计算机科学

第48卷第11期目录

计算机科学. 2021, 48 (11): 0-0.

摘要 ( 200 )

PDF(4915KB) ( 654 )

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区块链即服务平台关键技术及发展综述

毛瀚宇, 聂铁铮, 申德荣, 于戈, 徐石成, 何光宇

计算机科学. 2021, 48 (11): 4-11. doi:10.11896/jsjkx.210500159

摘要 ( 444 )

PDF(1878KB) ( 1405 )

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区块链即服务是将区块链框架嵌入到云计算平台的一种新型应用方式,能够有效利用云平台提高区块链系统部署和运营的便捷性和高效性。文中主要对区块链即服务(BaaS)的关键技术和现有平台系统进行了全面的分析总结。首先介绍了BaaS的概念和平台功能,分析了BaaS平台在提高安全性能、实现个性定制和降低开发成本等方面具有的优势;然后基于现有商业化BaaS平台详细介绍了BaaS平台的系统架构和关键技术架构,并介绍了当前主流的BaaS平台的特性技术和功能,以及相关应用场景;最后,在整理当前BaaS平台遇到的挑战问题的同时对BaaS的未来研究方向进行了展望。

基于区块链的去中心化众包技术综述

李玉, 段宏岳, 殷昱煜, 高洪皓

计算机科学. 2021, 48 (11): 12-27. doi:10.11896/jsjkx.210600152

摘要 ( 528 )

PDF(1944KB) ( 2166 )

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区块链技术可以广泛应用于各种服务,如在线微支付、供应链跟踪、医疗记录共享以及众包。将该技术应用到众包系统中,可以得到一个去中心化的、隐私保护的、可验证和可追溯的众包服务平台。随着区块链技术的发展,出现了许多基于区块链的众包解决方案,但是缺乏对相关研究的综述。目前研究人员主要从两个角度对去中心化的众包系统展开研究:基于智能合约的去中心化众包平台、基于区块链架构的去中心化众包平台。文中详细综述了主要的基于区块链的去中心化众包的相关工作,并且总结了已有技术中出现的问题,如区块链系统的安全性、智能合约的安全性以及隐私保护的相关问题,并对这些问题展开了详细讨论。最后展望了该领域未来的可研究问题,并提供了大量的可参考文献。

基于区块链的患者在线交流模型

陈先来, 赵晓宇, 曾工棉, 安莹

计算机科学. 2021, 48 (11): 28-35. doi:10.11896/jsjkx.210400240

摘要 ( 365 )

PDF(1951KB) ( 831 )

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针对目前互联网上虚假信息盛行,患者在互联网上交流时无法保证共享信息真实性的问题,提出了一种基于区块链的患者在线交流模型,患者可以匿名与其他患者共享真实的医疗数据并进行交流。首先,使用患者的数字身份保护隐私,将患者交流所需要的医疗摘要数据上传至区块链,并且公开全部数据以供检索,可以使患者检索到需要的病例而不会定位到具体的患者;其次,为了避免授权人员的恶意上传行为,设定智能合约对数据上传进行多重身份认证,医生和患者相互制约,保证链上数据全部真实可靠;最后,改进的RAFT共识算法可以快速识别拜占庭节点从而更好地使区块链达成共识。通过实验对模型性能进行评估,结果表明该模型在保证患者隐私的前提下,可以进行医疗数据的共享,满足患者在线交流需求。

基于认证及区块链的CFL_BLP_BC模型

廉文娟, 赵朵朵, 范修斌, 耿玉年, 范新桐

计算机科学. 2021, 48 (11): 36-45. doi:10.11896/jsjkx.201000002

摘要 ( 415 )

PDF(1577KB) ( 771 )

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5G时代的到来给新兴信息产业的信息安全问题带来了新的挑战,现有的安全技术已不能满足5G时代下特定场景对毫秒级认证、可信认证等的相关需求。因此,以CFL技术为信息安全原点技术,提出了CFL_BLP_BC模型。CFL_BLP_BC模型在局部修改原BLP模型安全公理的基础上,结合区块链技术对该模型的基本元素、安全公理和状态转换规则进行了形式化描述。该模型不仅支持信息安全五性,而且具有毫秒级、指令级、实证制等信息安全属性。该模型支持内生安全、先天免疫、主动防御技术,可为当今网络空间新兴信息产业提供重要的理论指标。

一种基于区块链的融合DKG与BLS的高阈值签名协议

刘峰, 王一帆, 杨杰, 周爱民, 齐佳音

计算机科学. 2021, 48 (11): 46-53. doi:10.11896/jsjkx.210200129

摘要 ( 499 )

PDF(2186KB) ( 1079 )

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阈值签名协议是多方信息安全协议的基础工具之一,在身份认证、防伪防抵赖等方面有着广泛的用途。文中研究了一种新型的去中心化阈值签名协议(Blockchain-based High-threshold Signature Protocol,BHTSP),通过将分布式密钥生成协议(Distributed Key Generation,DKG)与BLS签名(Boneh-Lynn-Shacham Signature)相结合,设计了一套可多方参与的、签名长度固定的阈值签名协议。在协议的实现过程中,采用了区块链智能合约作为协议的通信层,以确保协议参数的安全交换。仿真实验结果表明,BHTSP协议可以产生固定体积的阈值签名,且存储验签的公钥组合需要的平均内存消耗相比Schnorr签名方案减少了85.3%。在实验的区块链平台中,BHTSP能够支持多达50个参与方参与的阈值签名生成,优化了区块链多方参与交易的执行流程。

面向Hyperledger Fabric的SQL访问框架

於志勇, 林力强, 陈艳, 周天, 倪一涛, 陈星

计算机科学. 2021, 48 (11): 54-61. doi:10.11896/jsjkx.210100220

摘要 ( 587 )

PDF(2484KB) ( 702 )

