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基于多参数优化的多机器人图案构成的分配算法

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控制与决策 2024年第4期39卷 1104-1112页

作者：张方方赵鹏博曹家晖辛健斌刘艳红郑州大学电气与信息工程学院郑州450000

在不同应用场景下多机器人系统的图案构成受到越来越多的关注,然而现有方法不能有效地优化在障碍物环境中的图案在线自主构成.为解决这一问题,提出一种新的基于目标匹配和路径优化的实时在线的优化算法.首先,以机器人与虚拟期望图案的... 详细信息

在不同应用场景下多机器人系统的图案构成受到越来越多的关注,然而现有方法不能有效地优化在障碍物环境中的图案在线自主构成.为解决这一问题,提出一种新的基于目标匹配和路径优化的实时在线的优化算法.首先,以机器人与虚拟期望图案的距离为目标函数,建立一个多参数的图案构成模型,进而在一定的约束条件下求解得到最优的期望图案参数;其次,建立迭代控制器,使机器人在向目标点移动的过程中,可以实时在线地进行机器人与目标点的分配;然后,采用最佳避碰速度算法使机器人无碰撞地到达期望图案的目标点,完成图案构成;最后,通过在MATLAB和V-REP中的仿真实验,验证所提出方法的正确性和有效性.

关键词：多机器人系统图案构成避障路径优化

基于四阶相关的时分多址调制数据独特码盲识别

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电子与信息学报 2024年第7期46卷 2803-2811页

作者：江桦宋凯飞邹坤衡孙鹏巩克现张玲王玮郑州大学电气与信息工程学院郑州450001

针对非合作通信中时分多址(TDMA)信号的独特码(UW)盲识别问题,该文首次提出分布式独特码的盲识别算法。区别于比特层的独特码识别算法,该文分别针对集中式独特码和分布式独特码,提出面向调制数据不同窗口之间相关性的波形层独特码识别... 详细信息

针对非合作通信中时分多址(TDMA)信号的独特码(UW)盲识别问题,该文首次提出分布式独特码的盲识别算法。区别于比特层的独特码识别算法,该文分别针对集中式独特码和分布式独特码,提出面向调制数据不同窗口之间相关性的波形层独特码识别算法。算法利用独特码的一致性与相关性,分两步进行,首先通过差分累积消除不同突发信号间频偏与相偏的影响,来纵向对齐各个突发信号的独特码,然后通过多层差分共轭4阶相关算法识别出独特码的位置和长度。仿真分析了不同突发个数、信噪比和有无频偏相偏情况下算法的性能,验证了波形层识别独特码的有效性,针对集中式独特码和分布式独特码,所提算法在信噪比为5 dB时均达到了95%以上的识别率,具有一定的工程应用价值。

关键词：调制数据时分多址信号差分累积 4阶相关独特码盲识别

基于数字孪生的工业互联网安全检测与响应研究

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通信学报 2024年第6期45卷 87-100页

作者：马佳利郭渊博方晨陈庆礼张琦信息工程大学密码工程学院河南郑州450001

考虑传统网络安全防御方法不能够满足工业互联网对可靠性和稳定性的严格要求,基于数字孪生的思想研究了一种在数字空间中通过采集现场数据和使用孪生模型安全认知进行异常检测和响应的方法。首先,通过对数字孪生建模方案进行分析,总结出... 详细信息

考虑传统网络安全防御方法不能够满足工业互联网对可靠性和稳定性的严格要求,基于数字孪生的思想研究了一种在数字空间中通过采集现场数据和使用孪生模型安全认知进行异常检测和响应的方法。首先,通过对数字孪生建模方案进行分析,总结出4类建模方法并集成到多模块数字孪生(DT)架构中;然后,通过引入信号时序逻辑技术将不同孪生模型认知转化为标准的信号时序逻辑(STL)规范集,根据规范集对系统行为的监测实现异常检测,多源认知增加了检测结果的可靠性;最后,通过对违反STL规范集情况的分析实现异常定位,并通过对已知设备故障的分析设计相应STL弱规范实现异常分类,对异常的两方面响应有利于帮助系统恢复正常运行。案例研究表明,所提方法在异常检测和响应方面非常有效。将所提方法与基于深度学习的入侵检测系统进行对比,实验结果表明,所提方法在对异常情况的检测时检出率提高了25%~40.9%。

