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恶意干扰下的无人机辅助边缘计算加权能耗与时延智能优化

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电子与信息学报 2024年

作者：杨和林郑梦婷刘帅肖亮谢显中熊泽辉厦门大学信息学院重庆邮电大学重庆市计算机网络与通信技术重点实验室新加坡科技设计大学信息系统技术与设计学院

近年来，将移动边缘计算(MEC)服务器搭载在无人机(UAV)上为地面移动用户提供服务备受学术界和工业界广泛的关注。但在恶意干扰环境下，如何有效调度资源降低系统时延和能耗成为关键问题。为此，针对干扰机影响下无人机辅助边缘计算的问... 详细信息

近年来，将移动边缘计算(MEC)服务器搭载在无人机(UAV)上为地面移动用户提供服务备受学术界和工业界广泛的关注。但在恶意干扰环境下，如何有效调度资源降低系统时延和能耗成为关键问题。为此，针对干扰机影响下无人机辅助边缘计算的问题，该文建立一个以最小化加权能耗与时延为目标的模型，联合优化无人机飞行轨迹、资源调度和任务分配来提升无人机辅助移动边缘计算系统性能。鉴于优化问题难求解以及恶意干扰行为动态多变，该文提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的资源调度算法，同时结合优先经验回放(PER)机制提高算法收敛速度和稳定性，高效对抗恶意干扰攻击。仿真结果表明所提算法较其他算法，能够有效降低系统的时延和能耗，并具有很好的收敛性与稳定性。

关键词：无人机通信移动边缘计算资源调度抗干扰深度强化学习

基于变分贝叶斯双尺度自适应时变噪声容积卡尔曼滤波的同步定位与建图算法

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电子与信息学报 2023年第3期45卷 1006-1014页

作者：李帅永谢现乐毛文平杨雪梅聂嘉炜重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室重庆400065

为解决移动机器人在同步定位与建图(SLAM)中因系统噪声和观测噪声时变导致状态估计精度降低的问题,该文提出一种基于变分贝叶斯的双尺度自适应时变噪声容积卡尔曼滤波SLAM算法(DSACKF SLAM)。该算法采用逆Wishart分布对一步预测误差协... 详细信息

为解决移动机器人在同步定位与建图(SLAM)中因系统噪声和观测噪声时变导致状态估计精度降低的问题,该文提出一种基于变分贝叶斯的双尺度自适应时变噪声容积卡尔曼滤波SLAM算法(DSACKF SLAM)。该算法采用逆Wishart分布对一步预测误差协方差矩阵P_(k|k–1)和观测噪声协方差矩阵R_(k)建模,分别用来降低系统噪声和观测噪声的影响,并利用变分贝叶斯滤波实现对移动机器人状态向量X_(k),P_(k|k–1)和R_(k)的联合估计。分别在系统噪声和观测噪声时变和时不变的条件下进行仿真实验,结果表明与基于无迹卡尔曼滤波的SLAM算法(UKF SLAM)、自适应更新观测噪声的容积卡尔曼滤波的SLAM算法(VB-ACKF SLAM)相比,所提DSACKF SLAM算法在噪声时变时,平均位置误差分别减小1.54 m,3.47 m;噪声时不变时,平均位置误差分别减小0.62 m,1.41 m,证明DSACKF SLAM算法有更好的估计性能。

关键词：同步定位与建图容积卡尔曼滤波变分贝叶斯一步预测误差协方差矩阵观测噪声协方差矩阵

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5G网络安全威胁发现及解决方法综述

信息安全研究 2024年第4期10卷 340-346页

作者：王瀚洲周洺宇刘建伟蔡林沁李东禹天目山实验室杭州311115 北京航空航天大学网络空间安全学院北京100191 重庆邮电大学自动化学院重庆400065

发现及解决5G网络安全威胁是保障5G网络的稳定运行和用户数据安全的重要手段.通过概述5G网络的新特征,分析了5G网络所面临的独特安全挑战,系统地探讨了5G安全威胁发现方法,从功能架构的角度对5G安全威胁进行分类,概述了安全威胁的解决... 详细信息

发现及解决5G网络安全威胁是保障5G网络的稳定运行和用户数据安全的重要手段.通过概述5G网络的新特征,分析了5G网络所面临的独特安全挑战,系统地探讨了5G安全威胁发现方法,从功能架构的角度对5G安全威胁进行分类,概述了安全威胁的解决方法与处置措施,并展望相关技术对未来5G安全威胁发现及解决的影响,旨在为研究人员和实践者提供一个5G安全威胁发现与解决方法的参考框架.

