Vol. 51, No. 1, 2021 封面 目录

关键词

机器学习; 分布变化; 流数据; 模型重用; 集成学习; 动态环境; machine learning; distribution change; data stream; model reuse; ensemble methods; dynamic environments;

摘要

在很多真实应用中,数据以流的形式不断被收集得到.由于数据收集环境往往发生动态变化,流数据的分布也会随时间不断变化.传统的机器学习技术依赖于数据独立同分布假设,因而在这类分布变化的流数据学习问题上难以奏效.本文提出一种基于决策树模型重用的算法进行分布变化的流数据学习.该算法是一种在线集成学习方法:算法将维护一个模型库,并通过决策树模型重用机制更新模型库.其核心思想是希望从历史数据中挖掘与当前学习相关的知识,从而抵御分布变化造成的影响.通过在合成数据集和真实数据集上进行实验,我们验证了本文提出方法的有效性.

关键词

深度学习; 网络剪枝; 归因; 压缩; Taylor展开; deep learning; network pruning; attribution; compression; Taylor expansion;

摘要

近几年,深度模型在诸多任务中取得了巨大成功,但是深度模型需要大量的存储和计算资源实现精确决策,研究者为了将深度模型应用到资源受限的终端设备中,设计了模型压缩的优化策略来降低模型占存和计算量.本文基于剪枝压缩框架,从卷积核重要度评价的角度提出了两种模型剪枝算法.(1)由于每个卷积核都可以学习到其独有特征信息,因此本文提出了一种归因评价机制用于评价卷积核所学特征与因果特征的相关度,将模型中与因果特征相关度较低的卷积核进行裁剪,以实现模型压缩的目的,同时也能够保留原模型的归因特征,称此算法为归因剪枝.(2)第2种剪枝算法基于迭代优化剪枝框架,采用卷积通道和梯度中正相关特征评价相应卷积核重要度,以便于提高剪枝冗余卷积核的精准度,称为Taylor-guided剪枝算法.本文在VGGNet和ResNet两种网络架构上进行实验验证,结果表明:归因剪枝算法可以极大地保留原模型的归因特征;并且两种剪枝算法能够取得比当前主流剪枝算法更优异的压缩效果.

关键词

监督学习; 对抗机器学习; 对抗鲁棒性; 鲁棒性验证; K-近邻分类器; supervised learning; adversarial machine learning; adversarial robustness; robustness verification; K-NN classifier;

摘要

本文研究K-近邻分类器的鲁棒性验证问题.形式化鲁棒性验证的目标是计算分类器在给定样本点上的最小对抗扰动的精确值或者最小对抗扰动的非平凡下界.我们将计算K-近邻分类器的最小对抗扰动形式化为一组二次规划问题.二次规划问题的数目随近邻参数K的增大呈指数级增长,精确求解该组二次规划问题往往不可行.约束放松法通过放松优化的约束项,可以在多项式时间内求解最小对抗扰动的下界.然而,本文通过理论分析和实验发现,当近邻参数K取值较大时,约束放松法求得的下界往往过于宽松,甚至会出现K越大下界越小的反直觉结果.为解决这一问题,本文提出使用随机平滑法对K-近邻分类器进行鲁棒性验证.随机平滑法利用了K-近邻分类器对高斯(Gauss)白噪声鲁棒的特点,获得了较为理想的鲁棒性验证效果.基准数据集上的实验结果表明,相比于最新的鲁棒神经网络,"随机平滑的" K-近邻分类器展现出了更好的验证鲁棒性.

论文

基于地质知识蒸馏学习的油气储集层识别方法

Method of oil and gas reservoir detection based on geological knowledge distillation learning

Website Google Scholar
李徵, 刘淇, 王喆锋, 郑毅, 林霞, 怀宝兴, 米兰, 陈恩红
中国科学: 信息科学, 2021, 51(1): 40-55

关键词

油气储集层识别; 地质知识; 蒸馏学习; 传感数据; 深度神经网络; oil and gas reservoirs detection; geological knowledge; distillation learning; sensor data; deep neural network;

摘要

油气储集层识别是石油能源企业在勘测和开发业务中核心的任务之一.长期以来,油气行业一直依靠专家人工分析海量测井数据以对地下油气储集层进行定性分析,虽然专家解释结论有着很高的精准度,但是时间与经济成本都十分高昂.近些年来,随着以深度学习为代表的人工智能技术的迅速发展,智能油气储集层识别技术成为学术界和工业界共同关注的问题.然而,真实工业环境存在严重的传感数据不一致问题,给传统的监督学习模型带来巨大的挑战.本文针对传感器不一致情境中油气储集层识别任务展开研究,提出多尺度地质知识蒸馏网络的方法.首先,该方法提出一种多尺度特征自注意力融合机制来学习地质信息的多尺度动态表征.其次,该方法设计一种地质知识蒸馏学习模型,从非一致传感数据中学习额外的地质知识,进一步提升模型准确度.最后,在真实数据集上进行大量实验,结果充分证明本文提出的模型在油气储集层识别任务上的有效性和鲁棒性.

