基于异构导频能量估计的边缘节点导频攻击检测算法

针对边端协同联邦学习中边缘服务器与设备终端频繁交互更新模型和梯度参数时,窃听者容易通过导频攻击干扰信道估计,从而达到降低模型更新效率和窃取模型参数的问题,基于异构导频能量估计提出一种导频攻击检测算法。首先,通过深入分析导频攻击对系统安全速率的影响,构建联邦学习导频攻击系统模型。进而,基于随机分割和加密方法提出一种信号平均能量差的导频攻击检测方法,能够准确地检测出潜在的导频攻击并进行污染信道的恢复。实验结果表明,与其他已有算法相比,所提算法适用于检测发射功率小、隐蔽性强的导频攻击,基于恢复的信道状态信息进行预编码可以大幅度提高边缘服务器的数据传输速率。     

基于支撑集保护的回环匹配算法

针对部分压缩感知贪婪迭代类重构算法中误删正确支撑集元素的缺点,提出了一种基于支撑集保护的回环匹配算法（LM-P）。该算法依据最小残差内积初始化非受保护支撑集元素,然后依据观测向量在非受保护支撑集对应观测子矩阵上的投影,选择对应投影绝对值最大的元素添加到受保护支撑集,迭代获得受保护支撑集,从而重构原始信号。实验结果表明,对于非零值服从正态分布且稀疏度小于观测值一半数目的稀疏信号,LM-P算法的重构准确率超过86%;对于低信噪比稀疏信号,该算法的重构准确率能够维持在99%以上;与OMP、CoSaMP、SP和GPA算法相比,LM-P精确重构所需观测值数更少;此外,LM-P算法在二维图像信号的重构中也有较好性能。     

大型仪器设备共享及预约系统设计与实现

通过对本校大型仪器设备情况的调研,及教学科研、社会服务对大型仪器设备服务需求的分析,结合ASP.NET技术,设计实现了大型仪器设备共享及预约系统。大型仪器设备共享及预约系统,提供多用户多角色管理,实现了仪器设备信息的共享和仪器设备的网上预约。     

多云核提取方法在图像分割中的应用

针对基于云变换的图像分割算法中云模型的构成存在速度慢、计算误差大的问题,提出了一种基于云变换的多云核同时提取的方法,该方法首先将图像灰度信息作出统计,依照一定方式找到所有波峰,并将波峰值作为E_x,最后根据云模型定义构造出正态云模型,并通过实验将云模型与多阈值法分割图像相结合,实验结果证明,该方法不但可以准确快速地计算出云模型、使误差减少、并且使得图像分割效果好、效率高。