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多模态融合与时序特征相残差的异常流量检测方法
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作者 刘会景 唐永旺 郑登峰 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第3期102-109,共8页
针对当前基于深度学习的方法无法有效融合流量多模特征的问题,提出一种多模融合与时序特征相残差的异常流量检测方法。以会话为单位切分原始流量,获取流量记录的多模态特征;通过跨模态注意力机制进行多模特征融合,进而利用Transformer... 针对当前基于深度学习的方法无法有效融合流量多模特征的问题,提出一种多模融合与时序特征相残差的异常流量检测方法。以会话为单位切分原始流量,获取流量记录的多模态特征;通过跨模态注意力机制进行多模特征融合,进而利用Transformer挖掘流量记录的时序特征;采用残差学习的方法联合多模态融合特征和时序特征进行检测。在CSE-CIC-IDS2018数据集上验证,二分类和多分类的准确率分别为95.19%和90.52%,相较于对比方法,在准确率和精度最优时误报率最低。 展开更多
关键词 深度学习 多模态融合 时序特征 残差学习 注意力机制 异常流量
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基于博弈论组合赋权的网络防御系统风险评价研究 被引量:2
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作者 胡航 刘鹏程 +1 位作者 张玉臣 王梅 《现代防御技术》 北大核心 2025年第1期88-96,共9页
网络防御系统具有兼顾安全性及稳定性需求的特点,为有效提升其风险控制能力,提出一种基于博弈论组合赋权构建网络防御系统综合风险评价模型。通过文献分析、专家调研及因子分析等方法建立网络防御系统风险评价指标体系,采用连续有序加... 网络防御系统具有兼顾安全性及稳定性需求的特点,为有效提升其风险控制能力,提出一种基于博弈论组合赋权构建网络防御系统综合风险评价模型。通过文献分析、专家调研及因子分析等方法建立网络防御系统风险评价指标体系,采用连续有序加权平均算子(COWA)和熵权法(EWM)计算风险评价指标主客观权重,引入博弈论确定最优组合权重,并运用模糊物元法确定网络防御系统风险评价等级。以某局域网平台项目为例,对评价模型进行了分析验证。结果表明,该模型能够为网络防御系统风险评价提供有效参考。 展开更多
关键词 网络防御系统 风险评价 博弈论 连续有序加权平均算子(COWA) 熵权法(EWM) 模糊物元
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中国“平原-山地”地形过渡带NDVI时空变异与气候响应 被引量:8
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作者 马超 崔珍珍 +1 位作者 李婷婷 彭杨钊 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期2141-2157,共17页
研究地形过渡带植被的地形效应,边缘效应,及其对纬度、气候变化的响应,将为我国山地生态格局和资源禀赋的深层认知提供地学参考。利用1982—2015年第三代全球库存建模和制图研究归一化植被指数数据集(GIMMS NDVI3g v1)和年均气温、降水... 研究地形过渡带植被的地形效应,边缘效应,及其对纬度、气候变化的响应,将为我国山地生态格局和资源禀赋的深层认知提供地学参考。利用1982—2015年第三代全球库存建模和制图研究归一化植被指数数据集(GIMMS NDVI3g v1)和年均气温、降水等气象数据,分别进行最大值合成、趋势分析、突变分析、变异分析和相关分析,揭示了中国近南北走向的“平原-山地”地形过渡带(简称“地形过渡带”)植被物候的时空变化规律及对气候变化的响应特征。研究表明:(1)“地形过渡带”跨越一年三熟的低纬度地区,到一年两熟的中纬度地区,再到一年一熟的高纬度地区的周期性植被物候特征区;(2)34年间,年际NDVI整体呈增长趋势,其中植被改善区域占58.84%;年内分析表明“地形过渡带”植被生长期(LOS)变化率-3.16 d/纬度;(3)34年间“地形过渡带”的年均气温呈现升高趋势,每10年上升速率为0.098—0.386℃之间;年均降水呈现减少趋势,每10年下降速率为8.29—31.82 mm;(4)34年间NDVI变异系数结果表明,研究区NDVI低波动变化和相对较低波动变化的面积占比达95.52%,说明研究区植被呈稳中向好趋势;(5)NDVI与年均气温的相关性随着纬度的升高而减弱,表明南方植被对气温变化敏感;NDVI与年均降水量的相关性随着纬度的升高而升高,表明北方植被对降水变化敏感。 展开更多
