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基于深度强化学习的Π型阻抗匹配网络多参数最优求解方法

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电力系统保护与控制 2024年第6期52卷 152-163页

作者：胡正伟夏思懿王文彬曹旺斌谢志远华北电力大学电子与通信工程系河北保定071003

针对电力线信道阻抗变化复杂、负载阻抗不匹配造成通信质量差等问题,提出一种基于深度强化学习的Π型阻抗匹配网络多参数最优求解方法,并验证分析了深度强化学习对于寻找最优匹配参数的可行性。首先,建立Π型网络结构,推导窄带匹配和宽... 详细信息

针对电力线信道阻抗变化复杂、负载阻抗不匹配造成通信质量差等问题,提出一种基于深度强化学习的Π型阻抗匹配网络多参数最优求解方法,并验证分析了深度强化学习对于寻找最优匹配参数的可行性。首先,建立Π型网络结构,推导窄带匹配和宽带匹配场景下的最优匹配目标函数。其次,采用深度强化学习,利用智能体的移动模拟实际匹配网络的元件参数变化,设置含有理论值与最优匹配值参数的公式作为奖励,构建寻优匹配模型。然后,分别仿真验证了窄带匹配和宽带匹配两种应用场景并优化模型的网络参数。最后,仿真结果证明,经过训练后的最优模型运行时间较短且准确度较高,能够较好地自动匹配电力线载波通信负载阻抗变化,改善和提高电力线载波通信质量。

关键词：深度强化学习电力线通信窄带匹配宽带匹配

基于混沌理论与DNA动态编码的卫星图像加密算法

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电子与信息学报 2024年第3期46卷 1128-1137页

作者：肖嵩陈哲杨亚涛马英杰杨腾西安电子科技大学通信工程学院西安710071 北京电子科技学院电子与通信工程系北京100070

针对卫星图像在传输、存储过程中涉及的信息安全问题,该文提出一种新型的基于混沌理论与DNA动态编码的卫星图像加密算法。首先,提出一种改进型无限折叠混沌映射,拓宽了原有无限折叠混沌映射的混沌区间。之后,结合改进型Chebyshev混沌映... 详细信息

针对卫星图像在传输、存储过程中涉及的信息安全问题,该文提出一种新型的基于混沌理论与DNA动态编码的卫星图像加密算法。首先,提出一种改进型无限折叠混沌映射,拓宽了原有无限折叠混沌映射的混沌区间。之后,结合改进型Chebyshev混沌映射与SHA-256哈希算法,生成加密算法的密钥流,提升算法的明文敏感性。然后,利用混沌系统的状态值对Hilbert局部置乱后的像素进行DNA编码,实现DNA动态编码,解决了DNA编码规则较少所带来的容易受到暴力攻击的弱点。最后,使用混沌序列完成进一步混沌加密,从而彻底混淆原始像素信息,增加加密算法的随机性与复杂性,得到密文图像。实验结果表明,该算法具有较好的加密效果和应对各种攻击的能力。

关键词：卫星图像加密混沌理论 DNA动态编码哈希算法

CDBS:基于CRYSTALS-Dilithium算法的盲签名方案

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通信学报 2024年第7期45卷 184-195页

作者：杨亚涛常鑫史浩鹏王伟王克北京电子科技学院电子与通信工程系北京100070 西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071

为了应对传统盲签名方案在用户端、签名方和验证者交互过程中无法抵御量子计算攻击的这一难题,以NIST选定的后量子数字签名算法CRYSTALS-Dilithium为基础框架,设计了一种新型抗量子计算攻击的盲签名方案CDBS。整体方案采用Fiat-Shamir... 详细信息

为了应对传统盲签名方案在用户端、签名方和验证者交互过程中无法抵御量子计算攻击的这一难题,以NIST选定的后量子数字签名算法CRYSTALS-Dilithium为基础框架,设计了一种新型抗量子计算攻击的盲签名方案CDBS。整体方案采用Fiat-Shamir签名结构,包括密钥生成、盲化、签名、去盲和验证5个阶段,方案内部结合拒绝采样技术防止密钥泄露,使用NTT算法优化多项式计算以提高签名和验证效率。分析表明,所提方案安全性依赖于模误差学习(MLWE)问题和小整数解(SIS)问题,同时满足正确性、盲性和不可伪造性。与其他基于格的盲签名方案相比,所提方案具有较高的安全性,且签名生成过程更高效,占用开销更小。在相同样本参数设置下,所提方案整体开销仅为MBS方案的67.1%。经软件测试验证,实现一次完整的盲签名和验证过程平均仅需657.65μs。所提方案为CRYSTALS-Dilithium数字签名算法的拓展应用提供了参考。

