最新刊期

    2024年第40卷第9期

      研究与开发

    • 基于MBSE的卫星互联网仿真平台架构建模

      李红光, 刘垚圻, 周一青, 石晶林
      2024, 40(9): 1-12. DOI: 10.11959/j.issn.1000-0801.2024201
      摘要:针对传统基于文档的系统工程方法在高复杂度卫星互联网仿真平台开发中存在的系统设计协调性差及早期仿真验证不足等问题,提出采用基于模型的系统工程(model-based systems engineering,MBSE)方法开展卫星互联网仿真平台架构建模。首先,提出基于MBSE的双V模型(dual V model based on MBSE, DV-MBSE)及与外部软件集成验证架构;然后,基于MBSE方法论对卫星互联网仿真平台顶层架构开展需求分析、功能分解及交互结构建模;最后,通过运行逻辑验证与外部模型集成验证实现了模型的有效性验证,从而支撑卫星互联网设计论证。  
      关键词:卫星互联网;MBSE;仿真建模;仿真平台;集成验证   
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      更新时间:2024-11-25
    • MM-LoRa-Mod:一种应用于水声通信的非相干LoRa调制方案

      余骁, 徐位凯, 孙海信, 刘祺
      2024, 40(9): 13-27. DOI: 10.11959/j.issn.1000-0801.2024194
      摘要:LoRa(long-range)是一种新兴的低功耗广域网技术。面对频率选择性衰落多径信道等挑战,现有LoRa方案存在数据速率低、系统复杂度高等问题。针对以上问题,提出一种基于多模的LoRa(MM-LoRa-Mod)调制方案,该方案通过多路复用线性调频信号的频移来传输信息,显著提高了数据速率。此外,针对复杂水声通信场景,提出一种低复杂度的MM-LoRa-Mod非相干检测算法。通过评估MM-LoRa-Mod在多径信道、Watermark仿真平台以及浅海水声信道下的误码率性能,所提方案展现了优异的抗多径衰落和抗多普勒频移性能,表明MM-LoRa-Mod在水声通信场景具备高可靠性。  
      关键词:LoRa;水下物联网;线性调频扩频调制;水声通信   
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      更新时间:2024-11-25
    • 星载6G核心网架构与网元功能设计及验证

      王尚广, 王超, 马骁, 邢若粼, 周傲
      2024, 40(9): 28-43. DOI: 10.11959/j.issn.1000-0801.2024202
      摘要:为全面提升卫星的在轨服务能力,将6G核心网与卫星融合。针对6G核心网在低轨卫星部署的迫切需求,设计星载6G核心网体系架构,包括分布式架构、离线自治、网元智能化等功能。对星载6G核心网主要网元进行了优化设计,包括接入与移动性管理、会话管理、分布式服务注册与发现等。通过在轨部署和仿真试验,验证了所提星载6G核心网体系架构的有效性。仿真结果表明,集中式星载5G核心网网元之间的平均通信时延为109.3 ms,而分布式星载6G核心网的平均通信时延为60.3 ms,相较而言降低了44.8%;此外,5G集中式服务注册和服务发现的平均时延分别为40.53 ms和40.04 ms,而6G分布式服务注册和服务发现的平均时延分别为35.18 ms和34.91 ms,分别降低13.2%和12.8%。  
      关键词:低轨卫星;星载6G核心网;分布式架构;离线自治   
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      更新时间:2024-11-25
    • 李有明, 马冲亚, 吴永宏, 国强
      2024, 40(9): 44-53. DOI: 10.11959/j.issn.1000-0801.2024205
      摘要:针对非高斯脉冲噪声背景下的非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)系统的信道估计问题,利用信道和脉冲噪声的稀疏特性,提出一种基于近似消息传递的信道和脉冲噪声联合估计方法。首先构建全子载波的压缩感知方程,然后基于稀疏贝叶斯学习理论提出一种信道、脉冲噪声和数据符号的联合估计优化问题。为解决这一超参量非线性非凸问题,设计了一种基于高斯广义近似消息传递和稀疏贝叶斯学习理论的期望最大化实现算法。仿真结果表明,与基于期望最大化的稀疏贝叶斯学习方法相比,所提算法在信道和脉冲噪声估计的均方误差、误码率等方面性能虽略有下降,但算法复杂度降低了1个数量级。  
      关键词:非正交多址接入;信道估计;脉冲噪声估计;稀疏贝叶斯学习;近似消息传递   
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      更新时间:2024-11-25
    • 基于时频和双谱特征融合的DA-ResNeXt50射频指纹识别方法

