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基于改进哈里斯鹰算法的系统能效优化

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 58-64页

作者：苏佳杨志华刘彦明河北科技大学信息科学与工程学院河北石家庄050018 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200030

为有效提升多小区多用户通信系统能效,针对哈里斯鹰优化算法易陷入局部最优导致无法得到最优系统能效这一问题,提出一种改进的哈里斯鹰能效优化算法.首先,建立考虑小区间干扰因素的多小区多用户通信系统模型,得出该系统的能量效率方程;... 详细信息

为有效提升多小区多用户通信系统能效,针对哈里斯鹰优化算法易陷入局部最优导致无法得到最优系统能效这一问题,提出一种改进的哈里斯鹰能效优化算法.首先,建立考虑小区间干扰因素的多小区多用户通信系统模型,得出该系统的能量效率方程;在运用哈里斯鹰算法求解系统能效过程中,将Sobol混沌初始化与莱维飞行变异策略结合到算法中以对原始算法进行改进.仿真结果表明:相较于原始算法,本文算法改善了原算法陷入局部最优问题,并将系统能效提高了15.1%.

关键词：多小区多用户通信系统小区间干扰能量效率哈里斯鹰优化算法局部最优

面向移动用户的RIS波束追踪与覆盖增强技术

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信号处理 2024年第8期40卷 1460-1468页

作者：呼和费丹韩福勇张天乐郑鹏陈浩然张思宇艾渤北京信息科技大学信息与通信工程学院北京102206 北京交通大学电子信息工程学院北京100044

智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)技术因其能够灵活操控信道环境的电磁特性,一经出现就引起了学术界和工业界的广泛关注。目前对于RIS辅助无线通信系统的理论研究与实际测试以静止场景为主,缺乏移动场景的研究。而由... 详细信息

智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)技术因其能够灵活操控信道环境的电磁特性,一经出现就引起了学术界和工业界的广泛关注。目前对于RIS辅助无线通信系统的理论研究与实际测试以静止场景为主,缺乏移动场景的研究。而由于RIS反射波束较窄,存在着移动场景下RIS反射波束难以对准目标,导致覆盖增强效果较差的问题。针对此问题,本文创新性地结合了波达方向(Direction Of Arrival,DOA)估计理论与RIS覆盖增强技术,实现了针对移动用户的RIS波束追踪与覆盖增强,并在此基础上搭建了Sub 6G频段下RIS辅助的移动场景原型平台。此外,本文在实验室对比了不同速度下,发射端移动而接收端保持静止、接收端移动而发射端保持静止两种场景下,经RIS反射后的接收信号功率与信干噪比(Signal Interference plus Noise Ratio,SINR)值。实测结果表明,在两种实测动态场景下RIS编码前后的接收信号功率与SINR均有提升,证明RIS在移动场景下仍然具有较好的性能提升。本文的研究结果可对后续移动场景下RIS辅助通信提供数据支撑与可参考原型平台。

关键词：智能超表面波束追踪覆盖增强

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全局信息提取与重建的遥感图像语义分割网络

浙江大学学报（工学版） 2024年第11期58卷 2270-2279,2319页

作者：梁龙学贺成龙吴小所闫浩文兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070 兰州交通大学测绘与地理信息学院甘肃兰州730070

为了将遥感场景图像更好地进行分割,供给下游任务使用,提出多尺度注意力提取与全局信息重建网络.编码器引入多尺度卷积注意力骨干到遥感深度学习语义分割模型中.多尺度卷积注意力能够捕获多尺度信息,给解码器提供更丰富的全局深浅层信息... 详细信息

为了将遥感场景图像更好地进行分割,供给下游任务使用,提出多尺度注意力提取与全局信息重建网络.编码器引入多尺度卷积注意力骨干到遥感深度学习语义分割模型中.多尺度卷积注意力能够捕获多尺度信息,给解码器提供更丰富的全局深浅层信息.在解码器,设计了全局多分支局部Transformer块.多尺度逐通道条带卷积重建多尺度空间上下文信息,弥补全局分支存在的空间信息割裂,与全局语义上下文信息共同重建全局信息分割图.解码器末端设计极化特征精炼头.通道上利用softmax和sigmoid组合,构建概率分布函数,拟合更好的输出分布,修复浅层中潜在的高分辨率信息损失,指导和融合深层信息,获得精细的空间纹理.实验结果表明,网络实现了很高的精确度,在ISPRS Vaihingen数据集上达到82.9%的平均交并比,在ISPRS Potsdam数据集上达到87.1%的平均交并比.

