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期刊信息/Journal information
计算机工程与科学
国防科学技术大学计算机学院
计算机工程与科学

国防科学技术大学计算机学院

王志英

月刊

1007-130X

jsjgcykx@163.net

0731-84576405

410073

湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院

计算机工程与科学/Journal Computer Engineering and ScienceCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊系国防科技大学计算机学院主办的计算机类综合性学术刊物，属中国计算机学会会刊，已先后被列为中文核心期刊、中国科技核心期刊、中国学术期刊（光盘版）全文入编期刊、中国科学引文数据库来源期刊（CSCD核心）、中国学术期刊综合评价数据库来源期刊。
正式出版
收录年代

    全息存储中的纠错码研究综述

    于勤吴非张猛谢长生...
    571-579页
    查看更多>>摘要：大数据时代对于高密度大容量的存储技术需求与日俱增。与传统存储技术的按位记录方式不同，全息存储以二维数据页为读写单位，采用三维体存储模式，凭借存储密度高、数据转换速率快、节能安全以及超长期保存等优势，成为海量冷数据存储的有力竞争者。重点介绍了相位调制的同轴全息存储，分析了目前面向全息存储的纠错码研究现状，并详细介绍了一种参考光辅助的低密度奇偶校验 LDPC 码优化方案。

    全息存储相位调制可靠性纠错码低密度奇偶校验码

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    面向多核向量加速器的卷积神经网络推理和训练向量化方法

    陈杰李程刘仲
    580-589页
    查看更多>>摘要：随着以卷积神经网络为代表的深度学习得到广泛应用，神经网络模型中的计算量也急速增长，推动了深度学习加速器的发展。如何针对加速器硬件的体系结构特性进行加速和优化神经网络模型的性能成为研究热点。针对自主设计的多核向量加速器 FT-M7004 上的 VGG 网络模型推理和训练算法，分别提出了卷积、池化和全连接等核心算子的向量化映射方法，采用 SIMD向量化、DMA 双缓冲传输和权值共享等优化策略，充分发挥了向量加速器的体系结构优势，取得了较高的计算效率。实验结果表明，在FT-M7004 平台上，卷积层推理和训练的平均计算效率分别达到了 86。62%和 69。63%;全连接层推理和训练的平均计算效率分别达到了 93。17%和 81。98%;VGG网络模型在 FT-M7004 上的推理计算效率超过GPU平台 20%以上。

    多核向量加速器卷积神经网络推理算法训练算法

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    基于GGInformer模型的多维时间序列特征提取与预测研究

    任晟岐宋伟
    590-598页
    查看更多>>摘要：随着大数据与物联网技术的迅猛发展，多维时间序列数据的应用范围变得更加广泛。面对大量的非线性、高维冗余特征的复杂时间序列，传统的时间序列分析方法已经不能很好地解决多维时间序列的复杂高维特征问题，从而导致预测效果欠佳。针对以上问题，通过对遗传算法和 Informer 模型进行改进，并融合GRU网络，提出了GGInformer模型。该模型不仅可以有效提取多维时间序列的关键特征，而且较好地解决了长程依赖问题。为了验证模型的预测能力，选取了 2 种实际数据集与 3 种公共基准数据集进行实验，相比较 Informer 基准模型，GGInformer 模型在 5 种数据集上的MSE 分别降低了 22%，13%，20%，23%和 38%。实验结果表明，GGInformer 模型可以有效解决多维时间序列数据的复杂特征提取问题，并可以进一步提高时序预测能力。

    多维时间序列特征提取预测改进遗传算法

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    面向芯粒间互连的低功耗发射机驱动设计

    任博琳肖立权齐星云张庚...
    599-605页
    查看更多>>摘要：面向UCIe协议提出的芯粒间互连标准，设计与实验了一种面向芯粒(Chiplet)间互连的低功耗发射机驱动。该驱动电路采用了SST电压模驱动器，功耗仅为CML电流模驱动器结构的 1/4。此外，该驱动电路基于可调前馈均衡技术，针对不同的信道衰减调整均衡强度，采用去加重均衡的方式提高发射信号质量，最终降低码间干扰。本文设计采用CMOS 28 nm工艺设计，前端仿真结果表明，在 0。9 V电压供电时，最大均衡强度为-3。7 dB，当 32 Gbps的NRZ信号通过 21 mm的信道时(16 GHz奈奎斯特频率处衰减为-2。37 dB)，选择合适均衡强度后，输出波形眼图眼高为 253 mV(71。8%)，眼宽为 27 ps(87%)，仿真功耗仅为 4。0 mW。

    芯粒前馈均衡器SST驱动器高速接口电路发射机

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    可变流水级SM4加解密算法硬件设计及FPGA实现

