2022年 第59卷 第4期
2022, 59(4): 721-736.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.20210231
摘要：
事务为数据库等系统的上层应用提供了强大的保证.NoSQL数据库通过弱化对事务的支持来获得更高的扩展性,却难以满足OLTP等应用的事务性需求.之后提出的NewSQL数据库架构回归了高一致性的事务支持,并兼顾了海量数据的高效管理.因此,NewSQL数据库逐步将事务执行所需的数据从硬盘迁移到内存中以提升事务执行的效率.但是,已有内存事务的并发控制协议与新兴的存储、网络设备并不适配.从处理策略、版本控制、冲突解决3个维度对近10年来的内存事务中并发控制协议进行了分类阐述,进而从性能、扩展性、持久性3个方面比较了有代表性的并发控制协议.之后总结了4个改进内存事务并发控制协议的技术思路:消除事务扩展瓶颈,利用新硬件加速事务处理,降低事务中止概率,高效保证事务持久性.最后指出了内存事务并发控制协议的未来研究方向.
事务为数据库等系统的上层应用提供了强大的保证.NoSQL数据库通过弱化对事务的支持来获得更高的扩展性,却难以满足OLTP等应用的事务性需求.之后提出的NewSQL数据库架构回归了高一致性的事务支持,并兼顾了海量数据的高效管理.因此,NewSQL数据库逐步将事务执行所需的数据从硬盘迁移到内存中以提升事务执行的效率.但是,已有内存事务的并发控制协议与新兴的存储、网络设备并不适配.从处理策略、版本控制、冲突解决3个维度对近10年来的内存事务中并发控制协议进行了分类阐述,进而从性能、扩展性、持久性3个方面比较了有代表性的并发控制协议.之后总结了4个改进内存事务并发控制协议的技术思路:消除事务扩展瓶颈,利用新硬件加速事务处理,降低事务中止概率,高效保证事务持久性.最后指出了内存事务并发控制协议的未来研究方向.
2022, 59(4): 737-746.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.20210140
摘要：
嵌套页表是一种硬件辅助的内存虚拟化模型，当前国产申威处理器上未能提供该模型所需的硬件支持.然而申威架构特有的特权程序可编程接口可以通过软件构建必要的底层硬件支持.该接口运行在申威硬件模式上，具有最高CPU特权级.基于这一特性，在申威平台上实现了软件平滑嵌套页表模型swFNPT，通过软件设计优化弥补了硬件支持上的不足.特别地，使用平滑(1级)嵌套页表代替4级嵌套页表来提升页表查询效率.使用多组测试程序测试该设计的性能.在申威1621服务器上的实验结果表明：swFNPT整体性能良好.SPEC CPU 2006的平均内存虚拟化开销约为3%，SPEC CPU 2017中大工作集程序的平均开销约为4%，STREAM内存带宽测试结果显示swFNPT的带宽损失低于3%.这一工作可以为申威架构的硬件辅助虚拟化发展提供有价值的参考.
嵌套页表是一种硬件辅助的内存虚拟化模型，当前国产申威处理器上未能提供该模型所需的硬件支持.然而申威架构特有的特权程序可编程接口可以通过软件构建必要的底层硬件支持.该接口运行在申威硬件模式上，具有最高CPU特权级.基于这一特性，在申威平台上实现了软件平滑嵌套页表模型swFNPT，通过软件设计优化弥补了硬件支持上的不足.特别地，使用平滑(1级)嵌套页表代替4级嵌套页表来提升页表查询效率.使用多组测试程序测试该设计的性能.在申威1621服务器上的实验结果表明：swFNPT整体性能良好.SPEC CPU 2006的平均内存虚拟化开销约为3%，SPEC CPU 2017中大工作集程序的平均开销约为4%，STREAM内存带宽测试结果显示swFNPT的带宽损失低于3%.这一工作可以为申威架构的硬件辅助虚拟化发展提供有价值的参考.
