小型微型计算机系统

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  • 2024年, 45卷, 第8期
    刊出日期：2024-08-09
      
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  • 多域蛋白质残基间距离深度学习预测方法
    李章维，张福金，赵凯龙，张贵军
    2024, 45(8): 1793-1799.
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    自然界生物中，大约有超过三分之二的真核蛋白质含有多个结构域.虽然AlphaFold2已经实现了端到端的蛋白质结构预测的重大突破，对于单域的静态蛋白质结构的预测精度几乎达到了实验测定的水平，但是对于多域蛋白质结构的预测精度仍然有待提高.本文提出了一种名为MDDpre的多域蛋白质残基距离预测方法.首先从多序列比对和模板中提取了序列谱、位置熵、互信息、去除背景噪声的互信息、平均接触势能、MSA特征矩阵、行注意力矩阵以及模板域间距离特征，然后设计了一个集合了三角形更新、轴向注意力机制和卷积残差块的网络来预测多域蛋白质的域间和域内距离.在62个多域蛋白质的实验结果表明，MDDpre优于现有的方法，能够有效提升多域蛋白质的残基距离预测精度.
  • 考虑用户感知和媒体干预的舆情演化模型
    袁健，孙煜，陈佳钦，潘杰忠，赵逢禹
    2024, 45(8): 1800-1807.
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    公共群体事件会因其较强的社会性和影响力引起公众的广泛关注和讨论，因此构建准确的公共群体事件舆情演化模型对有关部门进行决策有重大参考价值.针对社交网络中舆情传播受到用户亲密度、信息强化效应以及媒体干预强度等影响的情况，本文基于经典的传染病SIR模型，引入相邻节点亲密度概率函数，考虑多次相同信息刺激下的信息强化效应并将媒体干预作用抽象为不同干预系数，建立了三组用户状态转移的非一致性函数，提出了考虑用户感知和媒体干预的舆情演化模型.对该模型进行仿真实验，研究三种因素对舆情传播的影响，并与其他传播动力学模型对比，研究结果表明在用户亲密度和信息强化效应的作用下，舆情规模更大.最后本文以两起舆情事件为例，将本文提出的POEUPMI模型与其他模型相比，预测值与真实数据相比误差更小，准确性和精确度都有了明显提高.
  • 一种对比序列模式挖掘算法
    谢婷萱1，武优西1，王月华2，李艳2
    2024, 45(8): 1808-1815.
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    对比序列模式挖掘作为序列模式挖掘领域的一个重要分支，可以有效识别不同类别间差异显著的模式，并被广泛应用在序列分类、特征提取等场景中.但传统的对比序列模式挖掘仅考虑了模式在序列中是否出现，忽略了模式在序列中的重复性；并且需要用户预先设置间隙约束值，导致算法的灵活性较差.为了解决上述问题，本文提出一次性条件下自适应对比序列模式挖掘算法OSCP，该算法采用逆向填充策略计算模式支持度，不仅关注了模式在序列中的具体出现情况，还提高了算法的计算效率；同时采用模式连接策略以减少候选模式数量.此外，本文采用自适应间隙，无需用户预先设置间隙约束，可基于序列的实际特征计算模式的支持度.实验结果表明，OSCP算法的挖掘性能和分类效果均优于其他对比算法.
  • 针对差异化设备的任务卸载方法
    余楚佳，胡晟熙，林欣郁，陈哲毅，陈星
    2024, 45(8): 1816-1824.
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    在边缘计算中，为缓解移动设备计算能力、存储容量受限问题，通常将部分计算密集型任务卸载至边缘服务器.然而，由于移动设备计算能力的差异，无法为所有的移动设备制定统一的卸载方案.若对每个设备均单独进行训练，则无法满足时延需求.针对这一问题，本文提出了一种差异化设备上基于联邦深度强化学习的任务卸载方法.该方法使用环境内已有移动设备的卸载经验，结合深度Q网络和联邦学习框架，构建了一个全局模型.随后，使用新移动设备上少量经验在全局模型上微调以构建个人模型.基于多种场景的大量实验，将本文所提出方法与理想方案、Naive、全局模型和Rule-based算法进行对比.实验结果验证了本文所提出方法针对差异化设备任务卸载问题的有效性，能在花费较短时延的同时得到接近理想方案的卸载方案.
  • 结构类似模板增强的端到端多域蛋白质组装方法
    朱海涛，夏瑜豪，张贵军
    2024, 45(8): 1825-1831.