关键词

网络流量分类; 深度卷积神经网络; PCA; 多分类器; 特征选择; Tensorflow; network traffic classification; deep convolutional neural network; PCA; multi-classifier; feature selection; Tensorflow;

摘要

机器学习方法对网络流量分类的前提是假设流量具有独立同分布性,而实际情况下流量特征不断发生变化,导致该方法在处理海量、不具备独立同分布的流量数据时开销较大,计算复杂度较高,精度较低.针对上述问题,本文提出一种新的分类模型.该模型将PCA算法与改进的深度卷积神经网络分类模型(improved deep LeNet-5 convolutional neural networks, LCNN)相结合进行流量分类.前者进行降维分析,发现影响检测精度的关键特征,后者采用自主特征学习方式提升分类精度.实验表明,本文方法的内存开销较之前方法降低了3.2%,检测精度提升了5%~8%.

关键词

安全多方计算; 百万富翁问题; 恶意模型; 分割–选择; 零知识证明; 理想–实际范例; secure multiparty computation; millionaires' problem; malicious model; cut-and-choose; zero-knowledge proof; ideal-real paradigm;

摘要

安全多方计算是国际密码学界研究的热点,百万富翁问题是安全多方计算最基础最重要的问题,是构造其他安全多方计算协议的基本模块.这个问题已经有许多解决方案,但除了基于混淆电路的协议之外,目前基于公钥加密算法的解决方案几乎都是半诚实模型下的解决方案,抗恶意敌手的解决方案极少,仅有的个别解决方案效率很低,这制约着恶意模型下许多安全多方计算问题的解决.抗恶意敌手的解决方案更符合安全多方计算的实际应用场景,研究抗恶意敌手的百万富翁问题解决方案,具有重要的理论与现实意义.本文首先设计了一个半诚实模型下百万富翁问题的解决方案,进一步分析了恶意敌手可能的恶意行为,并用零知识证明和分割选择阻止或发现这些恶意行为,将半诚实模型下安全的计算协议改造成恶意模型下安全的计算协议,并用理想–实际范例证明了协议的安全性,分析了恶意敌手攻击成功的概率和方案的效率.理论分析表明与现有方案相比,我们提出的方案效率至少提高6倍.

关键词

安全控制; 信息物理系统; 稀疏恶意攻击; 切换策略; 抗攻击性能; secure control; cyber-physical systems; sparse adversarial attacks; switching strategy; attack-resilient performance;

摘要

针对遭受稀疏恶意攻击的离散时间线性系统,本文研究其安全控制问题.假设恶意攻击者受有限资源的约束,仅能操控远程控制器和执行器之间的若干通信通道.对于设计者来说,并不知道哪些通道受到攻击,哪些通道没有受到攻击.本文提出了一种新的安全的远程控制方法,它由控制律、切换函数和选择机制构成.选择机制为控制律提供合适的反馈增益,并产生一个切换函数,用以阻止攻击信号进入被控对象.理论分析表明,在基本的和必要的假设条件下,本文考虑的安全控制问题可转化为求解状态反馈镇定问题.本文所提控制方法,能保证闭环系统的稳定性且使其具有"PID"型性能的抗攻击能力.最后,通过对某无人地面车辆系统的仿真实验,验证了理论结果的正确性.

关键词

跨模态; 变分贝叶斯高斯混合; 条件生成对抗网络; cross-modal; variational Bayesian Gaussian mixture; conditional generative adversarial networks;

摘要

多模态融合对于机械手充分感知外界环境至关重要,单一模态信息会限制机械手对物体的识别、抓取能力,而传统的跨模态数据生成方法生成的图像效果较差,导致多模态融合效果并不理想.为了解决跨模态生成的图像效果差和多模态融合的数据缺乏等问题,本文提出变分贝叶斯高斯混合条件生成对抗网络(BGM-CGAN)的跨模态多样性噪声数据生成式方法.首先利用变分贝叶斯高斯混合算法将均匀分布的随机噪声组生成单一的混合变量;然后将生成的混合变量通过高斯混合模型生成一系列高斯混合噪声组;最后从生成的高斯混合噪声组中随机选取单一高斯噪声导入辅助模态图像中,并与辅助模态图像进行融合,成功生成了高清晰度的异域模态图像,真实还原了异构模态信息,解决了单一模态信息不足和生成图像质量差等问题.最后利用Inception Score (IS)、Frechet Inception Distance(FID)、结构相似性(SSIM)、峰值信噪比(PSNR)等评价体系,将BGM-CGAN算法与其他算法的跨模态生成图像能力进行对比,验证了所提出算法的有效性和可行性.此外, BGM-CGAN算法还可延伸应用于跨模态材料检索、跨模态纹理识别等领域,具有广泛应用前景.

关键词

室内定位; 无线感知; 毫米波; 阵列校准; 信道状态信息; indoor localization; wireless sensing; millimeter wave; array calibration; channel state information;

摘要

近年来,基于无线射频信号的定位技术迅速发展.然而,已有基于商用Wi-Fi设备的定位系统在实用性和准确性上存在明显局限.新兴WiGig设备采用毫米波通信,天线数远多于Wi-Fi设备,具有更高的角度分辨率.然而受限于成本,商用WiGig设备采用模拟波束成型方法,无法获得各天线的信道响应.本文利用新兴毫米波设备,实现高精度定位系统WiGLoc.为此,首先对天线阵列接收信号强度建模(received signal strength, RSS),恢复天线的信道状态信息(channel state information, CSI);然后,对天线阵列进行校准,测量天线阵列参数;最后,利用天线信道状态信息和天线阵列布局信息估计发射端到目标的信号离开角(angle of departure, AoD),对目标定位.实验结果表明, WiGLoc平均三维追踪精度达到了6 cm,平均二维定位精度达到了27 cm.与此相比,已有基于波束成型的方法三维追踪和二维定位的精度分别仅为11 cm和44 cm.

