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基于NOMA的RIS與DF中繼對比研究[其他][其他]

面向5G-Advanced和6G移動通信系統深度覆蓋需求，提出基于非正交多址接入(NOMA)的智能超表面(RIS)和解碼轉發(DF)中繼解決方案，通過系統建模、容量分析和能效分析，對比基于NOMA的RIS和DF中繼方案的性能增益。典型場景下的數值仿真與對比分析表明，隨著陣元數目的增大，相比于DF中繼，RIS方案的能效增益逐漸增大。

發表于：8/31/2021 2:01:00 PM

6G通信感知一體化架構與技術研究[其他][其他]

從2019年5G標準和設備逐步成型，通信業務向著產業化、多元化的趨勢逐漸清晰化，從而催生了新通信系統研究。6G作為新一代通信系統，從服務全面性和精細度都進行了深度和廣度的擴展。目前6G備選技術已經有THz技術、大規模天線、IRS和通信感知融合等，其中通信和感知一體化在2021年初成為6G重點研究技術，其通過復用通信和感知架構與信號進行一體化通信和感知，可以極大地減少系統的冗余部署。從6G通信感知一體化的研究需要性、架構和技術研究幾個方面展開分析，從而可以較為全面地介紹6G通感融合的可行性及重點研究方向。

發表于：8/31/2021 1:55:00 PM

基于模板匹配OCR的報告自動歸檔系統研究[其他][其他]

針對建筑檢測行業中檢測報告多、人工歸檔效率低下的問題，利用模板匹配算法與LeNet框架建立了一套強魯棒性用于報告文件數字符號的OCR識別系統。針對報告中感興趣區域(ROI)位置和大小不固定的問題，采用了機器視覺領域中的模板匹配定位算法來定位報告文件的ROI區域。結合LeNet網絡與模板匹配定位算法，實現了傳統機器視覺方法與人工智能方法的結合，構建了一套檢測報告自動歸檔系統。所構建的自動歸檔系統的正確歸檔率達到了95.8%，有效節約了人工成本與時間成本。

發表于：8/12/2021 3:30:59 PM

基于5G技術的高可靠數據傳輸終端的設計[其他][其他]

無線數據傳輸終端又稱為“工業領域的手機”，其數據傳輸原理與人們平常使用的手機是類似的。目前無線數據傳輸終端中常使用2G/4G網絡傳輸數據。2G/4G網絡存在帶寬小、時延大以及接入終端量受限等問題，因此傳統的數據傳輸終端不適用車聯網和大型工控領域。將5G技術應用到DTU(Data Transfer Unit)中，設計了一個高可靠性的5G數據傳輸終端即5G-DTU。它的主處理器為Rockchip公司的RK1808芯片，集成了5G通信模組、WiFi模塊和接口模塊。因此5G-DTU能為外置設備提供2.4 G和5 G雙頻段的無線接入以及豐富的外設接口。最后通過測試證明了5G-DTU的高帶寬、低延時和高可靠性。

發表于：8/12/2021 3:25:11 PM

基于應用場景特征描述的無人機基站飛行高度部署[其他][其他]

由于無人機基站在不同應用場景下，所處的地理環境、用戶分布、用戶需求和所希望提升的性能需求不同，需要根據不同應用場景的特征對無人機基站進行部署。基于無人機基站的典型應用場景，構建兩個具有代表性的無人機基站應用場景模型，并對應用場景模型特征進行抽象描述。分別構建了兩個應用場景的空地通信傳輸模型。在此基礎上，給出了最大化傳輸速率以及最大化無人機覆蓋范圍的無人機基站最優飛行高度的數學計算模型。最后，對不同場景下無人機基站最優飛行高度的影響因素和變化趨勢進行了分析。

發表于：8/12/2021 3:15:28 PM

機器學習中的成員推斷攻擊與防御研究[其他][其他]

