检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2023年第6期45卷 2205-2215页

作者：刘乔寿赵志源王均成皮胜文重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 先进网络与智能互联技术重庆市高校重点实验室重庆400065 泛在感知与互联重庆市重点实验室重庆400065

针对目前深度学习单阶段检测算法综合性能不平衡以及在嵌入式设备难以部署等问题,该文提出一种面向嵌入式平台的高性能目标检测算法。基于只看1次5代(YOLOv5)网络,改进算法首先在主干网络部分采用设计的空间颈块代替原有的焦点模块,结... 详细信息

针对目前深度学习单阶段检测算法综合性能不平衡以及在嵌入式设备难以部署等问题,该文提出一种面向嵌入式平台的高性能目标检测算法。基于只看1次5代(YOLOv5)网络,改进算法首先在主干网络部分采用设计的空间颈块代替原有的焦点模块,结合改进的混洗网络2代替换原有的跨级局部暗网络,减小空间金字塔池化(SPP)的内核尺寸,实现了主干网络的轻量化。其次,颈部采用了基于路径聚合网络(PAN)设计的增强型路径聚合网络(EPAN),增加了P6大目标输出层,提高了网络的特征提取能力。然后,检测头部分采用以自适应空间特征融合(ASFF)为基础设计的自适应空洞空间特征融合(A-ASFF)来替代原有的检测头,解决了物体尺度变化问题,在少量增加额外开销情况下大幅提升检测精度。最后,函数部分采用高效交并比(EIoU)代替完整交并比(CIoU)损失函数,采用S型加权线性单元(SiLU)代替HardSwish激活函数,提升了模型的综合性能。实验结果表明,与YOLOv5-S相比,该文提出的同版本算法在mAP@.5,mAP@.5:.95上分别提高了4.6%和6.3%,参数量降低了43.5%,计算复杂度降低了12.0%,在Jetson Nano平台上使用原模型和TensorRT加速模型进行速度评估,分别减少了8.1%和9.8%的推理延迟。该文所提算法的综合指标超越了众多优秀的目标检测网络,对嵌入式平台更为友好,具有实际应用意义。

关键词：目标检测 YOLOv5 混洗网络2代自适应空间特征融合嵌入式设备 TensorRT加速

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异构物联网下资源高效的分层协同联邦学习方法

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电子与信息学报 2023年第8期45卷 2847-2855页

作者：王汝言陈伟张普宁吴大鹏杨志刚重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 先进网络与智能互联技术重庆市高校重点实验室重庆400065 泛在感知与互联重庆市重点实验室重庆400065

物联网(IoT)设备资源存在高度异构性,严重影响联邦学习(FL)的训练时间和精度。已有研究未充分考虑物联网设备资源的异构性,且缺乏异构设备间协同训练机制的设计,导致训练效果有限且设备的资源利用率较低。为此,该文提出资源高效的分层... 详细信息

物联网(IoT)设备资源存在高度异构性,严重影响联邦学习(FL)的训练时间和精度。已有研究未充分考虑物联网设备资源的异构性,且缺乏异构设备间协同训练机制的设计,导致训练效果有限且设备的资源利用率较低。为此,该文提出资源高效的分层协同联邦学习方法(HCFL),设计了端边云分层混合聚合机制,考虑边缘服务器的差异化参数聚合频率,提出自适应异步加权聚合方法,提高模型参数聚合效率。提出资源重均衡的客户端选择算法,考虑模型精度与数据分布特征动态选取客户端,缓解资源异构性对联邦学习性能的影响。设计自组织联邦协同训练算法,充分利用空闲物联网设备资源加速联邦学习训练进程。仿真结果表明,在不同资源异构状态下,与基线方法相比,模型训练时间平均降低15%,模型精度平均提高6%,设备平均资源利用率提高52%。

关键词：异构物联网边缘智能分层联邦学习客户端选择

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基于深度强化学习的OFDM自适应导频设计

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通信学报 2023年第9期44卷 104-114页

作者：刘乔寿周雄刘爽邓义锋重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 先进网络与智能互联技术重庆市高校重点实验室重庆400065 泛在感知与互联重庆市重点实验室重庆400065

针对正交频分复用系统,提出了一种基于深度强化学习的自适应导频设计算法。将导频设计问题映射为马尔可夫决策过程,导频位置的索引定义为动作,用基于减少均方误差的策略定义奖励函数,使用深度强化学习来更新导频位置。根据信道条件自适... 详细信息