关键词

C-V2X; 超图聚簇; 干扰限制区域; FD-D2D车载通信; 频谱复用; cellular vehicle-to-everything; hypergraph clustering; interference limited area; full-duplex device-to-device vehicular communication; spectrum sharing;

摘要

在蜂窝车用无线通信(cellular vehicular-to-everything, C-V2X)系统中,车辆快速移动导致D2D链路的网络拓扑不稳定,频繁重构的网络拓扑增加了同频干扰问题的复杂度和拓扑管理信令的数量,造成基站的计算能力和带宽资源浪费.本文建立以簇为核心的全双工D2D (full-duplex device-to-device,FD-D2D)车载通信模型,提出基于超图聚簇(hypergraph clustering, HG-C)和干扰限制区域(interference limited area, ILA)理论的FD-D2D车载通信资源管理方案.利用链路依赖度(degree of link dependence, DLD)和车辆用户(Vehicle users, VUE)的计算能力提高簇的生存时间,降低基站的开销.同时,利用动态功率控制和复用区域映射辅助基站分配资源,削弱复用相同蜂窝链路的V-D2D (vehicular device-to-device)链路间和对蜂窝链路的同频干扰,提高频谱效率.最后,基于交通仿真建模软件VISSIM产生实时交通流数据,从而验证本文所提资源管理方案,结果表明:基站承担的网络拓扑管理任务量至少降低50%,与传统蜂窝D2D车载通信相比,频谱平均复用次数增加0.5次以上,频谱效率增加10%.

关键词

平衡式滤波器; 阶跃阻抗谐振器; 高阶; 窄带; 高温超导; balanced filter; stepped-impedance resonator(SIR); high order; narrowband; high-temperature superconductor(HTS);

摘要

本文研究了一款基于非对称耦合阶跃阻抗谐振器SIR (stepped-impedance resonator)设计的6阶窄带超导平衡式带通滤波器,该滤波器具有高的频率选择性以及宽阻带特性.本文首先研究了3种具有不同耦合特性的SIR耦合对,分析了其差模DM (differential mode)相位移、耦合系数,以及共模CM (common mode)抑制水平.通过适当选取SIR的阻抗比以及使用具有分散谐波分量的不同尺寸的SIR,其高次频得以远离基频,从而拓宽阻带.同时,由于其DM和CM等效电路具有不同的谐振频率,其带内的共模噪声可以得到天然的抑制.研究表明,电磁耦合对可在不增加电路面积的情况下获得小的耦合系数以利于窄带设计,电耦合对结构有利于高阶电路的互连,而磁耦合对具有最佳的CM抑制水平.此外, 3类SIR对的弱耦合特性均可用于窄带设计.为了验证,本文采用所述3类SIR对设计了一款6阶平衡式带通滤波器,并在此基础上引入交叉耦合结构产生传输零点以提高通带选择性.其零点的产生机理通过传输路径的幅度及相位移分析进行了说明.最终,本文利用高温超导HTS (high-temperature superconducting)技术实现了所设计的具有交叉耦合结构的滤波器,以降低插入损耗.该电路在77 K温度下进行了测量,测试结果表明:通带的相对带宽FBW (fractional bandwidth)为1.6%,带内插损约为0.37 d B,带内CM抑制度优于40 d B.其-60 dB带宽/-3 dB带宽的矩形系数小于1.45,同时-20 dB DM阻带达到约5倍f0d(f0d代表DM基波频率).

刊讯

B5G网络安全专题简介

Website Google Scholar
季新生, 陶小峰, 黄开枝, 吴慧慈
中国科学: 信息科学, 2021, 51(1): 171-172

关键词

网络安全; B5G; 物理层安全;

Vol. 51, No. 2, 2021 封面 目录

评述

内存计算研究进展

Development of processing-in-memory

Website Google Scholar
毛海宇, 舒继武, 李飞, 刘喆
中国科学: 信息科学, 2021, 51(2): 173-206

关键词

内存计算; 近数据计算; 存内计算; 神经网络; 图计算; processing-in-memory; near-data computing; computing-in-memory; neural network; graph computing;

摘要

随着应用数据处理需求的激增,在传统冯·诺依曼(von Neumann)体系结构中,处理器到主存之间的总线数据传输逐渐成为瓶颈.不仅如此,近年来兴起的数据密集型应用,如神经网络和图计算等,呈现出较严重的数据局部性,缓存命中率低.在这些新兴数据密集型应用的处理过程中,中央处理器到主存间的数据传输量大,导致系统的性能不佳且能耗变高.针对传统冯·诺依曼体系结构的局限性,内存计算通过赋予主存端一定的计算能力,以缓解因数据量大以及数据局部性差带来的总线拥堵和传输能耗高的问题.内存计算有两大形式,一种是以高带宽的连接方式将计算资源集成到主存单元中(近数据计算),另一种是直接利用存储单元做计算(存内计算).这两种形式有各自的优缺点和适用场景.本文首先介绍并分析了内存计算的提出和兴起原因,然后从硬件和微体系结构方面介绍内存计算技术,接着分析和总结了内存计算所面临的挑战,最后介绍了内存计算给目前流行的应用带来的机遇.

