2020年, 第46卷, 第11期　刊出日期：2020-11-15

  

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封面和目录
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  2020年第11期《计算机工程》中英文目录

  计算机工程. 2020, 46(11): 0-0.

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热点与综述
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  基于深度学习的车辆再识别研究进展

  张小瑞, 陈旋, 孙伟, 葛楷

  计算机工程. 2020, 46(11): 1-11. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058107

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  车辆再识别是计算机视觉领域一个前沿且具有挑战的课题，旨在非重叠视角域、多摄像头网络下进行车辆匹配。近年来，深度学习技术凭借其优越性能在车辆再识别任务中得到成功应用并成为研究热点。对此，阐述基于深度学习的车辆再识别研究现状，给出车辆再识别问题定义，指出只利用车牌和传统方法进行识别的局限性。从不同角度对现有方法进行分类和总结，列举4种常用的车辆再识别数据集，比较经典方法在其中的性能表现，为实际应用中合理选用提供参考。在此基础上，分析车辆再识别研究面临的挑战，并对其发展趋势进行展望。
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  复杂场景下基于改进YOLOv3的口罩佩戴检测算法

  王艺皓, 丁洪伟, 李波, 杨志军, 杨俊东

  计算机工程. 2020, 46(11): 12-22. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058802

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  新型冠状病毒可以通过呼吸道飞沫等方式传播，正确佩戴口罩可以有效防止病毒传染，但是自然场景中通常存在遮挡、密集人群和小尺度目标等复杂因素，对人脸佩戴口罩的检测效果产生影响。针对该问题，在YOLOv3算法的基础上，提出复杂场景下的口罩佩戴检测算法。结合跨阶段局部网络对DarkNet53骨干网络进行改进，以降低计算消耗并提高训练速度。在YOLOv3算法中引入改进的空间金字塔池化结构，通过自上而下和自下而上的特征融合策略优化多尺度预测网络，从而实现特征增强。选取CIoU作为损失函数，考虑目标与检测框之间的中心点距离、重叠率以及长宽比信息。实验结果表明，与YOLOv3算法相比，该算法在人脸目标和人脸佩戴口罩目标上的检测精度分别提高7.3%和14.9%，检测速度平均提高6FPS。
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  一种抗合谋攻击的区块链私钥管理方案

  周健, 屈冉

  计算机工程. 2020, 46(11): 23-28. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057591

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  针对区块链上用户私钥丢失后的安全恢复问题，提出一种基于门限秘密共享的私钥分布式管理方案。将用户私钥结合秘密口令构成秘密，通过门限密钥机制将秘密分割为多份秘密碎片，同时利用实用拜占庭容错算法将秘密碎片分配给网络中的诚实节点保管。当用户丢失私钥后，只要收集超过门限阈值份额的秘密碎片并结合秘密口令就可恢复私钥。分析结果表明，该方案具有抗合谋攻击、抗单点失效和匿名性等特性，并且可在保障用户私钥安全存储与动态管理的前提下，实现用户私钥丢失后的恢复功能。
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  车联网场景下的移动边缘计算卸载策略

  余翔, 刘一勋, 石雪琴, 王政

  计算机工程. 2020, 46(11): 29-34,41. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056850

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  针对移动边缘计算（MEC）车联网计算卸载系统，考虑并发多个多优先级计算任务以及MEC服务器资源负载不均的情况，提出基于遗传算法的卸载策略GAOS。根据车辆速度、MEC覆盖情况以及计算任务特性，为不同优先级的计算任务设置权重。在此基础上，对车载计算任务进行编码，将优化问题转化为背包问题，并通过遗传算法求解得到最佳卸载策略。仿真结果表明，与Random和ALL-MEC策略相比，GAOS受MEC服务器负载不均的影响较小，对车载安全型计算任务的成功处理数量分别增加约30%和50%。
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  一种基于DBN-RF的电网工控系统异常识别方法

  舒斐, 陈涛, 王斌, 杨慧婷, 李明轩

  计算机工程. 2020, 46(11): 35-41. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057541

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  电网作为国家关键基础设施，对其进行网络安全防护至关重要，而通过对电网工控系统流量预警可达到维护电网安全的目的。结合深度置信网络（DBN）和随机森林（RF）算法，提出一种电网工控系统异常识别方法。通过构建DBN模型完成对多个流量特征之间关联特性的深度挖掘，学习适用于电网工控系统流量的特征提取模式。在此基础上，将特征学习后的流量与恶意攻击流量输入RF检测模型，并逐步调优模型参数，学习得到最优检测模型。根据电网流量特性，从经典入侵检测数据集KDD99中筛选出相似数据集进行测试。实验结果表明，该方法检测率达到96.16%而误报率仅为3.49%，与逻辑回归模型、多分类支持向量机模型、DBN模型及K-means算法相比，能够更准确地识别电网工控系统中的异常流量。
人工智能与模式识别
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  基于深度学习的HEVC SCC帧内编码快速算法

  黄胜, 张倩云, 李萌芳, 郑秀凤

  计算机工程. 2020, 46(11): 42-47. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056282

