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当期目录

      
    学术论文
    FANET中时延感知的跨层优化方法
    文少杰,黄传河
    2018, 39(4):  1-12.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2018070
    摘要 ( 759 )   HTML ( 97 )   PDF (822KB) ( 31942 )  
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    针对 FANET 中的实时路由、速率分配和功率控制问题,提出异步的分布式跨层优化(ADCO)方法。为了解决所提问题,首先设计时延约束的跨层优化框架,然后利用拉格朗日松弛和对偶分解方法把联合优化问题分解为几个复杂度较低的子问题。ADCO允许每一个中继节点仅通过局部信息来完成对不同子问题的优化,同时,中继节点利用异步更新机制实现对偶变量的更新。仿真结果表明,所提方法有效地增加了吞吐量,减少了数据分组的超时率和功率消耗。

    并行社区发现算法的可扩展性研究
    刘强,贾焰,方滨兴,周斌,胡玥,黄九鸣
    2018, 39(4):  13-20.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2018052
    摘要 ( 318 )   HTML ( 2 )   PDF (742KB) ( 519 )  
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    社交网络中往往蕴含着大量用户和群体信息,如话题演化模式、群体聚集效应以及信息传播规律等,对这些信息的挖掘成为社交网络分析的重要任务。社交网络的群体聚集效应作为社交网络的一种特征模式,表现为社交网络的社区结构特性。社区结构的发现已成为其他社交网络分析任务的基础和关键。随着在线社交网络用户数量的急剧增长,传统的社区发现手段已经难以适应,从而催生了并行社区发现技术的发展。对当前主流并行社区发现方法Louvain算法和标签传播算法在超大规模数据集上的可扩展性进行了研究,指出了各自的优缺点,为后续应用提供参考。

    基于再生码的拟态数据存储方案
    陈越,王龙江,严新成,张馨月
    2018, 39(4):  21-34.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2018066
    摘要 ( 184 )   HTML ( 0 )   PDF (1286KB) ( 428 )  
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    针对云存储系统由于静态的存储架构和存储模式而带来的安全威胁,提出一种基于再生码的拟态化存储方案。该方案利用网络编码方案将数据存储在云端数据节点上,采用一种基于再生码的拟态变换机制,可根据随机时变因素动态地改变数据的存储状态,且能够保证数据完整性和数据持续可用性。拟态变换机制具有随机性、时变性和动态性,通过增加存储系统的不确定性,可阻断和干扰攻击链,增加了攻击者实施攻击的难度和成本,提高了系统的安全性和可靠性。

    无线网络中基于深度Q学习的传输调度方案
    朱江,王婷婷,宋永辉,刘亚利
    2018, 39(4):  35-44.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2018058
    摘要 ( 288 )   HTML ( 34 )   PDF (889KB) ( 427 )  
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    针对无线网络中的数据传输问题,提出一种基于深度Q学习(QL,Q learning)的传输调度方案。该方案通过建立马尔可夫决策过程(MDP,Markov decision process)系统模型来描述系统的状态转移情况;使用Q学习算法在系统状态转移概率未知的情况下学习和探索系统的状态转移信息,以获取调度节点的近似最优策略。另外,当系统状态的规模较大时,采用深度学习(DL,deep learning)的方法来建立状态和行为之间的映射关系,以避免策略求解中产生的较大计算量和存储空间。仿真结果表明,该方法在功耗、吞吐量、分组丢失率方面的性能逼近基于策略迭代的最优策略,且算法复杂度较低,解决了维灾问题。

    移动低占空比无线传感网中低能耗的主动邻居发现算法
    梁俊斌,周翔,李陶深
    2018, 39(4):  45-55.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2018054
    摘要 ( 191 )   HTML ( 0 )   PDF (777KB) ( 268 )  
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    移动低占空比无线传感网(MLDC-WSN)是近年新兴的一种无线多跳网络,它由大量具有移动能力且会长时间进入睡眠状态的节点自组织而成,可以部署在恶劣环境中执行长期的监测任务,在国防、工业、农业等领域具有广泛的应用前景。但是,节点的移动和睡眠导致网络拓扑不断发生改变,使节点很难以较少的能耗快速发现其全部的邻居,导致节点无法获得最优的分布式决策结果,影响网络应用的效果。为了解决这个难题,提出一种新的主动式邻居发现算法。该算法使网络中的节点在苏醒时主动寻找自己的邻居,避免传统被动式邻居发现中长时间等待所产生的时延。此外,通过对邻居移动速度及距离的预测,快速确定未来下一时刻的邻居集合,在进一步减少时延的同时获得更准确的邻居发现结果。理论分析和实验结果表明,与已有算法相比,所提算法能够在MLDC-WSN中以更小的能耗、更低的时延发现全部的邻居。

