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2020年  第42卷  第12期

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2020 年 12 期目录
2020, (12): 1-4.
摘要:
网络空间安全中的人格研究综述
吴桐, 郑康锋, 伍淳华, 王秀娟, 郑赫慈
2020, 42(12): 2827-2840. doi: 10.11999/JEIT190806
摘要:
网络空间是所有信息系统的集合,是人类赖以生存的信息环境。网络空间安全已经从物理域、信息域安全扩展到以人为中心的认知域和社会域安全,对人的安全研究已经成为了网络空间安全的必然趋势。人是复杂多变的综合体,而人格作为人的稳定的心理特征,成为了人的安全相关研究的切入点。该文梳理当前网络空间安全中的人格研究,介绍了网络空间安全和人格的基本概念,提出了网络空间安全中人格的研究框架,涵盖理论研究、技术研究和技术应用3个层次;其中技术研究主要包括人格测量、人格的安全脆弱性和针对人的安全防护3部分;详细探讨了当前人格安全研究现状和存在的问题,最后讨论了未来的研究方向和发展趋势。
基于简化云与K/N投票的选择性转发攻击检测方法
尹荣荣, 张文元, 杨绸绸, 李曦达
2020, 42(12): 2841-2848. doi: 10.11999/JEIT190274
摘要:
针对无线传感器网络中恶意节点产生的选择性转发攻击行为,该文提出一种有效的攻击检测方法。该方法将简化云模型引入信任评估中,结合改进的K/N投票算法确定目标节点的信任值,将目标节点信任值与信任阈值比较,进行选择性转发攻击节点的判定。仿真结果表明,当信任阈值为0.8时,经过5个时间段后,该方法能够有效地检测出网络中的选择性转发攻击节点,具有较高的检测率和较低的误检率。
软件定义网络容错控制平面的最小覆盖布局方法
吴奇, 陈鸿昶
2020, 42(12): 2849-2856. doi: 10.11999/JEIT190972
摘要:
容错控制平面通过将多个控制器部署在不同的网络设备上进而增强网络的可靠性,但是大量的控制器部署带来了巨大的布局成本,严重地限制了容错控制平面在实际网络中的部署与应用。为了解决上述问题,该文首先构造了容错控制平面的最小覆盖布局模型,然后设计了一种基于局部搜索策略的启发式控制器布局算法,避免搜索结果陷入局部最优解。在不同规模网络中的仿真结果表明,相对于其他算法,所提算法可以在保证网络容错需求的同时,降低网络中部署控制器的数量。
浮点数比较分支的混淆方法研究
耿普, 祝跃飞
2020, 42(12): 2857-2864. doi: 10.11999/JEIT190743
摘要:
针对当前分支混淆方法仅对整数比较分支有效的缺陷,该文分析浮点数二进制表示与大小比较的关系,证明了浮点数二进制区间的前缀集合与浮点数区间内数据之间具有前缀匹配关系。使用哈希函数对前缀集合进行保护,利用哈希函数的单向性实现对抗符号执行,通过哈希值比对替换浮点数比较,提出一种基于前缀哈希值比较的分支条件混淆技术,实现了一种在符号执行对抗和混淆还原对抗上具有较强对抗性的混淆方法。最后,通过实验证和分析,证实了该文提出的混淆方法有消耗小、能够有效对抗符号执行和混淆还原的优点,具备较好的实用性。
基于长短期记忆生成对抗网络的小麦品质多指标预测模型
蒋华伟, 张磊
2020, 42(12): 2865-2872. doi: 10.11999/JEIT190802
摘要:
小麦多生理生化指标变化趋势反映了储藏品质的劣变状态,预测多指标时序数据会因关联性及相互作用而产生较大误差,为此该文基于长短期记忆网络(LSTM)和生成式对抗网络(GAN)提出一种改进拓扑结构的长短期记忆生成对抗网络(LSTM-GAN)模型。首先,由LSTM预测多指标不同时序数据的劣变趋势;其次,根据多指标的关联性并结合GAN的对抗学习方法来降低综合预测误差;最后通过优化目标函数及训练模型得出多指标预测结果。经实验分析发现:小麦多指标的长短期时序数据的变化趋势不同,进一步优化模型结构及训练时序长度可有效降低预测结果的误差;特定条件下小麦品质过快劣变会使多指标预测误差增大,因此应充分考虑储藏期环境变化对多指标数据的影响;LSTM-GAN模型的综合误差相对于仅使用LSTM预测降低了9.745%,并低于多种对比模型,这有助于提高小麦品质多指标预测及分析的准确性。
