Channel Estimation for Full-Duplex Relay Transmission in Cloud Radio Access Networks

Relay in full-duplex(FD) mode can achieve higher spectrum efficiency than that in half-duplex mode,while it is crucial to suppress relay self-interference to ensure transmission quality which requires instantaneous channel state information(CSI). In this paper,the channel estimation issue in FD amplify-andforward relay networks is considered,where the training-based estimation technique is adopted. Firstly,the least square(LS) estimation is implemented to obtain composite channel coefficients of source-relay-destination(SRD) channel and relay loop-interference(LI) channel in order to assist destination in performing data detection. Secondly,both LS and maximum likelihood estimation methods are utilized to perform individual channel estimation aiming at supporting successive interference cancelation at destination. Finally,simulation results demonstrate the effectiveness of both composite and individual channel estimation,and the presented ML method can achieve lower MSEs than LS solution.

基于区块链的云数据完整性审计方案

针对云存储数据完整性审计效率低的问题,提出一种基于区块链的云数据完整性审计方案。以树结构保存证据信息,状态通道内完成审计“挑战-验证”,实现高效审计;通过局部置信率随机抽取数据块生成挑战,聚合数据物理性和逻辑性生成挑战对应验证证据,实现数据的逻辑性完整验证;智能合约将审计结果打包成交易并保存区块中,实现审计结果的可追踪性。实验结果表明,BCDIAS方案提供数据隐私保护,能抵御单体攻击,整体审计效率提升12.14%,对实际应用场景有一定参考价值。

云存储抗边信道攻击的密文数据去重算法

考虑云储存中密文数据相似性较高,导致去重难度过大的问题,提出一种基于执行机构的密文数据去重算法。构建密文动态平衡跳跃表,根据对动态平衡跳跃表的构建与描述,得到抗边信道攻击的密文数据动态叠加特点。基于密文动态平衡跳跃表构建与更新结果,提出一种抗边信道攻击的数据去重框架,云储存提供商执行数据加密、数据标签查询以及数据去重三个过程。云端储存使用标签代表数据查询操作,一旦查询计数超过阈值,执行数据加密程序对该文件进行加密,并按照云储存服务商提供的执行命令对重叠密文进行去重。实验结果证明,所提方法对密文数据去重效果表现较佳,去重后云储存空间占用情况得到了明显改善。

双通道特征融合的真实场景点云语义分割方法

真实场景点云不仅具有点云的空间几何信息,还具有三维物体的颜色信息,现有的网络无法有效利用真实场景的局部特征以及空间几何特征信息,因此提出了一种双通道特征融合的真实场景点云语义分割方法DCFNet(dual-channel feature fusion of real scene for point cloud semantic segmentation)可用于不同场景下的室内外场景语义分割。更具体地说,为了解决不能充分提取真实场景点云颜色信息的问题,该方法采用上下两个输入通道,通道均采用相同的特征提取网络结构,其中上通道的输入是完整RGB颜色和点云坐标信息,该通道主要关注于复杂物体对象场景特征,下通道仅输入点云坐标信息,该通道主要关注于点云的空间几何特征;在每个通道中为了更好地提取局部与全局信息,改善网络性能,引入了层间融合模块和Transformer通道特征扩充模块;同时,针对现有的三维点云语义分割方法缺乏关注局部特征与全局特征的联系,导致对复杂场景的分割效果不佳的问题,对上下两个通道所提取的特征通过DCFFS(dual-channel feature fusion segmentation)模块进行融合,并对真实场景进行语义分割。对室内复杂场景和大规模室内外场景点云分割基准进行了实验,实验结果表明,提出的DCFNet分割方法在S3DIS Area5室内场景数据集以及STPLS3D室外场景数据集上,平均交并比(MIOU)分别达到71.18%和48.87%,平均准确率(MACC)和整体准确率(OACC)分别达到77.01%与86.91%,实现了真实场景的高精度点云语义分割。

基于点云的椎弓根置钉通道全局优化方法研究

针对现有全局优化方法规划椎弓根置钉通道时出现的上关节突结构破坏现象,提出了基于修剪模型实体点云规划方向线的方法,对比方向线的规划结果、分析误差来源。针对现有内轮廓拟合法获取投影点云最大内切圆时操作繁复冗杂、精度不高、学习曲线长的缺点,提出了3D Reshaper内置功能法和BFGS法。以L1、L3、L5椎弓根样本的规划过程、参数比对检验规划方法的可行性、鲁棒性和简约性,推荐采用具有综合优势的3D Reshaper内置功能法。

