西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)最新期刊目錄

速率公平的分布式無人機(jī)資源分配方法————作者：陳可欣;王威;肖江浩;陳美;

摘要：針對(duì)無人機(jī)通信系統(tǒng)中由于集群規(guī)模大、各無人機(jī)需求差異大導(dǎo)致無人機(jī)資源分配不均衡、分配效率低下等問題，提出一種基于速率公平的分布式無人機(jī)資源分配方法，該方法通過聯(lián)合優(yōu)化無人機(jī)的信道分配和發(fā)射功率來最大化無人機(jī)的最小可達(dá)速率。為降低傳統(tǒng)集中式方案的求解復(fù)雜度，給出一種基于分簇的分布式求解方案，通過將無人機(jī)集群分簇，將全局優(yōu)化問題分解成若干個(gè)子問題，由每個(gè)簇單獨(dú)求解。為了進(jìn)一步協(xié)調(diào)簇間干擾問題，設(shè)計(jì)了基...

面向低空經(jīng)濟(jì)的通信感知一體化網(wǎng)絡(luò)————作者：江一航;李曉陽;朱光旭;韓凱峰;杜瀅;劉晨吉;楊武;劉光毅;張瑞;

摘要：介紹了面向低空經(jīng)濟(jì)的通信感知一體化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，包括基于隨機(jī)幾何的網(wǎng)絡(luò)建模、協(xié)同的波束成形設(shè)計(jì)、以及網(wǎng)絡(luò)級(jí)的通信和感知性能分析。在該網(wǎng)絡(luò)中，支持通信感知一體化功能的基站按照二維均勻泊松點(diǎn)過程分布，在為地面通信用戶提供服務(wù)的同時(shí)，感知空中目標(biāo)。特別地，設(shè)計(jì)了協(xié)作波束成形方案，以減輕通信感知一體化基站之間的干擾。此外，從不同性能指標(biāo)出發(fā)，分析了通信和感知性能，包括區(qū)域通信覆蓋概率、區(qū)域通信頻譜效率、區(qū)域雷...

高低軌衛(wèi)星聯(lián)合覆蓋干擾規(guī)避多波束資源分配————作者：胡金龍;劉子凡;周一青;曹歡;陳道進(jìn);

摘要：高低軌衛(wèi)星聯(lián)合覆蓋系統(tǒng)中低軌衛(wèi)星部署必須無條件規(guī)避對(duì)高軌衛(wèi)星的干擾。已有研究采用基于隔離角的空域隔離多波束資源分配，或不滿足國際電聯(lián)的干擾規(guī)避要求，或會(huì)造成低軌衛(wèi)星系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量下降。針對(duì)以上問題，提出一種高低軌衛(wèi)星聯(lián)合覆蓋的干擾規(guī)避多波束資源分配機(jī)制，以等效功率通量密度（Equivalent Power Flux Density，EPFD）為干擾規(guī)避約束，以最大化波位服務(wù)滿意度（Beam Serv...

NR-V2X系統(tǒng)中低時(shí)延高可靠的資源分配方案————作者：楊毅琎;陳健;周雨晨;楊龍;賀冰濤;

摘要：由于新空口車聯(lián)網(wǎng)中車輛服務(wù)質(zhì)量需求具有差異性，易引起資源調(diào)度沖突，導(dǎo)致復(fù)雜干擾和數(shù)據(jù)擁塞問題，進(jìn)而降低車輛數(shù)據(jù)傳輸效率。從新空口車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)整體性能角度出發(fā)，考慮系統(tǒng)長期穩(wěn)定運(yùn)行，設(shè)計(jì)了一種雙尺度資源優(yōu)化方案。該優(yōu)化方案為減少車輛高速移動(dòng)性造成的通信開銷，對(duì)車輛多播進(jìn)行分組，通過信息年齡與信干噪比概率約束確保低時(shí)延高可靠通信。通過優(yōu)化車輛數(shù)據(jù)到達(dá)量、系統(tǒng)資源塊和各車輛用戶發(fā)射功率，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)車輛對(duì)基站...

采用多策略改進(jìn)Jaya算法的室內(nèi)三維VLP研究————作者：何慧萌;王平;劉琪;楊婷;孫衍哲;

摘要：針對(duì)單個(gè)發(fā)光二極管（LED）的室內(nèi)可見光三維定位問題，考慮到非視距鏈路（NLOS）的影響，提出了一種基于多策略改進(jìn)Jaya算法的室內(nèi)可見光定位（VLP）方案。具體地，在該室內(nèi)三維VLP系統(tǒng)模型中，將NLOS鏈路視為干擾，利用基于PAM-DMT的最小二乘（LS）信道估計(jì)來對(duì)LOS鏈路信道增益進(jìn)行估計(jì)，進(jìn)而將估計(jì)后的信道增益與測(cè)試點(diǎn)計(jì)算得到的信道增益差值的平方和作為適應(yīng)度函數(shù)，通過多策略改進(jìn)Jaya算...

