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基于动态混合注意力与多尺度特征的遥感图像配准

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激光与光电子学进展 2025年

作者：魏庭旭陈颖李铖昊马文浩上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院同济大学中德工程学院

针对遥感图像的高分辨率、目标尺度变化大等特点导致现有的主流配准模型精度和效率较低的问题，本文提出了一种基于动态混合注意力和多尺度特征的配准模型。首先，在特征提取阶段引入ConvNeXtV2网络，通过嵌入动态混合注意力增强动态联... 详细信息

针对遥感图像的高分辨率、目标尺度变化大等特点导致现有的主流配准模型精度和效率较低的问题，本文提出了一种基于动态混合注意力和多尺度特征的配准模型。首先，在特征提取阶段引入ConvNeXtV2网络，通过嵌入动态混合注意力增强动态联系全局上下文与局部细节的能力。接着，提出多尺度特征校准模块，将低层次纹理信息与高层次语义信息聚合在多个感受野中以提高配准精度。其次，在匹配阶段使用基于预测矩阵加权的双向匹配方法计算密集对应关系得到双向参数，最后通过仿射变换完成图像配准。在Aerial Image等三个数据集上的实验结果表明，归一化距离阈值为0.01,0.03和0.05的情况下，配准精度达到40.9%,86.4%和95.3%，平均配准时间为0.87秒，证明了该模型有效提高了遥感图像配准的精度和效率。

关键词：遥感图像配准线性注意力多尺度特征特征融合双向匹配

IRS辅助及人工噪声增强的高铁隐蔽通信波束赋形方法

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西南交通大学学报 2025年

作者：李翠然孙姝婧张泽鹏王惠琴谢健骊兰州交通大学电子与信息工程学院兰州理工大学计算机与通信学院

针对高铁无线通信系统中信息传输普遍存在的有效吞吐量低和隐蔽程度受限的问题，考虑以隐蔽需求、最大人工噪声(AN)发射功率和IRS相移的单位模为约束，构建以最大化高铁无线通信系统有效吞吐量为目标函数的优化问题，设计了一种基于智... 详细信息

针对高铁无线通信系统中信息传输普遍存在的有效吞吐量低和隐蔽程度受限的问题，考虑以隐蔽需求、最大人工噪声(AN)发射功率和IRS相移的单位模为约束，构建以最大化高铁无线通信系统有效吞吐量为目标函数的优化问题，设计了一种基于智能反射面(IRS)辅助及AN增强的高铁无线隐蔽通信波束赋形方法。为了解决优化变量耦合的问题，采用交替优化策略将原问题分解为三个子问题：基站波束赋形、IRS相移优化和AN发射功率优化。首先通过分式规划中二次变换方法将隐蔽需求约束映射在复圆流形上，然后利用共轭梯度算法(CG)对IRS相移进行优化，最后使用Dinkelbach算法对AN发射功率设计并交替迭代优化。仿真结果表明，该算法的计算复杂度较低，在高速情况下，系统有效吞吐量提升了27.31%，提升了隐蔽传输性能，对保障高铁无线通信系统安全信息传输具有重要的意义。

关键词：智能反射面高铁通信隐蔽通信交替优化波束赋形

基于ICEEMDAN分解的SSVEP神经网络分类模型

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软件导刊 2025年

作者：李晓明郜东瑞陈俊成都信息工程大学计算机学院

稳态视觉诱发电位因其高信噪比和高信息传输速率，成为脑机接口最常用的控制信号之一。然而，目前基于深度学习的方法过度依赖于个别被试者的校准资料，在被试间的分类性能方面还存在较大改进空间。针对上述难题，结合改进的自适应噪声... 详细信息

稳态视觉诱发电位因其高信噪比和高信息传输速率，成为脑机接口最常用的控制信号之一。然而，目前基于深度学习的方法过度依赖于个别被试者的校准资料，在被试间的分类性能方面还存在较大改进空间。针对上述难题，结合改进的自适应噪声完备集合经验模态分解、基于图卷积网络的空间特征提取器以及基于压缩激励的特征融合模块提出ICE-GSE算法。该算法利用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解法将稳态视觉诱发电位信号分解成一组本征模态函数，有效降低了噪声和伪影的影响。空间特征提取器的邻接矩阵能充分表达脑电信号的空间位置关系，从而更好地学习空间域特征。为提升目标识别精度和算法鲁棒性，进一步引入特征融合模块，以便针对性选择与任务最相关的通道。在两个公开数据集上，时间窗口长度设置为0.5～1.0 s，对ICE-GSE与其他传统方法和深度学习方法进行全面比较。实验结果表明，在跨被试情况下，ICE-GSE的分类精度和信息传输速率相较对照方法更加优异，证明了其在分类任务中的可行性。

