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岸基對海雷達STC曲線設(shè)計與性能對比[其他][其他]

雷達對海探測過程中，近程海雜波回波功率大，嚴重影響雷達接收機工作和后續(xù)信號處理，為了平衡雷達接收機的增益和靈敏度，需要合理設(shè)計靈敏度時間控制(STC)曲線。介紹了利用GARCH模型、多項式函數(shù)、雷達距離方程和指數(shù)函數(shù)的四種STC設(shè)計曲線方法，采用高、低兩種海況下實測數(shù)據(jù)對四種STC曲線的近程海雜波抑制性能進行了對比分析。實驗結(jié)果表明，在高、低兩種海況下，雷達距離方程形式的STC曲線抑制海雜波性能顯著；GARCH模型建模的STC曲線適用于低海況下；多項式形式和指數(shù)形式的STC曲線在不同海況下效果接近。

發(fā)表于：8/9/2022 10:37:00 AM

基于多重注意力引導(dǎo)的人群計數(shù)算法[其他][其他]

針對實際場景中存在的人群非均勻分布問題，提出了一種基于多重注意力引導(dǎo)的人群計數(shù)算法。首先，基于輕量級金字塔切分注意力機制構(gòu)建了自頂向下的特征融合路徑，旨在促進高層語義信息和低層空間細節(jié)的融合，生成高級語義和空間細節(jié)兼?zhèn)涞母哔|(zhì)量特征圖；然后，提取并融合多尺度上下文信息，以此生成關(guān)注于不同密度分布模式的注意力權(quán)重圖；最后，通過注意力權(quán)重圖指導(dǎo)密度回歸網(wǎng)絡(luò)識別不同分布狀態(tài)下的行人目標，增強模型對密度變化的適應(yīng)性，生成高質(zhì)量人群密度圖。在ShanghaiTech、UCF_QNRF和JHU-CROWD++三個數(shù)據(jù)集上進行了大量的實驗來說明所提算法的先進性。

發(fā)表于：7/20/2022 10:18:04 PM

基于標簽嵌入的多模態(tài)多標簽情感識別算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

多模態(tài)情感分析目前是多模態(tài)分析和自然語言處理領(lǐng)域的研究熱點，在商品推薦、智能客服等場景中具有廣泛的應(yīng)用?，F(xiàn)有的方法在多標簽場景下對標簽間依賴性表示不充分，并且忽略了模態(tài)特征之間語義差距。對此提出了一種基于標簽嵌入的多模態(tài)多標簽情感識別算法，通過訓(xùn)練的標簽嵌入向量捕獲標簽之間依賴關(guān)系，對模態(tài)特征添加約束減小模態(tài)之間的語義差距。實驗結(jié)果顯示，該算法在多模態(tài)多標簽情感識別任務(wù)中在準確率和漢明損失指標上相較于現(xiàn)有方法有明顯提升。

發(fā)表于：7/20/2022 10:10:09 PM

針對在線教育情感分析的數(shù)據(jù)擴充研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在互聯(lián)網(wǎng)上大量主觀性的評論具有豐富的研究價值，可以通過對評論的分析獲取評論的情感極性。在對大量評論進行情感分析時，存在時間和人力消耗過多等問題，針對該問題，提出了基于聚類分析的文本數(shù)據(jù)擴充方法：在對少量關(guān)鍵數(shù)據(jù)進行標注的基礎(chǔ)上，通過聚類分析標注大量數(shù)據(jù)，以減少情感分析在實際應(yīng)用中的成本。以在線教育平臺的評論為例，對目前多個主流在線教育平臺上爬取的共569 970條中文評論數(shù)據(jù)進行少量標注，然后使用該方法進行數(shù)據(jù)擴充，最后基于目前多個主流機器學(xué)習(xí)模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行情感分析訓(xùn)練。研究結(jié)果表明，數(shù)據(jù)處理經(jīng)過聚類后取得較好的數(shù)據(jù)擴充效果，其中采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行的情感分析，準確度可以達到96.5%。

發(fā)表于：7/20/2022 10:05:44 PM

一種基于高程數(shù)據(jù)的全球地形高度檢測方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

在飛行模擬器訓(xùn)練領(lǐng)域，很多分系統(tǒng)都需要實時獲取飛行位置的地形高度?；谛l(wèi)星影像高程數(shù)據(jù)，提出了一個全球范圍的地形高度檢測方法。該方法將全球高程數(shù)據(jù)按度進行區(qū)域劃分和規(guī)范化命名，然后基于碰撞檢測的思想，從飛行當前位置垂直向下求取與地形面的交點，交點處的高程值即地形高度。針對不同采樣間距、不同分塊大小情況下的算法檢測效率進行了比較分析，實驗結(jié)果表明，該檢測方法能夠較好地滿足實時性和準確性要求。

