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利用扩展卡尔曼动态编码的智慧航道系统船舶定位安全保护
1
作者 唐风建 闫霞 +2 位作者 孙泽仪 朱钊伟 杨文 《电子与信息学报》 北大核心 2026年第4期1539-1548,共10页
随着智能航运系统的快速发展,船舶定位数据在无线传输过程中面临严重的隐私泄露风险。传统隐私保护方法如差分隐私和同态加密存在数据失真、计算开销大或依赖高成本通信链路等问题,难以在保证数据完整性的同时实现高效防护。本文针对船... 随着智能航运系统的快速发展,船舶定位数据在无线传输过程中面临严重的隐私泄露风险。传统隐私保护方法如差分隐私和同态加密存在数据失真、计算开销大或依赖高成本通信链路等问题,难以在保证数据完整性的同时实现高效防护。本文针对船舶稳定系统的特点,提出一种基于时间扰动增强的动态编码方案。该方案结合扩展卡尔曼滤波(EKF),在编码过程中引入不稳定的时间扰动项,利用接收方对发送方发出的信息进行确认这一机制(ACK反馈)实现参考时间同步,并利用共享随机种子独立生成同步的扰动项。理论分析与仿真实验表明,该方案能够在合法接收方实现近乎零精度损失的状态估计的同时,使窃听者在单次丢包后解码误差随时间呈指数增长趋势,有效阻断单通道与多通道窃听攻击。方案采用共享随机种子同步机制,避免了复杂的密钥管理,显著降低了通信与计算开销,适用于资源受限的海上无线传感器网络环境,为船舶安全定位提供了有效保障。 展开更多
关键词 隐私保护 船舶定位 扩展卡尔曼滤波 动态编码 分布式估计
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融合参考值与改进生成对抗网络的台区负荷数据修复方法
2
作者 王小龙 蔡昊天 +3 位作者 张浩博 彭庆炯 彭显刚 赵卓立 《电力系统保护与控制》 北大核心 2026年第6期134-147,共14页
传统数据修复方法因忽略外部时空关联信息导致台区负荷修复精度受限。提出一种融合参考值与改进生成对抗网络的台区负荷数据修复方法。首先,提出一种参考值构建方法,将外部信息与负荷自身时空关联融合,生成逼近真实数据分布的修复起点... 传统数据修复方法因忽略外部时空关联信息导致台区负荷修复精度受限。提出一种融合参考值与改进生成对抗网络的台区负荷数据修复方法。首先,提出一种参考值构建方法,将外部信息与负荷自身时空关联融合,生成逼近真实数据分布的修复起点。其次,在生成对抗网络结构中设计动态位置编码替代随机噪声,获取缺失数据上下文信息。接着嵌入混合残差空洞卷积及通道注意力机制,以增强模型负荷波动特征提取能力。再将多尺度结构相似性损失引入原始损失函数以优化训练效果。最后,基于实测数据验证,所提方法相较于传统数据修复方法修复精度提高约40%。 展开更多
关键词 低压台区 数据修复 参考值 生成对抗网络 动态位置编码
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面向高光谱图像分类的多维协同与中心注意网络
3
作者 张丽丽 王春阳 +1 位作者 刘佳辉 房启志 《电讯技术》 北大核心 2026年第5期717-727,共11页
现阶段,基于深度学习的分类方法主要依赖于高光谱(HyperSpectral Image,HSI)中的丰富光谱和空间信息。然而,一些方法存在过度使用空间或光谱信息的问题,从而忽视了这两者之间的潜在相关性。为了更有效地结合空间与光谱信息,提出了一种... 现阶段,基于深度学习的分类方法主要依赖于高光谱(HyperSpectral Image,HSI)中的丰富光谱和空间信息。然而,一些方法存在过度使用空间或光谱信息的问题,从而忽视了这两者之间的潜在相关性。为了更有效地结合空间与光谱信息,提出了一种多维协同中心注意(Multi-dimensional Collaboration Center Attention,MCCA)网络。首先,设计了大核多维协同注意模块。该模块能够在通道、高度和宽度3个维度上计算注意力权重,建立多维联系,对关键特征进行提取。其次,采用条件动态位置编码模块通过输入动态调整位置编码,减轻了绝对位置编码在空间信息提取时的干扰。此外,提出了光谱中心注意力模块。该模块能够结合中心像素的光谱信息自适应地提取周围像素的空间相关特征,增强了网络对中心像素的关注能力。该网络在Indian Pines、Pavia University和WHU-Hi-LongKou 3个公共高光谱数据集上的总体准确率分别达到了98.15%、99.09%和99.06%,在训练样本相对较少的情况下取得了良好的分类效果。 展开更多
