西安电子科技大学学报

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　　《西安电子科技大学学报》本刊主要刊载通信与信息工程、信号与信息处理、计算机科学与技术、电路与系统、微电子学与固体电子学、电磁场与微波技术、机械制造与自动化、密码学、物理电子学、无线电物理等方面创新性突出、学术价值和参考价值较大的学术论文。主要读者对象为国内外科研工作者和高等院校师生。《西安电子科技大学学报》是中文核心期刊 ,Ei Compendex 核心期刊。本刊被5家国际著名检索系统和10家国内著名数据库或检索刊物收录。

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　　西安电子科技大学学报最新期刊目录

利润驱动的边缘计算在线任务调度算法————作者：张武轩;赵辉;张国斌;王静;万波;王泉;

摘要：移动边缘计算（MEC）在显著提升用户计算和存储能力的同时，也带来了高昂的建设和运营成本。在保障服务质量的前提下如何实现利润最大化，已成为服务提供商关注的关键问题之一。现有的研究通常只关注任务是否在截止时间内完成，忽视了用户对不同的任务完成时间有着不同的付费意愿，导致服务提供商难以预估服务收益，影响服务提供商的利润。为此，提出了一种边缘计算环境下利润最大化在线任务调度算法（PMOTS）。该算法引入任...

空天地融合车载网络场景下的资源优化策略————作者：朱思峰;黄长龙;宋兆威;张宗辉;朱海;乔蕊;

摘要：空天地融合车载网场景下，无人机设备由于电池容量和能源有限，无法为任务卸载提供长期有效支持；低轨卫星受资源成本以及通信延迟、时延抖动的影响难以为大规模车联网任务提供稳定的高带宽通信服务。针对空天地融合车载网络场景下无人机和低轨卫星的资源优化问题，提出了一种基于多任务深度强化辅助学习(Multi-Task Deep Reinforcement and Auxiliary Learning， MTDRA...

基于时空关联分析的无人机飞行数据异常检测————作者：顾兆军;王婧煜;王家亮;聂留阳;

摘要：为解决现有无人机异常检测方法中飞行数据特征选择不当、时空关系建模不足和判据区分度低的问题，本文设计了基于数据驱动的无人机异常检测模型UAV-STAD，该模型通过优化特征选择、融合时空特征和定义异常判据对飞行数据进行异常检测。首先，通过最大信息系数(Maximal Information Coefficient， MIC)过滤飞行数据中与检测参数无关的特征。其次，将相关特征作为图中节点通过自适应跨变...

推荐系统中增强多模态序列的概率逻辑推理————作者：王建芳;竹显刚;

摘要：多模态推荐系统通过将多模态信息（如文本、视觉）融入传统推荐框架中，增强了用户与物品的表示能力，从而更精确地捕捉用户的兴趣和需求，提供更为准确的推荐服务。然而，推荐任务不仅是一个简单的数据归纳问题，还需有效捕获用户的动态偏好并进行推理决策。为此，提出了一种融合多模态序列与概率逻辑推理推荐的推荐模型（PLM-RS）。据现有文献信息，这是首次将多模态和推理结合的推荐方法。具体而言，该模型在多模态信息融合...

高阶依赖和知识更新的方面级情感分析————作者：范雅婷;韩虎;李琳;徐学锋;

摘要：针对目前外部知识难以在特定领域内进行迭代更新，以及忽视了评论文本中不同句法依赖距离的问题，提出了一种基于高阶依赖和知识更新的方面级情感分析模型。首先，通过引入两个全局共享可更新的动态知识节点，聚合评论语句中意见词所蕴含的情感特征，并利用单词节点间的路径跨度信息增强融合知识的句法邻接矩阵，多层次捕捉上下文与方面词间的细粒度依赖关系，动态优化远距离词汇节点的情感权重。其次，构建多元语义与多维距离模块联...

基于半监督学习的日志异常检测研究————作者：孙夫雄;孟雯锦;孙奕灵;李漾佚;尹昱凯;

摘要：分布式系统日志是由分布式系统中的各个组件或节点生成的，记录系统运行状态和事件的时序数据记录，具有多样性、大数据量、可读性差和脆弱性等特点。监督日志异常检测方法在日志标签不足时需要专家人工标注，成本高昂；而无监督方法则难以构建有效的异常检测模型。鉴于此，提出一种半监督学习的日志异常检测模型。首先，将日志数据转化为日志事件模板序列，并采用词嵌入酉不变性和矩阵微扰理论以确定其最佳词向量维度，进而构造日志...