2022, 59(4): 747-764.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.20210203
摘要：
工业控制、航空电子、车载网络、移动前传网络等很多行业领域应用都需要确定性低延时的网络传输.为了实现此类业务的传输需求，IEEE 802时间敏感网络(time-sensitive networking, TSN)工作组将标准以太网扩展为TSN，受到学术界和工业界的持续关注.流量调度是TSN标准中的核心机制，通过调度算法在所有交换机出端口确定数据帧传输顺序和时间，满足流量各自的延时和带宽要求并同时优化传输性能.首先对TSN流量调度问题进行形式化描述，介绍了TSN网络与流量模型，并对调度约束和目标进行归纳；进而对现有TSN流量调度机制进行分析与总结，重点阐述每种调度机制解决的具体问题、关注的流量类型、优化的性能指标和求解算法；最后讨论了未来TSN流量调度的设计空间和发展趋势，并针对现有调度机制存在的问题提出了静态规划与动态调节联合的调度思路.
工业控制、航空电子、车载网络、移动前传网络等很多行业领域应用都需要确定性低延时的网络传输.为了实现此类业务的传输需求，IEEE 802时间敏感网络(time-sensitive networking, TSN)工作组将标准以太网扩展为TSN，受到学术界和工业界的持续关注.流量调度是TSN标准中的核心机制，通过调度算法在所有交换机出端口确定数据帧传输顺序和时间，满足流量各自的延时和带宽要求并同时优化传输性能.首先对TSN流量调度问题进行形式化描述，介绍了TSN网络与流量模型，并对调度约束和目标进行归纳；进而对现有TSN流量调度机制进行分析与总结，重点阐述每种调度机制解决的具体问题、关注的流量类型、优化的性能指标和求解算法；最后讨论了未来TSN流量调度的设计空间和发展趋势，并针对现有调度机制存在的问题提出了静态规划与动态调节联合的调度思路.
2022, 59(4): 765-780.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.20210644
摘要：
物联网的迅速普及使得数据规模以几何式上升.集中在云中心处理数据的方式逐渐出现通信时延及隐私泄露等问题.边缘计算将部分云中心业务下沉到设备边缘，使得数据处理在终端网络完成，从而实现数据快速处理.同时，由于避免了远距离通信，用户数据在本地处理，使得用户隐私数据得以安全保护.然而网络架构的改变对边缘计算环境下的安全协议又提出了新的要求.对边缘计算环境下安全协议进行分类总结有助于相关从业人员快速掌握该领域的研究进展，更有助于边缘计算安全领域的初学者快速了解安全协议在该领域中的应用方法.综述了近年来边缘计算环境下认证协议、密钥协商协议、隐私保护协议以及数据共享协议的典型研究成果，对每个安全协议进行了具体的分类、分析及总结.给出了边缘计算环境下安全协议所存在的核心问题并针对这些问题给出了具体的研究方向及建议.实现了对边缘计算环境下安全协议研究进展进行总体把握的目的.
物联网的迅速普及使得数据规模以几何式上升.集中在云中心处理数据的方式逐渐出现通信时延及隐私泄露等问题.边缘计算将部分云中心业务下沉到设备边缘，使得数据处理在终端网络完成，从而实现数据快速处理.同时，由于避免了远距离通信，用户数据在本地处理，使得用户隐私数据得以安全保护.然而网络架构的改变对边缘计算环境下的安全协议又提出了新的要求.对边缘计算环境下安全协议进行分类总结有助于相关从业人员快速掌握该领域的研究进展，更有助于边缘计算安全领域的初学者快速了解安全协议在该领域中的应用方法.综述了近年来边缘计算环境下认证协议、密钥协商协议、隐私保护协议以及数据共享协议的典型研究成果，对每个安全协议进行了具体的分类、分析及总结.给出了边缘计算环境下安全协议所存在的核心问题并针对这些问题给出了具体的研究方向及建议.实现了对边缘计算环境下安全协议研究进展进行总体把握的目的.
2022, 59(4): 781-795.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.20200620
摘要：
移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)技术将计算和存储资源下沉到网络边缘，为车联网带来了高实时性和可靠性的服务.然而，MEC技术也面临各种安全威胁，攻击者可控制边缘数据中心导致车辆假名信息的泄露，威胁车辆的身份隐私.针对该问题，提出一种面向移动边缘计算车联网中的车辆假名管理方案，使其实现高效更新假名信息、边缘云层安全存储假名信息以及假名的可追踪.该方案使用边缘化、实时性高的边缘云代替中心云对车辆身份进行认证，提高了身份认证效率，进而实现高效的假名更新；对假名信息进行同态加密，保证了假名信息存储的安全性而不影响边缘云层对假名的管理；车辆的每个假名表都关联一个相应的查找词，系统的最高权威机构可由假名表密文计算出查找词，以揭露恶意车辆的真实身份，实现假名的可追踪.然后通过可证明安全理论证明了方案在选择明文攻击下具有不可区分性，并对方案中车辆身份的匿名性、消息的完整性与不可否认性进行了安全性分析，满足了车联网中对车辆身份隐私保护的安全需求.最后对方案中身份认证、假名请求以及同态加密性能等方面进行了效率分析及仿真，结果表明该方案满足车联网低时延通信的需求，并在认证效率上优于现有方案.