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  为降低屏幕内容编码的计算复杂度，提出一种基于深度学习的屏幕内容编码帧内CTU深度范围预测快速算法。将编码足够数量的屏幕内容视频帧序列作为训练数据，通过大量的训练数据统计CTU深度范围的分布，根据分布占比设置CTU类别标签。设计并训练卷积神经网络（CNN）架构以预测CTU深度范围，考虑CTU分割特性，设计的CNN架构运用三层不同大小的卷积核提取与CTU深度相关的特征，为CNN模型提供训练参数。在编码时调用训练后的CNN模型预测CTU深度范围，以减少不必要的深度遍历。实验结果表明，与SCM-8.0相比，该算法平均节省48.34%的编码时间，码率上升2.59%，有效降低了编码的计算复杂度。
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  包含交叉顶点的最大流改进算法

  罗甜甜, 赵礼峰

  计算机工程. 2020, 46(11): 48-52. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056170

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  最短增广链算法构建分层剩余网络后，在面临多条相同弧数增广链且其中顶点有重合的情况下，会因寻找增广链时未考虑增广顺序而导致流值丢失。针对该问题，提出一种网络图中包含交叉顶点的最大流改进算法。该算法保留最短增广链算法的分层理念，仍在分层剩余网络中寻找增广链，在此基础上增加寻找增广链的规则，即优先搜索与源点关联且容差最小的顶点作为下一步推进点，确定一条增广链后即考虑与上一条有重合的顶点所在的增广链进行增广。实例分析与BA无标度网络建模仿真结果表明，与最短增广链算法相比，该算法得到的最大流值更准确，并且效率相当。
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  基于AT-DPCNN模型的情感分析研究

  高玮军, 杨杰, 张春霞, 师阳

  计算机工程. 2020, 46(11): 53-60. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055950

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  情感分析是自然语言处理领域的一个重要分支，卷积神经网络（CNN）在文本情感分析方面取得了较好的效果，但其未充分提取文本信息中的关键情感信息。为此，建立一种基于注意力机制的深度学习模型AT-DPCNN。利用注意力矩阵重点关注文本序列中对情感走向影响较大的部分，通过对提取到的注意力特征矩阵与原文本词向量进行运算得到注意力输入矩阵，并利用CNN再次提取文本特征。同时为了更好地提取转折等复杂句式的特征，在池化层进行分池操作。在多个不同类型数据集上的测试结果表明，该模型具有较高的泛化性能，处理转折等复杂句式时其分类准确率和F1值相对WACNN、HAN等模型均有明显提升。
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  融合Spark与隐性兴趣的用户综合影响力度量

  童曼琪, 黄江升, 郭昆

  计算机工程. 2020, 46(11): 61-69. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056187

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  为解决传统用户影响力度量算法面向海量数据处理时运行速度下降的问题，提出一种基于隐性兴趣的用户综合影响力度量算法。通过隐含狄利克雷分配模型得到用户隐性兴趣偏好，根据困惑度和平均话题相似度综合确定最优兴趣话题数，并改进PageRank算法的用户兴趣传播转移率获得用户隐性兴趣传播影响力。在Spark计算框架的基础上，采用层次分析法且结合用户自身影响力和用户隐性兴趣传播影响力，计算得到最终用户影响力。实验结果表明，该算法综合考虑用户兴趣和用户自身影响因素，能够更客观高效地评估用户的真实影响力。
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  一种集成深度学习模型的旅游问句文本分类算法

  马喆康, 迪力亚尔·帕尔哈提, 早克热·卡德尔, 吐尔根·依布拉音, 西尔艾力·色提, 艾山·吾买尔

  计算机工程. 2020, 46(11): 70-76. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055990

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  为提高旅游问句文本中关键特征的利用率，提出一种集成词级卷积神经网络（WL-CNN）与句级双向长短期记忆（SL-Bi-LSTM）网络的旅游问句文本分类算法。利用WL-CNN和SL-Bi-LSTM分别学习词序列子空间向量和句序列深层语义信息，通过多头注意力机制将两种深度学习模型进行集成以实现旅游问句文本的语法和语义信息互补，并通过SoftMax分类器得到最终的旅游问句文本分类结果。实验结果表明，与基于传统深度学习模型的旅游问句文本分类算法相比，该算法在准确率和损失率上分别取得了0.986 6和0.127 7的最优结果，具有更好的分类效果。
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  基于纯测距的移动传感器网络目标跟踪算法

  王宇丰, 冯新喜

  计算机工程. 2020, 46(11): 77-83. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055586

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  针对纯测距条件下移动传感器网络中的目标跟踪问题，提出一种基于非线性滤波和多维标度的目标跟踪算法。根据传感器和目标之间存在的相对运动，建立带约束的动态距离模型，利用无迹卡尔曼滤波算法提高模型对距离及距离变化率的估计精度。在此基础上，结合传感器自身的位置、速度等状态信息，使用加权多维标度方法估计目标位置和速度。仿真结果表明，在只有距离信息的情况下，该算法能够实现对目标位置的高精度定位，速度估计结果也能准确反映目标的真实运动情况，与ML-KF算法相比整体跟踪效果更好。
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  基于半边原理的知识图谱补全

