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一种低复杂度的正交时频空系统接收机设计

电子与信息学报 2024年第6期46卷 2418-2424页

作者：廖勇李雪重庆大学微电子与通信工程学院重庆400044

正交时频空(OTFS)调制可以将时间和频率选择性信道转换为时延-多普勒(DD)域的非选择性信道,这为高速移动场景建立可靠的无线通信提供了解决方案。然而,在车联网等复杂的多散射场景下,信道存在严重的多普勒间干扰(IDI),这给OTFS接收机信... 详细信息

正交时频空(OTFS)调制可以将时间和频率选择性信道转换为时延-多普勒(DD)域的非选择性信道,这为高速移动场景建立可靠的无线通信提供了解决方案。然而,在车联网等复杂的多散射场景下,信道存在严重的多普勒间干扰(IDI),这给OTFS接收机信号的准确解调带来了极大的挑战。针对上述问题,该文提出一种联合稀疏贝叶斯学习(SBL)和阻尼最小二乘最小残差(d-LSMR)的OTFS接收机设计。首先,根据OTFS时域和DD域的关系,采用基扩展模型(BEM)将信道估计问题转换为基系数恢复问题,精准估计包括多普勒采样点在内的DD域信道。然后,提出一种高效的转换算法将基系数转换为信道等效矩阵。其次,将信道估计中估计得到的噪声,用于d-LSMR均衡器中进行信道均衡,并利用DD域信道矩阵的稀疏性实现快速收敛。系统仿真结果表明,与目前代表性的OTFS接收机相比,该文所提方案实现了更好的误码率性能,同时降低了计算复杂度。

关键词： OTFS 信道估计信道均衡高速移动稀疏贝叶斯学习 BEM

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基于本地收益最大化的命名网内计算部署机制

重庆邮电大学学报（自然科学版） 2024年第4期36卷 756-764页

作者：田建业朱轶江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013

命名网内计算(named in-network computing,NINC)是一种基于命名数据网络架构、在网络设备处提供泛在计算服务的新兴计算方案。如何有效在单个路由器上部署多个NINC服务,仍有待探索。针对这一问题,提出了本地部署收益与本地服务收益的概... 详细信息

命名网内计算(named in-network computing,NINC)是一种基于命名数据网络架构、在网络设备处提供泛在计算服务的新兴计算方案。如何有效在单个路由器上部署多个NINC服务,仍有待探索。针对这一问题,提出了本地部署收益与本地服务收益的概念,前者表征NINC服务本地部署后降低转发流量所获得的CPU资源节约量,后者表征所部署的NINC服务每消耗单位CPU资源所获得的流量处理能力。在此基础上,设计了一种基于本地收益最大化的NINC部署机制。该机制中,路由器周期性预评估拟部署NINC服务的本地部署收益与本地服务收益,进而将部署问题转化为一个背包问题,求解出优化的NINC服务部署方案。仿真结果表明,相较于基于流行度的机制,该机制能够有效提高网内计算流量处理能力,在网内计算服务所需数据量均匀分布的一般性场景下,单个路由器可获得约20%~27%的处理能力提升。

关键词：命名数据网络网内计算软件路由器优化部署收益最大化

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基于跨越连接与融合注意力机制的红外弱小目标检测方法

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光子学报 2024年第9期53卷 218-229页

作者：李慧李正周杨雨昕郝聪宇刘海涛重庆大学微电子与通信工程学院重庆401331

针对复杂背景红外小弱目标信号弱、特征不明显、干扰虚警多等检测性能低问题,提出基于跨越连接与融合注意力机制的单阶段红外弱小目标检测算法。该方法融合注意力机制与残差网络提取小目标多特征,减少复杂背景干扰;双向跨越连接结构融... 详细信息

针对复杂背景红外小弱目标信号弱、特征不明显、干扰虚警多等检测性能低问题,提出基于跨越连接与融合注意力机制的单阶段红外弱小目标检测算法。该方法融合注意力机制与残差网络提取小目标多特征,减少复杂背景干扰;双向跨越连接结构融合低层与高层各自的特征信息,凸显小弱目标特征表达能力;增加一个高分辨率检测层,重新聚类弱小目标先验框,增强目标与背景的特征差别学习能力;最后,建立真实目标和预测目标框的高斯分布模型,计算两者相似性,解决因IoU度量造成的目标损失回归偏差敏感问题,提升损失回归准确性。在公开红外小目标数据集上进行对比测试,实验结果表明该算法对多种复杂背景下红外小弱目标检测均取得了最佳性能,在平均精度和速度等方面都得到显著提升,模型最小,方便部署。