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区块链技术具有去中心化、不可篡改、可追溯等优势,已经在各领域得到广泛应用。但区块链作为一项前沿技术,存在开发难度大、学习成本高等问题,且大多数开发者更熟悉基于关系型数据库的应用开发方法,即通过SQL操作关系型数据库。Hyperledger Fabric是目前最为主流的区块链开发框架。针对此问题,文中提出了一种面向Hyperledger Fabric的SQL访问框架。首先,针对Fabric和SQL底层存储结构不一致的问题,定义了关系模型至键值模型的转换规则,实现了模型转换算法;然后,基于智能合约技术开发了SQL执行合约,实现了SQL语句向底层状态数据库CouchDB操作语句的自动转换,进而操作Fabric底层的数据;最后,从应用层开发的角度,设计了应用自动化重构工具,工具包含两个部分,分别是应用重构工具和区块链网络的交互中间件Fabric-Driver。实验结果表明,相比现有方案,使用所提框架开发区块链应用能节省82%左右的时间,且使用此框架降低的读写性能仅有5%左右。

大零币匿名技术及追踪技术综述

符朕皓, 林定康, 姜皓晨, 颜嘉麒

计算机科学. 2021, 48 (11): 62-71. doi:10.11896/jsjkx.210300025

摘要 ( 533 )

PDF(1630KB) ( 1543 )

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近年来,依托于区块链技术的研究取得了重大突破且发展快速,各种数字货币正在不断兴起并涌入市场。大零币作为到目前为止区块链UTXO模型中隐私性最强的币种,其匿名技术除了为用户自身隐私提供了有力保障之外,同样具有很高的科研价值和广泛的应用前景。因此,为了规范数字货币的合法使用,探寻数字货币匿名技术更广泛的应用前景,各界学者也都在大零币匿名与反匿名技术方面进行了不同角度的研究。聚焦于大零币这一新型数字货币,首先介绍了大零币这一币种的大体框架;其次对大零币采用的匿名技术——zk-SNARKs和屏蔽池交易技术进行了梳理;然后总结并分析了目前各界学者在大零币追踪技术方面的研究;最后对大零币匿名技术和追踪技术的发展进行了展望。

一种可追溯的比特币混淆方案

于七龙, 鲁宁, 史闻博

计算机科学. 2021, 48 (11): 72-78. doi:10.11896/jsjkx.210600242

摘要 ( 502 )

PDF(1571KB) ( 843 )

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混淆技术是以比特币为代表的数字货币隐私保护的重要手段,然而,比特币中的混淆技术一方面保护了用户隐私,另一方面却为勒索病毒、比特币盗窃等非法活动提供了便利。针对该问题,提出了一种可追溯的比特币混淆方案,该方案旨在保护合法用户隐私的同时,可对非法资产混淆进行追溯。该方案在中心化比特币混淆基础上引入可信第三方分发用户签名密钥与监管混淆过程,用户签名密钥由基于双线性群和强Diffie-Hellman假设的群签名算法构造,以提供签名的匿名性与可追溯性。当有资产追溯需求时,可信第三方通过系统私钥打开用户签名以确定混淆输出地址,从而确定非法资产转移路径。安全分析表明,该方案不用修改当前比特币系统数据结构即可实施,可对非法资产混淆转移路径进行追溯,同时保护合法用户隐私与资产安全,且可抗拒绝服务攻击。此外,该方案为数字货币隐私保护研究提供了参考方向。

智能合约漏洞检测工具研究综述

涂良琼, 孙小兵, 张佳乐, 蔡杰, 李斌, 薄莉莉

计算机科学. 2021, 48 (11): 79-88. doi:10.11896/jsjkx.210600117

摘要 ( 721 )

PDF(1490KB) ( 2952 )

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智能合约是区块链平台实现交易的重要组件,为多方交易间信任问题提供了一种有效的解决方案。智能合约不仅管理高价值代币还具有不可更改等特性,导致近年来智能合约多次遭受安全威胁。目前出现了大量关于智能合约安全性的研究,其中智能合约漏洞检测成为主要关注点。文中系统分析了智能合约安全问题,从是否执行合约的角度将漏洞检测工具分为静态检测工具和动态检测工具,并对检测工具进行对比分析,重点分析现有检测工具的漏洞检测能力,介绍了16种检测技术的原理及优缺点;最后,对如何提高智能合约安全性进行展望,提出了3个可能提高智能合约安全性的研究方向。

基于正则表达式、程序插桩和代码替换的以太坊智能合约bug检测和修复方法

肖锋, 张鹏程, 罗夏朴

计算机科学. 2021, 48 (11): 89-101. doi:10.11896/jsjkx.210600064

摘要 ( 414 )

PDF(2418KB) ( 1052 )

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作为当前最大的支持智能合约的区块链平台,数以百万计的智能合约被部署在以太坊上。由于即使发现包含bug也无法修改已部署的智能合约,因此对于开发人员而言,在部署合约前修复合约中的bug至关重要。当前研究人员已经提出了许多智能合约分析工具,用于检测合约中的bug。这些工具要么使用基于以太坊虚拟机字节码的符号执行来检测bug,要么将源代码转换为中间表示形式后再检测bug。然而,基于符号执行的工具通常无法覆盖合约中的大部分bug;将源代码转换为中间表示形式会对检测速度产生负面影响。此外,现有的工具都只能检测bug,而无法根据检测结果自动修复bug。为了解除以上限制,提出了一种名为SolidityCheck的方法,该方法通过使用正则表达式、程序插桩和语句替换等技术,实现快速检测合约中的bug并自动修复其中某些种类bug的目的。文中进行了一系列实验来评估SolidityCheck,实验结果表明,与现有方法相比,SolidityCheck在多个指标上显示出了优异的性能。

基于区块链的云存储安全研究进展

徐堃, 付印金, 陈卫卫, 张亚男

计算机科学. 2021, 48 (11): 102-115. doi:10.11896/jsjkx.210600015

摘要 ( 535 )

PDF(2831KB) ( 1611 )

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云存储使得用户能够随时随地通过网络连接按需获取廉价的在线存储服务,但因云服务提供商、第三方机构和用户的不可信以及不可避免的恶意攻击,存在诸多云存储安全漏洞。区块链拥有去中心化、持久性、匿名性和可审计性的特点,具有建立可信平台的潜力。因此,基于区块链技术的云存储安全机制研究已成为一种研究趋势。据此,首先概述云存储系统安全架构与区块链技术的安全性,然后从访问控制、完整性验证、重复数据删除和数据溯源4个方面进行文献综述与对比分析,最后对基于区块链的云存储安全进行技术挑战分析,并总结全文与展望未来。