  程涛, 陈恒, 李冠宇

  计算机工程. 2020, 46(11): 84-89. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055720

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  针对现有知识图谱补全算法耗时长和准确性差的问题，构建一种基于半边的多层卷积模型。通过引入半边原理，运用实体的描述信息和关系自身的特性，结合两者的语义相似度对关系所连接的头尾实体进行约束，组成半边，在此基础上使用卷积神经网络进行知识图谱补全。该模型将只含有一个实体和关系的不完全RDF三元组以半边的形式保存，便于补全扩充的知识图谱。实验结果表明，与TransE、DKRL等模型相比，该模型具有较优的实体和关系预测性能，同时能有效缩短运行时间。
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  基于多智能体协同强化学习的多目标追踪方法

  王毅然, 经小川, 贾福凯, 孙宇健, 佟轶

  计算机工程. 2020, 46(11): 90-96. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055904

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  针对现有多目标追踪方法通常存在学习速度慢、追踪效率低及协同追踪策略设计困难等问题，提出一种改进的多目标追踪方法。基于追踪智能体和目标智能体数量及其环境信息建立任务分配模型，运用匈牙利算法根据距离效益矩阵对其进行求解得到多个追踪智能体的任务分配情况，并以缩短目标智能体的追踪路径为优化目标进行任务分工，同时利用多智能体协同强化学习算法使多个智能体在相同环境中不断重复执行探索-积累-学习-决策过程，最终根据经验数据更新策略完成多目标追踪任务。仿真结果表明，与DDPG和MADDPG方法相比，该方法能在避免碰撞和躲避障碍物的情况下，使多个智能体通过相互协作形成针对多个运动目标的最短追踪路线。
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  基于时间卷积网络的多项选择机器阅读理解

  杨姗姗, 姜丽芬, 孙华志, 马春梅

  计算机工程. 2020, 46(11): 97-103. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055628

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  机器阅读理解是自然语言处理领域中一项具有挑战性的任务，其旨在回答与文章相关的问题，且需要复杂的语义推理。针对现有机器阅读理解方法提取特征时存在一定程度的信息丢失，且无法捕获全局的语义关系等问题，在时间卷积网络（TCN）的基础上，构建一种多项选择机器阅读理解M-TCN模型。采用注意力机制对文章、问题和候选答案进行匹配，并建立三者之间的内在联系。同时，为提取高层特征以减少信息丢失，利用TCN对匹配表示进行聚合。通过在公开阅读理解RCAE数据集上验证模型的性能，实验结果表明，与现有机器阅读理解模型ElimiNet、MRU、HCM等相比，该模型对正确答案的预测精度达到了52.5%，且综合性能更优。
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  结合主题词嵌入和注意力机制的主题模型

  覃婷婷, 刘峥, 陈可佳

  计算机工程. 2020, 46(11): 104-108. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055952

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  社交软件的普及使得从海量数字文本中挖掘有效信息成为一个热点问题，经典主题模型LDA和LSA均基于单词共现来捕获主题信息，忽略了单词间的位置信息。为此，设计主题与单词间的注意力机制并将主题信息和单词信息融入到LDA框架中，构建一种主题模型JEA-LDA。该模型通过单词与主题间的注意力机制将单词信息和主题信息融合为特征表示，用于LDA模型的主题提取。实验结果表明，相比LDA、DMM等模型，该模型的主题一致性和分类性能均较高，能够取得更好的主题提取效果。
先进计算与数据处理
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  基于哈希存储与事务加权的并行Apriori改进算法

  李洁, 朱洪亮, 陈玉玲, 辛阳

  计算机工程. 2020, 46(11): 109-116. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056714

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  Apriori算法能够挖掘事物之间的关联关系，但传统Apriori算法每计算一次候选集的支持度，都需要遍历原始事务数据库，多次扫描数据库导致其效率较低。为此，提出一种基于哈希存储与事务加权的改进算法。通过哈希存储的去重特性对事务进行去重，以减少冗余计算。将项目与项集的映射存储到哈希结构中，避免计算候选集的支持度时多次扫描事务数据库。同时开启多个线程，并行计算候选集的支持度，从而提高Apriori算法的运行效率。在开源数据集上的实验结果表明，当数据集中事务条数以及重复事务数越多时，该算法相较于传统Apriori算法的性能提升越明显，其运行时间与FP-Growth算法相近但避免了FP-Growth算法内存占用过大的问题。
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  基于差分编码的RDF分组压缩

  伍伟鑫, 韩京宇, 朱曼

  计算机工程. 2020, 46(11): 117-123. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056311