    面向天地一体化信息网络的卫星链路仿真研究
    刘渊,张浩,叶海洋,李剑锋,王晓锋,张桂珠
    2018, 39(4):  56-67.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2018071
    摘要 ( 303 )   HTML ( 3 )   PDF (1210KB) ( 508 )  
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    针对天地一体化信息网络规模庞大且技术多样,需要依托逼真的卫星网络场景来验证各类方案,提出一种云计算环境中卫星链路仿真方法。详细分析了影响卫星链路特性的关键因素,融合OpenStack和STK构建天地一体化信息网络仿真平台,通过对链路进行建模与计算,基于流表规则和队列管理规则动态实时切换卫星链路的间歇性、时延、误码率。为提高卫星链路的吞吐量,卫星节点具备动态路由学习能力,卫星链路可灵活构建与重构。实验结果表明,所提方法能够准确地对卫星链路进行仿真,有效保证卫星链路仿真的逼真性和周期性,有利于卫星网络场景的科学研究。

    WSN中基于双群体差分进化的资源分配优化算法
    郝晓辰,王立元,刘金硕,解力霞,张文焕
    2018, 39(4):  68-75.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2018061
    摘要 ( 155 )   HTML ( 0 )   PDF (1097KB) ( 249 )  
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    针对多射频多信道(MRMC,multi-radio multi-channel)无线传感器网络中的链路冲突和链路干扰过大而导致的网络能耗过大、容量受限、资源分配不均衡的问题,提出一种基于双群体差分进化的联合资源分配优化算法(RADEA)。RADEA 综合考虑了信道分配、功率控制和时隙分配之间相互影响的关系,以链路的冲突和干扰为约束条件,以减小网络能耗、最大化网络容量、提高资源分配的均衡性为目标函数,构建了系统的资源分配多目标优化模型。考虑到解决多目标优化问题的复杂性,采用双群体差分进化算法对模型进行迭代求解。仿真实验表明,该算法能够有效地避免链路冲突,同时能有效地降低网络干扰,提高网络容量和资源分配均衡性。

    LT码度分布改进及在认知无线电链路保持中的应用
    易本顺,姚渭箐
    2018, 39(4):  76-83.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2018062
    摘要 ( 135 )   HTML ( 0 )   PDF (745KB) ( 196 )  
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    度分布是影响Luby transform(LT)码性能的关键因素。基于认知无线电链路保持模型,采用双层寻优算法(THOA,two-layer hierarchical optimization algorithm),将译码开销较小时具有高译码成功率的改进的泊松分布(IPD,improved Poisson distribution)与译码开销较大时具有高译码成功率的顽健孤子分布(RSD,robust soliton distribution)的优点进行有机结合,构建新型LT码度分布。仿真结果表明,该新型度分布应用于基于LT码的认知无线电链路保持中,能有效提高次用户通信可靠性和有效性。

    M序列反馈函数多项式表示的快速构造方法
    关杰,周琮伟
    2018, 39(4):  84-90.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2018060
    摘要 ( 189 )   HTML ( 0 )   PDF (774KB) ( 228 )  
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    M序列反馈函数的构造一直是序列密码理论的研究热点。基于由m序列构造M序列反馈函数的结构特性,结合函数变换和函数派生的方式得到一类M序列反馈函数的快速构造方法,并给出了该类M序列反馈函数的多项式表示、计数以及重量性质。

    主动学习策略融合算法在高光谱图像分类中的应用
    崔颖,徐凯,陆忠军,刘述彬,王立国
    2018, 39(4):  91-99.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2018067
    摘要 ( 145 )   HTML ( 6 )   PDF (812KB) ( 215 )  
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    针对传统主动学习单一策略算法在挑选最有价值未标记样本时出现的抖动和不稳定的现象,引入集成学习(ensemble learning)分类器的加权组合思想,提出一种基于组合策略的联合挑选(ESAL)方法,将模型的组合衍生至策略的组合,从而实现单一模型多策略的融合,获得更高的稳定性。通过对高光谱遥感图像分类结果的分析可以看出,在获得相同精度阈值时,ESAL 算法相对于单一策略算法最高可节省成本 25.4%,抖动频率减少至原来的16.67%,抖动明显改善,体现出ESAL算法良好的稳定性。