移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)技术将计算和存储资源下沉到网络边缘，为车联网带来了高实时性和可靠性的服务.然而，MEC技术也面临各种安全威胁，攻击者可控制边缘数据中心导致车辆假名信息的泄露，威胁车辆的身份隐私.针对该问题，提出一种面向移动边缘计算车联网中的车辆假名管理方案，使其实现高效更新假名信息、边缘云层安全存储假名信息以及假名的可追踪.该方案使用边缘化、实时性高的边缘云代替中心云对车辆身份进行认证，提高了身份认证效率，进而实现高效的假名更新；对假名信息进行同态加密，保证了假名信息存储的安全性而不影响边缘云层对假名的管理；车辆的每个假名表都关联一个相应的查找词，系统的最高权威机构可由假名表密文计算出查找词，以揭露恶意车辆的真实身份，实现假名的可追踪.然后通过可证明安全理论证明了方案在选择明文攻击下具有不可区分性，并对方案中车辆身份的匿名性、消息的完整性与不可否认性进行了安全性分析，满足了车联网中对车辆身份隐私保护的安全需求.最后对方案中身份认证、假名请求以及同态加密性能等方面进行了效率分析及仿真，结果表明该方案满足车联网低时延通信的需求，并在认证效率上优于现有方案.
2022, 59(4): 796-812.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.20200779
摘要：
很多流行的社交App都有展示用户之间的共同关系的功能，然而，共同关系的暴露也可能导致用户隐私安全问题的发生.以中国最知名的短视频软件抖音为研究对象，分析了其共同联系人功能存在的用户隐私泄露的安全漏洞.提出了一种针对群体用户的漏洞利用和攻击方式，该攻击方式可以达到的效果是，即使群体中某些用户设置了不允许通过手机号找到自己，攻击者仍然可以利用已知的群体用户的手机号码和群体用户之间的内在联系获得这些用户的抖音账号.攻击者在获得群体中尽可能多的用户的抖音账号后，可以对这些用户相互之间的关注信息、通信录信息、视频点赞和评论信息进行收集，并利用这些信息计算群体用户之间的关系，为发起进一步的有效攻击提供一定的辅助.提出了描述用户关系的2个指标——亲密度和群体活跃度，并给出了这2个指标的计算方法.通过对现实社会中3个真实群体的实验，验证了用户关系计算的有效性，分析了对用户所造成的安全威胁，并给出了安全防范建议.
很多流行的社交App都有展示用户之间的共同关系的功能，然而，共同关系的暴露也可能导致用户隐私安全问题的发生.以中国最知名的短视频软件抖音为研究对象，分析了其共同联系人功能存在的用户隐私泄露的安全漏洞.提出了一种针对群体用户的漏洞利用和攻击方式，该攻击方式可以达到的效果是，即使群体中某些用户设置了不允许通过手机号找到自己，攻击者仍然可以利用已知的群体用户的手机号码和群体用户之间的内在联系获得这些用户的抖音账号.攻击者在获得群体中尽可能多的用户的抖音账号后，可以对这些用户相互之间的关注信息、通信录信息、视频点赞和评论信息进行收集，并利用这些信息计算群体用户之间的关系，为发起进一步的有效攻击提供一定的辅助.提出了描述用户关系的2个指标——亲密度和群体活跃度，并给出了这2个指标的计算方法.通过对现实社会中3个真实群体的实验，验证了用户关系计算的有效性，分析了对用户所造成的安全威胁，并给出了安全防范建议.