关键词

人类群体智能; 互联网; 复杂问题求解; 拼图问题; 信息融合与反馈; collective human intelligence; Internet; complex problem solving; pictorial jigsaw puzzle; information integration and feedback;

摘要

拼图游戏是一类复杂问题的典型代表.这类问题的复杂性体现在其无法通过自上而下、集中控制的方式进行有效求解.通常情况下,拼图游戏由一个玩家独立完成,或由几个玩家围坐在一起协同完成.本文提出一种基于互联网人类群体智能的拼图问题求解方法.该方法使用一种被称为"探索–融合–反馈"的回路用于支持人类玩家群体在互联网环境中进行并行、协同的拼图问题求解.其中,探索活动由玩家实施,融合与反馈活动由拼图环境自动实施.在探索活动中,每个玩家独立进行拼图问题的求解,不与其他玩家发生直接的交互.在任何时刻,一个玩家探索活动的结果是一个关于当前拼图问题的片段解,以及一组被该玩家判断为错误的图块邻接关系.在融合活动中,拼图环境实时地将所有玩家的当前探索结果融合在一起,形成一个不断演化的群体观点图.在反馈活动中,对于每一个玩家,拼图环境根据该玩家的当前探索结果和当前的群体观点图,向该玩家推荐特定的信息,以加速其拼图进程.我们实现了一个支持上述方法的多人在线拼图环境,并在2~10人规模的玩家群体中进行了初步的实验.实验结果表明:(1)在这一多人拼图环境中,拼图求解时间大致正比于玩家数量的倒数,且以玩家群体中的最强个体为基准点,群体拼图效率能够实现31.36%~64.57%的提升;(2)在该环境中,最快完成拼图的玩家获得的反馈信息平均具有86.34%的准确率,且随着群体规模的增加,反馈信息在最快玩家拼图结果中的平均占比逐渐从20%增加到45%左右;(3)相比于面对面协同的群体拼图求解方式,该环境展示出更好的群体规模可扩展性,且拼图结果总是具有100%的正确率,而拼图问题自动求解算法平均只具有52%的正确率.我们希望本文工作能够为探索群体智能在互联网环境下的更广泛应用提供一些有用的信息或观点.

关键词

云渲染; Web3D; 实时绘制; 动态光影; 全局光照; cloud rendering; Web3D; real-time rendering; dynamic lighting and shadow; global illumination;

摘要

本文面向多种硬件平台提出了一套Web3D实时动态光影的协同式渲染系统,该系统把Web前端的硬件性能作为整个云渲染系统中光影渲染任务分配的关键因素.对于Web前端性能较强的硬件设备,系统分配复杂度较高的光影渲染任务给前端,相应的云后端的渲染负担则有所降低;反之,系统则分配复杂度较低的光影渲染任务给前端,相应的云后端承担大部分的渲染任务.在上述机制的引导下,该系统的前后端部署了4类关键的实时光影渲染算法,最终通过对算法运行帧率、算法所在设备的运行效率以及光影渲染结果等多种数据的分析,验证了部署的合理性.

关键词

舰载机; 保障作业; 实时调度; 强化学习; 仿真验证; carrier-borne aircraft; support operations; real-time scheduling; reinforcement learning; simulations;

摘要

衡量航母作战性能的重要指标是舰载机出动架次率,而影响舰载机出动架次率的关键因素是舰载机保障作业调度效率.舰载机保障作业调度是指在有限时间、空间和资源约束的前提下合理安排舰载机所需保障作业顺序并高效完成舰载机的作业保障.现有基于最优化方法 (动态规划、线性规划等)和启发式方法 (如遗传算法、粒子群等)的求解策略仅适用于保障作业可预知情况下的作业调度,很难满足高动态作战场景下的实时保障作业调度需求.基于此,本文提出了一种新的基于DQN (deep Q-network)的舰载机保障作业实时调度方法,将舰载机保障作业调度问题建模成部分可观测马尔科夫决策过程(partially observable Markov decision processes)问题,利用全局与长期收益对保障作业调度过程进行优化,并通过离线学习和在线调配的学习决策框架进行解决.经过仿真实验验证,该方法能显著提高舰载机保障作业调度效率并满足实时决策环境的需要.

