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基于大模型的边缘-云协同优化资源调度的融合通信平台实现方法
1
作者 张剑 夏余欢 +1 位作者 韩健 滕越 《石油化工自动化》 2026年第1期65-70,79,共7页
石油化工企业传统通信手段效率低,难以满足现代智能工厂需求,融合通信平台成为关键支撑。该平台基于边缘-云协同框架,采用标准化API接口统一管理终端资源,解决设备互通障碍、调度低效等问题。该平台引入大模型增强的多目标优化算法,以... 石油化工企业传统通信手段效率低,难以满足现代智能工厂需求,融合通信平台成为关键支撑。该平台基于边缘-云协同框架,采用标准化API接口统一管理终端资源,解决设备互通障碍、调度低效等问题。该平台引入大模型增强的多目标优化算法,以用户服务质量(QoS)和系统服务效果(ESS)为优化目标,动态调整资源分配,提升服务效率与资源利用率。通过内网程控交换机融合对接、集群系统融合对接、短信平台融合对接、视频监控平台对接、会议系统融合对接,实现融合通信平台的组网,构建起灵活可靠的通信网络。该平台有助于提升企业的数字化转型和智能化改造,实现企业通信服务的高效。 展开更多
关键词 边缘-云协同框架 调度优化算法 大模型增强的多目标优化框架 融合通信调度系统 标准开放接口
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基于Space P和K-means的货运航司航线网络特征分析研究
2
作者 罗凤娥 卫昌波 +1 位作者 韩晓彤 郭玲玉 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期102-107,共6页
针对航空货运行业的迅速扩张,航空货运网络结构变得更加复杂,文中通过Space P建模方法构建了货运航空公司航线网络模型,并运用K-means聚类算法对网络进行了深入分析。选取度、平均路径长度、聚类系数和中间度等关键网络特性指标对航线... 针对航空货运行业的迅速扩张,航空货运网络结构变得更加复杂,文中通过Space P建模方法构建了货运航空公司航线网络模型,并运用K-means聚类算法对网络进行了深入分析。选取度、平均路径长度、聚类系数和中间度等关键网络特性指标对航线网络进行层次化分类,揭示了网络的复杂特征和层次结构。通过仿真实验评估了网络的小世界特性,并利用轮廓系数得到不同K值下的聚类结果,进而确定最优聚类结果。同时,模拟了航线网络在遭受攻击时的鲁棒性,实验结果表明:在航线网络较为脆弱的情况下,该方法为货运航司航线网络的优化和抗风险能力的提升提供了重要参考。 展开更多
关键词 航空货运 Space P 航线网络 复杂网络 聚类算法 网络特征
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复杂环境下智能终端支持的无线图像传输系统研究
3
作者 刘建苹 《中国宽带》 2026年第1期123-125,共3页
为解决复杂环境下传统通信网络超负荷、短距离对讲设备无法传输图像的问题,本文研究设计复杂环境下智能终端支持的无线图像传输系统。该系统以Android智能终端为信息采集处理端,通过App采集图像、视频与文字,采用JPEG与H.264编码技术压... 为解决复杂环境下传统通信网络超负荷、短距离对讲设备无法传输图像的问题,本文研究设计复杂环境下智能终端支持的无线图像传输系统。该系统以Android智能终端为信息采集处理端,通过App采集图像、视频与文字,采用JPEG与H.264编码技术压缩多媒体数据;设计嵌入式Wi-Fi接口模块并移植u C/OS-ii系统,完成与超短波电台的对接及数据收发;依托超短波电台抗干扰、远距离传输特性传输数据,PC端上位机软件最终完成数据接收、校验、解码与实时显示。系统有效提升无线图像传输的便携性与实用性,满足复杂环境下安全指挥等场景的通信需求。 展开更多
关键词 无线图像传输 Android智能终端 超短波电台 嵌入式Wi-Fi模块 H.264编码
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区域感知与VAE量化隐藏的卫星图像压缩算法
4
