《西安電子科技大學學報》是電子信息學科的學術刊物，雙月刊 , 國內外公開發行。我們的辦刊方針是：發揮我校的學術優勢，反映國內外高質量、高水平的最新科研成果，體現通信與電子信息特色，擴大學報的影響，促進國內外學術交流，熱心培養學術人才，為"科教興國"和"科教興校"服務。榮獲陜西省優秀期刊、曾13次榮獲省部級優秀期刊榮譽和優秀編輯質量獎;2006年榮獲首屆中國高校優秀科技期刊獎，《物理學、電技術、計算機及控制信息數據庫》教育部優秀高校學報。

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　　西安電子科技大學學報最新期刊目錄

利潤驅動的邊緣計算在線任務調度算法————作者：張武軒;趙輝;張國斌;王靜;萬波;王泉;

摘要：移動邊緣計算（MEC）在顯著提升用戶計算和存儲能力的同時，也帶來了高昂的建設和運營成本。在保障服務質量的前提下如何實現利潤最大化，已成為服務提供商關注的關鍵問題之一。現有的研究通常只關注任務是否在截止時間內完成，忽視了用戶對不同的任務完成時間有著不同的付費意愿，導致服務提供商難以預估服務收益，影響服務提供商的利潤。為此，提出了一種邊緣計算環境下利潤最大化在線任務調度算法（PMOTS）。該算法引入任...

空天地融合車載網絡場景下的資源優化策略————作者：朱思峰;黃長龍;宋兆威;張宗輝;朱海;喬蕊;

摘要：空天地融合車載網場景下，無人機設備由于電池容量和能源有限，無法為任務卸載提供長期有效支持；低軌衛星受資源成本以及通信延遲、時延抖動的影響難以為大規模車聯網任務提供穩定的高帶寬通信服務。針對空天地融合車載網絡場景下無人機和低軌衛星的資源優化問題，提出了一種基于多任務深度強化輔助學習(Multi-Task Deep Reinforcement and Auxiliary Learning， MTDRA...

基于時空關聯分析的無人機飛行數據異常檢測————作者：顧兆軍;王婧煜;王家亮;聶留陽;

摘要：為解決現有無人機異常檢測方法中飛行數據特征選擇不當、時空關系建模不足和判據區分度低的問題，本文設計了基于數據驅動的無人機異常檢測模型UAV-STAD，該模型通過優化特征選擇、融合時空特征和定義異常判據對飛行數據進行異常檢測。首先，通過最大信息系數(Maximal Information Coefficient， MIC)過濾飛行數據中與檢測參數無關的特征。其次，將相關特征作為圖中節點通過自適應跨變...

推薦系統中增強多模態序列的概率邏輯推理————作者：王建芳;竹顯剛;

摘要：多模態推薦系統通過將多模態信息（如文本、視覺）融入傳統推薦框架中，增強了用戶與物品的表示能力，從而更精確地捕捉用戶的興趣和需求，提供更為準確的推薦服務。然而，推薦任務不僅是一個簡單的數據歸納問題，還需有效捕獲用戶的動態偏好并進行推理決策。為此，提出了一種融合多模態序列與概率邏輯推理推薦的推薦模型（PLM-RS）。據現有文獻信息，這是首次將多模態和推理結合的推薦方法。具體而言，該模型在多模態信息融合...

高階依賴和知識更新的方面級情感分析————作者：范雅婷;韓虎;李琳;徐學鋒;

摘要：針對目前外部知識難以在特定領域內進行迭代更新，以及忽視了評論文本中不同句法依賴距離的問題，提出了一種基于高階依賴和知識更新的方面級情感分析模型。首先，通過引入兩個全局共享可更新的動態知識節點，聚合評論語句中意見詞所蘊含的情感特征，并利用單詞節點間的路徑跨度信息增強融合知識的句法鄰接矩陣，多層次捕捉上下文與方面詞間的細粒度依賴關系，動態優化遠距離詞匯節點的情感權重。其次，構建多元語義與多維距離模塊聯...

基于半監督學習的日志異常檢測研究————作者：孫夫雄;孟雯錦;孫奕靈;李漾佚;尹昱凱;

摘要：分布式系統日志是由分布式系統中的各個組件或節點生成的，記錄系統運行狀態和事件的時序數據記錄，具有多樣性、大數據量、可讀性差和脆弱性等特點。監督日志異常檢測方法在日志標簽不足時需要專家人工標注，成本高昂；而無監督方法則難以構建有效的異常檢測模型。鑒于此，提出一種半監督學習的日志異常檢測模型。首先，將日志數據轉化為日志事件模板序列，并采用詞嵌入酉不變性和矩陣微擾理論以確定其最佳詞向量維度，進而構造日志...