关键词 地形过渡带 第三代全球库存建模和制图研究归一化植被指数(GIMMS NDVI3g v1) 地形效应 边缘效应 趋势分析 相关性分析 变异分析
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基于PDW重构的智能机载雷达工作模式识别算法
4
作者 李晨轩 张劲东 +1 位作者 李一鸣 李明杰 《空军工程大学学报》 北大核心 2025年第1期67-75,共9页
针对脉冲丢失对机载雷达工作模式识别准确率影响较大的问题,提出了一种基于脉冲描述字(PDW)重构的智能机载雷达工作模式识别算法。首先根据到达时间(TOA)的一阶差分序列提取到达时间差(DTOA)频繁项;其次,根据频繁项获得雷达真实的脉冲... 针对脉冲丢失对机载雷达工作模式识别准确率影响较大的问题,提出了一种基于脉冲描述字(PDW)重构的智能机载雷达工作模式识别算法。首先根据到达时间(TOA)的一阶差分序列提取到达时间差(DTOA)频繁项;其次,根据频繁项获得雷达真实的脉冲重复间隔(PRI)以及PRI变化规律;再次,计算不同PRI情况下的脉冲数完成PDW重构,最后将重构后的PDW送入搭建好的时间卷积网络(TCN)识别机载雷达工作模式,该方法能够挖掘PDW序列中的时间关联性,可以更好地获取PDW序列的特征。通过仿真实验,该方法在脉冲丢失率小于70%的情况下,对于雷达工作模式的识别准确率能够达到95%以上。 展开更多
关键词 脉冲丢失 序列重构 时间卷积网络 雷达工作模式识别
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地基光度数据判定GEO自旋稳定目标功能方法
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作者 王阳 胡敏 +1 位作者 杜小平 徐灿 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第1期113-119,共7页
地球静止轨道(GEO)自旋稳定目标的自旋周期和其地基光度数据周期及其自身的功能属性均具有较强关联性,以目标自旋周期为桥梁,可以基于地基光度数据实现GEO自旋稳定目标的功能判定。对截至2022年5月1日全球仍在轨运行的GEO自旋稳定目标... 地球静止轨道(GEO)自旋稳定目标的自旋周期和其地基光度数据周期及其自身的功能属性均具有较强关联性,以目标自旋周期为桥梁,可以基于地基光度数据实现GEO自旋稳定目标的功能判定。对截至2022年5月1日全球仍在轨运行的GEO自旋稳定目标进行目标自旋周期和功能关联分析,在综合考虑目标光度数据不同特点的基础上提出光度数据反演目标自旋周期的方法。结合目标自旋周期和其功能的关联性,进一步提出光度数据判定目标功能的方法,该方法可以有效提高地基光度数据的应用效益,有望为太空目标能力评估等空间应用提供新思路。 展开更多
关键词 地球静止轨道目标 自旋稳定目标 光度数据 自旋周期 功能判定
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5G UDM安全威胁分析及安全增强机制研究
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作者 朱颖 刘彩霞 +1 位作者 游伟 许明艳 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第3期341-347,385,共8页