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    使用同源模板能够有效的提升蛋白质结构预测的精度，然而，对于部分多域蛋白，PDB中可用的同源模板较少，这可能会影响预测精度.为了进一步提高多域蛋白质的建模精度，本文提出了基于结构类似模板结合同源模板的端到端多域组装方法MTDA.首先，搜索序列数据库生成多序列比对，以及分别搜索PDB100和MPDB生成同源模板和结构类似模板；进而提取序列特征、模板特征和单域特征；然后通过一个基于EfficientNetV2架构和注意力机制相结合的神经网络来预测多域蛋白质的域间方位从而直接将多个单域结构组装为全链结构.在125个测试蛋白和65个人类蛋白上的实验结果表明，MTDA优于仅使用同源模板的端到端组装方法E2EDA以及全链建模方法AlphaFold2.
  • 融合粒度划分的回归标签噪声过滤方法
    史颖1，2，祁晓博1，亓慧1，姜高霞2，王文剑3，4
    2024, 45(8): 1832-1838.
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    机器学习算法的性能与数据质量密切相关，然而实际数据中可能存在各类噪声，如何处理标签噪声是机器学习的重要挑战之一.由于回归标签噪声的复杂性，现有噪声过滤方法在处理数值型标签噪声时效果不够理想.本文首先通过标签离散化方式提出一种基于粒度球的数值型标签噪声估计方法，然后给出标签含噪时回归模型的泛化误差估计，并将其作为噪声过滤的目标函数进行优化，最后将所提噪声估计方法与目标函数结合设计了粒度球标签噪声过滤（Granular Ball Label Noise Filtering，GBNF）方法.在标准数据集和真实年龄估计数据集的实验结果表明，该方法识别标签噪声的准确率较高，并取得了比其他噪声过滤比较方法更好的测试性能.
  • 面向高维不平衡数据的特征选择算法
    王振飞，袁佩瑶，曹中亚，张利莹
    2024, 45(8): 1839-1846.
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    针对传统高维不平衡数据集的分类算法存在偏向多数类、忽视少数类等问题，本文提出一种基于密度聚类和重要性度量的特征选择算法（DBIM）.首先通过随机降采样的方法构造出多个平衡子集，使用DBSCAN密度聚类方法作为基分类器生成初始特征子空间.然后按照重要度对特征进行排序选择出较强分类的特征.最后，为了避免特征之间的冗余性，设计基于类分布的权重指标与冗余性评价指标相结合的方法进行计算，生成高质量的特征子集.在8个公开数据集上的实验结果表明，本文提出DBIM算法可以生成高相关度且低冗余度的特征子集，对高维不平衡数据集进行有效降维，提高分类性能.
  • 生成式与对比式耦合的声纹识别自监督预训练方法
    蒋世炜1，2，3，钱宇华1，2，原之安1，2，3，梁新彦1，2
    2024, 45(8): 1847-1853.
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    当前，自监督学习技术已成为缓解声纹识别任务有标签训练数据不足问题的主要手段.然而，相关研究目前仅注重学习样本的全局特征，忽略了对样本局部特征的学习.为了解决该问题，本文提出了一种耦合生成式建模和对比式建模的声纹识别自监督框架.该框架不仅保留了对比式建模对所学全局特征的约束，同时引入了生成式建模对所学局部特征的约束，使得特征提取模型学习到更具判别性的特征.基于此框架，本文提出了一种新的声纹识别自监督学习方法DINO-MFM.实验结果表明，DINO-MFM比其他自监督方法具有更好的性能表现，相较于对比式方法DINO，等错率下降了6.4%.
  • t分布与螺旋黏菌搜索的混沌自适应秃鹰搜索算法
    张海玉，贾润亮
    2024, 45(8): 1854-1862.
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    针对秃鹰搜索算法搜索精度低、收敛速度慢及易于陷入局部最优的不足，提出t分布与螺旋黏菌搜索的混沌自适应秃鹰搜索算法.首先引入混沌Bernoulli映射进行种群初始化，丰富种群多样性；然后在搜索空间猎物阶段利用螺旋黏菌搜索策略依搜索进程动态修正位置更新方式，提高算法全局搜索能力和收敛精度；在俯冲捕获猎物阶段引入自适应惯性权重策略平衡算法全局搜索与局部开发，提高算法求解精度；最后利用t分布随机扰动策略依概率对种群个体变异，增加算法跳离局部最优、找到全局最优的概率.利用基准函数对算法寻优性能进行实验评估，并引入Wilcoxon秩和检验评估算法搜索性能.结果表明：改进秃鹰搜索算法在寻优精度和收敛速度上都得到了更大提升.