面向SAR圖像任意方向艦船檢測的改進YOLOv5————作者：曲春輝;王瑋;張婷;王英華;陳渤;

摘要：SAR圖像艦船檢測方法面臨艦船多尺度、任意方向、密集排列等難題，旋轉框檢測方法能實現任意方向艦船的精確檢測，但是現有旋轉框檢測方法難以兼顧高精度與實時性。為解決上述問題，提出了一個結合中點偏移量表示法和YOLOv5的旋轉框檢測網絡模型，直接繼承水平框的回歸機制，并設計適應于旋轉檢測的多任務聯合網絡損失函數，解決了常用旋轉框檢測表示方法引入角度參數而產生的網絡難以訓練和網絡預測層參數冗余的問題。此外...

格上抗合謀多權威屬性基加密方案————作者：趙宗渠;馬少驊;郭孟昊;王乃鋒;

摘要：屬性基加密（ABE）提供了靈活的訪問控制，但密鑰完全由中央權威生成和簽發，導致中央權威負荷過重且易受攻擊。一旦中央密鑰泄露，將會帶來嚴重的安全后果。為解決此問題，多權威屬性基加密（MA-ABE）允許多個授權機構獨立、分散地分發各自所管屬性下的密鑰，即使單個權威密鑰泄露，整個系統的安全性仍能得到保障。與傳統ABE相同，MA-ABE仍面臨著任意非授權用戶的合謀問題，甚至一些權威可能被破壞并與對手勾結。...

動態任務構建的多任務算法求解MOVRPTW問題————作者：王宇東;武燕;

摘要：帶時間窗的多目標車輛路徑問題（MOVRPTW）是一個重要且具有挑戰性的物流問題。進化多任務算法（EMT）是一種通過任務間知識遷移提升算法尋優能力的新穎方法。本文提出一種動態構造輔助任務的方法，旨在增強任務間的知識遷移效果，從而提高原始任務的尋優能力。文中采用動態更換輔助任務的思想改進多任務優化算法求解MOVRPTW問題，期望算法在任務間能持續提供有效的知識遷移。在算法的迭代過程中，當輔助任務不能提...

高效移動策略的分簇路由匹配優化算法————作者：孫澤宇;廖桂生;劉云卿;廖瑞乾;

摘要：無線傳感器網絡中節點部署、路由選擇和能量效率是影響網絡生存周期和傳輸效率的關鍵因素，針對上述問題，提出了一種基于高效移動策略的路由匹配優化算法。首先，提出算法結合霧計算理論，給出跨層分簇路由最優簇數量的計算辦法，完成了網絡能量衰減與傳輸距離增量和減量Δd變化的數學模型計算過程，通過自適應地動態調整路由策略，以提高數據傳輸成功率；其次，在簇建立階段，利用粒子群優化算法實現了對復雜全局的時間-空間最優...

無人機輔助的MEC任務卸載雙目標優化方法————作者：盧曉琴;趙輝;李建華;王靜;萬波;王泉;

摘要：在無人機（UAV）輔助移動邊緣計算（MEC）框架中，現有研究在UAV軌跡設計階段主要關注了UAV的能耗約束，卻往往忽視了任務負載的影響；而在任務卸載階段，并沒有綜合考慮終端設備和UAV的總能耗，不能最小化UAV與終端設備總能耗。針對UAV輔助MEC架構下任務卸載存在的問題，提出了一種UAV輔助的MEC任務卸載雙目標優化方法。首先，綜合考慮不同位置的任務負載和UAV能耗約束，引入位置興趣指數概念LI...

結合多尺度注意力的輕量自監督單目深度估計————作者：葛竟睿;秦國軒;張為;

摘要：針對目前單目深度估計網絡模型參數量大、計算復雜度高、難以部署在邊緣計算設備上進行實時推理的問題，提出一種結合多尺度注意力的輕量級自監督單目深度估計算法。該算法引入多尺度注意力模塊作為編碼器主體，以卷積操作與自注意力機制的局部結構和遠程全局信息捕獲能力作為核心思想，通過將添加了多分支大核空洞卷積的門控多層感知機與前饋神經網絡相結合，實現帶有注意力機制的局部與全局特征聚合，從而在確保深度估計精度的情況...

一種輕量級小目標無人機檢測YOLO模型————作者：陽小兵;李釗;許艷紅;

摘要：由于無人機體積小、空域背景復雜、且容易與鳥類等天空目標混淆，已有的目標檢測模型精度不足。雖然增加模型規模可以在一定程度上提升檢測精度，但也會降低模型推理速度、增大參數量與計算量。此外，目前可用于小目標無人機檢測的數據集缺乏，難以有效支持無人機檢測方法設計。針對以上問題，首先根據現有的開源無人機與鳥類檢測數據集，采用基于目標面積壓縮的小目標樣本增強方法，構建一個可用于小目標無人機與鳥類分類任務的數據...