作者 张荔哲 周诠 +2 位作者 肖化超 郑小松 呼延烺 《中国空间科学技术(中英文)》 北大核心 2026年第1期185-197,共13页
为了解决基于神经网络的卫星图像压缩中对复杂特征区域细节丢失的问题,提出一种结合区域感知、变分自编码网络(VAE)量化层隐藏信息的新型压缩算法。优先考虑关键区域质量,同时保持整体压缩率并支持隐蔽数据嵌入。算法首先基于YOLO模型... 为了解决基于神经网络的卫星图像压缩中对复杂特征区域细节丢失的问题,提出一种结合区域感知、变分自编码网络(VAE)量化层隐藏信息的新型压缩算法。优先考虑关键区域质量,同时保持整体压缩率并支持隐蔽数据嵌入。算法首先基于YOLO模型进行重点区域感知,自动识别并提取图像中包含复杂纹理和关键信息的区域。结合ResNet VAE模型将图像映射至潜在空间,在量化空间特征的过程中,将重点区域信息隐藏在背景压缩码流中后再进行熵编码。采用差异化压缩策略,对背景进行激进压缩,对关键区域进行轻度压缩,从而优化整体压缩效率。实验证明,与传统和主流深度学习压缩算法相比,通过潜在功能块重构、空间特征量化与无冗余信息隐藏策略,在平均25倍的压缩比下,全幅图像的PSNR较国际先进压缩算法提升了3~5 dB,平均值为35.27 dB。重点区域的PSNR达41.15 dB,SSIM为0.992,较基线算法提升7.55 dB,有效弥补了其他方法在特征细节保留上的缺陷。综合多组卫星图像验证结果显示,算法在不增加码流的情况下提升了压缩效果,并提供了可靠的数据隐蔽与安全传输功能,在高分辨率卫星图像的压缩与敏感区域数据保护方面表现出优越性能,为相关场景数据的高效存储和安全应用提供了一种新颖的解决方案。 展开更多
关键词 卫星图像压缩 区域感知 变分自编码网络 信息隐藏 差异化压缩
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基于改进RRT算法的机械臂路径规划
5
作者 李伟达 姜宏 +3 位作者 章翔峰 马奔驰 陈林 张鹏飞 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期157-162,共6页
针对快速扩展随机树(RRT)算法在机械臂路径规划中存在盲目搜索、计算时间长和冗余过程点比较多的问题,文中提出一种改进RRT算法。首先建立了固定采样函数,使得随机树的扩展更具有方向性;其次在自适应步长基础上加入动态目标偏置策略,通... 针对快速扩展随机树(RRT)算法在机械臂路径规划中存在盲目搜索、计算时间长和冗余过程点比较多的问题,文中提出一种改进RRT算法。首先建立了固定采样函数,使得随机树的扩展更具有方向性;其次在自适应步长基础上加入动态目标偏置策略,通过避免对局部区域过度搜索来提高收敛速度;最后利用固定采样点构造两棵随机树进行搜索,解决了算法扩张速度慢、收敛速度慢和盲目性的问题。简单环境下仿真结果表明:改进RRT算法相对于其他三种算法收敛时间分别减少了18.3%、30%、63.5%,路径长度分别缩短了14.1%、3.5%、41.6%;复杂环境下仿真结果表明:改进RRT算法相对于其他三种算法收敛时间分别减少了56.4%、43.3%、67.6%,路径长度分别缩短了16.1%、9.7%、34.2%。证明了改进后的算法在解决收敛速度慢和导向问题上的有效性,同时算法对复杂环境的适应性也更强。 展开更多
关键词 机械臂 路径规划 RRT算法 固定采样点 自适应步长 动态目标偏置
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基于神经网络的高光谱人脸自动化识别系统
6
作者 刁士军 王宁 +2 位作者 张旭 吕成 王鹏辉 《电子设计工程》 2026年第2期42-46,共5页
