西安电子科技大学学报

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西安电子科技大学学报 关注(): 期刊周期：双月刊; 期刊级别：北大核心; 国内统一刊号：61-1076/TN; 国际标准刊号：1001-2400; 主办单位：西安电子科技大学; 主管单位：教育部; 查看西安电子科技大学学报近十年数据入口>>>; 上一本期杂志：《计算机集成制造系统》电子核心期刊; 下一本期杂志：《传感器与微系统》电子科技论文发表

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　　期刊简介：

　　创刊于1955年，原名《军事通信学报》

　　1974年复刊，改名《西北电讯工程学院学报》(季刊)

　　1988年改为《西安电子科技大学学报》(季刊)

　　1998年改为大开本双月刊。

　　期刊栏目：

　　主要刊登通信工程、信息工程、计算机科学与技术、机电工程与自动控制、微电子学、物理电子学、电磁场与微波技术、无线电物理、密码学、应用数学等方面的有创见有参考价值的学术论文。

　　数据库收录：

　　中文核心期刊,被国内外多家着名检索刊物或数据库固定收录、美国《工程索引》(Ei Compendex数据库)、英国《科学文摘》(SA)(Inspec数据库)、日本《科学技术文献速报》(CBST)、俄罗斯《文摘杂志》(РЖ)、美国《剑桥科学文摘》(CSA)、《中文核心期刊要目总览》(第一～六版)、中国科技论文统计源期刊(中国科技核心期刊)、中国科学引文数据库、中国知网(CNKI)、万方数据资源系统、中文期刊数据库(维普)、电子科技文摘、中国科技论文在线、中国数学文摘

　　西安电子科技大学学报最新期刊目录

面向知识图谱问答的约束子图语义理解方法

摘要：近年来，大语言模型与知识图谱相结合的检索增强生成方法，在提升知识密集型任务准确性方面展现出重要潜力，成为缓解大语言模型幻觉问题的有效途径。然而，现有方法在处理涉及多跳推理的复杂问答时，仍面临两大挑战：一是知识图谱中存在大量冗余信息，传统子图提取策略通常引入无关事实，干扰大语言模型推理；二是大语言模型的序列化架构特性，使其在解析知识图谱的复杂图结构时存在局限，这制约了其对结构化信息的深度利用。针对上...

基于层级化图匹配的多模态情感识别模型

摘要：针对文本与音频模态在语义表达方式和结构组织上的异构性导致的跨模态对齐困难问题，提出了一种基于层级化图匹配的文本-音频多模态情感识别模型。模型首先分别构建文本的词-短语-句子三级层级图与音频的帧-事件-话轮三级层级图，用以刻画模态内部的结构关系。随后，利用GCN与GAT实现模态内多层级结构化编码，从局部与全局视角提取拓扑与上下文特征。在此基础上，设计基于余弦相似度与K近邻约束的稀疏跨模态图匹配机制，...

基于多图融合的扩散去噪推荐模型

摘要：推荐系统依赖用户-物品交互数据以挖掘用户偏好，实现个性化推荐。然而在真实应用场景中，虚假用户-物品交互（如用户错误点击产生的无效记录等）普遍存在，成为推荐系统面临的核心挑战之一。现有的扩散去噪推荐模型仅依赖用户-物品交互图的协同信号，因此当交互数据稀疏时，模型无法准确判别真实用户偏好。为此，提出一种基于多图融合的扩散去噪推荐模型（DiffusionDenoisingRecommendationMo...

抗量子密码发展研究综述

摘要：近四十年来，公钥密码体制在数据加密与数字签名等领域发挥了重要作用，广泛支撑着物联网、车联网及各类现代信息系统的安全信任根。然而随着量子计算能力的持续提升，基于RSA和ECC等数学难题构建的传统公钥加密机制，其安全性正面临来自量子攻击的潜在威胁。为此，学术界与工业界纷纷开展抗量子密码相关的理论突破与标准化进程。系统回顾了国内外抗量子密码的发展现状，梳理了该领域的最新研究进展，并比较介绍了五类主流技术...

混合云中面向隐私任务的多目标调度方法

摘要：混合云整合了公有云的丰富资源和私有云的数据隐私保护优势，成为处理隐私数据的理想平台。然而，混合云中隐私任务调度仍面临着安全性与效率难以平衡的挑战，现有研究主要依靠隐私约束来确保安全，难以同时优化安全和任务执行效率。针对此问题，提出了一种细粒度的隐私任务动态调度模型，结合多目标优化算法，生成一组满足非支配条件的调度方案，使用户能够灵活权衡安全性与任务执行效率。首先，构建了包含协作任务建模与量化安全性...

