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基于特征融合与改进GMM-UBM的方言分析 徐芝灿 刘本永 通信技术 信息处理与传输 2023年04期 304 0
在线社会网络虚假信息检测关键技术研究综述 聂大成 汪明达 刘世钰 杨慧 张翔 邱鸿杰 通信技术 综述 2023年04期 363 0
一种针对加密流量中邮箱异常通信行为的检测技术 熊竹 周顺良 代先勇 王炜 熊民 通信技术 安全与保密 2022年01期 288 0
5G核心网网元多维特征融合故障预警 韦强申 宋勇 李红霞 王希栋 叶晓舟 欧阳晔 通信技术 工程与应用 2022年03期 318 0
一种基于深度学习的民航GPS干扰识别方法 鲁东生 黄琳 龙华 通信技术 网络与系统 2022年03期 325 0
基于CNN与WRGRU的网络入侵检测模型 王运兵 姬少培 查成超 通信技术 安全与保密 2022年04期 273 0
基于VMD的通信辐射源个体识别方法 徐晋凯 谢钧 俞璐 通信技术 网络与系统 2022年04期 304 0
图像特征融合的行人重识别方法 齐宝光 何小海 卿粼波 陈洪刚 通信技术 信息处理与传输 2022年04期 311 0
基于瞬时特征参数的调制识别方法 刘生 于万里 王勤民 通信技术 信息处理与传输 2022年05期 310 0
基于视频重建技术的视频会议图像传输方案 沈宜 庄祖江 石珺 贾宇 通信技术 网络与系统 2022年06期 901 0
通信辐射源个体识别中的特征提取方法综述 韦建宇 俞璐 通信技术 综述 2022年06期 296 0
基于空间特征增强的车道线检测算法 向思佳 曾凯 通信技术 信息处理与传输 2022年07期 300 0
运动想象与其子过程相关脑电特征的数学分解和融合 袁密桁 吕晓彤 董煜阳 通信技术 信息处理与传输 2022年08期 265 0
基于短时傅里叶变换的无人机射频指纹分类识别 李超群 王金明 通信技术 安全与保密 2022年09期 287 0
基于神经网络和多样化特征的表格单元格分类方法 彭滢 吴杰 齐伟钢 通信技术 信息处理与传输 2022年09期 324 0
采用光流特征对齐的压缩视频超分辨率重建 付凌宇 王正勇 熊淑华 何小海 通信技术 信息处理与传输 2022年12期 305 0
基于瞬时特征谱的联合特征调制识别算法 罗强 刘一兵 赵洋 通信技术 信息处理与传输 2022年12期 327 0
基于网页结构相似性的网络资产识别技术研究 聂大成 刘方 徐锐 张志勇 张斌 张家亮 通信技术 安全与保密 2023年03期 303 0
基于多源数据的静态拓扑路由特征分析 李明桂 张志勇 贾继康 张若愚 刘方 徐锐 通信技术 网络与系统 2023年03期 357 0
一种利用轻量化CNN的说话人识别方法 姚晨伟 高勇 通信技术 信息处理与传输 2023年03期 368 0
基于特征融合与改进GMM-UBM的方言分析
徐芝灿 刘本永 贵州大学
期刊 《通信技术》
2023年04期
摘要：针对单一特征在描述方言间差异性方面存在不足和传统高斯混合通用背景模型（Gaussian Mixture Model-Universal Background Model,GMM-UBM）在训练时存在混叠的问题，在将经验模式分解引入到特征提取的基础上，融合多特征形成高维特征。进一步，通过多次训练GMMUBM，筛选出最具区分性的方言模型以提升各方言模型间的区分性。方言种类识别对比实验结果表明，基于融合特征与改进GMM-UBM的方法优于传统方法。
改进GMM-UBM 特征融合 经验模式分解 方言种类识别
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在线社会网络虚假信息检测关键技术研究综述
聂大成 汪明达 刘世钰 杨慧 张翔 邱鸿杰 中国电子科技集团公司第三十研究所 网络空间安全四川省重点实验室
期刊 《通信技术》
2023年04期
摘要：随着互联网技术的不断发展，在线社会网络在拉近人们彼此距离的同时也加速了虚假信息的传播速度，导致虚假信息充斥整个网络空间，严重危害社会、政治和经济秩序，影响公共安全。因此，研究虚假信息检测是一项必要而且重要的工作。首先，介绍了虚假信息检测的研究背景以及国内外研究现状；其次，介绍了虚假信息相关的概念、公开数据集和评价指标；再次，从内容特征和上下文特征两个方面对虚假信息检测技术进行了详细介绍；最后，归纳和总结了各种检测技术的优缺点，并对未来的工作进行了展望。
社会网络 虚假信息 内容特征 上下文特征