基于区块链的DApp数据与行为分析

胡腾, 王艳平, 张小松, 牛伟纳

计算机科学. 2021, 48 (11): 116-123. doi:10.11896/jsjkx.210200134

摘要 ( 548 )

PDF(3979KB) ( 1262 )

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区块链技术近年来发展迅速,很多组织和企业开始使用基于区块链和智能合约的去中心化应用(Decentralized Applications,DApp)来增强其信息系统的功能、安全性以及扩展新业务。但由于区块链和智能合约本身可能存在安全与性能问题,因此DApp也会带来新的问题。为了深入研究和分析DApp的数据与行为现象,从而帮助用户更好地应用区块链和DApp,首先收集了21类共2 565个DApp,并收集了这些DApp从2015年7月30日至2020年5月4日(约1 000万区块高度)的相关数据,共包括16 302个智能合约,7 678 185个EOA,95 889 930笔外部交易和30 833 719笔内部交易;然后从数量、时间、类型以及智能合约这4个角度对DApp分布进行了深入分析,从中总结出了一些发现,这些发现可以为DApp开发者与区块链研究者提供有价值的参考。

基于移动边缘计算的区块链计算资源分配和收益分享研究

徐旭, 钱丽萍, 吴远

计算机科学. 2021, 48 (11): 124-132. doi:10.11896/jsjkx.201100205

摘要 ( 306 )

PDF(2668KB) ( 811 )

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针对移动终端设备本地计算资源有限的现状,提出了一种结合移动边缘计算机制的区块链系统。通过综合考虑系统中移动终端设备和边缘服务器的计算资源分配,以及移动终端设备的收益分配,提出了一个联合优化问题来最大化移动终端设备和边缘服务器的系统效用。为了快速求解该联合优化问题,设计了一种基于循环块坐标下降思想的多层分解算法。首先给定收益分享变量的值,通过对相应的子问题进行求解,得到移动终端设备以及边缘服务器的计算资源分配结果。然后把得到的结果作为固定的值继续求解移动终端设备的收益分享问题。最后,交替优化两部分变量直到算法收敛。仿真结果显示,所提算法能快速得到联合优化问题的最优解并有效提升区块链系统的系统效用。

基于PBFT的联盟链共识算法

周艺华, 方嘉博, 贾玉欣, 贾立圆, 侍伟敏

计算机科学. 2021, 48 (11): 133-141. doi:10.11896/jsjkx.201200148

摘要 ( 484 )

PDF(2157KB) ( 1898 )

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针对实用型拜占庭(PBFT)共识算法中存在的可拓展性较差、主节点选取随意、网络开销较大等问题,文中面向联盟链设计并提出了一种优化的实用型拜占庭共识算法。首先,为集群中的节点设置不同的角色,根据不同角色为节点分配不同的权限,不同权限的节点设计了动态进出网络机制。其次,在生产节点选举时,设计了投票机制与基于信誉度的FTS树相结合的选举算法,保证了选举的安全性和公平性。最后,在共识流程方面优化了PBFT共识流程,缩减了PBFT共识中的网络开销。实验结果表明,提出的POC共识算法相较于PBFT算法,具有高动态、选举安全、低开销等特性。

基于信任的双层可拓展共识协议

邵兴辉, 黄建华, 王梦楠, 武海霞, 麦勇

计算机科学. 2021, 48 (11): 142-150. doi:10.11896/jsjkx.210100126

摘要 ( 347 )

PDF(2956KB) ( 743 )

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共识机制作为区块链技术的核心,决定了区块链系统的性能、可拓展性和安全性。针对当前区块链的性能、可拓展性问题以及维护系统安全所采用的激励机制成本高的问题,提出一种基于信任的双层可拓展共识协议(Trust-based Dual-layer Scalable Consensus Protocol,TDSCP)。首先,通过结构化网络设计了双层协同的信任模型和共识算法,其中,信任模型根据节点信任值决定其能否获得生成区块的权利,避免了高昂的挖矿代价;其次,通过分区内双层共识算法提高共识效率,拓展了参与共识的节点数量,避免了系统中心化问题;最后,结合可验证随机函数和多级图划分算法对节点进行分区,可有效防止恶意节点聚集,减少跨分区交易的数量。实验结果表明,TDSCP提高了区块链系统的可拓展性,其分区内算法共识时延较低,且分区方法明显减少了跨分区交易的数量。

面向物联网的PBFT优化共识算法

刘炜, 阮敏捷, 佘维, 张志鸿, 田钊

计算机科学. 2021, 48 (11): 151-158. doi:10.11896/jsjkx.210500038

摘要 ( 505 )

PDF(2901KB) ( 1309 )

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面对大量的物联网事务,高效的共识算法是区块链技术应用于物联网的关键。物联网设备大多以无线通信的方式接入互联网,基于此,文中构建了一种大规模无线密集型网络场景。针对该场景下实用拜占庭容错算法网络通信开销过高、共识时延较长、吞吐量较低的问题,提出了一种基于聚类的实用拜占庭容错算法。首先依据位置特征对节点进行聚类,形成一个多中心层次化的网络结构;其次将共识任务进行分解,在底层和上层网络中分别进行共识,以减少共识所需的通信量;最后引入动态信誉模型评估节点的可信度,减少异常节点的参与,提高系统的安全性和可靠性。实验结果表明,基于聚类的实用拜占庭容错算法能够有效减少通信开销和共识时延,并提高吞吐量。

基于改进P2PKHCA脚本方案的比特币密钥更新机制

向阿新, 高鸿峰, 田有亮

计算机科学. 2021, 48 (11): 159-169. doi:10.11896/jsjkx.210400027

摘要 ( 374 )

PDF(2193KB) ( 872 )

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比特币是最成熟的公有链应用系统之一,用户密钥是比特币所有权确定过程的关键,比特币的安全由用户密钥的安全管理所保证,密钥的遗失会导致大量的用户资产流失,因此实现流失资产找回是亟待解决的问题。针对以上问题,提出了基于改进P2PKHCA(具有条件匿名的支付到公钥哈希)脚本方案的比特币密钥更新机制。首先,通过引入密钥生命周期和随机数改进P2PKHCA方案中的密钥生成算法,以解决其存在的密钥泄露问题;其次,提出两个新的操作符OP_KEYUPDATE和OP_TSELECTION来设计新的密钥更新脚本,以实现比特币系统的用户密钥更新;最后,基于密钥更新脚本构造两种密钥更新方案,使得密钥更新脚本适用于不同的密钥更新应用需求。对密钥更新机制进行的安全性分析和性能分析表明,所提机制在有效完成用户密钥更新的前提下,能够实现比特币系统中流失比特币的找回。