混合多云环境下多目标优化工作流调度方法

摘要：混合云融合了公有云弹性低成本与私有云安全可控的优势，逐渐成为工作流调度的主流平台。然而，当前混合云往往依赖单一公有云平台，存在供应商成本锁定、调度效率低等问题。针对此问题，提出了一种混合多云环境下的多目标优化工作流调度方法，利用混合多云优势来降低任务完成时间和租用成本，并保障数据隐私与安全。首先，综合考虑资源特性、任务依赖、数据加密等级和网络带宽竞争等因素，构建了面向混合多云环境的工作流调度模型；...

基于流向控制的消息传递协作定位算法

摘要：针对移动目标节点的协作定位问题，联合到达时间（time of arrival，TOA）和多普勒频移（Doppler frequency shift，DFS）测量提出一种基于流向控制的后验线性化消息传递算法。首先构建所有目标节点位置-速度的联合后验分布，并设计相应因子图；然后采用后验线性化方法实现测量模型的伪线性化；接着设计节点分类机制以控制因子图中的消息流向，从而抑制不准确消息的传递，降低其造成的...

基于VC-DETR的隧道病害检测算法

摘要：隧道病害的发生会严重缩短隧道的使用寿命，因此对隧道病害进行检测十分重要。现有隧道病害检测方法会受到隧道环境中复杂背景干扰以及隧道病害目标多尺度差异的影响，导致检测精度低。此外，目前可用于隧道病害检测的数据集缺乏，使模型无法泛化到不同隧道环境下。针对以上问题，首先根据现有的隧道病害检测数据集的缺陷，如缺乏渗水病害和剥落病害类别，通过实地采集隧道病害图像构建多病害类型的隧道病害检测数据集。针对隧道环境...

基于多智能体的无人机轨迹与资源优化算法

摘要：鉴于无人机具备广域覆盖、高机动性及视距通信链路优势，常被用作空中基站，在提供广域覆盖及应急通信服务方面发挥着重要作用。旨在利用无人机作为移动空基通信与感知一体化（Integrated Sensing and Communication， ISAC）平台，在满足感知互信息约束的前提下，实现对地面用户的感知及通信服务，优化系统通信与感知性能。具体而言，首先构建一个旨在最大化所有地面用户平均通信速率的联...

格基全同态的5G铁路边缘计算安全认证方案

摘要：在人工智能、5G通信与移动边缘计算（Multi-access Edge Computing，MEC）等新兴信息技术快速发展的驱动下，铁路系统正持续推进智能化转型。在下一代5G 移动边缘智能高铁系统中，部署于轨旁的智能监测终端可全面感知轨道、路基等基础设施质量状态，保障列车运行安全，但在开放无线通信环境下，终端通信面临数据泄露、DoS攻击等安全威胁。针对上述问题，提出了一种格基全同态与聚合签名的5G...

基于ViT的高迁移性黑盒对抗样本生成

摘要：目前已经存在针对卷积神经网络（CNN）的基于迁移的对抗攻击方法，其利用不同模型学习同一任务时往往具有相似决策边界的特点，通过攻击替代模型生成目标模型的对抗样本。但由于架构特性的区别，现有方法难以跨架构地生成对抗样本。针对上述问题，提出了一种基于VisionTransformer（ViT）的高迁移性黑盒对抗样本生成方法OptiEncode，鉴于ViT识别关键特征的优秀能力，利用Grad-CAM算法识...

基于解耦时空特征融合的小目标无人机检测

摘要：针对视频检测远距离、小尺寸无人机目标时易出现漏检和误检的问题，提出一种解耦时空特征融合检测网络(Decoupled Spatiotemporal Feature Fusion Detection Network， DS2F-DN)。该网络以YOWOv2 (You Only Watch Once version 2)为基础，通过差异化分辨率预处理，将高清关键帧与低分辨率帧序列分别输入二维和三维卷积分...

