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动态场景下流感知的视觉定位方法

计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：王佳慧来林静张磊北京理工大学计算机学院

在动态场景下，视觉同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping， SLAM)通常与深度学习方法结合提高系统的定位精度. 针对深度学习方法运行时产生的时间延迟，导致系统难以达到流式处理要求的问题，提出一种面向动... 详细信息

在动态场景下，视觉同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping， SLAM)通常与深度学习方法结合提高系统的定位精度. 针对深度学习方法运行时产生的时间延迟，导致系统难以达到流式处理要求的问题，提出一种面向动态场景下视觉SLAM的流感知定位方法. 首先针对传统评估指标只考虑定位精度的问题，提出流式评估指标，该指标同时考虑定位精度和算法时间延迟，能够准确反映系统的流式处理性能. 其次针对传统视觉SLAM方法无法实现流式处理的问题，提出流感知的视觉定位方法，通过多线程并行和相机位姿预测相结合的方式，获得持续稳定的相机位姿输出. 在BONN数据集和真实场景上的实验结果表明，所提方法能够有效地提升动态场景下采用深度学习方法的视觉定位的流性能. 基于BONN数据集和流式评估方式的评估结果表明，与DynaSLAM方法对比，所提方法的绝对轨迹误差(APE)，相对平移误差(RPE＿trans)和相对旋转误差(RPE＿angle)分别下降80.438%， 56.180%和54.676%. 在真实场景下的实验结果表明，所提方法可以得到与实际相符的相机轨迹.

关键词：同时定位与地图构建流式处理流性能相机位姿预测

基于Stackelberg博弈的多UAV辅助型多用户链路安全性研究

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华中科技大学学报(自然科学版) 2024年

作者：薛建彬吴明叶张寒卢慧慧兰州理工大学计算机与通信学院

针对基站与用户间在合法通信时存在的干扰和窃听问题，本文在考虑用户保密度的前提下，利用无人机进行反干扰，提出了一种基于Stackelberg博弈的窃听抑制组合算法。首先，利用干扰机选择博弈算法建立无人机总能耗的博弈模型，进而确定... 详细信息

针对基站与用户间在合法通信时存在的干扰和窃听问题，本文在考虑用户保密度的前提下，利用无人机进行反干扰，提出了一种基于Stackelberg博弈的窃听抑制组合算法。首先，利用干扰机选择博弈算法建立无人机总能耗的博弈模型，进而确定干扰机。其次，基于功率激励机制，建立无人机能耗与用户支付成本间的博弈模型，并利用多轮迭代博弈算法来求解最优解，以提升用户的总体保密满意度。结果表明，所构建的博弈模型满足纳什均衡的存在性条件，与单一算法叠加随机选择、固定定价策略和固定干扰信号功率三种方案相比，所提组合算法下的平均用户保密满意度分别提高了29.3%、99.6%和77.5%。

关键词：无人机 Stackelberg博弈保密满意度窃听纳什均衡

基于Huffman编码的移动终端本地差分隐私位置保护

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计算机科学与探索 2024年

作者：晏燕吕雅琴李飞飞兰州理工大学计算机与通信学院

移动终端的位置信息与个人隐私紧密相连，一旦泄露可能威胁用户的生命和财产安全。本地化差分隐私模型提供了严格的隐私保护效果，允许用户根据个人需求处理和保护敏感信息，避免了对第三方服务器的依赖。针对现有本地化差分隐私位置保... 详细信息

移动终端的位置信息与个人隐私紧密相连，一旦泄露可能威胁用户的生命和财产安全。本地化差分隐私模型提供了严格的隐私保护效果，允许用户根据个人需求处理和保护敏感信息，避免了对第三方服务器的依赖。针对现有本地化差分隐私位置保护方法用户端灵活性差、扰动位置质量损失严重等问题，提出一种基于Huffman编码的移动终端本地差分隐私位置保护方法。移动用户根据个性化隐私需求提交位置隐私保护范围，服务器端按需进行位置编码并返回给用户。随后，用户端选择所在区域的Huffman编码，并对其进行本地化差分隐私扰动以实现对原始位置的隐私保护。服务器端通过对接收的扰动位置进行解码来判断用户所处的区域，并据此提供基于位置的服务（location-based services， LBS）。实际位置数据集合的实验证明，所提方法能够在实现用户位置本地化差分隐私保护的基础上，提供更好的位置数据可用性和运行效率。