2022, 59(4): 813-825.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.20200565
摘要：
在群智感知器网络中,如何在限定时间内完成发布者指定的感知任务,是移动群智感知任务分发面临的一个重要问题.针对该问题,为了使感知用户间密切协作,并及时将执行感知任务反馈给发送者,提出一种基于用户关注度与时间监督的任务分发(task distribution with user attention and time supervision, TDUATS)算法.该算法首先提出了用户间关注度，执行任务的起始监督、过程监督、完成监督等概念，然后通过分析执行感知任务的用户间关联关系,建立用户间关注度模型,对执行任务的过程进行监督,在此基础上对感知任务进行分发. 实验结果表明,该算法不仅可在限定时间内完成感知任务，而且还可以监督任务执行的过程；有利于发布者及时了解任务的执行情况，对提高任务执行的满意度起到了很好的促进作用； 同时,与对比算法相比较,也有较好的性能表现.
在群智感知器网络中,如何在限定时间内完成发布者指定的感知任务,是移动群智感知任务分发面临的一个重要问题.针对该问题,为了使感知用户间密切协作,并及时将执行感知任务反馈给发送者,提出一种基于用户关注度与时间监督的任务分发(task distribution with user attention and time supervision, TDUATS)算法.该算法首先提出了用户间关注度，执行任务的起始监督、过程监督、完成监督等概念，然后通过分析执行感知任务的用户间关联关系,建立用户间关注度模型,对执行任务的过程进行监督,在此基础上对感知任务进行分发. 实验结果表明,该算法不仅可在限定时间内完成感知任务，而且还可以监督任务执行的过程；有利于发布者及时了解任务的执行情况，对提高任务执行的满意度起到了很好的促进作用； 同时,与对比算法相比较,也有较好的性能表现.
2022, 59(4): 826-833.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.20200662
摘要：
在诸多物联网实际应用中，原始采集信号数据多含有大量噪声，特别是在运动相关场景里.需从含大量噪声的一维时序信号中对有效信号活动区域起止点进行准确识别，以支持相关分析.已有的基于双阈值规则的识别方法对噪声十分敏感，噪声的存在会导致计算出的识别阈值无法匹配非噪声段的原始数据，从而导致将随机噪声数据识别为信号活动区间或者漏检信号活动区间.基于机器学习和深度学习的识别方法需要大量的样本数据，在样本量较小的物联网场景中模型会产生欠拟合问题，从而降低识别精度.为了对含有大量噪声且数据量少的一维时序信号中的信号活动区间进行准确识别，提出了一种基于局部动态阈值的信号活动区间识别方法EasiLTOM(signal activity interval recognition based on local dynamic threshold).该方法基于局域信号计算识别阈值，并使用最短信号长度对噪声尖峰进行过滤，可避免随机噪声对信号活动区间识别的影响，解决漏检和误检问题，从而提高识别精度.此外，EasiLTOM方法所需数据量小，适用于数据稀少的物联网场景.为验证EasiLTOM方法的有效性，该研究于3个月间采集了14人次的表面肌电数据，并使用2个公开数据集进行了对比实验.结果表明：EasiLTOM方法对信号活动区间可达到平均93.17%的识别精度，相对于现有的双阈值和机器学习方法，分别提升了15.03%和4.70%，在运动分析相关场景中具有实用价值.
在诸多物联网实际应用中，原始采集信号数据多含有大量噪声，特别是在运动相关场景里.需从含大量噪声的一维时序信号中对有效信号活动区域起止点进行准确识别，以支持相关分析.已有的基于双阈值规则的识别方法对噪声十分敏感，噪声的存在会导致计算出的识别阈值无法匹配非噪声段的原始数据，从而导致将随机噪声数据识别为信号活动区间或者漏检信号活动区间.基于机器学习和深度学习的识别方法需要大量的样本数据，在样本量较小的物联网场景中模型会产生欠拟合问题，从而降低识别精度.为了对含有大量噪声且数据量少的一维时序信号中的信号活动区间进行准确识别，提出了一种基于局部动态阈值的信号活动区间识别方法EasiLTOM(signal activity interval recognition based on local dynamic threshold).该方法基于局域信号计算识别阈值，并使用最短信号长度对噪声尖峰进行过滤，可避免随机噪声对信号活动区间识别的影响，解决漏检和误检问题，从而提高识别精度.此外，EasiLTOM方法所需数据量小，适用于数据稀少的物联网场景.为验证EasiLTOM方法的有效性，该研究于3个月间采集了14人次的表面肌电数据，并使用2个公开数据集进行了对比实验.结果表明：EasiLTOM方法对信号活动区间可达到平均93.17%的识别精度，相对于现有的双阈值和机器学习方法，分别提升了15.03%和4.70%，在运动分析相关场景中具有实用价值.