  • LSTR算法的改进及在车道线检测中的应用
    张莹,张露露,孙月,张东波,段万林
    2024, 45(8): 1863-1868.
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    基于Transformer的车道预测LSTR(Lane Shape Prediction with Transformers)算法在检测车道线时存在缺少捕捉局部特征的能力和多头注意力机制中头数多余的问题.本文提出了改进LSTR算法的车道线检测方法,首先在最后一个编码器中前馈网络的后面引入CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制模块,充分利用通道和空间上的信息,捕捉特征图中更多的细节;然后对解码器中的掩码多头注意力机制进行剪枝,使用掩码单头注意力机制来进行替换,以便更多关注前一时刻的车道线信息.改进后的LSTR算法在TuSimple数据集上准确度为96.31%,明显高于PolyLaneNet(Lane Estimation via Deep Polynomial Regression)等算法,在CULane数据集上比原始算法的F1评分上升了2.11%.
  • 利用知识图谱的多跳可解释问答
    叶蕾，张宇迪，杨旭华
    2024, 45(8): 1869-1877.
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    基于知识图谱的多跳问答需要分析和理解自然语言问题并在知识图谱的实体和关系上经过多次推理获取答案，是自然语言处理的重要研究领域.现有的模型一般通过知识图谱与问题嵌入，利用神经网络推断答案；或使用一阶逻辑规则结合概率方法预测答案；前者缺乏可解释性，后者在复杂问题中性能欠佳.为解决上述问题，本文提出一种基于知识图谱的多跳可解释问答方法（MIQA），它通过在实体间的多次跳跃推理来获取答案.MIQA首先使用BERT预训练模型获取自然语言问题表征向量以及问题分词后的词向量矩阵，在每一跳中，结合问题向量提取问题当前时刻的特征向量，根据特征向量的分类结果计算下一跳的关系分数和实体分数，多次跳跃后，综合分数最高的实体被作为答案，而获取该答案所对应的路径为推理路径.该方法推理准确率高，同时具有明显的可解释性.在MetaQA、WebQuestionsSP、ComplexWebQuestions这3个数据集上，通过和其他8个知名算法相比较，仿真结果表明MIQA性能优异，达到了当前的SOTA.
  • 融合自监督的协同注意图学习会话推荐
    王永贵，袁浩钰
    2024, 45(8): 1878-1886.
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    基于图神经网络的会话推荐目的是利用给定的匿名交互序列预测用户下次将交互的潜在项目.为解决图神经网络方法中存在的过度平滑问题和现有的会话推荐忽略了数据稀疏性影响，以及因使用交叉熵而产生严重的过拟合问题.本文提出了一种融合自监督的协同注意图学习会话推荐模型(SI-CAGL).首先SI-CAGL在学习到会话中项目的准确表示，其次使用协同注意图学习与修改自注意力机制的方法进行自监督学习，最后使用修正边缘平滑函数与归一化相结合的方法进行预测.在两个真实数据集上进行多次实验，与先进基线模型相比，SI-CAGL在Diginetica上Recall@20和MRR@20至少提升了3.28%和3.38%，在Gowalla上Recall@20和MRR@20至少提升了2.88%和2.13%，推荐性能有明显提升.
  • 融合SEIR与LSTM模型的传染病预测研究
    杨桂松1，高炳涛1，何杏宇1,2，瞿国庆3
    2024, 45(8): 1887-1894.
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    针对现有的传染病预测模型未充分考虑时间序列的复杂度且预测性能不稳定等问题，提出一种基于传染病动力学模型SEIR与长短时记忆网络(LSTM)的传染病组合预测模型.首先，通过计算Pearson相关系数分析气候因素与传染病新增人数之间的相关性；其次，通过FE(Fuzzy Entropy)算法提取序列的局部特征且保证序列的平稳性，降低时间序列的复杂度，提升时间序列的可预测性；最后，根据传染病特点，构建SEIR模型分析不同人群传播情况，并结合LSTM模型实现大幅度提升传染病预测精度.仿真结果表明，相较于传统的模型算法，本文提出的混合模型能保证预测的平稳性并实现更高的预测精度，同时，本文使用该混合模型在不同的干预策略下进行预测，表明了提早采取防控措施对遏制传染病传播的重要性.
