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双因子更新的车联网双层异步联邦学习研究

电子与信息学报 2024年第7期46卷 2842-2849页

作者：王力立吴守林杨妮黄成南京理工大学自动化学院南京210094

针对车联网(IoV)中节点资源异构、拓扑结构动态变化等特点,该文建立了一个双因子更新的双层异步联邦学习(TTAFL)框架。考虑到模型版本差和车辆参与联邦学习(FL)次数对局部模型更新的影响,提出基于陈旧因子和贡献因子的模型更新方案。同... 详细信息

针对车联网(IoV)中节点资源异构、拓扑结构动态变化等特点,该文建立了一个双因子更新的双层异步联邦学习(TTAFL)框架。考虑到模型版本差和车辆参与联邦学习(FL)次数对局部模型更新的影响,提出基于陈旧因子和贡献因子的模型更新方案。同时,为了避免训练过程中,车辆移动带来路侧单元切换的问题,给出考虑驻留时间的节点选择方案。最后,为了减少精度损失与系统能耗,利用强化学习方法优化联邦学习的本地迭代次数与路侧单元局部模型更新次数。仿真结果表明,所提算法有效提高了联邦学习的训练效率和训练精度,降低了系统能耗。

关键词：车联网联邦学习异步训练深度强化学习

一种坐标通道注意力深度学习网络的军用飞机识别方法

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兵工学报 2024年第7期45卷 2128-2143页

作者：杨环宇王军吴祥薄煜明马立丰陆金磊南京理工大学自动化学院江苏南京210094

战场态势瞬息万变,利用可见光图像对敌方用于军事行动的飞机类型进行有效区分,对提供军事作战信息具有重要意义。针对现有军用飞机识别方法存在小目标飞机和环境背景复杂导致的模型特征提取困难、数据样本数量不足导致的模型训练不充分... 详细信息

战场态势瞬息万变,利用可见光图像对敌方用于军事行动的飞机类型进行有效区分,对提供军事作战信息具有重要意义。针对现有军用飞机识别方法存在小目标飞机和环境背景复杂导致的模型特征提取困难、数据样本数量不足导致的模型训练不充分的问题,提出一种坐标通道注意力(ConvNeXt-Coordinate Attention,ConvNeXt-CA)深度学习网络军用飞机目标识别方法。该方法在ConvNeXt网络可以保留小目标飞机特征的基础上,引入CA机制设计CA-Stage模块,提升网络对于背景和前景的区分能力;采用数据增强的方式扩充数据集,以及使用迁移学习的策略提高模型的泛化能力,训练得到具备最优超参数的ConvNeXt-CA网络。实验结果表明,与传统的军用飞机识别方法和其他深度学习模型相比,基于迁移学习的ConvNeXt-CA网络在预测准确率上有明显的提升,且具备较强的泛化能力。

关键词：军用飞机识别深度卷积神经网络坐标注意力机制迁移学习

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基于深度学习的多模态新闻数据主题发现研究

数据分析与知识发现 2024年第3期8卷 85-97页

作者：倪亮吴鹏周雪晴南京理工大学网络空间安全学院南京210094 南京理工大学智能制造学院南京210094 南京理工大学经济管理学院南京210094

【目的】基于多模态学习方法,对新闻中文本和图片相结合内容,构建多模态主题模型,自动挖掘新闻中的潜在主题。【方法】采用结合词嵌入的主题模型,从图片和文本两方面进行主题建模,并且使用多模态联合表征学习和协同表征学习的方法进行... 详细信息

【目的】基于多模态学习方法,对新闻中文本和图片相结合内容,构建多模态主题模型,自动挖掘新闻中的潜在主题。【方法】采用结合词嵌入的主题模型,从图片和文本两方面进行主题建模,并且使用多模态联合表征学习和协同表征学习的方法进行特征融合。最后,对发现的多模态新闻主题进行可视化分析,结合N15News数据集进行实证研究。【结果】实验结果表明,相对于仅使用文本特征的Label-ETM,多模态主题建模方法可以获得更好的主题的可解释性和多样性。这说明多模态主题建模方法具有一定的可行性与合理性。【局限】本文假设新闻中的图片和文字在语义和主题上是相关的,在弱相关和不相关领域多模态融合方法仍需要改善。【结论】多模态主题建模可以发现不同模态数据之间的联系,提高发现主题的多样性。

关键词：主题模型多模态联合表征多模态协同表征新闻主题发现

未知姿态目标航磁异常探测的最优飞行方向分析

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系统工程与电子技术 2024年第1期46卷 42-50页

作者：石昱卞雷祥庄志洪付梦印王春娥秦杰南京理工大学机械工程学院江苏南京210094 南京理工大学电子工程与光电技术学院江苏南京210094 南京理工大学自动化学院江苏南京210094 北京自动化控制设备研究所北京100074

小型航空磁异常探测平台的飞行路径优化是提高磁异常信号强度的关键途径之一。然而,铁磁性目标在地磁场中磁化产生的磁矩大小和方向随其姿态变化,导致目标磁场的空间分布与不可知的目标姿态相关。针对以上问题,建立了典型目标磁矩精确... 详细信息