关键词：红外小目标目标检测跨越连接注意力机制多尺度融合

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面向无人智能小车的双验证安全定位方法

通信学报 2024年第6期45卷 131-143页

作者：顾晓丹夏国正宋炳辰杨明罗军舟东南大学计算机科学与工程学院江苏南京211189

针对无人智能小车在网络、硬件、操作系统和软件方面存在众多安全隐患,易受到物理或远程安全攻击,使其偏离配送轨迹导致配送任务失败,甚至被攻击者操控干扰工厂正常运行的问题,提出了一种面向无人智能小车的双验证安全定位方法。在无人... 详细信息

针对无人智能小车在网络、硬件、操作系统和软件方面存在众多安全隐患,易受到物理或远程安全攻击,使其偏离配送轨迹导致配送任务失败,甚至被攻击者操控干扰工厂正常运行的问题,提出了一种面向无人智能小车的双验证安全定位方法。在无人智能小车端,利用已有的Wi-Fi网络基础设施进行指纹定位,并设计特征融合策略实现Wi-Fi和磁场指纹的动态融合;在环境端,部署多个监测点采集无人智能小车发出的声音信号计算到达时间差,并根据空间分割方法计算小车位置。在此基础上,通过将无人智能小车上报的位置信息和监测点计算的位置坐标进行对比验证,一旦发现小车位置出现异常则进行异常告警,从而保证无人智能小车的正常运转工作。在真实室内场景下的实验结果表明,所提方法可以有效跟踪目标设备的位置坐标,定位精度优于现有基准算法。

关键词：无人智能小车室内定位 Wi-Fi指纹磁场指纹声源定位

车联网V2I场景下基于GNN的SC-FDMA智能信道估计

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电子学报 2024年第3期52卷 772-782页

作者：廖勇尹子松田肖懿重庆大学微电子与通信工程学院重庆400044

随着车联网的迅猛发展,车对路基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)通信对车联网的可靠性和时延提出了更高的要求,而信道估计是接收机高可靠低时延通信的重要保障.为解决传统信道插值算法不能有效拟合V2I信道快时变特性、自适应多... 详细信息

随着车联网的迅猛发展,车对路基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)通信对车联网的可靠性和时延提出了更高的要求,而信道估计是接收机高可靠低时延通信的重要保障.为解决传统信道插值算法不能有效拟合V2I信道快时变特性、自适应多普勒频移能力弱和传统神经网络可解释性不强的问题,本文提出基于图神经网络(Graph Neural Network,GNN)的单载波频分多址(Single Carrier-Frequency Division Multiple Access,SC-FDMA)智能信道估计算法.该算法将信道频率响应中的数据点作为图的节点、符号间时域相关性作为边,将图化后的数据送入GraphSAGE信道插值器(GraphSAGE Channel Interpolator,GCI)中,通过边更新、聚合操作、节点更新三大模块进行网络训练,同时采用多普勒频移矢量作为节点特征控制网络拟合不同多普勒条件的信道,使得网络具备可解释性.最后,系统仿真验证了在不同速度环境下算法的有效性和鲁棒性,较线性插值、样条插值以及全连接网络,本文所提GCI在低、中和高速移动环境下具有最优的误码率(Bit Error Rate,BER)和归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)性能,特别地,在200 km/h高速移动条件下GCI的优势更为明显.

关键词：车联网 V2I 双选衰落信道高速移动多普勒频移 GNN 信道估计信道频率响应

智能交通系统中具有隐私保护性的属性基可搜索加密方案

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电子与信息学报 2024年第7期46卷 3036-3045页

作者：牛淑芬戈鹏董润园刘琦刘维西北师范大学计算机科学与工程学院兰州730070

针对智能交通系统(ITS)中车载用户出行信息容易被非法盗用、交通系统云端服务器存储的交通数据被恶意用户非法滥用等问题,该文提出一种新的属性基可搜索加密(ABSE)方案,该方案具有隐私保护、密钥聚合和轻量计算等功能。该方案在密钥生... 详细信息

针对智能交通系统(ITS)中车载用户出行信息容易被非法盗用、交通系统云端服务器存储的交通数据被恶意用户非法滥用等问题,该文提出一种新的属性基可搜索加密(ABSE)方案,该方案具有隐私保护、密钥聚合和轻量计算等功能。该方案在密钥生成阶段、访问控制阶段和部分解密阶段实现了全隐私保护;将搜索关键字嵌入到访问结构中,在实现部分策略隐藏的同时保证了关键字安全;通过密钥聚合技术,将所有满足搜索条件和访问策略的文件标识聚合成一个聚合密钥,减轻用户的密钥存储负担,保障文件密钥安全的同时进一步保障了数据安全。安全性分析表明,该方案具有隐藏访问结构安全、关键字密文不可区分安全和陷门不可区分安全。理论分析和数值模拟显示所提方案在通信和计算方面的开销是高效且实用的。