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  语义网技术的发展使资源描述框架（RDF）的数据量迅速增长，导致其对存储空间与传输带宽的要求不断提高。现有的通用压缩方法和RDF专用压缩方法可以解决该问题，但仍存在数据冗余。为此，提出一种基于差分编码的RDF分组压缩算法。将RDF数据根据连接宾语的谓语组合进行分组，在消除宾语冗余的同时进一步减少谓语冗余。在此基础上，针对分组后得到的主语序列，通过引入差分编码技术进一步优化其存储空间。实验结果显示，与Plain、HDT和HDT++算法相比，该算法在结构化程度低的Archives Hub、Linkedmdb、rdfabout和DBpedia数据集中可获得平均17%的性能提升，在结构化程度高的dbtune数据集中可获得23%的性能提升，表明其对于不同结构化程度的数据集均具有较好的RDF压缩性能。
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  基于Petri网的数据清洗规则链自动组合与检测

  何俊, 张云飞, 张德海

  计算机工程. 2020, 46(11): 124-131. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056429

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  针对传统规则链顺序执行方法面向大规模数据清洗任务时存在的规则冗余和逻辑冲突问题，提出一种规则链自动组合与检测方法。结合上下文信息设计通用、领域和自定义的三层规则库，基于Petri网建立规则链组合模型（RCCM），实现规则链自动生成、逻辑正确性与状态可达性检测以及规则链优选。以某地区扶贫领域的数据清洗应用为例，通过RCCM模型实现的实验结果表明，该方法能明显减少错误数据的产生，提高数据清洗质量和效率。
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  引入局部向量点积密度的数据流离群点快速检测算法

  毛亚琼, 田立勤, 王艳, 毛亚萍, 王志刚

  计算机工程. 2020, 46(11): 132-138,147. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056453

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  现有数据流离群点检测算法在面对海量高维数据流时普遍存在运算时间过长的问题。为此，提出一种引入局部向量点积密度的高维数据流离群点快速检测算法。以保存少量中间结果的方式只对窗口内受影响的数据点进行增量计算，同时设计2种优化策略和1条剪枝规则，减少检测过程中各点之间距离的计算次数，降低算法的时空开销，从而提高检测效率。理论分析和实验结果表明，该算法可以在保证检测准确性的情况下有效提高数据流的离群点检测效率，并且可扩展至并行环境进行并行加速。
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  基于MapReduce和Spark的大规模压缩模糊K-近邻算法

  王谟瀚, 翟俊海, 齐家兴

  计算机工程. 2020, 46(11): 139-147. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055670

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  压缩模糊K-近邻（CFKNN）算法仅适用于中小数据环境，且其样例选择采用静态机制，导致算法不能对阈值进行动态调整从而选出最优样例。为此，对CFKNN算法进行改进，将其扩展到大规模数据环境，提出分别基于MapReduce和Spark的2种大规模压缩模糊K-近邻算法。在样例选择阈值设置方面，引入动态机制，使得所选样例更具代表性。在具有7个数据节点的大数据平台上进行实验，结果表明，与CFKNN算法相比，所提2种算法具有更高的分类精度和加速比。2个平台相比，MapReduce产生的中间文件数目多于Spark，而Spark在运行时间和同步次数上优于MapReduce。
网络空间安全
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  一种面向SDN的跨平面协作DDoS检测与防御方法

  曹永轶, 金伟正, 吴静, 罗威, 朱博

  计算机工程. 2020, 46(11): 148-156. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055831

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  在软件定义网络（SDN）架构下，传统的分布式拒绝服务（DDoS）攻击检测机制多数是基于中间插件或SDN控制器，不仅缺乏网络全局范围的监控信息，还存在较大的南向接口通信开销和检测延迟。为此，提出一种SDN架构下跨平面协作的DDoS攻击检测与防御方法。该方法利用OpenFlow交换机CPU的计算能力，将一部分检测任务从控制平面卸载到数据平面，进而通过数据平面粗粒度方法和控制平面细粒度方法配合协作完成整个检测，控制器根据检测结果制定网络全局范围的防御策略。实验结果表明，相比支持向量机方法，该方法提高了检测效率和准确率，减小了检测延迟和南向接口通信开销，并降低了控制器CPU负荷。
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  结合报文负载与流指纹特征的恶意流量检测

  胡斌, 周志洪, 姚立红, 李建华

  计算机工程. 2020, 46(11): 157-163. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055588

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  SSL/TLS协议的恶意流量检测数据集来源单一，而传统检测方法通常将网络流量的五元组特征作为主要分类特征，但其在复杂网络环境下对于恶意流量的检测准确率较低。为此，提出一种改进的加密恶意流量检测方法。采用数据预处理方式将加密恶意流量划分为报文负载和流指纹两个特征维度，在规避五元组信息的情况下根据报文负载和流指纹特征描述网络流量的位置分布，并通过逻辑回归模型实现加密恶意流量检测。实验结果表明，在不依赖五元组特征的条件下，该方法对复杂网络环境下SSL/TLS协议加密恶意流量的检测准确率达到97.60%，相比使用五元组与报文负载特征的传统检测方法约提升36.05%。
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  大规模社会网络K-出入度匿名方法