关键词 高光谱图像分类 多维协同 条件动态位置编码 光谱中心注意力
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基于惯性传感器的钻锚机器人机身定位方法研究
4
作者 张诚 袁慧铮 应之歌 《传感技术学报》 北大核心 2025年第3期550-554,共5页
煤矿钻锚机器人在定位过程中存在实时性较差、定位精度低等问题。为此,设计了一种结合惯性传感器的钻锚机器人机身定位方法。在构建钻锚机器人坐标系和其工作空间坐标系的基础上,通过惯性传感器对准钻锚机器人位姿参数,以此建立钻锚机... 煤矿钻锚机器人在定位过程中存在实时性较差、定位精度低等问题。为此,设计了一种结合惯性传感器的钻锚机器人机身定位方法。在构建钻锚机器人坐标系和其工作空间坐标系的基础上,通过惯性传感器对准钻锚机器人位姿参数,以此建立钻锚机器人在工作空间下的动力学模型,获取其运动状态。根据其运动状态的分析结果,采用光电编码器测量钻锚机器人的位移量并以此构建里程计模型,获取钻锚机器人的位姿运动轨迹。运用扩展卡尔曼滤波定位算法,完成钻锚机器人机身定位。仿真结果表明,所提方法在x轴和y轴的平均定位误差始终在1 cm左右,无较大的波动情况,且航向角误差在1°上下,平均定位耗时为2.20 ms,具有良好的定位效果。 展开更多
关键词 惯性传感器 钻锚机器人机身定位 卡尔曼滤波 动力学模型 编码器 里程计模型
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基于卷积辅助自注意力的胸部疾病分类网络
5
作者 张自然 李锵 关欣 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第5期890-901,共12页
针对胸部X光影像中的病变大小不一,纹理复杂,且存在相互影响等问题,提出基于卷积辅助窗口自注意力的胸部X光影像疾病分类网络CAWSNet.使用Swin Transformer作为骨干网络,以窗口自注意力建模长距离视觉依赖关系,通过引入卷积辅助,在弥补... 针对胸部X光影像中的病变大小不一,纹理复杂,且存在相互影响等问题,提出基于卷积辅助窗口自注意力的胸部X光影像疾病分类网络CAWSNet.使用Swin Transformer作为骨干网络,以窗口自注意力建模长距离视觉依赖关系,通过引入卷积辅助,在弥补其缺陷的同时,强化局部特征提取能力.引入图像相对位置编码,通过有向相对位置的动态计算,帮助网络更好地建模像素间的位置关系.使用类别残差注意力,根据疾病类别来调整分类器关注的区域,突出有效信息,提高多标签分类能力.提出动态难度损失函数,解决不同疾病分类的难度差异大,数据集中正负样本不平衡的问题.在公开数据集ChestX-Ray14、CheXpert和MIMIC-CXR-JPG上的实验结果表明,提出CAWSNet的AUC分数分别达到0.853、0.898和0.819,表明该网络在胸部X光影像疾病诊断中的有效性和鲁棒性. 展开更多
关键词 胸部X光图像分类 窗口自注意力 卷积 图像相对位置编码 动态难度损失函数
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基于敏感字符的SQL注入攻击防御方法 被引量：21
6
作者 张慧琳 丁羽 +5 位作者 张利华 段镭 张超 韦韬 李冠成 韩心慧 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期2262-2276,共15页