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一种针对加密流量中邮箱异常通信行为的检测技术
熊竹 周顺良 代先勇 王炜 熊民 中国电子科技集团第三十研究所 成都深思科技有限公司
期刊 《通信技术》
2022年01期
摘要：随着网络安全防范意识增强,加密技术在网络空间中迅速普及,这一切正在改变网络安全形势,而如何检测和监管加密流量中的电子邮件的异常通信行为成为挑战。先对网络加密流量分析的基本概念、研究进展进行了论述,然后提出了一种基于网络行为的加密流量邮件攻击行为分析系统。该系统通过提取流量中相关特征信息,实现邮件行为的识别和异常行为的判定。在现网加密流量中测试采用该系统的专用模型和通用模型,结果表明,相较于传统检测方式均得到很大提升。本方法对于了解网络安全态势,发现网络空间高级持续性攻击至关重要。
加密流量 邮件攻击检测 特征提取 机器学习
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5G核心网网元多维特征融合故障预警
韦强申 宋勇 李红霞 王希栋 叶晓舟 欧阳晔 亚信科技(中国)有限公司通信人工智能创新实验室
期刊 《通信技术》
2022年03期
摘要：5G网络发生故障可能影响全网稳定性和服务质量，其故障发现与修复是5G网络运维管理的关键之一。基于历史故障发生前的网元关键绩效指标（Key Performance Indicator,KPI）变化以及设备告警信息、指标统计特征、自动异常检测、指标关联特征、告警编码特征等，提出了5G核心网网元多维特征融合故障预警方法，构建了多维特征空间训练故障预警模型。最后，针对现网运行数据，选取了6类网元并进行了实验验证，实验结果表明，该模型对各种类型网元的预警效果有不同程度提升，平均F1值提升了18%。
5G核心网 故障预警 多特征融合 机器学习
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一种基于深度学习的民航GPS干扰识别方法
鲁东生 黄琳 龙华 昆明理工大学 云南省无线电监测中心 云南省科学技术院
期刊 《通信技术》
2022年03期
摘要：针对当前日常无线电监测中对民航全球定位系统（Global Positioning System,GPS）的干扰识别准确率不高、排查效率低等问题,提出了一种基于深度学习的民航GPS干扰识别方法。该方法基于频谱监测数据，利用带限高斯噪声等典型GPS干扰的时/频域数据差异，提取样本特征，采用主成分分析降维，经由卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）+长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）的深度学习网络进行干扰识别，选取适当的最小批量化长度，兼顾数据处理的速度与准确率。经仿真实验，强信号干扰的识别准确率为0.883 3，干信比介于-3～3 dB的干扰信号平均识别准确率为0.915 5，识别结果与真实值几乎一致。
无线电干扰 主成分分析 特征提取 深度学习 卷积神经网络
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基于CNN与WRGRU的网络入侵检测模型
王运兵 姬少培 查成超 中国电子科技集团公司第三十研究所
期刊 《通信技术》
2022年04期
摘要：针对当前的入侵检测方法普遍存在准确率与泛化性较低的问题，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和权重缩减门控循环单元（Weight Reduction Gated Recurrent Unit,WRGRU）的网络入侵检测模型（CNN-WRGRU）。该模型首先利用CNN进行入侵检测数据集的特征提取，其次利用WRGRU来学习数据特征之间的依赖关系，保留了特征之间的长期相关性，有效地防止了过拟合现象的出现，提高了模型的识别准确率及泛化性。在实验中，将CNN-WRGRU与传统方法在公开数据集上进行了检测性能比较，结果证明CNNWRGRU模型具有更好的识别效果，有效地提高了入侵检测的识别精度。
入侵检测 权重缩减门控循环单元 特征提取 依赖关系 识别精度
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基于VMD的通信辐射源个体识别方法