  张晓琳, 刘娇, 毕红净, 李健, 王永平

  计算机工程. 2020, 46(11): 164-173. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056038

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  现有社会网络隐私保护技术在处理大规模社会网络有向图时数据处理效率较低，且匿名数据发布通常不能满足社区结构分析的需求。为此，提出一种基于层次社区结构的大规模社会网络K-出入度匿名（KIODA）算法。该算法基于层次社区结构划分社区，采用贪心算法分组并匿名K-出入度序列，分布式并行添加虚拟节点以实现K-出入度匿名，基于GraphX图数据处理平台传递节点间的信息，根据层次社区熵的变化情况选择虚拟节点对并进行合并删除，从而减少信息损失。实验结果表明，KIODA算法在处理大规模社会网络有向图数据时具有较高的执行效率，并在匿名后保证了数据发布时社区结构分析结果的可用性。
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  基于特征加权的深度学习Android恶意检测系统研究

  葛文麒, 杨清, 廖俊国, 何羽轩

  计算机工程. 2020, 46(11): 174-180. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056277

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  当前Android系统恶意应用程序数量增长迅猛，然而传统检测系统无法对其进行快速有效检测，移动终端安全性面临严重威胁。提出一种将特征加权与双向长短期记忆（Bi-LSTM）神经网络深度学习算法相结合的恶意检测系统。采用静态分析方法从恶意与良性应用程序中提取不同类型行为特征，利用特征加权方法消除噪声与不相关因素后构建特征向量，使用Bi-LSTM深度学习算法优化行为特征参数，并设计恶意与良性应用程序分类模型，建立特征加权与深度学习算法相结合的恶意应用程序检测系统。实验结果表明，与支持向量机、RNN等传统检测系统相比，该系统对恶意应用程序具有较高的检测精度与准确率。
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  可验证混合存储属性基多关键字密文检索方案

  曹素珍, 杜霞玲, 杨小东, 刘雪艳, 汪锐

  计算机工程. 2020, 46(11): 181-186,193. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056432

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  属性基可搜索加密技术能同时满足细粒度访问控制和密文数据的检索需求。利用区块链防篡改、去中心化等优势，提出一种混合存储属性基多关键字密文检索方案。采用公钥密码算法对属性钥加密，确保分配给用户的属性钥可在公开信道安全传输，运用用户版本号与用户属性钥的生成绑定方式实现用户撤销功能，以防止用户对数据的越权访问。结合区块链的技术优势，将密文索引和密文数据分别存储于区块链和云服务器，实现对搜索结果正确性的验证和数据隐私性的保护。在随机预言模型下基于HDH、MDDH及CDH等困难性问题的仿真结果证明了该方案的安全性和高效性。
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  抵御SSDF攻击的维纳滤波器检测算法研究

  吴孟礼, 陈跃斌, 吴海锋, 李敏, 孙祥晟

  计算机工程. 2020, 46(11): 187-193. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055930

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  针对认知无线电网络中随机概率式频谱感知数据篡改（SSDF）的攻击，利用基于最小均方误差建立的维纳滤波器对目标信号进行估计，提出一种维纳滤波器检测（WFD）算法。基于梯度算法训练最优权重，根据权重对训练数据加权融合并对融合结果取平均作为门限，将训练得到的权重和门限与各认知用户发送的数据加权融合得出判决结果。仿真结果表明，与传统的等增益合并算法相比，在相同的信噪比下，WFD算法的错误概率降低20%以上，且受SSDF攻击的恶意用户所占比例、攻击概率和相对攻击强度等关键参数影响较小，具有更好的鲁棒性。
移动互联与通信技术
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  基于泊松簇过程的毫米波异构网络频谱分析

  陈玉宛, 贾向东, 纪澎善, 吕亚平

  计算机工程. 2020, 46(11): 194-200. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056001

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  针对大规模热点通信场景中用户设备（UE）和基站空间的相关性描述问题，构建基于泊松簇过程的毫米波异构网络模型，并提出一种基于微微基站（PBS）最近距离比的UE簇分类方案。根据毫米波传输模型和路径损耗模型，由随机几何理论推导毫米波异构网络中UE簇的级联概率和下行链路（DL）频谱效率的表达式。分析发射功率、UE簇分类因子、PBS分布最大值对级联概率的影响，并比较泊松簇分布用户和传统泊松点均匀分布用户的频谱效率。仿真结果表明，与传统的基于泊松点过程的网络模型相比，该方案明显提高了系统模型的DL频谱效率。
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  基于信能同传的认知中继网络性能研究

  李新颖, 郝浩, 黄海燕

  计算机工程. 2020, 46(11): 201-206,213. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056212

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  针对认知网络传输中频谱效率与能量效率较低的问题，提出一种基于信能同传的认知中继网络时隙分配与传输方案。建立认知网络传输模型，实现认知用户和主用户交替使用频谱传输，在认知用户源节点与目的节点之间引入中继节点，从而在主用户占用频谱传输时采集和存储主用户发射信号的能量，并在频谱释放后利用该能量转发信号，同时推导出非完美频谱感知可靠性下认知用户吞吐量和能量效率表达式。仿真结果表明，该方案所得认知用户传输性能随着频谱感知可靠性的增加而提升，在低功耗场景下认知用户中引入能量采集中继节点，可有效提高认知网络吞吐量和能量效率。
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  一种改进社区检测算法的SDN控制器部署策略