UDM作为5G核心网中的重要网络功能,在核心网中有较高的安全意义。而5G核心网网络功能间的相互访问流程存在的一些安全缺陷,会给UDM带来较大的安全隐患。文中分析了服务访问流程中存在的安全问题以及对UDM产生的安全威胁,在此基础上提出... UDM作为5G核心网中的重要网络功能,在核心网中有较高的安全意义。而5G核心网网络功能间的相互访问流程存在的一些安全缺陷,会给UDM带来较大的安全隐患。文中分析了服务访问流程中存在的安全问题以及对UDM产生的安全威胁,在此基础上提出增强UDM安全性的方案,将零信任安全应用到5G核心网中,设计一个UDM安全增强方案,包括监控访问UDM和NRF的信令流量、对访问UDM的网络功能进行动态信任评估,以及在严格认证的基础上对NF的访问权限进行细粒度控制。 展开更多
关键词 统一数据管理功能 基于服务的架构 零信任安全 安全威胁分析 访问控制
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基于布隆过滤器的物联网场景中多用户可搜索加密方案
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作者 易求知 汤红波 邱航 《计算机工程》 北大核心 2025年第7期254-262,共9页
可搜索加密技术以提取出的关键词作为索引,在文档群中对特定文档进行搜索。现有的可搜索加密方案存在消耗随关键词数量增多而显著增加以及多用户索引不能碰撞的问题。针对现有方案的局限性,提出一种物联网(IoT)场景中多用户多关键词的... 可搜索加密技术以提取出的关键词作为索引,在文档群中对特定文档进行搜索。现有的可搜索加密方案存在消耗随关键词数量增多而显著增加以及多用户索引不能碰撞的问题。针对现有方案的局限性,提出一种物联网(IoT)场景中多用户多关键词的可搜索加密方案。基于布隆过滤器的特性,使用内存消耗较小的向量作为索引对文档群进行分组,在允许索引碰撞的同时提高可搜索加密的效率。利用由加密关键词生成的验证密文对陷门中是否包含本文档所含关键词进行验证,从而使用户能在共用索引的文档中找到匹配的文档。基于离散对数问题及Diffle-Hellman问题的困难性,该方案在各阶段生成密文所需的计算次数较少。理论分析和实验结果表明,该方案具有可用性和安全性,且通信开销相较对比方案更小。 展开更多
关键词 可搜索加密算法 多关键词加密算法 布隆过滤器 Diffle-Hellman假设 离散对数问题
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基于双曲正切和矩的免疫防御
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作者 吴昊 王金伟 +1 位作者 罗向阳 马宾 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1786-1812,共27页
对抗样本的发现与研究证实了深度神经网络的脆弱性.如果不对对抗样本的生成加以约束,那么触手可及的图像将不再安全并随时可能对不鲁棒的深度神经网络构成威胁.然而,现有的对抗防御主要旨在防止对抗样本成功攻击深度神经网络,而不是防... 对抗样本的发现与研究证实了深度神经网络的脆弱性.如果不对对抗样本的生成加以约束,那么触手可及的图像将不再安全并随时可能对不鲁棒的深度神经网络构成威胁.然而,现有的对抗防御主要旨在防止对抗样本成功攻击深度神经网络,而不是防止对抗样本的生成.因此,本文提出了一种新颖的对抗防御机制,该机制被称为免疫防御.免疫防御通过主动地在原始图像上添加难以察觉的扰动使得攻击者无法针对该图像制作出有效的对抗样本,从而同时保护了图像和深度神经网络.这种良性的扰动被称为免疫扰动,添加了免疫扰动的图像被称为免疫样本.在白盒免疫防御中,本文提出了双曲正切免疫防御(Hyperbolic Tangent Immune Defense,HTID)以制作高分类准确率、高防御性能和高视觉质量的白盒免疫样本;在黑盒免疫防御中,提出了基于矩的免疫防御(Moment-based Immune Defense,MID)以提升免疫样本的可迁移性,从而确保免疫样本对未知对抗攻击的防御性能.此外,本文还提出了免疫率以更加准确地衡量免疫样本的防御性能.在CIFAR-10、MNIST、STL-10和Caltech-256数据集上的大量实验表明,HTID和MID制作的免疫样本具有高分类准确率,在Inception-v3、ResNet-50、LeNet-5和Model C上的准确率均达到了100.0%,比原始准确率平均高出10.5%.制作的免疫样本同时具有高视觉质量,其SSIM最低为0.822,最高为0.900.实验也表明MID有着比HTID更高的可迁移性,MID在四个数据集上针对AdvGAN制作的免疫样本防御其他11种对抗攻击的平均免疫率分别为62.1%、52.1%、56.8%和48.7%,这比HTID高出15.0%、10.8%、17.5%和15.7%. 展开更多
