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421.
面向端到端加密即时通信平台的数据流转可信溯源机制
针对端到端加密在提升即时通信平台隐私性的同时限制了滥用内容审核,致使恶意信息难以准确溯源的问题,提出了一种数据流转可信溯源机制。该机制提出了基于溯源密钥的流转记录可信生成方法,通过溯源密钥绑定收发双方身份,结合基于哈希的消息认证码算法,基于溯源密钥和流转数据生成唯一数据标识符,进… …
相似文献
谢绒娜;王嘉烜;王文鼎;史国振;周创;张玲翠
《通信学报》
2025,46(8):176-192
422.
大规模MIMO OTFS系统二维稀疏恢复信道估计方法研究
大规模多输入多输出(MIMO)正交时频空(OTFS)系统在车联网和高速铁路等高移动性场景中发挥着重要作用,能够有效抵御多普勒效应并减轻信道恶化。然而,精确的信道估计仍面临挑战,特别是在动态环境中,传统方法如正交匹配追踪(OMP)算法难以有效应对。针对上述系统的信道估计问题,提出了… …
相似文献
王涵;文方青;李兴旺;王咸鹏
《通信学报》
2025,(8):165-175
423.
基于深度学习的视频插帧研究进展
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视频插帧技术是视频处理领域的研究热点问题.它通过生成中间帧来提高视频的帧率,从而使视频播放更加流畅,在老视频修复、电影后期制作和慢动作生成等领域发挥着重要的作用.随着深度学习技术的迅猛发展,基于深度学习的视频插帧技术已经成为主流.本文全面综述现有的基于深度学习的视频插帧工作,并且… …
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吴晨阳;张勇;韩树豪;郭春乐;李重仪;程明明
《自动化学报》
2025,(8):1760-1776
424.
车联网的服务缓存和任务迁移机制
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近年来,随着车联网(IoV)应用的迅猛增长,为满足其对低时延和高效率计算服务需求,并缓解回程链路的传输压力,移动边缘计算(MEC)技术被广泛应用于车联网领域。然而,车辆高移动性使得边缘服务缓存和任务迁移的实现具有很强的挑战性。为此,针对车联网动态环境的特点,该文提出一种适应车联网… …
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左琳立;夏士超;李云;潘俊男;陈冰旖
《电子与信息学报》
2025,(8):2563-2572
425.
基于双深度Q网络算法的无人机辅助密集网络资源优化策略
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为顺应未来网络向密集化与空间化方向的发展趋势,该文提出构建一种多基站共存的空地结合超密集复杂网络,并开发半分布式方案以优化网络资源。首先,建立包括宏基站、微基站和无人机(UAV)空中基站在内的多种基站共存的超密集复杂网络构架。在此基础上,针对传统完全集中式方案存在的计算负担重、响… …
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陈佳美;孙慧雯;李玉峰;王宇鹏;别玉霞
《电子与信息学报》
2025,(8):2621-2629
426.
人工智能技术在水声网络路由协议中的应用探索
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随着海洋强国战略的发展,我国对海洋资源勘探、生态环境监测、军事安全应用等领域的海洋信息获取和数据传输需求迅速增加。水声网络作为水下数据传输的重要手段,其性能直接受到路由协议的影响。传统水声网络路由协议面临着动态海洋环境、节点能量有限以及网络安全等诸多挑战。近年来,人工智能技术凭借… …
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赵矣昊;陈友淦;李姜辉;万磊;陶毅;王栩琛;董妍函;涂申奥;许肖梅
《电子与信息学报》
2025,(8):2429-2447
427.
面向OFDM-NOMA系统的自适应多模盲均衡方案
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面向基于正交频分复用的非正交多址接入(NOMA)系统,针对下行链路中非规则星座点均衡困难的问题,该文提出了一种无监督的多模盲均衡方案。该方案联合软决策导向算法,通过结合NOMA功率分配因子,构建指数型代价函数,有效补偿了信道引起的幅度和相位失真。为了最小化代价函数,提出了一种改进… …
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杨龙;余凯欣;李进;贾子一
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2025,(8):2509-2520
428.
基于小波熵特征的无人机射频信号识别算法研究
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随着无人机技术的迅猛发展及其在多个领域的广泛应用,确保无人机的安全飞行和有效监管成为了一个重要的研究课题。该文提出一种基于小波熵特征和优化神经网络的无人机飞控射频信号分类识别方法,旨在解决复杂电磁环境中无人机信号识别的问题。通过提取射频信号的小波熵特征并构建特征向量,结合由大蔗鼠… …
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2025,(8):2736-2745
429.