针对正交频分复用系统,提出了一种基于深度强化学习的自适应导频设计算法。将导频设计问题映射为马尔可夫决策过程,导频位置的索引定义为动作,用基于减少均方误差的策略定义奖励函数,使用深度强化学习来更新导频位置。根据信道条件自适应地动态分配导频,从而利用信道特性对抗信道衰落。仿真结果表明,所提算法在3GPP的3种典型多径信道下相较于传统导频均匀分配方案信道估计性能有显著的提升。

关键词：正交频分复用深度强化学习马尔可夫决策过程多径信道

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考虑工人培养的移动群智感知任务分配机制

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电子与信息学报 2023年第4期45卷 1505-1513页

作者：吕翊王燕崔亚平何鹏吴大鹏王汝言重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 先进网络与智能互联技术重庆市高校重点实验室重庆400065 泛在感知与互联重庆市重点实验室重庆400065

移动群智感知(MCS)通过大量感知工人的移动性和工人随身携带的感知设备来收集数据,是一种新的大规模数据感知范式。现有大量研究致力于解决移动群智感知中的任务分配问题,使感知数据质量得以提高,但忽略了缺乏优质工人的感知任务,导致... 详细信息

移动群智感知(MCS)通过大量感知工人的移动性和工人随身携带的感知设备来收集数据,是一种新的大规模数据感知范式。现有大量研究致力于解决移动群智感知中的任务分配问题,使感知数据质量得以提高,但忽略了缺乏优质工人的感知任务,导致任务完成质量降低。为了解决上述问题,对于缺乏优质工人的感知任务,该文关注将经验不足的工人培养为优质工人,并令其执行这些感知任务,实现工人的长期复用,提高感知数据质量和长期平台效用。具体来说,该文考虑了缺乏优质工人的感知任务所需的能力和工人的能力类型,并据此应用稳定匹配算法选择待培养工人,提出一种基于能力聚合和半马尔可夫预测的多阶段工人选择培养(MWSD)算法。结果表明,相比基于区块链的非确定团队协作(BNTC)算法,该文所提算法能够有效将缺乏优质工人的感知任务的数据质量提高24%,长期平台效用提高17%。

关键词：移动群智感知任务分配工人培养工人选择

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物联网中带有隐私保护的鲁棒联邦学习研究

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电子与信息学报 2023年第12期45卷 4235-4244页

作者：杨志刚王卓彤吴大鹏王汝言吴渝吕翊重庆邮电大学网络空间安全与信息法学院重庆400065 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 先进网络与智能互联技术重庆市高校重点实验室重庆400065 泛在感知与互联重庆市重点实验室重庆400065

联邦学习允许数据不出本地的情况下实现数据价值的有效流动,被认为是物联网(IoT)场景下兼顾数据共享与隐私保护的有效方法。然而,联邦学习系统易受拜占庭攻击和推理攻击的影响,导致系统的鲁棒性和数据的隐私性受损。物联网设备的数据异... 详细信息

联邦学习允许数据不出本地的情况下实现数据价值的有效流动,被认为是物联网(IoT)场景下兼顾数据共享与隐私保护的有效方法。然而,联邦学习系统易受拜占庭攻击和推理攻击的影响,导致系统的鲁棒性和数据的隐私性受损。物联网设备的数据异构性和资源瓶颈,也为带有隐私保护的鲁棒聚合算法设计带来巨大挑战。该文提出面向异构物联网的带有数据重采样的鲁棒聚合方法Re-Sim,通过测量方向相似性和标准化更新幅度实现模型的鲁棒聚合,并采用数据重采样技术增强数据异构环境下模型的鲁棒性。同时构建轻量安全聚合协议(LSA),在保证数据隐私性的同时兼顾模型鲁棒性、准确性和计算开销,并从理论上对协议的隐私性进行了分析。仿真结果表明,该方案能在数据异构情况下有效抵抗拜占庭攻击和推理攻击,与基线方法相比,该文所提方案精度提高1%~3%,同时减轻客户端侧计算开销79%。

关键词：物联网联邦学习鲁棒聚合秘密分享

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基于AirComp的分布式CNN推理资源调度研究

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电子与信息学报 2025年

作者：刘乔寿邓义锋胡昊南杨振巍重庆邮电大学通信与信息工程学院先进网络与智能互联技术重庆市高校重点实验室泛在感知与互联重庆重点实验室

在传统AirComp系统中，汇聚节点接收到来自不同发送端的信号相位是否严格对齐将直接影响AirComp的计算精度，将AirComp引入分布式联邦学习和分布式推理系统中，由于相位对齐问题造成的计算误差则会导致模型训练精度和推理精度下降。目... 详细信息

