摘要：针对大规模物联网场景下无人机通信感知一体化系统存在的重复感知和能量受限等问题,提出了一种基于聚类算法的能效优化方案。该方案在满足无人机的移动性和感知能力约束下,通过联合设计无人机的三维轨迹和发射功率来最大化系统能效。由于该问题是非凸的,首先将其解耦为两个子问题,然后利用模拟退火算法和标准凸优化技术来求解无人机的悬停位置和飞行速度以获取最优轨迹,最后根据最优轨迹推导发射功率的闭合表达式,求得每个悬停位置的最优发射功率。与传统的二维和三维方案相比,所提基于聚类的能效优化方案在收敛速度提高4倍的基础上能提升20%~30%系统能效。

摘要：模糊测试是一种针对物联网设备固件漏洞挖掘的主流方法,能够先攻击者一步发现安全威胁,提升物联网设备的安全性.但是目前大部分的模糊测试技术关注于如何自动化地实现漏洞挖掘,忽略了专家经验对于设备固件漏洞挖掘工作的优势.本文提出一种基于人机协同的物联网设备固件漏洞挖掘方案HMFuzzer,设计了基于设备固件前后端交互的设备固件关键信息提取方法,通过模拟设备固件、设备管理界面以及用户三方交互模式获取固件潜在的关键信息,并通过二进制文件定位和函数分析技术解析出固件关键函数.此外,HMFuzzer通过在模糊测试的预处理、测试和结果分析阶段引入专家经验,利用上一阶段获取的关键信息,结合强化学习算法,优化种子变异和模糊测试流程,显著提升了模糊测试的覆盖率、效率以及漏洞挖掘能力.实验结果表明,相比于现有的固件漏洞挖掘方法,HMFuzzer的漏洞识别成功率能提高10%以上,具备更强的漏洞检测能力.特别是,针对真实厂商的物联网设备测试,HMFuzzer发现了多个0-day漏洞,其中已获得4个CVE/CNVD高危漏洞.

摘要：为解决车联网中数据密集型任务对信息新鲜程度极为敏感的问题,针对车路协同场景提出一种最小化峰值信息年龄策略。在所提策略中,将峰值信息年龄定义为任务更新间隔、传输时间以及等待时间三者之和的期望,将变量高度耦合的非线性优化问题转化为任务卸载比例和任务更新间隔两个子问题。在任务卸载比例问题中,证明最小峰值信息年龄的存在条件并获得最优卸载比例。通过内点罚函数法求解车辆任务更新间隔问题。给出两个子问题的交替迭代策略,实现全局车辆峰值信息年龄最小。数值仿真结果验证了所提策略在减少全局车辆峰值信息年龄方面的有效性。

摘要：【目的】随着面向第六代移动通信技术研究工作的开展,传统的正交频分复用(OFDM)系统中的载波间干扰使得信道估计性能不足以提供高度可靠的通信,而正交时频空(OTFS)系统可以有效解决快速时变性和多普勒效应导致的通信系统可靠性下降问题,近年来受到了广泛关注。【方法】为了有效满足OTFS系统所需的信道估计性能需求,文章采用优化的广义复指数(OGCE)基扩展模型(BEM)将信道脉冲响应建模为时不变的基函数与基函数系数的形式,从而有效地拟合高速移动通信场景下的快速时变信道。OGCE⁃BEM通过更加密集的采样改善了频谱泄漏的问题,并且通过增加修正系数降低了高频基模型的误差。为了得到更为精确的基函数系数,文章基于遗忘因子与估计误差的关系,设计了可变遗忘因子的递归最小二乘(RLS)滤波器,使得RLS滤波器可以实时追踪基函数系数的变化。【结果】仿真结果表明,文章所提算法适用于高速移动通信场景,基函数的设计更为合理,相较于固定遗忘因子的估计方法,具有更低的均方误差,信道估计结果更加精确。与最小二乘(LS)、BEM⁃LS和BEM⁃线性最小均方差(LMMSE)信道估计方式相比,均方误差性能得到了明显提升。【结论】文章所提基于OGCE⁃BEM的信道估计算法有效减少了待估计未知参数量,提高了信道估计的准确性。