2022, 59(4): 834-851.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.20200673
摘要：
机会网络(opportunistic network)是一种利用节点移动的相遇机会实现通信的自组织网络,机会式的通信方式导致其具有时变性与动态性,节点重要度的评估是研究机会网络信息传播的关键.提出一种基于图神经网络的机会网络节点重要度评估方法.将机会网络进行时间切片,对得到的机会网络单元采用聚合图建模,以表征网络信息；采用动态网络嵌入模型提取机会网络单元间的时序变化信息、拓扑结构信息,得到网络的动态属性特征；借助图神经网络(graph neural network, GNN)在图数据处理上的优势,获得网络动态属性特征与节点重要度之间的映射关系,实现节点重要度的评估.在3个真实机会网络数据集MIT，Haggle，Asturias-er上的实验结果表明：相比于时效介数(temporal betweeness, TB)方法、时效度(temporal degree, TD)方法、时效PageRank(temporal PageRank和f-PageRank)方法以及kshell-CN方法,该方法具有更快的消息传播速率和更大的消息覆盖范围,其SIR和NDCG@10指标更优.
机会网络(opportunistic network)是一种利用节点移动的相遇机会实现通信的自组织网络,机会式的通信方式导致其具有时变性与动态性,节点重要度的评估是研究机会网络信息传播的关键.提出一种基于图神经网络的机会网络节点重要度评估方法.将机会网络进行时间切片,对得到的机会网络单元采用聚合图建模,以表征网络信息；采用动态网络嵌入模型提取机会网络单元间的时序变化信息、拓扑结构信息,得到网络的动态属性特征；借助图神经网络(graph neural network, GNN)在图数据处理上的优势,获得网络动态属性特征与节点重要度之间的映射关系,实现节点重要度的评估.在3个真实机会网络数据集MIT，Haggle，Asturias-er上的实验结果表明：相比于时效介数(temporal betweeness, TB)方法、时效度(temporal degree, TD)方法、时效PageRank(temporal PageRank和f-PageRank)方法以及kshell-CN方法,该方法具有更快的消息传播速率和更大的消息覆盖范围,其SIR和NDCG@10指标更优.
2022, 59(4): 852-863.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.20200976
摘要：
延迟容忍网络(delay tolerant network, DTN)中，由于网络拓扑频繁变化，端到端之间不存在稳定的链路，如何选择合适的中继节点进行消息转发，使消息在较短时间内交付到目标节点是DTN中研究的关键问题之一.针对现有路由算法中继节点选择的盲目性以及对消息副本的分发缺乏合理控制的问题，提出一种基于节点综合性能的自适应喷射等待路由算法(adaptive spray and wait routing algorithm based on comprehensive performance of node, CPN-ASW)：在Spray(喷射)阶段引入节点相似度指标来衡量节点间运动轨迹的相似程度，根据节点相似度是否超过给定阈值采用不同的中继节点选择策略，确定中继节点后，按照节点相对效用值自适应分配消息副本数量；在Wait(等待)阶段实现主动转发，将消息转发给到目标节点投递预测值更高的中继节点.实验结果表明，与Epidemic,Spray and Wait (SaW),EBR,PBSW这4种算法相比，CPN-ASW算法能够有效提高消息投递率，降低网络开销和平均时延.
延迟容忍网络(delay tolerant network, DTN)中，由于网络拓扑频繁变化，端到端之间不存在稳定的链路，如何选择合适的中继节点进行消息转发，使消息在较短时间内交付到目标节点是DTN中研究的关键问题之一.针对现有路由算法中继节点选择的盲目性以及对消息副本的分发缺乏合理控制的问题，提出一种基于节点综合性能的自适应喷射等待路由算法(adaptive spray and wait routing algorithm based on comprehensive performance of node, CPN-ASW)：在Spray(喷射)阶段引入节点相似度指标来衡量节点间运动轨迹的相似程度，根据节点相似度是否超过给定阈值采用不同的中继节点选择策略，确定中继节点后，按照节点相对效用值自适应分配消息副本数量；在Wait(等待)阶段实现主动转发，将消息转发给到目标节点投递预测值更高的中继节点.实验结果表明，与Epidemic,Spray and Wait (SaW),EBR,PBSW这4种算法相比，CPN-ASW算法能够有效提高消息投递率，降低网络开销和平均时延.