基于图的多源数据融合框架研究

匡广生, 郭岩, 俞晓明, 刘悦, 程学旗

计算机科学. 2021, 48 (11): 170-175. doi:10.11896/jsjkx.201100004

摘要 ( 319 )

PDF(1757KB) ( 3389 )

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在给定的任务中分析各种数据时,目前大多数研究只针对单源数据进行分析,缺乏应用于多源数据的方法。但如今数据日益丰富,因此提出一种多源数据融合框架,用于融合多种网络平台数据。同一平台数据中包含文本与各种属性,同时不同平台的数据在内容与形式方面也存在很大差异。然而现有的网络信息挖掘方法大多仅使用同一平台中的部分数据进行分析,忽略了不同平台的数据之间存在的相互作用。因此文中提出一种数据融合框架,一方面,能基于图的强大表示能力融合同一平台不同类型的特征,从而提升单个平台的任务性能;另一方面能够利用不同平台的数据特征,使其相互补充,从而提升多个平台的任务性能。文中讨论的融合数据类型包括文本、时间、作者信息,这些特征涉及连续特征、离散特征以及非结构化特征。所提框架在事件分类任务上提升了F1值,验证了提出的多源数据框架的有效性。

基于知识图谱的行为路径协同过滤推荐算法

陈源毅, 冯文龙, 黄梦醒, 冯思玲

计算机科学. 2021, 48 (11): 176-183. doi:10.11896/jsjkx.201000004

摘要 ( 385 )

PDF(2493KB) ( 827 )

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针对个性化推荐,常用的推荐算法有内容推荐、物品协同过滤(Item CF)和用户协同过滤(User CF),但是这些算法以及它们的改进算法大多偏向于关注用户的显性反馈(标签、评分等)或评分数据,缺少对多维度用户行为和行为顺序的利用,导致推荐准确率不够高及冷启动等问题。为了提高推荐精度,文中提出了一种基于知识图谱的行为路径协同过滤推荐算法(BR-CF)。首先根据用户行为数据,考虑行为顺序创建行为图谱(behavior graph)和行为路径(behavior route),然后采用向量化技术(Keras Tokenizer)将文本类型的路径向量化,最后计算多维度行为路径向量之间的相似度,对各维度分别进行路径协同过滤推荐。在此基础上,文中提出了两种BR-CF与Item CF相结合的改进算法。实验结果表明,在阿里天池数据集UserBehavior上,BR-CF算法能够有效地在多个维度中进行推荐,实现数据的充分利用和推荐的多样性,并且此改进算法很好地提升了Item CF的推荐性能。

基于最优间隔的AdaBoost_v算法的非平衡数据分类

鲁淑霞, 张振莲

计算机科学. 2021, 48 (11): 184-191. doi:10.11896/jsjkx.200900107

摘要 ( 220 )

PDF(1911KB) ( 474 )

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为了解决非平衡数据分类问题,提出了一种基于最优间隔的AdaBoost_v算法。该算法采用改进的SVM作为基分类器,在SVM的优化模型中引入间隔均值项,并根据数据非平衡比对间隔均值项和损失函数项进行加权;采用带有方差减小的随机梯度方法(Stochastic Variance Reduced Gradient,SVRG) 对优化模型进行求解,以加快收敛速度。所提基于最优间隔的AdaBoostv算法在样本权重更新公式中引入了一种新的自适应代价敏感函数,赋予少数类样本、误分类的少数类样本以及靠近决策边界的少数类样本更高的代价值;另外,通过结合新的权重公式以及引入给定精度参数v下的最优间隔的估计值,推导出新的基分类器权重策略,进一步提高了算法的分类精度。对比实验表明,在线性和非线性情况下,所提基于最优间隔的AdaBoostv算法在非平衡数据集上的分类精度优于其他算法,且能获得更大的最小间隔。

基于知识图谱和标签感知的推荐算法

宁泽飞, 孙静宇, 王欣娟

计算机科学. 2021, 48 (11): 192-198. doi:10.11896/jsjkx.201000085

摘要 ( 329 )

PDF(2411KB) ( 1406 )

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推荐系统缓解了互联网数据量剧增带来的信息过载问题,但传统的推荐系统由于数据稀疏和冷启动等问题导致推荐算法的准确性不高。因此,文中提出了一种基于知识图谱和标签感知的推荐算法(Knowledge Graph and Tag-Aware,KGTA)。首先,利用项目和用户标签信息,通过知识图谱表示学习捕获低阶与高阶特征,将两个知识图谱中实体和关系的语义信息嵌入低维的向量空间中,从而获得项目和用户的统一表示。其次,分别利用深度神经网络和加入注意力机制的递归神经网络来提取项目和用户的潜在特征。最后,根据潜在特征预测评分。该算法不仅利用了知识图谱和标签的关系信息和语义信息,而且通过深层结构学习了项目和用户的隐含特征。在MovieLens数据集上的实验结果表明,该算法能够有效预测用户评分,提高推荐结果的准确性。

混合云环境下基于模糊理论的科学工作流数据布局策略

刘漳辉, 赵旭, 林兵, 陈星

计算机科学. 2021, 48 (11): 199-207. doi:10.11896/jsjkx.200900009

摘要 ( 444 )

PDF(2586KB) ( 469 )

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混合云环境下,合理的数据布局策略对科学工作流的高效执行至关重要。传统的科学工作流数据布局策略主要基于确定性环境,而在实际网络环境中,由于不同数据中心之间的负载不同、带宽波动和网络拥塞等原因以及计算机自身的特性,数据传输时间存在不确定性。为了解决该问题,基于模糊理论,以最小化数据模糊传输时间为目标,提出了一种基于遗传算法算子的模糊自适应离散粒子群优化算法(Fuzzy Adaptive Discrete Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Genetic Algorithm Operators,FGA-DPSO),对科学工作流数据进行合理布局,同时满足数据集的隐私要求和数据中心的容量限制。实验结果表明,该算法能够有效地减少混合云环境下科学工作流的数据模糊传输时间。