关键词：位置隐私保护本地化差分隐私 Huffman编码随机响应

一种基于频域注意力机制变量筛选的多变量时间序列预测模型

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华中科技大学学报(自然科学版) 2024年

作者：陈海燕欧阳林威任宝民兰州理工大学计算机与通信学院

针对多变量时间序列预测中冗余时间序列变量会引入噪声而使多变量时间序列预测精度降低的问题，提出了一种基于频域注意力机制进行重要变量筛选的多变量时间序列预测模型。首先，该模型通过时间序列分解将多变量时间序列分解为季节项和... 详细信息

针对多变量时间序列预测中冗余时间序列变量会引入噪声而使多变量时间序列预测精度降低的问题，提出了一种基于频域注意力机制进行重要变量筛选的多变量时间序列预测模型。首先，该模型通过时间序列分解将多变量时间序列分解为季节项和趋势项。对季节项，设计了一种频域注意力机制，在频域上计算多变量时间序列变量之间的相关函数并通过激活函数得到各个变量的权重，以权重反映各个变量的重要性，从而降低冗余变量对模型预测性能的影响。然后，设计了一种时间序列的多尺度特征提取方法，将季节项在时间方向以相同比例多次分割，通过多层感知机对分割后季节项的时间段和趋势项分别进行特征提取，来获取季节项的多尺度特征，增强模型对时间序列的特征提取能力。最后，将季节项的多尺度特征和趋势项的特征在时间方向融合并通过全连接层映射，得到多变量时间序列的预测输出。在六个公开的多变量时间序列数据集上对时间序列预测的实验结果表明：本文模型的平均预测精度相比Autoformer、FEDformer、Crossformer、DLinear、iTransformer和TimesNet模型分别提升了31.26、20.45、50.35、3.20、11.60、10.14个百分点。

关键词：多变量时间序列预测多尺度特征注意力机制频域特征融合

Transformer辅助的超奈奎斯特速率无线光滤波器组多载波检测算法

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光学学报 2024年

作者：陈轩曹明华张悦王惠琴韩生春兰州理工大学计算机与通信学院

针对光正交频分复用（Optical Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OOFDM）传输技术存在带外衰减慢、频谱利用率不高的问题，将超奈奎斯特技术（Faster Than Nyquist,FTN）与光滤波器组多载波（Optical Filter Bank Multicarrier, OFBMC）技术结合，提出了一种超奈奎斯特速率无线光滤波器组多载波（OFBMC-FTN）传输方案。基于Gamma-Gamma湍流信道模型，推导了该系统在最大似然准则下的理论误码率表达式，并采用蒙特卡罗仿真验证了理论分析的正确性。在此基础上，针对OFBMC-FTN发送信号的特点，提出了基于Transformer网络的信号检测算法FBMCFormer来降低检测复杂度。结果表明，当FTN的压缩因子为0.9时，系统的频谱效率比直流偏置光滤波器组多载波、非对称限幅光滤波器组多载波和光正交频分复用技术分别提升了11.1%、94%和120%。同时，对于不同的湍流强度，所提检测算法的误码性能在接近最大似然最优检测的同时大幅降低了计算开销。

关键词：光通信光滤波器组多载波超奈奎斯特频谱效率 Transformer 信号检测

TokenVis:面向以太坊区块链ERC-20智能合约演变模式的可视分析方法

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电子学报 2024年第2期52卷 441-454页

作者：李国政赵琮刘驰陈思明王国仁北京理工大学计算机学院北京100081 复旦大学大数据学院上海200433

区块链技术近年来受到了广泛关注.区块链技术驱动的加密货币市场复杂且不稳定,容易受到政治、经济、社会等各方面因素的影响.现有的研究工作集中于原生加密货币,如比特币和以太坊币.然而,加密货币市场中存在大量基于ERC-20智能合约的代... 详细信息

区块链技术近年来受到了广泛关注.区块链技术驱动的加密货币市场复杂且不稳定,容易受到政治、经济、社会等各方面因素的影响.现有的研究工作集中于原生加密货币,如比特币和以太坊币.然而,加密货币市场中存在大量基于ERC-20智能合约的代币.ERC-20代币占据大量市值,吸引了许多投资者的关注.本文提出了TokenVis可视分析系统,用于辅助用户分析不同ERC-20标准代币的演变模式并提供解释.TokenVis集成了一个不同时间粒度的可视分析框架,提出了针对时间序列的切分排序可视化以及基于时间约束的优化算法构建的新闻分布布局,建立了演变模式与新闻之间的关系进而解释了代币演变模式.本文还介绍了与领域专家合作开展的分析案例,包含不同类型代币的演变模式,验证了TokenVis可视分析系统的有效性与可用性.