  赵季红, 孙天骜, 曲桦, 张茵, 翟凡妮

  计算机工程. 2020, 46(11): 207-213. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056549

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  为解决大规模软件定义网络（SDN）下多控制器部署复杂的问题，在改进的Louvain社区检测算法基础上，提出一种SDN控制器部署策略。根据节点相似度对Louvain算法中的链路权重进行重新定义，并引入控制器负载差异度限制各社区的节点数量，缩小不同社区间节点数量的差异。同时，考虑了交换机到控制器的传播时延、控制器间传播时延、控制链路可靠性3个性能指标的影响，从而在每个社区内选择合适的位置来部署控制器。仿真实验结果表明，与原始Louvain算法、GABCC算法相比，该算法可有效降低传播时延，平衡控制器负载，提高控制链路可靠性。
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  战术通信网中EIGRP路由协议的应用研究

  韩婷婷, 刘强, 孙延涛, 郭首江

  计算机工程. 2020, 46(11): 214-222,230. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055742

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  为了提升战场环境下的通信质量，根据战术通信网的异构网络特点，将EIGRP路由协议与战术通信网相结合，依据典型战术建制总结归纳战术通信网的体系结构并构建战术通信网层级结构中的节点逻辑模型，在此基础上，提出一种战术通信网中的EIGRP路由协议参数配置基本原则。基于OPNET仿真工具进行实验对比，结果表明，相比OSPF路由协议，EIGRP路由协议在战术通信网中的网络恢复时间更短，路由峰值更低，且不同的参数配置可以产生符合不同需求的选路结果。
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  面向数据新鲜度的ICN-IoT缓存方案

  赵国锋, 林欢, 段洁, 邹亚琴, 曾帅

  计算机工程. 2020, 46(11): 223-230. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056463

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  信息中心网络（ICN）缓存能加速物联网（IoT）数据传输并减少数据响应延迟，但现有ICN缓存方案未考虑数据更新频繁与用户的数据新鲜度请求导致缓存效率较低。针对该问题，提出一种基于IoT数据新鲜度的ICN-IoT缓存方案。引入时间戳将用户对数据新鲜度的请求精确到时刻，根据IoT数据的关联性预测未来时刻数据值以满足用户请求，并结合内容流行度与基于时间的请求概率对到达内容做出缓存决策。仿真结果表明，与NDN-PET、NDN-TTL、PCC等缓存方案相比，该方案能有效减少IoT用户获取内容的平均时延并提高信息准确率。
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  基于目标分层和路径分割策略的扫描覆盖算法

  张景昱, 刘京菊, 叶春明

  计算机工程. 2020, 46(11): 231-237,245. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056406

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  针对带有权重目标和返回时间约束的扫描覆盖问题，提出一种基于目标分层和路径分割的区域覆盖算法TLPS。通过分析所有目标的位置和权重信息，将目标抽象成一系列的点目标并计算基站位置，分层提取不同权重的节点，基于贪心策略计算相同层次间点目标集的TSP路径。在此基础上，设计一种针对权重节点的环路分割策略，对TSP路径进行再分割处理以得到最终扫描路径。实验结果表明，相对tcwtp、OSweep等算法，TLPS算法能够在增加少量传感器节点的情况下缩短平均扫描周期，提高目标覆盖效率和路径有效率。
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  基于布谷鸟搜索的模糊PID拥塞控制方法

  石优, 林琳, 吴岩

  计算机工程. 2020, 46(11): 238-245. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055963

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  无线传感器网络内多个移动节点在采集、接收和发送数据时，数据来源的不规律性会造成节点瞬间接收大量数据，从而引发严重的网络拥塞，然而现有网络拥塞控制方法计算精度较低。针对该问题，建立一种基于布谷鸟搜索算法的模糊比例-积分-微分（PID）拥塞控制模型（CFPID）。将PID控制器引入无线传感网络，采用模糊控制算法整定优化PID参数以提高计算精度，并利用布谷鸟搜索算法对模糊PID控制的量化因子和参数增量进行搜索优化，以实现对节点内消息队列长度的精准调控。实验结果表明，与PID、IBLUE等传统控制方法相比，本文方法对队列长度和丢包率的控制能力更强，网络吞吐量提高4%~8%。
图形图像处理
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  基于改进YOLOv2的白车身焊点检测方法

  何智成, 王振兴

  计算机工程. 2020, 46(11): 246-254. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056446