MLCPM-UC:一种基于模式实例分布均匀系数的多级co-location模式挖掘算法

刘新斌, 王丽珍, 周丽华

计算机科学. 2021, 48 (11): 208-218. doi:10.11896/jsjkx.201000097

摘要 ( 232 )

PDF(2821KB) ( 522 )

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空间co-location(并置)模式是一组空间特征的子集,其实例在空间中频繁地邻近出现。由于空间数据同时存在关联性和异质性,co-location模式实例的分布或在整个研究区域中全局出现(全局co-location模式),或在研究区域的局部区域出现(区域co-location模式),从而提出了多级co-location模式挖掘。当前的多级co-location模式挖掘方法存在两个问题:1)已有的多级co-location模式挖掘方法忽略了模式在空间中的分布特性,未能准确区分全局和区域co-location模式;2)已有的多级模式挖掘方法将全局非频繁co-location模式作为候选区域co-location模式,导致候选区域co-location模式数量过多。针对以上问题,首先,定义了模式的实例分布均匀系数,在考虑模式频繁性的同时考虑了模式在空间中的分布情况,从而正确、高效地识别出全局和区域co-location模式。其次,基于模式的实例分布均匀系数,设计了一个有效的多级co-location模式挖掘算法,提出了有效的剪枝策略以提高算法效率。最后,在真实和合成数据集上进行了广泛的实验,验证了所提方法的正确性和高效性。

基于Haar-like和LBP的多特征融合目标检测算法

原晓佩, 陈小锋, 廉明

计算机科学. 2021, 48 (11): 219-225. doi:10.11896/jsjkx.201100174

摘要 ( 365 )

PDF(3075KB) ( 536 )

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针对目标检测时Haar-like特征值过多、计算时间长、无法描述目标纹理特征且识别率一般的问题,提出一种基于滑窗原点信息的阈值自调节IHL(Improved Haar-like LBP)特征提取算法。该算法首先构造了IHL特征编码方法,将Haar-like特征和局部二值LBP特征融合;然后在计算Haar-like型局部二值化特征时,使用高斯矩阵获得符合像素分布规律的自调节阈值;同时在求特征值时引入中心点像素信息,确保提取的特征值的合理性;最后使用AdaBoost训练得到级联分类器,将其载入系统,并在KITTI车辆数据集和INRIA Person行人数据集上进行实验测试。实验结果表明,该方法可在65 s内识别1 102个行人目标,在114.3 s内识别1 852个车辆目标,相比传统算法其可以明显加快目标识别的速度,对行人和车辆目标的识别率均可达到94%以上,其检测准确性相比其他方法也有显著提升。

面向人机协同的物体姿态估计帧间稳定性优化方法

穆逢君, 邱静, 陈路锋, 黄瑞, 周林, 于功敬

计算机科学. 2021, 48 (11): 226-233. doi:10.11896/jsjkx.201200095

摘要 ( 371 )

PDF(2198KB) ( 838 )

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现有的物体姿态估计方法无法提供具有帧间稳定性的估计姿态,导致将其结果直接用于增强现实等可视化场景时会引起画面抖动,不适用于人机协同等应用场景。文中提出了一种包含多种方式的物体姿态估计优化方法,通过对原始姿态估计方法的损失函数的改进,并使用因果滤波的方法优化姿态估计结果,以获得具有稳定性的估计姿态。此外,为完善对姿态估计方法稳定程度的评价体系,文中提出了直接偏差距离DBD、方向反转率DRR与平均位移角ADA 3种评价指标,可以从多个角度对物体姿态估计方法的帧间稳定性进行评价。最后,使用YCB-STB数据集作为测试样本,并将所提方法与未经优化的原始方法进行对比测试。结果表明,所提方法可在不引入额外资源开销的情况下提高现有物体姿态估计方法的帧间稳定性,且对原始方法的准确率影响较小,满足了人机协同场景对物体姿态估计结果的需求。

基于差分直方图中尾部信息的平滑滤波检测算法

淡州阳, 刘粉林, 巩道福

计算机科学. 2021, 48 (11): 234-241. doi:10.11896/jsjkx.200900121

摘要 ( 223 )

PDF(3588KB) ( 794 )

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平滑处理是数字图像去噪和产生模糊效果的重要手段,经常被用于美化润饰“伪造”图像,因此对各种平滑滤波实施检测是十分有必要的。针对常见的图像平滑处理,文中提出了一种新的基于差分直方图中尾部信息的平滑滤波检测算法。首先,针对待检测图像,基于不同差分步长和方向构建多个差分绝对值直方图;然后,提取直方图中差分值为0和1的出现频率,以及直方图尾部从大到小若干个差分值及其出现频率构建多维检测特征;最后,构建SVM分类器对图像实施检测。在图像库中实施了平滑处理检测以及区分不同平滑滤波的实验,实验结果表明,所提算法对3种常见的空域平滑滤波(中值滤波、均值滤波、高斯滤波)均有优异的检测性能。此外,该算法能够有效地将平滑滤波与锐化、缩放、压缩等其他数字图像操作进行区分,并且在JPEG压缩图像中具有鲁棒性。

基于肌音信号图像化和卷积神经网络的手语识别研究

王新平, 夏春明, 颜建军

计算机科学. 2021, 48 (11): 242-249. doi:10.11896/jsjkx.201000019

摘要 ( 272 )

PDF(5088KB) ( 910 )

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时间序列信号被广泛应用于各种模式识别的场合,针对大量目标的时间序列信号模式识别率低的问题,借助多种图像化手段,将时间序列信号转换为图像,采用图像分类算法实现模式识别。实验中采集了前臂上30种手语对应的肌音信号(Mechanomyography,MMG),将其转换为不同风格的图像,设计卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)框架,对图像化的肌音信号训练集建立模式识别的分类模型,并且应用迁移学习(transfer learning)算法对模型进行多次优化,建立的分类模型识别率达98.7%,高于普通机器学习算法的识别率。实验结果证明了图像化处理时间序列信号可以有效提高多分类肌音信号模式识别的识别率,该研究可以为其他时间序列信号的模式识别研究提供参考。