关键词：智能交通系统隐私保护属性基可搜索加密密钥聚合策略隐藏

基于加权非负矩阵分解的异常声音检测方法研究

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计算机工程与科学 2024年第8期46卷 1425-1432页

作者：潘雨青于浩李峰江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013

异常声音检测方法多用强标签数据进行训练,而高质量的强标签音频数据标注难度较大、收集成本高昂。针对现有异常音频检测方法使用弱标签数据会受到非平稳和时变噪声的干扰,导致训练结果较差、准确率低的问题,提出一种基于音频频谱的加... 详细信息

异常声音检测方法多用强标签数据进行训练,而高质量的强标签音频数据标注难度较大、收集成本高昂。针对现有异常音频检测方法使用弱标签数据会受到非平稳和时变噪声的干扰,导致训练结果较差、准确率低的问题,提出一种基于音频频谱的加权非负矩阵分解WNMF方法。该方法使用WNMF对弱标签和无标签数据进行标记,并分离目标声音事件和背景噪声。在适当的权值下,WNMF改变标记时不同频段音频信息的重要性,以抑制噪声,提高分离质量,使其逼近全监督模型训练的效果;之后使用卷积神经网络产生帧级预测和音频标签预测。仿真实验结果表明,该方法的准确率相比于传统NMF处理弱标签数据的方法提升了4.8%。

关键词：异常声音检测弱标签和无标签数据加权非负矩阵分解卷积神经网络

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基于增强记忆网络的会话推荐算法

计算机工程 2024年

作者：魏星孙浩曹健祝晓斌北京科技大学计算机与通信工程学院北京工商大学计算机学院

作为协助用户从海量数据中找到匹配兴趣和需求内容的关键，会话推荐系统的目标是基于匿名会话预测用户的下一个行为。目前常见的推荐算法对于用户整体兴趣表示不足，而且很少考虑物品间的位置关系。本文提出一种基于增强记忆网络的会话... 详细信息

作为协助用户从海量数据中找到匹配兴趣和需求内容的关键，会话推荐系统的目标是基于匿名会话预测用户的下一个行为。目前常见的推荐算法对于用户整体兴趣表示不足，而且很少考虑物品间的位置关系。本文提出一种基于增强记忆网络的会话推荐模型SR-MAN，旨在分析全局用户兴趣表征和物品顺序问题。首先，在物品嵌入向量生成时引入位置编码，突显不同位置对序列的影响，再借助神经图灵机存储近期会话信息，并设计了注意力网络学习长期偏好，结合用户末次点击作为当前兴趣偏好。最后，通过整合长期与当前偏好进行预测，推荐用户感兴趣的项目。在算法训练的过程中，使用了贝叶斯个性化排名来估计模型参数，并在三个数据集上的实验验证了本方法的有效性。

关键词：会话推荐记忆网络位置编码注意力网络兴趣提取

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基于图结构聚类的自监督学习疾病诊断方法

计算机工程 2024年第7期50卷 360-371页

作者：张正康杨丹聂铁铮寇月辽宁科技大学计算机与软件工程学院辽宁鞍山114051 东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169

图自监督学习方法近年来被应用于疾病诊断任务中以缓解医疗标签信息缺乏和人工标注问题。然而,图自监督学习的性能主要依赖于高质量的正样本和负样本,这限制了疾病诊断的灵活性和泛用性。此外,在构建医疗异构属性图时没有充分利用病人... 详细信息

图自监督学习方法近年来被应用于疾病诊断任务中以缓解医疗标签信息缺乏和人工标注问题。然而,图自监督学习的性能主要依赖于高质量的正样本和负样本,这限制了疾病诊断的灵活性和泛用性。此外,在构建医疗异构属性图时没有充分利用病人的多模态数据,影响了疾病诊断的性能。提出一个基于医疗异构属性图结构聚类的自监督学习疾病诊断框架SC4DD。该框架利用病人的结构化数据和非结构化临床文本摘要构建医疗异构属性图,通过图上的结构聚类算法生成节点的伪标签。考虑到不同元路径对学习病人嵌入表示的重要性以及不同模态医疗数据对疾病诊断结果的影响程度,引入注意力机制的异构图神经网络作为编码器,伪标签作为自监督信号辅助编码器学习注意力系数和病人嵌入表示。在MIMIC-Ⅲ数据集上的实验结果表明,SC4DD优于传统基线方法,能够有效提高疾病诊断的性能。其中,相较于性能最优的基线方法HeCo,SC4DD在2%、3%、4%标记节点下的宏平均F1值分别提高了1.46%、0.97%、0.94%,微平均F1值分别提高了0.91%、0.84%、0.52%。

关键词：疾病诊断电子病历图自监督学习图神经网络医疗异构属性图