徐晋凯 谢钧 俞璐 中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院 中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院
期刊 《通信技术》
2022年04期
摘要：针对通信辐射源细微个体指纹信息难以提取的问题，根据辐射源指纹产生机理，提出了将接收信号中的数据部分过滤而保留指纹噪声的研究思路，设计了基于变分模态分解的识别方法。该方法采用变分模态分解将接收信号分解为主要包含数据信息的低频分量和主要包含指纹信息的高频分量，并设计深度卷积神经网络对分解后的高频分量进行特征提取和分类识别。在公开数据集和自建数据集上的实验结果均表明，所提方法可显著提高辐射源个体识别的性能，且在小样本条件下的优势更加显著。
通信辐射源识别 变分模态分解 卷积神经网络 特征提取
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图像特征融合的行人重识别方法
齐宝光 何小海 卿粼波 陈洪刚 四川大学
期刊 《通信技术》
2022年04期
摘要：行人重识别的目的是在跨区域、跨场景的情况下，检索出特定目标行人。由于行人外观可能相似，以及存在姿态变化和遮挡的问题，因此要求行人重识别模型能够捕捉到足够的细节信息。基于此，提出了图像特征融合的行人重识别算法，融合图像的全局特征与局部特征进行目标行人的检索。该算法构建了特征融合的图像通道，由卷积神经网络提取图像的视觉信息，将视觉特征分割为两个分支，分别进行全局特征和局部特征的计算。全局特征关注行人的整体外观，局部特征提供更多的细粒度信息。将所提方法在行人重识别的主流数据集Market1501和DukeMTMC-reID上进行了广泛的实验，证明了该方法的有效性。
行人重识别 局部特征 全局特征 卷积神经网络
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基于瞬时特征参数的调制识别方法
刘生 于万里 王勤民 中原工学院 河南工程学院
期刊 《通信技术》
2022年05期
摘要：针对调制识别算法设计复杂度高，低信噪比条件下识别率低的问题，提出一种瞬时特征参数与神经网络分类器相结合的调制识别方法。该方法利用瞬时幅度、瞬时频率与瞬时相位3个参数作为神经网络分类器的输入，能有效识别二/四进制振幅键控、二/四进制频移键控、二/四进制相移键控信号调制类型。仿真结果表明，在信噪比为5 dB时信号的平均识别率达到94.67%。该方法不仅识别性能优于决策树，且设计简单，复杂度远低于深度神经网络，便于工程应用。
调制识别 瞬时特征 神经网络 决策树
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基于视频重建技术的视频会议图像传输方案
沈宜 庄祖江 石珺 贾宇 深圳市网联安瑞网络科技有限公司
期刊 《通信技术》
2022年06期
摘要：当前对于视频会议的需求日益增加，多人实时视频会议通话对网络带宽提出了挑战。设计了一种基于视频重建技术的单人像视频会议图像传输方案，将基于生成网络实现的视频重建技术引入到人像的视频会议图像传输中。该方案先通过发送端编码网络对传输特征进行压缩编码，然后通过接收端的解码网络进行图像的重建，在保证图像质量的情况下减少了传输所需带宽。经实验得到，在传输码率为2.2 kbit/s时，平均峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR）能够达到23.44。
视频会议 图像传输 视频重建 特征提取
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通信辐射源个体识别中的特征提取方法综述
韦建宇 俞璐 中国人民解放军陆军工程大学
期刊 《通信技术》
2022年06期
摘要：辐射源个体识别技术，又称辐射源指纹识别或特定辐射源识别（Specific Emitter Identification,SEI），是指通过对接收的电磁波信号的特征进行提取测量，根据已有的先验知识从而识别出发射该电磁波信号的辐射源个体的技术。相比于其他辐射源，通信辐射源的特征更加细微，提取更加困难。通过系统梳理近年来通信辐射源特征提取方法的研究现状，从暂态特征、稳态特征以及深度学习特征提取的角度分析了各种方法的优缺点，还分析了个体识别技术重点和难点所在，希望对辐射源个体识别的研究和应用有所帮助。
辐射源识别 射频指纹特征提取 深度学习 信号处理
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基于空间特征增强的车道线检测算法