多天線輔助同時同頻非合作干擾抑制技術研究————作者：段柏宇;李維實;李彤;潘文生;邵士海;

摘要：隨著無線通信與感知設備數量的急速增長，設備間的互干擾問題日益嚴重。較強的同頻互干擾將抬升接收機底噪，顯著影響接收機的通信、感知性能。該文利用干擾發射信號與期望發射信號間的不相關特性，針對非自適應陣列或單天線接收機，提出一種多天線輔助同時同頻非合作互干擾抑制算法。所提干擾抑制算法無需信道估計，利用期望信號的靜默周期，基于最大輸出信干噪比準則求解最優權值。依據定義的信干噪比增益，推導了所提算法的性能上...

結合紋理特征與注意力機制的Seam Carving檢測————作者：趙潔;李海燕;武斌;

摘要：針對目前Seam Carving篡改檢測方法在低縮放因子場景下普遍存在的檢測精準度較低、魯棒性不強的問題，提出了一種結合中心像素鄰域差分和與SE注意力機制的Seam Carving篡改魯棒檢測方法。首先，提出中心像素鄰域差分和對輸入圖像進行預處理，凸顯圖像的篡改偽影，得到8鄰域差分和特征矩陣；然后，將預處理生成的特征矩陣傳入引入殘差傳播和殘差反饋機制的ResNet骨干網絡，進行深層次的特征學習；最...

區塊鏈賦能的車輛邊緣網絡任務卸載方法研究————作者：康海燕;劉鑫旭;李彥芳;

摘要：隨著城市智慧交通及車聯網(IoV)蓬勃發展，自動駕駛、圖像語音處理等計算密集型應用對計算和緩存資源需求攀升。鑒于傳統車聯網中云計算架構因云服務器位于網絡核心，傳播延遲大，難以給予行駛車輛實時優質服務，旨在提出區塊鏈賦能的車輛邊緣網絡任務卸載方法研究(BTO-VEN)。通過任務卸載，將車輛生成的計算任務動態分配到邊緣計算服務器或鄰近車輛中，從而減少計算負載并降低延遲。首先，將邊緣計算(MEC)融入車...

Keystone變換數字實現的一種新解釋————作者：史昊;廖桂生;

摘要：盡管Keystone變換在雷達信號處理中得到了廣泛應用，但其數字實現仍存在若干問題。首先，從插值理論的角度來看，新采樣點的選擇可能存在模糊性，且由降采樣引起的頻域混疊問題常被忽視。其次，現有Keystone變換數字實現方法之間的關系尚未得到充分分析。針對這些問題，將二維序列Keystone變換的數字實現歸結為一維序列重采樣的問題。基于插值理論并結合分數重采樣理論，從頻譜分析的角度推導了多種序列重采...

基于SSENet的飛行員腦力疲勞評估方法————作者：金恒;孫有朝;曾一寧;劉威成;郭媛媛;

摘要：著艦任務具備時間緊迫、操作過程復雜等特點，準確評估飛行員腦力疲勞對提高著艦安全至關重要。針對著艦任務中飛行員腦力疲勞評估問題，開展不同難度模擬著艦實驗，采集9名被試人員在為期9天實驗中的腦電信號，構建基于SSENet的著艦場景下跨被試腦力疲勞評估模型。針對腦電信號空間特征和跨被試訓練方法，在模型中設計了SEConv模塊以捕捉腦電信號中的空間信息耦合與通道特征信息。結果表明：在不同難度的著艦任務中，...

TDC轉置卷積硬件加速器的設計與優化————作者：王國慶;嚴利民;

摘要：轉置卷積在深度學習(Deep Learning， DL)任務中應用廣泛，但是在小型快速超分辨率卷積神經網絡(Fast Super-Resolution Convolutional Neural Network-small， FSRCNN-s)中已經成為推理階段的主要性能瓶頸，因此設計高效的轉置卷積硬件加速器至關重要。基于轉換轉置卷積為卷積(Transforming Deconvolution to...

云邊端環境中的分布式數據雙邊訪問控制方案————作者：趙一帆;張嘉偉;楊顏博;韓磊;李騰;馬建峰;

摘要：物聯網等新興技術的發展使爆炸增長的各種數據給資源受限的終端設備帶來沉重負擔。云計算集中式數據存儲和共享服務對車聯網等時間敏感應用而言通信延時較長，邊緣計算能彌補該不足并推動云邊端架構發展。而在云邊端環境中數據存儲和共享面臨各種安全威脅，有效訪問控制為其數據安全基本保障。傳統屬性基加密對數據使用者進行細粒度訪問控制無法用于分布式環境中并對數據擁有者進行訪問控制，也無法確保云端數據的來源真實性和動態完...

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