检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2025年第3期45卷 883-890页

作者：王华华范子健刘泽重庆邮电大学软件工程学院重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室(重庆邮电大学) 重庆400065 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

对抗样本能够有效评估深度神经网络的鲁棒性和安全性。针对黑盒场景下对抗攻击成功率低的问题,为提高对抗样本的可迁移性,提出一种基于多空间概率增强的对抗样本生成方法(MPEAM)。所提方法通过在对抗样本生成方法中引入2条随机数据增强... 详细信息

对抗样本能够有效评估深度神经网络的鲁棒性和安全性。针对黑盒场景下对抗攻击成功率低的问题,为提高对抗样本的可迁移性,提出一种基于多空间概率增强的对抗样本生成方法(MPEAM)。所提方法通过在对抗样本生成方法中引入2条随机数据增强支路,而各支路分别基于像素空间和HSV颜色空间实现图像的随机裁剪填充(CP)和随机颜色变换(CC),并通过构建概率模型控制返回的图像样本,从而在增加原始样本多样性的同时降低对抗样本对原数据集的依赖,进而提高对抗样本的可迁移性。在此基础上,将所提方法引入集成模型中,以进一步提升黑盒场景下对抗样本攻击的成功率。在ImageNet数据集上的大量实验结果表明,相较于基准方法——迭代快速梯度符号方法(IFGSM)和动量迭代快速梯度符号方法(MIFGSM),所提方法的黑盒攻击成功率分别平均提升了28.72和8.44个百分点;相较于基于单空间概率增强的对抗攻击方法,所提方法的黑盒攻击成功率最高提升了6.81个百分点。以上验证了所提方法能够以较小的复杂度代价提高对抗样本的可迁移性,并实现黑盒场景下的有效攻击。

关键词：对抗样本深度神经网络黑盒场景可迁移性多空间概率增强

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非地面通信网络多普勒频偏多级高精度估计方法

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电讯技术 2025年第3期65卷 454-462页

作者：李昌淼申滨黄晓舸重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

与地面蜂窝网络相比,非地面通信网络如低轨卫星通信场景下往往存在更高的多普勒频偏和较低的接收信噪比等问题,严重影响系统性能。为了提高同步性能,提出了一种多级频偏估计方法,以补偿由星地之间相对运动引起的多普勒频偏。首先,星历... 详细信息

与地面蜂窝网络相比,非地面通信网络如低轨卫星通信场景下往往存在更高的多普勒频偏和较低的接收信噪比等问题,严重影响系统性能。为了提高同步性能,提出了一种多级频偏估计方法,以补偿由星地之间相对运动引起的多普勒频偏。首先,星历频偏预估计利用终端位置和星历信息进行粗略估计。其次,对于剩余频偏估计问题,将其等效地转化为离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)插值迭代频率估计问题,并通过残余频偏粗估计和精估计分别完成。仿真结果表明,与传统的互相关方法及其他几种典型改进方法相比,所提方法具有更高的多普勒频偏估计精度,在归一化频偏为4.487、信噪比为0 dB时,频偏估计的均方根误差可达到10-2,有助于提高接入成功率和通信质量。

关键词：非地面通信网络同步性能多普勒频偏估计插值迭代

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IRS与人工噪声辅助的MIMO通信系统物理层安全方案设计

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系统工程与电子技术 2022年第10期44卷 3266-3274页

作者：景小荣宋振远罗悦马玉丹重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

针对多输入多输出通信系统信息传输过程中的安全问题,提出一种智能反射表面(intelligent reflecting surface,IRS)与人工噪声辅助的物理层安全设计方案。在该方案中,首先基于系统保密速率最大化准则,构建一非凸优化问题。由于该问题求... 详细信息

针对多输入多输出通信系统信息传输过程中的安全问题,提出一种智能反射表面(intelligent reflecting surface,IRS)与人工噪声辅助的物理层安全设计方案。在该方案中,首先基于系统保密速率最大化准则,构建一非凸优化问题。由于该问题求解需联合优化设计基站波束赋形矩阵、人工噪声协方差矩阵及IRS相移矩阵,为易于求解,基于均方误差准则,对非凸目标函数进行等价转换。最后,以交替迭代方式分别利用内点法和基于黎曼流形的共轭梯度下降算法,求解波束赋形矩阵和人工噪声协方差矩阵以及IRS相移矩阵。仿真结果表明,所提方案的系统保密速率在发送端具有较高的发送功率时,优于其他几种方案。

关键词：物理层安全智能反射表面多输入多输出人工噪声黎曼流形优化

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基于二维卷积的端到端无线通信系统研究

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电子学报 2023年第7期51卷 1725-1733页

作者：刘乔寿刘俊杰蔚淦丞周雄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

针对现有端到端自动编译码器无线通信系统在多径信道中表现不佳的问题,本文提出了一种改进的自动编译码器端到端无线通信系统.在设计中,通过改变卷积核的尺寸,利用二维卷积来对抗多径效应引起的频率选择性衰落,并将传统OFDM(Orthogonal ... 详细信息