针对传统人脸识别系统在识别未注册人员时,因难以利用高光谱图像分块谱带的高分辨率信息而导致识别精度低的问题,文中设计了一种基于神经网络的高光谱人脸自动化识别系统。在硬件设计方面,给出了系统的硬件结构框图,其主要包括输入输出... 针对传统人脸识别系统在识别未注册人员时,因难以利用高光谱图像分块谱带的高分辨率信息而导致识别精度低的问题,文中设计了一种基于神经网络的高光谱人脸自动化识别系统。在硬件设计方面,给出了系统的硬件结构框图,其主要包括输入输出接口、图像采集、高光谱图像处理及人脸检测识别等模块,软件设计中,对人脸进行LBP编码,利用高光谱图像数据和人脸数据构建分块模式直方图,通过频带选择训练出信息量最大的最优特征,实现高光谱人脸图像联合分块谱带优选,对神经网络进行结构优化,设计并训练卷积层,从而构建出完整的人脸识别流程。为验证系统的有效性,设计性能测试,结果表明,所设计系统的运算量降低,其识别精准率指标mAP为87.5%,Rank-1为90.3%,即使在最差的运行环境下,其mAP与Rank-1精度仍能分别保持在81.4%和89.6%,具有最优的识别效果。 展开更多
关键词 神经网络 卷积运算 高光谱图像 人脸识别 系统设计
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基于特征加权与ISIA-RF的油浸式变压器故障诊断
7
作者 张富民 张菁 解大 《实验室研究与探索》 北大核心 2026年第1期71-78,84,共9页
针对电力变压器早期故障诊断准确性较低的问题,提出一种基于ISIA-RF的变压器故障诊断模型。该模型首先采用数据加权策略对DGA数据进行处理;进而融合自适应t分布和Levy飞行策略,提升IVYA算法的全局搜索能力与收敛性能;在此基础上,利用改... 针对电力变压器早期故障诊断准确性较低的问题,提出一种基于ISIA-RF的变压器故障诊断模型。该模型首先采用数据加权策略对DGA数据进行处理;进而融合自适应t分布和Levy飞行策略,提升IVYA算法的全局搜索能力与收敛性能;在此基础上,利用改进的ISIA算法对随机森林(RF)模型参数进行寻优。通过将所构建的变压器故障诊断模型ISIA-RF与经SSA、GWO、WOA及IVYA算法优化的RF模型实验对比,结果表明,ISIA-RF模型的变压器故障诊断平均准确率达到97.16%,均高于其他诊断模型。该模型有效提升了故障诊断的准确率与鲁棒性,具有较强的泛化能力,为变压器早期故障诊断提供了有效的解决方案。 展开更多
关键词 电力变压器 故障诊断 数据优化 随机森林 常青藤优化算法
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小样本不平衡数据集异常双层窗口检测方法研究
8
作者 方叶彤 张伦传 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期137-140,共4页
当数据库的正例样本与负例样本之间存在数量级差别时,不平衡数据中存在的类重叠问题会使数据的决策边界重叠。使用单一窗口更关注数据的相似性结构而不是时间尺度的分层,导致在检测不同时间尺度的数据时几何平均值(G-mean)数值较小。为... 当数据库的正例样本与负例样本之间存在数量级差别时,不平衡数据中存在的类重叠问题会使数据的决策边界重叠。使用单一窗口更关注数据的相似性结构而不是时间尺度的分层,导致在检测不同时间尺度的数据时几何平均值(G-mean)数值较小。为此,文中提出一种小样本不平衡数据集异常双层窗口检测方法。采用改进合成少数类样本过采样技术,新建不重复少数类样本,实现小样本不平衡数据集均衡化处理;考虑数据的时间尺度,采用双层窗口将均衡化后的时序数据划分为多个子时间序列,计算斜率置信区间距离半径特征,识别异常子序列,结合K-means聚类算法从异常子序列中识别出异常数据。实验结果显示:该方法可有效实现不平衡数据集均衡化处理,精准完成不同不平衡率小样本数据集的异常数据检测,G-mean数值高于0.7,为异常数据检测提供了一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 小样本 不平衡数据集 异常检测 双层窗口 过采样 时间序列 聚类算法 均衡化
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面向远距离传输的LVDS链路可靠性设计
9
作者 李卓玥 焦新泉 杨志文 《现代电子技术》 北大核心 2026年第2期158-162,共5页