面向SAR图像任意方向舰船检测的改进YOLOv5————作者：曲春辉;王玮;张婷;王英华;陈渤;

摘要：SAR图像舰船检测方法面临舰船多尺度、任意方向、密集排列等难题，旋转框检测方法能实现任意方向舰船的精确检测，但是现有旋转框检测方法难以兼顾高精度与实时性。为解决上述问题，提出了一个结合中点偏移量表示法和YOLOv5的旋转框检测网络模型，直接继承水平框的回归机制，并设计适应于旋转检测的多任务联合网络损失函数，解决了常用旋转框检测表示方法引入角度参数而产生的网络难以训练和网络预测层参数冗余的问题。此外...

格上抗合谋多权威属性基加密方案————作者：赵宗渠;马少骅;郭孟昊;王乃锋;

摘要：属性基加密（ABE）提供了灵活的访问控制，但密钥完全由中央权威生成和签发，导致中央权威负荷过重且易受攻击。一旦中央密钥泄露，将会带来严重的安全后果。为解决此问题，多权威属性基加密（MA-ABE）允许多个授权机构独立、分散地分发各自所管属性下的密钥，即使单个权威密钥泄露，整个系统的安全性仍能得到保障。与传统ABE相同，MA-ABE仍面临着任意非授权用户的合谋问题，甚至一些权威可能被破坏并与对手勾结。...

动态任务构建的多任务算法求解MOVRPTW问题————作者：王宇东;武燕;

摘要：带时间窗的多目标车辆路径问题（MOVRPTW）是一个重要且具有挑战性的物流问题。进化多任务算法（EMT）是一种通过任务间知识迁移提升算法寻优能力的新颖方法。本文提出一种动态构造辅助任务的方法，旨在增强任务间的知识迁移效果，从而提高原始任务的寻优能力。文中采用动态更换辅助任务的思想改进多任务优化算法求解MOVRPTW问题，期望算法在任务间能持续提供有效的知识迁移。在算法的迭代过程中，当辅助任务不能提...

高效移动策略的分簇路由匹配优化算法————作者：孙泽宇;廖桂生;刘云卿;廖瑞乾;

摘要：无线传感器网络中节点部署、路由选择和能量效率是影响网络生存周期和传输效率的关键因素，针对上述问题，提出了一种基于高效移动策略的路由匹配优化算法。首先，提出算法结合雾计算理论，给出跨层分簇路由最优簇数量的计算办法，完成了网络能量衰减与传输距离增量和减量Δd变化的数学模型计算过程，通过自适应地动态调整路由策略，以提高数据传输成功率；其次，在簇建立阶段，利用粒子群优化算法实现了对复杂全局的时间-空间最优...

无人机辅助的MEC任务卸载双目标优化方法————作者：卢晓琴;赵辉;李建华;王静;万波;王泉;

摘要：在无人机（UAV）辅助移动边缘计算（MEC）框架中，现有研究在UAV轨迹设计阶段主要关注了UAV的能耗约束，却往往忽视了任务负载的影响；而在任务卸载阶段，并没有综合考虑终端设备和UAV的总能耗，不能最小化UAV与终端设备总能耗。针对UAV辅助MEC架构下任务卸载存在的问题，提出了一种UAV辅助的MEC任务卸载双目标优化方法。首先，综合考虑不同位置的任务负载和UAV能耗约束，引入位置兴趣指数概念LI...

结合多尺度注意力的轻量自监督单目深度估计————作者：葛竟睿;秦国轩;张为;

摘要：针对目前单目深度估计网络模型参数量大、计算复杂度高、难以部署在边缘计算设备上进行实时推理的问题，提出一种结合多尺度注意力的轻量级自监督单目深度估计算法。该算法引入多尺度注意力模块作为编码器主体，以卷积操作与自注意力机制的局部结构和远程全局信息捕获能力作为核心思想，通过将添加了多分支大核空洞卷积的门控多层感知机与前馈神经网络相结合，实现带有注意力机制的局部与全局特征聚合，从而在确保深度估计精度的情况...

一种轻量级小目标无人机检测YOLO模型————作者：阳小兵;李钊;许艳红;

摘要：由于无人机体积小、空域背景复杂、且容易与鸟类等天空目标混淆，已有的目标检测模型精度不足。虽然增加模型规模可以在一定程度上提升检测精度，但也会降低模型推理速度、增大参数量与计算量。此外，目前可用于小目标无人机检测的数据集缺乏，难以有效支持无人机检测方法设计。针对以上问题，首先根据现有的开源无人机与鸟类检测数据集，采用基于目标面积压缩的小目标样本增强方法，构建一个可用于小目标无人机与鸟类分类任务的数据...