  • GNRF：基于关系融合的图神经网络推荐系统
    杨中金1，彭敦陆1，宋祎昕2
    2024, 45(8): 1895-1900.
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    当前的推荐方法普遍引入知识图谱作为辅助信息来缓解协同过滤算法的缺陷，如数据稀疏和冷启动问题.然而，基于知识图谱的推荐方法大都专注于利用知识图谱来构建用户及物品的特征表示，忽略了对用户交互信息的有效利用.本文在引入用户-物品交互图和知识图谱两种图结构信息基础上，通过图神经网络融合用户-物品间的交互特征、物品间的相似特征以及知识图谱中实体的知识特征，来构建用户物品的特征表示，并将之应用于推荐系统.实验表明，相对于基线模型，本文提出的模型具有较好的推荐效果.
  • 利用可交谈多头共注意力机制的视觉问答
    杨旭华，庞宇超，叶蕾
    2024, 45(8): 1901-1907.
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    视觉问答可以对图像信息和自然语言问题这两种不同模态的信息进行分析处理并预测答案，是一项跨模态学习任务.当前注意力机制因为其良好的关键信息提取效果被广泛地用以捕捉视觉图像、文本和两种模态间的关系.但是，传统的注意力机制容易忽略图像和文本的自相关信息，而且不能较好的利用图像和文本的信息差异性.因此，在本文中，我们提出了可交谈的多头共注意力网络框架来处理注意力机制的上述问题.首先，本文提出了可交谈多头注意力机制来捕捉不同注意力头之间隐藏的关系，得到增强的注意力信息.本文设计了前后不同的交谈策略去处理归一化前后注意力头之间的信息，在引入先验信息的同时减少了过拟合的风险.本文提出了交谈自注意力单元和交谈引导注意力单元，并使用编码器-解码器方式有效地组合它们来丰富视觉和文本表征.该框架针对自注意力层增加了位置编码，弥补了交谈自注意力无法捕获位置的问题，此框架使用不同的注意力策略去分别得到图像和文本向量，并使用新的多模态融合模块来更好的融合图像和文本信息，降低了对单个信息的依赖性.该模型在VQA-v2数据集上和多个知名算法进行比较，数值仿真实验表明提出的算法具有明显的优越性.
  • Myvoxel R-CNN:基于体素的三维点云目标检测模型
    韩建栋1，2，范学媛1
    2024, 45(8): 1908-1913.
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    围绕目前三维点云目标检测中存在的特征提取不充分、困难（Hard）目标检测准确率低、模型泛化能力有待提高等问题，提出了一种新的单模态三维点云目标检测模型Myvoxel R-CNN，该模型由3个主要模块组成，分别是3D主干网络、2D鸟瞰区域建议网络(2D主干网络+区域建议网络(RPN))以及检测头，在3D主干网络中添加了多头自注意力模块和基于稀疏卷积的残差块，增强了3D主干网络的体素特征学习能力，捕获了更多数据和特征内部的相关性.设计了一个由注意力融合模块组成的2D主干网络，增加了原模型对2D特征的关注度.为了进一步增加所提出模型的泛化性，引入了一种新的数据增强方案——随机局部金字塔数据增强方法，以形状感知的方式生成增强对象样本.在KITTI数据集上，本模型对汽车Hard级别的检测精度AP_3D提升了约2.23%，此外简单（Easy）和中等（Moderate）类别分别提高了约0.60%和0.62%，对行人Easy级别的检测精度AP_3D、AP_BEV分别提升了约0.62%和0.86%，Hard级别的AP_3D、AP_BEV分别提升了约1.45%和1.53%，实验结果表明，Myvoxel R-CNN在KITTI数据集上的表现优于其他方法.
  • 交叉注意力与质量优化结合的内外指纹融合
    石梦菠，王海霞
    2024, 45(8): 1914-1920.
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    指纹作为一种应用广泛的生物特征，使用不同传感器采集的内部和外部指纹图像各有优缺点.本文提出了一种基于交叉注意力和质量优化内外指纹融合网络，旨在充分利用两者之间的优势，最大化提高指纹图像质量.该网络利用交叉注意力模块让两个分支交互作用，并关注彼此的细节信息，从而提高特征表征能力.同时，设计了基于质量指标OCL的损失函数，以保留高质量区域、减少低质量区域，实现质量优化.实验结果表明，本文融合方法在视觉效果、质量评分和匹配性能以及细节点提取等方面均具有优越性，等错误率达到了1.44%，并大大降低了时间性能.这项工作为今后残缺指纹的识别提供了参考和见解.
