南京邮电大学学报(自然科学版)杂志

南京邮电大学学报(自然科学版)杂志2020年第3期

• 多人合影图片中欢乐气氛的估计

  卢官明,张文静,闫静杰

  为了描述多人合影图片中的欢乐气氛，提出了一种基于卷积神经网络的估计方法。首先，采用多任务级联卷积神经网络（MTCNN）对合影图片中的所有人脸进行检测。然后，采用深度卷积神经网络对检测出的每一个人脸分别进行高兴程度的估计。最后，对被检测到的所有人脸的高兴程度进行加权平均来估计合影图片中的欢乐气氛。在HAPPEI数据库验证数据集上的实验结果表明，提出的方法具有良好的性能，优于使用Census变换直方图（CENsus TRansform hISTogram，CENTRIST）特征描述子和非线性支持向量回归相结合的方法，前者的均方根误差（RMSE）为0.623 4，后者的RMSE为0.776 8。

• 基于余弦相似的改进CEEMD脑电信号去噪方法

  汤伟,耿逸飞

  针对传统脑电去噪方法易将信号中高频部分所含的有用信息作为噪声滤除导致降噪后的脑电信号失真的问题，文中提出了一种基于余弦相似的互补总体经验模态分解（CEEMD）脑电信号去噪方法。首先脑电信号经过CEEMD分解成尺度不同的多个本征模态函数( IMF)，用余弦相似法计算各个IMF与原始信号的相似度，选择相似度曲线中第一个极小值后的IMF分量作为信号主导模态和噪声主导模态的分界点。然后用小波包变换对噪声主导模态提取有用信息，最后与其余的IMF重构得到降噪信号。实验结果表明，文中算法能够有效保留高频模态中的有用信息，且在不同噪声强度下的去噪性能均优于传统算法。

• 一种联合信道估计与多用户检测的新型算法

  陈发堂,石贝贝,杨恒

  免调度非正交多址接入技术可以减少信令开销、以过载的方式容纳更多用户而受到人们的广泛关注。针对该技术需解决的信道估计、活跃用户检测和信号检测3个主要应用难题，文中提出一种联合信道估计的稀疏多用户检测方法同时解决上述3个问题。该方法通过联合考虑包含导频信号和用户数据信号的帧结构，重组用户信号为块稀疏单测量向量的压缩感知模型，将问题转化为块稀疏信号恢复。所提算法通过验证误差的方式自适应地结束迭代，相比于根据不同的信噪比而设置对应迭代停止阈值的块稀疏子空间追踪算法灵活性更好。仿真结果表明，所提算法能够高可靠地完成联合信道估计和多用户检测，相比于独立的信道估计和多用户检测误码率性能得到了很大的提升，且算法灵活性好，更适用于实际的通信系统。

• 一种基于双层自编码的运动数据集可视化方法

  陈松乐,孙知信

  对运动数据集进行可视化是实现目标运动资源搜索的有效手段，文中提出了一种基于双层自编码的运动数据集可视化方法。首先在姿态层采用变分自编码器获得每个三维人体姿态在二维散点图中的坐标并使得相似的姿态彼此相邻，从而能够支持用户对目标运动资源的快速定位。其次在运动层采用双向长短时记忆递归网络对姿态的上下文运动进行自编码，获得的低维运动表示能够有效地支持用户在线运动分析。在CMU基准运动数据集上的实验结果验证了本文方法的有效性。

• 伪装人脸识别的深度迁移训练方法研究

  项阳,吴晓富,张索非

  伪装人脸指的是对正常人脸的外观进行有意或者无意的修饰。目前，流行的伪装人脸识别训练一般采用两阶段式训练算法：第一阶段先利用通用人脸数据集训练深度神经网络，第二阶段则在第一阶段训练好的网络上基于伪装人脸数据集DFW训练集进行迁移微调。文中基于目前流行的两阶段式伪装人脸识别迁移训练方法给出了一些新的尝试。区别于文献中其他算法，新算法第一阶段基于加性角间距损失函数来训练通用人脸识别网络模型；鉴于通常配对训练的三元组损失函数缺乏正样本之间的距离约束，新算法第二阶段在三元组损失函数的基础上提出一种正样本之间的距离约束来限制类内距离。在DFW测试集上进行的大量实验结果表明：在误识率为0.1%的条件下，所提算法在DFW的3个测试协议下准确度分别达到60.48%、82.88%、82.04%。

