检索结果-南通市图书馆

一种基于SHVE的连接查询动态对称可搜索加密方案

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计算机研究与发展 2024年第6期61卷 1545-1558页

作者：黄一才郁滨信息工程大学郑州450001

对称可搜索加密(searchable symmetric encryption,SSE)因其较高的搜索效率得到了人们的广泛关注.支持连接查询的对称可搜索加密方案可以提高方案的功能性.然而现有大部分连接查询方案不支持对加密数据库的动态更新操作,结合静态对称隐... 详细信息

对称可搜索加密(searchable symmetric encryption,SSE)因其较高的搜索效率得到了人们的广泛关注.支持连接查询的对称可搜索加密方案可以提高方案的功能性.然而现有大部分连接查询方案不支持对加密数据库的动态更新操作,结合静态对称隐藏向量加密(symmetric hidden vectors encryption,SHVE)的定义,提出支持动态数据更新的动态对称隐藏向量加密(dynamic SHVE,DSHVE)的定义,并在此定义下构造了一种适用于可搜索加密应用场景的DSHVE方案.在此基础上,通过引入基于盲指数计算的不经意动态交叉标签,设计具有前向和后向隐私的向量数据存取结构,构造了支持连接查询的动态对称可搜索加密方案,给出了方案的详细工作过程和正式的安全性分析.理论分析和实验结果表明,连接查询时,该方案能够在不明显增加存储和计算开销的前提下,有效避免泄露匹配文档索引之外的结果特征.同时该方案能够仅通过单轮通信实现连接查询,具有较低的通信开销和较高的搜索效率.

关键词：对称可搜索加密连接查询隐藏向量加密前向隐私后向隐私

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面向高光谱影像分类的网络结构自动搜索方法

武汉大学学报（信息科学版） 2024年第2期49卷 225-235页

作者：高奎亮刘冰余旭初余岸竹孙一帆信息工程大学地理空间信息学院河南郑州450001 信息工程大学数据与目标工程学院河南郑州450001

针对高光谱影像分类中的深度学习模型设计问题,提出了一种面向高光谱影像分类的网络结构自动搜索方法。该方法首先利用可微分结构搜索技术在源高光谱数据集上进行网络结构搜索,然后采用堆叠单元的形式构建深度网络模型,最后利用目标高... 详细信息

针对高光谱影像分类中的深度学习模型设计问题,提出了一种面向高光谱影像分类的网络结构自动搜索方法。该方法首先利用可微分结构搜索技术在源高光谱数据集上进行网络结构搜索,然后采用堆叠单元的形式构建深度网络模型,最后利用目标高光谱影像对模型进行分类性能评估。该方法仅在源高光谱数据集上进行一次网络结构搜索,得到的深度网络模型即可应用于其他目标高光谱影像的分类任务,能够有效提高模型利用率。为了提高自动搜索得到的模型的泛化能力和分类精度,采用多源多分辨率的高光谱影像构建源数据集,并引入部分通道连接操作提高搜索效率。试验表明,该方法能够自动搜索出适合高光谱影像分类任务且具备一定通用性的深度网络模型,该模型能够取得较常规深度学习模型更为优异的分类效果,在University of Pavia、Indian Pines、Salinas和Houston 2018这4个目标高光谱影像上分别取得了98.15%、98.74%、97.30%和74.47%的总体分类精度。

关键词：高光谱影像分类网络结构搜索可微分结构搜索卷积神经网络深度学习

基于多参数优化的多机器人图案构成的分配算法

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控制与决策 2024年第4期39卷 1104-1112页

作者：张方方赵鹏博曹家晖辛健斌刘艳红郑州大学电气与信息工程学院郑州450000

在不同应用场景下多机器人系统的图案构成受到越来越多的关注,然而现有方法不能有效地优化在障碍物环境中的图案在线自主构成.为解决这一问题,提出一种新的基于目标匹配和路径优化的实时在线的优化算法.首先,以机器人与虚拟期望图案的... 详细信息

在不同应用场景下多机器人系统的图案构成受到越来越多的关注,然而现有方法不能有效地优化在障碍物环境中的图案在线自主构成.为解决这一问题,提出一种新的基于目标匹配和路径优化的实时在线的优化算法.首先,以机器人与虚拟期望图案的距离为目标函数,建立一个多参数的图案构成模型,进而在一定的约束条件下求解得到最优的期望图案参数;其次,建立迭代控制器,使机器人在向目标点移动的过程中,可以实时在线地进行机器人与目标点的分配;然后,采用最佳避碰速度算法使机器人无碰撞地到达期望图案的目标点,完成图案构成;最后,通过在MATLAB和V-REP中的仿真实验,验证所提出方法的正确性和有效性.