论文

三维标架场可控去旋方法

Controllable curl-correction of 3D frame fields

Website Google Scholar
方贤忠, 金耀, 黄劲, 鲍虎军
中国科学: 信息科学, 2021, 51(2): 263-278

关键词

三维标架场; 去旋; 长度可控; 六面体主导网格; 3D frame field; curl correction; length-controllable; hexahedral dominant mesh;

摘要

六面体网格因其良好的数值性能成为有限元分析等领域中重要的一种离散化方法,而基于标架场导引的重网格化是实现可控六面体网格剖分的重要技术.现有的标架场生成技术由于所获得的标架场往往存在拓扑矛盾,难以运用于纯六面体网格的生成,但较易用于六面体主导混合网格的生成.然而,这种六面体主导网格的质量容易受到标架场旋度的影响.针对这一问题,本文提出了一种三维标架场保向且长度可控去旋方法.该方法通过分析三维向量场的旋度,构造针对四面体网格的离散旋度能量,并将其推广至三维标架场的旋度能量.为保持原标架场方向并控制其长度,引入了表达三维标架场3个子向量场长度伸缩量的标量场,并将新标架场表示为标量场和原标架场的合成,最后通过极小化合成场的旋度得到优化后的标架场.实验结果表明,通过约束标量场的变化范围,能在保持其方向不变的情况下,有效地控制去旋程度;将该标架场运用于已有重网格化方法,可得到方向和密度可控的六面体主导的混合网格.此外,该方法只需求解一个带界约束的二次凸规划问题,鲁棒性强且易于计算.

论文

基于深度线性判别分析的哈希技术

Deep linear discriminant analysis hashing

Website Google Scholar
胡迪, 聂飞平, 李学龙
中国科学: 信息科学, 2021, 51(2): 279-293

关键词

哈希技术; 线性判别分析; 最近邻检索; 深度网络; 量化技术; hashing technique; linear discriminant analysis; nearest-neighbor search; deep network; quantization technique;

摘要

传统基于分类学习的监督哈希方法并不能完全满足哈希检索技术需求,但是线性判别分析却能够在一定程度上做到这一点.本文提出将线性判别分析作为深度网络的优化目标,以端到端训练的方式学习有效的哈希编码.但是,直接以上述目标训练神经网络就必须解决具有较高计算复杂度的特征值分解问题.在本文中,线性判别分析目标被转化为一个简单的最小均方问题,这种转化可以解决上述问题,同时可以利用成熟的优化方法优化网络.这种基于线性判别分析的深度网络拓展可以弥补传统判别分析在简单线性投影和特征学习上的劣势.本文在3个基准数据集上进行大量对比实验,相对于传统线性判别分析,本文所提方法在检索基准指标上有70%的提升,并超过大多数基于深度模型的哈希方法,这些实验结果证明了本文方法的有效性.

论文

一种面向复杂场景的无线通信节点智能适变架构

An intelligent adaptative architecture for wireless communication in complex scenarios

Website Google Scholar
尹浩, 魏急波, 赵海涛, 熊俊, 梅锴, 张利军, 任保全, 马东堂
中国科学: 信息科学, 2021, 51(2): 294-304

关键词

智能节点; 通信环境理解; 智能适变; 学习生长; 机器学习; 信道估计; intelligent node; communication environment understanding; intelligent adaptation; learning and evolution; machine learning; channel estimation;

摘要

针对可能存在对抗的未知通信环境,本文探讨了一种能进行智能适变的通信节点体系架构.该架构包括通信环境理解、通信波形适配和智能节点学习进化3个核心功能,以及支持这些功能的通信计算融合硬件平台.所提出的智能适变架构支持通信环境知识库、通信波形库,以及波形与环境适配知识图谱的不断累积和进化,通过波形在线重构,通信节点既能匹配典型通信场景,又能快速适应未知环境,因而支持智能通信节点的可持续发展.进一步本文梳理了强化学习、在线学习和迁移学习等3种机器学习技术在智能适变无线通信节点中的应用,并以最经典的信道估计过程为代表,给出了机器学习应用于通信环境识别的典型范例.

关键词

逆合成孔径雷达(ISAR)成像; 复杂运动; 高速运动补偿; 多频段融合成像; 稀疏ISAR成像; 波前随机调制; 电磁涡旋; inverse synthetic-aperture radar(ISAR) imaging; complex motion; high-velocity compensation; multiband fusion; sparse ISAR imaging; wave front random modulation; electromagnetic vortex;

摘要

雷达成像是获取目标精细结构特征的重要技术途径.对于复杂运动目标,传统基于距离–多普勒(range-Doppler, RD)原理的逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像性能下降:在距离维上,高速运动导致一维距离像展宽,且雷达系统硬件能力制约了大带宽实现,约束成像纵向分辨率;在多普勒维上,非合作复杂运动呈现的时变和非线性破坏成像条件,约束成像横向分辨率.本文首先分析了复杂运动对ISAR成像的影响机理,接着从距离和多普勒两个维度,对复杂运动目标ISAR成像技术进行了综述,阐述了高速运动补偿、多频段融合成像、高次相位补偿与稀疏ISAR成像等技术途径.进一步针对ISAR成像体制的局限,阐述了复杂运动目标波前调制超分辨雷达成像新途径,其中包括波前随机调制和电磁涡旋两种技术途径.最后对复杂运动目标雷达成像进行了总结与展望.

关键词

近地小行星; 雷达探测需求; 行星雷达; 技术途径; near-Earth asteroids; radar detection requirements; planetary radar systems; technical approaches;

摘要

近地小行星既是人类科学探测的重要目标,也是对人类地球家园构成重要威胁的灾害之源.利用地基雷达系统进行近地小行星探测具有独特的技术优势.随着我国科技实力的不断增强,开展近地小行星雷达探测已经成为科学探测、国家安全和国际义务等领域的关注重点.本文以此为背景,探讨了我国在科学探测、国家安全和国际义务3个领域的近地小行星雷达探测需求,分析了国际上主要的行星雷达系统技术现状和后续重点技术发展方向.结合我国深空测控网和射电天文网的技术现状及未来的发展规划,对后续我国建设地基小行星探测雷达系统的主要技术途径进行探讨,并对不同技术途径的特点进行了初步分析.

