检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2022年第5期50卷 1255-1265页

作者：李长乐王硕岳文伟毛国强何祥健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 西安电子科技大学智慧交通研究院陕西西安710071 悉尼科技大学电子与数据工程学院澳大利亚新南威尔士州2007

本文提出了一种用于未来自动驾驶场景的虚拟车道技术,旨在突破当前自动驾驶行业的发展瓶颈,并为未来融合飞行汽车交通系统(Flying Car Transportation Systems,FCTS)的自动驾驶场景提供一种创新性技术方案.虚拟车道技术伴随自动驾驶等... 详细信息

本文提出了一种用于未来自动驾驶场景的虚拟车道技术,旨在突破当前自动驾驶行业的发展瓶颈,并为未来融合飞行汽车交通系统(Flying Car Transportation Systems,FCTS)的自动驾驶场景提供一种创新性技术方案.虚拟车道技术伴随自动驾驶等级的提升协同发展,从面向有人驾驶,到面向全智能驾驶,再到面向本文所提出的L6空地全域自动驾驶,从而实现空地一体化交通的愿景.本文结合了自动驾驶、数字孪生、物联网(Internet of Things,IoT)、人工智能(Artificial Intelligence,AI)等各领域的最新技术对虚拟车道技术在每个发展阶段的应用场景和具体实现方法进行了详细介绍以及可行性分析,对自动驾驶行业明晰未来总体发展趋势和关键技术导向具有开创式的启发意义.

关键词：虚拟车道飞行汽车自动驾驶空地一体化交通车路协同智能交通系统

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基于FPGA的卷积神经网络加速优化方法

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计算机仿真 2022年第7期39卷 371-374,450页

作者：林朋雨郭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陕西西安710071 西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071

利用当前方法对卷积神经网络进行加速优化处理时,没有分析卷积神经网络前向传播结构,导致卷积神经网络的资源浪费严重以及计算量过大,存在资源消耗率高和网络计算量大的问题,提出基于FPGA的卷积神经网络加速优化方法。构建卷积神经网络... 详细信息

利用当前方法对卷积神经网络进行加速优化处理时,没有分析卷积神经网络前向传播结构,导致卷积神经网络的资源浪费严重以及计算量过大,存在资源消耗率高和网络计算量大的问题,提出基于FPGA的卷积神经网络加速优化方法。构建卷积神经网络前向传播模型,分析了传播结构中卷积层、池化层、激活函数和填充的特点。根据分析结果利用FPGA构建加速器,通过卷积层并行加速可行性分析、基本模块设计、通道并行卷积层加速设计实现卷积神经网络的加速优化,利用流水线方法对卷积窗口进行操作,通过全并行乘法-加法树模块减少卷积神经网络的计算量。实验结果表明,所提方法的资源消耗率低、网络计算量小。

关键词：卷积神经网络前向传播模型加速器加速优化方法

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联合A^(*)与动态窗口法的路径规划算法

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系统工程与电子技术 2021年第12期43卷 3694-3702页

作者：李文刚汪流江方德翔李玉玮黄郡西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071 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 国防科技大学电子对抗学院安徽合肥230037

由于无人艇所行驶的海洋环境比较复杂,因此无人艇智能系统中的路径规划系统显得越来越重要。针对A^(*)算法与动态窗口法(dynamic window algorithm,DWA)存在的不足之处,提出一种将二者进行结合的混合路径规划算法。通过对A^(*)算法得到... 详细信息

由于无人艇所行驶的海洋环境比较复杂,因此无人艇智能系统中的路径规划系统显得越来越重要。针对A^(*)算法与动态窗口法(dynamic window algorithm,DWA)存在的不足之处,提出一种将二者进行结合的混合路径规划算法。通过对A^(*)算法得到的局部目标点进行迭代更新使水面无人艇(unmanned surface vessel,USV)利用DWA得到最佳搜索路径。仿真结果表明,提出的算法所搜索的路径长度以及路径的拐点相对于A^(*)算法分别缩短了21%和减少了59%,验证了所提算法的优越性。

关键词：水面无人艇路径规划混合路径规划 A^(*)算法动态窗口法

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基于博弈论的个性化LBS用户位置隐私保护方案

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计算机应用与软件 2023年第5期40卷 312-318,349页

作者：杨少杰张辉彭英杰张光华河北科技大学信息科学与工程学院河北石家庄050000 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 河北省科技管理信息中心河北石家庄050021

位置服务系统中,一些重要的位置信息共享会导致严重的个人隐私泄露,使得用户难以享受位置服务。针对用户和第三方的位置共享问题,提出一种基于博弈论的个性化LBS用户位置隐私保护方案。定义用户的位置隐私偏好。基于第三方的历史数据建... 详细信息