在传统AirComp系统中，汇聚节点接收到来自不同发送端的信号相位是否严格对齐将直接影响AirComp的计算精度，将AirComp引入分布式联邦学习和分布式推理系统中，由于相位对齐问题造成的计算误差则会导致模型训练精度和推理精度下降。目前，现有的AirComp分布式联邦学习和分布式推理系统，无论在训练还是推理过程中，基本上都未考虑信道对模型性能的影响，导致其推理精度远低于本地训练和推理的结果，这一点在低信噪比时表现得尤为突出。该文提出了一种MOSI-AirComp系统，其中同一轮参与计算的发射信号来自同一节点，因此可以忽略信号的相位对齐问题。此外，该文设计了一种双支路训练模型，上支路基于原始模型的基础上添加Loss层模拟信道干扰，而下支路保持原始的网络模型结构用于推理任务，以实现更好的抗衰落和抗噪声能力。该文还提出了一种基于权重的功率控制方案和路径选择算法，根据节点间距离和模型权重选择最优的传输回路，并将模型权重作为功率控制因子的一部分来调节传输功率，以此实现卷积过程中的乘法操作，同时利用AirComp的叠加特性完成加法操作，从而实现空中卷积。仿真结果证明了MOSI-AirComp系统的有效性。与传统模型相比，双支路训练模型在小尺度衰落场景下，MNIST数据集和CIFAR10数据集在不同信噪比下的推理精度分别提高了2%～18%和0.4%～11.2%。

关键词：空中计算(AirComp) 分布式推理卷积神经网络(CNN) 功率控制

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多交互图卷积网络用于方面情感分析

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电子与信息学报 2022年第3期44卷 1111-1118页

作者：王汝言陶中原赵容剑张普宁杨志刚重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 先进网络与智能互联技术重庆市高校重点实验室重庆400065 泛在感知与互联重庆市重点实验室重庆400065

方面情感分析旨在识别句子中特定方面的情感极性,是一项细粒度情感分析任务。传统基于注意力机制方法,仅在单词之间进行单一的语义交互,没有建立方面词与文本词的语法信息交互,导致方面词错误地关注到与其语法无关的文本词信息。此外,... 详细信息

方面情感分析旨在识别句子中特定方面的情感极性,是一项细粒度情感分析任务。传统基于注意力机制方法,仅在单词之间进行单一的语义交互,没有建立方面词与文本词的语法信息交互,导致方面词错误地关注到与其语法无关的文本词信息。此外,单词的位置距离特征和语法距离特征,分别体现其在句子线性形式中和句子语法依存树中的位置关系,而基于图卷积网络处理语法信息的方法却忽略距离特征,使距方面词较远的无关信息对其情感分析造成干扰。针对上述问题,该文提出多交互图卷积网络(MIGCN),首先将文本词位置距离特征馈入到每层图卷积网络,同时利用依存树中文本词的语法距离特征对图卷积网络的邻接矩阵加权,最后,设计语义交互和语法交互分别处理单词之间语义和语法信息。实验结果表明,在公共数据集上,准确率和宏F1值均优于基准模型。

关键词：方面情感分析图卷积网络依存树注意力机制

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QoE感知的V-CRAN视频传输资源分配策略

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西安电子科技大学学报 2022年第3期49卷 48-58页

作者：张鸿黄闯邹虹王汝言徐瑞鑫李职杜重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 先进网络与智能互联技术重庆市高校重点实验室重庆400065 泛在感知与互联重庆市重点实验室重庆400065

在如今视频业务要求不断提高的发展趋势下,针对云无线接入网络传输中光域和无线域资源分配不平衡与用户体验质量差的问题,提出了一种在虚拟化云无线接入网中视频体验质量感知的传输资源分配策略。首先,根据不同用户的带宽需求,分别构建... 详细信息