关键词： 5G安全挑战威胁检测方法安全威胁分类威胁处置措施最佳安全实践

基于自适应机制改进蚁群算法的移动机器人全局路径规划

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控制与决策 2023年第9期38卷 2520-2528页

作者：毛文平李帅永谢现乐杨雪梅聂嘉炜重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室重庆400065

针对基本蚁群算法在二维静态栅格地图下进行移动机器人路径规划时出现的搜索效率低下、收敛速度缓慢、局部最优解等问题,提出一种自适应机制改进蚁群算法,用于移动机器人在二维栅格地图下的路径规划.首先采用伪随机状态转移规则进行路... 详细信息

针对基本蚁群算法在二维静态栅格地图下进行移动机器人路径规划时出现的搜索效率低下、收敛速度缓慢、局部最优解等问题,提出一种自适应机制改进蚁群算法,用于移动机器人在二维栅格地图下的路径规划.首先采用伪随机状态转移规则进行路径选择,定义一种动态选择因子以自适应更新选择比例,引入距离参数计算转移概率,提高算法的全局搜索能力以及搜索效率;然后基于最大最小蚂蚁模型和精英蚂蚁模型,提出一种奖励惩罚机制更新信息素增量,提高算法收敛速度;最后定义一种信息素自适应挥发因子,限制信息素浓度的上下限,提高算法全局性的同时提高算法的收敛速度.在不同规格的二维静态栅格地图下进行移动机器人全局路径规划对比实验,实验结果表明自适应机制改进蚁群算法具有较快的收敛速度,搜索效率明显提高且具有较好的全局搜索能力,验证了所提算法的实用性和优越性.

关键词：路径规划蚁群算法自适应机制移动机器人信息素浓度栅格地图

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单时频谱非负矩阵编码与解调的特征提取

仪器仪表学报 2022年第12期43卷 238-247页

作者：张焱蔡有鑫王平韩延黄庆卿重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室重庆400065

非负矩阵分解(NMF)作为一种矩阵分解以及非线性维数约简工具,被广泛用于多样本振动时频谱的分解编码以及特征提取,但单样本振动时频谱的NMF编码、尤其NMF分解向量与振动时频谱分量间关联关系尚缺乏探讨。阐述了单时频谱编码与解调的特... 详细信息

非负矩阵分解(NMF)作为一种矩阵分解以及非线性维数约简工具,被广泛用于多样本振动时频谱的分解编码以及特征提取,但单样本振动时频谱的NMF编码、尤其NMF分解向量与振动时频谱分量间关联关系尚缺乏探讨。阐述了单时频谱编码与解调的特征提取原理,重点分析了NMF对单时频谱基于部分的特征表示能力、单时频谱NMF基向量的带通滤波幅频特性(BFAC)、以及NMF编码向量与时频谱分量的同步变化特性。提出单时频谱NMF编码与解调的两种特征提取新方法,即基于NMF基向量的滤波解调和NMF编码向量直接解调,定义一种BFAC指数指标和基向量归一化的NMF编码优化迭代规则分别用于NMF低维参数自适应选取和优化求解过程。将所提方法用于仿真信号以及齿轮箱振动信号分析,6.4 k长度数据在给定因子分解秩和NMF最大迭代300次终止条件设定下的特征提取用时约3.5 s,同时实现了对信噪比为-10 dB仿真信号以及多故障齿轮箱振动信号中故障特征的提取。

关键词：特征提取故障诊断时频谱非负矩阵分解编码解调

免时间戳交互的无线传感网隐含节点同步参数估计算法

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自动化学报 2022年第11期48卷 2788-2796页

作者：王恒彭政岑马文巧李敏重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室重庆400065

能效是无线传感网(Wireless sensor networks,WSNs)时间同步机制设计时需考虑的一个关键因素.近年来,隐含同步和免时间戳同步两种低功耗同步机制备受关注.前者利用监听方式节省了发送同步信息所带来的能耗;后者则通过接收端的定时响应,... 详细信息

能效是无线传感网(Wireless sensor networks,WSNs)时间同步机制设计时需考虑的一个关键因素.近年来,隐含同步和免时间戳同步两种低功耗同步机制备受关注.前者利用监听方式节省了发送同步信息所带来的能耗;后者则通过接收端的定时响应,无需在交互过程中传递时间戳,减少了能量开销.将免时间戳同步与隐含同步相结合,能够进一步降低无线传感网同步功能实施所导致的额外能耗.但目前免时间戳交互下的隐含节点只能估计时钟漂移,无法估计时钟偏移.针对该问题,提出了一种基于最大似然估计(Maximum likelihood estimation,MLE)的免时间戳同步参数估计算法,实现对隐含节点时钟漂移和偏移参数的联合估计,并推导获得了对应估计器的性能界限.仿真结果验证了所提估计器的有效性.