针对LVDS信号在长距离高速链路传输过程中出现的信号衰减过大、误码率偏高等问题,基于四通道链路传输场景,从硬件电路与逻辑设计两方面进行优化设计。硬件电路层面,通过集成信号驱动器与自适应均衡器补偿传输链路中的信号损耗,延长传输... 针对LVDS信号在长距离高速链路传输过程中出现的信号衰减过大、误码率偏高等问题,基于四通道链路传输场景,从硬件电路与逻辑设计两方面进行优化设计。硬件电路层面,通过集成信号驱动器与自适应均衡器补偿传输链路中的信号损耗,延长传输距离;逻辑设计层面,采用“三判二”机制与校验字相结合的方法保证指令传输的准确性,并在数据传输环节增加CRC校验重传反馈机制,减小因断链、误码造成的传输错误,保证数据传输的可靠性。实验结果表明,所提出的设计方案能够在100 m长的电缆中实现500 Mb/s的零误码传输,满足航天领域长距离高速数据传输的实际需求。 展开更多
关键词 LVDS 远距离传输 FPGA 四通道链路 CRC校验重传反馈机制 校验字
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多尺度反向校正增强和无损下采样的毫米波图像目标检测方法 被引量：1
10
作者 叶学义 韩卓 +2 位作者 蒋甜甜 王佳欣 陈华华 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第4期50-61,共12页
针对毫米波图像中隐匿目标局部信噪比低导致检测障碍的问题,提出了一种基于多尺度反向校正增强和无损下采样的检测方法。首先设计了一种多尺度反向校正特征增强模块,在提取多尺度特征的多卷积核Res2Net上融合反向校正操作,实现大感受野... 针对毫米波图像中隐匿目标局部信噪比低导致检测障碍的问题,提出了一种基于多尺度反向校正增强和无损下采样的检测方法。首先设计了一种多尺度反向校正特征增强模块,在提取多尺度特征的多卷积核Res2Net上融合反向校正操作,实现大感受野区域对区域内相关小感受野区域卷积计算的反向校正,使得深度模型不仅能够获取更细粒度的特征,而且使宏观判别性表示贯穿多个尺度的特征信息;其次,利用非跨步卷积层的SPD-Conv实现无损下采样,缓解卷积下采样导致的信息丢失;最后,采用K-means++聚类算法生成适合隐匿目标检测任务的新锚框。实验在YOLO系列中选择了各方面性能都适中的YOLOv5s作为基础框架,针对现有的两种毫米波图像数据集(阵列图像集和线扫图像集)平均精度均值(mAP)mAP@0.5分别达到了96.21%和97.97%,相较于原版YOLOv5s以及YOLO其他系列等性能有显著提升。实验结果表明,该方法在不明显增加参数量和推理时间的同时,能够有效提升深度模型的检测性能。 展开更多
关键词 隐匿目标检测 主动毫米波图像 多尺度反向校正特征增强 无损下采样 K-means++
原文传递
自适应聚类中心个数选择:一种联邦学习的隐私效用平衡方法 被引量：1
11
作者 宁博 宁一鸣 +3 位作者 杨超 周新 李冠宇 马茜 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第2期519-529,共11页
联邦学习是一种分布式机器学习方法,它使多个设备或节点能够协作训练模型,同时保持数据的本地性。但由于联邦学习是由不同方拥有的数据集进行模型训练,敏感数据可能会被泄露。为了改善上述问题,已有相关工作在联邦学习中应用差分隐私对... 联邦学习是一种分布式机器学习方法,它使多个设备或节点能够协作训练模型,同时保持数据的本地性。但由于联邦学习是由不同方拥有的数据集进行模型训练,敏感数据可能会被泄露。为了改善上述问题,已有相关工作在联邦学习中应用差分隐私对梯度数据添加噪声。然而在采用了相应的隐私技术来降低敏感数据泄露风险的同时,模型精度和效果因为噪声大小的不同也受到了部分影响。为解决此问题,该文提出一种自适应聚类中心个数选择机制(DP-Fed-Adap),根据训练轮次和梯度的变化动态地改变聚类中心个数,使模型可以在保持相同性能水平的同时确保对敏感数据的保护。实验表明,在使用相同的隐私预算前提下DP-Fed-Adap与添加了差分隐私的联邦相似算法(FedSim)和联邦平均算法(FedAvg)相比,具有更好的模型性能和隐私保护效果。 展开更多
关键词 联邦学习 差分隐私保护 梯度聚类 自适应选择
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融合时间信息的解耦自注意力序列推荐方法 被引量：1