摘要：现有溯源系统大多对溯源数据实行集中式存储管理,对溯源数据的获取几乎只依赖第三方信任机构。这种方式存在单点故障、信息不对称、数据被有意篡改的可能性,不能保证溯源数据的真实性。针对以上问题,首先利用区块链技术去中心化、不可篡改的技术特征,提出一种基于区块链的可信溯源方案,通过去中心化的方式存储溯源数据并设计数据上传的真实性验证方法,实现溯源数据的可信上传与可信验证;然后针对溯源应用场景下部分隐私数据的共享问题,在方案中设计隐私数据查询的真实性验证方法,引入代理重加密实现授权查询,从而有效保护隐私数据并能够安全地对其进行查询;最后基于以太坊平台并利用智能合约技术对设计方案进行测试。实验结果表明,所提方案实现了溯源数据的可信存储以及授权查询,确保了其可信度与安全性。

摘要：传统密封拍卖多采用集中式的管理模式,然而中心化的拍卖方式往往会造成拍卖过程不透明、用户隐私被泄露等问题,严重影响拍卖的可信度。针对这些问题,提出一种基于区块链的可信密封拍卖方案。该方案首先将密封拍卖过程中涉及到的拍卖信息发布操作、投标操作、开标操作以及中标结果发布操作定义为交易,然后提出使用群签名技术来满足投标行为的匿名性,最后提出交易模型并设计交易的真实性验证流程。该方案使用区块链技术实现4类操作的可信管理,提高了拍卖过程的透明度以及可信度。基于FISCOBCOS区块链平台进行仿真实现,实验结果验证了该方案的有效性。

摘要：为了提高聚类集成效果,本文设计了一种对点、簇、划分进行加权的统一框架,提出一种三层加权文本聚类集成方法。首先根据基聚类生成超图邻接矩阵,然后依次对点、簇、划分进行加权获得加权邻接矩阵,最后用层次凝聚聚类算法获得最终结果。在多个真实文本数据集上进行实验,结果表明,与未加权及其他层面加权相比,三层加权方法可以获得更好的聚类效果,三层加权相较于未加权的平均提升幅度为12.02%;与近年来的其他8种加权方法相比,该方法在所有数据集上的平均排名位列第一,验证了本文方法的有效性。

摘要：汽车产业已经成为当前国民经济中的支柱产业,为了应对汽车零部件生产中的质量问题,目前产业界在生产过程中广泛引入质量追溯系统。现有的质量追溯系统大多基于关系型数据库构建,而传统的数据库在处理复杂的关系型数据时存在局限性,无法灵活应对质量追溯的多层次和复杂需求。因此,提出了一种基于图数据库的汽车质量追溯数据存储方法,选择图数据库作为数据存储方案,并设计了高度灵活的数据模型,包括汽车、部件、工序等之间的关联关系,以更好地满足汽车零部件生产质量追溯需求。实验结果表明,相较于传统数据库系统,基于图数据库的方法在查询性能以及数据插入效率方面均表现出显著优势。

摘要：精准高效的茶草识别是智能茶园植保机械进行除草工作的关键。针对目前茶园除草智能化程度较低等问题,提出改进YOLOv3网络模型的茶草检测算法。首先,分季节和时间段,在多个茶叶品种的种植园中以自适应的距离和角度采集茶草混合图像并建立试验数据集。接着,使用K均值聚类算法重新设计先验锚框尺度。然后,以YOLOv3网络模型为基础,选取17×17的网格划分图像区域;采用残差网络(ResNet)作为主干网;加入过程提取层,增强草株检测性能。最后在原损失函数中引入广义交并比损失。通过消融试验和不同目标检测算法对比试验验证此改进算法对茶树与杂草的检测效果。试验结果表明,改进YOLOv3网络模型对杂草的检测精确率和召回率分别为85.34%和91.38%,对茶树的检测精确率和召回率最高达到82.56%和90.12%;与原YOLOv3网络模型相比,检测精确率提高8.05%,并且每秒传输帧数达到52.83 Hz,是Faster R-CNN网络模型的16倍。这些数据说明所提算法在茶园复杂环境下,不仅对于茶树和杂草具有更好的识别效果,而且满足实时检测的要求,可以为智能茶园植保机械提供技术支持。

摘要：针对非合作环境下的传统频谱地图测绘方法中存在的低精度、低效率问题,本文提出了一种基于人工势场法的多无人机协同航迹规划方法。首先,构建了多无人机协同测绘方案及优化目标;然后,通过多无人机的预先航迹规划完成对环境的初步感知,并基于感知信息提出基于人工势场法的多无人机协同航迹参数设计方法;之后,基于设计的参数及采集的数据完成航迹的再规划,从而有效规避多无人机飞行过程中可能存在的重复采集数据及无人机之间发生碰撞等问题。仿真结果表明,相比与传统单无人机航迹规划方法,本文所提航迹规划方法能够高效、高精度、安全地完成测绘任务,所得结果满足了多架无人机协同飞行要求,具有较强的理论与实用价值。