关键词：工业互联网数字孪生异常检测异常响应信号时序逻辑

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基于后门攻击的恶意流量逃逸方法

通信学报 2024年第4期45卷 73-83页

作者：马博文郭渊博马骏张琦方晨信息工程大学密码工程学院河南郑州450001

针对基于深度学习模型的流量分类器,提出了一种利用后门攻击实现恶意流量逃逸的方法。通过在训练过程添加毒化数据将后门植入模型,后门模型将带有后门触发器的恶意流量判定为良性,从而实现恶意流量逃逸;同时对不含触发器的干净流量正常... 详细信息

针对基于深度学习模型的流量分类器,提出了一种利用后门攻击实现恶意流量逃逸的方法。通过在训练过程添加毒化数据将后门植入模型,后门模型将带有后门触发器的恶意流量判定为良性,从而实现恶意流量逃逸;同时对不含触发器的干净流量正常判定,保证了模型后门的隐蔽性。采用多种触发器分别生成不同后门模型,比较了多种恶意流量对不同后门模型的逃逸效果,同时分析了不同后门对模型性能的影响。实验验证了所提方法的有效性,为恶意流量逃逸提供了新的思路。

关键词：后门攻击恶意流量逃逸深度学习网络流量分类

信任环境下考虑系统公平性的边缘计算卸载策略和资源分配

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通信学报 2024年第3期45卷 142-154页

作者：杨守义李富康任瑞敏郑州大学电气与信息工程学院河南郑州450001

在不可靠信任环境下考虑边缘计算中的公平性问题,针对多用户多服务器场景研究了边缘计算的卸载决策和资源分配问题。在所提出的实时信任模型基础上,从用户满意度的角度定义了系统公平性,建立了一种考虑信任和公平性的联合优化模型,在此... 详细信息

在不可靠信任环境下考虑边缘计算中的公平性问题,针对多用户多服务器场景研究了边缘计算的卸载决策和资源分配问题。在所提出的实时信任模型基础上,从用户满意度的角度定义了系统公平性,建立了一种考虑信任和公平性的联合优化模型,在此基础上提出了一种基于信任的任务卸载和资源分配(TOA)算法。将原NP-hard问题转换为多个确定性优化子问题,基于回溯算法确定卸载策略,并采用拉格朗日乘子法、凸优化工具箱和二分迭代搜索法完成对资源配置的优化,从而实现系统公平性,提升用户满意度。仿真实验结果表明,所提算法优于其他基准算法。

关键词：边缘计算信任模型公平性资源分配

面向边缘计算的可重构CNN协处理器研究与设计

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电子与信息学报 2024年第4期46卷 1499-1512页

作者：李伟陈億陈韬南龙梅杜怡然战略支援部队信息工程大学密码工程学院郑州450001

随着深度学习技术的发展,卷积神经网络模型的参数量和计算量急剧增加,极大提高了卷积神经网络算法在边缘侧设备的部署成本。因此,为了降低卷积神经网络算法在边缘侧设备上的部署难度,减小推理时延和能耗开销,该文提出一种面向边缘计算... 详细信息

随着深度学习技术的发展,卷积神经网络模型的参数量和计算量急剧增加,极大提高了卷积神经网络算法在边缘侧设备的部署成本。因此,为了降低卷积神经网络算法在边缘侧设备上的部署难度,减小推理时延和能耗开销,该文提出一种面向边缘计算的可重构CNN协处理器结构。基于按通道处理的数据流模式,提出的两级分布式存储方案解决了片上大规模的数据搬移和重构运算时PE单元间的大量数据移动导致的功耗开销和性能下降的问题;为了避免加速阵列中复杂的数据互联网络传播机制,降低控制的复杂度,该文提出一种灵活的本地访存机制和基于地址转换的填充机制,使得协处理器能够灵活实现任意规格的常规卷积、深度可分离卷积、池化和全连接运算,提升了硬件架构的灵活性。本文提出的协处理器包含256个PE运算单元和176 kB的片上私有存储器,在55 nm TT Corner(25°C,1.2 V)的CMOS工艺下进行逻辑综合和布局布线,最高时钟频率能够达到328 MHz,实现面积为4.41 mm^(2)。在320 MHz的工作频率下,该协处理器峰值运算性能为163.8 GOPs,面积效率为37.14GOPs/mm^(2),完成LeNet-5和MobileNet网络的能效分别为210.7 GOPs/W和340.08 GOPs/W,能够满足边缘智能计算场景下的能效和性能需求。