小型航空磁异常探测平台的飞行路径优化是提高磁异常信号强度的关键途径之一。然而,铁磁性目标在地磁场中磁化产生的磁矩大小和方向随其姿态变化,导致目标磁场的空间分布与不可知的目标姿态相关。针对以上问题,建立了典型目标磁矩精确计算模型,计算结果表明:目标在不同姿态(方位0°~360°和俯仰-90°~90°)下被地磁磁化产生的磁矩模值变化范围为3.55×10^(5)~2.42×10^(6)A·m^(2)。当目标长轴与地磁场方向一致时取最大值,当目标长轴与地磁场方向垂直时取最小值,计算结果与多物理场软件仿真结果的差异仅有0.003%~0.04%。模拟航磁探测过程的建模分析表明:当目标处于任意姿态时,目标磁矩在飞行平面内磁异常信号变化最大的路径与地磁场投影的夹角γxy变化范围为0°~50.0457°;在目标姿态和磁矩信息未知的情况下,沿地磁场在飞行平面内的投影方向飞行是最优的选择,此时,能获取的磁异常变化量约为飞行平面内最大变化量的78%~100%。

关键词：磁异常探测最优飞行路径磁矩计算模型信号强度

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鲁棒参数自适应微振动控制算法

振动工程学报 2024年第2期37卷 237-246页

作者：方昱斌朱晓锦高志远杨龙飞张小兵南京理工大学智能制造学院江苏南京210094 上海大学机电工程与自动化学院上海200444 南京理工大学能源与动力工程学院江苏南京210094

递推最小二乘(Recursive Least Squares,RLS)算法因其简单、快速的特点,在微振动自适应控制领域被广泛应用。由于微振动主动控制系统中扰动环境的特殊性及复杂性,需要重点考虑微振动控制中所采用的参数自适应算法在参数估计过程中的鲁... 详细信息

递推最小二乘(Recursive Least Squares,RLS)算法因其简单、快速的特点,在微振动自适应控制领域被广泛应用。由于微振动主动控制系统中扰动环境的特殊性及复杂性,需要重点考虑微振动控制中所采用的参数自适应算法在参数估计过程中的鲁棒性。针对多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)微振动主动控制系统,基于无限冲激响应(Infinite Impulse Response,IIR)滤波器,提出一种结合死区和归一化的MIMO鲁棒参数自适应算法,并给出其详细的算法推导与收敛性分析。在此基础上,通过构建三自由度微振动主动振动控制实验系统,针对单频窄带扰动、双频窄带扰动展开了对比实验分析,相关的实验结果验证了所提出鲁棒参数自适应算法的可行性和鲁棒性。

关键词：微振动主动控制参数自适应算法多输入多输出 RLS 鲁棒自适应

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基于势场增强烟花算法的二维全局路径规划

兵工学报 2024年第10期 3499-3518页

作者：孙鹏耀黄炎焱王凯生南京理工大学自动化学院

高质量路径是未来无人自主作战的重要前提，针对复杂障碍环境下路径规划问题，提出基于势场增强烟花算法（Potential-field Enhanced Fireworks Algorithm, PEFWA）的路径规划方法。建立规划空间模型与动态维数路径描述模型，设立包含... 详细信息

高质量路径是未来无人自主作战的重要前提，针对复杂障碍环境下路径规划问题，提出基于势场增强烟花算法（Potential-field Enhanced Fireworks Algorithm, PEFWA）的路径规划方法。建立规划空间模型与动态维数路径描述模型，设立包含可行性因素与长度因素的目标函数，将路径规划问题转化为最优化问题；设计动态维数烟花初始化与维度增删操作，使相邻维度个体满足距离约束；提出基于障碍空间信息的爆炸幅度计算方法和连续维度选择方法，生成改进爆炸火花，提高全局搜索能力；引入势场引导策略，生成势场增强爆炸火花，让所选维度在合力方向上多次搜索，提高局部优化能力；采用交叉组合策略生成变异火花，并对超出规划空间的维度个体进行删减操作，提高多样性烟花高效产生能力；提出基于余弦相似度的双层锦标赛选择策略，提高烟花特征延续能力。采用相同基准函数，将PEFWA与烟花算法（Fireworks Algorithm, FWA）、粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）进行对比。研究结果表明：PEFWA的优化性能更强；在相同复杂障碍环境下进行多次路径规划仿真实验，验证了PEFWA中各个模块的有效性，与PSO算法、GA、A*算法相比，PEFWA在规划成功率、路径长度、路径光滑度、结果鲁棒性等方面均有优势；PEFWA在二维全局路径规划问题上具有有效性与优越性。

关键词：全局路径规划烟花算法势函数动态维数交叉组合

考虑执行能力约束的多机协同目标分配AEPSO算法

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宇航学报 2024年第6期45卷 948-957页

作者：黄樊晶吴盘龙李星秀赵若涵何山南京理工大学自动化学院南京210094 南京理工大学数学与统计学院南京210094 空基信息感知与融合全国重点实验室洛阳471099

