西安電子科技大學學報最新期刊目錄

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

摘要：針對無人機通信系統中由于集群規模大、各無人機需求差異大導致無人機資源分配不均衡、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資源分配方法，該方法通過聯合優化無人機的信道分配和發射功率來最大化無人機的最小可達速率。為降低傳統集中式方案的求解復雜度，給出一種基于分簇的分布式求解方案，通過將無人機集群分簇，將全局優化問題分解成若干個子問題，由每個簇單獨求解。為了進一步協調簇間干擾問題，設計了基...

面向低空經濟的通信感知一體化網絡————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：介紹了面向低空經濟的通信感知一體化網絡架構，包括基于隨機幾何的網絡建模、協同的波束成形設計、以及網絡級的通信和感知性能分析。在該網絡中，支持通信感知一體化功能的基站按照二維均勻泊松點過程分布，在為地面通信用戶提供服務的同時，感知空中目標。特別地，設計了協作波束成形方案，以減輕通信感知一體化基站之間的干擾。此外，從不同性能指標出發，分析了通信和感知性能，包括區域通信覆蓋概率、區域通信頻譜效率、區域雷...

高低軌衛星聯合覆蓋干擾規避多波束資源分配————作者：胡金龍;劉子凡;周一青;曹歡;陳道進;

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

NR-V2X系統中低時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：由于新空口車聯網中車輛服務質量需求具有差異性，易引起資源調度沖突，導致復雜干擾和數據擁塞問題，進而降低車輛數據傳輸效率。從新空口車聯網系統整體性能角度出發，考慮系統長期穩定運行，設計了一種雙尺度資源優化方案。該優化方案為減少車輛高速移動性造成的通信開銷，對車輛多播進行分組，通過信息年齡與信干噪比概率約束確保低時延高可靠通信。通過優化車輛數據到達量、系統資源塊和各車輛用戶發射功率，實現系統車輛對基站...

采用多策略改進Jaya算法的室內三維VLP研究————作者：何慧萌;王平;劉琪;楊婷;孫衍哲;

摘要：針對單個發光二極管（LED）的室內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Jaya算法的室內可見光定位（VLP）方案。具體地，在該室內三維VLP系統模型中，將NLOS鏈路視為干擾，利用基于PAM-DMT的最小二乘（LS）信道估計來對LOS鏈路信道增益進行估計，進而將估計后的信道增益與測試點計算得到的信道增益差值的平方和作為適應度函數，通過多策略改進Jaya算...

動態頻譜共享下抗惡意用戶查詢的區塊鏈方案————作者：郭雅婷;楊顏博;高麗麗;張嘉偉;馬建峰;

摘要：隨著無線通信網絡對頻譜資源需求的增加，動態頻譜分配變得至關重要�，F有的動態頻譜共享技術以次用戶主動查詢，數據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查詢的手段推斷出主用戶的具體位置。針對上述問題，本文提出一個BMQ（Blockchain-based anti-Malicious Queries）方案。首先，區塊鏈作為推動6G發展的關鍵技術...

基于區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則集的動態更新是包分類算法的兩個核心需求。結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點，以彌補決策樹在更新性能方面存在的固有缺陷。然而，哈希表代替樹節點在包分類過程中引入了額外的哈希映射，并且破壞了樹結構原本的單一查詢路徑，這會損害樹結構原本良好的分類性能。為此，提出基于區間樹的混合包分類算法CutIntervalTree（CITree），以構建高速分類且支持快速更新...

AI構建視距徑地圖的低時延數據路由方法————作者：卞留念;周一青;劉玲;李達;時寧哲;石晶林;

摘要：在存在爆炸性氣體或液體的特殊工廠中，自動導引車需要以移動自組網的形式組網。當工廠中有遮擋物遮擋無線信號時，車輛移動會造成車輛間信道條件在視距和非視距之間變化，車輛節點的無線傳輸范圍隨之改變，現有基于固定傳輸范圍的數據路由方法的丟包或時延增加。面向遮擋環境中的移動自組網，本文提出基于視距徑地圖的低時延數據路由方法。首先，提出了一種基于全連接神經網絡構建視距徑地圖的方法，通過估計路由消息的信噪比生成原...

結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：圖像隱寫分析技術面臨的主要挑戰是在保證檢測精度的同時加快模型訓練和推理速度。為此，提出了一種結合元素相乘和深度正交融合的隱寫分析方案。該方案首先設計了一種多尺度注意力模塊，用于在預處理階段增強SRM濾波器提取的噪聲殘差信號。其次，引入可分離卷積與元素相乘的特征分析模塊，對增強后的噪聲信息進行多尺度建模與學習。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行正交融合，以補償分析過程中全...

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

摘要：現有基于深度學習的SAR目標分類算法性能依賴于大量數據，但受限于高采集成本和目標非合作性等影響，獲取的數據量有限，從而導致算法性能顯著下降，限制了雷達圖像分類的廣泛應用。目前基于生成對抗網絡的SAR圖像生成方法存在生成質量低、易發生模式坍塌和數據影響因子不可控等問題。為此，提出了一種SAR圖像快速擴散生成方法，以提高基于深度學習方法的雷達目標識別準確率。通過在擴散模型中嵌入基于互注意力的條件機制，...

一類量子求解算法的電路設計及有效仿真————作者：高嘉佩;李雪蓮;高軍濤;

摘要：量子算法的經典模擬對于評估算法性能、驗證理論正確性具有重要意義。對于高階稀疏矩陣，其對應的哈密頓量通常具有復雜的結構和特性，導致經典模擬量子求解算法的復雜度過高，嚴重制約了模擬效率與精度。針對哈密頓量模擬的難題，提出模塊分解技術和構建函數技術來近似模擬哈密頓量的演化，構建了在普通計算機上實現HHL算法的通用電路設計方案�；�于Qiskit量子計算框架實現了13/14量子比特（基礎規模）和20/21量...