关键词 深度神经网络 对抗样本 对抗防御 免疫防御 可迁移性
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一种卫星隐蔽通信信号盲分离算法 被引量:3
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作者 王亮 魏合文 陆佩忠 《电讯技术》 北大核心 2024年第3期390-395,共6页
重构抵消算法是卫星隐蔽通信信号分离的关键技术,算法的性能主要依赖于参数估计的精度。然而在实际环境中,参数估计误差带来的算法性能损失无法被避免。此外,对信号的重构使得该算法计算复杂度较高。针对这个问题,首先分析了参数估计误... 重构抵消算法是卫星隐蔽通信信号分离的关键技术,算法的性能主要依赖于参数估计的精度。然而在实际环境中,参数估计误差带来的算法性能损失无法被避免。此外,对信号的重构使得该算法计算复杂度较高。针对这个问题,首先分析了参数估计误差对分离性能的影响,然后提出基于盲均衡算法的协作分离算法,提升信号分离性能的同时降低了算法的计算量。仿真实验表明,新算法相较于重构抵消算法,降低了对参数估计精度的依赖,当参数估计误差大于0.05时,信号的解调误码率降低了一个数量级左右。 展开更多
关键词 卫星隐蔽通信 同频混合信号 盲分离 重构抵消 盲均衡 参数估计
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免疫粒子群算法的测试数据生成 被引量:2
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作者 焦重阳 周清雷 张文宁 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第5期1435-1442,共8页
为有效改善粒子群算法进化后期收敛速度慢,克服易陷入局部极值的缺陷,提出一种自适应免疫粒子群算法并在面向路径的测试数据生成中得到应用。本文提出自适应的惯性权重的调整方法和学习因子的调节策略,加快算法的搜索速率;引入免疫算法... 为有效改善粒子群算法进化后期收敛速度慢,克服易陷入局部极值的缺陷,提出一种自适应免疫粒子群算法并在面向路径的测试数据生成中得到应用。本文提出自适应的惯性权重的调整方法和学习因子的调节策略,加快算法的搜索速率;引入免疫算法中的免疫算子,提出抗体的浓度调节机制,使得粒子群的多样性更加丰富,提升算法的寻优能力;通过免疫选择操作,避免算法的早熟收敛;以分支函数叠加法构造适应度函数。实验结果表明,该算法避免了粒子群算法早熟收敛现象的发生,有效地提高了测试数据自动生成的效率。 展开更多
关键词 粒子群算法 测试数据生成 惯性权重 学习因子 免疫算子 种群多样性 免疫选择
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联合时延-多普勒-角度的无源雷达目标定位凸优化算法 被引量:1
11
作者 杨静 刘成城 +1 位作者 黄洁 李霞 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2091-2102,共12页
针对分布式多输入多输出雷达中联合时延-多普勒-角度测量的运动目标定位问题,提出了一种基于半正定松弛的凸优化定位算法,改善了测量误差较大时定位误差偏离克拉美罗界的阈值效应.首先,将定位问题表述为最大似然估计问题,通过引入辅助... 针对分布式多输入多输出雷达中联合时延-多普勒-角度测量的运动目标定位问题,提出了一种基于半正定松弛的凸优化定位算法,改善了测量误差较大时定位误差偏离克拉美罗界的阈值效应.首先,将定位问题表述为最大似然估计问题,通过引入辅助变量将定位问题转化为带约束的加权最小二乘优化问题,然后使用半正定松弛技术,转化为半正定规划凸问题,并采用内点法对该凸问题求解得到目标位置和速度估计.由于凸优化问题的局部最优解就是全局最优解,本文算法具有良好的全局收敛性.仿真结果表明,与现有算法相比,本文算法的定位误差逼近克拉美罗下界,在大测量误差水平下的定位精度和稳健性优于现有算法. 展开更多