Vol. 51, No. 3, 2021 封面 目录

评述

5G安全技术研究与标准进展

Survey on research and standardization of 5G security technology

Website Google Scholar
强奇, 武刚, 黄开枝, 胡苏, 李少谦
中国科学: 信息科学, 2021, 51(3): 347-366

关键词

5G安全; 5G演进; 系统架构; 安全威胁; 物理层安全; 5G security; beyond 5G; system architecture; security threats; physical layer security;

摘要

随着第五代移动通信系统(5th generation wireless systems, 5G)及其演进系统的商用和其在物联网、车联网等垂直领域的融合发展,其安全问题越来越受到关注.本文从潜在威胁、安全架构和安全技术3个方面阐述了相关研究进展.首先,根据攻击者对系统有效性、信息完整性、身份认证、隐私和机密性保护的不同安全目标,将5G潜在的安全威胁进行了分类,分析了各个层次可能面临的威胁与攻击手段.其次,简述了相关标准中的5G安全架构,讨论了5G及其演进系统潜在的物理层、网络层和应用层安全技术.最后,本文指出了未来继续提升5G及B5G安全的潜在研究方向.

论文

基于隐空间约束生成对抗网络的活体检测

Latent regularized generative adversarial network for face spoofing detection

Website Google Scholar
陈成伟, 院旺, 陈攀, 丁守鸿, 谢源, 宋海川, 马利庄
中国科学: 信息科学, 2021, 51(3): 367-382

关键词

对抗网络; 活体检测; 弱监督学习; 异常检测; 人脸仿冒攻击; adversarial networks; live face detection; semi-supervised learning; anomaly detection; face spoofing attacks;

摘要

近年来,人脸识别技术飞速发展,其主要应用于门禁系统和公共安防系统.然而现有的人脸识别系统容易受到仿冒攻击(也称为呈现攻击),例如尝试使用用户的脸部照片、视频或者伪造的3D人脸去攻击人脸识别系统.这些攻击手段给人脸识别系统带来了极具挑战性的安全问题.因此活体检测技术的研究十分重要,其可以使人脸识别系统免于攻击假脸的安全威胁.目前,大部分活体检测的方法将活体检测任务视作有监督的二分类问题,进而努力充分提取真实人脸和攻击人脸的特征,在单个数据集内部训练和测试可以达到很高的准确率,但是在交叉数据集之间训练和测试往往效果不佳.本文将活体检测任务定义为异常检测任务,并基于此来解决之前活体检测方法存在的泛化能力差的问题.因此本文提出了一种新颖的基于隐空间约束的深度对抗网络,它通过半监督学习的方式进行对抗训练,在此过程中模型不仅仅可以获得正常样本在隐空间中的分布,还可以通过一种惩罚的方式对隐空间中正常样本的特征进行约束,这将带来更加有效和鲁棒的活体检测效果.测试过程中,攻击人脸样本将被视作离群的样本,它们相对于正常样例在隐空间中的表达具有更高的重构差.实验表明提出的模型相较于前沿的半监督异常检测方法具备明显的优势,并且在活体检测跨数据集和单数据集内达到了可比的效果或者目前最好的效果.

论文

基于多视角聚类分析的汉字字体审美偏好挖掘

Esthetic preference mining of Chinese typefaces using multiview cluster analysis

Website Google Scholar
张艳, 谢源, 洪辰, 曲延云, 李睿, 张俊松, 李翠华
中国科学: 信息科学, 2021, 51(3): 383-398

关键词

中文字体; 审美评价; 计算美学; 事件相关电位; 核化张量奇异值分解; 数据挖掘; Chinese typeface; esthetic evaluation; computational esthetics; event-related potentials; kernelized tensor-SVD; data mining;

摘要

在神经美学研究中已经证明,中文字体审美偏好的情绪刺激可以通过观察3种偏好(喜欢、不喜欢和中性)之间的事件相关电位(event related potential, ERP)波动获得.本文通过引入一种核化张量奇异值分解的多视角聚类方法分别构建了基于脑电图(electroencephalogram, EEG)和ERP的审美偏好识别模型,通过这些模型首次确认了该结论.本文方法将来自不同频段的数据视为描述中文字体审美偏好的不同视角,通过张量多秩最小化的约束探索所有视角特征的一致性和关联性,并通过之后的聚类获取审美偏好的识别结果.采用多视角无监督聚类方法得到的识别精度达到97.1%.此外,通过输入–扰动关联方法将电极的振幅与不同种类的审美偏好相关联,可视化关键频段组合以及电极之间的关系,分别取出与喜欢、不喜欢、中性最相关的3个电极,包含次相关的6个电极,包含第三相关的9个电极,包含第四相关的12个电极,分别形成4种不同组合的脑电特征.通过比较实验,验证了相对于62个电极信号,上述4种组合方式在字体美学分类上更具有优势,并且最相关的3个电极的组合特征对审美偏好最具判别性.实验结果表明,基于多视角聚类的方法能够解决神经信号与审美偏好的相关分析,并能挖掘出与字体审美偏好最相关的电极.