利潤驅動的邊緣計算在線任務調度算法————作者：張武軒;趙輝;張國斌;王靜;萬波;王泉;

摘要：移動邊緣計算（MEC）在顯著提升用戶計算和存儲能力的同時，也帶來了高昂的建設和運營成本。在保障服務質量的前提下如何實現利潤最大化，已成為服務提供商關注的關鍵問題之一�，F有的研究通常只關注任務是否在截止時間內完成，忽視了用戶對不同的任務完成時間有著不同的付費意愿，導致服務提供商難以預估服務收益，影響服務提供商的利潤。為此，提出了一種邊緣計算環境下利潤最大化在線任務調度算法（PMOTS）。該算法引入任...

空天地融合車載網絡場景下的資源優化策略————作者：朱思峰;黃長龍;宋兆威;張宗輝;朱海;喬蕊;

摘要：空天地融合車載網場景下，無人機設備由于電池容量和能源有限，無法為任務卸載提供長期有效支持；低軌衛星受資源成本以及通信延遲、時延抖動的影響難以為大規模車聯網任務提供穩定的高帶寬通信服務。針對空天地融合車載網絡場景下無人機和低軌衛星的資源優化問題，提出了一種基于多任務深度強化輔助學習(Multi-Task Deep Reinforcement and Auxiliary Learning， MTDRA...

基于時空關聯分析的無人機飛行數據異常檢測————作者：顧兆軍;王婧煜;王家亮;聶留陽;

摘要：為解決現有無人機異常檢測方法中飛行數據特征選擇不當、時空關系建模不足和判據區分度低的問題，本文設計了基于數據驅動的無人機異常檢測模型UAV-STAD，該模型通過優化特征選擇、融合時空特征和定義異常判據對飛行數據進行異常檢測。首先，通過最大信息系數(Maximal Information Coefficient， MIC)過濾飛行數據中與檢測參數無關的特征。其次，將相關特征作為圖中節點通過自適應跨變...

推薦系統中增強多模態序列的概率邏輯推理————作者：王建芳;竹顯剛;

摘要：多模態推薦系統通過將多模態信息（如文本、視覺）融入傳統推薦框架中，增強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，提供更為準確的推薦服務。然而，推薦任務不僅是一個簡單的數據歸納問題，還需有效捕獲用戶的動態偏好并進行推理決策。為此，提出了一種融合多模態序列與概率邏輯推理推薦的推薦模型（PLM-RS）。據現有文獻信息，這是首次將多模態和推理結合的推薦方法。具體而言，該模型在多模態信息融合...

高階依賴和知識更新的方面級情感分析————作者：范雅婷;韓虎;李琳;徐學鋒;

摘要：針對目前外部知識難以在特定領域內進行迭代更新，以及忽視了評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更新的方面級情感分析模型。首先，通過引入兩個全局共享可更新的動態知識節點，聚合評論語句中意見詞所蘊含的情感特征，并利用單詞節點間的路徑跨度信息增強融合知識的句法鄰接矩陣，多層次捕捉上下文與方面詞間的細粒度依賴關系，動態優化遠距離詞匯節點的情感權重。其次，構建多元語義與多維距離模塊聯...

多約束未知環境下無人機三維路徑規劃————作者：崔雙鵬;秦寧寧;

摘要：針對多約束未知環境下，風況、障礙物等多因素導致無人機(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)路徑規劃模型收斂效率低和算法復雜度過高的問題，提出一種基于漸進式強化學習的路徑規劃策略(Progressive Deep Reinforcement Q-learning Network, PR-DQN)。算法考慮類教式訓練學習方法，通過構建特征區分的場景，在模型訓練過程中動態調整UAV...

基于半監督學習的日志異常檢測研究————作者：孫夫雄;孟雯錦;孫奕靈;李漾佚;尹昱凱;

摘要：分布式系統日志是由分布式系統中的各個組件或節點生成的，記錄系統運行狀態和事件的時序數據記錄，具有多樣性、大數據量、可讀性差和脆弱性等特點。監督日志異常檢測方法在日志標簽不足時需要專家人工標注，成本高昂；而無監督方法則難以構建有效的異常檢測模型。鑒于此，提出一種半監督學習的日志異常檢測模型。首先，將日志數據轉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，進而構造日志...

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

摘要：SAR圖像艦船檢測方法面臨艦船多尺度、任意方向、密集排列等難題，旋轉框檢測方法能實現任意方向艦船的精確檢測，但是現有旋轉框檢測方法難以兼顧高精度與實時性。為解決上述問題，提出了一個結合中點偏移量表示法和YOLOv5的旋轉框檢測網絡模型，直接繼承水平框的回歸機制，并設計適應于旋轉檢測的多任務聯合網絡損失函數，解決了常用旋轉框檢測表示方法引入角度參數而產生的網絡難以訓練和網絡預測層參數冗余的問題。此外...

格上抗合謀多權威屬性基加密方案————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威生成和簽發，導致中央權威負荷過重且易受攻擊。一旦中央密鑰泄露，將會帶來嚴重的安全后果。為解決此問題，多權威屬性基加密（MA-ABE）允許多個授權機構獨立、分散地分發各自所管屬性下的密鑰，即使單個權威密鑰泄露，整個系統的安全性仍能得到保障。與傳統ABE相同，MA-ABE仍面臨著任意非授權用戶的合謀問題，甚至一些權威可能被破壞并與對手勾結。...

　　西安電子科技大學學報來自網友的投稿評論：

提交