关键词 分布式MIMO雷达 角度 时延 多普勒频率 半正定松弛
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模型误差影响下基于CNN+BiLSTM神经网络的非圆信号目标直接跟踪算法 被引量:1
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作者 尹洁昕 王鼎 +1 位作者 杨欣 杨宾 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1315-1329,共15页
针对运动观测阵列状态误差与接收频率抖动同时影响下的非圆信号无源跟踪问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)+双向长短时记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiL⁃STM)的直接跟踪算法.该算... 针对运动观测阵列状态误差与接收频率抖动同时影响下的非圆信号无源跟踪问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)+双向长短时记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiL⁃STM)的直接跟踪算法.该算法首先利用多运动观测阵列信号各频带间的相关性与辐射源信号的非圆特性,建立模型误差影响下的扩展多站观测矢量;接着利用多个观测时隙内扩展多站观测矢量的信号子空间构造空时特征输入序列;然后设计基于CNN与BiLSTM混合神经网络的直接跟踪模型,通过训练实现对非圆目标的轨迹矢量直接估计.本文算法是从原始数据信号子空间中估计轨迹矢量的直接跟踪模式,相比传统“观测参数估计+滤波轨迹跟踪”的两步估计模式,具有更高的估计精度.由于本文算法在神经网络训练过程中学习到模型误差的信息,因此能够实现对多种误差的校正.仿真结果表明,本文算法较传统两步跟踪算法与现有直接跟踪算法均具有更高的轨迹估计精度,能够明显提升模型误差影响下多站协同跟踪的鲁棒性. 展开更多
关键词 直接跟踪 非圆信号 模型误差 卷积神经网络 双向长短时记忆网络
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京尼平对下咽癌FaDu细胞增殖及线粒体功能的影响
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作者 彭瑶 周颖 +5 位作者 高宇 刘颖 徐傲枫 张畅 张春晶 于海涛 《中国肿瘤生物治疗杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期681-686,共6页
目的:探讨解偶联蛋白2(UCP2)抑制剂京尼平(GEN)对人下咽癌FaDu细胞增殖及线粒体功能的影响。方法:使用不同浓度的GEN作用于FaDu细胞24 h,实验分为GEN 0(对照)、50、100、200和400μmol/L组。采用CCK-8法检测各组细胞增殖能力,DCFH-DA探... 目的:探讨解偶联蛋白2(UCP2)抑制剂京尼平(GEN)对人下咽癌FaDu细胞增殖及线粒体功能的影响。方法:使用不同浓度的GEN作用于FaDu细胞24 h,实验分为GEN 0(对照)、50、100、200和400μmol/L组。采用CCK-8法检测各组细胞增殖能力,DCFH-DA探针及JC-1染色联合流式细胞术检测GEN对FaDu细胞活性氧(ROS)含量及线粒体膜电位的影响,激光共聚焦显微镜观察GEN对FaDu细胞线粒体膜通透性转换孔的影响,可见分光光度法检测细胞中乳酸的含量,WB法检测细胞中UCP2蛋白的表达变化。结果:与对照组相比,GEN可显著抑制FaDu细胞的增殖活力(P<0.05或P<0.01)、细胞中UCP2蛋白的表达(P<0.05),降低线粒体膜电位(P<0.05或P<0.01)、乳酸含量(P<0.0001),改变细胞线粒体膜孔道通透性,提高细胞中ROS水平(P<0.05或P<0.01)。结论:GEN通过调节细胞中UCP2的表达水平进而影响细胞的氧化还原能力及线粒体功能,从而发挥抑制人下咽癌FaDu细胞增殖并诱导细胞凋亡的作用。 展开更多