多天线辅助同时同频非合作干扰抑制技术研究————作者：段柏宇;李维实;李彤;潘文生;邵士海;

摘要：随着无线通信与感知设备数量的急速增长，设备间的互干扰问题日益严重。较强的同频互干扰将抬升接收机底噪，显著影响接收机的通信、感知性能。该文利用干扰发射信号与期望发射信号间的不相关特性，针对非自适应阵列或单天线接收机，提出一种多天线辅助同时同频非合作互干扰抑制算法。所提干扰抑制算法无需信道估计，利用期望信号的静默周期，基于最大输出信干噪比准则求解最优权值。依据定义的信干噪比增益，推导了所提算法的性能上...

结合纹理特征与注意力机制的Seam Carving检测————作者：赵洁;李海燕;武斌;

摘要：针对目前Seam Carving篡改检测方法在低缩放因子场景下普遍存在的检测精准度较低、鲁棒性不强的问题，提出了一种结合中心像素邻域差分和与SE注意力机制的Seam Carving篡改鲁棒检测方法。首先，提出中心像素邻域差分和对输入图像进行预处理，凸显图像的篡改伪影，得到8邻域差分和特征矩阵；然后，将预处理生成的特征矩阵传入引入残差传播和残差反馈机制的ResNet骨干网络，进行深层次的特征学习；最...

区块链赋能的车辆边缘网络任务卸载方法研究————作者：康海燕;刘鑫旭;李彦芳;

摘要：随着城市智慧交通及车联网(IoV)蓬勃发展，自动驾驶、图像语音处理等计算密集型应用对计算和缓存资源需求攀升。鉴于传统车联网中云计算架构因云服务器位于网络核心，传播延迟大，难以给予行驶车辆实时优质服务，旨在提出区块链赋能的车辆边缘网络任务卸载方法研究(BTO-VEN)。通过任务卸载，将车辆生成的计算任务动态分配到边缘计算服务器或邻近车辆中，从而减少计算负载并降低延迟。首先，将边缘计算(MEC)融入车...

Keystone变换数字实现的一种新解释————作者：史昊;廖桂生;

摘要：尽管Keystone变换在雷达信号处理中得到了广泛应用，但其数字实现仍存在若干问题。首先，从插值理论的角度来看，新采样点的选择可能存在模糊性，且由降采样引起的频域混叠问题常被忽视。其次，现有Keystone变换数字实现方法之间的关系尚未得到充分分析。针对这些问题，将二维序列Keystone变换的数字实现归结为一维序列重采样的问题。基于插值理论并结合分数重采样理论，从频谱分析的角度推导了多种序列重采...

基于SSENet的飞行员脑力疲劳评估方法————作者：金恒;孙有朝;曾一宁;刘威成;郭媛媛;

摘要：着舰任务具备时间紧迫、操作过程复杂等特点，准确评估飞行员脑力疲劳对提高着舰安全至关重要。针对着舰任务中飞行员脑力疲劳评估问题，开展不同难度模拟着舰实验，采集9名被试人员在为期9天实验中的脑电信号，构建基于SSENet的着舰场景下跨被试脑力疲劳评估模型。针对脑电信号空间特征和跨被试训练方法，在模型中设计了SEConv模块以捕捉脑电信号中的空间信息耦合与通道特征信息。结果表明：在不同难度的着舰任务中，...

TDC转置卷积硬件加速器的设计与优化————作者：王国庆;严利民;

摘要：转置卷积在深度学习(Deep Learning， DL)任务中应用广泛，但是在小型快速超分辨率卷积神经网络(Fast Super-Resolution Convolutional Neural Network-small， FSRCNN-s)中已经成为推理阶段的主要性能瓶颈，因此设计高效的转置卷积硬件加速器至关重要。基于转换转置卷积为卷积(Transforming Deconvolution to...

云边端环境中的分布式数据双边访问控制方案————作者：赵一帆;张嘉伟;杨颜博;韩磊;李腾;马建峰;

摘要：物联网等新兴技术的发展使爆炸增长的各种数据给资源受限的终端设备带来沉重负担。云计算集中式数据存储和共享服务对车联网等时间敏感应用而言通信延时较长，边缘计算能弥补该不足并推动云边端架构发展。而在云边端环境中数据存储和共享面临各种安全威胁，有效访问控制为其数据安全基本保障。传统属性基加密对数据使用者进行细粒度访问控制无法用于分布式环境中并对数据拥有者进行访问控制，也无法确保云端数据的来源真实性和动态完...

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