向思佳 曾凯 昆明理工大学信息工程与自动化学院
期刊 《通信技术》
2022年07期
摘要：车道线检测是当前自动驾驶最具挑战性的任务之一。由于自动驾驶任务场景的复杂性，极易出现车道线模糊或被遮挡的情况。而目前的车道线检测算法在学习全局信息的能力上存在缺陷，同时缺少对道路场景与车道线之间关系的利用。针对上述问题，构建了空间特征信息增强网络（Spatial Feature Information Enhancement Network,SFE-Net），并提出了上下文信息感知模块（Context Perception Module,CPM），对CNN提取的特征进行上下文信息以及跨尺度信息的增强，补充了丰富的语境信息。基于此，提出了空间特征增强模块（Spatial Feature Enhancement Module,SPEM），对道路场景以及车道线进行关系建模，有效捕获跨行和列的空间关系，同时对每个通道上的权重进行显式建模，突出每个通道的重要程度。通过实验对比，结果表明该空间特征信息增强网络（SFE-Net）能实现特征的空间信息增强，提高车道线检测精度，在获得良好的性能同时，解决车道线遮挡性问题。
自动驾驶 车道线检测 空间特征增强 上下文信息感知
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运动想象与其子过程相关脑电特征的数学分解和融合
袁密桁 吕晓彤 董煜阳 昆明理工大学信息工程与自动化学院
期刊 《通信技术》
2022年08期
摘要：现有的基于运动想象的脑机接口（Motor Imagery-Brain-Computer Interface,MI-BCI）研究主要将每个运动想象过程作为一个整体来识别，但是这样的控制是不精细的，因此提出MI子过程的概念，通过把MI分解为子过程，对MI及其子过程相关脑电特征进行数学分解和融合，以提高解码的精细度、精度和鲁棒性。研究证明，一个连续完整的MI过程可以分解为若干子过程，反之，若干子过程可以融合为一个连续完整的MI过程。该研究可望为MI-EEG-BCI系统的精细控制提供思路。
运动想象 静息态特征空间 特征分解与融合 脑机接口 脑电
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基于短时傅里叶变换的无人机射频指纹分类识别
李超群 王金明 中国人民解放军陆军工程大学
期刊 《通信技术》
2022年09期
摘要：近年来，无人机“黑飞”事件常有发生，对低空空域的安全及部分场所的安全保密带来了极大的隐患。为加强对空域无人机的识别管理，提出了一种基于短时傅里叶变换的无人机识别方法。首先对无人机遥控器射频信号进行短时傅里叶变换得到射频信号的时频谱；其次通过分析时频谱，得到能量轨迹，获取能量瞬态并提取能量瞬态特征；最后采用K-近邻算法对提取的能量瞬态特征进行分类识别，并分析比较不同分类算法的性能。分析结果表明，所提方法的识别率可达到98.19%。
短时傅里叶变换 能量瞬态 特征提取 射频指纹识别
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基于神经网络和多样化特征的表格单元格分类方法
彭滢 吴杰 齐伟钢 卫士通信息产业股份有限公司
期刊 《通信技术》
2022年09期
摘要：在大数据时代，电子表格无处不在，它们的结构样式多变、语义丰富。为了自动化地理解电子表格的逻辑结构，一项关键的步骤是对表格单元格分类，区分出标题单元格和内容单元格。为完成表格单元格分类，首先抽取来自表格的结构、样式和语义的6种特征，其次基于深度学习的方法对多样化的特征进行编码和融合，最后构建了一个U-Net结构的神经网络模型来学习特征与单元格类型间的关系。实验结果显示了特征选择和模型结构设计的合理性，证明了所提方法的有效性。
电子表格 表格单元格分类 深度学习 特征融合
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采用光流特征对齐的压缩视频超分辨率重建
付凌宇 王正勇 熊淑华 何小海 四川大学
期刊 《通信技术》
2022年12期
