检索结果-内蒙古大学图书馆

密码学报（中英文） 2024年第3期11卷 621-636页

作者：徐飞王涛杨波张文政陕西师范大学计算机科学学院西安710119 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室西安710071 保密通信重点实验室成都610041

可搜索加密已经发展多年,用于支撑密文数据的检索甚至复杂运算.随着以文件分块为主要特色的去中心化存储应用的快速发展,现有可搜索加密方案不能适应其效率需求.特别是,当索引文件较大时,执行检索操作的实体需要完整下载索引文件才能完... 详细信息

可搜索加密已经发展多年,用于支撑密文数据的检索甚至复杂运算.随着以文件分块为主要特色的去中心化存储应用的快速发展,现有可搜索加密方案不能适应其效率需求.特别是,当索引文件较大时,执行检索操作的实体需要完整下载索引文件才能完成搜索,效率非常低.为此,本文提出了一种基于分块存储加密索引的可搜索对称加密方案.通过设计两级索引,在执行检索时,仅关键字命中的索引块才会被访问从而极大地提高了检索效率.配合区块链及智能合约,本文提出的方案可以构建数据所有者和数据用户之前的公平交易环境,分块检索的效率优势较好地适应了去中心化存储中密文检索的应用需求.实验表明,本文提出的方案在文档集合较大时,检索效率仅依赖于检索关键字命中文档的个数,且在存储开销、计算开销、Gas消耗等方面具有优势.

关键词：可搜索对称加密分块索引区块链智能合约星际文件系统

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针对Fruit v2和Fruit-80的差分错误攻击

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西安电子科技大学学报 2022年第1期49卷 121-133页

作者：乔青蓝董丽华西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710071

基于轻量级流密码Sprout,Fruit v2、Fruit-80、Fruit-128和Fruit-F等Fruit族小状态流密码自2016年相继被提出。Fruit族密码与Sprout结构相比,最大的区别在于Fruit族密码中非线性反馈移位寄存器与线性反馈移位寄存器的内部状态没有参与... 详细信息

基于轻量级流密码Sprout,Fruit v2、Fruit-80、Fruit-128和Fruit-F等Fruit族小状态流密码自2016年相继被提出。Fruit族密码与Sprout结构相比,最大的区别在于Fruit族密码中非线性反馈移位寄存器与线性反馈移位寄存器的内部状态没有参与轮密钥函数状态更新,这使得对Fruit族密码的密钥恢复攻击相比于Sprout更加困难。借鉴Maitra等学者对Sprout的差分错误攻击方法和Banik等学者对Grain的差分错误攻击方法,在一个相对宽松的错误模型下,对Fruit v2和Fruit-80进行了差分错误攻击。攻击中,在攻击者能够多次注入时间同步的单比特错误的假设下,首先精确识别了错误注入的位置;随后通过求解利用输出函数的一阶差分性质得到的线性方程组,完整恢复了Fruit v2与Fruit-80的整个内部状态,恢复内部状态所需的时间复杂度为216.3(线性反馈移位寄存器)和26.3(非线性反馈移位寄存器)。进一步地借助Cryptominisat-2.9.5 SAT解算器,只需要大约10 min即可求解所有密钥,整个故障攻击所需错误个数为27.3。精确识别错误位置的复杂度分别为26.3(Fruit v2)和27.3(Fruit-80)。

关键词：侧信道攻击错误攻击差分错误攻击流密码小状态流密码

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大规模MIMO系统中的改进CG迭代算法

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西安电子科技大学学报 2022年第4期49卷 8-15页

作者：刘刚娄增进林勤华郭漪西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710071

大规模多入多出技术以其高的频谱效率和能量效率,成为未来移动系统的关键技术之一。但是,随着用户天线数目的增加,多入多出检测算法的计算复杂度会急剧增加,导致在实际系统中难以快速、有效地实现。针对大规模多入多出检测计算复杂度高... 详细信息