2022, 59(4): 864-881.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.20200767
摘要：
高性能计算中，硬件支持的多播操作对集合通信的性能具有重要影响.随着超级计算机系统规模的不断扩大，多播组的个数急剧增加，可能会超过硬件支持的多播表条目数，而现有的多播路由算法没有给出相应的解决方案.提出一种面向有限多播表条目数的多播路由算法MR4LMS(multicast routing for limited MFT size)，该算法使用先构造后染色、先染色后构造2种多播树构建方法，可显著降低所需的多播表条目数；而在多播表条目数不足时，通过合并算法将多个相似的多播组合并到一起以进一步减少所需的多播表条目数.在多种典型拓扑结构及通信模式下对MR4LMS进行了测试，结果表明仅需设置256个多播表条目就能够支持数千甚至数万个多播组，满足典型应用的需求.还对多播路由算法的最大EFI(edge forwarding index)及运行时间进行了测试，获得了令人满意的结果，表明MR4LMS可用于超大规模互连网络.
高性能计算中，硬件支持的多播操作对集合通信的性能具有重要影响.随着超级计算机系统规模的不断扩大，多播组的个数急剧增加，可能会超过硬件支持的多播表条目数，而现有的多播路由算法没有给出相应的解决方案.提出一种面向有限多播表条目数的多播路由算法MR4LMS(multicast routing for limited MFT size)，该算法使用先构造后染色、先染色后构造2种多播树构建方法，可显著降低所需的多播表条目数；而在多播表条目数不足时，通过合并算法将多个相似的多播组合并到一起以进一步减少所需的多播表条目数.在多种典型拓扑结构及通信模式下对MR4LMS进行了测试，结果表明仅需设置256个多播表条目就能够支持数千甚至数万个多播组，满足典型应用的需求.还对多播路由算法的最大EFI(edge forwarding index)及运行时间进行了测试，获得了令人满意的结果，表明MR4LMS可用于超大规模互连网络.
2022, 59(4): 882-893.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.20200986
摘要：
随着无人机技术的成熟，配备摄像头的无人机被广泛应用于各个领域，自动高效地分析和理解从无人机收集的视觉数据非常重要.基于深度卷积神经网络的目标检测算法在许多实际应用上取得了惊人的成绩，但往往伴随着巨大的资源消耗和内存占用.因此，对于无人机上携带的计算能力受限的嵌入式设备来说，直接运行深度卷积神经网络非常具有挑战性.为了应对这些挑战，以经典的目标检测方法YOLOv3(you only look once)为例，基于迭代稀疏训练的剪枝方式可以实现有效的模型压缩，同时通过组合不同数据增强方式与相关优化手段保证压缩前后检测器精度误差在可接受范围内.实验结果证明，基于迭代稀疏训练的剪枝方法在YOLOv3上取得了非常可观的压缩效果，并且将精度误差控制在了2%以内，为无人机目标检测实时应用提供了支持.
随着无人机技术的成熟，配备摄像头的无人机被广泛应用于各个领域，自动高效地分析和理解从无人机收集的视觉数据非常重要.基于深度卷积神经网络的目标检测算法在许多实际应用上取得了惊人的成绩，但往往伴随着巨大的资源消耗和内存占用.因此，对于无人机上携带的计算能力受限的嵌入式设备来说，直接运行深度卷积神经网络非常具有挑战性.为了应对这些挑战，以经典的目标检测方法YOLOv3(you only look once)为例，基于迭代稀疏训练的剪枝方式可以实现有效的模型压缩，同时通过组合不同数据增强方式与相关优化手段保证压缩前后检测器精度误差在可接受范围内.实验结果证明，基于迭代稀疏训练的剪枝方法在YOLOv3上取得了非常可观的压缩效果，并且将精度误差控制在了2%以内，为无人机目标检测实时应用提供了支持.