关键词 下咽癌 京尼平 解偶联蛋白2 FaDu细胞 增殖 凋亡 线粒体损伤
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针对BMP格式掩盖的JPEG同步重压缩检测方法
14
作者 王金伟 王伟 +2 位作者 王昊 罗向阳 马宾 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期5653-5670,共18页
检测JPEG(joint photographic experts group)同步重压缩是数字图像取证中一项具有挑战性的任务.已有的研究提出了一些能够有效检测同步JPEG重压缩的方法,但这些方法基本上都是在JPEG解压缩过程中获取的特征,如果以BMP格式保存同步JPEG... 检测JPEG(joint photographic experts group)同步重压缩是数字图像取证中一项具有挑战性的任务.已有的研究提出了一些能够有效检测同步JPEG重压缩的方法,但这些方法基本上都是在JPEG解压缩过程中获取的特征,如果以BMP格式保存同步JPEG重压缩图像,则这些方法将难以直接应用.为了解决该问题,提出一种基于双阈值的量化步长估计方法,从而获取量化表并提取特征.此外,根据质量因子100时JPEG压缩的特殊性定义最小误差,通过去除特征中的最小误差,进一步提高特征的检测性能.最后,基于反量化后JPEG系数的收敛特性提取一阶相对误差特征,进一步提高所提方法在质量因子较低时的检测性能.实验结果表明,所提方法在不同质量因子时的性能均优于当前先进算法. 展开更多
关键词 数字图像取证 JPEG重压缩 量化步长估计 最小误差 收敛特性
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强杂波背景下调频步进DBS技术研究
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作者 周开心 刘丹阳 +2 位作者 朱永锋 张永杰 周剑雄 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期2960-2967,共8页
针对强地物杂波背景下弹载雷达目标检测与识别的技术难题,提出将高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)技术和多普勒波束锐化技术联合对地面进行二维高分辨成像,提高雷达在杂波下目标检测与识别的性能。该方法以线性调频步... 针对强地物杂波背景下弹载雷达目标检测与识别的技术难题,提出将高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)技术和多普勒波束锐化技术联合对地面进行二维高分辨成像,提高雷达在杂波下目标检测与识别的性能。该方法以线性调频步进频(linear frequency modulation stepped frequency,LFM-SF)信号为基本波形,首先对平台速度产生的多普勒效应等问题进行了详细讨论并校正;然后通过距离像抽取获得各帧对应的HRRP序列,并采用方位快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)实现方位高分辨;最后对实际飞行状态下平台造成的误差进行运动补偿,完成对波束内区域的二维分辨。实测数据的处理验证了所提算法的有效性与实用性。 展开更多
关键词 杂波 线性调频步进频 高分辨一维距离像 多普勒波束锐化 运动补偿
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应用改进遗传算法的低轨星座部署策略优化方法
16
作者 马林 刘玥 +2 位作者 侯祥震 常新亚 王淼 《航天器工程》 CSCD 北大核心 2024年第2期9-15,共7页
