5G 700 MHz部署的干扰分析与优化研究

随着700 MHz无线频段在5G现网的全面部署,因广电700 MHz频段清频工作还未能完成,大多数区域还存在网络频段的干扰。通过测试数据分析700 MHz频段由于干扰造成的用户感知下降和覆盖下降的影响,同时分析干扰对整体带宽频谱效率下降的影响,提出通过业务信道干扰避让、干扰隔离、信道切换等优化方案解决700 MHz网络覆盖的干扰问题。

一种基于Patch的视觉目标检测器对抗攻击算法研究

深度学习技术引领了人工智能系统的发展高潮,但同时越来越多的研究发现,深度神经网络模型(Deep Neural Network,DNN)存在不够鲁棒的缺点。提出了一种基于Patch的“对抗攻击”算法,成功欺骗了目标检测领域知名的DNN-Based YOLO模型。该算法可以通过不影响人类对图像理解的轻微噪音,使得原本检测效果良好的YOLO模型“失明”,失去对目标的检测能力。