究所北京100093 南方科技大学计算机科学与工程系深圳518055 飞腾信息技术有限公司天津300459 清华大学北京信息科学与技术国家研究中心北京100084 中关村实验室北京100094

隐蔽信道是一种在不违背计算机当前安全策略的前提下,在进程间传递信息的攻击方式。共两个进程参与到隐蔽信道的构建中:木马进程和间谍进程,具有高权限的木马进程通过隐蔽信道向低权限的间谍进程传递信息以完成攻击。隐蔽信道的传输介... 详细信息

隐蔽信道是一种在不违背计算机当前安全策略的前提下,在进程间传递信息的攻击方式。共两个进程参与到隐蔽信道的构建中:木马进程和间谍进程,具有高权限的木马进程通过隐蔽信道向低权限的间谍进程传递信息以完成攻击。隐蔽信道的传输介质种类很多,如时间、功耗、温度等。在现代处理器中,分支预测器作为重要的微架构组件,有效提高了处理器的流水线效率,但由于分支预测器在核内的多进程间共享,使得其存在被用于构建隐蔽信道的风险。目前Intel x86架构已被发现存在基于分支预测器的隐蔽信道攻击,但是Arm架构是否存在相似的攻击还没有得到充分的研究。本文中,我们成功在Arm架构的实际硬件平台上构建了三种基于分支预测器的隐蔽信道。首先我们在Arm架构下设计并实现了类似于x86架构下的基于分支预测器的隐蔽信道CC和RSC,其次我们发现了一个新的基于分支预测组件BTB的隐蔽信道BTBC。我们评估并分析了隐蔽信道参数对信道性能的影响及其成因,并给出参数设置建议。在Cortex-A53及Cortex-A72两种核心上,我们对三种隐蔽信道的信号特性、传输速率和误码率进行了测试和对比分析。实验表明在实际的Arm架构硬件平台下,BTBC的传输信号边缘清晰,震荡幅度小。在连续传输数据时表现出与CC和RSC近似的信道性能,并且在两种核心上均可以低误码率进行数据传输,其在200bps的传输速率下,仅有2%的误码率。最后我们还给出了对于此类隐蔽信道的防御措施。

关键词： Arm架构分支预测器隐蔽信道

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细胞外囊泡微流控分选技术研究进展

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中国生物医学工程学报 2025年第1期44卷 89-100页

作者：曹昌铭李震田艳红安荣任天令哈尔滨工业大学医学与健康学院哈尔滨150001 哈尔滨工业大学微系统与微结构制造教育部重点实验室哈尔滨150080 哈尔滨工业大学材料结构精密焊接与连接全国重点实验室哈尔滨150001 清华大学集成电路学院北京100084 清华大学北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

细胞外囊泡(EVs)是细胞向外部环境释放的膜结构颗粒,广泛存在于血液、尿液和唾液等体液中,包含蛋白质及核酸等多种生物分子,可作为多种疾病的生物标记物,其提取与分析对疾病的快速诊断与治疗至关重要。传统的EVs分选技术,如差速超速离心... 详细信息

细胞外囊泡(EVs)是细胞向外部环境释放的膜结构颗粒,广泛存在于血液、尿液和唾液等体液中,包含蛋白质及核酸等多种生物分子,可作为多种疾病的生物标记物,其提取与分析对疾病的快速诊断与治疗至关重要。传统的EVs分选技术,如差速超速离心,存在样本需求量大且仪器设备昂贵等局限,而微流控分选技术因其微型化、高回收率和集成化等优势,更适合于医疗机构的实际应用。文中将微流控分选方法分类为无标记被动分选、无标记主动分选、固定基底免疫亲和分选以及游离微珠免疫亲和分选,并综述了各类方法在EVs分离领域的研究进展,概括和比较了各类方法在纯度、回收率、通量以及芯片制备难度等方面的差异和特点,展望了EVs微流控分选技术的发展方向,包括改善分选指标、降低分选成本和减小分离截止尺寸等改进目标。在无标记分选中,声泳具有纯度高、通量高以及可分选纳米EVs的优势,且能单片集成EVs浓度的声学传感模块,更具发展前景;而免疫亲和分选,因使用游离微珠技术,凭借其捕获效率高且芯片可复用的优势,更适用于连续和批量化的分选应用。