关键词：盲签名数字签名 CRYSTALS-Dilithium 格后量子密码

嵌入多阶泰勒微分知识的多尺度注意力循环网络深度时空序列预测方法

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2605-2618页

作者：孙强赵珂西安理工大学自动化与信息工程学院通信工程系西安710048

融合先验物理知识的深度时空序列预测方法通常使用偏微分方程(PDE)进行建模,这种做法通常存在两大问题:(1)偏微分方程的近似精度低;(2)无法在循环网络中有效捕捉多种空间尺度的时空特征和时空序列的边缘相关空间信息。为此,该文提出了... 详细信息

融合先验物理知识的深度时空序列预测方法通常使用偏微分方程(PDE)进行建模,这种做法通常存在两大问题:(1)偏微分方程的近似精度低;(2)无法在循环网络中有效捕捉多种空间尺度的时空特征和时空序列的边缘相关空间信息。为此,该文提出了融合泰勒微分的卷积循环神经网络(TDI-CRNN)。首先,为了提高高阶偏微分方程的近似精度并缓解偏微分方程应用的局限性,设计了一种多阶泰勒近似物理模块。该模块首先使用泰勒展开式对输入序列作微分逼近,再将不同阶数之间的微分卷积层使用微分系数耦合,最后动态调整泰勒展开结果的截断阶数与微分项数。其次,为了捕获循环网络隐藏状态的多种空间尺度特征并更好地捕捉时空序列的边缘相关空间信息,设计了一种多尺度注意力循环模块(MSARM),在该模块的多尺度卷积空间注意力UNet(即MCSA-UNet)的卷积层中使用了多尺度卷积和空间注意力机制,目的是关注时空序列的局部空间区域。在Moving MNIST,KTH以及CIKM数据集上开展了大量实验,Moving MNIST数据集的均方误差(MSE)指标下降到42.7,结构相似性指数(SSIM)提高到0.912;KTH数据集的SSIM和峰值信噪比(PSNR)分别提高到0.882和29.03;CIKM数据集上的临界成功指数(CSI)提高到0.515。最终的可视化和定量预测结果均验证了TDI-CRNN模型的合理性和有效性。

关键词：时空序列预测长短期记忆网络知识引导偏微分方程泰勒展开式

基于双谱特征提取和卷积神经网络的心音分类算法

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生物医学工程学杂志 2024年第5期41卷 977-985,994页

作者：彭利勇全海燕昆明理工大学信息工程与自动化学院通信工程系昆明650500

在全球的死亡案例中,心血管疾病(CVD)是主要的致死原因之一。心音分类识别在心血管疾病的早期发现中起着关键作用。正常心音和异常心音之间的区别并不明显,本文为提升心音分类模型的准确度,提出一种基于双谱分析的心音特征提取方法,并... 详细信息

在全球的死亡案例中,心血管疾病(CVD)是主要的致死原因之一。心音分类识别在心血管疾病的早期发现中起着关键作用。正常心音和异常心音之间的区别并不明显,本文为提升心音分类模型的准确度,提出一种基于双谱分析的心音特征提取方法,并将其与卷积神经网络(CNN)结合,对心音进行分类。该算法能够有效地利用双谱分析来抑制高斯噪声,而且不需要准确分割心音信号就能提取其特征,同时结合了卷积神经网络的强大分类性能,从而实现对心音的准确分类。根据实验结果显示,在相同的数据和实验条件下,本文提出的算法在准确率、灵敏度和特异性方面分别达到了0.910、0.884和0.940。与其他心音分类算法相比,本文算法提升明显,并具有较强的鲁棒性和泛化能力,因此有望应用于先心病的辅助检测。

关键词：心血管疾病双谱分析心音分类卷积神经网络

基于融合距离的极化SAR图像非局部均值滤波

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系统工程与电子技术 2024年第5期46卷 1493-1502页

作者：曾顶殷君君杨健北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 清华大学电子工程系北京100084

在极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像降噪领域,常见的非局部均值滤波仅依靠像素间的统计距离进行相似性度量,忽略了像素点的空间信息。本文结合极化SAR数据统计特性和图像空间特征作为像素间的相似性度量,提出了一种... 详细信息

在极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像降噪领域,常见的非局部均值滤波仅依靠像素间的统计距离进行相似性度量,忽略了像素点的空间信息。本文结合极化SAR数据统计特性和图像空间特征作为像素间的相似性度量,提出了一种利用融合距离来计算相邻窗口权重的方法——基于融合距离的非局部均值滤波器。融合距离的引入使得滤波器能够更全面的评估像素间的相似性,从而得到更合适的像素权重。此外,本方法还引进变异系数对邻域窗口的权重进行评估,通过该参数可以控制滤波的程度。在多幅极化SAR图像上的实验结果表明,所提出的滤波器能够在有效抑制斑点噪声的同时保留较为完整的图像边缘信息和极化散射特性。

