西安电子科技大学学报最新期刊目录
速率公平的分布式无人机资源分配方法————作者：陈可欣;王威;肖江浩;陈美;
摘要：针对无人机通信系统中由于集群规模大、各无人机需求差异大导致无人机资源分配不均衡、分配效率低下等问题，提出一种基于速率公平的分布式无人机资源分配方法，该方法通过联合优化无人机的信道分配和发射功率来最大化无人机的最小可达速率。为降低传统集中式方案的求解复杂度，给出一种基于分簇的分布式求解方案，通过将无人机集群分簇，将全局优化问题分解成若干个子问题，由每个簇单独求解。为了进一步协调簇间干扰问题，设计了基...
面向低空经济的通信感知一体化网络————作者：江一航;李晓阳;朱光旭;韩凯峰;杜滢;刘晨吉;杨武;刘光毅;张瑞;
摘要：介绍了面向低空经济的通信感知一体化网络架构，包括基于随机几何的网络建模、协同的波束成形设计、以及网络级的通信和感知性能分析。在该网络中，支持通信感知一体化功能的基站按照二维均匀泊松点过程分布，在为地面通信用户提供服务的同时，感知空中目标。特别地，设计了协作波束成形方案，以减轻通信感知一体化基站之间的干扰。此外，从不同性能指标出发，分析了通信和感知性能，包括区域通信覆盖概率、区域通信频谱效率、区域雷...
高低轨卫星联合覆盖干扰规避多波束资源分配————作者：胡金龙;刘子凡;周一青;曹欢;陈道进;
摘要：高低轨卫星联合覆盖系统中低轨卫星部署必须无条件规避对高轨卫星的干扰。已有研究采用基于隔离角的空域隔离多波束资源分配，或不满足国际电联的干扰规避要求，或会造成低轨卫星系统服务质量下降。针对以上问题，提出一种高低轨卫星联合覆盖的干扰规避多波束资源分配机制，以等效功率通量密度（Equivalent Power Flux Density，EPFD）为干扰规避约束，以最大化波位服务满意度（Beam Serv...
NR-V2X系统中低时延高可靠的资源分配方案————作者：杨毅琎;陈健;周雨晨;杨龙;贺冰涛;
摘要：由于新空口车联网中车辆服务质量需求具有差异性，易引起资源调度冲突，导致复杂干扰和数据拥塞问题，进而降低车辆数据传输效率。从新空口车联网系统整体性能角度出发，考虑系统长期稳定运行，设计了一种双尺度资源优化方案。该优化方案为减少车辆高速移动性造成的通信开销，对车辆多播进行分组，通过信息年龄与信干噪比概率约束确保低时延高可靠通信。通过优化车辆数据到达量、系统资源块和各车辆用户发射功率，实现系统车辆对基站...
采用多策略改进Jaya算法的室内三维VLP研究————作者：何慧萌;王平;刘琪;杨婷;孙衍哲;
摘要：针对单个发光二极管（LED）的室内可见光三维定位问题，考虑到非视距链路（NLOS）的影响，提出了一种基于多策略改进Jaya算法的室内可见光定位（VLP）方案。具体地，在该室内三维VLP系统模型中，将NLOS链路视为干扰，利用基于PAM-DMT的最小二乘（LS）信道估计来对LOS链路信道增益进行估计，进而将估计后的信道增益与测试点计算得到的信道增益差值的平方和作为适应度函数，通过多策略改进Jaya算...
动态频谱共享下抗恶意用户查询的区块链方案————作者：郭雅婷;杨颜博;高丽丽;张嘉伟;马建峰;
摘要：随着无线通信网络对频谱资源需求的增加，动态频谱分配变得至关重要。现有的动态频谱共享技术以次用户主动查询，数据库反馈信息的模式为主。然而，这种模式易受基于贝叶斯的位置推理攻击，威胁用户隐私。恶意的次用户通过反复查询的手段推断出主用户的具体位置。针对上述问题，本文提出一个BMQ（Blockchain-based anti-Malicious Queries）方案。首先，区块链作为推动6G发展的关键技术...