大规模多入多出技术以其高的频谱效率和能量效率,成为未来移动系统的关键技术之一。但是,随着用户天线数目的增加,多入多出检测算法的计算复杂度会急剧增加,导致在实际系统中难以快速、有效地实现。针对大规模多入多出检测计算复杂度高、收敛速度慢等问题,提出了一种改进的共轭梯度迭代算法。首先将理查森迭代算法的初始矩阵作为牛顿迭代算法的初始矩阵进行迭代;随后将迭代结果作为共轭梯度迭代算法的迭代初始矩阵进一步迭代,在保持较低计算复杂度的同时,实现快速收敛;最后通过理论定量分析了算法的计算复杂度。通过仿真实验对比,分析了多种大规模多入多出检测算法在误码率性能和收敛速度方面的性能。结果表明,相比其他算法,所提算法具有更低的计算复杂度和更快的收敛速度。在调制方式为64QAM、天线规模为32×256或64×1024时,仅需要3次迭代,检测性能即可接近最小均方误差算法。

关键词：大规模多入多出信号检测迭代算法初始矩阵

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SC-FDE散射通信系统MMSE-HDFE-RISIC均衡

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西安电子科技大学学报 2022年第5期49卷 18-24页

作者：刘刚庞翔云陈镇涛郭漪西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710071

对流层散射通信作为一种超视距通信方式,因为保密性强、抗干扰强等,是未来战场的主要通信手段之一。单载波频域均衡技术能够有效解决功放发射峰值功率受限与信号多径衰落问题,在对流层散射通信中广泛应用。然而SC-FDE系统中,频域均衡后... 详细信息

对流层散射通信作为一种超视距通信方式,因为保密性强、抗干扰强等,是未来战场的主要通信手段之一。单载波频域均衡技术能够有效解决功放发射峰值功率受限与信号多径衰落问题,在对流层散射通信中广泛应用。然而SC-FDE系统中,频域均衡后的残留码间干扰会严重影响散射通信系统的误码性能。针对这一问题,基于最小均方误差准则,提出了一种适用于SC-FDE散射通信系统的MMSE-HDFE-RISIC均衡算法。该算法基于混合判决反馈均衡算法,通过频域估计残留码间干扰,再时域求和补偿,进一步减少了残留码间干扰对系统性能的影响。仿真分析表明,提出算法在散射信道下具有良好的误码性能。在QPSK调制下,以最小均方差来衡量,频域均衡算法性能提升约2.9 dB,相比传统混合判决反馈均衡算法性能提高约1 dB;在16QAM调制下,频域均衡算法的最小均方差性能提升约1.3 dB,相比传统混合判决反馈均衡算法性能提高约0.6 dB。

关键词：散射通信 SC-FDE系统 MMSE-HDFE-RISIC均衡

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一种改进Unet网络的遥感影像分割算法

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西安电子科技大学学报 2022年第6期49卷 67-75,128页

作者：李娇娇刘志强宋锐李云松西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710071

现有的遥感影像分割算法将边缘信息和语义信息进行简单的结合,往往不能确保语义建模的整体改进。为解决此类问题,提出了基于改进Unet网络的遥感影像分割算法。该算法在基础编码器的基础上添加了边缘提取模块,此模块融合骨干网络所提取... 详细信息

现有的遥感影像分割算法将边缘信息和语义信息进行简单的结合,往往不能确保语义建模的整体改进。为解决此类问题,提出了基于改进Unet网络的遥感影像分割算法。该算法在基础编码器的基础上添加了边缘提取模块,此模块融合骨干网络所提取的语义特征信息以及由输入图像经过Canny算子和膨胀数学形态学操作获得的边缘特征信息,更好地学习了遥感影像的边缘。为了进一步获取遥感影像全局信息以提高分割精度,提出了边缘引导上下文聚合模块。该模块通过捕获边缘区域的像素和物体内部像素之间的长距离依赖关系,通过聚合上下文信息而加强类内一致性。在"天智杯"人工智能挑战赛数据集的测试下,改进后的模型总体准确度达到84.5%,平均交并比达到68.6%,精度与经典Unet模型相比分别提高了5.3%和9.2%。改进后的模型在ISPRS Vaihingen和Potsdam基准数据集上总体准确度分别达到了91.2%和91.6%,更适于精确的遥感影像分割。