关键词：极化合成孔径雷达非局部均值滤波相似性度量变异系数

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基于点云分割网络的雷达信号分选方法

电子与信息学报 2024年第4期46卷 1391-1398页

作者：陈涛邱宝传肖易寒杨博溢哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

针对现有基于图像分割的端到端雷达信号分选方法存在的像素点重叠与处理效率不高的问题,该文提出一种基于点云分割网络的端到端分选方法。首先将雷达脉冲流的脉冲描述字(PDW)映射为点云;之后利用点云分割网络(PointNet++)对该点云中各... 详细信息

针对现有基于图像分割的端到端雷达信号分选方法存在的像素点重叠与处理效率不高的问题,该文提出一种基于点云分割网络的端到端分选方法。首先将雷达脉冲流的脉冲描述字(PDW)映射为点云;之后利用点云分割网络(PointNet++)对该点云中各点依据其所属辐射源进行分割;最后将具有相同标签的点聚类形成脉冲集合,分别提取各脉冲集合所包含的辐射源并形成相应的辐射源描述字。仿真结果表明:所提方法能够有效对未知雷达信号进行分选,在脉冲丢失和虚假脉冲干扰的分选环境下也表现出较强的可靠性与稳定性,并且由于采用具有轻量化特点的模型使得该方法的执行效率更高。

关键词：电子侦察信号分选端到端脉冲描述字点云

基于多维扩展的正交时序复用波形框架及其性能分析

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电子与信息学报 2024年第3期46卷 826-834页

作者：王震铎谭正锋孙溶辰哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

正交时序复用(OTSM)是一种适用于高速移动场景的低复杂度调制方法。然而,单一的波形设计方法难以满足多样化的应用需求和性能需求。因此,该文基于加权分数傅里叶变换(WFRFT)提出了加权分数沃尔什-哈达玛变换(WFRWHT),并提出了多维扩展... 详细信息

正交时序复用(OTSM)是一种适用于高速移动场景的低复杂度调制方法。然而,单一的波形设计方法难以满足多样化的应用需求和性能需求。因此,该文基于加权分数傅里叶变换(WFRFT)提出了加权分数沃尔什-哈达玛变换(WFRWHT),并提出了多维扩展的一体化的加权分数傅里叶变换-加权分数沃尔什哈达玛变换-正交时序复用(WFRFT-WFRWHT-OTSM)波形框架。通过对2维参数的灵活配置,该框架可退化为OTSM、正交时频空、混合载波、正交频分复用和单载波等波形,同时研究了采用高斯-赛德尔(GS)迭代均衡时一体化WFRFTWFRWHT-OTSM波形在时延-多普勒信道下的误码率(BER)性能以及峰均功率比(PAPR)性能。仿真结果表明,在不同时延-多普勒信道下,该框架可通过改变WFRFT和WFRWHT阶次实现更优的BER和PAPR性能。

关键词：加权分数沃尔什变换加权分数傅里叶变换正交时序复用正交频分复用高斯-赛德尔迭代均衡

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面向物联网数据收集的无人机自主路径规划

航空学报 2024年第8期45卷 229-243页

作者：张薇何若俊哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

路径规划旨在为无人机(UAV)提供安全可靠的行进路径,而实际环境的动态性极大地增加了路径规划的难度。本文针对物联网(IoT)节点处的数据收集问题,构建了一个复杂的3D动态环境,在多评论家深度确定性梯度算法(MCDDPG)的基础上提出一种基... 详细信息

路径规划旨在为无人机(UAV)提供安全可靠的行进路径,而实际环境的动态性极大地增加了路径规划的难度。本文针对物联网(IoT)节点处的数据收集问题,构建了一个复杂的3D动态环境,在多评论家深度确定性梯度算法(MCDDPG)的基础上提出一种基于无人机电量约束、路径长度最小化(MCDDPG-EPM)算法。算法考虑无人机自身电量约束及其在物联网节点间的调度问题,确保无人机在电量供应安全的前提下以较短的路径长度完成数据采集工作。特别地,为了应对动态环境下突发障碍物移动问题,提出信息增强的概念,以降低移动障碍物带来的路径不确定性。仿真结果表明,当物联网节点数为20时,所提算法相较于双延迟深度确定性策略梯度算法(TD3)、传统A^(*)算法和蚁群算法(ACO)分别节省了11.8%、13.2%和15.1%的电量消耗。

关键词：路径规划物联网无人机多评论家深度确定性梯度算法双延迟深度确定性策略梯度算法