关键词：区块链智能合约加密货币可视分析 ERC-20代币

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多节点探测器附着任务分层约束图模型及重规划算法

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控制与决策 2024年

作者：杨和星赵清杰王鑫付康北京理工大学计算机学院

针对多节点深空探测器附着小天体过程中的任务重规划问题,研究了规划约束模型和重规划算法.基于多节点协同工作机制和复杂时间约束形式,定义了时间约束与系统图表示,构建了描述探测器系统的分层约束图并提出了多节点探测器附着任务分层... 详细信息

针对多节点深空探测器附着小天体过程中的任务重规划问题,研究了规划约束模型和重规划算法.基于多节点协同工作机制和复杂时间约束形式,定义了时间约束与系统图表示,构建了描述探测器系统的分层约束图并提出了多节点探测器附着任务分层验证及搜索重规划算法.该算法结合二分思想和动态规划思想,具体包括分层时延满足验证机制和分层约束搜索算法两部分.通过对约束进行不同粒度的分级存储,建立了突发约束的时延满足验证机制.对于整体时延无法满足全部约束的情况,基于约束点的分级匹配方法,设计了多粒度约束搜索算法.仿真实验表明所提出的算法能够快速生成时间约束损失代价最小的重规划结果,以满足深空探测场景下的实时自主决策需求.

关键词：多节点探测器分层约束图任务重规划小天体附着规划约束模型协同工作

基于Diff-AdvGAN的图像对抗样本生成方法

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吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：赵宏马宇轩宋馥荣兰州理工大学计算机与通信学院

针对基于生成对抗网络的对抗样本生成方法（AdvGAN）生成的扰动偏离关键区域且可控性不强，导致对抗样本攻击效果欠佳，真实性较低的问题，提出Diff-AdvGAN（Diffusion-AdvGAN）对抗样本生成方法。首先，利用自适应空间特征融合模块（Ad... 详细信息

针对基于生成对抗网络的对抗样本生成方法（AdvGAN）生成的扰动偏离关键区域且可控性不强，导致对抗样本攻击效果欠佳，真实性较低的问题，提出Diff-AdvGAN（Diffusion-AdvGAN）对抗样本生成方法。首先，利用自适应空间特征融合模块（Adaptively Spatial Feature Fusion， ASFF）融合图像的不同尺度特征图。其次，将融合的特征图输入生成器产生扰动，并使用随机微分引导模块（Stochastic Differential Guide Module， SDGM）增强扰动的可控性，生成对抗样本。最后，将对抗样本输入判别器和目标模型中，迭代计算损失值并反馈至生成器，生成攻击性能较强的扰动。实验结果表明，Diff-AdvGAN方法在MNIST数据集上对LeNet C、VGG11和C&Wmodel模型的攻击成功率均达到99%以上，在CIFAR-10数据集上对ResNet18和ResNet32模型的攻击成功率分别为96.17%和95.82%。并且生成的扰动处于图像关键区域，稀疏性高、幅度小，均优于对比方法。

关键词：对抗样本生成对抗网络扩散模型随机微分引导模块自适应空间特征融合

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基于先验知识和网格监督的手部姿态估计

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第6期52卷 138-147页

作者：孙迪钢张平华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006

手部自遮挡和深度信息缺失使得由单目RGB图像进行三维手部姿态估计存在关节相对深度估计不够准确、生成的姿态违背手部生物力学约束等问题。为解决此问题,文中结合手部结构中蕴含的先验知识以及手部网格信息,提出一种基于先验知识和网... 详细信息

手部自遮挡和深度信息缺失使得由单目RGB图像进行三维手部姿态估计存在关节相对深度估计不够准确、生成的姿态违背手部生物力学约束等问题。为解决此问题,文中结合手部结构中蕴含的先验知识以及手部网格信息,提出一种基于先验知识和网格监督的深度神经网络。手部骨架的铰链式结构意味着关节三维位置在二维图像平面和深度方向的投影之间存在着特定关系,但个体之间的手部结构差异导致难以对其进行直观的形式化描述,为此文中提出通过学习来对其进行拟合。同一手指的关节位置和骨骼长度、同一手指的不同分段以及不同手指的弯曲方向之间也存在特定关系,文中将其设计为损失函数,用于监督网络训练。所提出的神经网络在估计手部姿态的同时并行生成手部网格,通过网格标注监督网络训练,优化姿态估计,且不增加网络复杂度。使用混合数据集对神经网络进行了训练,以进一步提高其泛化能力。实验结果表明,所提方法在多个数据集的内部交叉验证精度、跨数据集验证精度、模型的时间和空间复杂度等方面都优于其他方法,手部结构先验知识和网格监督在提升姿态估计精度的同时保持了神经网络结构的紧凑性。

关键词：手部姿态估计手部形状估计先验知识手部网格

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