关键词：语义分割 Canny算子数学形态学操作深度学习图像处理

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基于增强型微带耦合器组的全双工自干扰消除方法

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微波学报 2024年第4期40卷 24-29页

作者：杨普刘毅秦凡西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室西安710071

自干扰消除技术是实现同时同频全双工通信的基础。在现有全双工天线系统的基础上,文中提出了一种新型的基于增强耦合器组的自干扰消除结构,该增强型耦合器组采用多支微带耦合器作为结构单元,具有良好的阻抗匹配和相位平衡性能,可以在大... 详细信息

自干扰消除技术是实现同时同频全双工通信的基础。在现有全双工天线系统的基础上,文中提出了一种新型的基于增强耦合器组的自干扰消除结构,该增强型耦合器组采用多支微带耦合器作为结构单元,具有良好的阻抗匹配和相位平衡性能,可以在大带宽范围内(500 MHz)实现超过40 dB的收发隔离度(中心频点为2.4 GHz)。进一步结合抽头式自干扰消除电路和宽带式贴片天线,文中提出的天线域模拟域联合自干扰消除方案最终可在120 MHz带宽上实现超过50 dB的自干扰消除。

关键词：全双工自干扰消除准环形器单天线馈电网络

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面向用户随机特性的联合无人机部署与资源分配算法

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电子学报 2024年第12期52卷 4015-4022页

作者：王钦源柴蓉孙瑞锦陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆市移动通信技术重点实验室重庆400065 西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710126

无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)具有低成本、高灵活性和易操作等优点,可作为空中基站(Base Station,BS)或中继为地面用户(Ground User,GU)提供无线传输服务.针对BS与GU之间无法直接通信的场景,可通过部署UAV作为空中中继实现BS与G... 详细信息

无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)具有低成本、高灵活性和易操作等优点,可作为空中基站(Base Station,BS)或中继为地面用户(Ground User,GU)提供无线传输服务.针对BS与GU之间无法直接通信的场景,可通过部署UAV作为空中中继实现BS与GU之间的信息交互.本文针对GU位置不确定的UAV辅助通信系统,研究UAV的部署和资源分配策略.首先将联合UAV部署、GU关联及功率分配问题建模为满足约束条件的系统平均能耗最小化问题.为求解所建模优化问题,首先提出一种基于圆堆算法的UAV初始部署策略,进而将原优化问题转换为三个子问题,并采用交替迭代法求解.具体而言,基于给定的UAV部署和GU关联策略,提出一种基于拉格朗日对偶方法的功率分配策略.给定UAV部署和功率分配策略,基于Voronoi图迭代确定GU关联策略.给定局部最优功率分配和GU关联策略,提出基于二次变换及一阶泰勒展开的UAV部署方案.对各子问题进行迭代求解,以得到联合优化策略.仿真结果验证了所提算法的有效性.

关键词：用户随机特性 UAV部署 GU关联资源分配系统平均能耗

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面向大规模MIMO信道信息反馈的模型驱动轻量化神经网络

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信号处理 2023年第3期39卷 381-389页

作者：张阳阳张席畅刘毅西安电子科技大学综合业务网理论与关键技术国家重点实验室陕西西安710071

信道状态信息对于大规模多输入多输出(Multi-Input Multi-Output,MIMO)系统获得高信道容量和能量效率是十分重要的。频分双工系统因为上下行信道缺少互易性,所以需要用户将下行信道反馈至基站来进行预编码等处理。因为反馈的信息量和天... 详细信息