高斯过程认知学习的多机动目标泊松多伯努利混合滤波器
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针对复杂不确定环境下的多机动目标跟踪(MMTT)问题,该文提出一种基于高斯过程(GP)数据驱动的多目标跟踪方法。GP作为一种非参数贝叶斯方法,可通过有限样本灵活推断无限维函数,更能够灵活地自适应复杂多变的目标机动模式。通过GP算法学习多机动目标不确定的运动与观测模型,能有效克服传… …
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2025,(8):2724-2735
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用户敏感权重驱动的单侧个性化差分隐私随机响应算法
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单侧差分隐私机制具有敏感屏蔽特性,能确保攻击者无法显著降低其对记录敏感性的不确定性,但是该机制中的单侧差分隐私随机响应算法仅适用于敏感记录百分比较低的数据集。为克服上述算法在敏感记录百分比较高数据集中的局限性,该文提出一种新的算法——单侧个性化差分隐私随机响应算法。该算法引入敏感… …
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2025,(8):2768-2779
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基于个性化张量分解的高阶互补云API推荐方法
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在万物互联的云时代,云应用程序编程接口(API)是数字经济建设和服务化软件开发的关键数字基础设施。然而,云API数量的持续增长给用户决策和推广带来挑战,设计有效的推荐方法成为亟待解决的重要问题。现有研究多利用调用偏好、搜索关键词或二者结合进行建模,主要解决为给定Mashup推荐合… …
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孙梦梦;刘啸威;陈文辉;申利民;尤殿龙;陈真
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2025,(8):2859-2871
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清醒活动大鼠双脑区位置细胞放电信息探测与交互分析
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连续探测自由活动大鼠的神经活动对于研究大脑功能具有重要意义,但同时也是一个挑战。该文研究旨在通过双脑区探测提供全面的大脑活动信息。为此,设计了一种符合双脑区形状的四探针微电极阵列(MEA),并使用聚吡咯/银纳米线(PPy/Ag NW)纳米复合材料进行表面修饰。优化后,PPy/Ag… …
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李明;徐威;徐兆杰;莫凡;杨固成;吕诗雅;罗金平;金鸿雁;刘军涛;蔡新霞
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2025,(8):2850-2858
433.
基于混合多头注意力重建网络的无监督丝织物瑕疵检测
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由于实际应用中丝织物瑕疵样本的稀缺性和异常区域的细微性,现有方法可能对瑕疵区域不敏感从而导致定位错误.因此,为了借助Transformer注意力机制识别细微特征的优势,本文旨在建立一种适合丝织物瑕疵检测任务的动态注意力共享机制,以增强模型对细微纹理的捕捉能力.具体来说,本文提出了… …
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2025,34(8):149-158
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基于局部和全局特征提取优化的人脸图像修复
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针对现有算法无法有效整合局部细节和全局结构的问题,提出一种融合注意力机制优化局部和全局特征的三阶段人脸图像修复算法.第1阶段引入位置注意力(position attention module, PAM)和聚焦线性注意力(focused linear attention, FLA)… …
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2025,34(8):139-148
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利用不稳定客户端增强联邦学习全局模型训练
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在联邦学习中,不稳定客户端可能通过数据污染或恶意行为干扰全局模型的训练过程.传统的防御方法通常侧重于排除这些客户端,但忽视了不稳定客户端生成的数据也可以为模型提供有价值的训练信号.为此,本文提出了一种增强适应性的联邦对抗训练方法 (Fed-ATEA),利用不稳定客户端生成的对抗样… …
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2025,34(8):237-243
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基于虚拟视点的大规模室内视觉重定位
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视觉重定位一直是三维视觉领域广泛讨论的问题,该问题解决在给定先验地图的情况下,估计出查询图像的6DOF相机位姿.在大规模室内环境中进行重定位是增强现实和机器人导航等应用的关键,然而当相机移动时,场景外观会快速变化,这对重定位系统来说非常具有挑战性.为了解决这个问题,本文提出了一种… …
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2025,34(8):25-32
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单目度量深度估计综述
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单目深度估计(monocular depth estimation, MDE)是计算机视觉中的核心任务之一, 在空间理解、三维重建、自动驾驶等领域扮演着重要角色. 基于深度学习的单目深度估计方法能够从单张图像中预测物体的相对深度, 但由于缺乏度量尺度信息, 常面临尺度不一致的问题… …
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2025,34(8):1-13
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基于软件多样性的栈溢出保护技术
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缓冲区溢出漏洞广泛存在于由不安全的高级语言所编写的程序中.利用缓冲区溢出漏洞,攻击者可以实现控制流劫持等危险攻击方式.基于Canary的栈保护技术是处理缓冲区溢出漏洞的一种简单有效且广泛部署的防御手段,然而位置固定和取值相同的特点使其容易被攻击者分析和破解.本文提出一种基于软件多… …
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2025,34(8):43-52
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基于动态多粒度图卷积网络的人体骨架行为识别
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目的 基于图卷积网络的方法在人体骨架行为识别任务中越来越受欢迎,并取得了显著进展。传统图卷积在远距离节点信息交互方面的局限,导致在捕获骨架中非自然连接节点信息时表现不佳,同时现有致力于复杂空间建模的方法,也面临着特征冗余和参数量显著增加的问题。为此,提出一种基于动态多粒度图卷积网… …
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三维模型视觉显著性检测通过模拟人类视觉系统,定位模型中蕴含重要视觉信息的区域,广泛应用于模型简化、分割以及压缩等相关任务,是计算机视觉领域的研究热点。区别于图像和视频数据,三维模型体量庞大、数据分布不均匀,同时噪声数据较多,使得现有图像和视频视觉显著性检测方法难以被拓展应用,为三… …
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