针对现有端到端自动编译码器无线通信系统在多径信道中表现不佳的问题,本文提出了一种改进的自动编译码器端到端无线通信系统.在设计中,通过改变卷积核的尺寸,利用二维卷积来对抗多径效应引起的频率选择性衰落,并将传统OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)模块同自动编译码器相结合,以此来增加系统应对多径信道的能力.同时,通过仿真分析一维卷积自动编译码器无线通信系统、传统OFDM无线通信系统以及本文改进的自动编译码器无线通信系统在多径信道下的性能.结果表明,在5径瑞利信道下并且以误块率(Block Error Rate,BLER)作为性能指标时,所提出的基于二维卷积的自动编译码器无线通信系统在64QAM调制下相比经典自动编译码器无线通信系统和传统OFDM无线通信系统分别提升了17%和60%的性能,本文的仿真分析给出了详细的对比说明.另外本文还分析了不同调制、不同信道时卷积核数量对系统性能的影响.

关键词：自动编译码器端到端学习二维卷积正交频分复用多径信道

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基于子空间结构正则化的L_(21)非负矩阵分解高光谱解混

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电子与信息学报 2022年第5期44卷 1704-1713页

作者：陈善学刘荣华重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

标准的非负矩阵分解(NMF)应用于高光谱解混时,容易受到噪声和异常值的干扰,解混效果较差。为了提高分解性能,该文将L_(21)范数引入标准的NMF算法中,对模型进行了改进,从而提高算法的鲁棒性。其次,为了提高分解后丰度矩阵的稀疏性,将双... 详细信息

标准的非负矩阵分解(NMF)应用于高光谱解混时,容易受到噪声和异常值的干扰,解混效果较差。为了提高分解性能,该文将L_(21)范数引入标准的NMF算法中,对模型进行了改进,从而提高算法的鲁棒性。其次,为了提高分解后丰度矩阵的稀疏性,将双重加权稀疏约束引入L_(21)NMF模型中,使其中一个权值提高每个像元对应的丰度向量上的稀疏性,另一个权值提高每个端元对应的丰度向量上的稀疏性。同时,为了利用像元的全局空间分布信息,观察地物在不同图像中的真实分布情况,引入子空间结构正则项,提出了基于子空间结构正则化的L_(21)非负矩阵分解(L_(21)NMF-SSR)算法。通过在模拟数据集和真实数据集与其他经典算法的比较,验证了该算法具有更好的性能,同时具有去噪能力。

关键词：高光谱解混非负矩阵分解 L_(21)范数双重加权稀疏子空间结构

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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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融合时间感知和多兴趣提取网络的序列推荐

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2024年第4期36卷 807-818页

作者：唐宏金哲正张静刘斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

针对序列推荐任务中的时间动态性和多重兴趣建模问题,提出一种时间感知的项目嵌入方法,用于学习项目之间的时间关联性。在此基础上,提出一种融合时间感知和多兴趣提取网络的序列推荐(time-aware multi-interest sequence recommendation... 详细信息

针对序列推荐任务中的时间动态性和多重兴趣建模问题,提出一种时间感知的项目嵌入方法,用于学习项目之间的时间关联性。在此基础上,提出一种融合时间感知和多兴趣提取网络的序列推荐(time-aware multi-interest sequence recommendation,TMISA)方法。TMISA采用自注意力序列推荐模型作为局部特征学习模块,以捕捉用户行为序列中的动态偏好;通过多兴趣提取网络对用户的全局偏好进行建模;引入门控聚合模块将局部和全局特征表示动态融合,生成最终的用户偏好表示。实验证明,在5个真实推荐数据集上,TMISA模型表现出卓越性能,超越了多个先进的基线模型。

关键词：序列推荐自注意力机制时间感知的项目嵌入多兴趣提取网络门控聚合模块

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群组协作的移动群智感知任务分配方法

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电子与信息学报 2023年第12期45卷 4308-4316页

作者：吴大鹏管芃张普宁杨志刚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

时空覆盖类感知任务对参与者的时间与空间约束使得传统单参与者模式难以适用。为此,该文提出群组协作的移动群智感知任务分配方法,以群组模式替代传统单参与者模式。设计层次化群组协作的任务分配框架,提出偏好感知的社交群组生成方法,... 详细信息

时空覆盖类感知任务对参与者的时间与空间约束使得传统单参与者模式难以适用。为此,该文提出群组协作的移动群智感知任务分配方法,以群组模式替代传统单参与者模式。设计层次化群组协作的任务分配框架,提出偏好感知的社交群组生成方法,引入社交关系生成社交群组,提高任务完成率。提出效用优化的任务群组匹配方法,采用网络流理论进行群组-任务匹配,保证平台效用最大化。仿真结果表明所提方法在任务完成率与平台效用方面均有较大提升。

关键词：移动群智感知任务分配群组协作平台效用

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高性能YOLOv5:面向嵌入式平台高性能目标检测算法研究

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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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