针对车联网(Vehicular Ad Hoc Networks,VANETs)匿名认证的安全与效率问题,利用区块链技术,提出基于区块链的群密钥分发的安全认证(Blockchain-based Group Key Distribution for Secure Authentication,BGSA)算法。BGSA算法利用路侧单...针对车联网(Vehicular Ad Hoc Networks,VANETs)匿名认证的安全与效率问题,利用区块链技术,提出基于区块链的群密钥分发的安全认证(Blockchain-based Group Key Distribution for Secure Authentication,BGSA)算法。BGSA算法利用路侧单元(Road-Side Units,RSU)作群管理员,利用区块链的不可更改性,通过智能合约(Smart Contract,SC)在群成员间分为群密钥。SC中携带的函数确保能以安全方式分发和更新群密钥。同时BGSA算法采用了轻量级群签名(Group Signature,GS)的消息认证策略。性能分析表明,所提BGSA算法能够防御典型的攻击。相比于同类认证算法,BGSA算法降低了认证消息、传输消息计算、通信开销。展开更多
针对车载自组织网络(Vehicular Ad Hoc Network,VANET)由于车辆距离过远或被障碍物阻挡而导致车对车(Vehicle to Vehicle,V2V)通信可靠性下降的问题,提出了一种基于检测放大转发(Detected Amplify and Forward,DAF)的高可靠通感一体化(I...针对车载自组织网络(Vehicular Ad Hoc Network,VANET)由于车辆距离过远或被障碍物阻挡而导致车对车(Vehicle to Vehicle,V2V)通信可靠性下降的问题,提出了一种基于检测放大转发(Detected Amplify and Forward,DAF)的高可靠通感一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)空间调制(Spatial Modulation,SM)算法。该算法利用ISAC的雷达探测功能,选取信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)最大的车辆作为中继车辅助源车将信号转发至目的车。在中继车处通过DAF消除噪声累积,提高V2V通信可靠性。在此基础上引入SM算法,利用发送信号的稀疏特性降低邻道干扰以进一步提高V2V通信可靠性。通过理论推导得出中断概率(Outage Probability,OP),仿真验证了不同跳数下发射功率对OP的影响。分析了算法的复杂度和时延。结果表明在不同场景下,该算法在一定复杂度下有效提高了V2V通信的可靠性。该研究为车载自组织网络V2V通信长距离传输提供了低时延且高可靠性的理论支撑。展开更多
文本生成图像(Text-to-Image,TTI)任务是指利用文本符号来生成图像,在艺术设计领域中有重要应用前景。由于缺乏不同语种的注释图像数据,对TTI的研究主要集中在英文领域,现有TTI模型无法利用其他语种数据进行图像生成。基于上述考虑,研...文本生成图像(Text-to-Image,TTI)任务是指利用文本符号来生成图像,在艺术设计领域中有重要应用前景。由于缺乏不同语种的注释图像数据,对TTI的研究主要集中在英文领域,现有TTI模型无法利用其他语种数据进行图像生成。基于上述考虑,研究多语种TTI(Multilingual TTI,MTTI)以及基于神经机器翻译引导的MTTI系统,依托多语种多模态编码器,提出基于多语种文本符号的艺术图像生成模型(Art Image Generation Model Based on Multilingual Text Symbols,AIG-MTS),学习权重并整合多语种文本知识,减少语种之间的差异,提高模型性能。在标准数据集COCO-CN、Multi30K Task2和LAION-5B上进行实验,相比于主流算法,AIG-MTS模型在所有数据集上的性能最佳。展开更多
针对遮挡场景下车辆跟踪精度下降的问题,提出了一种基于卷积核优选的遮挡车辆跟踪(Convolutional Kernel Optimization for Occluded Vehicle Tracking,CKO-OVT)算法。CKO-OVT算法通过卷积核优选策略自适应挑选出对车辆目标更为敏感的...针对遮挡场景下车辆跟踪精度下降的问题,提出了一种基于卷积核优选的遮挡车辆跟踪(Convolutional Kernel Optimization for Occluded Vehicle Tracking,CKO-OVT)算法。CKO-OVT算法通过卷积核优选策略自适应挑选出对车辆目标更为敏感的卷积算子进行特征提取,通过判别式孪生网络对跟踪结果进行评估并在跟踪失效的情况下重定位目标,进一步提升跟踪的鲁棒性和准确性。