發(fā)表于：7/20/2022 10:01:54 PM

基于FPGA的多路安全連接抗重放攻擊設(shè)計實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

重放攻擊是一種常見的網(wǎng)絡(luò)攻擊手段，為了提高網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的安全性，提出一種基于FPGA實現(xiàn)抗重放攻擊的設(shè)計方案。結(jié)合工程實踐，首先介紹了安全連接通信原理，并詳細討論了抗重放實現(xiàn)機制，在此基礎(chǔ)上創(chuàng)造性提出多路安全連接并發(fā)抗重放設(shè)計方案。測試結(jié)果表明，該技術(shù)能夠滿足多路安全連接通信的同時實現(xiàn)抗重放的應(yīng)用需求，而且實現(xiàn)協(xié)議簡單，數(shù)據(jù)吞吐率高，對工程實現(xiàn)有一定的借鑒意義。

發(fā)表于：7/20/2022 9:58:23 PM

一種基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)安全用戶發(fā)現(xiàn)方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

發(fā)現(xiàn)社交媒體中的網(wǎng)絡(luò)安全用戶對于追蹤網(wǎng)絡(luò)安全動態(tài)有重要意義，針對這一特定領(lǐng)域用戶的發(fā)現(xiàn)，提出了一種新的發(fā)現(xiàn)方法。首先利用社交媒體節(jié)點間的相互關(guān)注關(guān)系建立有向關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，然后用網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)模型Node2vec生成節(jié)點的向量表示，并將收集到的網(wǎng)絡(luò)安全關(guān)鍵字轉(zhuǎn)化為特征向量，拼接后輸入分類算法進行預(yù)測。實驗結(jié)果表明，在社交媒體網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)集上，所提方法的預(yù)測準確率優(yōu)于現(xiàn)有的其他特定領(lǐng)域用戶發(fā)現(xiàn)算法。

發(fā)表于：7/20/2022 9:52:55 PM

基于內(nèi)生安全的數(shù)據(jù)共享信息系統(tǒng)架構(gòu)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

在研究了我國數(shù)據(jù)共享信息化發(fā)展的階段規(guī)律和相應(yīng)架構(gòu)體系變遷的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國數(shù)據(jù)治理法規(guī)標準體系要求和PKS自主計算體系發(fā)展現(xiàn)狀,研究在可信安全計算環(huán)境中數(shù)據(jù)不脫離數(shù)據(jù)擁有方的、可主動免疫的架構(gòu)設(shè)計原則、實現(xiàn)方案,包括底層可信的基礎(chǔ)軟硬件系統(tǒng)，上層應(yīng)用零信任的主動審計防御體系，以及“數(shù)據(jù)擁有方主導(dǎo)+數(shù)據(jù)交易第三方負責(zé)的可信網(wǎng)絡(luò)路由交換集中運維”的數(shù)據(jù)共享建設(shè)思路、建設(shè)內(nèi)容、實施路徑等。最后指出未來數(shù)據(jù)共享應(yīng)用場景中可能面臨的新風(fēng)險、新問題，并提出構(gòu)建符合法理要求和內(nèi)生安全理念的新一代信息化架構(gòu)體系的一些綜合建議。

發(fā)表于：7/20/2022 9:47:00 PM

Tor隱藏服務(wù)DoS攻擊方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

Tor隱藏服務(wù)能保護服務(wù)提供方身份地址位置隱私。在分析Tor隱藏服務(wù)協(xié)議的基礎(chǔ)上，提出了針對隱藏服務(wù)進行DoS攻擊的策略。針對Tor隱藏服務(wù)發(fā)布、鏈路建立以及數(shù)據(jù)傳輸?shù)牟煌A段對隱藏服務(wù)目錄、引入節(jié)點、隱藏服務(wù)守衛(wèi)節(jié)點以及隱藏服務(wù)器等隱藏服務(wù)相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點實施基于帶寬和內(nèi)存的DoS攻擊，達到降低隱藏服務(wù)可用性的目的。通過仿真實驗進行了攻擊驗證，實驗結(jié)果表明，對守衛(wèi)節(jié)點的DoS攻擊具有較好的攻擊效果，采用帶寬級別DoS攻擊，自定義構(gòu)建20個長路徑能夠消耗守衛(wèi)節(jié)點大約1.2 MB/s的帶寬資源，令普通用戶獲取隱藏服務(wù)的延遲時間中位數(shù)從9 s上升到30 s。采用內(nèi)存級別的DoS攻擊策略，敵手每構(gòu)建一個內(nèi)存級別的停止讀攻擊連接消耗大約60 KB/s的帶寬資源就能以6 MB/s的速率消耗守衛(wèi)節(jié)點內(nèi)存。

發(fā)表于：7/20/2022 9:43:49 PM

一種推薦模式下的謠言傳播模型[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

發(fā)表于：7/20/2022 9:38:16 PM