  • 一种余光目标深度及高度的单帧图像测量
    李艳艳1，胡亚红1，盛伟国2，毛家发1
    2024, 45(8): 1921-1928.
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    在自动避障，目标监控，自动驾驶等领域，基于单目视觉的目标测量总是关键技术之一.但是，已知的单目视觉测量方法只能得到目标的距离和最低点位置坐标，目标高度需要利用其他传感器获取.本文从目标的线特征出发，创造性的提出了关于余光目标像与像平面竖直中线的夹角、余光目标偏离单目相机装置的角度以及单目镜头的俯仰角三个变量之间的关系模型.最后，在单帧目标图像和单目相机的高度已知的情况下，利用该模型实现余光目标深度和高度的测量.实验结果表明，本文提出的测量方法能有效，快速的对目标的高度和距离进行测量.
  • Rmcvit：一种融合卷积与自注意力的轻量级图像识别算法
    孙红1，吴一凡1，徐广辉1,2，田鑫驰1，朱江明1
    2024, 45(8): 1929-1934.
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    为了解决目前基于Transformer的模型需要较大的参数量而无法有效应用在资源受限的移动端设备中，提出一种融合卷积与Transformer两者优势的轻量级混合模型.模型中Rmcvit Block将输入张量分成多个通道组，利用深度可分离卷积和跨通道维度的互协方差注意力来增加感受野并融合多尺度特征，并融合unflod模块在保证其空间顺序的前提下，降低每个向量序列(token)送入自注意力模块后的计算消耗.基于整理后的 Imagenet数据集的对比实验，RmcVit-M以5.81M的参数量大小达到了85.2%的准确率，其模型相关变体性能超过了参数量相似的 Transformer 模型和卷积神经网络.结果表明，Rmcvit能够有效结合卷积神经网络与Transformer的优势，达到了以较少的模型参数获得更高准确率的目的.
  • 基于YOLOv8和DeepSort的多区域行人追踪算法研究
    申士彪1，彭健钧1，王鸿亮2，郭立1，魏磊3，孟巾凯1
    2024, 45(8): 1935-1943.
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    针对多摄像头重叠场景中行人追踪容易发生身份丢失、切换的问题，本文提出了一种基于YOLOv8和DeepSort的多摄像头跟踪算法.在检测阶段，利用无参注意力机制增强网络对行人特征的提取能力，提高了检测器的性能.在追踪阶段，通过提取两个摄像头的视角关键点，并计算出两个视角的单应性矩阵，实现了不同视角图像的拼接.通过利用目标间的单应性关系，在DeepSort算法中完成目标匹配.并在MOT15数据集中，对所改进的算法进行了测试.实验结果表明，本文提出的基于YOLOv8和DeepSort的改进算法的平均跟踪精确度为63.5%，比原始算法提升了3.4%.改进算法在行人身份切换次数方面减少了52次，比原始算法减少了6.5%.
  • 一种面向区块链系统的轻量级高效可验证查询方法
    孙文鹏，王硕，李京
    2024, 45(8): 1944-1952.
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    近年来，随着区块链技术的广泛应用，各种场景下的应用对链上数据的查询需求与日俱增.针对区块链网络中轻节点的可验证查询问题，本文充分利用区块链的结构特性，提出一种新的轻量且高效的可验证查询方案，以支持对链上数据可验证的布尔范围查询.该方案将查询过程分为块间过滤和块内查询两阶段，针对块内查询，本文设计了一种简化的Merkle-B树结构，在兼顾查询效率的同时减少验证信息的大小，针对块间过滤，本文提出了两种分别基于布隆过滤器和位图的新型可验证数据结构，以高效支持对不同查询的批量处理和验证.安全性分析证明了该方案的可验证性；相关对比实验表明了该方案具有较好的查询性能和较低的开销.
  • 面向选择退出权的移动应用隐私合规分析方法
    杜小林1，杨哲慜1，2
    2024, 45(8): 1953-1959.
