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规避预处理的隐写载体选择

上海理工大学学报 2024年第3期46卷 251-258页

作者：曹嘉明王子驰张新鹏上海大学通信与信息工程学院上海200444

在隐写术流程中,载体的选择在很大程度上影响着隐写系统的安全性。实验表明,经过预处理后的图像在用于隐写嵌入后会导致隐写安全性大幅降低。当给出较多备选图像时,可以选取多张图像用于进行隐写来提升隐写系统安全性。利用深度神经网... 详细信息

在隐写术流程中,载体的选择在很大程度上影响着隐写系统的安全性。实验表明,经过预处理后的图像在用于隐写嵌入后会导致隐写安全性大幅降低。当给出较多备选图像时,可以选取多张图像用于进行隐写来提升隐写系统安全性。利用深度神经网络模型筛选出备选图像中已被预处理过的图像,根据深度神经网络输出赋予备选图像预处理失真,并结合传统的嵌入失真算法选择出最适合隐写的多幅图像进行隐写。与其他多载体隐写载体选择方案相比,所提出的载体选择方案在备选图像中含有预处理图像的情形下有着较好的表现,能够显著提升隐写系统安全性。

关键词：图像隐写载体选择深度神经网络融合失真

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结合双流形映射的不完备多标签学习

计算机工程 2024年第4期50卷 104-112页

作者：许智磊黄睿上海大学通信与信息工程学院上海200444

在多标签学习中,有效利用标签相关性可以提高分类性能。然而,由于人工标注标签的主观性和实际应用中标签语义的相似性,通常只能观察到不完备的标签空间,导致标签相关性的估计不准确,使得算法性能下降。针对该问题,提出一种结合双流形映... 详细信息

在多标签学习中,有效利用标签相关性可以提高分类性能。然而,由于人工标注标签的主观性和实际应用中标签语义的相似性,通常只能观察到不完备的标签空间,导致标签相关性的估计不准确,使得算法性能下降。针对该问题,提出一种结合双流形映射的不完备多标签学习(ML-DMM)算法。构造两种流形映射,一种是保留实例数据空间局部结构信息的特征流形映射,另一种是基于迭代学习得到的标签相关性的标签流形映射。首先通过拉普拉斯映射构造数据的低维流形,然后通过回归系数矩阵和标签相关性矩阵将初始特征空间和初始标签空间分别映射到该低维流形上,形成一种双流形映射结构来提升算法性能,最后利用迭代学习得到的回归系数矩阵进行多标签分类。在8个多标签数据集及3种标签缺失率情况下的对比实验结果表明,ML-DMM算法性能优于其他针对缺失标签的多标签分类算法。

关键词：多标签学习缺失标签标签相关性低维流形双流形映射

结合电子束辐照与压电压力波法空间电荷分布实时测量的空间电荷包迁移行为的研究

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物理学报 2024年第2期73卷 278-286页

作者：潘佳萍张冶文李俊吕天华郑飞虎同济大学电子与信息工程学院上海201804

空间电荷包现象是一种特殊的空间电荷现象,具体表现为空间电荷以包的形态沿着极化电场的方向进行迁移.目前针对空间电荷包现象的研究还存在一些不足,研究的对象通常集中在聚乙烯及其交联产物中的正极性空间电荷包.本文提出了一套用于负... 详细信息

空间电荷包现象是一种特殊的空间电荷现象,具体表现为空间电荷以包的形态沿着极化电场的方向进行迁移.目前针对空间电荷包现象的研究还存在一些不足,研究的对象通常集中在聚乙烯及其交联产物中的正极性空间电荷包.本文提出了一套用于负极性空间电荷包特性研究的一体化实验系统,可进行电子束辐照与压电压力波法空间电荷分布实时测量相结合的实验研究,并简要介绍了该系统的结构与功能.该系统适用于不同厚度范围的各类绝缘电介质样品在不同电场下的实验研究.本文使用该实验系统初步研究了在不同外加电场(15,20,2.5,30 kV/mm)下聚丙烯与聚甲基丙烯酸甲酯样品内负极性空间电荷包的迁移行为,并从实验结果中提取了负极性载流子;(电子)的迁移特性.聚丙烯与聚甲基丙烯酸甲酯样品中电子的迁移速率均存在随着电场的增加而减小的负微分迁移率现象,聚丙烯中该现象出现的阈值电场约为26.0 kV/mm,聚甲基丙烯酸甲酯中该现象出现的阈值电场约为19.5 kV/mm,消失的截止电场约为27.5 kV/mm.

