摘要：在工程教育专业认证和“新工科”建设的背景下,结合西安电子科技大学通信工程学院(西电通院)电子信息类专业《工程概论》课程的教学实践,分析了当前《工程概论》案例教学中存在的问题。进而,在构建课前,课中以及课后三阶段教学的基础上,对《工程概论》课程的案例教学过程进行了重新设计。特别地,整个教学过程采用西电智课网络教学平台,能够提供更好地输出并获得及时地反馈。另外,笔者还建立了针对西电通院电子信息类专业《工程概论》课程的案例库,并介绍了该案例库的内容及使用方法。本文工作对于深入开展《工程概论》课程的教学与研究具有一定的参考价值。

摘要：区块链账本中数据存储公开透明的特性导致了链上交易数据存在隐私泄露风险.现有的隐私保护方案难以在保护用户隐私与监管恶意用户的行为之间达到平衡,并且基于传统公钥密码学的隐私保护方案在量子环境下可能存在安全隐患.针对上述问题,本文提出了一种基于格的可监管区块链隐私保护方案,实现对正常用户身份、交易金额的保护,并对恶意用户身份和交易金额进行监管.本文通过秘密共享方案设计监管密钥生成算法,避免单一监管方权利过大;利用一次性密钥与一次性地址进行交易双方的对接,实现对接收方地址的隐藏;最后利用格上R-LWE困难问题与R-BGV加密方案设计用户身份公钥证明,保证用户的匿名与用户身份可监管;设计交易金额证明,保证交易金额平衡与可监管.通过对方案正确性、安全性和性能的分析,证明了本文方案既能在抗量子的前提下较为高效地保护交易数据隐私,又能实现对交易用户身份与交易金额的监管.

摘要：高光谱图像变化检测通过分析同一区域不同时间拍摄的高光谱图像,识别自然场景中地物变化。现有基于深度学习的检测方法主要包括卷积神经网络和基于注意力的方法两类:卷积神经网络方法使用卷积核提取特征,但感受野较小,关注局部信息,缺乏全局建模能力;而基于注意力的方法专注于全局依赖性建模,但对局部特征的捕捉不足,导致检测中漏检、误检现象严重。针对这些不足,提出了一种联合多尺度高低频信息融合的变化检测方法。具体而言,通过金字塔多尺度网络提取多时相高光谱图像的高低频信息,不同尺度的高频信息关注边界区域,低频信息捕捉背景区域细节。高频信息通过残差卷积算子网络提取多尺度局部特征;低频信息通过基于自注意力的网络提取全局特征,以此对图像全局和局部信息进行有效建模。为进一步增强特征提取的有效性,设计了双时相差分分类决策网络,自适应学习各分支的分类权重系数,生成最终的加权预测结果。在三个真实高光谱数据集上的实验表明,方法在可视化和定量性能上均优于现有方法,实现了更高的分类精度和更稳定的变化检测效果。

摘要：针对低轨星座回传场景星地馈电链路频繁切换带来的链路拥塞、业务中断等问题,提出了一种基于分段路由的蚁群优化负载均衡路由算法,算法采用母子星座拓扑快照划分方法解决星地馈电链路带来的拓扑快照频繁切换问题。将分段路由技术与蚁群优化相结合,在实现卫星自主路由的同时大幅降低了协议开销;在此基础上设计了确保业务连续性的蚁群优化负载均衡路由算法,根据馈电链路切换时间关系计算最优回传路径集,临近子星座拓扑快照切换时主动切换至下一条有效路径,在保证网络负载均衡的同时实现了回传流量的软切换。仿真结果表明,该算法能够有效规避链路拥塞并保证更大的回传业务量、更低的丢包率和回传业务的连续性。

摘要：基于视觉定位的加油杆自主对接技术的核心是对接阶段的高精度引导与高灵敏控制。首先,针对“硬式伸缩管自主加受油(AAR-BRR)”的近距视觉定位和控制技术,分别从目前两类图像检测技术方向和建模、控制方法与品质准则方向进行了发展现状分析,并重点分析了近些年来发展的新方法在AAR-BRR方向的技术探索。然后,对自主对接中的视觉引导与控制技术,从基于融合与滤波的算法集成和基于半物理试验和飞行试验的硬件系统集成,说明当前应用现状。最后,提出基于系统集成的近距视觉定位、基于任务特性的性能约束控制和试验与模型迭代验证的技术发展展望。该研究可为AAR-BRR软硬件驱动算法与技术方案的开发与应用提供参考。