基于多补丁和多尺度层级聚合网络的快速非均匀图像去雾

杨坤, 张娟, 方志军

计算机科学. 2021, 48 (11): 250-257. doi:10.11896/jsjkx.200900058

摘要 ( 445 )

PDF(3109KB) ( 752 )

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尽管基于卷积神经网络的去雾算法在合成的均匀雾气数据集上已经取得了巨大进展,但在真实的非均匀有雾图像上仍然表现不佳。为了快速有效地去除图像中的非均匀雾气,文中首先提出了一种多补丁和多尺度层级聚合网络结构(Multi-patch and Multi-scale Hierarchical Aggregation Network,MPSHAN),融合了多补丁局部化信息和多尺度全局化信息。其次,提出了层级融合模块(Hierarchical Fusion Module,HFM),既解耦了残差融合以实现更丰富的非线性特征表达,又通过通道注意力机制提升了关键位置的特征融合质量。同时,对层级结构使用扩张卷积获得多尺度信息,增强特征图以优化融合效果。此外,在损失函数中加入频域损失以恢复更好的边缘质量。实验结果表明,所提算法在非均匀雾气图像上具有很好的鲁棒性,1 200×1 600高分辨率图像的平均处理时间仅有0.044 s,相比其他去雾算法,其在图像去雾效果和运行时间之间实现了更好的平衡。

多跳连接残差注意网络的图像超分辨率重建

刘遵雄, 朱成佳, 黄稷, 蔡体健

计算机科学. 2021, 48 (11): 258-267. doi:10.11896/jsjkx.201000033

摘要 ( 350 )

PDF(5156KB) ( 690 )

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随着卷积神经网络深度的不断增加,深度卷积神经网络的训练会变得更加困难。此外,在图像超分辨率中,低分辨率图像的通道特征和输入通常在不同的通道中被平等对待,这就导致了卷积神经网络的表征能力被弱化。为了解决这些问题,提出了一种多跳连接残差注意网络,该网络利用多跳连接中的残差(Residual in Multi-skip Connection,RIMC),构造了具有多个残差组的深度网络。每个残差组包含了一定数量的短跳连接和多跳连接。在RIMC的基础上,主网络被允许穿过多跳连接来绕过丰富的低频信息,同时高频信息也可以被主网络集中地学习。另外,考虑到通道和空间维度的相互依赖关系,提出了注意机制块(Attention Mechanism Block,AMBlock)来关注信息的位置,并自适应地调整通道特征尺度,其中通道注意机制和空间注意机制被应用在这种方式中。实验结果表明,该网络可以更好地恢复图像细节,获得更高的图像质量和网络性能。

基于改进YOLO v4的安全帽佩戴检测算法

金雨芳, 吴祥, 董辉, 俞立, 张文安

计算机科学. 2021, 48 (11): 268-275. doi:10.11896/jsjkx.200900098

摘要 ( 365 )

PDF(2355KB) ( 1290 )

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安全生产管理是建筑、重工业等高危企业发展的重要方针,安全帽在施工生产环境中对人员头部防护起着关键作用,因此加强安全帽佩戴监管十分必要。近年来,基于图像视觉的安全帽佩戴监测方法成为了企业实施管理的主要手段,如何提高安全帽佩戴检测精度和检测速度是应用的关键难题。针对上述问题,文中提出了一种基于改进YOLO v4的安全帽佩戴检测算法。首先,在YOLO v4算法的3个特征图输出的基础上增加了128×128特征图输出,从而将特征图输出的8倍下采样改为4倍下采样,为后续特征融合提供了更多小目标特征。其次,基于密集连接的思想对特征融合模块进行改进以实现特征重用,使得负责小目标检测的Yolo Head分类器可以结合不同层次特征层的特征,从而得到更好的目标检测分类结果。最后,对比实验的结果表明,所提方法的平均精度高达91.17%,相比原网络检测精度提高了2.96%,检测速度基本不变,可达52.9 frame/s,从而在满足实时检测需求的同时可以得到更优的检测精度,有效实现了安全帽佩戴的高速高精度检测。

基于容错Earley解析算法的领域语义文法自动学习方法

马一帆, 马涛涛, 方芳, 王石, 唐素勤, 曹存根

计算机科学. 2021, 48 (11): 276-286. doi:10.11896/jsjkx.210100218

摘要 ( 202 )

PDF(1819KB) ( 539 )

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精细化的领域文本分析是高质量领域知识获取的重要前提,它通常依赖于大量某种形式的语义文法产生式,但总结这些文法通常耗时耗力。对此,文中提出了一种基于容错Earley解析算法的语义文法自动学习方法,根据种子文法自动生成新的语义文法(包括词类和文法产生式),以减少人工成本。该方法利用优化后的容错Earley解析器,对输入的语句进行容错解析,然后根据容错解析生成的解析树产生候选语义文法,最后对候选语义文法进行过滤或纠正得到最终的语义文法。在5种不同疾病的中医医案的实验中,该方法的词类学习的正确率达到63.88%,文法产生式学习的正确率达到81.78%。

面向中文医疗事件的联合抽取方法

余杰, 纪斌, 刘磊, 李莎莎, 马俊, 刘慧君

计算机科学. 2021, 48 (11): 287-293. doi:10.11896/jsjkx.201200016

摘要 ( 427 )

PDF(2325KB) ( 1122 )

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临床病历电子化的推广普及使得利用自动化的方法从病历中快速抽取高价值的信息成为可能。作为一种重要的医学信息,肿瘤医疗事件由描述恶性肿瘤的一系列属性构成。近年来,肿瘤医疗事件抽取已成为学术界的一个研究热点,众多学术会议将其发布为评测任务,并提供了一系列高质量的标注数据。针对肿瘤医疗事件属性离散的特点,文中提出了一种中文医疗事件的联合抽取方法,实现了肿瘤原发部位和原发肿瘤大小两种属性的联合抽取和肿瘤转移部位的抽取。此外,针对肿瘤医疗事件标注文本的数量和类型少的问题,提出了一种基于关键信息全域随机替换的伪数据生成算法,提升了联合抽取方法对不同类型肿瘤医疗事件抽取的迁移学习能力。所提方法获得了CCKS2020中文电子病历临床医疗事件抽取评测任务的第三名,在CCKS2019和CCKS2020数据集上的大量实验验证了所提方法的有效性。