关键词：绝缘聚合物空间电荷包电子束辐照载流子迁移率

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CO_(2)激光退火不同外径锗芯光纤的扫描速度研究

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光子学报 2024年第4期53卷 84-94页

作者：杜亦凡赵子文钟双栖马泽成王少业上海大学通信与信息工程学院上海200444 上海大学特种光纤与光接入网重点实验室上海200444 上海大学特种光纤与先进通信国际合作联合实验室上海200444

对内径为41~43μm,外径约为188μm、251μm和270μm的锗芯光纤进行激光退火实验,研究CO_(2)激光沿光纤轴向扫描速度对锗芯拉曼峰频率和光传输损耗特性的影响。研究发现,激光扫描速度是决定退火后光纤特性的重要参数。对不同外径的光纤,... 详细信息

对内径为41~43μm,外径约为188μm、251μm和270μm的锗芯光纤进行激光退火实验,研究CO_(2)激光沿光纤轴向扫描速度对锗芯拉曼峰频率和光传输损耗特性的影响。研究发现,激光扫描速度是决定退火后光纤特性的重要参数。对不同外径的光纤,达到最优退火效果的激光扫描速度不同,188μm、251μm和270μm外径的锗芯光纤分别为10 mm·s^(-1)、14 mm·s^(-1)和16 mm·s^(-1),光传输损耗分别为3.435 dB·cm^(-1)、2.147 dB·cm^(-1)和3.578 dB·cm^(-1)。使用COMSOL软件对退火过程中纤芯表面固定点的温度变化进行了模拟仿真研究,仿真结果显示激光退火过程中温度呈脉冲形变化。相同外径条件下,激光扫描速度提高,温度脉冲的峰值升高、谷值降低、单脉冲持续时间缩短;相同扫描速度条件下,光纤外径减小,温度脉冲峰值提高,谷值降低。

关键词：锗芯光纤 CO_(2)激光退火激光扫描速度 COMSOL仿真温度变化模拟

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基于单目深度估计的光伏板地理定位算法

计算机工程与应用 2024年

作者：倪源松韩军胡广怡王文帅上海大学通信与信息工程学院

在光伏电站的无人机巡检中，准确定位光伏板的地理位置是关键；目前大多数定位方法依赖于地理信息数据、多视角图像或激光雷达，但这些方法难以在未知复杂环境下快速定位目标的地理位置；随着深度学习的单目深度估计（MDE）发展，MDE网... 详细信息

在光伏电站的无人机巡检中，准确定位光伏板的地理位置是关键；目前大多数定位方法依赖于地理信息数据、多视角图像或激光雷达，但这些方法难以在未知复杂环境下快速定位目标的地理位置；随着深度学习的单目深度估计（MDE）发展，MDE网络在道路场景下已展现出较高的深度预测精度；基于此，提出了一种全新的光伏板地理定位算法，采用MDE网络估算目标距离，并根据相机成像模型将光伏板的像素坐标转换至地理坐标；其中为了解决经典MDE在拍摄视角多变和距离较远的无人机场景下深度预测精度不佳，设计了针对该场景优化的MDE网络(SwinDenseDepth)，该网络采用由Swin-transformer组成的编码器增强对无人机场景的深度感知能力，并结合密集连接结构与通道空间注意力融合模块，利用语义和上下文信息提高深度估计的准确性；实验结果表明相比于目前主流的MDE，SwinDenseDepth能更为准确地预测无人机图像中距离，并且定位算法在巡检高度30至60米的图像中定位误差在1至2米范围内，满足定位光伏板的实际需求。

关键词：目标地理定位单目深度估计视觉地理定位无人机光伏板组件

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基于孤立森林评分扩展的流量异常检测方法

电子测量技术 2024年第8期47卷 157-163页

作者：沈萍陈俊丽上海大学通信与信息工程学院上海200444

流量异常检测是一种有效识别网络攻击行为的技术。近年来,无监督方法在异常检测领域得到了广泛应用。针对现有流量数据间时序关系挖掘的需求与孤立森林随机选择特征属性进行样本划分的问题,本文提出一种基于孤立森林评分扩展的流量异常... 详细信息

流量异常检测是一种有效识别网络攻击行为的技术。近年来,无监督方法在异常检测领域得到了广泛应用。针对现有流量数据间时序关系挖掘的需求与孤立森林随机选择特征属性进行样本划分的问题,本文提出一种基于孤立森林评分扩展的流量异常检测方法。首先,文章使用滑动窗口机制和信息熵特性,设计了网络流量的熵时序特征提取方法,集成至特征集执行显著特征筛选。然后,文章构建了孤立森林评分扩展模型,在节点样本划分时,利用特征集合迭代方法与特征重要性矩阵,综合集合中孤立树特征,为节点标记综合路径长度代替原路径长度,并计算更能表征样本分布的异常评分。最后,通过设定异常得分阈值判别样本是否异常。在公开数据集上的实验结果表明,文章提出的异常检测模型,相比其他方法有明显优势,具有良好的实时检测性能,误报率更低,可有效用于网络流量的异常检测中,对真实网络环境中攻击事件的识别具有重要意义。