    无线体域网中高效可撤销的无证书远程匿名认证协议
    张顺,范鸿丽,仲红,田苗苗
    2018, 39(4):  100-111.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2018064
    摘要 ( 168 )   HTML ( 1 )   PDF (936KB) ( 230 )  
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    为了保证无线体域网(WBAN,wireless body area network)中病人生理数据的安全和隐私,通信双方必须进行相互认证。现有的一些方案使用双线性对导致用户计算代价较大,其采用树形结构进行撤销会导致用户的存储代价较大。为了实现撤销同时降低用户端的代价,构造了基于椭圆曲线的可撤销无证书远程匿名认证协议,基于即时更新时间密钥技术进行撤销。协议满足匿名性,相互认证和会话密钥建立等安全需求。与现有方案相比,实验分析表明认证协议用户端的计算代价和存储代价大幅降低,更适用于资源受限的无线体域网。安全性分析证实了协议在随机预言模型下是安全的。

    基于时空标签轨迹的k近邻模式匹配查询
    许建秋,梁珺秀,秦小麟
    2018, 39(4):  112-122.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2018063
    摘要 ( 155 )   HTML ( 2 )   PDF (925KB) ( 383 )  
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    时空标签轨迹在传统的时空轨迹数据基础之上融入了具有语义含义的标签信息,丰富了移动对象数据。针对该数据提出k近邻模式匹配查询,即在给定时间区间内匹配相应的模式且距离查询轨迹最近的k条轨迹。设计并实现标签R树(LR-Tree),即增加标签表并在R树每项中添加标签位图,及基于LR-Tree的k近邻模式匹配查询算法。通过真实数据和合成数据将LR-Tree与3DR-Tree、SETI及TB-Tree进行对比,实验表明LR-Tree具有更好的剪枝能力,从而验证了所提算法及索引的有效性。

    基于卷积神经网络的交通场景语义分割方法研究
    李琳辉,钱波,连静,郑伟娜,周雅夫
    2018, 39(4):  123-130.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2018053
    摘要 ( 288 )   HTML ( 5 )   PDF (2116KB) ( 766 )  
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    为提高交通场景的语义分割精度,提出一种基于 RGB-D 图像和卷积神经网络的分割方法。首先,基于半全局立体匹配算法获取视差图D,并将其与RGB图像融合成四通道RGB-D图像,以建立样本库;其次,对于2种不同结构的卷积神经网络,分别采用2种不同的学习率调整策略对网络进行训练;最后,对训练得到的网络进行测试及对比分析。实验结果表明,基于RGB-D图像的交通场景语义分割算法得到的分割精度高于基于RGB图像的分割算法。

    多云环境下基于智能卡的认证方案
    赵森,甘庆晴,王晓明,余芳
    2018, 39(4):  131-138.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2018055
    摘要 ( 120 )   HTML ( 0 )   PDF (852KB) ( 224 )  
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    针对没有第三方参与认证智能卡存储的访问密钥随注册云的个数增加而线性增长的问题,提出一种多云环境下基于智能卡的认证方案。该方案在无第三方参与认证下,智能卡只需存储2个访问密钥就能实现用户与多个云服务器之间的身份认证,有效地减少了智能卡的存储费用。由于没有使用公钥密码技术,而是利用 XOR 同态函数和散列函数生成认证信息,从而有效降低了智能卡和云服务器的计算费用。此外,所提方案也不需要在多云端存储任何用户的信息,降低了云服务器的存储和管理费用。安全性分析和性能分析表明,所提方案能抵御多种攻击,是一个安全、高效的方案。

    云环境中基于SDN的高效DDoS攻击检测与防御方案
    何亨,胡艳,郑良汉,薛正元
    2018, 39(4):  139-151.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2018068
    摘要 ( 288 )   HTML ( 6 )   PDF (880KB) ( 463 )  
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    针对云环境中2类典型的分布式拒绝服务(DDoS)攻击问题,提出一种基于软件定义网络架构的DDoS攻击检测与防御方案——SDCC。SDCC综合使用链路带宽和数据流这2种检测方式,利用基于置信度过滤(CBF)的方法计算数据分组CBF分数,将分数低于阈值的数据分组判断为攻击分组,添加其属性信息至攻击流特征库,并通过控制器下发流表将其拦截。仿真实验表明,SDCC能有效检测并防御不同类型DDoS攻击,具有较高检测效率,降低了控制器计算开销,并保持较低误判率。