考虑发射场任务间隔时间约束,提出应用改进遗传算法的低轨星座部署策略优化方法。对近地圆轨道星座部署过程进行动力学建模,给出了部署窗口与入轨点相位差的关系,以及入轨后相位调整的代价分析。将星座部署位置组合进行参数化,加上各颗... 考虑发射场任务间隔时间约束,提出应用改进遗传算法的低轨星座部署策略优化方法。对近地圆轨道星座部署过程进行动力学建模,给出了部署窗口与入轨点相位差的关系,以及入轨后相位调整的代价分析。将星座部署位置组合进行参数化,加上各颗卫星部署日期间隔作为优化变量,使得在大范围日期区间内的搜索问题简化为有限维度的整数规划问题。引入改进遗传算法进行局部搜索,进而对部署策略进行寻优计算。以9颗卫星的Walker星座部署任务为例,对优化方法进行验证。结果表明:优化方法相对穷举搜索法的计算量有约7个数量级的降低,且能够用50代以内的演化计算快速得到满足发射间隔约束条件且兼顾部署总时间和相位转移量的最优解。 展开更多
关键词 低轨星座部署 策略优化 发射计划约束 改进遗传算法
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基于Transformer_LSTM编解码器模型的船舶轨迹异常检测方法 被引量:4
17
作者 李可欣 郭健 +3 位作者 李冉冲 王宇君 李宗明 缪坤 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期223-232,共10页
[目的]为提升船舶轨迹异常检测的精度和效率,解决传统异常检测方法存在的特征表征能力有限、补偿精度不足、容易出现梯度消失、过拟合等问题,提出一种基于Transformer_LSTM编解码器模型的无监督船舶轨迹异常检测方法。[方法]该方法基于... [目的]为提升船舶轨迹异常检测的精度和效率,解决传统异常检测方法存在的特征表征能力有限、补偿精度不足、容易出现梯度消失、过拟合等问题,提出一种基于Transformer_LSTM编解码器模型的无监督船舶轨迹异常检测方法。[方法]该方法基于编码器解码器架构,由Transformer_LSTM模块替代传统神经网络实现轨迹特征提取和轨迹重构;将Transformer嵌入LSTM的递归机制,结合循环单元和注意力机制,利用自注意力和交叉注意力实现对循环单元状态向量的计算,实现对长序列模型的有效构建;通过最小化重构输出和原始输入之间的差异,使模型学习一般轨迹的特征和运动模式,将重构误差大于异常阈值的轨迹判定为异常轨迹。[结果]采用2021年1月的船舶AIS数据进行实验,结果表明,模型在准确率、精确率以及召回率上相较于LOF,DBSCAN,VAE,LSTM等经典模型有着明显提升;F1分数相较于VAE_LSTM模型提升约8.11%。[结论]该方法的异常检测性能在各项指标上显著优于传统算法,可有效、可靠地运用于海上船舶轨迹异常检测。 展开更多
关键词 异常检测 深度学习 编码器解码器 TRANSFORMER 长短期记忆 轨迹重建
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收发未精确同步条件下非相关多运动辐射源TOAs/FOAs协同定位方法 被引量:3
18
作者 王鼎 尹洁昕 +1 位作者 郑娜娥 杨宾 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期550-563,共14页
在联合到达时间/到达频率的无线定位体制中,除了TOAs/FOAs(Time-Of-Arrivals/Frequency-Of-Arrivals)估计误差与传感器位置/速度先验观测误差以外,收发两端的传感器时钟同步误差也是影响定位精度的重要因素.为了抑制时钟同步误差和各类... 在联合到达时间/到达频率的无线定位体制中,除了TOAs/FOAs(Time-Of-Arrivals/Frequency-Of-Arrivals)估计误差与传感器位置/速度先验观测误差以外,收发两端的传感器时钟同步误差也是影响定位精度的重要因素.为了抑制时钟同步误差和各类观测误差的影响,本文针对非相关多运动辐射源定位场景,提出一种基于加权多维标度分析的TOAs/FOAs多辐射源协同定位方法.文中首先通过构造两组标量积矩阵推导定位关系式,然后基于一阶误差分析方法得到该关系式中的误差渐近统计特性,并进而构建联合定位与时钟同步误差校正的优化准则.针对此优化模型,本文提出一种基于正交投影矩阵数学性质的参数解耦合优化算法,可实现对多运动辐射源位置/速度参数与同步误差参数的分步估计,显著降低了参与优化迭代的变量维数.此外,文中还在收发未精确同步条件下推导TOAs/FOAs多辐射源协同定位模型的克拉美罗界,定量证明多辐射源协同定位可以带来性能增益,并且利用一阶误差分析以及正交投影矩阵数学性质证明新方法的渐近统计最优性.仿真实验结果验证所提出的协同定位方法的优越性. 展开更多