车载自组网中可证明安全的无证书认证方案
曾萍, 郭瑞芳, 马英杰, 高原, 赵耿
2020, 42(12): 2873-2881. doi: 10.11999/JEIT190883
摘要:
认证协议的设计是目前车载自组网(VANET)安全领域的研究热点。现有的认证方案中普遍存在密钥托管带来的安全问题,以及使用计算量大的双线性对导致认证效率很低。针对以上问题,该文提出可证明安全的无证书批认证方案,方案中车辆的密钥由车辆自身和一个密钥生成中心共同生成,解决密钥需要托管给第三方维护的问题;方案的签名构造不使用计算量大的对运算,减少了计算开销;引入批认证来减少路边设施的认证负担,提高认证效率。基于求解椭圆曲线上的离散对数问题的困难性假设,在随机预言机模型中证明了该方案可以抵抗自适应选择消息和身份攻击,从而抵抗更改攻击和假冒攻击,并具有匿名性、可追踪性等特点。与现有方案相比,该方案实现了更高效的认证。
卫星物联网场景下基于节点选择的协作波束成形技术研究
席博, 洪涛, 张更新
2020, 42(12): 2882-2890. doi: 10.11999/JEIT190707
摘要:
针对卫星物联网(IoT)场景下信号长距离传输衰减大以及单个终端节点传输性能受限的问题,该文提出一种基于节点选择的协作波束成形算法,增强终端节点的传输能力。在实际终端位置信息存在误差的条件下,推导出了协作波束成形平均方向图函数,分析了不同系统参数对于协作波束成形平均方向图和瞬时方向图差异的影响。在此基础上,根据卫星物联网链路传输性能需求,提出一种区域分组优化的协作节点选择算法。仿真结果表明,相比于传统的分布式协作波束成形节点选择算法,该文提出的算法在实际的误差模型中旁瓣抑制和零陷生成方面具有更好的性能。
移动边缘计算中分布式异构任务卸载算法
夏士超, 姚枝秀, 鲜永菊, 李云
2020, 42(12): 2891-2898. doi: 10.11999/JEIT190728
摘要:
随着物联网(IoT)迅速发展,移动边缘计算(MEC)在提供高性能、低延迟计算服务方面的作用日益明显。然而,在面向IoT业务的MEC(MEC-IoT)时变环境中,不同边缘设备和应用业务在时延和能耗等方面具有显著的异构性,对高效的任务卸载及资源分配构成严峻挑战。针对上述问题,该文提出一种动态的分布式异构任务卸载算法(D2HM),该算法利用分布式博弈机制并结合李雅普诺夫优化理论,设计了一种资源的动态报价机制,并实现了对不同业务类型差异化控制和计算资源的弹性按需分配,仿真结果表明,所提的算法可以满足异构任务的多样化计算需求,并在保证网络稳定性的前提下降低系统的平均时延。
超密集异构无线网络中基于位置预测的切换算法
马彬, 王梦雪, 谢显中
2020, 42(12): 2899-2907. doi: 10.11999/JEIT190751
摘要:
在密集异构蜂窝网络和无线局域网络构成的超密集异构无线网络中, 变速移动的车辆终端会面临更加频繁的切换,导致用户服务质量(QoS)变差。该文针对上述问题,首先,利用高斯马尔可夫移动模型,预测车辆下一时刻的位置,筛选出满足终端服务质量的候选网络集,与当前的候选网络集做交运算,其次,当前接入网络不在交集中,则使用变步长的萤火虫算法寻找最佳网络;再次,对因预测误差导致的切换失效,则把终端用户迁移到宏蜂窝,以保证通信的持续性。仿真结果表明,在超密集异构无线网络中,使用该文所提算法能够减少乒乓切换等频繁切换现象,同时,提升了用户的服务质量和网络吞吐量。
基于携能通信的非信任双向中继网络安全传输方案
欧静兰, 余欢欢, 吴皓威, 马锐, 王柳彬
2020, 42(12): 2908-2914. doi: 10.11999/JEIT200069