关键词：语义分割 Transformer 多尺度卷积注意力全局多分支局部注意力全局信息重建

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基于边界点估计与稀疏卷积神经网络的三维点云语义分割

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浙江大学学报（工学版） 2024年第6期58卷 1121-1132页

作者：杨军张琛兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070 兰州交通大学测绘与地理信息学院甘肃兰州730070

针对大规模点云具有稀疏性,传统点云方法提取上下文语义特征不够丰富,并且语义分割结果存在物体边界模糊的问题,提出基于边界点估计与稀疏卷积神经网络的三维点云语义分割算法,主要包括体素分支与点分支.对于体素分支,将原始点云进行体... 详细信息

针对大规模点云具有稀疏性,传统点云方法提取上下文语义特征不够丰富,并且语义分割结果存在物体边界模糊的问题,提出基于边界点估计与稀疏卷积神经网络的三维点云语义分割算法,主要包括体素分支与点分支.对于体素分支,将原始点云进行体素化后经过稀疏卷积得到上下文语义特征;进行解体素化得到每个点的初始语义标签;将初始语义标签输入到边界点估计模块中得到可能的边界点.对于点分支,使用改进的动态图卷积模块提取点云局部几何特征;依次经过空间注意力模块与通道注意力模块增强局部特征;将点分支得到的局部几何特征与体素分支得到的上下文特征融合,增强点云特征的丰富性.本算法在S3DIS数据集和SemanticKITTI数据集上的语义分割精度分别达到69.5%和62.7%.实验结果表明,本研究算法能够提取到更丰富的点云特征,可以对物体的边界区域进行准确分割,具有较好的三维点云语义分割能力.

关键词：点云数据语义分割注意力机制稀疏卷积体素化

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基于格密码的5G-R车地认证密钥协商方案

铁道学报 2024年第2期46卷 82-93页

作者：陈永刘雯张薇兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070 兰州交通大学交通运输学院甘肃兰州730070

5G-R作为我国下一代高速铁路无线通信系统,其安全性对于保障行车安全至关重要。针对5G-AKA协议存在隐私泄露、根密钥不变和效率低等问题,基于格密码理论提出一种新型5G-R车地认证方案。首先,使用临时身份信息GUTI代替SUCI,克服了SUCI明... 详细信息

5G-R作为我国下一代高速铁路无线通信系统,其安全性对于保障行车安全至关重要。针对5G-AKA协议存在隐私泄露、根密钥不变和效率低等问题,基于格密码理论提出一种新型5G-R车地认证方案。首先,使用临时身份信息GUTI代替SUCI,克服了SUCI明文传输的缺点。其次,设计基于格密码的根密钥更新策略,采用格上公钥密码体制、近似平滑投射散列函数和密钥共识算法,实现了根密钥的动态更新和前后向安全性。再次,加入随机质询和消息认证码,实现了通信三方的相互认证,可有效防范重放、DoS等多种恶意攻击。最后,采用串空间形式化方法进行安全验证,结果表明:本文方法较其他方法有更高的安全性,被攻击成功的概率最低,仅为O(n^(2))×2^(-128),且有较低的计算开销和通信开销,能够满足5G-R高安全性的需求。

关键词： 5G-R 车地认证密钥协商格密码前后向安全性串空间模型

基于ARIMA-TCN混合模型的高速铁路时间同步方法

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铁道学报 2024年第6期46卷 90-100页

作者：陈永詹芝贤张薇兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070 兰州交通大学交通运输学院甘肃兰州730070

列控系统作为高速铁路的核心系统,保持其系统的时间同步对于行车安全至关重要。针对现有时间同步方法易受时变上下行传输时延、随机时钟跳变等影响,导致主从时钟偏移估计不准确的问题,提出一种基于差分自回归移动平均-时域卷积神经网络(... 详细信息

列控系统作为高速铁路的核心系统,保持其系统的时间同步对于行车安全至关重要。针对现有时间同步方法易受时变上下行传输时延、随机时钟跳变等影响,导致主从时钟偏移估计不准确的问题,提出一种基于差分自回归移动平均-时域卷积神经网络(ARIMA-TCN)混合模型的高速铁路时间同步方法。首先,根据上下行链路传输速率的不对称比,建立高速铁路时钟的数学理论和实际观测模型。然后,使用拉依达准则识别处理跳变异常值,完成实际时间序列的预处理。再次,使用ARIMA模型平滑时间序列中不确定时延带来的噪声抖动,获得平稳的时间序列。最后,通过提出的注意力增强TCN模型进行预测补偿,完成时钟偏移的补偿校正。通过实验仿真,得到基站区间内位置、基站间距以及车速对高速铁路时间同步的影响性分析。实验结果表明:与对比方法相比,所提方法补偿后的均方根误差较最小二乘法减少了75%、较最大似然估计方法误差减少了44.4%,较BP神经网络方法误差减少了16.7%,验证所提方法具有更低的同步误差和更高的同步精度。