SQL注入攻击历史悠久,其检测机制也研究甚广.现有的研究利用污点分析(taint analysis)结合SQL语句语法分析进行SQL注入攻击检测,但由于需要修改Web应用程序执行引擎来标记和跟踪污点信息,难以部署,并且时间和空间性能损失过大.通过分析... SQL注入攻击历史悠久,其检测机制也研究甚广.现有的研究利用污点分析(taint analysis)结合SQL语句语法分析进行SQL注入攻击检测,但由于需要修改Web应用程序执行引擎来标记和跟踪污点信息,难以部署,并且时间和空间性能损失过大.通过分析SQL注入攻击机理,提出一种基于敏感字符的SQL注入攻击防御方法.1)仅对来自常量字符串的可信敏感字符进行积极污点标记;2)无需修改Web应用程序执行引擎,利用编码转换将污点信息直接存储在可信敏感字符的编码值中,动态跟踪其在程序中的传播;3)无需SQL语句语法分析,只需利用编码值判断SQL语句中敏感字符的来源、转义非可信敏感字符,即可防御SQL注入攻击.基于PHP的Zend引擎实现了系统原型PHPGate,以插件方式实现、易部署.实验证明:PHPGate可精确防御SQL注入攻击,且有效提升污点传播效率,页面应答的时间开销不超过1.6%. 展开更多
关键词 SQL注入攻击 可信敏感字符 动态污点分析 积极污点分析 编码转换
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一种求解CVRP的动态图转换模型 被引量：4
7
作者 王扬 陈智斌 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第5期859-868,共10页
带容量的车辆路径问题是组合最优化问题中的经典问题,多年以来一直被反复研究。最近,Transformer已经成为解决车辆路径问题的主流深度学习架构。然而,由于一个实例在模型不同构造步骤中会发生改变,相应的节点特征也需要更新,传统位置编... 带容量的车辆路径问题是组合最优化问题中的经典问题,多年以来一直被反复研究。最近,Transformer已经成为解决车辆路径问题的主流深度学习架构。然而,由于一个实例在模型不同构造步骤中会发生改变,相应的节点特征也需要更新,传统位置编码方法不适用于提取动态优化问题的位置信息。因此,现有方法在提高学习效率方面效果较差。以最小化路径长度为目标,提出一种动态图转换模型(DGTM)和动态位置编码(DPE)方法,并使用一种双重损失REINFORCE算法训练DGTM模型。此外,强化学习、图神经网络和Transformer架构相结合,提高了模型的训练效率,增强了神经网络对带约束路径问题信息的表征能力。实验结果表明,DGTM模型在此问题上的优化效果超越了目前基于深度强化学习的方法和部分传统算法,整体性能优于专业求解器的,且具有较好的泛化性能,为求解图上组合最优化问题提供了一种有效方法。 展开更多
关键词 带容量的车辆路径问题 动态图转换模型 动态位置编码 深度强化学习 图神经网络 组合最优化问题
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可学习动态分组卷积神经网络的大规模点云分割 被引量：2
8
作者 康玥 杨军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第10期217-226,共10页
针对现有大规模点云语义分割算法提取特征时冗余干扰信息过多,导致神经网络分割性能较差的问题,提出可学习动态分组卷积神经网络架构,高效准确地实现大规模点云分割。对输入点云以分组的方式进行局部几何特征提取,并通过动态筛选和修剪... 针对现有大规模点云语义分割算法提取特征时冗余干扰信息过多,导致神经网络分割性能较差的问题,提出可学习动态分组卷积神经网络架构,高效准确地实现大规模点云分割。对输入点云以分组的方式进行局部几何特征提取,并通过动态筛选和修剪冗余特征通道来减少无用特征信息对神经网络特征识别的干扰,进一步提高网络模型语义分割精度。构建位置编码模块,将点云位置特征映射到高维频域空间,使神经网络充分挖掘点云频域特征信息,增强特征的丰富性。对提取到的局部几何特征和全局单点位置特征进行融合,并构建可学习动态分组卷积神经网络,完成解码得到最终分割结果。实验结果表明,该算法在大规模点云分割数据集S3DIS和SemanticKITTI上的mIoU分别为69.6%和58.3%。与现有点云语义分割方法相比,所提出的网络模型具有更高的分割准确率和较低的参数量。 展开更多
关键词 大规模点云 语义分割 可学习动态分组卷积 位置编码
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