实验部分,构建了遮挡车辆跟踪(Occluded Vehicle Tracking,OVT)数据集,分别在目标跟踪基准(Object Tracking Benchmark,OTB)数据集、TColor-128公开数据集和自建OVT数据集上同高效卷积跟踪(Efficient Convolution Operators for Tracking,ECO)算法、ECO轻量化版本(Efficient Convolution Operators for Tracking Using HOG and CN,ECOHC)、相关滤波(Kernelized Correlation Filters Tracker,KCF)算法、判别式尺度空间跟踪(Discriminative Scale Space Tracker,DSST)算法、循环结构核跟踪(Circulant Structure Kernel Tracker,CSK)算法、层次相关滤波跟踪(Hierarchical Convolutional Features for Visual Tracking,HCFT)算法、基于分层卷积特征的鲁棒视觉跟踪(Robust Visual Tracking via Hierarchical Convolutional Features,HCFTstar)算法、全卷积孪生网络跟踪(Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking,SiameseFC)算法和抗干扰感知孪生网络跟踪(Distractor-Aware Siamese Networks for Object Tracking,DaSiam)算法9种主流算法进行实验对比,实验结果表明CKO-OVT算法在OTB数据集上距离精确率提升了2.2%,重叠成功率提升了1.8%;在TColor-128数据集上距离精确率提升了0.4%,重叠成功率提升了0.9%;在OVT数据集上距离精确率提升了1.7%,重叠成功率提升了1.2%。CKO-OVT算法通过自适应卷积核优选和判别式孪生网络,显著提升了遮挡场景下车辆跟踪的鲁棒性和准确性,在OTB、TColor-128和自建OVT数据集上的实验结果表明,CKO-OVT算法在距离精确率和重叠成功率上优于主流跟踪算法,为智能交通和自动驾驶领域的车辆跟踪提供了有效的解决方案。展开更多
以旅游大数据为基础,考虑长时间范围内的滞后效应以及不同搜索强度指数(Search Intensity Index,SII)之间的多任务影响,提出一种基于大数据的多任务旅游信息分析(Multi-tasking Tourism Information Analysis Based on Big Data,MTIABD...以旅游大数据为基础,考虑长时间范围内的滞后效应以及不同搜索强度指数(Search Intensity Index,SII)之间的多任务影响,提出一种基于大数据的多任务旅游信息分析(Multi-tasking Tourism Information Analysis Based on Big Data,MTIABD)框架。使用融合信息重排序技术预测旅游需求,具体根据图引导结构模拟历史变量对未来变量的滞后影响。每个变量通过时间维度上的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)进行独立编码,利用二分图动态建模滞后效应,通过图聚合进行挖掘,实现对旅游需求的精准预测。基于上述技术,构建旅游需求预测系统,旅游者能够根据需求检索不同景点的信息。在真实数据集上进行大量实验,结果表明所提出的MTIABD框架在一步和多步预测方面均优于现有方法。在平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)指标下,相较于基于实例的多变量时间序列图预测框架(Instance-wise Graph-rased Framework for Multivariate Time Series Forecasting,IGMTF),MTIABD在HK-2021数据集上的性能提高了16.75%,在MO-2021数据集上的性能提高了19.79%。展开更多
6G加速实现由万物互联到万物智联的跃迁,工业互联网(Industrial Internet of Things,IIoT)是6G通信系统重要应用场景之一。建立通用的路径损耗模型是构建IIoT的关键。在IIoT场景中,由于密集散射体和多点移动导致的传播状态变换、路径损...6G加速实现由万物互联到万物智联的跃迁,工业互联网(Industrial Internet of Things,IIoT)是6G通信系统重要应用场景之一。建立通用的路径损耗模型是构建IIoT的关键。在IIoT场景中,由于密集散射体和多点移动导致的传播状态变换、路径损耗快速变化,给建立精确的路径损耗模型带来巨大挑战。为此,提出了一种新的IIoT场景下的路径损耗模型,建立了工业场景下适用的视距(Line of Sight,LOS)概率模型;基于马尔可夫理论对传播状态转移概率建模,利用LOS概率和状态转移模型建立新的路径损耗模型。与3GPP模型进行对比以验证模型准确性,仿真结果表明,所提出的模型与射线追踪结果吻合度更高,可以准确描述IIoT场景下无线信道的路径损耗,为可靠的无线链路构建提供依据。展开更多