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    近年来，法律法规中规定了用户享有退出数据共享等特定数据实践的权利，即选择退出权.为保障该权利，应用在进行数据实践时需提供相应的退出选项.然而，现有工作主要关注网页，而忽略了移动应用对选择退出权的遵从情况.本文首次提出应用是否提供了符合其数据实践的选择退出选项这一隐私合规问题.针对该问题，本文设计了一种融合布局结构特征、语义特征以及代码行为特征的隐私合规分析方法.该方法通过布局结构分析和语义分析精准识别应用中的选择退出选项，通过静态程序分析检测应用数据实践行为，最后基于本体检查两者间的一致性来评估应用合规性.实验表明，该方法准确率达91.23%，平均耗时200.98 秒，证实了其有效性与可用性.
  • 基于子带谐波一致性的语音转换反取证框架研究
    甘子健1，叶登攀1，张健2
    2024, 45(8): 1960-1965.
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    语音转换任务指的是在保持语言内容不变的情况下，将一个说话者的声音身份转换为另一个说话者.然而现有工作很少考虑针对音频取证机器分类模型进行抗检测研究，转换音频极容易被取证模型所识别.本文提出了一种具有3个子带频谱鉴别器设计的语音转换反取证框架HADV-GAN，其合成音频在具有高保真度的前提下，对语音欺骗取证模型具有反取证能力.此外，HADV-GAN无需训练额外的声码器，可以直接以原始音频波形作为输入，并以声学特征重建语音，因此可以避免使用声码器所导致的特征不匹配问题.实验结果表明，本文所提出的方法在3种主流的语音欺骗取证模型LFCC-GMM、MCG-Res2Net以及AASIST上，对比基线模型NVC-Net，在合成音频质量相当的条件下，拥有更好的反取证能力.
  • 高效低时延分级多PAN太赫兹无线网络MAC层优化协议
    刘洋1，任智1，古金东1，周逊1，2
    2024, 45(8): 1966-1971.
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    针对现有分级多PAN太赫兹无线网络MAC(Medium Access Control)协议中存在的子网形成方案不合理以及私有CTA(Channel Time Allocation)与子网内实际负载不匹配等问题，提出了一种高效低时延的MAC层优化协议.该协议采用基于泛听的按需形成子网机制避免了子网分布不均匀以及因子网形成后没有节点加入而造成的私有CTA资源浪费的问题.在子网形成后，子微微网协调器(Piconet Coordinator,PNC)根据子网内实际负载情况自适应选择私有CTA时隙资源优化机制，让有数据传输需求的节点及时将数据发出.仿真结果表明，所提出的方案能有效地降低数据帧平均接入时延，提高吞吐量以及数据帧的传输成功率.
  • 基于社交圈划分与相遇时间预测的机会网络路由算法
    崔建群，吴清铖，常亚楠，刘珊，刘强强
    2024, 45(8): 1972-1979.
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    在机会网络中，节点的行为模式会表现出一定的社交特征，节点往往因相似的移动模式和固定的活动范围，在动态异构网络中表现出一定的集群特性，形成一个个拥有相似社会特征的独特小团体.节点的社会属性表现出长期的稳定性，可以有效应用在路由中.针对这一思想，本文提出了基于社交圈划分和相遇时间预测的机会网络路由算法SCEP（Social Circle division and Encounter time Prediction）.该算法关注两个节点形成的直接关系与节点的社会属性特征，定义了基于强社交关系的熟悉集合拓扑，基于熟悉集合的概念以分布式方式开发社区，节点社区的合并受某些规则的约束，并对过时节点进行拓扑剪裁.同时，本文基于节点间相遇的时间间隔序列建模，利用节点间相遇历史数据预测下一次通信的时间.消息的路由通过利用社区、亲密节点集和可预测的通信时间等因素来实现.仿真实验结果表明，与EpSoc，CARA，SAAD，Prophet、NBAPR这5种算法相比，SCEP的性能更好.
  • 对抗防御的IWSN入侵检测强化模型
    刘悦文1，孙子文1，2
    2024, 45(8): 1980-1986.
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    针对工业无线传感器网络中基于深度学习的入侵检测易受到对抗样本影响的问题，基于生成对抗网络构建对抗防御的IWSN入侵检测强化模型.首先，受生成对抗网络原理的启发，将分类器与对抗学习结合，通过提高样本训练次数及生成样本攻击性以加大模型训练强度，达到提升模型检测性能的目的.其次，采用多层感知器构建模型的网络结构，以适应IWSN中特征独立的高维数据.同时，引入约束条件、对抗损失与Wasserstein距离改进模型的损失函数，以保证对抗训练的稳定性.在WSN_DS数据集与天然气管道数据集上进行了对比、类比与效率实验，结果表明，模型对各对抗样本的防御效果较现有方法有所提升，且具有较强的入侵攻击检测性能.