      陈梦迪, 张巍, 沈雷, 雷富强, 张佳飞
      2024, 40(9): 54-65. DOI: 10.11959/j.issn.1000-0801.2024208
      摘要:针对射频指纹识别中单一特征无法全面表示信号的完整性,且类间特征差异较小从而限制识别准确率等问题,提出了一种基于时频和双谱特征融合的DA-ResNeXt50(ResNeXt50 with dense connection and ACBlock)射频指纹识别方法。首先,对采集到的不同设备的信号分别进行短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)和双谱变换,将得到的图像二值化处理并拼接,综合利用两种变换分别在时频域和高阶统计特性上的优势,更全面地提取和表征不同设备的射频指纹特征;然后,提出了DA-ResNeXt50网络模型,借鉴密集连接思想,使四层残差单元每一层都与前面所有层直接相连,促进了特征的复用和传递,能更好地捕捉类间细微差异;最后,使用非对称卷积模块(asymmetric convolution block,ACBlock)替换模型最后一层残差单元的3×3卷积,可以有效地增加网络的感受野,增强卷积核的骨架部分,从而提高射频指纹识别性能。实验结果表明,相较于使用单一特征提取方法,提出的特征融合方法的性能有较大的提升,改进后的模型与多种经典模型相比,具有较高的识别精度。  
      关键词:短时傅里叶变换;双谱变换;射频指纹;密集连接;非对称卷积   
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      更新时间:2024-11-25
    • 韩博, 周顺, 范建华, 魏祥麟, 胡永杨, 朱艳萍
      2024, 40(9): 66-74. DOI: 10.11959/j.issn.1000-0801.2024209
      摘要:偏移窗口的分层视觉转换器(Swin Transformer)因其优秀的模型能力而在计算机视觉领域引起了广泛的关注,然而Swin Transformer模型有着较高的计算复杂度,限制了其在计算资源有限设备上的适用性。为缓解该问题,提出一种融合权重共享及蒸馏的模型剪枝压缩方法。首先,在各层之间实现了权重共享,并添加变换层实现权重变换以增加多样性。接下来,构建并分析变换块的参数依赖映射图,构建分组矩阵F记录所有参数之间的依赖关系,确定需要同时剪枝的参数。最后,蒸馏被用于恢复模型性能。在ImageNet-Tiny-200公开数据集上的试验表明,在模型计算复杂度减少32%的情况下,最低仅造成约3%的性能下降,有效降低了模型的计算复杂度。为实现在计算资源受限环境中部署高性能人工智能模型提供了一种解决方案。  
      关键词:偏移窗口的分层视觉转换器;模型轻量化;推理加速;剪枝;蒸馏;权重共享   
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      更新时间:2024-11-25
    • 基于知识追踪机的多特征融合习题推荐模型

      诸葛斌, 汪盈, 肖梦凡, 颜蕾, 王冰雁, 董黎刚, 蒋献
      2024, 40(9): 75-87. DOI: 10.11959/j.issn.1000-0801.2024210
      摘要:个性化习题推荐是智慧教育个性化服务领域的重要课题,然而传统的习题推荐算法对于学生特征的研究不够彻底,对于学生知识掌握与答题行为之间的关联信息挖掘未能充分,导致推荐精准度不佳。为解决上述问题,结合知识追踪机(KTM)和基于用户的协同过滤算法,提出一种基于KTM多特征融合的习题推荐模型SKT-MFER。该模型首先构造了一个融入学生学习行为和学习能力的知识追踪模型KTM-LC,精准挖掘学生的知识掌握水平;接着设置两次筛选,先利用知识点掌握矩阵初步筛选出相似的学生,再根据认知状态相似度和习题难度相似度组合而成的综合相似度进行二次筛选,双重过滤以保障习题推荐的准确度。通过广泛的实验证明,所提方法相比于一些现有的基线模型有更好的效果。  
      关键词:智慧教育;习题推荐;知识追踪;协同过滤;因子分解机   
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      更新时间:2024-11-25
    • 一种条件隐私保护的V2G无证书高效聚合签密方案

      刘洁, 范馨月, 何嘉辉
      2024, 40(9): 88-98. DOI: 10.11959/j.issn.1000-0801.2024211
      摘要:针对无证书签名方案不能满足消息机密性,大多数签密方案又存在安全功能不完善、效率低等问题,基于椭圆曲线加密技术提出一种适用于车辆到电网(vehicle-to-grid,V2G)的无证书聚合签密方案。车辆的部分公私钥由自身生成,避免了密钥托管问题。本地聚合器通过聚合解签密,提高了验证效率。通过假名机制提供条件隐私保护,保证合法车辆的匿名性与对恶意车辆的追溯和撤销。采用二元多项式实现车辆假名自主更新。在随机预言机模型下,证明了方案在自适应选择密文攻击下满足不可区分性(IND-CCA2),在自适应选择消息攻击下存在不可伪造性(EUF-CMA)。Scyther形式化分析工具证明了方案的安全性。性能分析表明,与近年签密方案相比,所提方案平均减少了约12.9%的通信开销和84.4%的聚合解签密计算开销,同时具有更高的安全要求。  
      关键词:无证书;条件隐私保护;二元多项式;聚合签密;可撤销性   
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      更新时间:2024-11-25
    • 一种改进能量函数的显微图像拼接算法

