检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2022年第S02期49卷 150-158页

作者：孙开伟郭豪曾雅苑方阳刘期烈重庆邮电大学数据工程与可视计算重点实验室重庆400065 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

多目标回归(Multi-target Regression,MTR)是一种同时预测多个相互关联的连续型输出目标的机器学习问题。在多目标回归中,多个输出目标共享同一个特征表示,其主要挑战在于如何有效地发掘和利用输出目标之间的关联,以提高所有输出目标的... 详细信息

多目标回归(Multi-target Regression,MTR)是一种同时预测多个相互关联的连续型输出目标的机器学习问题。在多目标回归中,多个输出目标共享同一个特征表示,其主要挑战在于如何有效地发掘和利用输出目标之间的关联,以提高所有输出目标的预测准确性。文中提出了一种基于超网络的多目标回归方法(Multi-target Regression Method based on Hypernetwork,MTR-HN)。首先采用k-means算法对每个连续型输出目标进行一维聚类,然后根据聚类结果将多目标回归问题转化成多类别多标签分类问题,最后采用超网络模型对多类别多标签分类问题进行建模,构建最终的多目标回归预测模型。MTR-HN方法的优点在于:1)对输出空间离散化,能够降低模型过拟合的风险;2)采用超网络模型,能更有效地对输出目标之间的关联进行建模。在18个多目标回归数据集上进行的对比实验表明,文中提出的MTR-HN方法能够取得比现有方法更高的预测准确性。

关键词：机器学习多目标回归聚类多标签分类超网络

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面向物联网数据特征的信息中心网络缓存方案

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电子与信息学报 2021年第8期43卷 2240-2248页

作者：段洁胡显静林欢李郑伟邹亚琴重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆市光通信与网络高校重点实验室重庆400065

将信息中心网络(ICN)应用到物联网(IoT)架构(ICN-IoT),可以有效地解决数据分发问题,提高数据的传输效率。但在ICN-IoT中,现有的缓存研究主要是在内容流行度或新鲜度等单一维度上实现缓存配置,无法适应海量和多态的物联网数据特征,导致... 详细信息

将信息中心网络(ICN)应用到物联网(IoT)架构(ICN-IoT),可以有效地解决数据分发问题,提高数据的传输效率。但在ICN-IoT中,现有的缓存研究主要是在内容流行度或新鲜度等单一维度上实现缓存配置,无法适应海量和多态的物联网数据特征,导致缓存效率低。针对上述问题,该文首先分析了物联网数据特征,将数据分为周期性数据和事件触发性数据。然后,综合考虑物联网的这两种数据特征,提出一种具有不同缓存决策的ICNIoT缓存方案(CS-DCI),路由器根据到达数据的特征类型执行相应的缓存决策。最后详细介绍两种数据类型的缓存策略,对于周期性数据,考虑内容流行度和时间请求概率缓存用户请求最多的数据;对于事件触发性数据,考虑内容流行度和事件触发频率缓存有意义的数据。仿真表明,该方案能够提高内容差异率,增加缓存内容的多样性,从而满足ICN-IoT不同应用的请求,获得较优的缓存命中率以及减少内容获取跳数。

关键词：物联网信息中心网络缓存数据特征

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智能反射面辅助广义空间调制性能分析

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电讯技术 2023年第9期63卷 1383-1390页

作者：刘凤麟李方伟王明月重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 公共大数据安全技术重庆市重点实验室重庆401420

将智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)技术引入索引调制(Index Modulation,IM)技术领域,可在保留各自优势的同时提高系统可靠性并实现高频谱效率。但现有方案在每时隙内仅激活一根天线,使得天线的利用率降低,且单天线激活... 详细信息

将智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)技术引入索引调制(Index Modulation,IM)技术领域,可在保留各自优势的同时提高系统可靠性并实现高频谱效率。但现有方案在每时隙内仅激活一根天线,使得天线的利用率降低,且单天线激活时若想要进一步提高系统传输速率只能成倍增大发射天线数或提高调制阶数,从而影响系统性能。针对这一问题,提出了IRS辅助广义空间调制(Generalized Spatial Modulation,GSM)相关技术的方案,在发射端激活多根天线,使得在单位时间内相同天线数时每时隙传输的比特数增加。计算了该方案理论误码率上界,通过仿真验证了理论推导的正确性。

关键词：智能反射面(IRS) 空间调制广义空间调制(GSM) 多输入多输出(MIMO)

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IRS和人工噪声辅助的MIMO-SWIPT系统安全传输方案设计

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电讯技术 2023年第12期63卷 1985-1994页

作者：晏万才李方伟王明月重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 公共大数据安全技术重庆市重点实验室重庆401420

针对多天线无线携能通信系统中能量收集节点作为潜在窃听者的信息安全问题,提出了一种智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)和人工噪声辅助的物理层安全传输方案。首先考虑发射功率、能量收集门限以及IRS单位模约束,以最大... 详细信息

