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基于模型知识融合的图神经网络多雷达协同任务调度算法
1
作者
李
浩情
余点
+2 位作者
潘常春
郁文贤
李东瀛
《雷达学报(中英文)》
北大核心
2025年第2期470-485,共16页
现代雷达的探测、跟踪、识别等任务场景越来越复杂。任务类型的多变性,雷达资源的稀缺性和任务执行时间窗口的严格要求,使得雷达任务调度成为一类强NP-Hard问题。然而,现有的调度算法在处理涉及复杂逻辑约束的多雷达协同调度问题时适应...
现代雷达的探测、跟踪、识别等任务场景越来越复杂。任务类型的多变性,雷达资源的稀缺性和任务执行时间窗口的严格要求,使得雷达任务调度成为一类强NP-Hard问题。然而,现有的调度算法在处理涉及复杂逻辑约束的多雷达协同调度问题时适应性不足,效率不高。因此,基于人工智能(AI)的调度算法正在成为研究热点,但是AI调度算法的效率与其对问题特征的提取是否全面密切相关。如何能快速、全面地提取多雷达协同任务调度问题的共性特征,是提升这类AI调度算法效率的关键。因此,该文提出了基于模型知识融合的图神经网络(MKEGNN)调度算法。该算法首先将雷达任务协同调度问题建模为异构网络图模型,利用模型知识来优化GNN算法训练过程。算法创新在于:通过低复杂度的计算手段,获取模型的关键知识,进而优化GNN模型。在特征提取阶段,引入随机酉矩阵变换,利用任务异构图的随机拉普拉斯矩阵谱特征作为全局特征来强化图神经网络对共性特征的提取能力,弱化特定问题的个性化特征;在参数化决策阶段,利用由问题的引导解和经验解构成的上/下界结构知识从原理上减少决策空间大小,引导网络快速优化,加速决策学习过程的收敛。最后,进行了大量数据仿真实验。结果表明,相比目前的算法,MKEGNN算法对于所有任务集在稳定性和精度方面都有所提升,调度成功率性能提升3%~10%,加权调度成功率提升5%~15%。尤其当处理多雷达协同关系复杂的任务集时,任务调度成功率提升4%以上,算法稳定性和鲁棒性显著增强。
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关键词
雷达任务调度
图神经网络
强化学习
模型知识
拉普拉斯矩阵
随机矩阵
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职称材料
艺术设计类软件及艺术人才需求分析
2
作者
李东瀛
李
宝军
余宝海
《消费电子》
2013年第6期169-169,171,共2页
本文通过对艺术人才市场和艺术设计类软件情况的调查，特别是对CG产业进行了分析，找到了艺术类设计软件及艺术人才的社会现实需求，对艺术院校中艺术设计类专业发展有一定的指导作用。本文对于艺术专业的软件教学的相关问题进行了探讨...
本文通过对艺术人才市场和艺术设计类软件情况的调查，特别是对CG产业进行了分析，找到了艺术类设计软件及艺术人才的社会现实需求，对艺术院校中艺术设计类专业发展有一定的指导作用。本文对于艺术专业的软件教学的相关问题进行了探讨，从需求角度论述了艺术人才的培养中一些问题的解决方法。
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关键词
艺术设计类专业
艺术设计软件
CG产业
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职称材料
基于无线网络接入的信息安全策略研究
3
作者
李东瀛
余宝海
《数字技术与应用》
2018年第11期191-192,共2页
随着互联网技术的发展,已经由原有的固定的互联网逐步过渡到移动互联网。随着终端类型的不断增多,移动互联网已经成为主流,和我们的生活更加紧密地联系在一起。无线网络的接入,使得网络信息安全与防护问题变得更加复杂,因此在无线网络...