关键词：细胞外囊泡微流控分选技术无标记分选免疫亲和分选分离

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基于模板匹配整帧屏幕视频帧内无损编码方法

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北京航空航天大学学报 2015年第7期41卷 1353-1358页

作者：冯立新陶品温江涛杨士强清华大学信息科学与技术国家实验室(筹) 北京100084

当前主流的视频压缩标准,如H.264、HEVC等,主要是针对摄像机拍摄的视频而设计的.而屏幕内容(SC)的视频是由计算机生成的,无噪声,要求更高的压缩效率,同时与摄像机拍摄的视频相比包含更多的结构相似性.提出了一种利用屏幕视频中相似性的... 详细信息

当前主流的视频压缩标准,如H.264、HEVC等,主要是针对摄像机拍摄的视频而设计的.而屏幕内容(SC)的视频是由计算机生成的,无噪声,要求更高的压缩效率,同时与摄像机拍摄的视频相比包含更多的结构相似性.提出了一种利用屏幕视频中相似性的模板匹配帧内编码方法,采用由21个像素点组成的模板,以像素点为最小单位对整帧进行模板匹配,并使用哈希函数实现高效的模板查找,最后对残差图像进行熵编码.实验结果显示,与标准的HEVC扩展方法相比,该方法在无损编码上压缩率可以提高一倍,编码时间减小了近一半.

关键词：屏幕视频编码模板匹配(TMM) 高效率视频编码(HEVC) 残差图像熵编码

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基于资源监控的网格调度系统

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华中科技大学学报（自然科学版） 2007年第S2期35卷 76-78页

作者：陈刚武永卫柳佳杨广文郑纬民清华大学清华信息科学与技术国家实验室筹北京100084

研究ChinaGrid生物信息学网格中,根据资源负载变化进行动态作业调度的方案.针对中国网格公共支撑平台(CGSP)的执行管理模块在调度作业时,没有将计算节点的动态性作为调度优化的考虑因素,在China-Grid生物信息学网格中实现了一个基于资... 详细信息

研究ChinaGrid生物信息学网格中,根据资源负载变化进行动态作业调度的方案.针对中国网格公共支撑平台(CGSP)的执行管理模块在调度作业时,没有将计算节点的动态性作为调度优化的考虑因素,在China-Grid生物信息学网格中实现了一个基于资源监控的作业调度系统(SSRM).SSRM利用CGSV来实时获取资源的动态信息,并报告给ChinaGrid生物信息学网格的调度模块进行调度方案的优化.实验表明,与资源监控相结合的网格调度系统可以明显地缩短一组作业的完成时间.

关键词：网格计算调度资源管理资源监控基于资源监控的作业调度系统

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SAM:一种容错的末级缓存可扩展地址映射方法

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计算机学报 2012年第10期35卷 2080-2090页

作者：李崇民汪东升王海霞薛一波清华信息科学技术国家实验室(筹) 北京100084

随着半导体工艺进步,多核处理器超过60%的片上面积由片上缓存占据.由于特征尺寸缩小及供电电压下降,片上缓存较以往更容易发生错误.缓存错误包括可恢复的软错误(soft error)及不可恢复的不稳定位(erraticbit)失效.传统容错技术主要研究... 详细信息

随着半导体工艺进步,多核处理器超过60%的片上面积由片上缓存占据.由于特征尺寸缩小及供电电压下降,片上缓存较以往更容易发生错误.缓存错误包括可恢复的软错误(soft error)及不可恢复的不稳定位(erraticbit)失效.传统容错技术主要研究针对单个缓存模块的保护.当缓存中包含成百上千个模块时,即使单个缓存模块出错的概率很低,系统中有一个或多个缓存出错的概率也相对较高.文中提出可扩展地址映射(SAM)方法,支持对可缓存地址空间灵活高效的映射,提高末级缓存的可靠性.通过对末级缓存地址空间进行重构,只要有末级缓存模块可以工作,SAM就能够保证系统正确运行.SAM可应用于共享或集群缓存组织方式.文中提出的算法能根据末级缓存中出错缓存模块的数目变化,动态调整集群缓存组织方式下的集群大小.实验结果表明,SAM方法可在多种出错环境下保证系统功能正确,且性能平滑下降.