位置服务系统中,一些重要的位置信息共享会导致严重的个人隐私泄露,使得用户难以享受位置服务。针对用户和第三方的位置共享问题,提出一种基于博弈论的个性化LBS用户位置隐私保护方案。定义用户的位置隐私偏好。基于第三方的历史数据建立信誉机制,并考虑网络环境和信誉等级对第三方诚信请求的影响。通过静态博弈理论分析用户和第三方的不同策略及收益,计算敌手的诚信值并与共享阈值比较,拒绝第三方恶意位置请求并惩罚。分析和实验表明,随着网络环境增强和信誉等级的提升,第三方诚信请求概率逐渐降低。该方案能有效保护用户的位置隐私,激励用户更主动地使用位置服务。

关键词：位置服务博弈论阈值隐私保护

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无线通信数据匿名签名安全认证方法研究

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计算机仿真 2022年第1期39卷 209-212,217页

作者：周子涵周安安李颖西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710100 武汉大学电子信息学院湖北武汉430072 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

当前的通信数据匿名签名安全认证方法无法获取不同时刻匿名签名的状态参数,导致传统方法下仍存在匿名用户隐私信息泄露、匿名服务滥用及匿名性较低的问题。现提出无线通信数据匿名签名安全认证方法。通过假设法给定一个匿名签名用户,并... 详细信息

当前的通信数据匿名签名安全认证方法无法获取不同时刻匿名签名的状态参数,导致传统方法下仍存在匿名用户隐私信息泄露、匿名服务滥用及匿名性较低的问题。现提出无线通信数据匿名签名安全认证方法。通过假设法给定一个匿名签名用户,并将其作为原始数据输入到可置信平台中,将输出数据作为匿名签名设置与认证步骤的已知参数。利用可置信平台与公私密钥和执行信息共同组成数据传输链的方式,分别初步设置在线、离线、单个以及聚合匿名签名,估计设置后匿名签名在各个时刻下的状态参数,与已知参数形成对比,得出各类型匿名签名下的安全认证结果。仿真结果证明,所提方法消息丢失率及数据延迟都较低,且整体耗用较小,可有效实现无线通信数据匿名签名的安全认证。

关键词：匿名服务滥用无线通信数据可置信平台公私密钥执行信息

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基于图学习的密集空间网络传输资源调度方法

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电子学报 2021年第11期49卷 2133-2137页

作者：刘润滋吴伟华张文柱周笛张琰西安建筑科技大学信息与控制工程学院陕西西安710055 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

面对密集空间网络传输资源调度问题中的复杂度以及有效性挑战,本文以图论模型为纽带,将传统数学模型与机器学习方法相结合,提出一种基于图学习的密集空间网络传输资源调度方法.该方法基于图论模型对问题结构的认知将密集空间网络资源调... 详细信息

面对密集空间网络传输资源调度问题中的复杂度以及有效性挑战,本文以图论模型为纽带,将传统数学模型与机器学习方法相结合,提出一种基于图学习的密集空间网络传输资源调度方法.该方法基于图论模型对问题结构的认知将密集空间网络资源调度问题分解,由数学模型与基于图结构的强化学习交替配合完成整个求解过程.实验结果表明,与传统的基于数学模型的资源调度方法相比,所提方法能将资源调度收益提升25.1%,且其训练结果对网络场景变化具有较好的适应性.

关键词：密集空间网络资源调度机器学习深度强化学习图论

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基于无双线性对的可信云数据完整性验证方案

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计算机应用 2022年第12期42卷 3769-3774页

作者：袁文勇李秀广李瑞峰易铮阁杨晓元武警工程大学密码工程学院西安710086 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室(西安电子科技大学) 西安710071 网络与信息安全武警部队重点实验室西安710086

针对云审计中第三方审计机构(TPA)可能存在的恶意欺骗行为,提出一种无双线性对的、能够正确检查TPA行为的可信云审计方案。首先,利用伪随机比特生成器生成随机挑战信息,以保证TPA生成挑战信息可靠;其次,在证据生成过程中增加哈希值,从... 详细信息

针对云审计中第三方审计机构(TPA)可能存在的恶意欺骗行为,提出一种无双线性对的、能够正确检查TPA行为的可信云审计方案。首先,利用伪随机比特生成器生成随机挑战信息,以保证TPA生成挑战信息可靠;其次,在证据生成过程中增加哈希值,从而有效保护用户数据隐私;然后,在证据验证过程中,增加用户和TPA结果的交互过程,根据这个结果检查数据完整性,并判断TPA是否如实完成审计请求;最后,扩展该方案以实现多项数据的批量审计。安全分析表明,所提方案能够抵抗替换攻击和伪造攻击,且能保护数据隐私。相比基于Merkle哈希树的无双线性对(MHT-WiBPA)审计方案,所提方案的验证证据时间接近,而标签生成时间降低约49.96%。效能分析表明,所提方案在保证审计结果可信的前提下,实现了更低的计算开销和通信开销。

关键词：第三方审计机构完整性无双线性对可信云审计伪随机比特生成器

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基于二次CEEMD与时域特征分析的去噪方法

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电子测量与仪器学报 2023年第3期37卷 222-229页