摘要:
针对非信任双向中继网络的能量受限和信息安全问题,该文提出一种基于无线携能通信(SWIPT)与人工噪声辅助的物理层安全传输方案。该方案中的非信任中继采用功率分割(PS)策略辅助合法用户进行保密通信,而全双工干扰机在进行能量采集的同时发送人工噪声以确保系统安全。以最大化系统保密性能为目标,优化了中继的PS因子,推导了保密和速率的解析式及高信噪比条件下最佳PS因子的闭式解。特别针对非理想信道状态信息的情况,分析了信道估计误差对系统保密性能的影响。仿真结果验证了理论推导的正确性,并证明了所提的基于PS策略的干扰机协同传输方案相比采用时间切换(TS)策略或目的节点协同干扰的方案具有更优的保密性能。
D2D辅助的窄带物联网中能耗和传输成功率的最优折中
裴二荣, 易鑫, 邓炳光, 李金艳, 张蕾
2020, 42(12): 2915-2922. doi: 10.11999/JEIT190786
摘要:
在设备到设备(D2D)通信辅助的窄带物联网(NB-IoT)中,为了尽可能提高传输成功率,D2D接收端需要预留较多的通信时隙(可以允许多次重传)。然而,这显著地增加了用户设备(UE)的能耗,特别是在信道条件较差或者相邻D2D链路干扰较严重的情况下。该文基于中继和能耗模型构造了一个传输成功率和能耗折中的优化问题,进而提出一个基于二分法的通信时隙最优配置算法。数值结果表明较多的预留时隙数量极大地增加了UE的能耗,但是不会显著提高传输成功率,与多中继传输、随机中继传输和100%成功传输等其他算法相比,该文提出的预留时隙最优配置算法获得了最小的能耗和几乎最大的传输成功率(只比100%成功传输方案低)。
无线自组织网络的联合安全路由选择和功率优化算法
惠鏸, 张晓静
2020, 42(12): 2923-2930. doi: 10.11999/JEIT190909
摘要:
针对无线自组织网络在窃听环境中的安全传输问题,该文提出了一种无线多跳自组织网络的联合安全路由和功率优化算法。首先,在窃听者服从泊松簇过程(PCP)这一假设下推导得到了系统安全中断概率(SOP)和连接中断概率(COP)的表达式;然后以安全中断概率约束下的连接中断概率最小为准则,针对给定路径推导得到了源与各跳中继的最优传输功率,并进一步获得了源与目的节点间的最优路由。仿真结果表明,该文所提系统安全中断概率和连接中断概率的表达式与蒙特卡洛仿真结果相符,所提算法可获得与穷举搜索方法接近的安全性能,显著优于传统方法。
基于深度强化学习的服务功能链可靠部署算法
唐伦, 曹睿, 廖皓, 王兆堃
2020, 42(12): 2931-2938. doi: 10.11999/JEIT190969
摘要:
针对当前关于服务功能链(SFC)的部署问题都未考虑到虚拟网络功能(VNF)的失效重要度,该文提出了基于深度强化学习的SFC可靠部署算法。首先建立VNF和虚拟链路可靠映射模型,为重要的VNF设置高可靠性需求,并通过链路部署长度限制尽可能保证虚拟链路可靠性需求。其次,以负载均衡为资源协调原则,与VNF可靠性联合优化,最终使用深度强化学习得到服务功能链部署策略。另外,提出了基于重要度的节点备份和链路备份策略,用于应对部署过程中VNF/链路可靠性难以满足的情况。仿真结果表明,该文的可靠部署算法在保证可靠性需求的基础上能够有效减少SFC失效损失,同时使虚拟网络更加稳定可靠。
全负载蜂窝网络下多复用D2D通信功率分配算法研究
钱志鸿, 蒙武杰, 王雪, 胡良帅, 王鑫
2020, 42(12): 2939-2945. doi: 10.11999/JEIT190974
摘要:
针对全负载蜂窝网络中D2D通信的功率分配问题,该文提出了一种基于非合作完全信息博弈纳什均衡解的多复用D2D通信功率分配算法。以优先保证蜂窝用户通信质量与D2D用户接入率为前提,设置D2D通信系统上行链路帧结构,之后建立非合作完全信息博弈系统模型,引入定价机制到功率分配博弈模型中并分析纳什均衡解的存在性与唯一性,最后给出该模型的分布式迭代求解算法。仿真结果表明,随着D2D用户复用数量的增加,该算法在提升系统吞吐量的同时,能有效地控制系统内部干扰,大幅度降低系统总能耗。
