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边缘计算网络中区块链赋能的异步联邦学习算法

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电子与信息学报 2024年第1期46卷 195-203页

作者：黄晓舸邓雪松陈前斌张杰重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

由于数据量激增而引起的信息爆炸使得传统集中式云计算不堪重负,边缘计算网络(ECN)被提出以减轻云服务器的负担。此外,在ECN中启用联邦学习(FL),可以实现数据本地化处理,从而有效解决协同学习中边缘节点(ENs)的数据安全问题。然而在传... 详细信息

由于数据量激增而引起的信息爆炸使得传统集中式云计算不堪重负,边缘计算网络(ECN)被提出以减轻云服务器的负担。此外,在ECN中启用联邦学习(FL),可以实现数据本地化处理,从而有效解决协同学习中边缘节点(ENs)的数据安全问题。然而在传统FL架构中,中央服务器容易受到单点攻击,导致系统性能下降,甚至任务失败。本文在ECN场景下,提出基于区块链技术的异步FL算法(AFLChain),该算法基于ENs算力动态分配训练任务,以提高学习效率。此外,基于ENs算力、模型训练进度以及历史信誉值,引入熵权信誉机制评估ENs积极性并对其分级,淘汰低质EN以进一步提高AFLChain的性能。最后,提出基于次梯度的最优资源分配(SORA)算法,通过联合优化传输功率和计算资源分配以最小化整体网络延迟。仿真结果展示了AFLChain的模型训练效率以及SORA算法的收敛情况,证明了所提算法的有效性。

关键词：异步联邦学习区块链资源分配边缘计算网络

联合可靠实例挖掘和特征优化的无监督行人重识别

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第3期36卷 368-378页

作者：许国良侯振东雒江涛刘杨刘立竹重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

针对无监督行人重识别方法的伪标签中包含大量噪声的问题,提出一种联合可靠实例挖掘和特征优化的行人重识别方法.首先设计一种衡量伪标签可靠度的指标,利用不同参数下DBSCAN聚类结果的稳定性衡量伪标签的质量;然后提出可靠实例挖掘策略... 详细信息

针对无监督行人重识别方法的伪标签中包含大量噪声的问题,提出一种联合可靠实例挖掘和特征优化的行人重识别方法.首先设计一种衡量伪标签可靠度的指标,利用不同参数下DBSCAN聚类结果的稳定性衡量伪标签的质量;然后提出可靠实例挖掘策略进行伪标签去噪,伪标签可靠度大于预设阈值的实例保留其原伪标签,反之则修正其伪标签;再提出融合全局和局部特征的二重动量更新策略,每个batch对涉及的样本进行即时特征更新,每个epoch对存储字典中所有样本特征进行更新;最后利用统一对比损失对骨干神经网络进行训练优化.在2个大型公共数据集Market-1501和DukeMTMC-reID上的实验结果表明,mAP分别达到77.9%和67.4%,Rank-1分别达到90.2%和88.2%.

关键词：行人重识别完全无监督可靠实例挖掘存储字典二重动量更新

基于双线性调频的光载太赫兹通感信号产生与传输分析

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光学学报 2024年第13期44卷 53-62页

作者：段云飞赵峰左延群王琎候帅帅孔令杰钱强西安邮电大学电子工程学院陕西西安710121 西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121

提出一种基于双线性调频(DLFM)的光载太赫兹通感一体化信号产生、传输与接收方案。通信调制格式采用概率整形(PS)64QAM,一体化信号产生采用时分复用(TDM)技术。理论分析了基于DLFM的一体化信号产生与感知原理,分析了信号带宽和持续时间... 详细信息

提出一种基于双线性调频(DLFM)的光载太赫兹通感一体化信号产生、传输与接收方案。通信调制格式采用概率整形(PS)64QAM,一体化信号产生采用时分复用(TDM)技术。理论分析了基于DLFM的一体化信号产生与感知原理,分析了信号带宽和持续时间对感知分辨率的影响;仿真分析了不同传输距离下系统的通信与感知性能界限。结果表明:在255 GHz频段,当无线传输距离为10 m、通感信号时宽比为3∶5时,通信与感知性能达到平衡,此时通信速率为31 Gbit/s,距离分辨率为7.5 mm,速度分辨率约为114 m/s,测距精度约为7 mm,测速精度约为15 m/s。基于PS64QAM-DLFM的一体化系统在完成高速率通信的同时,能够实现对高速移动目标距离的准确测量,解决了距离和速度联合测量时的模糊问题,为6G通感一体化提出了一种可行的方案。

关键词：光通信太赫兹通信感知一体化双线性调频测距测速

基于注意力增强元学习网络的个性化联邦学习方法

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计算机研究与发展 2024年第1期61卷 196-208页

