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软件导刊
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高建平

月刊

1672-7800

softwaerguide@163.com

027-87821070

430071

湖北武汉洪山路2号湖北科教大厦D座5楼

软件导刊/Journal SoftWare Guide
查看更多>>《软件导刊》杂志是2002年经国家科技部和国家新闻出版总署批准,由湖北省科技厅主管、湖北省信息学会主办的全国性计算机软件类学术期刊。《软件导刊》杂志以服务计算机软件事业为使命,以“引领软件学科发展方向,响应软件产业发展潮流”为办刊宗旨,积极反映软件学科的新理论、新方法、新技术,把握学科发展趋势,促进学术交流,推动产业发展。
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收录年代

    基于DQN-DDPG的空地协作边缘计算任务卸载与资源分配研究

    沈乐
    74-81页
    查看更多>>摘要:在基础设施有限的地区或紧急救援场景中,无人机辅助的移动边缘计算被认为是一种有效的解决方案,可处理资源受限的智能设备的计算密集型任务和时延敏感性计算任务.考虑到地面基站和多无人机辅助的多用户空地协作移动边缘计算场景,提出一种联合优化用户关联、子信道分配及边缘服务器计算资源的分配方法,以最小化长期平均时延的任务卸载和资源分配方案.首先,根据用户的随机任务生成无人机移动方案,基于不同的卸载决策建立卸载计算模型和本地计算模型.然后,以最小化长期平均时延为优化目标优化问题.最后,结合DQN与DDPG提出一种基于混合深度强化学习DQN-DDPG的任务卸载和资源分配算法(HDCR),解决离散和连续变量之间的问题和混合决策问题.仿真表明,所提算法相较于基于离散决策的DDCR等算法,在减少平均时延方面性能更优.

    移动边缘计算空地协作无人机混合决策深度强化学习任务卸载资源分配

    基于树莓派的水下爆炸冲击波压力测试系统设计

    梁坤赵后雨刘文武徐佳骏...
    82-87页
    查看更多>>摘要:针对目前水下爆炸冲击波压力测试中存在的实验开展繁琐、数据回收不便等问题,基于树莓派设计一种具备远程控制与无线数据传输功能的新型高速冲击波压力测试系统.该系统采用模块化设计,以树莓派为核心组建服务器供用户访问,结合OneNET云平台与4G无线通信技术实现系统的远程监测与控制,同时通过信号采集模块实现冲击波压力的数据采集.模拟测试结果显示,该系统能够完整采集100 KHz的正弦波信号,1个周期内各点平均相对误差为0.115 V,10个周期内统计特征整体相对误差小于3.3%,证实了其在水下爆炸冲击波压力测试方面的可行性.

    水下爆炸树莓派OneNET无线通信测试系统

    基于单目视觉与YOLOv5算法的入侵检测系统设计与实现

    李晨徐遵义闫春相刘康宁...
    88-93页
    查看更多>>摘要:全自动卸砖打包机已成为砖瓦建材生产线的标准配置,作业期间闲杂人员非法进入工作区域极易引发安全事故.监测到非法人员进入危险区域后自动报警,并在紧急情况下自动停机处理已成为卸砖打包机升级改造的重点.现有基于红外传感器检测或超宽带技术建立虚拟电子围栏的方法存在检测精度低、预警方式单一以及事故发生后责任难以界定等问题.为此,研发一种基于单目视觉与目标检测算法YOLOv5的全自动卸砖打包机工作区非法入侵检测系统.该系统由摄像头、单片机、报警器、继电器以及控制软件等组成,采用单目摄像头进行图像获取与定位测距,利用目标检测算法YOLOv5进行目标检测与识别;检测到闲杂人员非法进入工作区时会发送相应指令给单片机,由控制传感器进行报警、停机等处理.仿真实验结果表明,该系统能有效完成拍照、定位测距、检测识别、告警、紧急停机等功能,准确度达到94%以上,与现有方法相比功能更强、成本更低,可有效解决工作区域内闲杂人员非法进入等安全问题.

    卸砖打包机单目视觉目标检测YOLOv5

    基于大数据平台的肺部结节随访系统优化探索

    张国华徐建军
    94-99页
    查看更多>>摘要:Hadoop是公认的行业大数据标准开源软件,因其在分布式环境下具备海量数据处理能力,目前在肺部结节随访系统中应用广泛.然而,Hadoop分布式文件系统(HDFS)在设计之初是为了解决大文件存储与计算问题,对海量数目的小文件存储与检索存在性能低下、主节点NameNode内存占用率高等问题.为此构建一种改进的HDFS数据布局存储方案HFS,通过在NameNode中加入文件处理识别模块实现小文件元数据向SecondnameNode和DataNode集群的迁移;同时设计出DataNode间数据流动的算法,有效降低了NameNode节点的处理压力.分别基于HFS和单一HDFS对肺部结节随访系统进行测试,实验结果表明在NameNode内存占有率和整体数据分析时间等方面,基于HFS的肺部结节随访系统具备明显优势.