      王江安, 梁温茜, 黄乐, 秦林珍
      2024, 40(9): 99-108. DOI: 10.11959/j.issn.1000-0801.2024212
      摘要:针对传统最佳缝合线算法难以有效消除显微图像拼接后的拼接缝问题,提出一种基于最佳缝合线的图像融合优化算法。首先,利用ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法对待拼接图像进行特征提取并定位重叠区域;其次,设计改进能量函数,结合动态规划技术,在重叠区域内有效搜索出最佳缝合线,基于这条缝合线,进一步采用改进融合方法有效融合两幅图像;最后,利用泊松融合方法消除重叠区域与非重叠区域之间存在的拼接缝,得到最终图像。实验结果显示,该方法将最佳缝合线两侧像素的相似度提高了5%左右,降低了能量损失,有效消除了拼接缝,提高了图像质量。  
      关键词:最佳缝合线;图像融合;能量函数;泊松融合   
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      更新时间:2024-11-25
    • 一种基于图神经网络和统计分析的VVC帧内编码快速算法

      黎天送, 刘昊坤, 崔少国, 刘姝岑, 陈艳, 王鸿奎
      2024, 40(9): 109-122. DOI: 10.11959/j.issn.1000-0801.2024213
      摘要:多功能视频编码(versatile video coding,VVC)作为最新一代的视频编码标准,通过引入多种高效的编码工具进一步提升了视频编码性能。然而,VVC标准引入了四叉树加多类型树(quadtree plus multi-type tree,QTMT)划分结构,并将帧内预测模式从35种扩展到67种,导致编码复杂度急剧上升。为降低VVC的帧内编码复杂度,首先,提出了一种基于图神经网络的帧内编码单元(coding unit,CU)划分快速算法,该算法利用高效的图神经网络模型直接预测CU的最优划分模式,从而跳过冗余的CU划分遍历。其次,提出了一种基于空间相关性和纹理特征的帧内模式选择快速算法,该算法利用平均方向方差和Sobel梯度算子确定纹理方向,并跳过部分角度预测模式,同时结合预测模式间的相关性精简率失真模式列表。实验结果表明,该算法能够在BDBR(bjontegaard delta bit rate)上升2.29%的代价下,节省64.04%的编码时间。  
      关键词:多功能视频编码;帧内编码;编码单元划分;帧内角度模式   
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      更新时间:2024-11-25
    • 边云协同驱动的沉浸式Web3D

      许娅男, 赵桂丹, 冯大权, 施文哲, 陆平
      2024, 40(9): 123-135. DOI: 10.11959/j.issn.1000-0801.2024193
      摘要:以浏览器为载体,Web3D凭借其天然的跨平台、易访问优势,在虚拟现实、3D建模与可视化等数字内容领域展现广泛的应用前景。然而,研究如何构建多元、共享的沉浸式Web3D服务平台尚处于起步阶段。在应对网络环境动态变化、浏览器端渲染性能的限制及未来海量交互需求方面,如何确保无缝通信、计算和存储服务成为核心挑战。随着移动互联网、5G通信等前沿技术的推进以及边缘计算的兴起,Web3D服务模式正逐步从单一的终端或云端渲染方式过渡到边云协作方式,通过有效整合云端、边缘节点和终端用户资源来满足快速响应、数据速传、实时交互需求。围绕边云协同框架在沉浸式Web3D服务中的应用,探讨这一计算模式如何应对Web3D平台搭建中的复杂难题。首先,分析了面向Web3D应用场景的边云协同框架,以及边云协同在构建沉浸式Web3D服务平台时面临的关键挑战。其次,分别从资源调度、传输与加载策略、预缓存机制,以及模型轻量化的角度详细讨论了Web3D边云协同优化方案。最后,探讨了开放性研究问题。  
      关键词:Web3D;边云协同;沉浸式交互   
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      更新时间:2024-11-25
    • 基于模型分割的联邦学习数据隐私保护方法