在如今视频业务要求不断提高的发展趋势下,针对云无线接入网络传输中光域和无线域资源分配不平衡与用户体验质量差的问题,提出了一种在虚拟化云无线接入网中视频体验质量感知的传输资源分配策略。首先,根据不同用户的带宽需求,分别构建了光传输波长分配的前传带宽效率模型、波长调谐开销模型以及光网络间的负载均衡性评估模型,并提出了一种基于合并与分裂规则的光网络单元联盟形成算法,用于构建虚拟化云无线接入网。进一步地,对传输速率以及视频中断危险程度对用户体验质量的影响趋势进行了分析,并在保证资源总量不变的情况下,建立起用户和虚拟化云无线接入网两阶段的Stackelberg博弈,并证明了其纳什均衡解的存在与唯一性。最终,在提升用户体验质量的同时,优化了有限的无线资源分配以保证服务提供商的效用。大量的仿真结果表明,在不同用户数量以及负载率的场景下,所提策略在保证鲁棒性的前提下不仅满足了用户观看视频的体验质量,而且有效地提升了光域和无线域的资源利用率。

关键词：虚拟化云无线接入网体验质量视频传输博弈资源分配

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边缘增强H-CRAN中能耗感知的资源分配机制

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西安电子科技大学学报 2022年第2期49卷 67-78,107页

作者：吕翊王焰斌张鸿王汝言张普宁重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆高校市级光通信与网络重点实验室重庆400065 泛在感知与互联重庆市重点实验室重庆400065

针对目前移动边缘计算增强异构云无线接入网中的设备能耗高、资源利用率低以及用户服务质量恶化等不足之处,从频谱资源与计算资源的角度出发,提出了一种基于能耗感知的通信与计算资源分配机制。首先将网络吞吐量作为收入,能耗作为成本支... 详细信息

针对目前移动边缘计算增强异构云无线接入网中的设备能耗高、资源利用率低以及用户服务质量恶化等不足之处,从频谱资源与计算资源的角度出发,提出了一种基于能耗感知的通信与计算资源分配机制。首先将网络吞吐量作为收入,能耗作为成本支出,建立起了服务提供商视角的利润模型框架。为了避免由于资源分配不均导致的边缘服务器资源浪费或过载,首先通过分析用户到来的各项服务请求,并利用稀疏矩阵算法合理分配频谱资源使网络吞吐量得到提升,而针对计算资源则设计了一种启发式算法,以确定用户关联和用户计算资源需求量,使每个边缘服务器都能得到充分利用;并基于资源利用的结果并结合考虑光纤前传链路容量约束,可以动态部署移动边缘计算服务器于宏基站或者远端射频头处以降低设备开销。针对不同参数指标与一天不同时刻服务请求情况的仿真结果表明,所提机制能有效地提高网络吞吐量、减少网络能耗并降低光纤前传链路的阻塞概率,相较于其他算法在各项指标上均有显著提升。

关键词：异构云无线接入网节能移动边缘计算资源分配

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偏好感知的边云协同群智感知参与者选择策略

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西安电子科技大学学报 2022年第1期49卷 142-151页

作者：王汝言刘佳何鹏崔亚平重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆高校市级光通信与网络重点实验室重庆400065 泛在感知与互联重庆市重点实验室重庆400065

群智感知依靠大量用户的移动性和智能设备的传感能力完成数据的收集,已经成为一种有效的感知数据收集方式。现有集中式群智感知网络中,云平台负责任务分发和数据收集等全部过程,难以有效处理大量实时数据,感知成本高;不同参与者对待任... 详细信息

群智感知依靠大量用户的移动性和智能设备的传感能力完成数据的收集,已经成为一种有效的感知数据收集方式。现有集中式群智感知网络中,云平台负责任务分发和数据收集等全部过程,难以有效处理大量实时数据,感知成本高;不同参与者对待任务的兴趣不同,忽略偏好因素会导致所选参与者完成任务的效率较低,参与者满意度较差。针对上述群智感知网络中存在的问题,提出一种边云协同架构下偏好感知的参与者选择策略。参与者选择过程由云平台和边缘节点协作执行。云平台基于任务的不同位置向边缘节点分发任务,并且从边缘节点收集数据。边缘节点负责参与者选择过程,通过评估时间匹配度、距离匹配度、任务类型和奖励,量化用户对任务的偏好;通过评估用户的声誉和感知成本,量化任务对用户的偏好。基于双方偏好和稳定匹配理论,将参与者选择问题建模为用户与任务间的多对一稳定匹配问题,并且求解稳定匹配使参与者偏好最大化。结果表明,该策略所选参与者的满意度较高,平台收集的数据质量较好。

关键词：群智感知边云协同参与者选择数据质量用户偏好

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