2022, 59(4): 894-906.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.20200915
摘要：
自动驾驶汽车是人工智能与车联网相结合的产物.近年来，因自动驾驶汽车能极大地解放双手、提高交通效率和安全使其得到了工业界和学术界的广泛关注.然而，指令消息及车辆身份的隐私泄露问题严重阻碍了自动驾驶汽车的应用落地.解决该问题的最直接的方法是扩展使用车联网中基于假名的通信方案.但是，大多数此类方案不仅对车辆造成了较大的存储负担，也无法完全保护车辆身份隐私不被泄露.为此，提出了一个面向自动驾驶的高效可追踪的车联网匿名通信方案.在该方案中，车辆由一个多辆车共享的属性集合表示.由于属性集与车辆之间的一对多的关系，车辆的匿名性能自然地得到实现.该方案还能实现指令消息的保密性以及对恶意车辆的追踪.该方案在属性基加密方案中融合了认证加密，设计出了一种签密方案.该签密方案作为底层技术用来支持提出的匿名通信方案.该签密方案相较于现存的属性基签密方案是高效的，更适用于自动驾驶场景.最后，通过形式化的安全性分析和性能评估证明该通信方案是安全且高效的.
自动驾驶汽车是人工智能与车联网相结合的产物.近年来，因自动驾驶汽车能极大地解放双手、提高交通效率和安全使其得到了工业界和学术界的广泛关注.然而，指令消息及车辆身份的隐私泄露问题严重阻碍了自动驾驶汽车的应用落地.解决该问题的最直接的方法是扩展使用车联网中基于假名的通信方案.但是，大多数此类方案不仅对车辆造成了较大的存储负担，也无法完全保护车辆身份隐私不被泄露.为此，提出了一个面向自动驾驶的高效可追踪的车联网匿名通信方案.在该方案中，车辆由一个多辆车共享的属性集合表示.由于属性集与车辆之间的一对多的关系，车辆的匿名性能自然地得到实现.该方案还能实现指令消息的保密性以及对恶意车辆的追踪.该方案在属性基加密方案中融合了认证加密，设计出了一种签密方案.该签密方案作为底层技术用来支持提出的匿名通信方案.该签密方案相较于现存的属性基签密方案是高效的，更适用于自动驾驶场景.最后，通过形式化的安全性分析和性能评估证明该通信方案是安全且高效的.
2022, 59(4): 907-921.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.20200897
摘要：
在聚类过程中，多视角数据的高维性和稀疏性使视角内描述样本的不同特征对聚类结果的影响不同，同一样本在不同的视角中对聚类的贡献也不同.层次化区分视角内不同特征的权重和相同样本在不同视角内的权重是提高多视角聚类性能的重要因素.提出了具有特征级和样本级两级权重的多视角聚类(multi-view clustering based on two-level weights, MVC2W)算法.该算法引入了特征级和样本级注意力机制学习每个视角内不同特征的权重和每个样本在不同视角内的权重.两级注意力机制使算法在训练过程中能够更加关注重要的特征和重要的样本，更加合理地融合不同视角的信息，从而有效克服数据高维性和稀疏性对聚类结果的影响.此外，MVC2W将表征学习和聚类过程融为一体，协同训练、相互促进，进一步提升聚类性能.在5个稀疏程度不同的数据集上的实验结果表明：MVC2W算法的聚类性能比11个基线算法均有提升，尤其是在稀疏程度高的数据集上，MVC2W的提升更加显著.
在聚类过程中，多视角数据的高维性和稀疏性使视角内描述样本的不同特征对聚类结果的影响不同，同一样本在不同的视角中对聚类的贡献也不同.层次化区分视角内不同特征的权重和相同样本在不同视角内的权重是提高多视角聚类性能的重要因素.提出了具有特征级和样本级两级权重的多视角聚类(multi-view clustering based on two-level weights, MVC2W)算法.该算法引入了特征级和样本级注意力机制学习每个视角内不同特征的权重和每个样本在不同视角内的权重.两级注意力机制使算法在训练过程中能够更加关注重要的特征和重要的样本，更加合理地融合不同视角的信息，从而有效克服数据高维性和稀疏性对聚类结果的影响.此外，MVC2W将表征学习和聚类过程融为一体，协同训练、相互促进，进一步提升聚类性能.在5个稀疏程度不同的数据集上的实验结果表明：MVC2W算法的聚类性能比11个基线算法均有提升，尤其是在稀疏程度高的数据集上，MVC2W的提升更加显著.