動(dòng)態(tài)頻譜共享下抗惡意用戶查詢的區(qū)塊鏈方案————作者：郭雅婷;楊顏博;高麗麗;張嘉偉;馬建峰;

摘要：隨著無線通信網(wǎng)絡(luò)對(duì)頻譜資源需求的增加，動(dòng)態(tài)頻譜分配變得至關(guān)重要。現(xiàn)有的動(dòng)態(tài)頻譜共享技術(shù)以次用戶主動(dòng)查詢，數(shù)據(jù)庫反饋信息的模式為主。然而，這種模式易受基于貝葉斯的位置推理攻擊，威脅用戶隱私。惡意的次用戶通過反復(fù)查詢的手段推斷出主用戶的具體位置。針對(duì)上述問題，本文提出一個(gè)BMQ（Blockchain-based anti-Malicious Queries）方案。首先，區(qū)塊鏈作為推動(dòng)6G發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)...

基于區(qū)間樹的混合包分類算法————作者：李卓;裴宇恒;荀淏;劉金典;

摘要：高分類吞吐量和支持規(guī)則集的動(dòng)態(tài)更新是包分類算法的兩個(gè)核心需求。結(jié)合哈希表和決策樹的混合包分類算法利用哈希表代替樹節(jié)點(diǎn)，以彌補(bǔ)決策樹在更新性能方面存在的固有缺陷。然而，哈希表代替樹節(jié)點(diǎn)在包分類過程中引入了額外的哈希映射，并且破壞了樹結(jié)構(gòu)原本的單一查詢路徑，這會(huì)損害樹結(jié)構(gòu)原本良好的分類性能。為此，提出基于區(qū)間樹的混合包分類算法CutIntervalTree（CITree），以構(gòu)建高速分類且支持快速更新...

AI構(gòu)建視距徑地圖的低時(shí)延數(shù)據(jù)路由方法————作者：卞留念;周一青;劉玲;李達(dá);時(shí)寧哲;石晶林;

摘要：在存在爆炸性氣體或液體的特殊工廠中，自動(dòng)導(dǎo)引車需要以移動(dòng)自組網(wǎng)的形式組網(wǎng)。當(dāng)工廠中有遮擋物遮擋無線信號(hào)時(shí)，車輛移動(dòng)會(huì)造成車輛間信道條件在視距和非視距之間變化，車輛節(jié)點(diǎn)的無線傳輸范圍隨之改變，現(xiàn)有基于固定傳輸范圍的數(shù)據(jù)路由方法的丟包或時(shí)延增加。面向遮擋環(huán)境中的移動(dòng)自組網(wǎng)，本文提出基于視距徑地圖的低時(shí)延數(shù)據(jù)路由方法。首先，提出了一種基于全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建視距徑地圖的方法，通過估計(jì)路由消息的信噪比生成原...

結(jié)合元素相乘和深度正交融合的隱寫分析方案————作者：王長廣;石浩佚;李青茹;王方偉;

摘要：圖像隱寫分析技術(shù)面臨的主要挑戰(zhàn)是在保證檢測(cè)精度的同時(shí)加快模型訓(xùn)練和推理速度。為此，提出了一種結(jié)合元素相乘和深度正交融合的隱寫分析方案。該方案首先設(shè)計(jì)了一種多尺度注意力模塊，用于在預(yù)處理階段增強(qiáng)SRM濾波器提取的噪聲殘差信號(hào)。其次，引入可分離卷積與元素相乘的特征分析模塊，對(duì)增強(qiáng)后的噪聲信息進(jìn)行多尺度建模與學(xué)習(xí)。最后，提出一種正交特征融合模塊，將噪聲的局部特征與全局特征進(jìn)行正交融合，以補(bǔ)償分析過程中全...

SAR圖像快速擴(kuò)散生成方法————作者：頓皓;田春娜;李向陽;單笑;郭宇杰;

摘要：現(xiàn)有基于深度學(xué)習(xí)的SAR目標(biāo)分類算法性能依賴于大量數(shù)據(jù)，但受限于高采集成本和目標(biāo)非合作性等影響，獲取的數(shù)據(jù)量有限，從而導(dǎo)致算法性能顯著下降，限制了雷達(dá)圖像分類的廣泛應(yīng)用。目前基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像生成方法存在生成質(zhì)量低、易發(fā)生模式坍塌和數(shù)據(jù)影響因子不可控等問題。為此，提出了一種SAR圖像快速擴(kuò)散生成方法，以提高基于深度學(xué)習(xí)方法的雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別準(zhǔn)確率。通過在擴(kuò)散模型中嵌入基于互注意力的條件機(jī)制，...