  • 智能反射面辅助的毫米波系统混合波束赋形设计
    周围1，2，廖先平1，黎婧怡1，贺凡2
    2024, 45(8): 1987-1992.
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    将智能反射面（IRS）技术引入毫米波大规模多输入多输出（MIMO）系统，在保留各自优势的同时可以提高系统频谱效率.但现有研究主要是基于全数字波束赋形，每根天线需要连接一根专属的射频链，随着天线数增多会带来极大的硬件成本和功耗.针对这一问题，在IRS辅助的毫米波混合波束赋形MIMO系统，考虑功率约束和恒模约束，以频谱效率最大化为目标，提出了一种联合收发端和IRS波束赋形设计的低复杂度算法.首先通过数学变换得到系统频谱效率的近似表达式；然后，提出了一种迭代优化的方法对IRS相移矩阵进行设计；最后利用奇异值分解和流形优化技术优化混合预编码/合并矩阵.仿真了系统频谱效率随功率、IRS反射单元数及发射天线数变化的关系，结果表明，与交替方向乘子法方案和随机相位方案相比，本文方案在降低成本和功耗的同时，具有更高的频谱效率.
  • 混合灰狼-自适应蝴蝶算法下的多目标无线传感器网络覆盖研究
    张晶1，2，3，4，曲悦1，3，4，张家洪1，4，冯勇1，4，张大骋1，4
    2024, 45(8): 1993-2000.
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    为提高无线传感器网络的覆盖率、减少二次部署中节点移动的能量消耗以及减少牵涉节点数目，提出了一种混合灰狼-自适应蝴蝶算法.首先，通过将灰狼算法与蝴蝶算法融合寻找最优解，在种群间优化中加入种群内部优化，提升算法的寻优能力，提高算法收敛速度；其次，在蝴蝶算法中改进自适应开关概率，根据当前迭代情况决定寻优方式，加快搜索速度；最后，在算法中融入反馈机制，引入随机蝴蝶进行漫步，防止陷入局部最优.从最优覆盖、最小冗余、最低能量消耗3个方向综合考量，建立函数模型，进行覆盖优化.实验结果表明，与其他6种算法相比，本文算法在多种场景下，有效地提高覆盖率，降低节点冗余，减少节点使用数目，降低能量消耗.
  • 移动感知的混合服务功能链部署策略研究
    侯泽天，刘亮，陈翔，杜娅荣，毛武平，李汶蔚
    2024, 45(8): 2001-2007.
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    针对支持网络功能虚拟化的移动边缘计算网络中，移动用户的数据流请求通常需要经过由前向和后向服务功能链（Service Function Chain，SFC）共同组成的混合服务功能链（Hybrid SFC，H-SFC）进行处理.首先联合考虑移动用户的位置逗留概率及网络资源约束，以最大化网络吞吐量为目标定义了移动用户的H-SFC部署问题，利用整数线性规划对该问题建模.然后设计了一个动态辅助边权图，以保证H-SFC的顺序需求，部署最少的H-SFC覆盖最多的移动逗留位置为目标，提出了由H-SFC预部署和H-SFC调整两个子算法构成的移动感知混合服务功能链部署算法（Mobility-Aware H-SFC Deployment Algorithm，MA-HSFC-DA）对原问题进行求解.仿真结果表明，与其它算法相比，MA-HSFC-DA可以显著提高网络资源的利用率，获得更高的流接受率和网络吞吐量.
  • 一种多边协商的群智感知网络协同防御模型
    崔广金1，赵国生1，王健2
    2024, 45(8): 2008-2016.
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    群智感知网络中的攻击容易造成大面积感知任务中断，降低群智感知网络的可用性.针对群智感知网络中孤立的感知节点由于自身资源不足无法抵御攻击导致网络系统崩溃的问题，提出一种基于多边协商的感知联盟生成方法协同完成防御任务，提高感知网络的防御能力.首先，对感知节点群体行为和关系进行形式化建模分析，将感知节点泛化为三类不同角色，对应完成不同的防御任务.然后将感知节点对防御任务的探测优势、距离优势和能量优势转化为感知节点对攻击的防御优势.最后，提出以对手建模为中心的基于多边协商的感知联盟协作策略，各感知节点通过多边协商参与防御联盟的生成，而获得联盟收益激励.仿真结果表明，随着让步权重值的增加协商成功率逐渐增大，但是感知节点防御收益却逐渐减小达到均衡.与随机的联盟生成方式在生成协同防御联盟的纳什距离和防御联盟效用方面进行比较，验证了该方法完成防御任务的高效性.