    HFSHadoop肺部结节随访系统大数据

    基于微服务架构的智慧灯杆系统研究与应用

    寇柏源王少林
    100-106页
    查看更多>>摘要:传统智慧灯杆系统实时数据的推送和获取需通过不断轮询,占用系统开销,网络带宽压力大,且高流量请求可能造成系统崩溃等问题.为解决上述问题,设计和实现了一种基于微服务架构的智慧灯杆数据实时推送系统.从业务实际需求出发,对系统技术架构与功能架构进行设计,明确4种技术模块与功能模块,并通过提取梳理模块、功能、实体以及资源结点的关系与属性,明确不同结点之间的权重,搭建图网络,采用图聚类算法将系统拆分为以实时数据推送服务为主的九大微服务.系统针对实时数据推送需求,采用双Redis数据库设计,分离实时数据与缓存数据,明确了3种实时数据存储结构以及数据点位表、转存配置表、系统三者之间的关系,启用Redis实时数据库键空间通知功能,监听特定键值变化,并通过Websocket实时推送到客户端.系统测试表明,该系统可以高效、准确地实现智慧灯杆实时数据推送以及历史数据的展示与存储,满足实时性与并发需求,其为智慧城市中的智慧灯杆数据可视化场景建设提供了完善的解决方案.

    智慧灯杆Redis图聚类实时推送Websocket

    一种基于区块链的可信密封拍卖方案

    陈天沈苏彬
    107-118页
    查看更多>>摘要:传统密封拍卖多采用集中式的管理模式,然而中心化的拍卖方式往往会造成拍卖过程不透明、用户隐私被泄露等问题,严重影响拍卖的可信度.针对这些问题,提出一种基于区块链的可信密封拍卖方案.该方案首先将密封拍卖过程中涉及到的拍卖信息发布操作、投标操作、开标操作以及中标结果发布操作定义为交易,然后提出使用群签名技术来满足投标行为的匿名性,最后提出交易模型并设计交易的真实性验证流程.该方案使用区块链技术实现4类操作的可信管理,提高了拍卖过程的透明度以及可信度.基于FISCO BCOS区块链平台进行仿真实现,实验结果验证了该方案的有效性.

    区块链去中心化密封拍卖群签名智能合约

    SDLSD:基于状态图的智能合约描述语言

    张浩吴胜张人娄
    119-130页
    查看更多>>摘要:智能合约在区块链发展中扮演着重要角色,并广泛应用于各领域.然而,已有的智能合约语言均由专业的合约研发人员开发,使得相关应用领域的专家难以轻松地设计合约.为了便于领域专家进行智能合约设计,引入领域特定语言的概念,提出一种基于状态图的智能合约描述语言SDLSD.该语言使用状态图描述合约条款与行为之间的逻辑结构关系,并通过词法、语法及语义分析生成可执行的Solidity语言.SDLSD实时支持语法检查、合约库引用和合约模板使用,同时跨平台编译和运行.测试结果表明,该语言不仅具有自然语言的简单性与可读性,还展现出更高的抽象语义,相较于已有方法具有明显优势.

    智能合约状态图词法分析语法分析语义分析代码生成

    一种基于区块链的自主身份管理方案

    张慧沈苏彬
    131-140页
    查看更多>>摘要:互联网的中心化身份管理模式存在单点故障、信任等隐私问题,没有赋予用户对自己身份的自主权,因此不再受到特定应用领域的用户信任.区块链的去中心化、公开透明、安全可靠等特性,使其成为自主身份管理的关键技术之一.讨论互联网应用身份管理发展现状,分析基于区块链的自主身份管理模式相较于传统中心化身份管理模式的优势以及区块链技术在实现自主身份管理方面的优势.然后,根据自主身份原则,提出一种基于区块链的自主身份管理方案,使用户能够对自己的身份拥有控制权;在此基础上,针对自主身份最小化原则,提出一种选择性披露方法增强方案的隐私保护能力.基于以太坊平台和智能合约技术,对提出的方案进行仿真实现,实验结果证明了该方案的正确性和可行性.

    区块链去中心化身份管理自主身份隐私保护

    基于混合信任模型的DPoS共识机制改进研究

    叶飞蒋凌云
    141-149页
    查看更多>>摘要:针对"端—边—云"架构中"局部可信,全局不可信"的混合信任模型,提出基于混合信任的共识方案RT-DPoS.首先,设计声誉机制规范节点的行为并增强节点的投票积极性;然后,提出基于局部信任的投票策略指导节点的投票行为,并根据投票行为建立局部信任关系,在此基础上,综合考虑节点的信任关系和声誉值,设计了两阶段的策略选出代理节点集合,增强了代理节点的去中心化;再在共识过程中引入可验证随机函数优化代理节点出块顺序,增强对腐败攻击的抵抗力.实验表明,RT-DPoS可以避免节点盲目投票,保证代理节点的可靠性和去中心化,并增强共识过程中的安全性,相较于DPoS,RT-DPoS提升了23.38%的安全性能.

    委托权益证明混合信任局部信任声誉机制边缘区块链

    基于特征加权与融合的小样本遥感目标检测

    宋云凯吴原顼叶蕴瑶肖进胜...
    150-156页
    查看更多>>摘要:基于深度卷积神经网络的目标检测器需要大量标注样本展开训练,针对训练样本数量不足导致目标检测器泛化能力较差的问题,基于元特征调制提出一种特征加权与融合的小样本遥感目标检测方法.首先,在元特征提取网络中嵌入瓶颈结构式特征学习模块C3,增加网络深度和感受野;其次,利用路径聚合网络(PAN)进行元特征融合,有效提升了网络对多尺度遥感目标的感知能力;最后,使用轻量级卷积神经网络学习原型向量以加权元特征,在轻量化模型的同时,利用模型已有知识快速微调模型,以适应对新类目标的检测.实验结果显示,在NWPU VHR-10和DIOR数据集上,该方法相比于FSODM方法,在新类对象上的平均检测精度分别提高了29.40%和11.78%.可视化结果表明,该方法在小样本遥感目标检测上效果更优.

    遥感数据集小样本目标检测C3-Darknet特征提取网络多特征融合特征加权