2022, 59(4): 922-935.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.20200875
摘要：
多视图聚类需要将多个视图的数据信息进行融合表示，是一项重要且具有挑战的任务.至今仍存在2个难解的问题：1)如何将多视图信息有效融合，减少信息丢失；2)如何将图学习和谱聚类同时进行，避免2步策略带来次优化结果.由于数据本身存在噪声并且各视图数据差异较大，在数据空间进行融合可能会造成重要信息的损失；另外，考虑到不同视图的数据应具有相同的聚类结构.为此提出基于谱结构融合的多视图聚类模型，将各视图信息在谱嵌入阶段实施融合，一方面避免了噪声和各视图数据差异的影响，另一方面融合的部位和方式更自然，减少了融合阶段信息的丢失.另外，该模型利用子空间自表示进行图学习，有效地将图学习和谱聚类整合到统一框架中进行联合优化学习.在5个真实数据集上的实验表明了模型的有效性和优越性.
多视图聚类需要将多个视图的数据信息进行融合表示，是一项重要且具有挑战的任务.至今仍存在2个难解的问题：1)如何将多视图信息有效融合，减少信息丢失；2)如何将图学习和谱聚类同时进行，避免2步策略带来次优化结果.由于数据本身存在噪声并且各视图数据差异较大，在数据空间进行融合可能会造成重要信息的损失；另外，考虑到不同视图的数据应具有相同的聚类结构.为此提出基于谱结构融合的多视图聚类模型，将各视图信息在谱嵌入阶段实施融合，一方面避免了噪声和各视图数据差异的影响，另一方面融合的部位和方式更自然，减少了融合阶段信息的丢失.另外，该模型利用子空间自表示进行图学习，有效地将图学习和谱聚类整合到统一框架中进行联合优化学习.在5个真实数据集上的实验表明了模型的有效性和优越性.
2022, 59(4): 936-949.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.20200879
摘要：
卷积神经网络分类框架广泛使用了基于Softmax函数的交叉熵损失(Softmax损失函数)，在很多领域中都取得了良好的性能.但是由于Softmax损失函数并不鼓励增大类内紧凑性和类间分离性，在一些多分类问题中，卷积神经网络学习到的判别性嵌入表示的性能难以进一步提高.为了增强嵌入表示的判别性，提出了一种基于余弦相似性的Softmax(cosine similarity-based Softmax, CS-Softmax)损失函数.CS-Softmax损失函数在不改变神经网络结构的条件下，分别计算嵌入表示与分类全连接层权重的正相似性和负相似性，以实现同类紧凑和异类分离的训练目标.理论分析表明：边距因子、尺度因子、权重更新因子等参数的引入，可以调节各类别决策边距的大小，增大类内紧凑性、类间分离性，增强学习到的嵌入表示的判别性.在典型的音频、图像数据集上的仿真实验结果表明：CS-Softmax损失函数在不增加计算复杂度的同时，可以有效提升多分类任务性能，在MNIST，CIFAR10，CIFAR100图像分类任务中分别取得了99.81%，95.46%，76.46%的分类精度.
卷积神经网络分类框架广泛使用了基于Softmax函数的交叉熵损失(Softmax损失函数)，在很多领域中都取得了良好的性能.但是由于Softmax损失函数并不鼓励增大类内紧凑性和类间分离性，在一些多分类问题中，卷积神经网络学习到的判别性嵌入表示的性能难以进一步提高.为了增强嵌入表示的判别性，提出了一种基于余弦相似性的Softmax(cosine similarity-based Softmax, CS-Softmax)损失函数.CS-Softmax损失函数在不改变神经网络结构的条件下，分别计算嵌入表示与分类全连接层权重的正相似性和负相似性，以实现同类紧凑和异类分离的训练目标.理论分析表明：边距因子、尺度因子、权重更新因子等参数的引入，可以调节各类别决策边距的大小，增大类内紧凑性、类间分离性，增强学习到的嵌入表示的判别性.在典型的音频、图像数据集上的仿真实验结果表明：CS-Softmax损失函数在不增加计算复杂度的同时，可以有效提升多分类任务性能，在MNIST，CIFAR10，CIFAR100图像分类任务中分别取得了99.81%，95.46%，76.46%的分类精度.
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