作者：周航丁建林川李相强西南交通大学电气工程学院成都611756 中国电波传播研究所电波环境特性及模化技术重点实验室青岛266107 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 西南交通大学物理科学与技术学院成都610031

为克服经验模态分解(EMD)去噪方法存在的模态混叠以及噪声分量与信号分量区分困难问题,本文提出了一种基于二次互补集合经验模态分解(CEEMD)与时域特征分析的去噪方法。该方法利用CEEMD来克服模态混叠问题,同时基于对CEEMD本征模态函数(... 详细信息

为克服经验模态分解(EMD)去噪方法存在的模态混叠以及噪声分量与信号分量区分困难问题,本文提出了一种基于二次互补集合经验模态分解(CEEMD)与时域特征分析的去噪方法。该方法利用CEEMD来克服模态混叠问题,同时基于对CEEMD本征模态函数(IMF)的时域特征分析来确定噪声主导IMF分量与信号主导IMF分量的分界点,据此区分噪声分量与信号分量,并对分界点相邻两侧的噪声主导IMF分量与信号主导IMF分量进行二次CEEMD分解,在保留更多有用信号的同时进一步滤除剩余噪声。对含冲击噪声干扰的实际机载平台数据的去噪实验结果表明,新方法通过对噪声分量与信号分量的有效分离,可以更好地抑制噪声干扰,明显提升信噪比。

关键词：经验模态分解时域特征分析本征模态函数去噪

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结合分层深度网络与双向五元组损失的跨模态异常检测

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计算机研究与发展 2022年第12期59卷 2770-2780页

作者：范烨彭淑娟柳欣崔振王楠楠华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 厦门市计算机视觉与模式识别重点实验室(华侨大学) 福建厦门361021 南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室(西安电子科技大学) 西安710071

大数据环境下的跨模态异常检测是一个非常有价值且极具挑战性的工作.针对目前已有跨模态异常检测框架对数据异常值类型检测不全面以及数据利用率较低的问题,提出了一个结合分层深度网络与相似度双向五元组损失的跨模态异常检测方法.首先... 详细信息

大数据环境下的跨模态异常检测是一个非常有价值且极具挑战性的工作.针对目前已有跨模态异常检测框架对数据异常值类型检测不全面以及数据利用率较低的问题,提出了一个结合分层深度网络与相似度双向五元组损失的跨模态异常检测方法.首先,提出的框架引入一个单视图异常检测网络层,通过模态内近邻样本相似度来检测数据样本中是否存在属性异常与部分属性类别异常点;接着,提出基于相似度双向五元组损失的双分支深度网络用于检测数据中的类别异常与剩余部分的属性类别异常,该损失一方面能够使不同属性数据正交化,另一方面使得相同属性数据之间线性相关,从而有效地加大了不同属性数据之间的特征差异性,以及增加了相同属性之间的特征相关性;同时,提出的双分支网络通过模态间双向约束和模态内的邻域约束,极大提高了数据利用率和模型的泛化能力.实验结果表明,所提出的框架可以全面检测出不同模态中所有的异常类型样本点,并且表现优于现有的可应用于跨模态异常检测的方法,优势明显.

关键词：跨模态异常检测分层深度网络双向五元组损失邻域约束双向约束

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结合双流网络和双向五元组损失的跨人脸-语音匹配

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计算机研究与发展 2022年第3期59卷 694-705页

作者：柳欣王锐钟必能王楠楠华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室(西安电子科技大学) 西安710071 厦门市计算机视觉与模式识别重点实验室(华侨大学) 福建厦门361021 广西师范大学计算机科学与信息工程学院广西桂林541004

面部视觉信息和语音信息是人机交互过程中最为直接和灵活的方式,从而基于智能方式的人脸和语音跨模态感知吸引了国内外研究学者的广泛关注.然而,由于人脸-语音样本的异质性以及语义鸿沟问题,现有方法并不能很好地解决一些难度比较高的... 详细信息

面部视觉信息和语音信息是人机交互过程中最为直接和灵活的方式,从而基于智能方式的人脸和语音跨模态感知吸引了国内外研究学者的广泛关注.然而,由于人脸-语音样本的异质性以及语义鸿沟问题,现有方法并不能很好地解决一些难度比较高的跨人脸-语音匹配任务.提出了一种结合双流网络和双向五元组损失的跨人脸-语音特征学习框架,该框架学到的特征可直接用于4种不同的跨人脸-语音匹配任务.首先,在双流深度网络顶端引入一种新的权重共享的多模态加权残差网络,以挖掘人脸和语音模态间的语义关联;接着,设计了一种融合多种样本对构造策略的双向五元组损失,极大地提高了数据利用率和模型的泛化性能;最后,在模型训练中进行ID分类学习,以保证跨模态表示的可分性.实验结果表明,与现有方法相比,能够在4个不同跨人脸-语音匹配任务上取得效果的全面提升,某些评价指标效果提升近5%.

关键词：人脸-语音关联跨模态感知双流网络双向五元组损失加权残差网络

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