基于模糊广义去重的图像轻量安全云存储方法

广义去重是实现云数据安全去重的一种重要手段。现有的广义去重方法仅支持精确去重,且无法与图像加密技术有机结合。而图像加密技术本身也将给用户带来巨大的计算开销。针对以上挑战,本文提出一种基于模糊广义去重的图像轻量级安全云存储方法。首先对图像数据开展整数小波变换并提取低频分量作为基,高频分量作为偏移量,通过提出一种基于异或的轻量级加密算法,把图像的机密性保护方法与广义去重技术有机结合。此外,本文还对偏移量进行云端模糊去重,使得云端仅保存高度相似的偏移量数据的单个副本,实现了图像云数据的模糊广义去重。在相关的图像数据集上开展实验,结果表明在实现安全性的前提下,本文所提方法在改善通信效率和存储效率上有显著效果。

基于云计算的5G通信信道传输控制系统设计

5G通信使用的是毫米波频段,相比于低频段而言,信号在传播中更容易受到信道干扰及多路径衰落的影响,导致5G通信信道拥塞概率与数据丢失概率较高,为此,设计并开发了基于云计算的5G通信信道传输控制系统;改装通信信道数据采集器、处理器、交换机合路器、均衡器以及控制器等元件,将其接入到系统电路中,实现系统硬件的优化;利用采集器设备,以动态方式采集5G通信信道传输数据,从时域和频域两个方面提取信道传输特征,综合特征匹配度和信道占用率两个方面,判断当前通信信道的运行状态;针对处于拥塞状态的信道,在传输控制协议的约束下,利用云计算技术实现5G通信信道传输任务的调度,最终通过通信信道增强、干扰消除两个步骤,实现系统的5G通信信道传输控制功能;实验结果表明,有干扰场景下,所设计系统的信道传输平均误码率为0.22%,信道传输数据丢包率的平均值为0.48%,5G通信信道的平均数据传输速度为406 GB/min。

基于云边协同技术的远程安全运维系统

在数字化时代,软件应用的快速交付和高效部署对于企业的成功至关重要,传统的应用部署方式往往复杂且耗时,容易导致运维困难和资源浪费,企业面对软件功能需求的不断变化,需要快速响应产品的变化,快速部署软件以产生效益。随着容器化技术、微服务等云原生技术的发展,为服务的频繁发布、快速交付及风险反馈等提供了技术保障。本系统基于云边协同场景,利用云原生、云边协同和安全数据通道技术,实现了基于本地云、远端服务为一体的云边协同的远程安全运维系统。

亚运会主新闻中心专业媒体系统建设与应用

杭州第19届亚运会期间,主新闻中心专业媒体系统为全球媒体机构和新闻记者提供技术服务。本文从技术方案和系统配置方面介绍了主新闻中心专业媒体系统,并对系统所涉及的“金牌时刻”裸眼3D技术等创新性应用进行了分析探讨。

基于改进Res-UNet的昼夜地基云图分割网络

针对昼夜地基云图在分割中细节信息丢失、分割精度低等问题,提出一种基于改进Res-UNet(Residual network-UNetwork)的昼夜地基云图分割网络CloudRes-UNet(Cloud ResNet-UNetwork),整体采用编码器-解码器的网络结构。首先,编码器使用ResNet50提取特征,增强特征提取能力;其次,设计多级特征提取(Multi-Stage)模块,该模块结合分组卷积、膨胀卷积和通道打乱这3种技巧,获取高强度语义信息;再次,加入高效通道注意力(ECA‑Net)模块,在通道维度上聚焦重要信息,加强对地基云图中云区域的关注,提高分割精度;最后,解码器使用双线性插值对特征进行上采样,提高分割图像的清晰度并减少目标和位置信息丢失。实验结果表明,与当前基于深度学习表现较好的地基云图分割网络(Cloud-UNet)相比,CloudRes-UNet在昼夜地基云图分割数据集上的分割准确率提升了1.5个百分点,平均交并比(MIoU)上升了1.4个百分点,更准确地获取了云量信息,对天气预报、气候研究和光伏发电等方面具有积极意义。

广播电视融媒体云平台内容生产系统的设计与实现

近年来,河北广播电视台融媒体云平台依托互联网的云服务,支撑传统电视内容的远程制作、新媒体内容生产,实现内容多渠道分发和多平台网络直播矩阵,通过融媒体云平台各模块智能协同,形成全媒布局矩阵发力的业态传播体系,全方位提升了河北广播电视台技术平台的融合水平。

