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电子与信息学报
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吴一戎

月刊

1009-5896

jeit@mail.ie.ac.cn

010-58887066

100190

北京市北四环西路19号

电子与信息学报/Journal Journal of Electronics & Information TechnologyCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是电子科学高级综合性学术刊物。主要刊登有关电子与信息科学方面的具有创新性的、高水平的文章。
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    基于FPDE-SIFT的声呐干涉图像配准方法

    刘伟陆周天闫振宇杜伟东...
    101-108页
    查看更多>>摘要：图像配准是声呐进行高精度干涉测量的保障,该文针对水下目标的声呐图像配准,提出了一种基于4阶偏微分方程尺度不变特征变换的声呐干涉图像配准方法.该方法聚焦声呐图像配准的难点,首先基于4阶偏微分方程构建尺度空间,在保持图像细节的前提下滤除噪声,提高特征提取的准确度;对于残余噪声造成的特征点误检,借助特征点的相位一致性信息加以筛选,精简特征点样本集;最后对特征点匹配策略进行优化,提出改进的快速样本一致性匹配策略剔除特征点的误匹配.算法增加了匹配点对的数量,提高了匹配点对的准确度,实现了声呐干涉图像的精确配准.水池实验和外场试验表明,该文所提出的算法相较现有算法对声呐图像有着更好的适用性,配准后的均方根误差与留一法均方根均小于1像素,达到了亚像素配准精度.

    声呐图像配准尺度不变特征变换偏微分方程相位一致性快速样本一致性

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    基于不确定区域的水下纯方位目标跟踪方案

    李海鹏聂朝阳
    109-117页
    查看更多>>摘要：围绕水下被动目标跟踪问题,目前的研究通常以最优估计点迹表征被测目标跟踪状态,而点估计无法表达示向性的位置误差信息,导致无法较好地为实际战场提供决策支持.针对上述问题,该文提出一种基于不确定区域(AOU)的水下纯方位目标跟踪方案.首先,提出一种基于变权解析的定位算法以获得精确的目标位置信息,将目标位置作为AOU构建算法的先验知识.然后,分别通过有无滤波不确定区域构造算法,输出目标位置不确定区域.通过对不同仿真态势下AOU的评估指标进行统计分析,结果表明利用该目标跟踪方案均能对目标实现可靠精确的位置估计,说明该文提出的基于不确定区域的目标跟踪方案能够有效完成目标跟踪任务.该方案优势在于,目标估计结果包含示向性位置误差和区间估计的置信度,为后续决策提供清晰的容错与判断区域,具有更好的参考价值及实用价值.

    不确定区域水下目标跟踪纯方位定位误差评估

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    基于多路混合注意力机制的水下图像增强网络

    李云孙山林黄晴井佩光...
    118-128页
    查看更多>>摘要：光线在水下被吸收或者散射使得水下图像成像出现色偏、模糊遮挡等问题,影响水下视觉任务.传统的图像增强方法分别采用直方图均衡、伽马矫正和白平衡方法较好地增强水下图像.然而,3种方法融合增强水下图像的互补性和相关性方面的研究较少.因此,该文提出一种基于多路混合注意力机制的水下图像增强网络.首先,提出多路特征提取模块,对图像进行直方图均衡支路、伽马矫正支路和白平衡支路的多路特征提取,提取图像的对比度、亮度和颜色特征;然后,融合直方图均衡、伽马矫正和白平衡3支路特征,增强3支路特征融合的互补性;最后,设计混合注意力学习模块,深度挖掘3支路在对比度、亮度和颜色的相关性矩阵,并引入跳跃连接增强图像输出.在多个数据集上的实验结果表明,该方法能够有效恢复水下图像色偏、模糊遮挡和提高图像明亮度.

    水下图像增强深度学习注意力机制跳跃连接

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    IRS增强信息与能量同传赋能物联网的鲁棒公平性资源分配算法

    李世党陈锦陈影影龙春梅...
    129-137页
    查看更多>>摘要：针对6G物联网中信道误差影响与用户采集能量的公平性问题,该文在用户信干噪比受限、发射功率约束和反射相位模一约束的条件下,研究了智能反射面(IRS)辅助的信息与能量同传(SWIPT)系统中公平性采集能量最大化问题.为了解决该非凸问题,分别运用Schur-Complement和S-Procedure将无限维约束转换为有限维的矩阵线性不等式,然后利用罚函数和连续凸逼近的方法将难以求解的原问题转化为标准的凸优化问题,进而提出了一种迭代的鲁棒公平性能量采集算法.数值结果表明,所提鲁棒优化算法能够明显提升网络采集的公平性能量.

    智能反射面信息与能量同传采集能量最大化鲁棒优化算法

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    基于分布式联邦学习的毫米波通信系统波束配置方法

    薛青来东徐勇军闫莉...
    138-145页
    查看更多>>摘要：针对超密集组网中毫米波通信系统复杂的波束配置问题,该文提出一种基于分布式联邦学习(DFL)的波束配置算法(BMDFL),旨在利用有限的波束资源实现用户覆盖率最大化.考虑到传统集中式学习存在用户数据安全问题,基于分布式联邦学习框架构建系统模型,从而减少用户隐私信息的泄露.为了实现波束的智能化配置,引入双深度Q学习算法(DDQN)训练系统模型,并通过马尔可夫决策过程将长期的动态优化问题转化为相应的数学模型进行求解.仿真结果从系统的网络吞吐量和用户覆盖率方面验证了该方法的有效性和鲁棒性.