基于学习子句删除策略的SAT求解器分支策略

王钇杰, 徐扬, 吴贯锋

计算机科学. 2021, 48 (11): 294-299. doi:10.11896/jsjkx.201000142

摘要 ( 235 )

PDF(1884KB) ( 543 )

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对于SAT求解器,目前流行的分支变量决策策略大多是基于冲突的变量活跃度评估算法,选择具有最大活性的未赋值变量作为决策变量,优先解决最近的冲突。但是,它们都忽略了包含决策变量的子句数目对布尔约束传播(BCP)的影响。针对此问题,提出了一种基于学习子句删除策略的分支变量决策策略(VDALCD),在删除学习子句的同时减小被删除子句中变量的活跃度。基于VDALCD策略分别对Glucose4.1,MapleLCMDistChronoBT-DL-v2.1进行改进,形成了求解器Glucose4.1_VDALCD和Maple-DL_VDALCD。以2018年、2019年SAT国际竞赛题为基准测试例,将改进版本与原版本求解器进行比较。实验结果表明,在2018年的例子测试中,Gluose4.1_VDALCD比Gluose4.1多求出26个例子,增加了15.5%。在2019年的例子测试中,Maple-DL_VDALCD比MapleLCMDistChronoBT-DL-v2.1多求出17个例子,增加了7.6%。

基于预训练和深度哈希的大规模文本检索研究

邹傲, 郝文宁, 靳大尉, 陈刚, 田媛

计算机科学. 2021, 48 (11): 300-306. doi:10.11896/jsjkx.210300266

摘要 ( 295 )

PDF(1964KB) ( 614 )

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针对文本检索中存在的检索效率和准确率不高的问题,提出一种基于预训练语言模型和深度哈希方法的检索模型。该模型首先通过迁移学习的方法引入预训练语言模型中所包含的文本先验知识,之后进行特征提取,将输入转化为高维的向量表示。在整个模型的后端加入哈希学习层,通过设计特定的优化目标对模型的参数进行微调,从而在训练中动态地学习哈希函数和每个输入的唯一哈希表示。实验表明,该方法的检索准确率相较于其他基准模型在top-5和top-10指标上分别有至少21.70%和21.38%的提升,哈希码的引入使得模型在仅损失4.78%准确率的前提下将检索速率提升了40倍,因此该方法能够显著提升检索准确率和效率,且在文本检索领域有着潜在应用前景。

基于注意力机制和BiGRU融合的文本情感分析

杨青, 张亚文, 朱丽, 吴涛

计算机科学. 2021, 48 (11): 307-311. doi:10.11896/jsjkx.201000075

摘要 ( 281 )

PDF(1980KB) ( 1686 )

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针对简单的神经网络缺乏捕获文本上下文语义和提取文本内重要信息的能力,设计了一种注意力机制和门控单元(GRU)融合的情感分析模型FFA-BiAGRU。首先,对文本进行预处理,通过GloVe进行词向量化,降低向量空间维度;然后,将注意力机制与门控单元的更新门融合以形成混合模型,使其能提取文本特征中的重要信息;最后,通过强制向前注意力机制进一步提取文本特征,再由softmax分类器进行分类。在公开数据集上进行实验,结果证明该算法能有效提高情感分析的性能。

俄语多模态情感语料库的构建及应用

徐琳宏, 刘鑫, 原伟, 祁瑞华

计算机科学. 2021, 48 (11): 312-318. doi:10.11896/jsjkx.200900088

摘要 ( 267 )

PDF(2162KB) ( 744 )

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俄语的多模态情感分析技术是情感分析领域的研究热点,它可以通过文本、语音和图像等丰富信息自动分析和识别情感,有助于及时了解俄语区民众和国家的舆论热点。但目前俄语的多模态情感语料库还较少,因而制约了俄语情感分析技术的进一步发展。针对该问题,在分析多模态情感语料库的相关研究及情感分类方法的基础上,首先制定了一套科学完整的标注体系,标注内容包括话语、时空和情感3个部分的11项信息;然后在语料库的整个建设和质量监控过程中,遵循情感主体原则和情感连续性原则,拟订出操作性较强的标注规范,进而构建出规模较大的俄语多模态情感语料库;最后探讨了语料库在解析情感表达特点、分析人物性格特征和构造情感识别模型等多个方面的应用。

基于知识蒸馏的隐式篇章关系识别

俞亮, 魏永丰, 罗国亮, 邬昌兴

计算机科学. 2021, 48 (11): 319-326. doi:10.11896/jsjkx.201000099

摘要 ( 228 )

PDF(1914KB) ( 843 )

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由于缺少连接词信息,隐式篇章关系识别模型需要基于两个论元(子句或者句子)的语义来推导它们之间的篇章关系,但目前性能还比较低。对于语料标注人员而言,隐式篇章关系的标注是很困难的,他们通常先插入一个合适的连接词用于辅助隐式篇章关系的标注。基于上述情况,文中提出了一种基于知识蒸馏的隐式篇章关系识别方法,其目的是利用语料标注时插入的连接词信息来提高识别的性能。具体地,先构建一个连接词增强的模型用于融合连接词信息,然后基于知识蒸馏的方式把连接词增强模型学到的知识迁移到隐式篇章关系识别模型中。实验结果表明,在常用的PDTB数据集上,所提方法取得了比同类基准方法更好的识别性能。

基于人工势场的A^*算法的移动机器人路径规划

陈继清, 谭成志, 莫荣现, 王志奎, 吴家华, 赵超阳

计算机科学. 2021, 48 (11): 327-333. doi:10.11896/jsjkx.200900170

摘要 ( 291 )

PDF(5275KB) ( 1122 )

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为了解决传统A^* 算法规划路径时未考虑到障碍物分布对路径选取的影响,文中提出了一种改进的A^* 算法。将人工势场的思想与传统的A^*算法相结合,对栅格地图中的障碍物赋予斥力场函数并计算周围栅格的斥力大小,进行路径搜索时将栅格的斥力大小引进到A^* 算法的评价函数当中以改进A^* 算法的搜索能力。通过MATLAB仿真和Turtlebot机器人的实验结果表明,与传统的A^* 算法相比,改进后的新算法与人工势场算法相结合,规划出了更优的路径,提高了路径规划效率,且搜索速度提高了13.40%~29.68%,路径长度缩短了10.56%~24.38%,路径节点数减少了6.89%~27.27%,因此,改进的A^* 算法的优化效果明显,具有有效性和可行性。