• 一种基于似然比准则的频谱感知算法

  葛妍妍,张硕,张士兵,张晓格

  为了改善低信噪比环境下无线认知网络频谱检测性能，提出了一种基于似然比准则的频谱感知算法。该算法以主用户信号的循环谱峰值群为检验统计量，以虚警概率和检测概率加权组合为频谱检测性能的主要指标，构建最佳频谱检测性能下的似然比准则。由于该算法不需要主用户信号及其传输信道的任何先验知识，克服了噪声功率不确定性对频谱检测性能的影响，解决了无线认知网络在低信噪比以及噪声波动环境下的频谱检测问题。该算法可通过调节虚警概率和检测概率的加权因子以便获得频谱检测最佳性能。与基于似然比拟合优度的频谱检测算法相比，频谱检测性能改善了5 dB左右。

• 毫米波大规模MIMO系统基于相位对齐的混合预编码方案

  曾强,何雪云,孙林慧

  为了解决部分连接结构毫米波大规模MIMO系统中预编码算法高复杂度的问题，提出了一种基于相位对齐的混合预编码方案(Phase Alignment Singular Value Decomposition,PA SVD) 。该方案首先通过提取信道矩阵共轭转置的部分相位的方法设计模拟预编码，以获得较高的天线增益，其次数字预编码矩阵采用奇异值分解的方法获得。仿真结果表明，与现有的EC SIC（Equivalent Channel Successive Interference Cancellation）和PZF( Phased Zero Forcing)算法相比，文中所提算法的频谱效率略低于EC SIC算法而高于PZF算法，在算法复杂度上远低于EC SIC，与PZF算法的复杂度相当。

• 可避免用户冲突的OFDMA下行链路资源分配方案

  尤莉,张晶

  针对单小区全双工正交频分多址（OFDMA）系统下行链路多子载波多用户分配时可能产生的用户冲突问题，同时考虑子载波复用所带来的上下行链路干扰，提出一种可有效解决用户冲突且缓解上下行链路干扰的自适应资源分配方案。该方案结合改进贪婪算法的子载波分配和基于迭代注水算法的功率分配来实现子载波-功率联合优化调度。用二分法找出各子载波可供分配的下行用户集，再在等发射功率下选择各子载波对应集合中信干噪比最高的用户，若匹配到同一用户，选择提供更大速率的子载波来匹配。最后提出改进迭代注水算法来分配功率。仿真结果表明，相比已有资源分配方案，文中所提方案解决了子载波分配中用户冲突问题，提升了功率分配效率，在兼顾用户公平性的同时有效提高OFDMA系统下行链路总吞吐量。

• 低功耗高效率升压型电荷泵电路设计

  丁雨彤,夏晓娟,易磊,庄玉成

  设计了一种基于PFM调制模式的低功耗高效率升压电荷泵。电路采用耗尽基准减小静态电流，通过PFM控制方式，减小开关管动态损耗。为进一步提高转换效率，采用动态衬底选择电路，抑制寄生三极管效应，同时提出一种新的非交叠时钟产生电路，避免造成电源到输出端或者到地的通路。芯片测试结果表明，电路静态消耗电流为35 μA，电源转换效率达到90%。

• 基于多点联合检测的低压电网故障定位方法

  王毅,梁栋辉,李松浓,叶君,郑可,万毅

  针对目前低压电网中缺乏有效故障定位方法的问题，提出了一种基于多点联合检测的低压电网故障定位方法。该方法以混沌反射法为基础，在低压电网中设置多个测试点，对电网进行实时监测，电网发生故障后，对比分析各个测试点的测试结果，根据最短路径原则确定每个测试点与故障点的最短距离，由最近的测试点的测量结果建立潜在故障分支集合，进而确定故障子网络，最后融合故障子网络中的多个信息源确定具体的故障分支，并通过最近的测试点确定具体故障位置。并在此基础上提出一种测距装置优化配置方法，以减少成本。simulink的仿真结果表示，该方法可以实现低压电网环境下快速、有效的故障定位，实现简单且相对误差仅为1.1%。