针对复杂环境中的多无人机协同攻击目标分配算法存在约束条件不充分、解空间的多样性与收敛性难以平衡等问题,提出了一种考虑执行能力约束的多机协同目标分配自适应精英粒子群(AEPSO)算法。首先,在以攻击效益最大化、时间及损毁代价最... 详细信息

针对复杂环境中的多无人机协同攻击目标分配算法存在约束条件不充分、解空间的多样性与收敛性难以平衡等问题,提出了一种考虑执行能力约束的多机协同目标分配自适应精英粒子群(AEPSO)算法。首先,在以攻击效益最大化、时间及损毁代价最小化为目标的基础上,将多无人机续航能力、跟踪攻击性能等差异性导致的执行能力受限作为约束条件,构建了多无人机协同目标分配模型。然后,提出了一种基于混沌初始化和多尺度协同变异的自适应精英粒子群策略:通过构建一种改进型Logistic映射,实现粒子混沌初始化,提高了初始粒子群的多样性及搜索遍历性;设计了带有不同方差的自适应高斯变异机制作为精英选择策略,增强了粒子群的全局和局部搜索能力,跳出局部最优;最后,将粒子收敛贡献值作为反馈信息自适应地调整粒子群参数,加快算法收敛速度。仿真结果表明,在不同的无人机与目标的分配关系下,所提算法以更快的收敛速度、更小的适应度值求解出最佳的分配方案。

关键词：自适应精英粒子群混沌粒子收敛贡献值目标分配无人机多尺度协同变异算子

HMFuzzer:一种基于人机协同的物联网设备固件漏洞挖掘方案

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计算机学报 2024年第3期47卷 703-716页

作者：况博裕张兆博杨善权苏铓付安民南京理工大学网络空间安全学院南京210094 南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094

模糊测试是一种针对物联网设备固件漏洞挖掘的主流方法,能够先攻击者一步发现安全威胁,提升物联网设备的安全性.但是目前大部分的模糊测试技术关注于如何自动化地实现漏洞挖掘,忽略了专家经验对于设备固件漏洞挖掘工作的优势.本文提出... 详细信息

模糊测试是一种针对物联网设备固件漏洞挖掘的主流方法,能够先攻击者一步发现安全威胁,提升物联网设备的安全性.但是目前大部分的模糊测试技术关注于如何自动化地实现漏洞挖掘,忽略了专家经验对于设备固件漏洞挖掘工作的优势.本文提出一种基于人机协同的物联网设备固件漏洞挖掘方案HMFuzzer,设计了基于设备固件前后端交互的设备固件关键信息提取方法,通过模拟设备固件、设备管理界面以及用户三方交互模式获取固件潜在的关键信息,并通过二进制文件定位和函数分析技术解析出固件关键函数.此外,HMFuzzer通过在模糊测试的预处理、测试和结果分析阶段引入专家经验,利用上一阶段获取的关键信息,结合强化学习算法,优化种子变异和模糊测试流程,显著提升了模糊测试的覆盖率、效率以及漏洞挖掘能力.实验结果表明,相比于现有的固件漏洞挖掘方法,HMFuzzer的漏洞识别成功率能提高10%以上,具备更强的漏洞检测能力.特别是,针对真实厂商的物联网设备测试,HMFuzzer发现了多个0-day漏洞,其中已获得4个CVE/CNVD高危漏洞.

关键词：物联网漏洞挖掘模糊测试人机协同设备固件强化学习

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交通弱势出行者轨迹预测及安全管控策略

江苏大学学报（自然科学版） 2024年第2期45卷 198-205页

作者：叶含月徐永能陈新南京理工大学自动化学院江苏南京210094

针对骑车人在交通事故中易受伤害的问题,提出一种基于骑车人意图识别的轨迹预测方法.首先,从骑车人角度及车辆角度提取骑车人的多元特征,如运动方向、回头概率、与车辆相对位置等,在十字路口场景下构建动态贝叶斯模型网络,分析了骑车人... 详细信息

针对骑车人在交通事故中易受伤害的问题,提出一种基于骑车人意图识别的轨迹预测方法.首先,从骑车人角度及车辆角度提取骑车人的多元特征,如运动方向、回头概率、与车辆相对位置等,在十字路口场景下构建动态贝叶斯模型网络,分析了骑车人意图的影响因素,最终得到骑车人意图后验概率.其次,根据意图识别结果,构建了相关交通场景并给出了骑车人运动方程,通过基于粒子滤波方法的骑车人轨迹预测算法,结合运动方程及观测方程,以粒子模拟骑车人未来轨迹集.最后,搭建激光雷达和单目相机为主的数据采集硬件平台,获取与骑车人运动及姿态有关的信息,根据收集的7 358帧数据,计算出骑车人进入十字路口区域的时长,用以对算法进行评价.结果表明:本算法在骑车人过街前0.24~0.54 s可基本识别骑车人的意图,能够预测骑车人未来5.0 s内的轨迹集;算法具有较好的实用性,可以降低骑车人与车辆碰撞事故的发生概率.

关键词：交通弱势出行者骑车人轨迹预测粒子滤波意图识别动态贝叶斯网络