基于极化码的无协商密钥物理层安全传输方案
黄开枝, 万政, 楼洋明, 肖帅芳, 许晓明
2020, 42(12): 2946-2952. doi: 10.11999/JEIT190948
摘要:
针对现有的密钥生成方案需要在通信流程中增加额外的密钥协商协议,导致在5G等标准通信系统中应用受限的问题,该文提出一种基于极化码的无协商密钥物理层安全传输方案。首先基于信道特征提取未协商的物理层密钥,然后针对物理信道与密钥加密信道共同构成的等效信道设计极化码,最后利用未协商的物理层密钥对编码后的序列进行简单的模二加加密后传输。该方案通过针对性设计的极化码纠正密钥差异和噪声引起的比特错误,实现可靠的安全传输。仿真表明,该文基于等效信道设计的极化码在保证合法双方以最优的码率可靠传输的同时可以防止窃听者窃听,实现了安全与通信的一体化。
基于零空间矩阵匹配的极化码参数盲识别算法
张天骐, 胡延平, 冯嘉欣, 张晓艳
2020, 42(12): 2953-2959. doi: 10.11999/JEIT190935
摘要:
针对目前极化码参数盲识别问题,该文提出一种基于零空间矩阵匹配的极化码参数盲识别算法。由于极化码生成矩阵的构造是确定的,其生成矩阵都是满秩的方阵,该算法首先利用极化码编码中信道可靠性估计删除生成矩阵中冻结位码字对应的行,再找出该矩阵在二元域中的零空间矩阵作为该码长下的监督矩阵,用不同长度码长的监督矩阵与待检测的码字迭代相乘,根据乘积结果中“1”的比例来判断码字的码长、信息位个数和位置分布。仿真结果表明,针对200组码长64,信息位个数30的极化码,在最大误比特率不超过0.06时,识别率能保持在80%以上。
基于稀疏感知有序干扰消除的大规模机器类通信系统多用户检测
申滨, 吴和彪, 赵书锋, 崔太平
2020, 42(12): 2960-2968. doi: 10.11999/JEIT190994
摘要:
在大规模机器类通信(mMTC)系统中,以用户活跃性为先验信息,接收机可以基于稀疏感知最大后验概率(S-MAP)准则来检测多用户信号。为了降低S-MAP检测的计算复杂度,基于干扰消除的思想,该文提出一种改进的活跃性感知有序正交三角分解(IA-SQRD)算法,以适用于mMTC系统上行链路多用户信号检测。IA-SQRD算法将传统的活跃性感知有序正交三角分解(A-SQRD)算法的最终解作为初始解,并额外增加迭代干扰消除操作,以进一步提高检测性能。此外,利用与改进A-SQRD算法相似的思路,该文对稀疏感知串行干扰消除(SA-SIC)、有序正交三角分解(SQRD)及数据相关的排序和正则化(DDS)算法亦进行了改进设计,分别获得了相应的改进型算法,即ISA-SIC、I-SQRD及I-DDS算法。仿真结果表明:相对于A-SQRD算法,在未显著增加计算复杂度的情况下,在系统误比特率(BER)为\begin{document}$2.5 \times {10^{ - 2}}$\end{document}时,该文所提IA-SQRD算法可取得3 dB性能增益;并且,对于不同的活跃概率或扩频序列长度等参数配置下的mMTC系统,IA-SQRD算法相对于其它算法均表现出更优良的多用户检测性能。
无人机编队中无线紫外光隐秘通信的能耗均衡算法
赵太飞, 林亚茹, 马倩文, 郑博睿
2020, 42(12): 2969-2975. doi: 10.11999/JEIT190965
摘要:
针对强电磁干扰环境下无人机之间的隐秘通信,该文提出了无人机编队中无线紫外光隐秘通信的能耗均衡算法。该算法能够结合紫外光非直视、低窃听等优点,克服传统无线电易被监听的缺点,在均衡能耗的同时为长机收集僚机信息提供可靠保证。通过引入考虑距离和剩余能量的优先级函数,提出基于分簇机制的改进算法BEAD-LEACH,并采用改进算法对无人机随机部署和呈圆形编队部署时进行仿真。仿真结果表明,在两种部署方式下,网络中50%节点出现死亡经历的时间分别延长了12%, 16%,改进算法能够有效地均衡网络的通信能耗,延长无人机网络的生存时间。
基于索引调制OFDM雷达通信共享信号压缩感知方法研究