关键词：时间同步参数估计免时间戳同步无线传感器网络

基于深度卷积神经网络的无参考低照度图像增强

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电子与信息学报 2022年第6期44卷 2166-2174页

作者：陈勇陈东刘焕淋黄美永汪波重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室重庆400065 重庆邮电大学光纤通信技术重点实验室重庆400065

针对低照度图像增强算法在实现细节增强的同时对噪声抑制考虑的不足问题,该文提出一种基于深度卷积神经网络的无参考低照度图像增强方法。首先,基于Retinex理论从输入的低照度图像中提取照射分量和反射分量,并分别对二者进行优化,随后... 详细信息

针对低照度图像增强算法在实现细节增强的同时对噪声抑制考虑的不足问题,该文提出一种基于深度卷积神经网络的无参考低照度图像增强方法。首先,基于Retinex理论从输入的低照度图像中提取照射分量和反射分量,并分别对二者进行优化,随后将优化后的照射分量和反射分量相乘得到增强后的图像;同时,将3D块匹配(BM3D)的去噪效果融合进反射分量的优化过程中;最后,采用无参考图像训练的方式,并配合改进后的趋势一致性损失对网络参数进行更新。实验结果表明,该文算法相较于现有的主流算法,可有效地提升低照度图像的对比度和亮度,同时保持图像的自然性。

关键词：图像增强低照度 Retinex 卷积神经网络趋势一致

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基于特征增强模块的小尺度行人检测

电子与信息学报 2023年第4期45卷 1445-1453页

作者：陈勇金曼莉刘焕淋汪波黄美永重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室重庆400065 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

行人检测中,小尺度行人时常被漏检、误检。为了提升小尺度行人的检测准确率并且降低其漏检率,该文提出一个特征增强模块。首先,考虑到小尺度行人随着网络加深特征逐渐减少的问题,特征融合策略突破特征金字塔层级结构的约束,融合深层、... 详细信息

行人检测中,小尺度行人时常被漏检、误检。为了提升小尺度行人的检测准确率并且降低其漏检率,该文提出一个特征增强模块。首先,考虑到小尺度行人随着网络加深特征逐渐减少的问题,特征融合策略突破特征金字塔层级结构的约束,融合深层、浅层特征图,保留了大量小尺度行人特征。然后,考虑到小尺度行人特征容易与背景信息发生混淆的问题,通过自注意力模块联合通道注意力模块建模特征图空间、通道关联性,利用小尺度行人上下文信息和通道信息,增强了小尺度行人特征并且抑制了背景信息。最后,基于特征增强模块构建了一个小尺度行人检测器。所提方法在CrowdHuman数据集中小尺度行人的检测准确率为19.8%,检测速度为22帧/s,在CityPersons数据集中小尺度行人的误检率为13.1%。结果表明该方法对于小尺度行人的检测效果优于其他对比算法且实现了较快的检测速度。

关键词：行人检测小尺度行人特征增强模块

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结合头部和整体信息的多特征融合行人检测

电子与信息学报 2022年第4期44卷 1453-1460页

作者：陈勇谢文阳刘焕淋汪波黄美永重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室重庆400065 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

尺度过小或被遮挡是造成行人检测准确率降低的主要原因。由于行人头部不易被遮挡且其边界框包含的背景干扰较少,对此,该文提出一种结合头部和整体信息的多特征融合行人检测方法。首先,设计了一种具有多层结构的特征金字塔以引入更丰富... 详细信息

尺度过小或被遮挡是造成行人检测准确率降低的主要原因。由于行人头部不易被遮挡且其边界框包含的背景干扰较少,对此,该文提出一种结合头部和整体信息的多特征融合行人检测方法。首先,设计了一种具有多层结构的特征金字塔以引入更丰富的特征信息,融合该特征金字塔不同子结构输出的特征图从而为头部检测和整体检测提供有针对性的特征信息。其次,设计了行人整体与头部两个检测分支同时进行检测。然后,模型采用无锚框的方式从特征图中预测中心点、高度及偏移量并分别生成行人头部边界框和整体边界框,从而构成端到端的检测。最后,对非极大值抑制算法进行改进使其能较好地利用行人头部边界框信息。所提算法在CrowdHuman数据集和CityPersons数据集Reasonable子集上的漏检率分别为50.16%和10.1%,在Caltech数据集Reasonable子集上的漏检率为7.73%,实验表明所提算法对遮挡行人的检测效果以及泛化性能与对比算法相比得到一定的提升。

关键词：行人检测特征金字塔特征融合中心点检测