关键词：多核处理器高速缓存地址映射容错可靠性

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2.4GHz无线网络共存技术研究进展

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计算机研究与发展 2016年第1期53卷 26-37页

作者：何源郑霄龙清华大学软件学院北京100084 清华信息科学与技术国家实验室(筹) 北京100084

信息时代的众多网络应用需求孕育了多种多样的无线网络通信协议,蓬勃发展的物联网将众多无线网络协议纳入了一个共同的网络框架内.随着物联网系统的广泛应用,同一区域内,尤其在室内环境中,多种无线网络协议共存的情况越来越普遍.众多共... 详细信息

信息时代的众多网络应用需求孕育了多种多样的无线网络通信协议,蓬勃发展的物联网将众多无线网络协议纳入了一个共同的网络框架内.随着物联网系统的广泛应用,同一区域内,尤其在室内环境中,多种无线网络协议共存的情况越来越普遍.众多共存的无线网络协议不仅不能彼此分享数据信息,反而会对彼此造成干扰,影响通信效率.因此,无线网络协议共存技术近年来成为了工业界和学术界的研究热点.然而现在关于2.4GHz频段上的无线网络共存的综述研究或仅仅针对某2种协议间的共存,或缺少对最新技术的总结.因此,在重新梳理相关研究的基础上,介绍了共存问题的成因,分析了共存问题的影响,按照共存环境复杂性,回顾了现有工作提出的关键共存技术,包括同质干扰的避让、容忍和并发传输,异质干扰的检测、识别和异质干扰环境下的共存传输.最后,展望了物联网发展大环境下共存技术的发展趋势——更广泛的互联互通.

关键词： 2.4GHz 无线协议共存异质干扰研究综述

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支持时序数据聚合函数的索引

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清华大学学报（自然科学版） 2016年第3期56卷 229-236,245页

作者：黄向东郑亮帆邱明明张金瑞王建民清华大学软件学院北京100084 清华信息科学与技术国家实验室(筹) 北京100084

时序数据是工业新发展的关键,其中针对时序数据的聚合操作成为主要的应用场景之一。传统关系型数据库不足以支撑海量的时序数据,而现有的NoSQL数据库对时序数据的聚合操作显得低效耗时。该文提出了一种结合概要表和线段树思想的支持时... 详细信息

时序数据是工业新发展的关键,其中针对时序数据的聚合操作成为主要的应用场景之一。传统关系型数据库不足以支撑海量的时序数据,而现有的NoSQL数据库对时序数据的聚合操作显得低效耗时。该文提出了一种结合概要表和线段树思想的支持时序数据聚合操作的高效索引机制,并实现了基于这种索引机制的查询算法。该查询算法将概要表的思想引入NoSQL中,缩小了待查询数据集,并通过在概要表上建立概要森林的形式,将最坏情况下的待查询数据集进一步缩小为索引个数的lbn倍。此外,该算法通过计算直接定位出待查询的一系列索引数据,有效避免了一般树形结构的递归遍历操作,减少了大量的磁盘开销。最后,通过与一般索引机制的查询对比实验,验证了该索引机制的可用性和高效性。

关键词：索引聚合操作时序数据概要表线段树

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化工过程深度神经网络软测量的结构与参数自动调整方法

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化工学报 2018年第3期69卷 900-906页

作者：王康成尚超柯文思江永亨黄德先清华大学自动化系北京100084 清华信息科学与技术国家实验室(筹) 北京100084

深度学习在流程工业的软测量领域已经得到了应用。然而,深度神经网络(DNN)的结构和参数需要人工调整,这需要扎实的机器学习知识基础和丰富的参数调整经验,烦琐的调整过程限制了深度学习在化工领域的推广应用。在大量实验的基础上,对DNN... 详细信息

深度学习在流程工业的软测量领域已经得到了应用。然而,深度神经网络(DNN)的结构和参数需要人工调整,这需要扎实的机器学习知识基础和丰富的参数调整经验,烦琐的调整过程限制了深度学习在化工领域的推广应用。在大量实验的基础上,对DNN的每个关键参数的选取过程进行了系统化的分析,提出了几乎无须人工干预的基于DNN软测量的结构和参数自动调整方法,极大地简化了参数调整过程,能够给工程技术人员学习及应用深度学习提供参考。对原油蒸馏装置及煤气化装置的案例分析验证了所提出方法的有效性和通用性。

关键词：深度学习预测参数调整算法神经网络

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