通信信道加密技术在云计算数据通信安全中的应用研究

通信信道加密技术作为现代通信领域不可或缺的一部分,对保障信息传输的安全性和私密性起到了至关重要的作用。在移动通信领域,加密通信技术广泛应用于保护通话和短信交流的安全。借助加密算法对语音和短信内容进行加密,能够有效防止窃听和信息泄露。在互联网通信中,加密通信技术被广泛应用于保护电子邮件、即时通信以及网页浏览等的安全。借助安全套接层/传输层安全(Socket Secure Layer/Transport Layer Security,SSL/TLS)等安全协议,加密传输通信过程中的数据,可避免数据被窃取或篡改。文章将深入探讨通信信道加密技术在云计算数据通信安全中的实际应用,以展示其在现代通信领域的重要地位和价值。

铁路线路巡防平台建设方案研究

结合铁路视频采集点分布特征,对区间视频采集点进行分类,分析线路巡防平台的接入需求,提出线路巡防平台的建设方案,包括路局级线路巡防中心平台、站段巡防大屏、车间巡防终端及数据传输通道4部分。线路巡防中心平台采用云协同技术,对现场视频流研判、上传并报警,并与铁路综合视频监控系统、其他外部系统相连,实现资源共享。站段配置巡防大屏,车间配置巡防终端,并结合既有铁路承载网的建设情况,提出通道建设方案。该平台包含专业管理强化、智能化技防、巡防策略优化等3个功能,为铁路线路巡防平台的建设提供参考。

基于云计算的船舶图像网络数据低时延传输方法

为实时传输海量船舶图像,为有效监控船舶实时航行状况提供保障,研究基于云计算的船舶图像网络数据低时延传输方法。结合云计算技术,构建船舶图像网络数据传输平台,通过平台数据接收单元将大量船舶网络数据存入云端服务器内;数据处理单元基于云计算的分布式处理特点,结合并行运行框架Map Reduce和并行化K-means聚类算法,并行挖掘云端服务器内的船舶图像网络数据;信道均衡单元结合所构建的船舶通信网络节点能量消耗模型,均衡船舶通信网络信道,运用均衡信道实现所挖掘船舶图像网络数据的传输。结果显示,该方法的数据挖掘速率高,数据传输过程中各信道能量开销均衡,且可低至3.5 k J,传输船舶图像网络数据的时延可低至10.23 ms,实现了数据的低时延传输。

基于高分遥感图像处理技术的公路勘查方法研究

针对公路高分遥感勘测技术中,遥感图像易受天气干扰、数据分析精确度低等问题,研究了基于高分遥感图像处理技术的公路勘查方法。设计了双行信息采样电路以及采样信息保持电路,实现了公路勘查过程中的高清图像信息采集,由此避免因自身电源频率、外部磁场等因素的干扰而产生图像噪点,保证采集图像信息的准确性。此外,采用一种暗通道先验模型去云雾技术,能够有效排除云雾天气对遥感图像采集的干扰。通过基于Storm的大数据算法,提高系统的整体数据分析及传输能力。试验结果表明,该方法不仅增强了去云雾能力,还可以还原正常图像85%左右的图像特征点。该方法具有很强的数据处理、抗干扰以及数据传输能力。

基于空间几何特征融合增强的地铁隧道点云语义分割神经网络模型

基于深度学习的隧道点云语义分割技术能够对大规模点云数据中的物体对象进行识别与分类,可以实现隧道场景内物体信息的提取与管理。顾及地铁隧道内设施的空间分布特征与几何特点,提出了一种基于空间几何特征融合增强的地铁隧道点云语义分割神经网络模型。设计了隧道点云空间几何特征提取模块,提取了隧道设施点云的相对空间位置与几何分布特征,将其与相应的网络编码层的点云信息进行通道拼接,以增强网络模型对多尺度点云特征信息的感知能力。构建了基于通道注意力机制的特征融合编码层,提取不同通道间特征信息的权重,对不同空间尺度的点云信息进行加权融合,以充分利用不同尺度的信息来提高模型的表示和泛化能力。利用南京某地铁隧道实测点云数据制作语义分割数据集,对所提模型进行了验证。结果表明:模型的训练mIoU值达到0.9556;在测试数据集上的预测结果中,加权平均F1分数为0.9959,加权平均IoU值为0.9631;对于PointNet++模型分割精度较差的通信光缆、管线架、接触吊梁类别,本研究模型的IoU值分别达到0.845、0.825和0.999,有效提高了地铁隧道点云分割的整体准确性,可为实现地铁隧道自动化病害巡检与设施管理提供技术参考。