12
作者 唐宏 杨力鸣 +3 位作者 刘琦 陈映霏 李晓玥 祝鹤 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期565-575,共11页
为了解决当前序列推荐方法存在的用户行为信息利用不完全以及易受噪声影响的问题,提出了一种融合时间信息的解耦自注意力序列推荐方法。针对未充分利用的与用户行为相关的时间信息,将项目特征和时间间隔融合到门控循环单元中,使模型能... 为了解决当前序列推荐方法存在的用户行为信息利用不完全以及易受噪声影响的问题,提出了一种融合时间信息的解耦自注意力序列推荐方法。针对未充分利用的与用户行为相关的时间信息,将项目特征和时间间隔融合到门控循环单元中,使模型能够捕捉时间对用户偏好的影响;针对自注意力机制所受到的秩瓶颈,设计数据增强模块,以降低秩瓶颈的影响,增强时间与位置信息的表征;针对噪声影响,引入对抗解耦模块,提高模型对噪声输入的鲁棒性。实验表明,提出的方法在各项性能指标上均有提高。 展开更多
关键词 序列推荐系统 融合时间信息 自注意力机制 数据增强模块 对抗解耦模块
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战术数据链高精度时频同步技术 被引量：1
13
作者 康荣雷 班亚龙 +1 位作者 王翔 常军 《舰船电子工程》 2025年第3期72-76,共5页
论文为解决战术数据链网络内信号级协同作战对高精度时频的需求难题,设计了本地-绝对-相对三种同步运行的时间系统,用以统筹管理战术数据链网络内的时频同步系统。该技术采用北斗/数据链/时钟源的融合架构,通过构建时频同步卡尔曼滤波模... 论文为解决战术数据链网络内信号级协同作战对高精度时频的需求难题,设计了本地-绝对-相对三种同步运行的时间系统,用以统筹管理战术数据链网络内的时频同步系统。该技术采用北斗/数据链/时钟源的融合架构,通过构建时频同步卡尔曼滤波模型,联合处理北斗差分授时与数据链往返计时(Round Trip Timing,RTT)授时结果,实现数据链节点间的高精度时间和频率同步。仿真结果表明,在北斗可用时的相对时间同步精度可优于0.33 ns,频率同步精度优于2.3E-10,绝对时间同步精度优于2.3 ns;在北斗拒止时的时间同步精度优于3.58 ns,频率同步精度优于2.6E-9。 展开更多
关键词 战术数据链 时频同步 北斗拒止 卡尔曼滤波
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基于空时分形的网络流量认知模型
14
作者 汤萍萍 张晖 +1 位作者 董育宁 董国青 《通信学报》 北大核心 2025年第5期258-271,共14页
为解决传统分形特征在网络流量认知精度和速度上难以兼具的问题,以分形理论为基础提出网络流量空时分离思想并创建空时分形特征,以此设计一种新型的流量认知模型——空时分形模型(SFM)。空时分形观测空间序列和时间序列,然后基于勒让德... 为解决传统分形特征在网络流量认知精度和速度上难以兼具的问题,以分形理论为基础提出网络流量空时分离思想并创建空时分形特征,以此设计一种新型的流量认知模型——空时分形模型(SFM)。空时分形观测空间序列和时间序列,然后基于勒让德变换建立向量再折射到对偶空间形成特征。空时分形的物理含义在于从不同空间和时间尺度上获得数据突发特征,而传统分形是空时分形在空间和时间维度上的特征融合,空时分形相比传统分形刻画出更多细节特征,以此进行流量认知更为精准。此外,空时分形相比传统分形更易计算,使SFM在增强认知精度的同时提升认知速度。实验数据显示,SFM的认知性能优于其他方法。 展开更多
关键词 网络流量 认知精度 认知速度 分形理论
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基于模态分解和多模型融合的IES多元负荷预测
15
作者 李大华 赵志成 +1 位作者 田禾 高强 《电子测量技术》 北大核心 2025年第17期81-93,共13页