作者：高雨佳王鹏飞刘亮马华东北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学人工智能学院北京100876

联邦学习作为一种分布式机器学习框架,客户端可以在不向服务器传输数据的情况下进行全局模型训练,解决了数据分散和数据隐私的问题.联邦学习可以在具有相似数据特征和分布的客户端上很好地工作.但是在很多场景中,客户端数据在分布、数... 详细信息

联邦学习作为一种分布式机器学习框架,客户端可以在不向服务器传输数据的情况下进行全局模型训练,解决了数据分散和数据隐私的问题.联邦学习可以在具有相似数据特征和分布的客户端上很好地工作.但是在很多场景中,客户端数据在分布、数量和概念上的不同,造成了全局模型训练困难.为此,个性化联邦学习作为一种新的联邦学习范式被提出,它旨在通过客户端与服务器的协作来保证客户端个性化模型的有效性.直观来讲,为具有相似数据特征和分布的客户端提供更紧密的协作关系可以有利于个性化模型的构建.然而,由于客户端数据的不可见性,如何细粒度地提取客户端特征,并定义它们之间的协作关系是一个挑战.设计了一个注意力增强元学习网络(attention-enhanced meta-learning network,AMN)来解决这个问题.AMN可以利用客户基础模型参数作为输入特征,训练元学习网络为每个客户端提供一个额外的元模型,自动分析客户特征相似性.基于双层网络设计,有效地实现客户端个性与共性的权衡,提供了包含有益客户信息的融合模型.考虑到训练过程中需要同时训练元学习网络和客户本地基础网络,设计了一种交替训练策略,以端到端的方式进行训练.为了证明该方法的有效性,在2个基准数据集和8种基准方法上进行了大量实验,相较于现有表现最优的个性化联邦学习方法,该方法在2个数据集中平均分别提升了3.39%和2.45%的模型性能.

关键词：联邦学习注意力机制深度学习元学习分布式机器学习

车联网POI查询中的位置隐私和查询隐私联合保护机制

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电子与信息学报 2024年第1期46卷 155-164页

作者：赵国锋吴昊王杉杉徐川唐雯钰重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

在车联网中,基于位置的服务(LBS)的兴趣点(POI)查询被广泛用于车载应用中。但是,由于攻击者容易获取车辆位置、查询内容以及其它额外信息,单独对位置隐私或查询隐私进行保护很难保障车载用户的隐私安全,使得对位置隐私和查询隐私开展联... 详细信息

在车联网中,基于位置的服务(LBS)的兴趣点(POI)查询被广泛用于车载应用中。但是,由于攻击者容易获取车辆位置、查询内容以及其它额外信息,单独对位置隐私或查询隐私进行保护很难保障车载用户的隐私安全,使得对位置隐私和查询隐私开展联合保护越发关键。为此,该文提出一种基于虚拟序列的位置隐私和查询隐私联合保护机制。首先根据POI查询的限制,分析位置隐私和查询隐私的相关性,运用欧几里得距离和关联规则算法对其建模描述,得到相关性判断模型;然后基于虚拟序列,根据影响隐私保护的因素和真实查询的相关性值,将联合保护转化为虚拟序列的选择问题,建立联合保护优化模型,得到匿名程度高且匿名区域大的匿名查询集,防止攻击者识别出真实查询。最后,实验结果表明,与现有方案相比,所提联合保护机制能抵御针对位置隐私和查询隐私的联合攻击(语义范围攻击、时间关联攻击和长期观察攻击),能更有效地保护用户的LBS隐私。

关键词：位置隐私基于位置的服务查询隐私联合保护虚拟序列

基于改进对比学习和并行融合神经网络的室内WiFi定位算法

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仪器仪表学报 2024年第1期45卷 101-110页

作者：蒲巧林陈有坤周牧余征巍张钰坤重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

机器学习在WiFi指纹定位技术中扮演着重要角色。针对信号波动对指纹辨识力的影响往往被忽略以及如何从样本中提取更广泛的表征信息的问题,提出了一种基于改进对比学习(CL)和并行融合神经网络的WiFi定位算法。该算法首先利用改进对比学... 详细信息

机器学习在WiFi指纹定位技术中扮演着重要角色。针对信号波动对指纹辨识力的影响往往被忽略以及如何从样本中提取更广泛的表征信息的问题,提出了一种基于改进对比学习(CL)和并行融合神经网络的WiFi定位算法。该算法首先利用改进对比学习来提高指纹辨识力,其在增加不同类别指纹间的区分度的同时能减小同类别指纹间的差异。其次,构建基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)的并行融合网络,与传统的串行融合方式相比,网络可以从原始样本中提取更多的有效特征。此外,在池化层后增加Flatten层以进一步考虑网络的中间层信息,从而利用更广泛的特征信息来提高模型的泛化性能。结果表明,所提算法的定位性能比其他定位算法提高26%。