关键词 协同定位 到达时间 到达频率 时钟同步误差 加权多维标度分析 正交投影矩阵 理论性能分析 克拉美罗界
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基于Bert-GNNs异质图注意力网络的早期谣言检测 被引量:2
19
作者 欧阳祺 陈鸿昶 +2 位作者 刘树新 王凯 李星 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期311-323,共13页
网络谣言的广泛传播已经造成了很大的社会危害,因此早期谣言检测任务已成为重要的研究热点.现有谣言检测方法主要从文本内容、用户配置和传播结构中挖掘相关特征,但没有同时利用到文本全局语义关系和局部上下文语义关系.为了克服以上局... 网络谣言的广泛传播已经造成了很大的社会危害,因此早期谣言检测任务已成为重要的研究热点.现有谣言检测方法主要从文本内容、用户配置和传播结构中挖掘相关特征,但没有同时利用到文本全局语义关系和局部上下文语义关系.为了克服以上局限性,充分利用到谣言数据中的文本全局-局部上下文语义关系、文本语义内容特征和推文传播的结构特征,本文提出了一种基于Bert-GNNs异质图注意力网络的早期谣言检测算法(Bert-GNNs Heterogeneous Graph Attention Network,BGHGAN).该方法根据历史谣言集和用户特征构建一个推文-词-用户异质图,通过采用预训练语言模型Bert和图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)结合的方法进行特征学习,以挖掘谣言的文本语义特征和文本之间的关系,并将异质图分解为推文-词子图和推文-用户子图,采用图注意力网络(Graph Attention network,GAT)的方式分别进行特征学习,从而更充分利用文本全局-局部上下文语义关系和传播图的全局结构关系以加强特征表达;最后,通过子图级注意力机制将不同模块的学习集成进行最终的谣言检测.所提算法在真实的Twitter15和Twitter16数据上进行实验,验证了该算法在检测准确率上分别为91.4%和91.9%,较现有最佳模型分别提高了1%和1.4%,也具备在早期阶段对谣言的检测能力;同时,本文通过实验探讨了不同特征对谣言检测的重要性、对异质图构建质量的重要性. 展开更多
关键词 虚假谣言 Bert-GCN模块 子图注意力网络模块 全局语义关系 全局结构关系 局部上下文语义关系
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支持增量式编程的多模态网络环境 被引量:1
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作者 崔子熙 田乐 +3 位作者 崔鹏帅 胡宇翔 伊鹏 邬江兴 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1230-1238,共9页
当前,多模态网络编程模型与底层硬件紧耦合、强相关,导致网络程序呈现扁平化和单片化特征.因此,持续开发模态程序效率低下且极易出错,制约了网元设备的可用性和可靠性.为此,本文提出面向多模态网络的编程环境(PINet’s Programming Envi... 当前,多模态网络编程模型与底层硬件紧耦合、强相关,导致网络程序呈现扁平化和单片化特征.因此,持续开发模态程序效率低下且极易出错,制约了网元设备的可用性和可靠性.为此,本文提出面向多模态网络的编程环境(PINet’s Programming Environment,PPE),支持增量式开发网络协议与功能.基于“巨型交换机”思想,PPE提出了一种平台无关的编程模型及语言,支持模块化编程和跨平台移植,通过模块单元的灵活组合提高网络程序的开发效率.同时,针对上述模型设计了前后端分离的编译系统框架.该系统自动化解析并组合分布式的模态程序,通过优化报文处理逻辑自动适配硬件资源约束.实验结果表明,在不影响硬件性能的基础上,PPE能够降低20%的程序开发量,同时引入编译时延和资源开销在合理范围内. 展开更多
关键词 编程模型 多模态网络 可编程数据平面 模块化 增量式编程 网络模态
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