关键词：硬件加速卷积神经网络可重构 ASIC

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基于格的身份基认证密钥交换协议

密码学报（中英文） 2024年第2期11卷 441-454页

作者：赵之祥廉欢欢沈剑南京信息工程大学雷丁学院数学与应用数学系南京210044 复旦大学计算机科学技术学院上海200433 浙江理工大学信息科学与工程学院杭州310020

基于格理论密码体制已逐渐成为后量子领域的研究热点.身份基认证密钥交换协议在通信领域中应用广泛,具有很强的实用性.然而大多数格上构造的此类协议计算复杂度较大,并且没有实现完美前向安全性.本文基于环上带误差学习问题构造了一个... 详细信息

基于格理论密码体制已逐渐成为后量子领域的研究热点.身份基认证密钥交换协议在通信领域中应用广泛,具有很强的实用性.然而大多数格上构造的此类协议计算复杂度较大,并且没有实现完美前向安全性.本文基于环上带误差学习问题构造了一个格上基于身份的认证密钥交换协议.协议采用Peikert式误差协调机制实现密钥比特的均匀性,并且在系统初始化阶段不需要额外运算生成主公钥;此外,协议提供了双向认证、完美前向安全以及临时密钥泄露安全性.形式化的安全性分析和性能评估表明所提协议是安全且高效的.

关键词：格身份基认证密钥交换环上带误差学习问题完美前向安全

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带有分布时滞吊桥方程一致吸引子

安徽大学学报（自然科学版） 2024年第4期48卷 1-9页

作者：王素萍岳晓红邵旭馗陇东学院数学与信息工程学院应用数学研究所甘肃庆阳745000

考虑当依赖于时间的外力项平移有界而非平移紧时,内部反馈阻尼项含有分布时滞的以矩形板为模型的吊桥方程解的长时间动力学行为.首先,应用单调极大算子理论讨论了该方程解的适定性,进一步应用压缩函数方法证明过程族是一致渐近紧的,从... 详细信息

考虑当依赖于时间的外力项平移有界而非平移紧时,内部反馈阻尼项含有分布时滞的以矩形板为模型的吊桥方程解的长时间动力学行为.首先,应用单调极大算子理论讨论了该方程解的适定性,进一步应用压缩函数方法证明过程族是一致渐近紧的,从而得到一致吸引子的存在性.

关键词：吊桥方程分布时滞单调极大算子一致吸引子

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面向高光谱影像分类的网络结构自动搜索方法

武汉大学学报（信息科学版） 2024年第2期49卷 225-235页

作者：高奎亮刘冰余旭初余岸竹孙一帆信息工程大学地理空间信息学院河南郑州450001 信息工程大学数据与目标工程学院河南郑州450001

针对高光谱影像分类中的深度学习模型设计问题,提出了一种面向高光谱影像分类的网络结构自动搜索方法。该方法首先利用可微分结构搜索技术在源高光谱数据集上进行网络结构搜索,然后采用堆叠单元的形式构建深度网络模型,最后利用目标高... 详细信息

针对高光谱影像分类中的深度学习模型设计问题,提出了一种面向高光谱影像分类的网络结构自动搜索方法。该方法首先利用可微分结构搜索技术在源高光谱数据集上进行网络结构搜索,然后采用堆叠单元的形式构建深度网络模型,最后利用目标高光谱影像对模型进行分类性能评估。该方法仅在源高光谱数据集上进行一次网络结构搜索,得到的深度网络模型即可应用于其他目标高光谱影像的分类任务,能够有效提高模型利用率。为了提高自动搜索得到的模型的泛化能力和分类精度,采用多源多分辨率的高光谱影像构建源数据集,并引入部分通道连接操作提高搜索效率。试验表明,该方法能够自动搜索出适合高光谱影像分类任务且具备一定通用性的深度网络模型,该模型能够取得较常规深度学习模型更为优异的分类效果,在University of Pavia、Indian Pines、Salinas和Houston 2018这4个目标高光谱影像上分别取得了98.15%、98.74%、97.30%和74.47%的总体分类精度。

关键词：高光谱影像分类网络结构搜索可微分结构搜索卷积神经网络深度学习