针对综合能源系统中多元负荷的随机性和高波动性所带来的挑战,现有的负荷预测方法通常难以实现高精度和稳定的预测效果。为解决这一问题,提出一种基于模态分解和多模型融合的IES短期负荷预测方法。首先,利用最大互信息系数对输入特征进... 针对综合能源系统中多元负荷的随机性和高波动性所带来的挑战,现有的负荷预测方法通常难以实现高精度和稳定的预测效果。为解决这一问题,提出一种基于模态分解和多模型融合的IES短期负荷预测方法。首先,利用最大互信息系数对输入特征进行筛选,旨在有效识别与负荷变化相关的关键因素;其次,将样本熵结合互信息为适应度函数,采用指数三角优化算法获得VMD的最优参数组合,从而实现对IES负荷的有效分解,得到多个本征模态函数;接着,采用排列熵对分解结果进行筛选,提取出反映负荷变化特征的低频和高频分量;最后,采用BiLSTM网络对低频分量进行预测,并通过BiTCN-LPTransformer-BiGRU模型对高频分量的预测,将各分量的预测结果叠加得到最终预测结果。通过对实际负荷数据验证,以春季电负荷为例,该模型的RMSE、R2、MAPE分别为118.394kW、0.991和0.351%,相较于传统模型,显著提高了预测精度,验证所提方法的有效性。 展开更多
关键词 综合能源系统 模态分解 最大互信息系数 指数三角优化算法 负荷预测
原文传递
660 MW火电机组全工况下凝结水节流动态模型的研究
16
作者 卫龙飞 陈伟威 +1 位作者 郭志鹏 韩晓明 《现代电子技术》 北大核心 2026年第2期87-94,共8页
为解决火电机组中凝结水节流模型难以兼顾准确性、快速性和泛化性的问题,提出一种结合机理建模和数据驱动建模的混合建模方法,深入分析了凝结水节流对除氧器内部压力的动态影响,并引入参数辨识技术。首先,根据凝结水节流系统的动态特性... 为解决火电机组中凝结水节流模型难以兼顾准确性、快速性和泛化性的问题,提出一种结合机理建模和数据驱动建模的混合建模方法,深入分析了凝结水节流对除氧器内部压力的动态影响,并引入参数辨识技术。首先,根据凝结水节流系统的动态特性和静态特性,建立准确性高的复杂机理模型;其次,在保证模型精准度的前提下,借助数据驱动方法找到复杂模块中某些复杂变量之间的关系,降低模型的复杂度并提高模型的快速性;最终,采用粒子群优化(PSO)算法,根据所提出的关于负荷、除氧器容积和压力偏差的适应度函数,对不同工况下模型中未知参数进行辨识,提高模型的泛化性。仿真结果表明,在260 MW和450 MW工况下,所提模型的均方根误差(RMSE)、Pearson相关系数等评价指标均有较好表现。证明该模型具有较高的准确性、快速性和泛化性。 展开更多
关键词 火电机组 凝结水节流系统 动态模型 机理建模 数据驱动建模 粒子群优化算法 适应度函数
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基于Ad-hoc网络的小规模Chord构建和优化方法
17
作者 张翀 何春辉 +3 位作者 朱斯燕 吴继冰 董福安 朱新立 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第12期57-64,71,共9页
考虑到移动Ad-hoc网络存在节点规模有限、带宽有限、网络性能不稳定等现实问题。使得现有Chord方法无法满足应用要求。为解决该难题,提出一种基于Ad-hoc网络的小规模Chord构建和优化方法。它通过结合通信延迟来识别低性能节点,从而完成C... 考虑到移动Ad-hoc网络存在节点规模有限、带宽有限、网络性能不稳定等现实问题。使得现有Chord方法无法满足应用要求。为解决该难题,提出一种基于Ad-hoc网络的小规模Chord构建和优化方法。它通过结合通信延迟来识别低性能节点,从而完成Chord初始优化。再通过聚类算法自动筛选出高质量的超级节点。最后设计了一套高效的顺时针局部全连接混合路由跳转方法,可以将Chord的数据资源查找复杂度降为O(2)。 展开更多
关键词 AD-HOC网络 超级节点 CHORD 资源定位 K-MEANS聚类
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UAT2数据链状态位图时隙分配与监视性能研究
18
作者 汤新民 汤盛家 +1 位作者 文旌宇 顾俊伟 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第10期3549-3561,共13页