隨著機器學習滲透到日常生活中的各個方面，其數據隱私問題受到越來越多的關注。成員推斷攻擊是機器學習算法面臨的安全威脅之一，用于推斷特定數據是否存在于機器學習模型的訓練集中，給用戶帶來極大的安全隱患，對機器學習模型的安全性提出挑戰。為此，研究成員推斷攻擊不僅能發現隱私數據面臨的威脅，而且還能為防御技術的提出提供思路。對近年來有關成員推斷攻擊的研究進行詳細的分析，按照應用場景的不同將攻擊分為判別模型攻擊、生成模型攻擊以及聯邦學習攻擊三類。同時根據成員推斷攻擊和防御的發展現狀，闡述了影響攻擊的因素以及經典的防御策略。最后指出成員推斷攻擊中仍需解決的問題以及未來的發展方向。

發表于：8/12/2021 3:11:27 PM

基于多任務學習的無參考超分辨圖像質量評估[其他][其他]

圖像超分辨率重建旨在從低分辨率圖像中恢復其對應的高分辨率圖像，是計算機視覺中的經典問題。為改進傳統超分辨圖像質量評價方法與人眼感知不一致的問題，提出一種基于多任務學習的超分辨圖像質量評估網絡。網絡采用多任務學習的方式，分別學習圖像的局部頻率特征與質量分數，其中局部頻率特征用來輔助網絡進行圖像質量分數的回歸，提高分數預測的準確性和泛化能力。另外，在網絡中加入協調注意力模塊，進一步增強了模型的預測能力。實驗結果表明，所提出的算法在QADS數據集上的SROCC、PLCC等指標優于目前先進的無參考超分辨圖像質量評價方法。

發表于：8/12/2021 3:06:28 PM

基于Flink流處理框架的FFT并行及優化[其他][其他]

FFT作為雷達信號處理的關鍵計算步驟之一，本質上是一個基于數據流的處理過程。以往的FFT計算大多集中在通用計算平臺上進行并行計算實現，計算系統存在擴展性和魯棒性問題。隨著科學計算應用在Flink上的逐漸興起，將FFT在Flink上進行并行和優化，不僅可以很好地利用框架自身良好的系統擴展性和魯棒性，同時也能使其具備高吞吐的實時性能。基于Flink對FFT流處理算法流程進行了設計和優化，同時針對Flink對適用于FFT計算的緩存窗口機制進行了設計，實驗結果表明，改進后FFT并行算法在多個大規模點數下計算速度均有所提高。

發表于：8/12/2021 3:00:00 PM

一種基于CEEMDAN-LSTM組合的水體溶解氧預測方法[其他][其他]

為了對水體含氧量進行更好的監測，提高溶解氧含量預測精度，采用“先分解再集成”的結構，提出了CEEMDAN-LSTM組合預測模型。首先利用CEEMDAN得到分解后的各個分量，然后對每個分量進行LSTM建模預測，最后對所有的預測結果進行集成，得到最終預測結果。該模型解決了單個LSTM模型預測的延遲性，與單個LSTM預測模型相比，其擬合優度(R2)提高了3.3%，其余誤差指標也均有所降低，預測精度得到了有效的提升；與其他模型相比，也更具優越性。

發表于：8/12/2021 2:52:00 PM

基于深度網絡的推薦系統偏置項改良研究[其他][其他]

傳統的矩陣分解算法為用戶和項目分別獨立設置了偏置項，而沒有深入挖掘特定用戶對于特定項目的隱性偏好；同時，傳統的排序預測推薦算法將用戶所有打分過的項目都統一地設置為該用戶的正例項目(無論用戶給出了好評還是差評)，這導致訓練完成的系統在實際應用中很可能會為用戶繼續推薦其厭惡的項目。因此提出了一種基于深度網絡的推薦系統偏置項改良方案，該改良方案考慮了用戶為特定項目所作的評分背后所蘊含的好惡態度，并學習出一個用戶-項目聯合偏置項加入到推薦過程中以提升推薦性能。在三個公開數據集上進行的對比實驗結果表明，該改良方案可以有效地提升推薦的性能表現。

發表于：8/12/2021 2:37:00 PM