关键词：时间同步精确时钟协议差分自回归移动平均模型注意力增强时域卷积网络时间补偿

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自适应张量奇异值收缩的多视角聚类

计算机研究与发展 2024年

作者：钱罗雄陈梅马学艳张弛张锦宏兰州交通大学电子与信息工程学院

现有多视角聚类算法存在：1)在学习低维表征的过程中无法准确捕获或忽略嵌入在多视角数据中的高阶信息和互补信息；2)未能准确捕获数据局部信息；3)信息捕获方法缺少对噪声点鲁棒性等问题.为解决上述问题，提出一种自适应张量奇异值收... 详细信息

现有多视角聚类算法存在：1)在学习低维表征的过程中无法准确捕获或忽略嵌入在多视角数据中的高阶信息和互补信息；2)未能准确捕获数据局部信息；3)信息捕获方法缺少对噪声点鲁棒性等问题.为解决上述问题，提出一种自适应张量奇异值收缩的多视角聚类算法（adaptive tensor singular value shrinkage，ATSVS）.ATSVS首先提出一种符合秩特性的张量对数行列式函数对表示张量施加低秩约束，在张量奇异值分解（tensor singular value decomposition， t-SVD）过程中能够根据奇异值自身大小进行自适应收缩，更加准确地进行张量秩估计，进而从全局角度精准捕获多视角数据的高阶信息和互补信息.然后采用一种结合稀疏表示和流形正则技术优势的l1，2范数捕获数据的局部信息，并结合l2，1范数对噪声施加稀疏约束，提升算法对噪声点的鲁棒性.与11个对比算法在9个数据集上的实验结果显示，ATSVS的聚类性能均优于其他对比算法.因此，ATSVS是一个能够有效处理多视角数据聚类任务的优秀算法.

关键词：张量表示聚类低秩约束多视角聚类奇异值分解

基于预处理层增强和注意力机制的空域图像隐写分析

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吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：罗维薇刘长龙雷琴兰州交通大学电子与信息工程学院

当前的隐写分析方法仅通过对单一滤波器数量的简单调整所生成的残差图像，在对抗隐写术时有时并不能取得良好的检测效果，因此为了更全面地捕获隐写操作对图像统计特征的改变，提高空域隐写分析的检测精度，本文结合了隐写算法的嵌入特... 详细信息

当前的隐写分析方法仅通过对单一滤波器数量的简单调整所生成的残差图像，在对抗隐写术时有时并不能取得良好的检测效果，因此为了更全面地捕获隐写操作对图像统计特征的改变，提高空域隐写分析的检测精度，本文结合了隐写算法的嵌入特点，采用了导数和Gabor双重滤波器对图像进行预处理，并对滤波器提取进行增强，产生多种残差图像，有效增加隐写分析特征的多样性。并将优化的CBAM模块嵌入到残差块中，引导网络有效地聚焦于具有丰富隐写信号的区域，从而加强网络的判别学习能力和训练效果。将本模型与经典模型在BOSSbase v1.01和BOWS2两个公开数据集上进行比较，实验结果表明，该方法的检测精度优于Ye-Net、SRNet和ZhuNet现有的主流模型。

关键词：隐写分析卷积神经网络预处理层增强注意力模块

BMTA: 多元场景下的大面积破损图像修复

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计算机科学与探索 2024年

作者：曹岩辛子昊邬开俊单宏全郭炳森兰州交通大学电子与信息工程学院

针对图像修复过程中图像像素之间语义联系不连贯、大范围损坏图像的局部纹理细节修复效果不明显的问题，文章提出一种名为BMTA(Block Of Multi Transformer Attention)的单阶段图像修复网络模型，用于修复多场景下的大面积破损图像，使... 详细信息

针对图像修复过程中图像像素之间语义联系不连贯、大范围损坏图像的局部纹理细节修复效果不明显的问题，文章提出一种名为BMTA(Block Of Multi Transformer Attention)的单阶段图像修复网络模型，用于修复多场景下的大面积破损图像，使修复出的图像在人眼主观感受和客观评价指标上都能有良好的表现。生成器模块通过在卷积层中穿插双重单向注意力模块来对输入图像进行特征压缩、重建和强化重要特征信息，将压缩的特征分通道进行局部特征提取和全局特征提取，利用分割条纹窗口建立全局信息联系，使用残差密集块对局部细节信息深度提取，并将所提取的特征进行融合。在解码器部分，为防止在解码过程中造成局部信息丢失和修复过程中对上下文信息理解的不准确，使用门控的线性自注意力模块来保证网络中信息的多层次保留，从而达到更接近原图的修复效果。最后使用鉴别器来评估修复结果，促使修复图像在结构和纹理上具有更好的表现性。文章在CelebA、StreetView、以及Place2数据集上的表现均优于当前先进的图像修复算法。

关键词：图像修复注意力机制 Transformer 特征提取