基于区间树的混合包分类算法————作者：李卓;裴宇恒;荀淏;刘金典;
摘要：高分类吞吐量和支持规则集的动态更新是包分类算法的两个核心需求。结合哈希表和决策树的混合包分类算法利用哈希表代替树节点，以弥补决策树在更新性能方面存在的固有缺陷。然而，哈希表代替树节点在包分类过程中引入了额外的哈希映射，并且破坏了树结构原本的单一查询路径，这会损害树结构原本良好的分类性能。为此，提出基于区间树的混合包分类算法CutIntervalTree（CITree），以构建高速分类且支持快速更新...
AI构建视距径地图的低时延数据路由方法————作者：卞留念;周一青;刘玲;李达;时宁哲;石晶林;
摘要：在存在爆炸性气体或液体的特殊工厂中，自动导引车需要以移动自组网的形式组网。当工厂中有遮挡物遮挡无线信号时，车辆移动会造成车辆间信道条件在视距和非视距之间变化，车辆节点的无线传输范围随之改变，现有基于固定传输范围的数据路由方法的丢包或时延增加。面向遮挡环境中的移动自组网，本文提出基于视距径地图的低时延数据路由方法。首先，提出了一种基于全连接神经网络构建视距径地图的方法，通过估计路由消息的信噪比生成原...
结合元素相乘和深度正交融合的隐写分析方案————作者：王长广;石浩佚;李青茹;王方伟;
摘要：图像隐写分析技术面临的主要挑战是在保证检测精度的同时加快模型训练和推理速度。为此，提出了一种结合元素相乘和深度正交融合的隐写分析方案。该方案首先设计了一种多尺度注意力模块，用于在预处理阶段增强SRM滤波器提取的噪声残差信号。其次，引入可分离卷积与元素相乘的特征分析模块，对增强后的噪声信息进行多尺度建模与学习。最后，提出一种正交特征融合模块，将噪声的局部特征与全局特征进行正交融合，以补偿分析过程中全...
SAR图像快速扩散生成方法————作者：顿皓;田春娜;李向阳;单笑;郭宇杰;
摘要：现有基于深度学习的SAR目标分类算法性能依赖于大量数据，但受限于高采集成本和目标非合作性等影响，获取的数据量有限，从而导致算法性能显著下降，限制了雷达图像分类的广泛应用。目前基于生成对抗网络的SAR图像生成方法存在生成质量低、易发生模式坍塌和数据影响因子不可控等问题。为此，提出了一种SAR图像快速扩散生成方法，以提高基于深度学习方法的雷达目标识别准确率。通过在扩散模型中嵌入基于互注意力的条件机制，...
一类量子求解算法的电路设计及有效仿真————作者：高嘉佩;李雪莲;高军涛;
摘要：量子算法的经典模拟对于评估算法性能、验证理论正确性具有重要意义。对于高阶稀疏矩阵，其对应的哈密顿量通常具有复杂的结构和特性，导致经典模拟量子求解算法的复杂度过高，严重制约了模拟效率与精度。针对哈密顿量模拟的难题，提出模块分解技术和构建函数技术来近似模拟哈密顿量的演化，构建了在普通计算机上实现HHL算法的通用电路设计方案。基于Qiskit量子计算框架实现了13/14量子比特（基础规模）和20/21量...
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...
多约束未知环境下无人机三维路径规划————作者：崔双鹏;秦宁宁;
摘要：针对多约束未知环境下，风况、障碍物等多因素导致无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)路径规划模型收敛效率低和算法复杂度过高的问题，提出一种基于渐进式强化学习的路径规划策略(Progressive Deep Reinforcement Q-learning Network, PR-DQN)。算法考虑类教式训练学习方法，通过构建特征区分的场景，在模型训练过程中动态调整UAV...
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。...
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