基于Petri网的动态协同联防策略求解方法

摘要：提出一种基于Petri网决策可达图的动态协同防御策略求解算法。针对复杂多变的战场环境以及敌方来袭目标与防御单元之间存在的不确定行为特征，首先构建Petri网模型，对防御单元与目标之间的打击关系及其动态演化过程进行形式化描述。在此基础上，进一步生成Petri网对应的决策可达图，并通过引入概率结构对武器单元的命中率及作战不确定性进行刻画，从而使模型更加贴近实际作战场景。随后，采用状态回溯算法，对各个决...

基于动态信誉决策的自适应认证方案

摘要：针对传统认证机制在物联网、边缘计算等分布式环境中难以实现安全性与效率间动态平衡的问题，提出了一种基于动态信誉决策的自适应认证方案，本方案通过引入双通道动态信誉评估体系与博弈模型，构建了一套可根据节点行为实时调整认证策略的反馈机制。方案利用长短期信誉机制量化节点历史稳定性与风险波动性，并通过博弈优化认证选择以动态平衡不同场景下的安全需求与资源限制。在高信誉场景下采用高效方案保障效率，在低信誉场景下采...

一类隐藏移位问题的量子分析方法及其应用

摘要：随着量子计算的快速发展，传统密码算法在量子攻击下的安全性成为研究焦点。基于异或运算的密码算法，如：认证加密模式、消息认证码等，其安全性可归约为隐藏移位问题的分析。现有研究表明，在异或运算下的多种隐藏移位问题已能够被Simon量子算法和B-V量子算法有效求解，这一现状促使密码学界转向研究采用模加运算的对称密码方案的安全性。本文针对Z/2ⁿ群上带常数项的隐藏移位问题，提出了一种基...

基于异步解耦强化学习的TSN时间同步方法

摘要：时间同步是智能铁路系统稳定运行的核心保障。未来，智能铁路列车通信网络将逐步向时间敏感网络（TSN）演进，然而在高速铁路动态运行场景下，链路延迟波动会对其同步过程产生显著影响，导致列车TSN网络主从时钟偏差增大。为了提升列车TSN网络的时间同步性能，本文提出一种基于异步解耦多智能体强化学习的TSN时间同步方法。首先，建立主从时钟同步状态模型。然后，提出自适应异步解耦强化学习一致性控制策略，构建“执行...

自适应双模式频域增强的时间序列预测网络

摘要：现有时序预测方法中，时域方法未能引入频域分析模块，导致对频域信息利用不充分；而频域相关方法受限于固定的频域处理模式以及对频域信号的相位与幅度信息解耦不足，难以适应多变量任务中复杂的频率特性与跨维度依赖；且现有方法大多无法根据数据集特性自适应调整参数，导致模型泛化能力不足。为此，提出了一种自适应双模式频域增强的时间序列预测网络 (Adaptive Dual-Mode Frequency Domain...

频偏鲁棒性分布式合作干扰抑制算法

摘要：分布式无人电子战场景下，我方干扰机通过相干合成波束技术对敌方目标实施精准电磁攻击。在合成波束指向区域内我方无人节点受到合作干扰信号影响，降低我方无人节点的通信能力。在接收节点处，利用分布式合作干扰抑制技术进行干扰信号重建和对消，是保障我方无人节点正常工作的有效手段。实际场景下由于无人收发节点间的相对运动会引入多普勒频移，传统干扰抑制算法对频偏应对能力有限，导致合作干扰抑制性能恶化。针对上述问题，本...

基于类词元自注意力的SM4算法端到端建模攻击

摘要：密码设备的安全性尤为重要，能量分析是评估其硬件安全的关键手段。现有针对搭载SM4密码的设备的能量分析工作对有保护措施的密码设备的关注不足，难以在实际场景下直接应用于原始能量迹分析。同时，现有的端到端建模攻击框架，在分类任务的信息聚合效率上存在局限。针对这些问题，提出了一种基于自注意力机制的端到端建模攻击框架，并评估了有保护措施的SM4加密设备在抗侧信道攻击中的表现。首先引入可训练的类词元，并将其与...

基于深度学习的极化码类型及参数盲识别研究

摘要：针对当前极化码盲识别算法人工提取特征复杂且在低信噪比区间识别性能不佳的问题，本文采用两种网络模型对极化码类型及参数进行分级识别。基于解调输出软判决信息，对经典的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）网络结构进行改进并结合多尺度模块，提出基于多尺度卷积网络(Multi-Scale Convolutional Neural Networks， MSCNN)...

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