随着互联网技术的发展,已经由原有的固定的互联网逐步过渡到移动互联网。随着终端类型的不断增多,移动互联网已经成为主流,和我们的生活更加紧密地联系在一起。无线网络的接入,使得网络信息安全与防护问题变得更加复杂,因此在无线网络接入环境下,网络的信息安全策略问题变得非常重要。本文分析研究了基于无线网络接入的信息安全策略。
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关键词
无线网络
AP
物联网安全
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职称材料
题名
基于模型知识融合的图神经网络多雷达协同任务调度算法
1
作者
李
浩情
余点
潘常春
郁文贤
李东瀛
机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院北斗导航与位置服务上海市重点实验室
上海交通大学巴黎卓越工程师学院
出处
《雷达学报(中英文)》
北大核心
2025年第2期470-485,共16页
基金
上海市科学技术委员会项目(24Z511005506)。
文摘
现代雷达的探测、跟踪、识别等任务场景越来越复杂。任务类型的多变性,雷达资源的稀缺性和任务执行时间窗口的严格要求,使得雷达任务调度成为一类强NP-Hard问题。然而,现有的调度算法在处理涉及复杂逻辑约束的多雷达协同调度问题时适应性不足,效率不高。因此,基于人工智能(AI)的调度算法正在成为研究热点,但是AI调度算法的效率与其对问题特征的提取是否全面密切相关。如何能快速、全面地提取多雷达协同任务调度问题的共性特征,是提升这类AI调度算法效率的关键。因此,该文提出了基于模型知识融合的图神经网络(MKEGNN)调度算法。该算法首先将雷达任务协同调度问题建模为异构网络图模型,利用模型知识来优化GNN算法训练过程。算法创新在于:通过低复杂度的计算手段,获取模型的关键知识,进而优化GNN模型。在特征提取阶段,引入随机酉矩阵变换,利用任务异构图的随机拉普拉斯矩阵谱特征作为全局特征来强化图神经网络对共性特征的提取能力,弱化特定问题的个性化特征;在参数化决策阶段,利用由问题的引导解和经验解构成的上/下界结构知识从原理上减少决策空间大小,引导网络快速优化,加速决策学习过程的收敛。最后,进行了大量数据仿真实验。结果表明,相比目前的算法,MKEGNN算法对于所有任务集在稳定性和精度方面都有所提升,调度成功率性能提升3%~10%,加权调度成功率提升5%~15%。尤其当处理多雷达协同关系复杂的任务集时,任务调度成功率提升4%以上,算法稳定性和鲁棒性显著增强。
关键词
雷达任务调度
图神经网络
强化学习
模型知识
拉普拉斯矩阵
随机矩阵
Keywords
Radar task scheduling
Graph Neural Network(GNN)
Reinforcement learning
Model knowledge
Laplace matrix
Random matrix
分类号
TN958.92 [电子电信—信号与信息处理]
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
艺术设计类软件及艺术人才需求分析
2
作者
李东瀛
李
宝军
余宝海
机构
北京电子科技职业学院
出处
《消费电子》
2013年第6期169-169,171,共2页
文摘
本文通过对艺术人才市场和艺术设计类软件情况的调查，特别是对CG产业进行了分析，找到了艺术类设计软件及艺术人才的社会现实需求，对艺术院校中艺术设计类专业发展有一定的指导作用。本文对于艺术专业的软件教学的相关问题进行了探讨，从需求角度论述了艺术人才的培养中一些问题的解决方法。
关键词
艺术设计类专业
艺术设计软件
CG产业
分类号
J50-4 [艺术—艺术设计]
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职称材料
题名
基于无线网络接入的信息安全策略研究
3
作者
李东瀛
余宝海
机构
北京电子科技职业学院
出处
《数字技术与应用》
2018年第11期191-192,共2页
文摘
随着互联网技术的发展,已经由原有的固定的互联网逐步过渡到移动互联网。随着终端类型的不断增多,移动互联网已经成为主流,和我们的生活更加紧密地联系在一起。无线网络的接入,使得网络信息安全与防护问题变得更加复杂,因此在无线网络接入环境下,网络的信息安全策略问题变得非常重要。本文分析研究了基于无线网络接入的信息安全策略。
关键词
无线网络
AP
物联网安全
Keywords
wireless network
AP
Internet of things security
分类号
TN915.08 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模型知识融合的图神经网络多雷达协同任务调度算法
李
浩情
余点
潘常春
郁文贤
李东瀛
《雷达学报(中英文)》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
艺术设计类软件及艺术人才需求分析
李东瀛
李
宝军
余宝海
《消费电子》
2013
0
在线阅读
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职称材料
3
基于无线网络接入的信息安全策略研究
李东瀛
余宝海
《数字技术与应用》
2018
0
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职称材料
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