关键词：熵时序特征异常检测无监督异常评分

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基于WFRFT的噪声式隐蔽传输方案研究

火力与指挥控制 2024年第6期49卷 116-121页

作者：刘凯查仁杰上海大学通信与信息工程学院上海200444

隐蔽无线通信旨在实现通信双方信息的隐藏传输,以保证信息的安全性。提出一种基于加权分数傅里叶变换的混沌扩频噪声式信号隐蔽通信方法,该方法利用改进后的Logistic映射产生的两个不同的混沌序列对隐蔽信号进行符号扩频,再对其进行加... 详细信息

隐蔽无线通信旨在实现通信双方信息的隐藏传输,以保证信息的安全性。提出一种基于加权分数傅里叶变换的混沌扩频噪声式信号隐蔽通信方法,该方法利用改进后的Logistic映射产生的两个不同的混沌序列对隐蔽信号进行符号扩频,再对其进行加权分数傅里叶变换生成噪声式隐蔽信号。发送方将隐蔽信号与公开信号叠加到一起一同传输,同步等问题交由公开信号解决,而经过处理的隐蔽信号具有低能量和类高斯特性,能够很好地与背景噪声混淆在一起,具有较强的隐蔽性和抗截获能力。仿真结果表明,所提出的方法具有较好的隐蔽性能,仿真误码率与理论推导一致,并且功率比取值在0.007~0.01之间时,可以使隐蔽信号和公开信号都能达到较好的误码率。

关键词：隐蔽通信符号扩频加权分数傅里叶变换隐蔽特性

基于Q-Learning的分簇无线传感网信任管理机制

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上海大学学报（自然科学版） 2024年第2期30卷 255-266页

作者：赵远亮王涛李平吴雅婷孙彦赞王瑞上海大学通信与信息工程学院上海200444

针对无线传感器网络中存在的安全问题,提出了基于Q-Learning的分簇无线传感网信任管理机制(Q-learning based trust management mechanism for clustered wireless sensor networks,QLTMM-CWSN).该机制主要考虑通信信任、数据信任和能量信任3个方面.在网络运行过程中,基于节点的通信行为、数据分布和能量消耗,使用Q-Learning算法更新节点信任值,并选择簇内信任值最高的节点作为可信簇头节点.当簇中主簇头节点的信任值低于阈值时,可信簇头节点代替主簇头节点管理簇内成员节点,维护正常的数据传输.研究结果表明,QLTMM-CWSN机制能有效抵御通信攻击、伪造本地数据攻击、能量攻击和混合攻击.

关键词：无线传感器网络 Q-Learning 信任管理机制网络安全

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双向长短期记忆网络的时间序列预测方法

西安电子科技大学学报 2024年第3期51卷 103-112页

作者：管业鹏苏光耀盛怡上海大学通信与信息工程学院上海200444 上海体育学院竞技运动学院上海200438

时间序列预测即利用历史时间序列数据,预测未来一段时间内的数据信息,以便提前制定相应策略。目前,时间序列的类别复杂繁多,而现有的时间序列预测模型面对多种类型数据时无法取得稳定预测的结果,进而难以同时满足对现实中多种复杂的时... 详细信息

时间序列预测即利用历史时间序列数据,预测未来一段时间内的数据信息,以便提前制定相应策略。目前,时间序列的类别复杂繁多,而现有的时间序列预测模型面对多种类型数据时无法取得稳定预测的结果,进而难以同时满足对现实中多种复杂的时序数据预测的应用需求。针对上述问题,提出了一种基于时间注意力机制双向长短期记忆网络的时间序列预测方法。笔者提出的网络模型采用改进的正向和反向传播机制提取时序信息并通过自适应权重分配策略推理未来的时序信息。具体来说,设计了一个改进的双向长短期记忆网络,通过结合双向长短期记忆和长短期记忆网络提取深度时间序列特征,挖掘上下文的时序依赖关系。在此基础上,融合所提出的时间注意力机制,实现对深度时间序列特征进行自适应加权,提升深度时序特征的显著性表达能力。通过与同类代表性方法在多个不同类别数据集上的客观定量对比,实验结果表明,该方法能够在多种类别的复杂时间序列数据上更优的预测性能。

关键词：时间序列双向长短期记忆网络长短期记忆网络注意力机制深度学习