    朱麒瑾陈小文鲁建壮
    606-614页
    查看更多>>摘要：SM4 加解密算法作为我国第一个商用密码算法，凭借其算法结构简单易实现、加解密速度快和安全性高等优点，被广泛应用在数据加密存储和信息加密通信等领域中。以可变流水级SM4 加解密算法硬件设计以及FPGA实现为研究课题，重点研究了不同流水线级数设计的性能差异，设计了一种可控制流水线级数的 SM4 加解密电路，并将其封装为带有 AXI 接口和 APB 接口的 IP 核。基于 XILINX ZYNQ器件，在XILINX ZYNQ-7020 开发板上搭建小型SoC，将设计的SM4 IP核挂载到AXI总线上，模拟实际工作情景并进行性能测试。通过软件加解密数据与仿真测试得到的数据来验证设计功能的正确性;测试不同流水线级数的性能，以此选出最适合的流水线级数。

    SM4流水线设计ZYNQAXIAPB

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    线云隐私攻击算法的并行加速研究

    郭宸良阎少宏宗晨琪
    615-625页
    查看更多>>摘要：线云定位方法能保护场景隐私，但也存在被隐私攻击算法破解的风险。该攻击算法能从线云恢复近似点云，但其计算效率较低。针对该问题，提出了一种并行优化算法，并对其运行时间和加速比进行了分析。具体来说，分别采用SPMD模式和流水线模式实现了CPU多核并行和 GPGPU 并行。然后，进一步结合数据并行模式实现了异构计算，以达到最高的并行度。实验结果表明，并行优化算法加速比最大为 15。11，最小为 8。20;相比原算法，并行优化算法的还原点云相对误差控制在原误差的 0。4%以内，保证了算法的精度。该研究对线云隐私攻击算法以及其他密度估计问题、不同场景下的线云隐私保护算法等有重要意义和参考价值。

    线云隐私安全异构计算并行化处理隐私攻击算法加速比

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    无线携能通信下mmWave协作通信小单元的能效最优策略

    卢明妤李陶深吕品
    626-634页
    查看更多>>摘要：针对无线携能通信(SWIPT)网络中的能量与信息同时传输阶段的优化问题，以最大化链路能量效率为目标，提出一种SWIPT下 mmWave协作通信小单元的能效最优策略。该策略在最小链路传输速率和最小收集能量的联合约束下，在能量受限型用户设备的接收端采用功率分流工作模式，通过优化发射功率控制和功率分流因子，最大化系统链路能量效率。针对原问题是一个非凸的分式规划问题，具有NP难性质，采用Dinkelbach方法将目标函数转化为易于求解的凸优化问题，并设计一个交叉迭代的算法求出最优解。仿真实验结果表明，提出的策略在优化系统能量效率性能上要优于传统功率控制方法和最大发射功率法。

    无线携能通信毫米波协作通信能量效率优化部署能量收集功率分流

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    基于异构图神经网络的半监督网站主题分类

    王谢中陈旭景永俊王叔洋...
    635-646页
    查看更多>>摘要：互联网网站数量快速增长使现有方法难以准确分类特定网站主题，如基于 URL 的方法无法处理未反映在URL中的主题信息，基于网页内容的方法受到数据稀疏性和语义关系捕捉的限制。为此，提出一种基于异构图神经网络的半监督网站主题分类方法 HGNN-SWT。该方法不仅利用网站文本特征来弥补仅使用URL特征的不足，还利用异构图对网站文本和词语的稀疏关系进行建模，通过处理图中的节点和边关系来提高分类性能。同时引入基于随机游走的邻居节点采样方法，考虑节点的局部特征和全局图结构，并提出特征融合策略，捕捉网站文本数据的上下文关系和特征交互。通过在自制的 Chinaz Website数据集上的实验，证明了 HGNN-SWT方法在网站主题分类任务中相较于现有方法具有更高的准确率。

    网站主题异构图神经网络半监督特征融合

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    一种基于认证文件的双方验证模型水印方案

    吴瑕郑洪英肖迪
    647-656页
    查看更多>>摘要：随着边缘计算框架和联邦学习协议的结合，越来越多的深度学习模型版权保护工作被提出，但仅从发送方角度进行所有权验证，无法为接收方提供帮助。大量研究指出，在端-边-云联邦学习系统中，存在恶意用户试图无贡献获取公共模型，甚至向公共模型投毒，为此，有必要给接收方提供模型所有权验证方案。该研究在现有神经网络水印方案的基础上，提出了一种基于认证文件的双方验证模型水印方案，添加了认证文件生成步骤，并以模型结构调整实现双方对模型的所有权验证。通过实验验证了所提方案的可行性、鲁棒性以及获得的水印嵌入速度提升。

    边缘计算联邦学习深度神经网络模型版权保护数字水印

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    《计算机工程与科学》征文通知

    656页
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