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改进蜘蛛黄蜂优化算法的无人机三维路径规划

青岛理工大学学报 2025年第1期46卷 132-140页

作者：贾鹤鸣陈丽珍吴佳琪蒲锐茜卢程浩三明学院信息工程学院三明365004

针对无人机三维路径规划问题提出一种改进的蜘蛛黄蜂优化算法(Improved spider wasp optimization, ISWO)。在捕猎和筑巢阶段之后引入透镜成像反向学习策略扩大了种群搜索的范围,增强了算法探索能力以及提高了算法收敛精度。通过地形代... 详细信息

针对无人机三维路径规划问题提出一种改进的蜘蛛黄蜂优化算法(Improved spider wasp optimization, ISWO)。在捕猎和筑巢阶段之后引入透镜成像反向学习策略扩大了种群搜索的范围,增强了算法探索能力以及提高了算法收敛精度。通过地形代价、航程代价和边界代价等约束条件模拟真实的三维地形环境进行建模。通过无人机三维路径规划仿真实验,表明改进的蜘蛛黄蜂优化算法规划的路径长度较原始的蜘蛛黄蜂算法减少了7.4%,有效提升了算法的寻优性能。验证了改进的蜘蛛黄蜂优化算法在无人机三维路径规划问题中的适用性和有效性。

关键词：无人机三维路径规划蜘蛛黄蜂优化算法透镜成像反向学习策略

基于H.266变换域的消除帧内误差传播的视频水印算法研究

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河南工程学院学报(自然科学版) 2025年第1期37卷 73-80页

作者：罗志伟林观俊三明学院信息工程学院福建三明365004

针对现有消除帧内误差传播的数字视频水印算法会对编码器的率失真性能造成较大损失的问题,提出了一种基于H.266变换编码的消除帧内误差传播的视频水印算法。水印的嵌入:像素值4×4的亮度块首先经过帧内预测、5种变换核的变换及量化,根... 详细信息

针对现有消除帧内误差传播的数字视频水印算法会对编码器的率失真性能造成较大损失的问题,提出了一种基于H.266变换编码的消除帧内误差传播的视频水印算法。水印的嵌入:像素值4×4的亮度块首先经过帧内预测、5种变换核的变换及量化,根据水印的值与变换域直流系数的奇偶性计算偏移值,对5种变换核构造不同的偏移系数,然后根据所使用的变换核,对4×4亮度块量化后的系数做一定偏移,将水印嵌入量化后的系数中。水印的提取:解码端根据4×4亮度块直流系数的奇偶性提取出水印,并计算4×4重构块的空间相关性,修正重构块的偏移像素,缓解水印嵌入造成的像素误差。实验结果表明,所提算法的峰值信噪比平均下降了0.026 dB,码率平均提升了0.047%,算法在嵌入水印的同时不会对边界像素造成误差,可避免将当前块的误差传播至相邻块。

关键词： H.266 视频水印变换编码误差传播差错恢复

多任务联合学习下的复杂天气航拍图像目标检测算法

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计算机工程与应用 2025年第2期61卷 97-111页

作者：王新蕾王硕翟嘉政肖瑞林廖晨旭南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 无锡学院电子信息工程学院江苏无锡214105

针对雨雾等复杂天气下无人机图像质量下降导致目标检测效果不佳的问题,提出基于上下文引导和提示学习的目标检测算法CGP-YOLO(context-guided and prompt-based YOLOv8)。构建一个多任务联合学习的检测网络,通过双分支结构达到平衡图像... 详细信息

针对雨雾等复杂天气下无人机图像质量下降导致目标检测效果不佳的问题,提出基于上下文引导和提示学习的目标检测算法CGP-YOLO(context-guided and prompt-based YOLOv8)。构建一个多任务联合学习的检测网络,通过双分支结构达到平衡图像检测和恢复的任务。提出基于提示学习的跨层注意力加权图像去噪分支,指导网络利用退化提示重构清晰的图像;模型主干设计基于上下文的残差采样模块,集成卷积注意力机制,综合目标的局部和全局信息;采用可分离大核多尺度特征提取模块,处理网络多尺度特征;引入小目标的专用检测头,增强小目标的检测精度。实验结果表明,在参数量仅为基线模型60%的情况下,该模型的检测精度提高了2.4个百分点,平均精度(mAP)提高了2.04个百分点,模型检测效果优于其他经典模型,具备卓越的性能。