    毫米波通信波束配置超密集组网分布式联邦学习强化学习

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    面向6G通信感知一体化的40～50 GHz毫米波信道反射和透射特性研究

    王洋刘越洋廖希周继华...
    146-154页
    查看更多>>摘要：为解决毫米波信道反射和透射特性测量数据不足、多层材料传播系数计算不准确和传播特性表征不明的问题,该文开展面向6G通信感知一体化(ISAC)的40～50 GHz毫米波信道反射和透射特性研究.首先,基于菲涅尔理论和射线弹跳追踪原理,提出一种室内多层建筑材料传播系数计算方法;然后,利用基于矢量网络分析仪的毫米波信道测量平台,开展40～50 GHz频率范围内多层木板和多层玻璃的反射和透射系数测量活动.结果表明,该方法与测量值间高度吻合,传播系数误差低于0.1,能够准确地刻画毫米波信道反射和透射特性变化规律.此外,研究还发现反射系数谐振特性和有效布儒斯特角特性依赖于电波极化、入射角和材料厚度.

    6G通信感知一体化毫米波信道信道测量信道特性

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    车联网POI查询中的位置隐私和查询隐私联合保护机制

    赵国锋吴昊王杉杉徐川...
    155-164页
    查看更多>>摘要：在车联网中,基于位置的服务(LBS)的兴趣点(POI)查询被广泛用于车载应用中.但是,由于攻击者容易获取车辆位置、查询内容以及其它额外信息,单独对位置隐私或查询隐私进行保护很难保障车载用户的隐私安全,使得对位置隐私和查询隐私开展联合保护越发关键.为此,该文提出一种基于虚拟序列的位置隐私和查询隐私联合保护机制.首先根据POI查询的限制,分析位置隐私和查询隐私的相关性,运用欧几里得距离和关联规则算法对其建模描述,得到相关性判断模型;然后基于虚拟序列,根据影响隐私保护的因素和真实查询的相关性值,将联合保护转化为虚拟序列的选择问题,建立联合保护优化模型,得到匿名程度高且匿名区域大的匿名查询集,防止攻击者识别出真实查询.最后,实验结果表明,与现有方案相比,所提联合保护机制能抵御针对位置隐私和查询隐私的联合攻击(语义范围攻击、时间关联攻击和长期观察攻击),能更有效地保护用户的LBS隐私.

    位置隐私基于位置的服务查询隐私联合保护虚拟序列

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    智能反射面辅助的多天线通信系统鲁棒安全资源分配算法

    徐勇军符加劲黄琼黄东...
    165-174页
    查看更多>>摘要：为了解决蜂窝通信系统中因窃听者、障碍物阻挡和信道不确定性导致安全性低和传输质量差的问题,该文提出一种智能反射面(IRS)辅助的多天线通信系统鲁棒安全资源分配算法.首先,考虑合法用户的安全速率约束、最大发射功率约束和IRS相移约束,基于有界信道不确定性,建立了一个联合优化基站主动波束、IRS被动波束的鲁棒资源分配问题.然后,利用S-程序、连续凸近似、交替优化和罚函数等方法对含参数摄动的原非凸问题进行转换,得到可直接求解的确定性凸优化问题.最后,提出一种基于迭代的鲁棒能效最大化算法.仿真结果表明,该文算法具有较好的能效和较强的鲁棒性.

    智能反射面多天线通信系统鲁棒性安全通信

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    面向绿色计算的车辆协同任务卸载方法

    张红霞吕智豪席诗语刘佳敏...
    175-183页
    查看更多>>摘要：车辆边缘计算(VEC)为处理计算密集、延迟敏感型任务提供了新的范式,然而边缘服务器在整合可再生能源方面的能力较差.因此,为了提高边缘服务器的能效,该文设计了一种面向绿色计算的车辆协同任务卸载框架.在该框架中,车辆配备能源收集(EH)设备,通过彼此间共享绿色能源和计算资源协作执行任务.为有效促进车辆的参与积极性,该文通过动态定价激励车辆,并综合考虑了车辆的移动性、任务优先级等.为了使卸载决策适应动态环境的变化,该文提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的任务卸载方法,以在最大化所有车辆平均任务完成效用的同时减少边缘端电网电力的使用.最后,仿真结果验证了该方法的有效性,相比基于深度确定性策略梯度(DDPG)和基于贪心原则(GPE)的方法在性能上分别提升了7.34%和37.47%.

    车辆边缘计算任务卸载能源收集车辆协同动态定价

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    基于延迟和抖动感知的多播服务功能树嵌入算法

    刘亮陈翔桂晓菁徐勇军...
    184-194页
    查看更多>>摘要：针对软件定义网络/网络功能虚拟化(SDN/NFV)架构中,多播请求流(MRs)需满足严格时延和抖动约束下遍历由多个虚拟网络功能(VNFs)依序组成的服务功能树(SFT)问题.该文提出一种基于最优链路选择函数进行深度优先搜索构建SFT的路由算法.首先,提出网络资源相对成本函数,以保证网络负载自动均衡.其次,联合考虑网络资源、VNF动态放置及多播流延迟和抖动约束,构建SFT动态嵌入问题的整数线性规划模型(ILP).最后,针对该NP难问题,设计辅助边权图和最优链路选择函数进行路由路径选择,并以最小化资源消耗成本为目标提出具有延迟和抖动感知的SFT嵌入算法(SFT-EA).仿真结果表明,SFT-EA在吞吐量,流接受率和网络负载均衡方面具有更好的性能.

    网络功能虚拟化服务功能树多播延迟和抖动

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