一類量子求解算法的電路設(shè)計(jì)及有效仿真————作者：高嘉佩;李雪蓮;高軍濤;

摘要：量子算法的經(jīng)典模擬對(duì)于評(píng)估算法性能、驗(yàn)證理論正確性具有重要意義。對(duì)于高階稀疏矩陣，其對(duì)應(yīng)的哈密頓量通常具有復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和特性，導(dǎo)致經(jīng)典模擬量子求解算法的復(fù)雜度過高，嚴(yán)重制約了模擬效率與精度。針對(duì)哈密頓量模擬的難題，提出模塊分解技術(shù)和構(gòu)建函數(shù)技術(shù)來近似模擬哈密頓量的演化，構(gòu)建了在普通計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)HHL算法的通用電路設(shè)計(jì)方案。基于Qiskit量子計(jì)算框架實(shí)現(xiàn)了13/14量子比特（基礎(chǔ)規(guī)模）和20/21量...

利潤驅(qū)動(dòng)的邊緣計(jì)算在線任務(wù)調(diào)度算法————作者：張武軒;趙輝;張國斌;王靜;萬波;王泉;

摘要：移動(dòng)邊緣計(jì)算（MEC）在顯著提升用戶計(jì)算和存儲(chǔ)能力的同時(shí)，也帶來了高昂的建設(shè)和運(yùn)營成本。在保障服務(wù)質(zhì)量的前提下如何實(shí)現(xiàn)利潤最大化，已成為服務(wù)提供商關(guān)注的關(guān)鍵問題之一。現(xiàn)有的研究通常只關(guān)注任務(wù)是否在截止時(shí)間內(nèi)完成，忽視了用戶對(duì)不同的任務(wù)完成時(shí)間有著不同的付費(fèi)意愿，導(dǎo)致服務(wù)提供商難以預(yù)估服務(wù)收益，影響服務(wù)提供商的利潤。為此，提出了一種邊緣計(jì)算環(huán)境下利潤最大化在線任務(wù)調(diào)度算法（PMOTS）。該算法引入任...

空天地融合車載網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景下的資源優(yōu)化策略————作者：朱思峰;黃長龍;宋兆威;張宗輝;朱海;喬蕊;

摘要：空天地融合車載網(wǎng)場(chǎng)景下，無人機(jī)設(shè)備由于電池容量和能源有限，無法為任務(wù)卸載提供長期有效支持；低軌衛(wèi)星受資源成本以及通信延遲、時(shí)延抖動(dòng)的影響難以為大規(guī)模車聯(lián)網(wǎng)任務(wù)提供穩(wěn)定的高帶寬通信服務(wù)。針對(duì)空天地融合車載網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景下無人機(jī)和低軌衛(wèi)星的資源優(yōu)化問題，提出了一種基于多任務(wù)深度強(qiáng)化輔助學(xué)習(xí)(Multi-Task Deep Reinforcement and Auxiliary Learning， MTDRA...

基于時(shí)空關(guān)聯(lián)分析的無人機(jī)飛行數(shù)據(jù)異常檢測(cè)————作者：顧兆軍;王婧煜;王家亮;聶留陽;

摘要：為解決現(xiàn)有無人機(jī)異常檢測(cè)方法中飛行數(shù)據(jù)特征選擇不當(dāng)、時(shí)空關(guān)系建模不足和判據(jù)區(qū)分度低的問題，本文設(shè)計(jì)了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的無人機(jī)異常檢測(cè)模型UAV-STAD，該模型通過優(yōu)化特征選擇、融合時(shí)空特征和定義異常判據(jù)對(duì)飛行數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)。首先，通過最大信息系數(shù)(Maximal Information Coefficient， MIC)過濾飛行數(shù)據(jù)中與檢測(cè)參數(shù)無關(guān)的特征。其次，將相關(guān)特征作為圖中節(jié)點(diǎn)通過自適應(yīng)跨變...

推薦系統(tǒng)中增強(qiáng)多模態(tài)序列的概率邏輯推理————作者：王建芳;竹顯剛;

摘要：多模態(tài)推薦系統(tǒng)通過將多模態(tài)信息（如文本、視覺）融入傳統(tǒng)推薦框架中，增強(qiáng)了用戶與物品的表示能力，從而更精確地捕捉用戶的興趣和需求，提供更為準(zhǔn)確的推薦服務(wù)。然而，推薦任務(wù)不僅是一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)歸納問題，還需有效捕獲用戶的動(dòng)態(tài)偏好并進(jìn)行推理決策。為此，提出了一種融合多模態(tài)序列與概率邏輯推理推薦的推薦模型（PLM-RS）。據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)信息，這是首次將多模態(tài)和推理結(jié)合的推薦方法。具體而言，該模型在多模態(tài)信息融合...