摘要：随着加密通信的广泛应用,传统基于内容分析的恶意流量检测方法逐渐失效,如何高效检测加密流量中的恶意行为成为网络安全领域的研究重点。研究提出了一种基于神经网络的加密恶意流量检测方法,通过深度学习模型实现恶意加密流量的分类。首先,将网络流量预处理并提取关键特征,包括包大小分布、时间间隔及协议类型等,随后将特征映射为二维特征图(Feature Map),作为深度学习模型的输入。设计可伸缩的窗口自注意力机制,利用Transfomer神经网络模型对特征图进行分类,实现了对恶意流量的高效检测。实验结果表明,该方法在检测精度、召回率等方面均表现优异,为解决加密流量恶意行为检测问题提供了一种可行方案。

摘要：针对正交频分复用(OFDM)雷达通信一体化波形方案中循环前缀引起的弱回波掩盖问题和敌方战场低截获概率问题,该文提出了基于滤波器组的多载波偏移正交幅度调制(FBMC-OQAM)的低截获雷达通信一体化波形设计方案。分别构建FBMC雷达通信一体化波形与目标检测概率、通信信道容量之间的数学模型,在保证一定系统雷达与通信性能的条件约束下,设计最小化系统总发射功率联合优化问题,优化各个子载波发射功率分配方案。该算法利用测量值和信道状态信息,对下一个脉冲的发射波形参数进行优化设计,实现自适应传输。此外,从平均模糊函数角度分析了FBMC作为雷达信号的可行性和优势。仿真结果表明,与等功率分配方案相比,该文提出的功率分配方案可有效降低一体化系统总发射功率,从而实现低截获性能,并且FBMC波形可有效降低循环前缀引起的距离旁瓣,提高雷达分辨率与信息速率。

摘要：随着集成电路规模的不断扩大和器件特征尺寸的不断缩减,保持和改善集成电路的制造成品率成为优化电路设计和制造工艺研究的热点.为了减少由冗余物缺陷和丢失物缺陷所引起的成品率损失,选择优先优化的线网成为版图优化过程中的一个重要课题.基于关键面积减小的版图优化是提高集成电路成品率的一种有效途径.本文提出了一种新的短路、开路灵敏度模型,该模型以线网为单位,反映了单位线网上该线网与周围线网间的短路关键面积和自身开路关键面积的大小.由于本文的灵敏度模型是关于单一线网的,同时又包含候选线网周围线网的信息,因此,在优化时可以同时减少候选线网与周围线网之间的短路关键面积以及线网本身的开路关键面积,提高了版图优化的效率.实验结果表明,该灵敏度模型可作为版图优化中线网位置选择的依据.

摘要：将中继协作技术用于认知无线电网络可有效对抗信道衰落,提高频谱利用率,然而如何选择中继协助源节点传输信息是一个亟待解决的问题。该文根据多中继协作时目的节点信噪比的一阶偏导数特征,定义了中继协作效率,设计了基于协作效率的迭代中继选择方案。考虑到认知中继网络的非集中式结构,该文将虚拟计时器引入中继节点,提出了基于迭代中继选择方案的分布式算法,通过各中继基于协作效率的虚拟倒计时及信息交互实现了分布式迭代中继选择。复杂度分析和数值仿真结果表明,该算法复杂度较低,且性能接近最优解。

摘要：针对协作中继通信系统频谱效率低和链路利用率低的问题,面向多播、单播业务共存场景,该文提出一种反向散射NOMA赋能的混合多播-单播协作传输方案。机会式选择一个多播用户作为协作节点,将其接收信号的一部分功率用于自身解码,剩余功率反向散射以增强其余用户的接收质量。为提升系统性能,通过联合优化基站功率分配系数、协作用户反向散射系数和协作节点选择变量,在保障多播服务质量的前提下,实现单播用户最小可达速率的最大化。为解决上述高度非凸联合优化问题,该文设计一种协作用户选择准则并提出了一种迭代算法来获取原问题的最优解。仿真结果验证了所提迭代算法的快速收敛性,相较于传统非协作传输方案,所提方案可将单播用户最小可达速率提升11.5%,有效保证多业务服务质量。