文摘由于高视距(Line of Sight,LOS)的空对地通信,无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)通信网络容易遭受窃听者的截获。为此,针对智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助UAV通信系统,提出基于改进差分进化算法的安全速率优化(Optimal Secrecy Rate Based on Improved Differential Evolution,OSR-IDE)算法,进而提升系统的安全速率。将IRS与UAV结合,提升信号传输质量。OSR-IDE算法联合优化UAV传输的波束赋形(Passive Beamforming,PBF)、IRS相移、IRS和UAV位置来最大化系统的安全速率。建立最大化系统安全速率优化问题模型,利用改进的差分进化算法求解。仿真结果表明,OSR-IDE算法的安全速率优于基准算法。
文摘针对车联网(Vehicular Ad Hoc Networks,VANETs)匿名认证的安全与效率问题,利用区块链技术,提出基于区块链的群密钥分发的安全认证(Blockchain-based Group Key Distribution for Secure Authentication,BGSA)算法。BGSA算法利用路侧单元(Road-Side Units,RSU)作群管理员,利用区块链的不可更改性,通过智能合约(Smart Contract,SC)在群成员间分为群密钥。SC中携带的函数确保能以安全方式分发和更新群密钥。同时BGSA算法采用了轻量级群签名(Group Signature,GS)的消息认证策略。性能分析表明,所提BGSA算法能够防御典型的攻击。相比于同类认证算法,BGSA算法降低了认证消息、传输消息计算、通信开销。
文摘针对车载自组织网络(Vehicular Ad Hoc Network,VANET)由于车辆距离过远或被障碍物阻挡而导致车对车(Vehicle to Vehicle,V2V)通信可靠性下降的问题,提出了一种基于检测放大转发(Detected Amplify and Forward,DAF)的高可靠通感一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)空间调制(Spatial Modulation,SM)算法。该算法利用ISAC的雷达探测功能,选取信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)最大的车辆作为中继车辅助源车将信号转发至目的车。在中继车处通过DAF消除噪声累积,提高V2V通信可靠性。在此基础上引入SM算法,利用发送信号的稀疏特性降低邻道干扰以进一步提高V2V通信可靠性。通过理论推导得出中断概率(Outage Probability,OP),仿真验证了不同跳数下发射功率对OP的影响。分析了算法的复杂度和时延。结果表明在不同场景下,该算法在一定复杂度下有效提高了V2V通信的可靠性。该研究为车载自组织网络V2V通信长距离传输提供了低时延且高可靠性的理论支撑。
文摘文本生成图像(Text-to-Image,TTI)任务是指利用文本符号来生成图像,在艺术设计领域中有重要应用前景。由于缺乏不同语种的注释图像数据,对TTI的研究主要集中在英文领域,现有TTI模型无法利用其他语种数据进行图像生成。基于上述考虑,研究多语种TTI(Multilingual TTI,MTTI)以及基于神经机器翻译引导的MTTI系统,依托多语种多模态编码器,提出基于多语种文本符号的艺术图像生成模型(Art Image Generation Model Based on Multilingual Text Symbols,AIG-MTS),学习权重并整合多语种文本知识,减少语种之间的差异,提高模型性能。在标准数据集COCO-CN、Multi30K Task2和LAION-5B上进行实验,相比于主流算法,AIG-MTS模型在所有数据集上的性能最佳。