针对多天线无线携能通信系统中能量收集节点作为潜在窃听者的信息安全问题,提出了一种智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)和人工噪声辅助的物理层安全传输方案。首先考虑发射功率、能量收集门限以及IRS单位模约束,以最大化系统安全速率为优化目标,在合法用户直射链路不可用的情况下,联合设计发射端波束赋形矩阵、人工噪声协方差矩阵以及IRS相移矩阵,建模一非线性多变量耦合的非凸优化问题;接着利用均方误差准则等价转换非凸目标函数,并利用连续凸逼近方法(Successive Convex Approximation,SCA)处理非凸的能量收集约束;最后基于交替优化框架,分别用拉格朗日对偶方法和基于价格机制的优化最小化(Majorization-Minimization,MM)算法求解发射端变量和IRS端变量。仿真结果表明,与现有方案相比,所提算法能够在保障能量收集需求的同时大幅度提升系统的安全性能。

关键词：无线携能通信(SWIPT)系统多输入多输出(MIMO) 物理层安全智能反射面(IRS) 人工噪声

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基于不完美CSI的认知反向散射通信吞吐量最大化算法

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电子与信息学报 2023年第7期45卷 2325-2333页

作者：徐勇军姜思巧王公仆杨刚李东黄东重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆金美通信有限责任公司重庆400030 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室成都611731 澳门科技大学计算机科学与工程学院中国澳门999078 贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳550025

为了提高频谱传输效率和抑制信道不确定性影响,该文提出一种基于不完美信道状态信息的认知反向散射通信吞吐量最大化算法。首先,考虑主基站最大发射功率、传输时间、用户服务质量、有界信道不确定性等约束,建立了联合优化主基站波束、... 详细信息

为了提高频谱传输效率和抑制信道不确定性影响,该文提出一种基于不完美信道状态信息的认知反向散射通信吞吐量最大化算法。首先,考虑主基站最大发射功率、传输时间、用户服务质量、有界信道不确定性等约束,建立了联合优化主基站波束、传输时间、反射系数的多变量耦合的非线性鲁棒吞吐量最大化模型。其次,利用最坏准则、S-Procedure、连续凸近似和交替优化方法,将原问题转换为凸优化问题,并提出一种基于迭代的鲁棒资源分配算法。仿真结果表明,与非鲁棒算法对比,所提算法具有较好的吞吐量和鲁棒性,且中断概率减小2.39%。

关键词：认知无线电网络反向散射通信吞吐量最大化鲁棒性

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车联网中基于环的匿名高效批量认证与组密钥协商协议

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通信学报 2023年第6期44卷 103-116页

作者：张海波兰凯陈舟王汝言邹灿王明月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 三六零数字安全科技集团有限公司北京 100015 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆 400065 丹麦奥尔堡大学奥尔堡 9220

针对当前批量认证与密钥协商协议依赖于半可信路边单元(RSU)且不适用于大规模车联网(IoV)场景下密钥更新的问题,提出了IoV中基于环的匿名高效批量认证与组密钥协商协议.通过假名机制确保匿名性,利用混沌映射安全构建认证密钥对,并通过... 详细信息

针对当前批量认证与密钥协商协议依赖于半可信路边单元(RSU)且不适用于大规模车联网(IoV)场景下密钥更新的问题,提出了IoV中基于环的匿名高效批量认证与组密钥协商协议.通过假名机制确保匿名性,利用混沌映射安全构建认证密钥对,并通过少量双线性映射快速完成对大批车辆的批量认证.充分考虑大规模IoV场景下车辆加入与离开情况,利用混沌映射半群性高效构建环状会话组,设计了适用于大规模车辆的组密钥建立与更新机制.此外,该协议设定了假名更新与匿名追溯机制确保更安全的会话过程,同时利用 BAN 逻辑模型证明了协议语义安全性.安全性分析与仿真结果表明,所提协议具备多重安全属性且拥有一定的效率优势.

关键词：车联网批量认证组密钥协商混沌映射密钥更新机制

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多波束卫星通信系统的能效优化功率分配算法

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2023年第5期35卷 789-797页

作者：向碧群江源夏永红重庆移通学院公共大数据安全技术重点实验室重庆401420 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

针对多波束卫星通信系统的能效优化问题,在确定用户分组的情况下,提出了一种基于能效优化的功率分配算法。采用斯坦克尔伯格博弈模型,将用户设为买方,卫星设为卖方。在用户服务质量约束和用户公平性约束条件下,构建双方的效用函数,通过... 详细信息

针对多波束卫星通信系统的能效优化问题,在确定用户分组的情况下,提出了一种基于能效优化的功率分配算法。采用斯坦克尔伯格博弈模型,将用户设为买方,卫星设为卖方。在用户服务质量约束和用户公平性约束条件下,构建双方的效用函数,通过寻找最优功率分配策略来实现效用函数最大化。由于用户效用函数是分式的非凸问题,利用Dinkelbach算法转换为减数形式的凸问题;利用拉格朗日数乘法对凸问题求解。所提算法在内层迭代求得最优功率分配策略,外层迭代计算系统能效。仿真结果表明,所提算法在系统能效上有较大的提升。