关键词：室内定位对比学习卷积神经网络长短期记忆特征融合

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一种态制备误差容忍的量子数字签名协议

物理学报 2024年第2期73卷 69-75页

作者：马洛嘉丁华建陈子骐张春辉王琴南京邮电大学量子信息技术研究所南京210003 南京邮电大学宽带无线通信与传感网教育部重点实验室南京210003

量子数字签名(quantum digital signature,QDS)能够以信息论安全保证签名消息的不可伪造性、不可否认性和可转移性,近年来备受关注与研究.其中,利用正交编码方式提出的信息论安全的实用化QDS协议,成为目前QDS研究的主流范式.然而,现有QD... 详细信息

量子数字签名(quantum digital signature,QDS)能够以信息论安全保证签名消息的不可伪造性、不可否认性和可转移性,近年来备受关注与研究.其中,利用正交编码方式提出的信息论安全的实用化QDS协议,成为目前QDS研究的主流范式.然而,现有QDS理论和实验都忽视了态制备过程中由于调制器件的不完美性可能引入调制误差.本文针对此问题提出态制备误差容忍的QDS协议.仿真结果表明,相比原来的QDS协议,本协议对态制备误差具有较好的容忍度,能实现更高的签名率和签名距离.另外,本协议在密钥产生阶段只需要制备3个量子态,降低了实验要求和难度.因此,本协议将对未来QDS的实际应用提供重要的参考价值.

关键词：量子数字签名态制备误差诱骗态

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基于二维离散混沌系统和DNA的图像加密方案

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西南交通大学学报 2024年第3期59卷 528-538页

作者：徐昌彪许浩南明志飞重庆邮电大学光电工程学院重庆400065

为丰富低维离散混沌系统的动力学特性以及克服脱氧核糖核酸(deoxyribonucleic acid,DNA)编码的引入使混沌图像加密系统安全性易于降低的问题,基于Arnold映射构建具有恒定正Lyapunov指数的2维离散混沌系统,并将其与DNA编码结合,设计一个... 详细信息

为丰富低维离散混沌系统的动力学特性以及克服脱氧核糖核酸(deoxyribonucleic acid,DNA)编码的引入使混沌图像加密系统安全性易于降低的问题,基于Arnold映射构建具有恒定正Lyapunov指数的2维离散混沌系统,并将其与DNA编码结合,设计一个混沌图像加密方案.所设计的混沌系统模型中不含非线性项,系统具有超混沌动力学行为;加密方案中用于加密的混沌序列为明文图像像素与密钥的加取模运算结果,图像按4×4大小予以分块,扩散算法中的DNA加减、异或、同或等运算分别基于DNA编码规则1、规则4和规则7.仿真实验和性能分析结果表明:加密方案的密钥空间达到2^(266),信息熵为7.9993 bit,密钥灵敏度达到10^(−15),平均像素变化率(number of pixel change rate,NPCR)、统一平均变化强度(unified average change intensity,UACI)、块平均变化强度(block average change intensity,BACI)分别为99.6092%、33.4664%、26.7718%.

关键词：离散混沌系统超混沌 Lyapunov指数图像加密

非理想干扰消除全双工协作NOMA系统性能分析及功率分配

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电子学报 2024年第3期52卷 792-802页

作者：申滨蒋慧林董坤明重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

随着非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术的不断发展,协作NOMA(Cooperative Non-Orthogonal Multiple Access,CNOMA)也受到广泛关注.该文研究了由一个基站(Base Station,BS)、一个远端用户和一个近端用户组成的全双工(Full-Duplex,FD)协作NOMA(FD-CNOMA)系统,其中近端用户作为一个FD解码转发中继以传输远端用户的信号.考虑实际情况中存在基站与远端用户有无直接链路两种情况,以及非理想连续干扰消除(Successive Interference Cancellation,SIC)对系统带来的残留干扰问题,该文提出并解决了在该模型下用户的功率分配问题.最后,该文基于此模型给出了中继用户和远端用户的中断概率闭式表达式和遍历速率的近似闭式表达式.理论分析与仿真结果表明,即便存在非理想SIC和自干扰,相对于半双工(Half-Duplex,HD)协作NOMA(HDCNOMA)和NOMA系统而言,FD-CNOMA系统表现出更好的系统性能.同时,非理想SIC和中继用户自干扰都会对用户性能产生负面影响,且非理想SIC在遍历速率上对HD机制的影响较FD机制更为严重.最后,文中提出的功率分配方法较随机功率分配和固定功率分配分别获得了13%和10%的速率提升.

关键词：协作非正交多址接入中断概率平均可实现速率非理想干扰消除