• 基于破解IMSI的拒绝服务攻击研究

  谭钦红,吴晓龙,赵昊明,李阳阳

  随着LTE高度普及，通信网络漏洞导致的影响更加广泛，使得对通信网络安全的研究具有现实意义。文中设计了一种结合破解国际移动用户标识（IMSI）与拒绝服务攻击的新型隐蔽拒绝服务（DoS）攻击方法，利用空口中传播的系统消息和寻呼消息等明文信息，破解目标终端的IMSI，通过寻呼漏洞发起DoS攻击，使目标终端本地脱离网络。该攻击主要采用被动监听寻呼消息以及伪造寻呼消息，并不会被用户和运营商所感知。最后讨论分析了一种防御方法和一种针对性缓解方法，并给出了破解难度。

• 一种增量式GHSOM算法在DDoS攻击检测中的应用

  刘纪伟,李睿楠,张玉,梁彧

  分布式拒绝服务（distributed denial of service，DDoS）攻击自出现以来一直是全球互联网网络安全的重要威胁之一。目前很多DDoS攻击检测方法虽然对已知类型攻击具有较高的检测率，但是不能有效识别新的攻击类型，无法应对DDoS攻击形式变化多和快的特点。为了准确检测出DDoS攻击，同时使检测模型具有良好的自适应性、扩展性和较低的更新代价，以应对层出不穷的DDoS攻击，提出了一种综合考虑网络流量双向特征、固定特征和统计特征，采用增量式GHSOM（Growing Hierarchical Self Organizing Maps）神经网络算法的DDoS攻击检测方法。首先，根据DDoS攻击流量的特点提取流量特征，组成流量八元组联合特征，然后利用增量式GHSOM神经网络算法进行异常流量分析，最后，通过实验验证检测方法的有效性。实验结果表明，提出的DDoS攻击检测方法不仅能够有效检测出已知类型的DDoS攻击，而且能够实现对检测模型的在线动态更新，对于新出现的DDoS攻击类型，具有相同的检测率。

• 基于ML S2OCELM的输电线异物检测方法研究

  陈玉权,王红星,沈杰,张星炜,黄郑,李学钧

  输电线路上的异物可以视为输电系统的一种潜在风险，其不仅会影响输电线路的正常供电，还会对线下的行人与车辆产生较大的威胁。基于无人机航拍输电线路图像的异物检测已经得到初步的研究，但是依然存在算法复杂度高，特征表达能力弱与需要大量人工标注等问题。因此，文中提出了一种基于多层半监督单类极限学习机(ML S2OCELM)的输电线异物检测方法，具有特征表达能力强，运算速度快、需求标注少等优点。实验证明，文中提出的方法可以在极少的正标注情况下，高效率地筛选出存在异物的航拍图像，以帮助工作人员确定出现异物的输电线位置。

• 针对伪装问题的多信息融合改进ViBe算法

  王子龙,干宗良,刘峰

  视觉背景提取器（ViBe）算法是一种经典的运动目标检测算法，但ViBe算法在面对伪装问题时性能大幅下降。为了更好地解决伪装问题，文中提出了一种基于权重隶属度函数的融合自顶向下信息和自底向上信息以增强前景检测的改进ViBe算法。首先，背景模型用于捕获自底向上信息，而前景模型用于捕获自顶向下信息。然后，根据像素与每个模型的匹配样本的数量和像素与其匹配样本之间的距离分别计算像素与上述两个模型的匹配度。最后，使用基于权重隶属度的同时使用前景模型匹配度和背景模型匹配度的决策框架来确定像素标签。实验数据表明，提出的方法在主观评价和客观评价方面均优于文中采用的其他对比算法，并且，提出的算法相比于原始ViBe算法在主观评价和客观评价上均有明显提升。实验结果证明了提出的方法的有效性，特别是处理存在伪装问题的序列。

• 基于交通流理论的VANET多场景虚假消息攻击检测方案

  张令聪,曾歆,杨远航,张春花

  车载自组织网络（vehicular ad-hoc network,VANET）通过无线通信方式进行交通信息的交互，但因其开放性，存在针对信息真实性的攻击。一些攻击者企图通过传播虚假消息，降低交通效率，危害交通安全。针对VANET中多种场景下的虚假消息攻击，提出基于交通流理论的虚假告警消息检测方案。首先，对于告警消息与源节点的信标消息，通过提取两者的综合特征，判断告警消息的合理性，然后，对实际车流与预期波动存在的冲突进行判别，得出对该告警消息真实性的最终判定。实验结果表明，与基于投票和基于消息特征的检测方案相比，提出的方案对多场景下的虚假消息攻击表现出更好的检测性能。