关键词：稳态视觉诱发电位脑机接口自适应噪声完备集合经验模态分解本征模态函数图卷积压缩激励

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无线供电MEC系统的计算能效最大化策略

郑州大学学报（工学版） 2025年第1期46卷 133-142页

作者：李陶深巩健曾续玲吕品南宁学院信息工程学院广西南宁530299 广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530004

为了解决无线供电移动边缘计算(MEC)系统的计算能效优化问题,提出一种基于非正交多址接入的无线供电MEC系统的资源分配策略。该策略将非线性能量收集模型应用到移动设备上,通过联合优化MEC服务器和移动设备的计算频率、执行时间、基站... 详细信息

为了解决无线供电移动边缘计算(MEC)系统的计算能效优化问题,提出一种基于非正交多址接入的无线供电MEC系统的资源分配策略。该策略将非线性能量收集模型应用到移动设备上,通过联合优化MEC服务器和移动设备的计算频率、执行时间、基站发射功率、设备发射功率、卸载时间和能量收集时间,比较充分地利用移动设备和MEC服务器的可用计算资源,提高设备的吞吐量和计算位数,进而最大限度地提升系统计算能效。将该联合优化问题转化为非凸分式规划问题,设计一种基于Dinkelbach的迭代算法来获得最优的资源分配方案。仿真实验表明:该资源分配策略所获得的系统计算能效更高,具有更好的性能增益。

关键词：无线供电移动边缘计算系统非正交多址接入计算能效能量收集资源分配计算卸载

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动态车辆网络场景中的协同空地计算卸载和资源优化

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电子与信息学报 2025年

作者：王俊华罗菲高广鑫李斌南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京航空航天大学经济与管理学院南京信息工程大学计算机学院

针对移动用户数量迅猛增长和地面基础设施分布稀疏所带来的挑战，该文提出一种能量收集辅助的空地协同计算卸载架构。该架构充分利用无人机(UAVs)的灵活机动性和路侧单元(RSUs)及基站(BS)的强大算力，实现了任务计算的动态实时分发。特... 详细信息

针对移动用户数量迅猛增长和地面基础设施分布稀疏所带来的挑战，该文提出一种能量收集辅助的空地协同计算卸载架构。该架构充分利用无人机(UAVs)的灵活机动性和路侧单元(RSUs)及基站(BS)的强大算力，实现了任务计算的动态实时分发。特别地，无人机通过能量收集来维持其持续运行和稳定的计算性能。考虑到无人机与地面车辆的高动态性、车辆计算任务的随机性，以及信道模型的时变性，提出一个能耗受限的长期优化问题，旨在从全局角度有效降低整个系统的平均时延。为了解决这一复杂的混合整数规划(MIP)问题，提出一种基于改进演员-评论家(Actor-Critic)强化学习算法的计算卸载策略(IACA)。该算法运用李雅普诺夫优化技术，将长期系统时延优化问题分解为一系列易于处理的帧级子问题。然后，利用遗传算法计算目标Q值替代目标神经网络输出以调整强化学习进化方向，有效避免了算法陷入局部最优，从而实现动态车辆网络中的高效卸载和资源优化。通过综合仿真验证了所提计算卸载架构和算法的可行性和优越性。

关键词：空地一体化车联网能量收集计算卸载强化学习遗传算法

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安全高效的多用户室内指纹定位方案

西安电子科技大学学报 2025年

作者：乐燕芬雷若兰姚恒上海理工大学光电信息与计算机工程学院

通过公有云提供定位服务时，公有云的不可信使得用户的位置信息和服务器的位置资源可能被窃取，从而泄露用户的隐私。近年来提出了各种安全定位算法，用于实现用户的隐私保护。然而，目前已有的隐私保护定位方案不能有效保护服务器数据... 详细信息

通过公有云提供定位服务时，公有云的不可信使得用户的位置信息和服务器的位置资源可能被窃取，从而泄露用户的隐私。近年来提出了各种安全定位算法，用于实现用户的隐私保护。然而，目前已有的隐私保护定位方案不能有效保护服务器数据资源，且无法支持多用户场景。因此，提出一种基于访问控制安全高效的多用户指纹定位方案。该方案基于ASPE算法，设计了一种安全准确的相似度查找算法，可把用户快速定位到局部地图内；同时，设计了一种基于角色多项式函数的轻量级访问控制策略，能灵活设定地图的访问权限，防止恶意用户窃取地图资源，并可为用户提供不同层级的定位服务。安全性分析表明，对于不可信的云定位服务器，服务器的定位资源和用户的位置信息隐私是安全的。实验结果表明，所提方案在保护资源隐私和数据隐私的前提下，可实现对用户的快速局部定位和准确的位置估计。