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  基于机器视觉的白车身焊点自动化检测为车身焊接质量控制提供了有效的途径，然而受环境光污染的影响，焊点自动化检测装备的机器视觉系统较难进行准确定位。为解决传统的图像处理方法受环境干扰大及鲁棒性差的问题，提出一种基于深度学习的焊点位置检测方法。引入MobileNetv2的卷积结构代替YOLOv2的卷积层，并借鉴YOLOv2的细粒度特征的方法，解决YOLOv2模型参数较多的问题。采用GIoU loss对模型的损失函数进行改进，利用K-means聚类算法得到适合焊点数据集的anchor，从而获得高可靠性的轻量化白车身焊点位置检测模型FGM_YOLO。在白车身焊点测试集上进行测试，结果表明，与原YOLOv2模型相比，该模型的平均精度提升了2.47%，模型参数约为原模型的1/16，检测速度提高2倍，大幅提高了检测效率。
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  基于改进Fisher判别准则的卷积神经网络设计

  徐小雨, 赵龙章, 程晓月, 何志超

  计算机工程. 2020, 46(11): 255-260,266. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055858

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  传统卷积神经网络（CNN）在建模过程中由于数据样本量不足容易出现过拟合现象，且对随机数据泛化能力较差。为此，设计一种结合改进Fisher判别准则与GRV模块的卷积神经网络（FDCNN）。使用CNN学习从输入图像到多维欧式空间的映射关系，采用基于改进Fisher判别准则的损失函数进行网络模型训练并将人脸样本数据投影到低维空间，保证类内离散度尽量小的同时类间离散度尽量大以达到最佳人脸分类效果。引入融合GoogleNet、ResNet和VGGNet网络结构特点的GRV模块，提高CNN网络表达能力并降低网络模型复杂度。实验结果表明，当训练样本数量为840时，FDCNN模型在CBCL数据集上的识别率为93.4%，相比传统CNN模型、基于改进Fisher判别准则的全连接神经网络模型等网络模型识别率更高且泛化能力更好。
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  基于多视图架构深度神经网络的图像威胁识别

  叶晴昊, 涂岱键, 毕奇, 秦飞巍, 葛瑞泉, 白静

  计算机工程. 2020, 46(11): 261-266. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056527

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  由于藏匿物体的大小、形状和位置未知，且样本类别不均衡，常用的深度学习方法存在误报率较高的问题。为此，构建一种基于多视图架构的深度卷积神经网络模型。通过残差连接卷积神经网络对特征进行提取，使用基于稠密连接的长短期记忆注意力模型模拟人类多角度观察，以强化威胁信息表达，并基于焦点损失函数优化网络，从而构成端到端的架构。在HD-AIT毫米波人体威胁扫描数据集上的测试结果表明，相比其他基线模型，该模型的准确率和召回率分别可达到0.997、0.999。
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  潜指纹紫外偏振图像模糊自适应融合算法研究

  贾镕, 王峰, 袁宏武, 拓浩男, 姜兆祯, 吴云智

  计算机工程. 2020, 46(11): 267-272,278. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055925

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  潜指纹紫外偏振图像由紫外强度图像与偏振度参量图像融合而成，可实现潜指纹准确检测与识别，然而目前无法选择最优偏振参量表征目标特性。在现有偏振图像融合算法基础上，提出一种紫外偏振图像模糊自适应融合算法。从紫外偏振图像解析出多个偏振参量图像，使用模糊积分自适应选择最佳偏振参量图像，利用离散平稳小波变换将紫外强度图像和最佳偏振参量图像分解为高、低频系数，按照最大值规则融合高频系数，采用稀疏表示规则融合低频系数，并通过离散平稳小波逆变换获得融合图像。实验结果表明，与LP、PCA等融合算法相比，该算法所得融合图像能更好地保留强度图像特征与偏振参量高频信息，提高目标对比度并增强目标细节特征，对不同材质的潜指纹适应性较强。
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  基于奇异值分解的水印方法虚警问题分析

  王文冰, 刘粉林, 巩道福, 刘胜利

  计算机工程. 2020, 46(11): 273-278. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056668

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  奇异值鲁棒性分解的嵌入灰度图水印方法具有嵌入量大、不可视性强、鲁棒性高等优点，但虚警问题影响了该类方法的实用性。针对虚警问题，MAKBOL等人提出一种可靠的鲁棒水印方案，但其并未完全解决虚警问题。为此，通过对MAKBOL方案的嵌入和提取过程进行分析，并利用其边信息与水印强相关的特性，提出一种针对该方法的基于伪边信息构造的攻击手段，通过伪造边信息从MAKBOL方案的提取过程中提取出虚假水印。实验结果表明，该攻击手段不仅适用于未嵌入水印的载体，且对已嵌入水印的载体同样有效。
开发研究与工程应用
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  基于HU-ResNet的混凝土表观裂缝信息提取

  徐国整, 廖晨聪, 陈锦剑, 董斌, 周越

  计算机工程. 2020, 46(11): 279-285. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056061