左家骏, 杨瑞娟, 李晓柏, 李东瑾
2020, 42(12): 2976-2983. doi: 10.11999/JEIT190740
摘要:
针对在雷达通信一体化(RadCom)系统中正交频分复用(OFDM)共享信号通信速率不高、可靠性较差的问题,该文提出一种采用子载波索引调制(IM)的OFDM共享信号方案(OFDM-IM)以及对应的基于压缩感知(CS)的雷达信号处理算法。该方案在发射端采用IM调制增强OFDM信号通信质量,在雷达接收端采用CS技术获取目标的距离-速度2维超分辨图像,进一步采用快速分段重构、2次相参积累的方法降低算法的计算复杂度。仿真实验表明,相比于传统算法,该方法能显著提升对OFDM-IM共享信号的处理性能,并实现超低距离副瓣,是一种能够同时增强雷达与通信性能的一体化共享信号方案。
基于MUSIC算法的二次雷达应答信号分离方法
张海, 陈小龙, 张涛, 张财生
2020, 42(12): 2984-2991. doi: 10.11999/JEIT190842
摘要:
为了提高在高密度信号环境下对二次监视雷达(SSR)应答信号的接收性能,该文提出一种将信源数估计和信号到达方向(DOA)估计相结合构建分离矩阵实现交叠信号分离的算法。首先根据交叠信号量测的特征值分布来确定交叠信号的个数;然后利用MUSIC算法作谱峰搜索得到各信号的DOA,并重构混合矩阵;最后通过计算混合矩阵的广义逆得到分离矩阵,并实现对交叠信号的分离。以6阵元均匀线阵为前提进行仿真分析,结果表明所提分离算法可达到90%以上的分离成功率,分离性能和独立成分分析(ICA)算法相当,优于基于投影技术分离算法(PA),但计算量远小于ICA算法,不足ICA算法计算量1/10,更易于工程化应用。
基于统计相关差异的多基地雷达拖引欺骗干扰识别
孙闽红, 丁辰伟, 张树奇, 鲁加战, 邵鹏飞
2020, 42(12): 2992-2998. doi: 10.11999/JEIT190634
摘要:
针对长基线多基地雷达系统在目标跟踪阶段的拖引欺骗干扰识别问题,考虑到真实目标回波在不同节点雷达中的幅度相互独立,而拖引欺骗干扰假设来自同一干扰机,其在不同节点雷达中的幅度完全相关,从而跟踪波门内只有目标回波与同时存在目标回波与拖引欺骗干扰这两种不同情形下的信号幅度存在统计相关差异。该文提出利用这一差异实现多基地雷达系统的拖引欺骗干扰识别。通过在分析统计相关差异的基础上,对不同节点雷达接收到的回波信号幅度序列进行相关性度量及参数估计,构建检验统计量,在给定的虚警概率下实现了对欺骗干扰的识别。仿真实验结果表明,该方法对欺骗干扰具有较好的识别效果,相较于基于拟合优度的AD检测算法,识别概率平均提高18.63%。
K2,4,p的点可区别IE-全染色
陈祥恩, 张爽, 李泽鹏
2020, 42(12): 2999-3004. doi: 10.11999/JEIT190829
摘要:
该文利用色集合事先分配法、构造染色法、反证法讨论了完全三部图K2,4,p的点可区别IE-全染色问题,确定了K2,4,p的点可区别IE-全色数。
基于高效可扩展改进残差结构神经网络的舰船目标识别技术
付哲泉, 李尚生, 李相平, 但波, 王旭坤
2020, 42(12): 3005-3012. doi: 10.11999/JEIT190913
摘要:
神经网络的深度在一定范围内与识别效果成正相关,为解决超出范围后网络层数增加识别准确率却下降的模型饱和问题,该文提出一种具有高效的微块内部结构和残差网络结构的神经网络模型,用于对舰船目标基于高分辨距离像的分类识别。该方法利用具有小尺度卷积核的卷积模块提取目标的稳定可分特征,同时利用联合损失函数约束目标特征的类内距离提高识别能力。仿真结果表明,该模型相比于其他常见网络结构,在模型参数更少的情况下,识别效果更好,同时具有较强的噪声鲁棒性。
基于信令数据的轨迹驻留点识别算法研究
李万林, 王超, 许国良, 雒江涛, 张轩
2020, 42(12): 3013-3020. doi: 10.11999/JEIT190914
摘要:
针对密度聚类算法只能识别密度相近的簇类且计算复杂度高等问题,该文提出一种基于信令数据中时空轨迹信息的密度峰值快速聚类(ST-CFSFDP)算法。首先对低采样密度的信令数据进行预处理,消除轨迹震荡现象;然后基于密度峰值快速聚类(CFSFDP)算法显式地增加时间维度限制,将局部密度由2维扩展到3维,并提出高密度时间间隔以表征簇中心在时间维度上的数据特征;接着设计筛选策略以选取聚类中心;最后识别用户出行轨迹中的驻留点,完成出行链的划分。实验结果表明,所提算法适用于采样密度低且定位精度差的信令数据,相比CFSFDP算法更适用于时空数据,相比基于密度的时空聚类算法(ST-DBSCAN)召回率提升14%,准确率提升8%,同时降低计算复杂度。
使用能量匹配的监控视频自适应速率压缩感知
王健明, 陈建华
2020, 42(12): 3021-3028. doi: 10.11999/JEIT190750
摘要:
获取信号稀疏度对压缩感知(CS)性能的提升有重大意义,但在采样端不进行完整信号数字化采集和存储的情况下,对信号稀疏度进行估计比较困难。现有方法在稀疏度估计性能和计算复杂度方面难以取得较好的平衡。针对采样端对信号特性未知的监控视频应用,该文提出一种新的使用能量匹配的自适应速率压缩感知方法(ARCS-EM),通过观测一个恒定低速率的压缩感知观测结果来对当前帧实际稀疏度进行估计,然后根据估计结果决定当前帧应执行的压缩感知测量数,再进行补充测量得到当前帧的优化压缩感知采样结果。实验结果表明,该方法可以较好地适应视频中前景稀疏度的变化,为每帧图像分配适当的压缩感知测量速率,在不显著提高采样端计算复杂度的前提下,有效提高重建视频的质量。
基于深度哈希算法的极光图像分类与检索方法
陈昌红, 彭腾飞, 干宗良
2020, 42(12): 3029-3036. doi: 10.11999/JEIT190984
摘要:
面对形态万千、变化复杂的海量极光数据,对其进行分类与检索为进一步研究地球磁场物理机制和空间信息具有重要意义。该文基于卷积神经网络(CNN)对图像特征提取方面的良好表现,以及哈希编码可以满足大规模图像检索对检索时间的要求,提出一种端到端的深度哈希算法用于极光图像分类与检索。首先在CNN中嵌入空间金字塔池化(SPP)和幂均值变换(PMT)来提取图像中多种尺度的区域信息;其次在全连接层之间加入哈希层,将全连接层最能表现图像的高维语义信息映射为紧凑的二值哈希码,并在低维空间使用汉明距离对图像对之间的相似性进行度量;最后引入多任务学习机制,充分利用图像标签信息和图像对之间的相似度信息来设计损失函数,联合分类层和哈希层的损失作为优化目标,使哈希码之间可以保持更好的语义相似性,有效提升了检索性能。在极光数据集和 CIFAR-10 数据集上的实验结果表明,所提出方法检索性能优于其他现有检索方法,同时能够有效用于极光图像分类。
引入语义部位约束的行人再识别
陈莹, 陈巧媛
2020, 42(12): 3037-3044. doi: 10.11999/JEIT190954
摘要:
为减轻行人图片中的背景干扰,使网络着重于行人前景并且提高前景中人体部位的利用率,该文提出引入语义部位约束(SPC)的行人再识别网络。在训练阶段,首先将行人图片同时输入主干网络和语义部位分割网络,分别得到行人特征图和部位分割图;然后,将部位分割图与行人特征图融合,得到语义部位特征;接着,对行人特征图进行池化得到全局特征;最后,同时使用身份约束和语义部位约束训练网络。在测试阶段,由于语义部位约束使得全局特征拥有部位信息,因此测试时仅使用主干网络提取行人的全局信息即可。在大规模公开数据集上的实验结果表明,语义部位约束能有效使得网络提高辨别行人身份的能力并且缩减推断网络的计算花费。与现有方法比较,该文网络能更好地抵抗背景干扰,提高行人再识别性能。
基于多尺度和注意力融合学习的行人重识别
王粉花, 赵波, 黄超, 严由齐
2020, 42(12): 3045-3052. doi: 10.11999/JEIT190998
摘要:
行人重识别的关键依赖于行人特征的提取,卷积神经网络具有强大的特征提取以及表达能力。针对不同尺度下可以观察到不同的特征,该文提出一种基于多尺度和注意力网络融合的行人重识别方法(MSAN)。该方法通过对网络不同深度的特征进行采样,将采样的特征融合后对行人进行预测。不同深度的特征图具有不同的表达能力,使网络可以学习到行人身上更加细粒度的特征。同时将注意力模块嵌入到残差网络中,使得网络能更加关注于一些关键信息,增强网络特征学习能力。所提方法在Market1501, DukeMTMC-reID和MSMT17_V1数据集上首位准确率分别到了95.3%, 89.8%和82.2%。实验表明,该方法充分利用了网络不同深度的信息和关注的关键信息,使模型具有很强的判别能力,而且所提模型的平均准确率优于大多数先进算法。
基于视图感知的单视图三维重建算法
王年, 胡旭阳, 朱凡, 唐俊
2020, 42(12): 3053-3060. doi: 10.11999/JEIT190986
摘要:
尽管由于丢弃维度将3维(3D)形状投影到2维(2D)视图看似是不可逆的,但是从可视化到计算机辅助几何设计,各个垂直行业对3维重建技术的兴趣正迅速增长。传统基于物体深度图或者RGB图的3维重建算法虽然可以在一些方面达到令人满意的效果,但是它们仍然面临若干问题:(1)粗鲁的学习2D视图与3D形状之间的映射;(2)无法解决物体不同视角下外观差异所带来的的影响;(3)要求物体多个观察视角下的图像。该文提出一个端到端的视图感知3维(VA3D)重建网络解决了上述问题。具体而言,VA3D包含多邻近视图合成子网络和3D重建子网络。多邻近视图合成子网络基于物体源视图生成多个邻近视角图像,且引入自适应融合模块解决了视角转换过程中出现的模糊或扭曲等问题。3D重建子网络使用循环神经网络从合成的多视图序列中恢复物体3D形状。通过在ShapeNet数据集上大量定性和定量的实验表明,VA3D有效提升了基于单视图的3维重建结果。
基于自适应背景选择和多检测区域的相关滤波算法
蒲磊, 冯新喜, 侯志强, 余旺盛
2020, 42(12): 3061-3067. doi: 10.11999/JEIT190931
摘要:
为了进一步提高相关滤波算法的判别力和对快速运动、遮挡等复杂场景的应对能力,该文提出一种基于自适应背景选择和多检测区域的跟踪框架。首先对检测后的响应图进行峰值分析,当响应为单峰的时候,提取目标上下左右的4块区域作为负样本对模型进行训练,当响应为多峰的时候,采用峰值提取技术和阈值选择方法提取较大几个峰值区域作为负样本。为了进一步提高算法对遮挡的应对能力,该文提出了一种多检测区域的搜索策略。将该框架和传统的相关滤波算法进行结合,实验结果表明,相对于基准算法,该算法在精度上提高了6.9%,在成功率上提高了6.3%。
K4,4,p的点可区别的IE-全染色(p≥1008)
陈祥恩, 马静静
2020, 42(12): 3068-3073. doi: 10.11999/SEIT190832
摘要:
该文利用色集事先分配法、构造染色法、反证法探讨了完全三部图K4,4,p (p≥1008)的点可区别IE-全染色问题,确定了K4,4,p (p≥1008)的点可区别IE-全染色数。
基于金属销钉封装的Ka波段固态功率放大模块研究
孙健健, 徐建华, 成海峰, 祝庆霖, 韩煦
2020, 42(12): 3074-3080. doi: 10.11999/JEIT190791
摘要:
为了抑制一定频带内的平行板和腔体谐振模式,提高功率放大器工作的稳定性。该文提出了一种人工磁导体(AMC)边界作为腔体封装的Ka波段固态功率放大模块。人工磁导体边界通过周期性金属销钉构成的电磁带隙(EBG)抑制结构实现。对Ka波段固态功率模块进行了设计、加工、装配和测试。由仿真和测试得到的S参数数据,详细地评估讨论了该封装的性能。通过对比其他封装结构,功率模块的无源测试结果证明金属销钉封装可以有效抑制腔体谐振,提高功放模块隔离度。功率模块的有源功率测试则表明金属销钉封装不会影响放大器输出功率。

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