关键词：指纹定位隐私保护访问控制局部定位

一种深度神经网络多步延迟参数更新并行优化方法

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哈尔滨工业大学学报 2025年

作者：巨涛康贺廷刘帅丁肖健王龙翔兰州交通大学电子与信息工程学院西安交通大学计算机科学与技术学院

为解决深度神经网络（deep neural network，DNN）分布式数据并行训练中因聚合节点梯度进行全局梯度参数更新而导致的高通信开销问题，提出了一种DNN多步延迟参数更新并行优化方法。首先设计了一种自适应多步更新间隔选择策略，通过多... 详细信息

为解决深度神经网络（deep neural network，DNN）分布式数据并行训练中因聚合节点梯度进行全局梯度参数更新而导致的高通信开销问题，提出了一种DNN多步延迟参数更新并行优化方法。首先设计了一种自适应多步更新间隔选择策略，通过多次本地迭代，再聚合节点梯度，以降低频繁通信造成的额外开销；同时提出了一种参数修正策略，防止本地模型在多步本地更新后偏离全局模型，从而保证训练精度；其次在聚合梯度时，将梯度张量切分为子张量，在梯度聚合过程中实现通信与计算的最大化重叠，进一步加速模型训练；最后在CIFAR-100和ImageNet-mini数据集上，将本文方法与SSGD、Local SGD训练方法进行实验对比。实验结果表明，本文方法可以在保证模型训练精度的基础上，显著减少因参数更新引入的通信开销，可以实现通信与计算的最大化重叠、充分利用计算资源进提升并行训练速度。研究结果可为降低DNN分布式训练过程中的通信开销提供新的方案。

关键词：深度神经网络数据并行通信调度参数更新计算与通信重叠

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无线时间敏感网络技术综述

软件学报 2025年第1期36卷 184-202页

作者：乔萱李宗辉刘强艾渤万海邓仰东北京交通大学计算机与信息技术学院北京交通大学电子信息工程学院清华大学软件学院

由IEEE 802.1任务组开发的时间敏感网络标准可以用来构建高可靠、低延迟、低抖动的以太网,将时间敏感网络扩展到无线领域也是目前许多工作的研究重点.与传统的有线通信相比,无线的时间敏感网络不仅可以实现高可靠和低时延通信,还具有更... 详细信息

由IEEE 802.1任务组开发的时间敏感网络标准可以用来构建高可靠、低延迟、低抖动的以太网,将时间敏感网络扩展到无线领域也是目前许多工作的研究重点.与传统的有线通信相比,无线的时间敏感网络不仅可以实现高可靠和低时延通信,还具有更高的灵活性、更强的移动性以及更低的布线和维护成本等优点.因此,在面对未来无人驾驶、协作机器人、远程医疗控制等新兴应用时,无线时间敏感网络被认为是一种十分有前景的技术.无线网络一般可以分为基于基础设施的无线网络和无基础设施的无线网络,而后者基于移动性还可以分为两类:移动自组织网络和无线传感网络,因此主要从这3种网络类型出发,对其应用场景、相关技术、路由协议以及高可靠低时延传输进行了调研与综述.

关键词：时间敏感网络 5G 移动自组织网络无线传感网络

基于ECA-ResNet的轴承故障诊断方法

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轴承 2025年第1期 102-110页

作者：杨向兰孙士保王国强石念峰谢扬筱河南科技大学信息工程学院河南洛阳471023 洛阳理工学院计算机与信息工程学院河南洛阳471023 上海电力大学计算机科学与技术学院上海200090

针对传统的轴承故障诊断方法存在强噪声与变负载下关键特征提取不充分的问题,提出了一种基于有效通道注意力机制和残差网络(ECA-ResNet)的轴承故障诊断方法。首先,利用短时傅里叶变换与伪彩色处理方法将轴承振动信号转换为三通道彩色图... 详细信息

针对传统的轴承故障诊断方法存在强噪声与变负载下关键特征提取不充分的问题,提出了一种基于有效通道注意力机制和残差网络(ECA-ResNet)的轴承故障诊断方法。首先,利用短时傅里叶变换与伪彩色处理方法将轴承振动信号转换为三通道彩色图像,以此作为输入样本集;其次,基于卷积和池化操作对数据进行浅层边缘特征提取与压缩,并在有效通道注意力网络(ECA-Net)中引入残差网络模块,解决网络退化的问题,建立通道之间的联系,自适应提取深层关键特征;最后,引入Dropout抑制模型过拟合,并以Softmax层作为分类器实现故障诊断。用凯斯西储大学与江南大学轴承数据集进行验证,结果表明该方法在强噪声和变负载下的平均准确率分别为97.5%,93.69%,抗噪性、泛化性和通用性较好。

关键词：滚动轴承故障诊断傅里叶变换深度学习残差

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