关键词：多波束卫星通信系统非正交多址功率分配斯坦克尔伯格博弈

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可重构智能表面辅助的非正交多址接入网络鲁棒能量效率资源分配算法

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电子与信息学报 2022年第7期44卷 2332-2341页

作者：刘期烈辛雅楠高俊鹏周继华黄东赵涛重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 航天新通科技有限公司重庆400065 贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳550025

为提高非正交多址接入(NOMA)网络的鲁棒性和系统能效(EE),考虑了不完美信道状态信息,该文提出一种可重构智能表面(RIS)辅助的NOMA网络鲁棒能效最大资源分配算法。考虑用户信干噪比(SINR)中断概率约束、基站的最大发射功率约束以及连续... 详细信息

为提高非正交多址接入(NOMA)网络的鲁棒性和系统能效(EE),考虑了不完美信道状态信息,该文提出一种可重构智能表面(RIS)辅助的NOMA网络鲁棒能效最大资源分配算法。考虑用户信干噪比(SINR)中断概率约束、基站的最大发射功率约束以及连续相移约束,建立了一个非线性的能效最大化资源分配模型。用Dinkelbach方法将分式形式的目标函数转换为线性的参数相减的形式,利用S-procedure方法将含有信道不确定性的SINR中断概率约束转换成确定性形式,利用交替优化算法将多变量耦合的非凸优化问题分解成多个凸优化子问题,最后用CVX对分解出的子问题进行求解。仿真结果表明,在EE方面,所提算法比无可重构智能表面(RIS)算法提高了7.4%。在SINR中断概率方面,所提算法比非鲁棒算法降低了85.5%。

关键词：可重构智能表面能效最大化非正交多址接入鲁棒性资源分配

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基于信号检测的光无线轨道角动量复用系统研究

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电子与信息学报 2021年第11期43卷 3156-3165页

作者：王洋崔健廖希曾彦志张杰重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信教育部工程研究中心重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

基于轨道角动量(OAM)的光无线复用通信技术在理想传输条件下能够大幅度提升通信系统性能,然而现实中大气湍流、孔径失配等因素会造成OAM模态间串扰导致误码率(BER)上升。为了降低光无线OAM复用系统在复杂环境中的误码率,该文首先建立了... 详细信息

基于轨道角动量(OAM)的光无线复用通信技术在理想传输条件下能够大幅度提升通信系统性能,然而现实中大气湍流、孔径失配等因素会造成OAM模态间串扰导致误码率(BER)上升。为了降低光无线OAM复用系统在复杂环境中的误码率,该文首先建立了大气湍流、孔径失配场景下基于垂直分层空时码准则(VBLAST)的OAM复用通信系统(VBLAST-OAM),之后分析对比基于排序干扰连续消除检测算法(OSIC)、基于马尔科夫随机场置信度传播算法(MRF-BP)、基于OAM串扰特性的排序干扰连续消除算法(OAM-OSIC)应用于上述系统时的性能。结果表明:所提信号检测算法均能有效降低OAM复用系统在复杂环境中的误码率,其中,基于MRF-BP算法的系统性能最好;OAM-OSIC虽然属于次优算法,但在算法的运行开销方面具有较大优势。

关键词：光无线通信大气湍流轨道角动量信号检测孔径失配误码率

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采用元学习的多场景教室学生姿态检测方法

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西安电子科技大学学报 2021年第5期48卷 58-67页

作者：钱志华高陈强叶盛重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

针对不同教学场景图像的数据分布差异较大造成的跨域偏移问题,提出了一种采用元学习的多场景学生姿态检测方法。该方法设计了姿态检测元模型和一种参数可学习的域适应优化器。通过离线学习和在线学习相结合的方式,实现特定教学场景姿态... 详细信息

针对不同教学场景图像的数据分布差异较大造成的跨域偏移问题,提出了一种采用元学习的多场景学生姿态检测方法。该方法设计了姿态检测元模型和一种参数可学习的域适应优化器。通过离线学习和在线学习相结合的方式,实现特定教学场景姿态检测模型的快速域适应。离线学习阶段,该方法通过双层训练模拟姿态检测模型在各类教学场景上域适应的过程,对姿态检测元模型以及域适应优化器参数进行训练;在线学习阶段,只需特定教学场景下少量有标签的样本数据,元模型就能在域适应优化器的引导下快速适应该场景的数据分布。另外,在离线学习阶段,还提出了一种能使双层训练更加稳定的外部优化器。实验结果表明,该方法在多场景姿态检测数据集上的综合检测精度要优于目前主流的目标检测模型,对有标签图像较少的新场景也有较好的域适应效果。

关键词：姿态检测域适应小样本学习元模型域适应优化器

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