信道状态信息对于大规模多输入多输出(Multi-Input Multi-Output,MIMO)系统获得高信道容量和能量效率是十分重要的。频分双工系统因为上下行信道缺少互易性,所以需要用户将下行信道反馈至基站来进行预编码等处理。因为反馈的信息量和天线数成正比,所以大规模MIMO系统的反馈量是十分巨大的。很多数据驱动的深度学习神经网络使用编码器压缩信道信息,使用解码器恢复信道信息,但是由于数据驱动神经网络的黑盒子特性,不仅需要很高的复杂度来恢复信道信息,而且性能难以得到进一步提升,尤其增加用户设备处模型的复杂度和计算资源来提升性能是不切实际的。本文提出了一种展开迭代阈值收缩算法(Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm,ISTA)的可解释的模型驱动网络。针对信道信息不严格满足压缩感知稀疏性要求而导致恢复性能下降的问题,引入残差网络,设计了一种非线性稀疏变换来提升性能;为了平衡性能和复杂度,在用户处提出了一个可学习的压缩矩阵来保留更多信道信息;进一步地,本文在不改变已有网络框架的基础上将适用范围从单天线用户扩大到多天线用户,提高了神经网络的兼容性。仿真结果表明,本文提出的方法相比于其他方法具有更好的信道恢复性能以及在用户处具有更低的复杂度。

关键词：大规模多输入多输出模型驱动深度学习信道反馈

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基于卷积神经网络的高性能5G下行同步算法

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北京邮电大学学报 2022年第2期45卷 117-123页

作者：李晓辉王先文樊韬刘佳文万宏杰西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室西安710071

为解决第5代移动通信系统(5G)下行同步在低信噪比和大频偏环境下成功率低的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的同步信号块(SSB)检测算法及改进的混合相关同步算法。在无先验信息的情况下,利用最大自相关准则和循环前缀的特性对无线... 详细信息

为解决第5代移动通信系统(5G)下行同步在低信噪比和大频偏环境下成功率低的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的同步信号块(SSB)检测算法及改进的混合相关同步算法。在无先验信息的情况下,利用最大自相关准则和循环前缀的特性对无线信号进行分段,生成数据集。在此基础上,构建了适用于检测承载SSB信号片段的CNN,对任意一个SSB进行检测,实现了SSB目标区间的快速定位,减少了相关过程中的搜索范围。进一步使用改进的混合相关算法,在目标区间完成主同步信号定时同步及频偏估计。仿真结果表明,所提算法具有良好的SSB检测率和定时同步性能,能够有效抵抗噪声和频偏的影响。

关键词：小区搜索卷积神经网络混合相关下行同步

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面向流量预测的时间相关图卷积网络构建方法

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西安电子科技大学学报 2023年第5期50卷 11-20页

作者：张可涵李红艳刘文慧王鹏西安电子科技大学综合业务网络理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710071 淘宝(中国)软件有限公司浙江杭州311100

现有数据中心虚拟网络中流量预测方法难以表征链路之间相关性,导致数据中心网络流量预测精度难以提升。基于此,提出了一种时间相关图卷积神经网络(TC-GCN),使能数据中心网络链路流量的时间和空间相关性表征,提升了流量预测精度。首先,... 详细信息

现有数据中心虚拟网络中流量预测方法难以表征链路之间相关性,导致数据中心网络流量预测精度难以提升。基于此,提出了一种时间相关图卷积神经网络(TC-GCN),使能数据中心网络链路流量的时间和空间相关性表征,提升了流量预测精度。首先,构建具有时间属性的图卷积神经网络邻接矩阵,解决虚拟网络链路间流量异步性导致的预测偏差问题,实现了链路相关性的精准表征;其次,设计基于长/短窗口图卷积神经网络加权的流量预测机制,利用有限长度长/短窗口适配流量序列的平滑段与波动段,有效避免了神经网络梯度消失问题,提升了虚拟网络的流量预测精度;最后,设计了一个误差加权单元对长短窗口图卷积神经网络的预测结果进行加权求和,该网络的输出即为链路流量的预测值。为保障结果的实用性,基于真实的数据中心网络数据对所提时间相关图卷积网络进行了仿真实验。实验结果表明,所提预测方法相比于传统的图卷积神经网络流量预测方法具有更高的预测精度。

关键词：虚拟化技术网络拓扑结构图卷积神经网络流量预测

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