基于定向天线的飞行自组网定向路由协议综述

杨章林, 谢钧, 张耕强

计算机科学. 2021, 48 (11): 334-344. doi:10.11896/jsjkx.210400182

摘要 ( 359 )

PDF(1872KB) ( 851 )

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近年来,以无人机为节点的飞行自组网因其在各个领域的不同应用而受到广泛关注。为满足复杂任务的服务质量需求,飞行自组网的路由需要提供足够高的网络性能。相比于基于全向天线的全向路由,基于定向天线的定向路由能提升信道利用率,扩大通信范围,可以使飞行自组网获得更好的网络性能和服务质量。文中综述了基于定向天线的飞行自组网定向路由,分析了在飞行自组网中应用定向天线的优势和所带来的问题,而后对现有单路径定向路由和多路径定向路由从定向天线控制机制、路由算法、使用场景和优缺点等多个方面进行详细介绍,并从天线类型、控制机制、网络性能和关键参数等多方面对这些路由协议进行定性比较,最后讨论了基于定向天线的飞行自组网定向路由协议在实际应用中和未来发展中所面临的挑战。

面向定位应用的无人机的悬停位置和飞行路径优化

赵晓薇, 朱小军, 韩周卿

计算机科学. 2021, 48 (11): 345-355. doi:10.11896/jsjkx.201000105

摘要 ( 356 )

PDF(3613KB) ( 811 )

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无人机的一种典型应用是对地面目标进行定位。本文考虑,在无人机的飞行过程中,无人机在特定位置悬停,并广播信标信号。若地面节点与无人机悬停位置的距离满足通信范围,即可监测到无人机的信标信号,当地面节点监测到3个及以上不同悬停位置的信标信号时,即可使用多边定位法对自身进行定位。文中主要解决了如何选择悬停位置以及如何在悬停位置给定的情况下优化无人机飞行路径的问题,提出了两种无人机的悬停方案,并规划了两种方案下无人机的飞行路径,证明了两种悬停方案下提出的路径均为最短回路。通过模拟实验,验证了所提方案可以实现对待覆盖区域的完全覆盖,使任意地面节点均可实现定位;并且该方案可以通过调整无人机飞行高度和悬停方案中的网格大小,来提高定位精度。

异构无线网络中基于非正交多址的可伸缩视频多播机制

吉晓祥, 沈航, 白光伟

计算机科学. 2021, 48 (11): 356-362. doi:10.11896/jsjkx.200900080

摘要 ( 204 )

PDF(2405KB) ( 498 )

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文中提出了异构无线网络下基于非正交多址的可伸缩视频多播的资源管理框架。该框架综合考虑了不同基站间的频谱切分、切片内多播组之间的频谱分配和多播组内的发射功率分配,目的是最大化多播组所有用户设备的整体视频质量。考虑到每个多播组请求视频的不同、不同的用户设备位置和小基站间的干扰,将联合资源管理问题转化为一个整数线性规划问题,并将该优化问题解耦为多播组内发射功率划分问题和基站间频谱切分与基站内多组频谱资源分配问题。前者通过多重循环求得了叠加编码每一层所需的最优发射功率,后者通过背包算法得到了最优的解。仿真结果表明,所提方案在频谱利用率和用户设备平均视频质量方面优于现有方案。

基于强化学习的高能效基站动态调度方法

曾德泽, 李跃鹏, 赵宇阳, 顾琳

计算机科学. 2021, 48 (11): 363-371. doi:10.11896/jsjkx.201000008

摘要 ( 357 )

PDF(2683KB) ( 888 )

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随着移动通信技术的升级与移动通信产业的兴起,移动互联网正蓬勃发展。然而,由于移动设备爆发式增长,网络规模不断扩大和用户对服务质量的要求的不断提高,移动互联网络正面临着下一场技术革命。虽然5G技术可以通过密集的网络部署来实现千百倍的网络性能提升,但同信道干扰和高突发性的用户请求等问题使得该方案下需要消耗巨大的能量。为了在 5G 网络中提供高性能服务,升级改进现有网络管理方案势在必行。针对这些问题,使用带缓存队列的短周期管理框架实现对请求突发场景的敏捷平滑管理,避免由突发性请求导致的服务质量剧烈波动。此外,采用深度强化学习方法对用户分布、通信需求等进行自我学习,从而推测出基站的负载变化规律,进而实现对能量的预调度和预分配,在保证服务质量的同时提高能量的利用率。文中提出的双缓冲 DQN 算法在收敛速度上比传统 DQN 算法提高了近20%,且与当前广泛使用的基站常开策略相比,该算法能够节约4.8%的能量消耗。

基于双层虚拟思想的边缘设备性能优化研究

陶志勇, 张锦, 阳王东, 陈为满

计算机科学. 2021, 48 (11): 372-377. doi:10.11896/jsjkx.210400061

摘要 ( 318 )

PDF(3387KB) ( 515 )

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随着运营商边缘设备接入用户数的不断增加,需要处理的数据量成倍增长,使边缘设备负载过重,从而影响了多协议标签交换与边界网关协议构建的虚拟私有网数据的正常交互。目前,MCE,HOPE,SDN方案在解决该问题方面都存在一定的局限性:1)MCE方式边缘设备接口不支持创建逻辑通道,因此该方案无法使用;2)HOPE方式会产生路由环路等问题;3)SDN方式单台SDN控制器处理并发的会话数不能超过6.4万。针对上述问题,文中提出了基于双层虚拟思想的边缘设备优化方案,该方案包括边缘设备虚拟化、虚拟私有网隧道建立、虚拟私有网信息隔离3个基本步骤。在此基础上,从网络模型、网络资源池的构建、网络资源池分裂3个方面进行方案优化。基于搭建的实验环境对方案性能进行评估,与传统方式构建的虚拟私有网在包转发率、可管理性、扩展性等方面进行了对比分析。结果表明,双层虚拟的设计方案通过构建网络资源池,实现了资源的统一调度与管理,能够有效解决运营商边缘设备负载过重的问题,是构建虚拟私有网的有效方案。