检索结果-南通市图书馆

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

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空间耦合低密度奇偶校验码残差滑窗译码算法

电子与信息学报 2024年第3期46卷 867-874页

作者：周华李子杰南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

针对空间耦合低密度奇偶校验(SC-LDPC)码滑窗译码(SWD)算法中错误传播导致的高误码率问题,该文提出基于动态残差的滑窗译码(RSWD)算法。通过在窗口内计算边信息更新前后的残差值,动态选择可靠度最低(残差值最大)的边信息优先更新,降低... 详细信息

针对空间耦合低密度奇偶校验(SC-LDPC)码滑窗译码(SWD)算法中错误传播导致的高误码率问题,该文提出基于动态残差的滑窗译码(RSWD)算法。通过在窗口内计算边信息更新前后的残差值,动态选择可靠度最低(残差值最大)的边信息优先更新,降低边信息无效更新的频率,提高窗内译码收敛速度。仿真结果表明:相比于传统SWD算法,RSWD算法在窗口中各位置的误比特数明显降低,抑制错误传播效果明显;在高信噪比(SNR)区域或者低迭代次数的情况下,RSWD算法的误码率性能优于SWD算法;此外,将动态残差应用到消息复用(MR)和窗口扩展(WE)两种窗译码算法中,亦能得到类似结论,提升窗译码性能。

关键词：空间耦合低密度奇偶校验码错误传播滑窗译码残差算法

基于网络流量时空特征和自适应加权系数的异常流量检测方法

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2647-2654页

作者：顾伟行鸿彦侯天浩南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

针对传统异常流量检测模型对流量数据时空特性利用率较低从而导致检测模型性能较差的问题,该文提出一种基于融合卷积神经网络(CNN)、多头挤压激励机制(MSE)和双向长短期记忆(BiLSTM)网络的异常流量检测方法MSECNN-BiLSTM。利用1维CNN挖... 详细信息

针对传统异常流量检测模型对流量数据时空特性利用率较低从而导致检测模型性能较差的问题,该文提出一种基于融合卷积神经网络(CNN)、多头挤压激励机制(MSE)和双向长短期记忆(BiLSTM)网络的异常流量检测方法MSECNN-BiLSTM。利用1维CNN挖掘空间尺度下的异常流量特征,并引入MSE,多角度自适应特征加权,强化模型全局特征的关联能力。将网络流量的特征输入BiLSTM,捕捉流量数据的时序依赖性,进一步建立网络流量在时间尺度上的关系模型。利用softmax分类器进行预测分类,实验结果验证了所提模型在异常流量检测领域的有效性。

关键词：异常流量检测卷积神经网络长短期记忆网络挤压激励机制

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基于区域掩码对比蒸馏的遥感图像目标检测

东南大学学报（自然科学版） 2024年第3期54卷 761-771页

作者：周杰周子龙罗岩刘瑞赵满艳南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

为解决遥感图像中存在背景干扰以及目标密集分布的问题,采用了一种以区域掩码对比蒸馏为基础的目标检测方法,旨在提高遥感图像目标检测性能.首先,通过对目标特征区域进行掩码操作,以区分前景和背景并捕捉目标的细节纹理,生成细致的特征... 详细信息

为解决遥感图像中存在背景干扰以及目标密集分布的问题,采用了一种以区域掩码对比蒸馏为基础的目标检测方法,旨在提高遥感图像目标检测性能.首先,通过对目标特征区域进行掩码操作,以区分前景和背景并捕捉目标的细节纹理,生成细致的特征掩码.其次,结合对比蒸馏算法,通过对教师网络和学生网络的区域掩码进行对比学习,使学生网络更加充分地吸收教师网络在目标特征纹理检测方面的知识.同时,在检测阶段引入了一种旋转定位损失算法,该算法通过量化真实边界框和预测边界框之间的格点向量差来进行损失估计,从而减小了预测边界框与真实边界框之间的旋转损失.结果表明,改进算法的均值平均精度在DOTA和HRSC2016数据集上分别较传统算法提高了3.57%和5.22%.

关键词：遥感图像目标检测区域掩码对比蒸馏旋转定位损失函数

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

基于双模态高效特征学习的高分辨率遥感图像分割

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遥感学报 2024年第2期28卷 481-493页

作者：张银胜吉茹童俊毅杨宇龙胡宇翔单慧琳无锡学院电子信息工程学院无锡214105 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

遥感图像因具有丰富的语义信息和空间信息,增加了语义分割的难度。然而已有提取双模态特征的分割方法采用相同的主干网络,没有考虑互补特征的差异,存在特征提取、特征融合和上采样恢复细节信息不足等问题,无法准确高效的学习高分辨率遥... 详细信息

遥感图像因具有丰富的语义信息和空间信息,增加了语义分割的难度。然而已有提取双模态特征的分割方法采用相同的主干网络,没有考虑互补特征的差异,存在特征提取、特征融合和上采样恢复细节信息不足等问题,无法准确高效的学习高分辨率遥感图像信息。因此,本文提出基于双模态高效特征学习的高分辨率遥感图像分割算法。首先,针对不同模态的遥感图像设计合适的编码器,高效的提取双模态特征,并通过交互加强模块减少不同路径特征之间的差异。其次,提出双模态特征聚合模块和深层特征提取模块进一步融合和提取双模态特征,使网络能够充分学习互补信息。最后,提出多层特征上采样模块,利用语义信息丰富的高层特征对细节信息丰富的低层特征进行加权操作,逐步上采样实现特征高效恢复,提升分割性能。实验结果表明,所提算法在ISPRS Potsdam和Vaihingen数据集上的总体精度分别达到了94.52%、90.45%,能够高效的提取并融合高分辨率遥感图像的双模态特征,提高遥感图像分割的准确率。

关键词：遥感图像分割高效特征提取交互融合双模态特征聚合深层特征提取多层特征上采样

大学生综合素质与能力评价指标体系的构建与实践——以安徽信息工程学院为例

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佳木斯大学社会科学学报 2024年第2期42卷 126-131页

作者：任丽娜陈巧巧孙玉洁安徽信息工程学院安徽芜湖241000

经过多年实践,安徽信息工程学院搭建了大学生综合素质与能力培养体系,并将实践教学经验用于搭建较为完善和科学的大学生综合素质与能力评价体系,尝试根据实际情况建立模型,以大学生综合素质与能力提升为目标,以“学生为中心”,以“学生... 详细信息

经过多年实践,安徽信息工程学院搭建了大学生综合素质与能力培养体系,并将实践教学经验用于搭建较为完善和科学的大学生综合素质与能力评价体系,尝试根据实际情况建立模型,以大学生综合素质与能力提升为目标,以“学生为中心”,以“学生发展为核心”,全面评价学生综合素质,全面提升学生的“软实力”,不断完善特色的工程教育方向下的大学生综合素质与能力提升计划。

关键词：大学生综合素质与能力评价指标体系构建