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物联网学报
人民邮电出版社有限公司
物联网学报

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季刊

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物联网学报/Journal Chinese Journal on Internet of Things
查看更多>>《物联网学报》是由工业和信息化部主管，人民邮电出版社主办的中文学术期刊，办刊宗旨是“服务科学发展，传播科学知识，促进科技创新，培养科技人才”。办刊方针和业务范围为：刊载物联网及相关交叉学科研究领域具有创新性的基础理论、关键技术、研究热点及基础与应用研究成果的学术论文，充分展示我国研究成果，反映我国的前沿研究水平，为我国正在迅速发展的物联网科技创新与产业服务提供学术支持，促进我国物联网技术与应用领域的发展。
正式出版
收录年代

    基于张量分解和流形优化的双IRS辅助毫米波MIMO系统信道估计

    冯凯辉刘陈黄钲宋云超...
    119-128页
    查看更多>>摘要：针对双智能反射面(IRS,intelligent reflecting surface)辅助毫米波多入多出(MIMO,multiple-input multiple-output)系统信道估计问题,提出一种基于张量分解和流形优化的信道估计方案.首先,利用接收信号的高维特征构建张量模型,并基于张量的Tucker2 分解形式给出信道估计问题的目标函数;其次,利用交替优化理论将信道估计问题拆分为多个子问题,为双IRS场景下用户与IRS、双IRS之间和IRS与基站之间信道的分别估计提供了可行方案;最后,考虑毫米波信道本身的低秩特性,将各个信道估计子问题转化为在复定秩矩阵流形上的优化问题,利用复定秩流形优化求解秩受限优化问题的优势,提出基于流形优化的交替信道估计方案.不同于传统方案,所提方案考虑了毫米波信道的低秩特性,对信道进行了准确描述,并应用流形优化理论有效处理定秩约束,提高了信道估计精度.仿真结果表明,在不同场景下所提方案的估计性能均优于现有参考方案.

    毫米波MIMO系统双智能反射面信道估计流形优化张量分解

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    面向高效巡检任务推理的边缘辅助无人机机载视频压缩与传输

    杨鹏梁雨欣孔雨新刘鸣柳...
    129-139页
    查看更多>>摘要：面向无人机(UAV,unmanned aerial vehicle)巡检任务采集数据的高效推理,研究了移动边缘计算(MEC,mobile edge computing)辅助的UAV机载视频中感兴趣区域(RoI,region of interest)提取和高效传输问题,以提升UAV在一般巡检任务中采集和分析数据性能.由于UAV机载计算资源有限,提出了一种基于类激活映射(CAM,class activation mapping)的轻量级RoI提取方法,以快速定位包含潜在目标的区域,并将这些RoI高效卸载至边缘服务器进行推理.为应对UAV动态轨迹与网络环境的变化,进一步通过自适应RoI边界框选择算法对UAV采集的RoI进行有效筛选,并利用量化参数(QP,quantization parameter)自适应调整机载视频编码质量,以进一步压缩传输数据量.在此基础上,构建了一个联合RoI边界框选择与自适应编码配置的优化问题,并采用启发式算法求解该优化问题.实验结果表明,该方案能够有效提升检测精度,减少传输数据量,并显著降低系统时延,在基于UAV的一般巡检任务中表现出优异的性能.

    无人机通信移动边缘计算RoI提取视频编码

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    基于联邦强化学习的面向边缘网络的入侵检测方法研究

    丁凯黄宜都陶铭谢仁平...
    140-155页
    查看更多>>摘要：随着物联网(IoT,Internet of things)设备的迅速普及,针对IoT设备的攻击频率和强度不断上升,因而持续更新安全机制以保障物联网设备的安全显得尤为重要.然而,随着公众隐私意识的增强,越来越多的数据集不再对外共享,形成数据"孤岛"现象,阻碍了物联网安全防护能力的提升.为了解决这一问题,提出了一种基于联邦强化学习的入侵检测方法,并通过医疗物联网(IoMT,Internet of medical things)和车联网(IoV,Internet of vehicles)场景下的两个数据集进行实验验证.为模拟真实环境,在每个边缘代理中设计了不平衡的流量样本分布,进而评估全局模型的检测精度和鲁棒性.采用双深度Q网络(DDQN,double deep Q-network)为边缘代理的强化学习框架,并通过准确率、精确率、召回率和F1 分数对实验结果进行评估.实验结果表明,提出的方法具有良好的鲁棒性和检测精度.

    联邦强化学习入侵检测物联网安全物联网

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    基于注意力机制的轻量级SAR船舶检测器

    于楠晶冯大权朱颖张恒嘉...
    156-166页
    查看更多>>摘要：合成孔径雷达(SAR,synthetic aperture radar)遥感图像凭其全天候、全时段优势,在军事侦察、交通监管等领域得到了广泛的应用.卷积神经网络因其较强的学习能力,被广泛用于SAR图像船舶检测算法.然而,SAR图像中船舶特征提取难度较大.此外,计算资源和内存空间受限,实际应用对算法推理速度需求较高.为此,提出了一种基于注意力的轻量级船舶检测(LASD,lightweight attention-based ship detector)算法.该算法设计了一种新的线性混合注意力残差模块,先后用全局通道注意力和局部空间注意力在深层特征空间中提取船舶潜在特征;基于跨阶段部分通道连接的空间金字塔池化模块优化多尺度特征融合质量,用串联小核池化组替换并行大核池化组以提升算法推理速度;设计了一种新的基于局部注意力的特征融合策略,在特征融合阶段利用局部注意力进一步扩大船舶和背景噪声的差异.在公开数据集SSDD和LS-SSDD-v1.0 上的实验数据表明,LASD算法同时兼顾了检测精度和推理速度,相比其他先进算法更具竞争力.

    SAR船舶检测卷积神经网络注意力机制多尺度特征融合

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    基于流形学习的RIS辅助大规模MIMO系统的CSI反馈研究

    钱慕君虞舜驰刘陈宋云超...
    167-176页
    查看更多>>摘要：针对频分双工(FDD,frequency-division duplexing)模式下可重构智能反射面(RIS,reconfigurable intelligent surface)辅助的多用户大规模多输入多输出(MIMO,multiple-input multiple-output)系统信道反馈开销大的问题,提出了一种基于流形学习的信道状态信息(CSI,channel state information)反馈框架.该框架首先通过简化CSI反馈过程实现初步的反馈开销降低,然后结合流形学习思想训练两组字典,从而实现增量CSI的降维和重构,最后在基站端恢复原始信道.仿真结果表明,在多用户和有限散射环境下,所提的CSI反馈方案与现有的方法相比具有更低的开销和复杂度,而且重构质量得到显著提高.

    大规模MIMO频分双工智能反射面信道反馈流形学习

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