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硬件损伤情况下IRS辅助密钥生成系统鲁棒波束赋形设计
1
作者
王毅
杨少川
+3 位作者
赵飞
冀保峰
楚征
李春国
《无线电通信技术》
北大核心
2025年第5期911-918,共8页
研究了存在残余收发信机硬件损伤(Transceiver Hardware Impairments,THI)情况下的智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助的物理层密钥生成(Physical-layer Key Generation,PKG)系统,推导了密钥生成速率(Key Generation R...
研究了存在残余收发信机硬件损伤(Transceiver Hardware Impairments,THI)情况下的智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助的物理层密钥生成(Physical-layer Key Generation,PKG)系统,推导了密钥生成速率(Key Generation Rate,KGR)的闭合表达式,并在基站发射功率约束和IRS相位偏移单位模约束下,构建了KGR最大化问题。为求解该问题,提出了一种鲁棒优化算法,该算法结合了交替优化(Alternating Optimization,AO)、逐次凸逼近(Successive Convex Approximation,SCA)、半定松弛(Semi-Definite Relaxation,SDR)和惩罚方法,迭代优化发射波束成形和IRS相移。仿真结果表明,所提鲁棒算法能够有效对抗硬件损伤、提升KGR。
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关键词
硬件损伤
密钥生成
智能反射面
交替优化
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职称材料
多尺度稀疏图引导的视觉图神经网络
2
作者
张子墨
赵雪专
《计算机应用》
北大核心
2025年第7期2188-2194,共7页
近年来,视觉图神经网络(ViG)在计算机视觉领域引起了研究人员的广泛关注,其中构图是ViG的重要建模方式。目前流行的K近邻(KNN)构图方法尺度单一、具有二次计算复杂度并且难以建模图像的局部和多尺度信息。为了解决该问题,提出一种尺度...
近年来,视觉图神经网络(ViG)在计算机视觉领域引起了研究人员的广泛关注,其中构图是ViG的重要建模方式。目前流行的K近邻(KNN)构图方法尺度单一、具有二次计算复杂度并且难以建模图像的局部和多尺度信息。为了解决该问题,提出一种尺度稀疏图的构筑方法——MSSG(Multi-Scale Sparse Graph)。该方法将KNN图沿通道分解为3个不同尺度的稀疏子图,具有线性的计算复杂度并且能实现图像局部信息和多尺度信息的有效建模。为了增强模型的全局建模能力,提出一种全局和局部多尺度信息融合策略。基于以上方法,提出一种视觉架构——MSViG(Multi-Scale Vision Graph neural network)。在ImageNet-1K数据集上进行的图像分类实验的结果表明,MSViG优于传统的ViG。例如,与视觉神经网络ViG-T相比,所提MSViG-T的Top-1分类准确率提高了2.1个百分点,并且在目标检测和实例分割视觉下游任务上MSViG相较于传统ViG取得了较大的性能提升。
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关键词
图神经网络
视觉图神经网络
视觉骨干网络
图像分类
目标检测
实例分割
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职称材料
题名
硬件损伤情况下IRS辅助密钥生成系统鲁棒波束赋形设计
1
作者
王毅
杨少川
赵飞
冀保峰
楚征
李春国
机构
郑州
航空
工业管理学院
电子信息
学院
河南省
通用
航空
技术
重点实验室
航空航天电子信息技术河南省协同创新中心
河南
科技大学
信息
工程学院
宁波诺丁汉大学电器与
电子
工程学院
东南大学
信息
科学与工程学院
出处
《无线电通信技术》
北大核心
2025年第5期911-918,共8页
基金
河南省自然科学基金(252300421516)
河南省科技研发计划联合基金重点项目(225200810033)
+5 种基金
郑州航空工业管理学院科研团队支持计划专项(23ZHTD01005)
郑州航空工业管理学院教育教学改革研究与实践项目(zhjy24-09)
郑州航空工业管理学院研究生教育改革与发展研究项目(2025YJSJG31)
河南省高等学校重点科研项目(26A510017)
宁波市自然科学基金(2024J233)
河南省杰出外籍科学家工作室(GZS2022011)。
文摘
研究了存在残余收发信机硬件损伤(Transceiver Hardware Impairments,THI)情况下的智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助的物理层密钥生成(Physical-layer Key Generation,PKG)系统,推导了密钥生成速率(Key Generation Rate,KGR)的闭合表达式,并在基站发射功率约束和IRS相位偏移单位模约束下,构建了KGR最大化问题。为求解该问题,提出了一种鲁棒优化算法,该算法结合了交替优化(Alternating Optimization,AO)、逐次凸逼近(Successive Convex Approximation,SCA)、半定松弛(Semi-Definite Relaxation,SDR)和惩罚方法,迭代优化发射波束成形和IRS相移。仿真结果表明,所提鲁棒算法能够有效对抗硬件损伤、提升KGR。
关键词
硬件损伤
密钥生成
智能反射面
交替优化
Keywords
hardware impairments
key generation
IRS
AO
分类号
TN919.23 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
多尺度稀疏图引导的视觉图神经网络
2
作者
张子墨
赵雪专
机构
新加坡国立大学人文与社会科学学院
空基
信息
感知与融合全国重点实验室
郑州
航空
工业管理学院计算机学院
哈尔滨工业大学重庆研究院
航空航天电子信息技术河南省协同创新中心
(郑州
航空
工业管理学院)
出处
《计算机应用》
北大核心
2025年第7期2188-2194,共7页
基金
河南省重点研发专项(231111212000)
河南省杰出外籍科学家工作室项目(GZS2022011)
+2 种基金
航空科学基金资助项目(20230001055002)
重庆市自然科学基金资助项目(CSTB2023NSCQ-MSX0070)
河南省科技攻关项目(232102210054)。
文摘
近年来,视觉图神经网络(ViG)在计算机视觉领域引起了研究人员的广泛关注,其中构图是ViG的重要建模方式。目前流行的K近邻(KNN)构图方法尺度单一、具有二次计算复杂度并且难以建模图像的局部和多尺度信息。为了解决该问题,提出一种尺度稀疏图的构筑方法——MSSG(Multi-Scale Sparse Graph)。该方法将KNN图沿通道分解为3个不同尺度的稀疏子图,具有线性的计算复杂度并且能实现图像局部信息和多尺度信息的有效建模。为了增强模型的全局建模能力,提出一种全局和局部多尺度信息融合策略。基于以上方法,提出一种视觉架构——MSViG(Multi-Scale Vision Graph neural network)。在ImageNet-1K数据集上进行的图像分类实验的结果表明,MSViG优于传统的ViG。例如,与视觉神经网络ViG-T相比,所提MSViG-T的Top-1分类准确率提高了2.1个百分点,并且在目标检测和实例分割视觉下游任务上MSViG相较于传统ViG取得了较大的性能提升。
关键词
图神经网络
视觉图神经网络
视觉骨干网络
图像分类
目标检测
实例分割
Keywords
Graph Neural Network(GNN)
Vision Graph neural network(ViG)
vision backbone
image classification
object detection
instance segmentation
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
硬件损伤情况下IRS辅助密钥生成系统鲁棒波束赋形设计
王毅
杨少川
赵飞
冀保峰
楚征
李春国
《无线电通信技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
多尺度稀疏图引导的视觉图神经网络
张子墨
赵雪专
《计算机应用》
北大核心
2025
0
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职称材料
已选择
0
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引证文献
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