      陈卡
      2024, 40(9): 136-145. DOI: 10.11959/j.issn.1000-0801.2024206
      摘要:在不共享原始数据的前提下,分割学习(split learning,SL)允许客户端同服务端协作训练深度学习模型,进而保护数据隐私。然而,SL仍存在数据隐私泄露问题。为此,提出基于二值分割学习的数据隐私保护(binarized split learning-based data privacy protection,BLDP)算法。将客户端所训练的本地模型进行二值化,降低由分割层输出值引起的数据泄露损失。同时,BLDP算法采用泄露约束训练机制,进一步减少数据泄露损失。该机制以本地数据泄露损失和模型精度损失为总体损失值进行模型训练,进而在维护模型精度的同时,保护数据隐私。以4个常用的基准数据集进行训练,分析BLDP算法的分类准确率以及减少数据隐私泄露损失方面的性能。分析结果表明,所提BLDP算法能在分类准确率和数据隐私泄露损失间达成平衡。  
      关键词:联邦学习;隐私保护;分割学习;二值化;泄露损失   
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      更新时间:2024-11-25

      工程与应用

    • 云联盟三层架构:博弈型QoS建模

      马焜, 胡创悦, 张玉志, 马方超, 王晓冬, 党中华, 肖文红, 陈双喜
      2024, 40(9): 146-161. DOI: 10.11959/j.issn.1000-0801.2024200
      摘要:面对国内外大型公有云供应商的激烈竞争,中小云厂商的生存难度加大。为此,建立一个基于相互合作的云联盟成为了这些厂商的一种可行策略。然而,在追求个体最大利益和保障联盟整体服务质量(quality of service,QoS)之间存在着复杂的博弈关系。针对上述问题,一种基于QoS的云联盟模型被提出,其涵盖云计算的三层架构。在应用层至虚拟层,引入了一种基于差分进化(differential evolution,DE)算法的创新任务分配策略,专门用于处理多QoS任务分配问题。在虚拟层至物理层,设计了合作与竞争并存的虚拟机迁移模型,适用于在云联盟博弈计算环境下实现虚拟机迁移的能耗与QoS之间的平衡。实验结果表明,所提出的解决方案改进了云计算环境的服务质量,并揭示了在云联盟环境中,合作和竞争两种模式的相对优势。  
      关键词:云联盟;多项服务质量;动态调度算法;虚拟机迁移;能耗优化   
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      更新时间:2024-11-25
    • 张万才, 张楠, 杨文清, 王涛, 张文强
      2024, 40(9): 162-175. DOI: 10.11959/j.issn.1000-0801.2024216
      摘要:人工智能算力资源面临价格高昂、市场断供等现状问题,传统的单卡单用模式导致资源利用率和使用效率低下,现有的技术研究手段难以支撑多元异构图形处理单元(graphics processing unit,GPU)资源的高效管理和调度。基于此,提出一种基于虚拟化的GPU异构资源池平台,首先对平台总体架构、逻辑架构和功能架构进行了规划设计;其次,对关键技术进行研究,提出了虚拟化异构GPU资源池框架和基于时间切片+负载均衡的调度模型;最后,基于所提方法,提出了多业务单卡叠加、交叉拉远、跨机整合、混合部署和时分复用等多种创新应用模式。所提方法为企业级AI应用提供了可兼容多个GPU不同厂商、支持远程访问、可灵活切分和聚合、可弹性调度的GPU算力资源。经测算分析,同等开发和训练量下,GPU卡数量可节省60%、运行效率可提升4倍。  
      关键词:GPU异构资源池;算力平台;虚拟化;时间切片;负载均衡   
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      更新时间:2024-11-25
    • 面向4G/5G用户的双域分流方案研究

      马洪源, 冯征, 周维, 宋旭光, 杨小乐
      2024, 40(9): 176-184. DOI: 10.11959/j.issn.1000-0801.2024187
      摘要:面向4G/5G用户同时访问公网业务和专网业务的需求,梳理了业内现有技术方案及其局限性,提出一种网络侧无感分流方案。手机用户终端(user equipment,UE)仅需建立公网IP业务通道,网络检测到用户使用专网业务时,由SMF/PGW-C在网络侧为用户建立专网IP业务通道,分流用户的专网业务;手机终端仅存在一个IP通道传送公网业务和专网业务,在网络侧对应存在一个公网IP通道和一个专网IP通道,并由SMF/PGW-C完成用户侧IP通道与对应网络侧公网IP通道和专网IP通道的映射拼接以及用户IP地址替换,实现用户公网业务与专网业务的分流。该方案既满足双域专网业务需求,又能够实现网络侧对用户的公网业务IP通道和专网业务IP通道的分别管理和计费,且对终端无额外要求。  
      关键词:4G/5G;双域网络;无感分流;会话;DNN/APN   
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