关键词：多任务学习目标检测无人机图像复杂天气提示学习去噪模型

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网络异常检测中的流量表示研究

通信学报 2025年第1期46卷 192-209页

作者：孙剑文张斌常禾雨信息工程大学密码工程学院河南郑州450001

针对网络异常检测中流量表示存在的信息丢失问题,从数据采集粒度入手分析不同流量表示的特征信息维度对异常检测性能的影响。首先,介绍了恶意异常检测中流量表示粒度间的协同与耦合关系,以及异常检测中的流量表示、特征学习和检测三环... 详细信息

针对网络异常检测中流量表示存在的信息丢失问题,从数据采集粒度入手分析不同流量表示的特征信息维度对异常检测性能的影响。首先,介绍了恶意异常检测中流量表示粒度间的协同与耦合关系,以及异常检测中的流量表示、特征学习和检测三环节间的耦合关系。然后,系统审视流量表示在网络异常检测中的发展轨迹,深入分析了流量表示形式、流量特征学习与流量表示在异常检测中的应用3个方面的国内外研究现状。最后,围绕流量表示在网络异常检测应用中协同耦合的发展趋势对未来研究进行展望。

关键词：异常检测网络流量流量表示形式特征类型多模态流量表示

基于可变障碍函数和强化学习的预设性能最优安全跟踪控制

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控制与决策 2025年第3期40卷 803-812页

作者：李小华刘莹邹嵩楠辽宁科技大学电子与信息工程学院

研究一类具有未知初始跟踪条件的非线性系统预设性能最优安全跟踪控制问题.首先,开发一个基于可变障碍函数的性能约束控制设计的新方法,并基于已有的安全边界保护法(SBPM)提出一个新的安全边界自调整规律(SBSAL),使其不仅可以处理实际... 详细信息

研究一类具有未知初始跟踪条件的非线性系统预设性能最优安全跟踪控制问题.首先,开发一个基于可变障碍函数的性能约束控制设计的新方法,并基于已有的安全边界保护法(SBPM)提出一个新的安全边界自调整规律(SBSAL),使其不仅可以处理实际输出约束发生突变的情况,而且还可以解决突变解除后系统输出不能快速准确跟踪原期望轨迹的问题,使得安全跟踪控制策略更为完善.然后,采用演员-评论家神经网络(ACNNs)强化学习(RL)算法优化系统的控制输入,减少控制的能量消耗.所设计预设性能最优安全跟踪控制器可保证系统在初始跟踪条件未知情况下的安全跟踪控制,且系统输出具有预设有限时间控制性能.最后,通过仿真验证所提出方法的有效性.

关键词：最优跟踪控制强化学习安全跟踪预设性能控制可变障碍函数输出约束

多无人机辅助的移动边缘计算任务卸载及路径优化方法

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电子科技大学学报 2025年第1期54卷 72-83页

作者：巨涛李林娟张文金张宇斐火久元兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070

针对多无人机辅助移动边缘计算中的任务卸载决策和路径优化问题,提出了一种基于多智能体深度强化学习的计算任务卸载与路径优化方法,以降低系统总能耗,提升计算性能。首先,设计了多无人机辅助移动边缘计算系统模型,通过软件定义网络技... 详细信息

针对多无人机辅助移动边缘计算中的任务卸载决策和路径优化问题,提出了一种基于多智能体深度强化学习的计算任务卸载与路径优化方法,以降低系统总能耗,提升计算性能。首先,设计了多无人机辅助移动边缘计算系统模型,通过软件定义网络技术对无人机网络进行集中管理;然后,在考虑无人机负载及用户设备关联服务公平性的基础上,以系统总能耗为优化目标,通过设计多智能体深度确定性策略梯度算法完成任务卸载与无人机路径管理优化,以实现负载均衡、降低整个系统总能耗。仿真实验结果表明,与其他基准算法相比,所提方法在充分利用无人机辅助移动边缘计算系统计算资源的基础上,可在一定程度上降低系统能耗和计算延迟,保证整个系统的高效、稳定和可靠性,较好地满足移动边缘用户的服务请求。