随着城市空中交通(UAM)概念的提出,为应对可预见的未来该场景下飞行器数量激增,迫切需要研究第2代通用接入收发器(UAT2)数据链的时隙分配算法以获得更大的监视容量。该文以UAT2数据链为研究对象,围绕下行报文的时隙分配管理,分析原始时... 随着城市空中交通(UAM)概念的提出,为应对可预见的未来该场景下飞行器数量激增,迫切需要研究第2代通用接入收发器(UAT2)数据链的时隙分配算法以获得更大的监视容量。该文以UAT2数据链为研究对象,围绕下行报文的时隙分配管理,分析原始时隙分配算法及局限性。根据报文特性,提出基于状态位图并引入随机漂移机制的改进时隙分配算法。此外,研究提出3种时隙数目扩充传输方案并建立监视容量计算模型,最后对各传输方案在不同时隙分配情况下的性能表现进行仿真分析。结果表明所提优化时隙分配算法在各传输方案达到最大监视容量时,较原始算法报文时隙碰撞概率减小16.14%,时隙使用率提升16.13%,较固定时间窗实时动态时隙分配算法报文时隙碰撞概率减小9.36%,时隙使用率提高10.48%,使得监视容量均有显著提升。 展开更多
关键词 UAT2数据链 时隙分配 监视容量 随机系统建模
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基于Unity3D的大学生宿舍消防安全教育游戏设计与实现 被引量：1
19
作者 孙丽娜 李天雨 +3 位作者 邓雨婕 李世浩 黄应平 赵鸿宇 《电子设计工程》 2025年第5期166-171,共6页
随着虚拟现实技术的发展,游戏与教育相融合已成为一种新的教学方法。文中以Unity3D游戏引擎为核心开发平台,结合宿舍消防安全教学内容,设计并实现了一款基于Unity3D的大学生宿舍消防安全教育游戏。游戏包括消防知识、火灾扑救、逃生系... 随着虚拟现实技术的发展,游戏与教育相融合已成为一种新的教学方法。文中以Unity3D游戏引擎为核心开发平台,结合宿舍消防安全教学内容,设计并实现了一款基于Unity3D的大学生宿舍消防安全教育游戏。游戏包括消防知识、火灾扑救、逃生系统三个模块,涵盖了消防知识答题、违禁物品随机生成、灭火器操作交互、生命值机制、人机任务交互、人物动作控制等技术。实践结果表明,该游戏不仅具有良好的交互性能和临场感游戏体验,还增强了学生的宿舍消防安全意识和火灾应急处理能力,具有较为广阔的应用前景。 展开更多
关键词 UNITY3D 宿舍消防安全 教育游戏 游戏化学习
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双线性自注意力机制CAN总线入侵检测方法研究
20
作者 陈彦彬 刘桂雄 《电子测量技术》 北大核心 2025年第2期122-130,共9页
控制器局域网络(CAN)总线广泛应用于工业数据采集、车联网等领域,对其安全入侵检测非常重要。为全面提升检测方法性能,提出一种双线性自注意力机制CAN总线入侵检测方法,首先基于堆叠集成思想利用DNN、CNN和LSTM模型提取深度学习层特征;... 控制器局域网络(CAN)总线广泛应用于工业数据采集、车联网等领域,对其安全入侵检测非常重要。为全面提升检测方法性能,提出一种双线性自注意力机制CAN总线入侵检测方法,首先基于堆叠集成思想利用DNN、CNN和LSTM模型提取深度学习层特征;随后通过双线性层分别提取自注意力机制Transformer与FNet特征,再将其与深度学习层特征残差连接融合;最后通过全连接层入侵检测预测,体现高准确率、检测率和良好泛化性特点。在Car_Hacking公开数据集上实验表明,准确率、精确率、召回率、F1值和AUC值分别达0.951、0.996、0.997、0.960和0.984,且随着训练轮数增加其准确率、损失值误差分别保持在5%、10%以内,本文方法优于其他比较方法。应用于物联网实验装置评估结果显示,本文方法在异常攻击识别检测率达99.23%,对于提高测控系统安全性能具有重要推广价值。 展开更多
关键词 入侵检测系统 控制区域网络CAN 自注意力机制 FNet
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