2022, 44(5): 1800-1808.
doi: 10.11999/JEIT210590
刊出日期：2022-05-25
随着物联网(IoT)时代的到来，无线网络饱和的问题已经越来越严重。为了克服终端密集接入问题，IEEE标准协会(IEEE-SA)制定了无线局域网的最新标准—IEEE 802.11ax。该标准使用正交频分多址(OFDMA)技术对无线信道资源进行了更细致的划分，划分出的子信道被称为资源单元(RU)。为解决密集用户环境下802.11ax 上行链路的信道资源调度问题，该文提出一种基于强化学习的RU调度算法。该算法使用演员-评论家(Actor-Critic)算法训练指针网络，解决了自适应RU调度问题，最终合理分配RU资源给各用户，兼具优先级和公平性的保障。仿真结果表明，该调度算法在IEEE 802.11ax上行链路中比传统的调度方式更有效，具有较强的泛化能力，适合应用在密集用户环境下的物联网场景中。
2007, 29(1): 201-204.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.00574
刊出日期：2007-01-19
通过对Xu(2004)和Zhang(2004)提出的两种环签名方案进行分析，指出了这两种环签名方案都容易受到群成员改变攻击(group-changing attack)，并给出了攻击方法；另外，Zhang的方案还容易受到多已知签名存在伪造(multiple-known-signature existential forgery)攻击。为防范这两种攻击，对这两种环签名方案进行了改进，改进后的方案在最强的安全模型(Joseph, 2004提出)中仍是安全的。
2022, 44(8): 2949-2956.
doi: 10.11999/JEIT210537
刊出日期：2022-08-17
针对目前图像隐写检测模型中线性卷积层对高阶特征表达能力有限，以及各通道特征图没有区分的问题，该文构建了一个基于多层感知卷积和通道加权的卷积神经网络(CNN)隐写检测模型。该模型使用多层感知卷积(Mlpconv)代替传统的线性卷积，增强隐写检测模型对高阶特征的表达能力；同时引入通道加权模块，实现根据全局信息对每个卷积通道赋予不同的权重，增强有用特征并抑制无用特征，增强模型提取检测特征的质量。实验结果表明，该检测模型针对不同典型隐写算法及不同嵌入率，相比Xu-Net, Yedroudj-Net, Zhang-Net均有更高的检测准确率，与最优的Zhu-Net相比，准确率提高1.95%～6.15%。
2021, 43(4): 1064-1071.
doi: 10.11999/JEIT191049
刊出日期：2021-04-20
针对5G通信技术高传输速率、多业务场景的挑战，该文提出一种组件化的软件定义无线接入网络新架构。该架构在5G接入网集中单元(CU)，分布单元(DU)，有源天线单元(AAU)架构的基础上，进一步朝组件化方向演进，形成一种由集中控制单元(CCU), CU, DU，射频单元(RU)，AAU等组件化通信单元组成的新架构。这种新架构既有利于切片化、虚拟化实现无线接入网，又有利于应用分布式计算技术和硬件加速技术突破通用处理器的计算能力瓶颈，还能降低DU与AAU之间的前传压力。该文还研制了基于此架构的组件化软基站试验原型并进行了测试，结果表明该组件化方案在提供高度灵活性的同时，还能够提升通用处理器软基站的吞吐能力，并有效降低远端站址传输流量。