  • 不同时延约束下计算卸载和资源分配联合优化
    张文柱，宋玺，强雷雷，邵正源
    2024, 45(8): 2017-2025.
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    移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)目的是将计算任务卸载至网络边缘为用户提供计算和存储资源，以节省任务完成时延和能耗.而边缘服务器资源有限，为高效利用有限的服务器资源，降低系统的时延和能耗，针对时延敏感度不同的用户集，提出一种计算卸载与资源分配的联合优化策略.首先，采用平均化思想进行任务预分类，并确定优先级；其次，考虑到同侪效应的存在以及用户间的干扰，提出一种为卸载用户匹配MEC服务器与子信道资源的外部性匹配算法，利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件下的拉格朗日乘子法进行计算资源分配；最后，设计联合优化算法得到用户最优卸载决策.结果表明，本文所提策略在用户时延需求高满意率的同时有效降低了系统的总计算开销.
  • 物联网环境下分布式的隐私保护数据聚合方案
    施鑫垚1，王静宇1，刘立新1，2
    2024, 45(8): 2026-2033.
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    为了解决在物联网场景下数据聚合中存在的中心化存储、隐私信息泄露、依赖可信第三方等问题，本文提出了工业物联网环境下分布式的隐私保护数据聚合方案(Distribued Privacy-Preserving Data Aggregation scheme，DPPDA).首先通过区块链技术与雾计算设计了一个分层分布式存储数据聚合架构，实现数据的去中心化存储；并且提出了基于阈值同态加密算法结合随机值噪声值对数据加密，实现用户数据隐私保护并且系统不依赖于完全可信的密钥管理中心;此外，结合Bloom过滤器与批量验证签名算法设计了一个高效的匿名签名验证机制，实现用户身份的隐私保护.安全分析和仿真测试验证本方案安全可行，有较好的抗攻击性和较低的计算成本.结果表明，本方案能够在物联网的数据聚合过程中保护用户数据隐私并具有较好性能.
  • 基于攻击树的ICPS混合博弈风险评估
    孙子文，周翔荣
    2024, 45(8): 2034-2040.
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    工业信息物理系统在国家基础设施领域极为重要，若被破坏将造成极大的影响.本文采用带博弈策略的攻击树模型进行风险评估.首先，根据系统中各个物理组件的“与”“或”关系和它们所具有的漏洞节点，建立ICPS的整体攻击树模型；然后，在攻击树的叶子节点中加入攻防混合博弈策略，给出攻击和防御方式的收益函数，以此求得不同防御方式发生的可能性概率；最后，以防御方式收益函数和发生的可能性概率求得每种防御方式的风险值，采用层次分析法和熵权法的综合赋权得出叶子节点风险值，以此求出根节点风险值进行评估.通过MATLAB仿真，求出攻击树根节点风险值确定废水发电厂模型的风险评估等级以及哪个物理层较为薄弱，若等级较高，可采取后续的评估寻找系统薄弱组件.
  • 映射字典导向的64位ARM到RISC-V汇编翻译
    贾金成1，朱家鑫2，3 ，唐震2 ，王志鹏4，王伟2
    2024, 45(8): 2041-2048.
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    RISC-V是一个新兴开放的精简指令集架构，采用模块化设计，具有精简、可靠且支持多平台的优点.RISC-V指令集架构的推广需要其软件生态的支撑，但目前RISC-V的软件生态还不够丰富，亟需建设，软件生态建设过程中需要将其他架构的软件向RISC-V架构迁移适配，现有的ARM到RISC-V汇编迁移辅助工具还不够成熟，存在寄存器使用错误、程序分支控制错误等诸多问题.因此，本文设计和实现了一个64位ARM到RISC-V的汇编翻译工具，通过设计指令映射字典将指令映射关系与工具的其他模块松耦合，实现了工具的高拓展性；根据两种架构的应用二进制接口差异设计了寄存器映射字典，充分利用了RISC-V的寄存器与内存资源.与现有工具相比，本工具更易拓展，并且支持更多指令类型.