    降低OFDM系统PAPR的改进SLM算法
    季策,祝雯靖,魏颖,贾佃霞
    2018, 39(4):  152-158.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2018059
    摘要 ( 134 )   HTML ( 1 )   PDF (1053KB) ( 217 )  
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    为了降低正交频分复用系统中 SLM 算法的峰均功率比,减少边带信息传输,提高频谱利用率,首先提出基于转移矩阵和混沌序列的TL-SLM算法。TL-SLM算法有效减少了边带信息的传输,但PA P R的降低幅度有限。因此,进一步提出基于旋转向量的改进TL-SLM算法,即TR-SLM算法,该算法通过旋转向量的引入,产生更多的时域备选信号,达到进一步降低PA P R的目的。性能分析表明,虽然TL-SLM算法和TR-SLM算法少量增加了系统的复杂度,但PAPR性能得到了有效改善,而且较大幅度地减少了边带信息的传输。

    基于前缀保持加密的网络功能外包系统
    魏凌波,冯晓兵,张驰,盛化龙,俞能海
    2018, 39(4):  159-166.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2018057
    摘要 ( 127 )   HTML ( 0 )   PDF (1155KB) ( 186 )  
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    基于硬件中间盒实现的网络功能成本高且可扩展性差等问题,越来越多的企业用户将网络功能的实现外包给云服务商。现有的网络功能外包方案要求用户对云服商公开通信流量和网络功能策略,暴露了用户内网的私密信息。基于轻量级的前缀保持加密方案,提出一种保护隐私的网络功能外包系统。与现有同类方案相比,该系统不仅为企业用户同时实现了通信流量与网络功能策略的隐私保护,而且具有更高的吞吐量和更低的时延。

    基于云计算平台的物联网加密数据比较方案
    孟倩,马建峰,陈克非,苗银宾,杨腾飞
    2018, 39(4):  167-175.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2018065
    摘要 ( 275 )   HTML ( 11 )   PDF (1158KB) ( 398 )  
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    已有的短比较加密(SCE,short comparable encryption)方案能在确保物联网数据安全的前提下通过比较密文数据大小而推出明文数据大小。但 SCE 方案在密文比较以及生成标签的过程中会引入大量的计算和存储开销。为此,提出一种基于滑动窗口技术统一开窗的高效短比较加密(SCESW,short comparable encryption based on sliding window)方案。严格的安全分析表明,SCESW方案在标准模型下满足弱不可区分性且保障了数据的完整性和机密性。同时,实验性能分析表明,SCESW方案的存储开销是SCE方案的 1 t (t1)且效率高于SCE方案。

    学术通信
    APM:适用于IaaS平台的agent保护机制
    樊佩茹,赵波,倪明涛,陈治宏
    2018, 39(4):  176-188.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2018069
    摘要 ( 104 )   HTML ( 0 )   PDF (942KB) ( 215 )  
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    在IaaS平台中,虚假数据的存在将对测评结果造成混淆,无法为用户给出公平公正的平台选择依据。针对该问题,提出一种适用于IaaS平台的测试代理agent保护机制(APM,agent protection mechanism),在不需要额外软硬件支持的条件下保证agent的完整性和命令执行的正确性;同时提出一种基于质询的APM有效性验证方法,及时发现失效APM所在IaaS节点以止损。实现了基于APM的实验环境,对APM的有效性和性能开销进行测试。实验结果表明,该机制可以有效保护agent的完整性及其执行命令的正确性,且对IaaS平台引入的性能代价较小。

    基于RNN和主题模型的社交网络突发话题发现
    石磊,杜军平,梁美玉
    2018, 39(4):  189-198.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2018056
    摘要 ( 204 )   HTML ( 1 )   PDF (940KB) ( 485 )  
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    社交网络数据是稀疏和嘈杂的,并伴有大量的无意义话题。传统突发话题发现方法无法解决社交网络短文本稀疏性问题,并需要复杂的后处理过程。为了解决上述问题,提出一种基于循环神经网络(RNN,recurrent neural network)和主题模型的突发话题发现(RTM-SBTD)方法。首先,综合RNN和逆序文档频率(IDF,inverse document frequency)构建权重先验来学习词的关系,同时通过构建词对解决短文本稀疏性问题。其次,模型中引入针板先验(spike and slab)来解耦突发话题分布的稀疏和平滑。最后,引入词的突发性来区分建模普通话题和突发话题,实现突发话题自动发现。实验结果表明与现有的主流突发话题发现方法相比,所提 RTM-SBTD 方法在多种评价指标上优于对比算法。

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主  编:张 平
副主编:陆建华 马建峰 杨 震
     杨晨阳 彭长根
编辑部主任:易东山
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国内统一刊号:CN 11-2102/TN
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