关键词：多机器人系统图案构成避障路径优化

基于四阶相关的时分多址调制数据独特码盲识别

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电子与信息学报 2024年第7期46卷 2803-2811页

作者：江桦宋凯飞邹坤衡孙鹏巩克现张玲王玮郑州大学电气与信息工程学院郑州450001

针对非合作通信中时分多址(TDMA)信号的独特码(UW)盲识别问题,该文首次提出分布式独特码的盲识别算法。区别于比特层的独特码识别算法,该文分别针对集中式独特码和分布式独特码,提出面向调制数据不同窗口之间相关性的波形层独特码识别... 详细信息

针对非合作通信中时分多址(TDMA)信号的独特码(UW)盲识别问题,该文首次提出分布式独特码的盲识别算法。区别于比特层的独特码识别算法,该文分别针对集中式独特码和分布式独特码,提出面向调制数据不同窗口之间相关性的波形层独特码识别算法。算法利用独特码的一致性与相关性,分两步进行,首先通过差分累积消除不同突发信号间频偏与相偏的影响,来纵向对齐各个突发信号的独特码,然后通过多层差分共轭4阶相关算法识别出独特码的位置和长度。仿真分析了不同突发个数、信噪比和有无频偏相偏情况下算法的性能,验证了波形层识别独特码的有效性,针对集中式独特码和分布式独特码,所提算法在信噪比为5 dB时均达到了95%以上的识别率,具有一定的工程应用价值。

关键词：调制数据时分多址信号差分累积 4阶相关独特码盲识别

基于精化预积分的GNSS/IMU/视觉多源融合定位方法

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北京航空航天大学学报 2024年第6期50卷 2026-2032页

作者：贾晓雪赵冬青肖国锐杨显赐杨朝永赖路广信息工程大学地理空间信息学院郑州450001

针对传统预积分算法固定地球重力值和忽略地球自转的问题,提出一种考虑地球自转和重力变化的惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)预积分算法。参照高精度捷联惯性导航解算的动力学模型,在IMU预积分动力学模型的姿态更新中引... 详细信息

针对传统预积分算法固定地球重力值和忽略地球自转的问题,提出一种考虑地球自转和重力变化的惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)预积分算法。参照高精度捷联惯性导航解算的动力学模型,在IMU预积分动力学模型的姿态更新中引入地球自转角速率,速度和位置更新中引入由地球自转引起的科里奥利加速度,同时将由载体位置引起的地球重力变化及时反馈至预积分算法中,详细推导了引入地球自转和重力变化后预积分算法的具体过程,实现对传统预积分模型的精化。并将精化的预积分算法应用于基于紧耦合全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)/IMU/视觉多源融合系统中,实测实验结果表明:利用精化的预积分模型可使系统预积分的模型误差有效减小,显著提升多源融合系统整体的定位定姿精度,其中系统定位精度提升32.41%,航向角精度提升4.23%。

关键词： IMU预积分地球自转重力变化图优化多源融合定位

考虑局部方差互信息和梯度一致性的改进SFIM遥感图像融合方法

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地球信息科学学报 2024年第3期26卷 693-708页

作者：王淑香金飞林雨准左溪冰刘潇信息工程大学地理空间信息学院郑州450001

全色图像和多光谱图像由于光谱和空间尺度上的差异,融合结果容易出现光谱失真或空间失真。如何同时实现两个尺度上的对齐,是提高融合效果的关键。传统的SFIM(Smoothing Filter-based Intensity Modulation)遥感图像融合方法可以保证光... 详细信息

全色图像和多光谱图像由于光谱和空间尺度上的差异,融合结果容易出现光谱失真或空间失真。如何同时实现两个尺度上的对齐,是提高融合效果的关键。传统的SFIM(Smoothing Filter-based Intensity Modulation)遥感图像融合方法可以保证光谱尺度上的一致,但在衡量空间尺度一致上还不够精确。针对此问题,本文提出了一种基于局部方差互信息的空间尺度对齐方法,并在平均梯度一致性的约束下进一步改进SFIM方法。该方法首先对多光谱各波段线性拟合生成多光谱强度图像,并对高分辨率全色图像进行高斯低通滤波,改变滤波参数循环计算2幅图像的局部方差图像间的互信息,当互信息最大时,高斯滤波参数为最佳滤波估计参数;然后,用该高斯滤波器卷积高分辨率全色图像,得到与多光谱图像空间尺度一致的低分辨率全色图像;之后,高低分辨率全色图像间比值处理得到细节图像,以高分辨率全色图像平均梯度为基准,引入调节系数控制细节图像的注入量;最后,细节图像、调节系数与多光谱图像相乘得到融合图像。为验证本文方法的有效性,在IKONOS和Quickbird两种数据集的植被区、建筑区和混合区3个不同场景六组图像开展融合实验。实验结果表明,对于KONOS数据,本文方法3组实验在光谱保持指标SAM上均位于第二,信息量EN有2组第一,对于Quickbird数据,本文方法3组实验在SAM、EN和AG3个指标上均为最优,具有较好的光谱保持能力和信息丰富程度;空间信息保持指标SCC值虽非最佳,但与SCC值最佳的AGSFIM方法相比,4组实验的SAM、EN和AG这3个指标整体明显优于对方,而与SCC值相近的GSA或SFIM方法对比,本文方法在6组实验中其他3个指标的也均优于对方,平均提升了13.39%、39.52%和34.03%。同时,本文方法在目视效果上也有较为不错的表现,融合真彩色图像与原始真图像彩色差异较小,图像清晰度基本近似全色图像。融合场景方面,本文方法对于植被为主或混合区域,光谱保持优势明显,图像信息量较为丰富;以建筑为主的场景,融合结果的光谱、信息的丰富程度和清晰度也具有不错效果。