高階依賴和知識(shí)更新的方面級(jí)情感分析————作者：范雅婷;韓虎;李琳;徐學(xué)鋒;

摘要：針對(duì)目前外部知識(shí)難以在特定領(lǐng)域內(nèi)進(jìn)行迭代更新，以及忽視了評(píng)論文本中不同句法依賴距離的問題，提出了一種基于高階依賴和知識(shí)更新的方面級(jí)情感分析模型。首先，通過引入兩個(gè)全局共享可更新的動(dòng)態(tài)知識(shí)節(jié)點(diǎn)，聚合評(píng)論語句中意見詞所蘊(yùn)含的情感特征，并利用單詞節(jié)點(diǎn)間的路徑跨度信息增強(qiáng)融合知識(shí)的句法鄰接矩陣，多層次捕捉上下文與方面詞間的細(xì)粒度依賴關(guān)系，動(dòng)態(tài)優(yōu)化遠(yuǎn)距離詞匯節(jié)點(diǎn)的情感權(quán)重。其次，構(gòu)建多元語義與多維距離模塊聯(lián)...

多約束未知環(huán)境下無人機(jī)三維路徑規(guī)劃————作者：崔雙鵬;秦寧寧;

摘要：針對(duì)多約束未知環(huán)境下，風(fēng)況、障礙物等多因素導(dǎo)致無人機(jī)(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)路徑規(guī)劃模型收斂效率低和算法復(fù)雜度過高的問題，提出一種基于漸進(jìn)式強(qiáng)化學(xué)習(xí)的路徑規(guī)劃策略(Progressive Deep Reinforcement Q-learning Network, PR-DQN)。算法考慮類教式訓(xùn)練學(xué)習(xí)方法，通過構(gòu)建特征區(qū)分的場(chǎng)景，在模型訓(xùn)練過程中動(dòng)態(tài)調(diào)整UAV...

基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的日志異常檢測(cè)研究————作者：孫夫雄;孟雯錦;孫奕靈;李漾佚;尹昱凱;

摘要：分布式系統(tǒng)日志是由分布式系統(tǒng)中的各個(gè)組件或節(jié)點(diǎn)生成的，記錄系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)和事件的時(shí)序數(shù)據(jù)記錄，具有多樣性、大數(shù)據(jù)量、可讀性差和脆弱性等特點(diǎn)。監(jiān)督日志異常檢測(cè)方法在日志標(biāo)簽不足時(shí)需要專家人工標(biāo)注，成本高昂；而無監(jiān)督方法則難以構(gòu)建有效的異常檢測(cè)模型。鑒于此，提出一種半監(jiān)督學(xué)習(xí)的日志異常檢測(cè)模型。首先，將日志數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為日志事件模板序列，并采用詞嵌入酉不變性和矩陣微擾理論以確定其最佳詞向量維度，進(jìn)而構(gòu)造日志...

面向SAR圖像任意方向艦船檢測(cè)的改進(jìn)YOLOv5————作者：曲春輝;王瑋;張婷;王英華;陳渤;

摘要：SAR圖像艦船檢測(cè)方法面臨艦船多尺度、任意方向、密集排列等難題，旋轉(zhuǎn)框檢測(cè)方法能實(shí)現(xiàn)任意方向艦船的精確檢測(cè)，但是現(xiàn)有旋轉(zhuǎn)框檢測(cè)方法難以兼顧高精度與實(shí)時(shí)性。為解決上述問題，提出了一個(gè)結(jié)合中點(diǎn)偏移量表示法和YOLOv5的旋轉(zhuǎn)框檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型，直接繼承水平框的回歸機(jī)制，并設(shè)計(jì)適應(yīng)于旋轉(zhuǎn)檢測(cè)的多任務(wù)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)，解決了常用旋轉(zhuǎn)框檢測(cè)表示方法引入角度參數(shù)而產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)難以訓(xùn)練和網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)層參數(shù)冗余的問題。此外...

格上抗合謀多權(quán)威屬性基加密方案————作者：趙宗渠;馬少驊;郭孟昊;王乃鋒;

摘要：屬性基加密（ABE）提供了靈活的訪問控制，但密鑰完全由中央權(quán)威生成和簽發(fā)，導(dǎo)致中央權(quán)威負(fù)荷過重且易受攻擊。一旦中央密鑰泄露，將會(huì)帶來嚴(yán)重的安全后果。為解決此問題，多權(quán)威屬性基加密（MA-ABE）允許多個(gè)授權(quán)機(jī)構(gòu)獨(dú)立、分散地分發(fā)各自所管屬性下的密鑰，即使單個(gè)權(quán)威密鑰泄露，整個(gè)系統(tǒng)的安全性仍能得到保障。與傳統(tǒng)ABE相同，MA-ABE仍面臨著任意非授權(quán)用戶的合謀問題，甚至一些權(quán)威可能被破壞并與對(duì)手勾結(jié)。...

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