关键词：移动边缘计算多无人机网络任务卸载路径优化多智能体深度强化学习

基于李群不确定映射的冗余IMU鲁棒CI融合姿态估计

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控制与决策 2025年第1期40卷 345-352页

作者：仇翔石水萌胡中尧陈博浙江工业大学信息工程学院杭州310023

针对冗余惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)姿态估计问题,通过采用不变扩展卡尔曼滤波器结构,将被估计系统动态特性建模为矩阵李群和偏差向量的混合模型,从而设计基于协方差在线校正的局部IMU姿态估计器.在此基础上,采用对... 详细信息

针对冗余惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)姿态估计问题,通过采用不变扩展卡尔曼滤波器结构,将被估计系统动态特性建模为矩阵李群和偏差向量的混合模型,从而设计基于协方差在线校正的局部IMU姿态估计器.在此基础上,采用对数映射将李群不确定性映射到向量空间,进而构造依赖于局部姿态估计器参数的分布式融合问题,从而设计基于李群的鲁棒协方差交叉融合准则.特别地,为解决局部估计器之间互协方差未知的问题,通过引入先验容差来约束未知互协方差,从而提供低保守性的协方差上界以提高融合估计性能,形成一种具有双层结构的冗余IMU姿态估计方法.最后在下肢外骨骼康复机器人平台上验证所提出算法的有效性.

关键词：姿态估计冗余IMU 不变卡尔曼滤波矩阵李群协方差交叉

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基于多级自表示约束的不完备多视图聚类

控制与决策 2025年第2期40卷 645-654页

作者：陈梅马学艳钱罗雄张锦宏张弛兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730000

针对现有的不完备多视图聚类方法存在无法准确利用缺失视图的潜在信息和未能充分利用视图间的互补信息以及高阶相关性等问题,提出一种新的基于多级自表示约束的不完备多视图聚类(CMLC)方法.CMLC利用公共潜在表示来恢复缺失值,从而有效... 详细信息

针对现有的不完备多视图聚类方法存在无法准确利用缺失视图的潜在信息和未能充分利用视图间的互补信息以及高阶相关性等问题,提出一种新的基于多级自表示约束的不完备多视图聚类(CMLC)方法.CMLC利用公共潜在表示来恢复缺失值,从而有效获取缺失部分的潜在信息.为了获得多视图数据的统一低秩表示,CMLC首先通过多级自表示约束捕获多视图数据内部的一致信息和视图间的互补信息,同时利用多级误差表示提高模型对噪声的鲁棒性,接着通过张量对数行列式捕获视图间的高阶相似信息,最后引入距离正则项捕获数据的局部信息.与9个对比方法在多种缺失率下的6个仿真不完备多视图数据集上进行实验对比,结果表明CMLC均获得了最好的聚类性能.

关键词：不完备多视图聚类一致表示张量对数行列式低秩张量不完备数据张量分析

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区块链隐私保护技术研究进展

计算机工程与应用 2025年第2期61卷 19-36页

作者：白金龙曹利峰万季玲李金辉杜学绘信息工程大学密码工程学院郑州450000

区块链作为数字产业发展的新方向、经济社会发展的新兴技术,是建设信息化国家的战略产业,将对未来生产、生活方式带来日益深远的影响。随着区块链技术的广泛应用和人们对数字隐私不断重视,区块链隐私保护成为了制约区块链推广的关键因... 详细信息

区块链作为数字产业发展的新方向、经济社会发展的新兴技术,是建设信息化国家的战略产业,将对未来生产、生活方式带来日益深远的影响。随着区块链技术的广泛应用和人们对数字隐私不断重视,区块链隐私保护成为了制约区块链推广的关键因素。现在亟须对区块链隐私保护技术研究进展进行分析和梳理,为未来区块链隐私保护重点问题的进一步研究和突破提供依据。通过分析区块链隐私特点,从数据层、网络层、交易层和应用层总结了区块链在隐私保护方面存在的风险,详细列举了当前各层次隐私保护相关技术、原理和应用场景。对区块链隐私保护技术在新兴技术发展下的挑战和发展方向进行了展望。

关键词：区块链隐私保护信息隐藏混币交易