关键词：局部方差图像互信息高斯滤波平均梯度细节注入 SFIM模型遥感图像融合

基于数字孪生的工业互联网安全检测与响应研究

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通信学报 2024年第6期45卷 87-100页

作者：马佳利郭渊博方晨陈庆礼张琦信息工程大学密码工程学院河南郑州450001

考虑传统网络安全防御方法不能够满足工业互联网对可靠性和稳定性的严格要求,基于数字孪生的思想研究了一种在数字空间中通过采集现场数据和使用孪生模型安全认知进行异常检测和响应的方法。首先,通过对数字孪生建模方案进行分析,总结出... 详细信息

考虑传统网络安全防御方法不能够满足工业互联网对可靠性和稳定性的严格要求,基于数字孪生的思想研究了一种在数字空间中通过采集现场数据和使用孪生模型安全认知进行异常检测和响应的方法。首先,通过对数字孪生建模方案进行分析,总结出4类建模方法并集成到多模块数字孪生(DT)架构中;然后,通过引入信号时序逻辑技术将不同孪生模型认知转化为标准的信号时序逻辑(STL)规范集,根据规范集对系统行为的监测实现异常检测,多源认知增加了检测结果的可靠性;最后,通过对违反STL规范集情况的分析实现异常定位,并通过对已知设备故障的分析设计相应STL弱规范实现异常分类,对异常的两方面响应有利于帮助系统恢复正常运行。案例研究表明,所提方法在异常检测和响应方面非常有效。将所提方法与基于深度学习的入侵检测系统进行对比,实验结果表明,所提方法在对异常情况的检测时检出率提高了25%~40.9%。

关键词：工业互联网数字孪生异常检测异常响应信号时序逻辑

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基于后门攻击的恶意流量逃逸方法

通信学报 2024年第4期45卷 73-83页

作者：马博文郭渊博马骏张琦方晨信息工程大学密码工程学院河南郑州450001

针对基于深度学习模型的流量分类器,提出了一种利用后门攻击实现恶意流量逃逸的方法。通过在训练过程添加毒化数据将后门植入模型,后门模型将带有后门触发器的恶意流量判定为良性,从而实现恶意流量逃逸;同时对不含触发器的干净流量正常... 详细信息

针对基于深度学习模型的流量分类器,提出了一种利用后门攻击实现恶意流量逃逸的方法。通过在训练过程添加毒化数据将后门植入模型,后门模型将带有后门触发器的恶意流量判定为良性,从而实现恶意流量逃逸;同时对不含触发器的干净流量正常判定,保证了模型后门的隐蔽性。采用多种触发器分别生成不同后门模型,比较了多种恶意流量对不同后门模型的逃逸效果,同时分析了不同后门对模型性能的影响。实验验证了所提方法的有效性,为恶意流量逃逸提供了新的思路。

关键词：后门攻击恶意流量逃逸深度学习网络流量分类

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一种交叉倍压型高增益DC/DC变换器

电机与控制学报 2024年第1期28卷 120-130页

作者：秦明冯耀星常忆雯王克文郑州大学电气与信息工程学院河南郑州450001

针对光伏发电、燃料电池发电等领域对高增益直流变换器的需求,以两相交错并联升压变换器为研究对象,由2个含有电感的倍压单元组合设计出实现电压提升的交叉倍压结构,据此提出了一种新颖的交叉倍压型高增益DC/DC变换器。该变换器可实现(3... 详细信息

针对光伏发电、燃料电池发电等领域对高增益直流变换器的需求,以两相交错并联升压变换器为研究对象,由2个含有电感的倍压单元组合设计出实现电压提升的交叉倍压结构,据此提出了一种新颖的交叉倍压型高增益DC/DC变换器。该变换器可实现(3n+4)/(1-d)倍的高电压增益(1∶n为耦合电感匝数比,d为变换器占空比),且具有电路器件的低电压应力特性。对于漏感引起的开关管电压尖峰问题,引入了钳位电容构成释放漏感能量通道,同时提升了输出电压。介绍了新型交叉倍压型高增益变换器的拓扑结构,分析了变换器各模态的工作过程,推导了电压增益、输入电流纹波及各器件电压应力等稳态特性,并搭建样机进行实验研究,验证了该直流变换技术方案的可行性和先进性。

关键词： DC/DC变换器高增益低输入电流纹波交叉倍压交错并联耦合电感

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