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  针对混凝土结构表观裂缝检测准确率低、细节信息丢失及精度不高等问题，提出一种利用HU-ResNet卷积神经网络的混凝土表观裂缝检测方法。基于改进U-Net网络建立HU-ResNet模型，采用经ImageNet预训练的ResNet34残差网络作为编码器，以保留裂缝细节信息并加速网络收敛，引入scSE注意力机制模块在空间和通道重新标定编码块与解码块的输出特征，并利用超柱模块融合解码器各阶段所输出特征图获取更精确的裂缝图像语义信息和定位，同时采用组合损失函数进一步提高裂缝图像精度。实验结果表明，该模型的像素准确率、交并比和F1值分别达到0.990 4、0.693 3和0.816 6，优于Canny、区域生长等传统数字图像模型和FCN8s、U-Net、U-ResNet等深度学习模型且裂缝检测更精准。
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  GF-3交叉极化数据的海面风速反演研究

  丁苑, 郝明磊, 行鸿彦, 曾祥能

  计算机工程. 2020, 46(11): 286-292,300. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055736

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  单极化合成孔径雷达（SAR）图像在海面风场反演应用中具有复杂的业务化模型，运用SAR交叉极化数据反演海面风速成为当前研究热点。采用我国自主发射的C波段SAR卫星高分三号全极化SAR图像数据，以太平洋、大西洋等远洋海域为重点研究区域，分析交叉极化后向散射强度与海面风速、相对风向及雷达入射角的关系，建立多元线性回归模型和BP神经网络模型，并采用ECMWF风场再分析数据对模型结果进行验证。实验结果表明，建立的回归模型有效验证了交叉极化后向散射强度与风速、入射角呈线性相关，相较于同极化SAR反演海面风场，该模型不依赖于外部风向的输入，简化了风速反演模型。BP神经网络模型训练样本集拟合R值优于70%，且有效预测了交叉极化风速。
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  基于强化学习的旅行商问题解构造方法

  王若愚, 陈勇全

  计算机工程. 2020, 46(11): 293-300. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055910

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  基于迭代局部搜索（ILS）的启发式算法是目前最为先进的旅行商问题求解算法，在多数国际公开算例上保持着世界最优纪录。解构造方法是影响ILS性能的重要因素，为此，提出4种不同的解构造方法。解构造方法1为基准算法，其仅利用城市间的距离等静态结构信息来构造初始解，解构造方法2~解构造方法4则尝试利用搜索过程中积累的历史数据，通过强化学习挖掘有用信息，用于引导解的构造过程。在25个国际公开算例上的测试结果表明，基于历史信息的强化学习方法可有效优化构造解的质量，提升ILS整体性能。
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  基于瓶颈复合特征的声学模型建立方法

  郑文秀, 赵峻毅, 文心怡, 姚引娣

  计算机工程. 2020, 46(11): 301-305,314. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056278

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  针对梅尔频率倒谱系数（MFCC）语音特征不能有效反映连续帧之间有效信息的问题，基于深度神经网络相关性和紧凑性特征，提出一种融合神经网瓶颈特征与MFCC特征的复合特征构造方法，提高语音的表征能力和建模能力。从语音数据中提取MFCC特征作为输入数据，将MFCC特征和BN特征进行串接得到新的复合特征，并进行GMM-HMM声学建模。在TIMIT数据库上的实验结果表明，与单一的瓶颈特征和深度神经网络后验特征相比，该方法识别率明显提升。
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  基于GPU并行计算的雷达杂波模拟研究

  徐国伟, 陈建, 成怡

  计算机工程. 2020, 46(11): 306-314. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0055955

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  现代雷达杂波模拟需使用杂波数据实时分析与处理回波信号，然而传统球不变随机过程（SIRP）方法生成杂波数据耗时较长。通过对SIRP方法进行改进，提出一种利用图形处理器（GPU）并行计算提升杂波生成实时性的方法。在计算统一设备架构（CUDA）下，对相关相干K分布杂波算法进行多任务串-并行分析，采用cuBLAS库对细粒度卷积计算进行优化，利用OpenMP+CUDA多任务调度机制改进粗粒度任务并行计算，以提高CPU-GPU利用率并减少数据等待时间。实验结果表明，该方法生成杂波数据的实时性显著提升，且随着杂波数据量增大其加速效果更好，相较传统GPU方法计算速率提高61%。
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  属性值加权的一依赖估测器模型分类算法研究

  余良俊, 甘胜丰, 范正薇

  计算机工程. 2020, 46(11): 315-320. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056498

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  分类问题是数据挖掘和机器学习领域研究的重点问题，贝叶斯网络模型因其简单高效的特点而广泛应用于分类问题。一依赖估测器（ODE）模型作为半监督学习贝叶斯网络模型中的经典模型，受到研究人员的广泛关注。现有的ODE模型分类器在进行分类判别时，未考虑不同的属性节点作为根节点时对分类过程的贡献不同，为此，将ODE模型分类器与属性值加权方法相结合并提出MI-ODE算法。采用相互信息（MI）度量属性根节点的属性值与类变量之间的依赖关系并作为ODE模型的权值，对ODE分类器模型进行属性值加权平均。将MI-ODE算法应用于现实分类问题的36个标准数据集，结果表明，相比于NB算法、AODE算法与TAN算法，该算法的分类性能更优。