关键词

群体行为识别; 表示学习; 注意力机制; 深度学习; group activity recognition; representation learning; attention mechanism; deep learning;

摘要

视频行为识别近年来逐渐成为计算机视觉领域学者的研究热点,按照识别对象进行划分,视频行为识别任务可分为个体行为识别与群体行为识别.本文聚焦于群体行为识别,识别与分析视频场景中整体人群的行为.已有的群体行为识别方法大多采用多层时序网络模型,学习得到表征时序变化的个体行为特征并对其进行聚合形成群体行为特征.但是,在个体特征聚合过程中,以往方法未能有效考虑个体对群体行为贡献程度的差异性,影响识别性能.为此,本文提出一种针对个体行为特征聚合的注意力池化机制,并依此建立了新型群体行为识别模型,以自底向上的方式同时实现个体行为与群体行为分层识别.首先利用卷积神经网络提取视频中人体图像区块的个体静态特征,并将其作为多层递归神经网络时序模型的输入,从而得到个体动态特征.随后通过注意力池化机制对个体特征完成聚合,得到相应的群体行为特征;最后依托个体、群体行为特征同时完成个体行为与群体行为的识别.未验证所提方法的有效性,本文依托广泛使用的The Volleyball Dataset数据集上开展了一系列实验验证.结果显示,本文所提出的模型取得了较好的分类准确率,分类性能优于当前先进模型.

关键词

高速列车调度; 区间中断; 实时运行调整; 降速运行; 混合整数非线性规划; high-speed train scheduling; segment blockage; real-time operation adjustment; deceleration operation; mixed integer nonlinear programming;

摘要

在高铁日常运营中,地质灾害或设备故障等突发事件导致铁路行车区间中断,长时间的区间中断通常会导致大面积的列车晚点,给旅客出行带来极大的延误,如何在区间中断下对列车进行实时调整是高速铁路调度运行的一项重要课题.本文针对固定时间的区间中断,构建了列车运行速度调整和运行图调整的混合整数非线性规划(mixed integer nonlinear programming, MINLP)模型.在该模型中,除了常见的取消车次和延迟发车调度策略,还将降速运行策略考虑在内,在满足行车安全和车站通行能力的约束条件下,以3种调度策略的加权延误影响最小化为目标.该模型基于列车运动学模型计算列车降速运行带来的延误时间,并通过移动闭塞原理控制列车运行安全间隔.本文建立的模型可由商业优化软件CPLEX直接求解,并保证运行调整方案的实时性.模型还讨论了取消车次、延迟发车和降速运行这3种调度策略对总延误时间的影响,最后以京沪高铁实例进行验证.验证结果表明该模型是合理有效的,通过模型求解能对实际问题给出合理的调度方案并提高列车终到正点率.

论文

多输入多输出非线性系统的受限滑模控制

Constrained sliding mode control of MIMO nonlinear systems

Website Google Scholar
吴立刚, 王思怡, 高亚斌, 刘健行, 孙光辉
中国科学: 信息科学, 2021, 51(3): 430-448

关键词

滑模控制; 约束系统; 多输入多输出系统; 吸引域; 几何分析; sliding mode control; constrained system; MIMO system; attraction domain; geometric analysis;

摘要

本文针对一类具有执行器和状态约束的多输入多输出非线性系统,研究了基于高阶滑模观测器的滑模控制和稳定性分析问题.通过对该系统进行逆变换并考虑其控制输入系数矩阵的对合跨度分布,我们设计了一类高阶滑模观测器用于实现系统的状态估计,其中,采用鲁棒精确微分器分析了所得误差估计系统的收敛性.然后,利用原系统的部分状态变量设计了二阶滑模控制律,进而分别分析了在执行器/状态无约束和硬约束情形下的系统有限时间稳定性,同时,依据最大吸引域和几何分析法分析了系统状态在滑模阶段的运动轨迹.最后,通过两个仿真算例验证了本文所提出的控制方法的有效性.

关键词

高光谱图像; 光谱维面; 光谱维结构相关性; 联合稀疏; 稀疏重建; 波段组; hyperspectral image; spectral dimension; spectral dimensional correlation; joint sparse; sparse reconstruction; band group;

摘要

高光谱图像(HSI)的高维度、高冗余等特性给其传输和处理带来了极大的挑战.近年来基于压缩感知的HSI重建受到重视并成为一前沿问题,在这一领域中有效挖掘HSI的稀疏先验成为提高其重建质量的一个关键.本文首先定义了HSI波段组的"光谱维面",并以此为切入点对HSI光谱维的结构相关性进行研究,获得了如下结论:一是HSI光谱维面的纹理分布较空间域更为简单和均匀,且其纹理的对比度低、平稳度高,更容易被稀疏表达,二是在HSI光谱维面,与参考块相邻的搜索区域内存在着一定数量的与参考块具有较高相似度的光谱曲线块;进一步确定了基于光谱维面的HSI光谱维结构相关性的涵义,并提出了相应的稀疏测量模型;在此基础上,通过整合空间维非局部相关性与光谱维结构相关性的稀疏表示,提出了稀疏模型S-SCo SM,并以其为稀疏约束先验构建了HSI的稀疏重构模型.大量实验表明,所提出的稀疏模型S-SCo SM从空间维和光谱维两个角度更深层次地挖掘了HSI的相关性,获得了更为充分和有效的HSI稀疏约束先验,使HSI的重构质量得到进一步提升,在有效提高重构波段图像空间信息质量的同时,很好地保持了波段组的光谱属性.