基于智能云网的警务模式研究

智能云网可实现数据和算力泛在联接、高度共享和智能调度,构建全息智能物联感知网,将多要素聚合云上灵活编排和调度,提供云—端之间的零丢包、超带宽、低时延实时交互。公安机关应准确把握智能云网特点,以实战需求为导向,创新警务模式,全力推进警务工作数智化转型:构建云上警务室,打造掌上警务新模式;构建云+智能移动警务终端,打造移动警务新模式;打造云实时支撑合成作战警务新模式;打造非人工、无接触警务新模式;打造无盲区布控、零感知管控警务新模式;打造远程“云执法”警务新模式。

融合YOLOv5s与Criminisi算法的农业遥感图像去云方法研究

【目的】构建融合YOLOv5s与改进Criminisi算法的农业遥感图像去云方法,为云层干扰环境下地表信息获取、地表物的解译等研究提供支持。【方法】首先使用基于容差的暗通道先验(dark channel prior,DCP)算法去除雾和部分薄云,以提升图像整体对比度与云层边缘清晰度;然后融合YOLOv5s深度学习网络进行云层区域阈值分割,实现云层蒙版的快速精确自动提取;最后通过样本块大小自适应调整策略对Criminisi算法进行改进,实现遥感图像的有效去云修复处理。通过对含不同大小云层的遥感图像进行去云试验,并利用信息熵、峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)、均方误差(mean-square error,MSE)和结构相似性(structural similarity index measure,SSIM)4个指标对去云结果进行评价,以验证本研究算法的有效性。【结果】采用融合YOLOv5s和自适应样本块的改进Criminisi算法对8幅含云图像进行了修复,修复后图像的平均PSNR为21.01,平均SSIM为0.77;并对57幅模拟加云图像进行修复,其平均PSNR为28.59,平均SSIM为0.93,表明将改进Criminisi算法应用于遥感图像去云研究是可行的。在此基础上,对本研究算法的适用性以及阴影对去云效果影响的研究表明,不同大小和位置的云层干扰造成未知区域不确定度较大,对修复效果影响较为严重;阴影区域与云区域相接时存在阴影块填充,修复效果尚有待提升。【结论】融合YOLOv5s与改进Criminisi算法的去云方法可有效修复云层遮挡区域,同时保留较为真实的地表信息,可用于农业遥感信息精细感知研究。

机器人无线传感器网络栅栏覆盖设计

应用在不同环境下的栅栏覆盖会受到时间、距离以及最低置信度等约束条件的影响,导致覆盖漏洞较多,为提高覆盖质量,提出基于云安全架构的机器人无线传感器网络栅栏覆盖设计。首先,分析云安全防护技术,确立云计算安全架构,分别设置数据管理、加密、备份以及储存地点等模块;其次,建立无线传感器网络模型,探究网络节点结构,把大量节点部署在检测目标区域内并与网络相连,将网络构建成本与生存时间作为栅栏覆盖的评价指标;最后,构建物理、协议抗干扰模型,预测通信链路之间是否存在干扰,利用迪杰斯特拉算法检测覆盖漏洞,选取节点分布密集区域作为漏洞修复区域,将漏洞问题转换为平面几何问题,经过节点重新部署达到理想覆盖设计效果。仿真结果表明,所提方法有效提升覆盖质量,减少网络计算量,进而延长网络寿命。

风云三号降水卫星多角度偏振成像仪的观测特点和应用潜力

准确测量大气中云和气溶胶的辐射特性对数值天气预报和气候变化具有重要意义。搭载在风云三号降水卫星上的偏振载荷是国内首个具有短波红外通道的多角度偏振成像仪(Polarization and Multi-Angle Imager, PMAI),计划于2023年年初发射,为气溶胶-云-降水观测链条提供重要支撑。该仪器运行在非太阳同步的倾斜轨道,可提供3 km(星下点)空间分辨率和700 km幅宽的图像。PMAI的观测通道包括1030 nm、1370 nm、1640 nm的偏振通道和相应的非偏振通道,可提供14个角度的观测信息。PMAI将利用自然目标的在轨替代定标和同平台仪器的交叉定标,实现5%的辐射测量精度。观测和仿真数据表明PMAI拥有描述云和气溶胶特性的独特优势。全新的短波红外通道的多角度偏振测量可以优化云相态识别和云微物理参数反演、气溶胶的地气解耦以及地表方向反射特征的表述。处于非太阳同步轨道的PMAI具有独特观测几何,可以获得大气粒子辐射更宽的散射角分布信息。此外,PMAI可联合同平台中分辨率光谱成像仪的可见近红外和热红外通道的观测信息,进行云和气溶胶的协同反演。