文摘针对遮挡场景下车辆跟踪精度下降的问题,提出了一种基于卷积核优选的遮挡车辆跟踪(Convolutional Kernel Optimization for Occluded Vehicle Tracking,CKO-OVT)算法。CKO-OVT算法通过卷积核优选策略自适应挑选出对车辆目标更为敏感的卷积算子进行特征提取,通过判别式孪生网络对跟踪结果进行评估并在跟踪失效的情况下重定位目标,进一步提升跟踪的鲁棒性和准确性。实验部分,构建了遮挡车辆跟踪(Occluded Vehicle Tracking,OVT)数据集,分别在目标跟踪基准(Object Tracking Benchmark,OTB)数据集、TColor-128公开数据集和自建OVT数据集上同高效卷积跟踪(Efficient Convolution Operators for Tracking,ECO)算法、ECO轻量化版本(Efficient Convolution Operators for Tracking Using HOG and CN,ECOHC)、相关滤波(Kernelized Correlation Filters Tracker,KCF)算法、判别式尺度空间跟踪(Discriminative Scale Space Tracker,DSST)算法、循环结构核跟踪(Circulant Structure Kernel Tracker,CSK)算法、层次相关滤波跟踪(Hierarchical Convolutional Features for Visual Tracking,HCFT)算法、基于分层卷积特征的鲁棒视觉跟踪(Robust Visual Tracking via Hierarchical Convolutional Features,HCFTstar)算法、全卷积孪生网络跟踪(Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking,SiameseFC)算法和抗干扰感知孪生网络跟踪(Distractor-Aware Siamese Networks for Object Tracking,DaSiam)算法9种主流算法进行实验对比,实验结果表明CKO-OVT算法在OTB数据集上距离精确率提升了2.2%,重叠成功率提升了1.8%;在TColor-128数据集上距离精确率提升了0.4%,重叠成功率提升了0.9%;在OVT数据集上距离精确率提升了1.7%,重叠成功率提升了1.2%。CKO-OVT算法通过自适应卷积核优选和判别式孪生网络,显著提升了遮挡场景下车辆跟踪的鲁棒性和准确性,在OTB、TColor-128和自建OVT数据集上的实验结果表明,CKO-OVT算法在距离精确率和重叠成功率上优于主流跟踪算法,为智能交通和自动驾驶领域的车辆跟踪提供了有效的解决方案。
文摘以旅游大数据为基础,考虑长时间范围内的滞后效应以及不同搜索强度指数(Search Intensity Index,SII)之间的多任务影响,提出一种基于大数据的多任务旅游信息分析(Multi-tasking Tourism Information Analysis Based on Big Data,MTIABD)框架。使用融合信息重排序技术预测旅游需求,具体根据图引导结构模拟历史变量对未来变量的滞后影响。每个变量通过时间维度上的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)进行独立编码,利用二分图动态建模滞后效应,通过图聚合进行挖掘,实现对旅游需求的精准预测。基于上述技术,构建旅游需求预测系统,旅游者能够根据需求检索不同景点的信息。在真实数据集上进行大量实验,结果表明所提出的MTIABD框架在一步和多步预测方面均优于现有方法。在平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)指标下,相较于基于实例的多变量时间序列图预测框架(Instance-wise Graph-rased Framework for Multivariate Time Series Forecasting,IGMTF),MTIABD在HK-2021数据集上的性能提高了16.75%,在MO-2021数据集上的性能提高了19.79%。
文摘6G加速实现由万物互联到万物智联的跃迁,工业互联网(Industrial Internet of Things,IIoT)是6G通信系统重要应用场景之一。建立通用的路径损耗模型是构建IIoT的关键。在IIoT场景中,由于密集散射体和多点移动导致的传播状态变换、路径损耗快速变化,给建立精确的路径损耗模型带来巨大挑战。为此,提出了一种新的IIoT场景下的路径损耗模型,建立了工业场景下适用的视距(Line of Sight,LOS)概率模型;基于马尔可夫理论对传播状态转移概率建模,利用LOS概率和状态转移模型建立新的路径损耗模型。与3GPP模型进行对比以验证模型准确性,仿真结果表明,所提出的模型与射线追踪结果吻合度更高,可以准确描述IIoT场景下无线信道的路径损耗,为可靠的无线链路构建提供依据。