关键词

多媒体网络; 大规模内容分发; 数据驱动策略; 边缘计算; 资源分配; multimedia network; large-scale content delivery; data-driven strategies; edge computing; resource allocation;

摘要

近年来,网络多媒体迅猛发展.相较于传统固定网络多媒体内容服务,兴起的移动化多媒体服务中的用户行为发生了根本变化.传统内容分发架构依靠中心化基础设施、全局流行度趋势,无法有效感知和服务移动多媒体内容.利用边缘网络架构结合数据驱动策略服务动态移动多媒体内容,提升服务质量成为一种新的选择.通过数据驱动与跨域协同的研究方法,本文深入研究移动多媒体内容服务规律、系统架构、策略设计等.本文首先探讨数据驱动的大规模移动多媒体内容分发模式挖掘与网络性能分析,揭示边缘多媒体内容分发与传统内容分发的本质区别;进一步,本文给出一般性的边缘多媒体网络与内容分发的研究方法,包括数据驱动与跨域协同的多媒体边缘网络内容分发研究框架.最后,本文给出几种代表性框架,包括基于社交媒体传播预测进行内容部署的SocialCDN,基于内容提供商智能的CPCDN,基于边缘网络设备进行移动多媒体内容分发的EdgeCDN,以及基于用户众筹资源的CrowdCDN.

关键词

毫米波; 集成电路; CMOS工艺; 接收机; 发射机; 多层混压PCB工艺; 集成相控阵; 宽带卫星通信; millimeter wave; integrated circuit; CMOS technology; receiver; transmitter; multi-layer hybrid PCB technology; phased-array antenna; broadband satellite communication;

摘要

大规模相控阵是解决毫米波无线传输距离受限的核心关键技术.传统的毫米波相控阵通常基于化合物半导体芯片加以实现,该类芯片成本高昂且难以实现系统单片集成,极大地限制了传统相控阵的应用范围.本文报道了基于CMOS成熟工艺的毫米波芯片设计及收发通道数为4096 (4096发射/4096接收)的超大规模集成相控阵实现技术. CMOS体硅工艺具有集成度高、成本低廉等优势,但面临有源器件高频性能差、无源器件及互连线高频损耗大、高低温性能差异大等一系列技术瓶颈.通过引入电流复用跨导增强型低噪声放大器、基于新型版图结构的高效率功率放大器、矢量调制型数控无源移相器、基于电容补偿的超宽带衰减器、紧凑型功分器,以及高低温自适应偏置电路等技术,可以较好地解决CMOS体硅工艺所面临的上述瓶颈问题.基于65 nm CMOS体硅工艺,所实现的Ka频段CMOS相控阵芯片噪声系数为3.0 d B,发射通道效率为15%,无需校准即可实现精确幅相控制,相关测试结果表明所研制的低成本相控阵芯片具有集成度高、幅相控制精确等优势,噪声系数等关键技术指标接近砷化镓工艺.以此为基础,本文给出了基于多层混压PCB工艺的1024发射/1024接收超大规模"集成相控阵"设计技术,并将其扩展至4096发射/4096接收相控阵规模,最后给出了低成本、高集成宽带卫星移动通信终端在车载和船载条件下的示范应用结果.

刊讯

弱监督学习专题简介

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张敏灵, 李宇峰
中国科学: 信息科学, 2021, 51(3): 520-520

关键词

弱监督学习; 多示例学习; 半监督学习;

Vol. 51, No. 4, 2021 封面 目录

关键词

像素级语义理解, 人工智能, 深度学习, 分类, 回归

关键词

消息传递并行程序, 多路径覆盖, 测试, 调度序列排序, 路径相似度

关键词

增量二分图优化问题, 动态规划, 局部搜索, 增量评估机制

关键词

生成式对抗网络, 不稳定性分析, 惩罚技术, 梯度范数, Lipschitz 常数

关键词

非线性系统, 传感器故障, 容错控制, 动态面控制, 输入死区

关键词

径向基神经网络, 非线性干扰观测器, 障碍 Lyapunov 函数, 多约束, 纯反馈非线性系统

关键词

故障诊断, 容错控制, 航天继电器, 置信规则库

关键词

无人机, 威胁评估, 安全飞行区域, 变权理论, 马尔可夫模型

关键词

人工智能, 可解释性, 非线性, 复杂性, 精准智能

刊讯

无人机通信专题简介

Website Google Scholar
曾勇, 宋令阳, 张朝阳, 盛敏, 许杰, Robert SCHOBER
中国科学: 信息科学, 2021, 51(4): 691-692

刊讯

新型二维材料与器件应用专题简介

Website Google Scholar
王欣然, 段镶锋, 黄如
中国科学: 信息科学, 2021, 51(4): 693-694