摘要：针对在有限带宽条件下，传输视频时，往往需要先将视频下采样为低分辨率视频再进一步压缩，从而导致视频质量严重降低的问题，提出了一种采用光流特征对齐的压缩视频超分辨率重建方法，能够有效恢复下采样和压缩过程造成的信息损失，最终获得高质量的重建视频。首先将压缩后的低分辨率视频通过质量增强网络进行去压缩处理，其次通过超分辨率重建网络将质量增强的低分辨率视频恢复至原始分辨率。上述网络均采用基于光流的特征对齐，并且特征以双向传播的方式在网络中进行传播。实验结果表明，相比于高效视频编码（High Efficiency Video Coding,HEVC）标准和传统的超分辨率重建算法，当量化参数（Quantization Parameter,QP）为32时，所提方法在随机接入配置下，峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR）平均可提升0.92 dB，有效提升了压缩视频的质量。
高效视频编码 视频质量增强 超分辨率重建 特征对齐 卷积神经网络
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基于瞬时特征谱的联合特征调制识别算法
罗强 刘一兵 赵洋 中国人民解放军63892部队
期刊 《通信技术》
2022年12期
摘要：传统调制识别算法的识别效果受信号的信噪比、成型脉冲形状、采样率等参数影响，适用范围有限。为了提高对具有不同参数的信号的识别正确率，通过对数字调制信号的瞬时特征进行多阶变换，基于变换后的功率变化和分布信息，提出了一种基于瞬时特征谱的联合特征调制识别算法。该算法以集成学习器XGBoost对数据进行训练，能够适应不同条件下的信号数据，使其识别正确率得到明显提高。仿真结果显示了该方法的有效性。
调制识别 瞬时特征谱 联合特征 XGBoost
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基于网页结构相似性的网络资产识别技术研究
聂大成 刘方 徐锐 张志勇 张斌 张家亮 中国电子科技集团公司第三十研究所 网络空间安全四川省重点实验室
期刊 《通信技术》
2023年03期
摘要：当前，随着网络技术的不断发展，网络空间日趋复杂，网络资产种类和数量越来越多，网络空间安全形势严峻。通过网络资产探测可以帮助网络安全人员掌握网络资产状况，发现非法资产接入情况，及时了解隐藏在网络中的安全风险。基于此，分析了当前网络资产探测的现状，提出了一种基于结构特征的网络资产识别技术，从局部特征和全局特征两个方面对网络资产特征进行刻画，并使用最长公共子序列（Longest Common Sequence,LCS）算法计算网络资产结构特征的相似性。最后，通过分析说明了所提方法的优势，并在实际环境中进行了验证。
网络资产 资产探测 网络空间安全 结构特征
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基于多源数据的静态拓扑路由特征分析
李明桂 张志勇 贾继康 张若愚 刘方 徐锐 中国电子科技集团公司第三十研究所
期刊 《通信技术》
2023年03期
摘要：互联网作为一个复杂的巨型系统，其拓扑结构反映了内部各个节点间的连接模式，是绘制网络空间地图的重要基础。为有效挖掘互联网内部不同区域的、不同要素的连接关系，分析网络拓扑结构特征，识别其中的关键节点和链路，并分别从图论、路由两个角度出发，对AS级、路由器级拓扑结构特征进行分析。同时，基于互联网公开数据，对测量数据进行必要信息推断，融合多源数据，避免了单一数据集的偏差对分析结果的影响，提高了分析结果的准确性。
网络拓扑测绘 路由特征分析 拓扑结构特征分析 多源数据
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一种利用轻量化CNN的说话人识别方法
姚晨伟 高勇 四川大学
期刊 《通信技术》
2023年03期
摘要：针对传统说话人辨认任务中相位特征容易被人忽视的情况，对说话人辨认任务提出了结合幅度和相位特性的短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform,STFT）+基于相位的谱根倒谱系数（Phase-based Spectral Root Cepstral Coefficients,PSRCC）特征融合方案，并且将轻量级卷积神经网络模型MobilenetV3与CA注意力机制融合作为后端分类器。通过5种不同特征选择方案进行说话人辨认对比实验，得到相应准确率。结果表明，所提出的说话人识别模型在开源声纹识别数据集VOXCELEB-1的测试集上取得了83.23%的准确率，该模型在超越VGGVOX基线系统81.82%测试准确率的同时，模型大小和参数量分别减少了75.98%和76.32%。
说话人辨认 特征融合 MobilenetV3 CA注意力机制 轻量级神经网络
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