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2017, 39(3): 743-748.
doi: 10.11999/JEIT160300
刊出日期：2017-03-19
微支付交易具有交易量極大且單次交易額極小的特點，使得復雜的認證協議不適用于微支付。Micali等人(2002)提出的基于概率選擇微支付方案，把微支付聚合成宏支付，大幅提高了微支付的效率。Liu-Yan在(2013)提出了保證所有參與者的數據融入概率選擇結果的生成, 而且使得所有參與者可以驗證結果的公平性。然而，Liu-Yan方案中銀行可能獲得額外利益，從而破壞了協議的公平性。該文首先分析了Liu-Yan方案的安全威脅，并且以1個用戶-1個商家的模型代替Liu-Yan方案中大量用戶-1個商家的模型，以數據承諾技術為基礎保障結果的公平性與可驗證性。
2021, 43(4): 1064-1071.
doi: 10.11999/JEIT191049
刊出日期：2021-04-20
針對5G通信技術高傳輸速率、多業(yè)務場景的挑戰(zhàn)，該文提出一種組件化的軟件定義無線接入網絡新架構。該架構在5G接入網集中單元(CU)，分布單元(DU)，有源天線單元(AAU)架構的基礎上，進一步朝組件化方向演進，形成一種由集中控制單元(CCU), CU, DU，射頻單元(RU)，AAU等組件化通信單元組成的新架構。這種新架構既有利于切片化、虛擬化實現無線接入網，又有利于應用分布式計算技術和硬件加速技術突破通用處理器的計算能力瓶頸，還能降低DU與AAU之間的前傳壓力。該文還研制了基于此架構的組件化軟基站試驗原型并進行了測試，結果表明該組件化方案在提供高度靈活性的同時，還能夠提升通用處理器軟基站的吞吐能力，并有效降低遠端站址傳輸流量。
2024, 46(1): 277-286.
doi: 10.11999/JEIT221502
刊出日期：2024-01-17
圖像超分變率重建方法在公共安全檢測、衛(wèi)星成像、醫(yī)學和照片恢復等方面有著十分重要的用途。該文對基于生成對抗網絡的超分辨率重建方法進行研究，提出一種基于純合成數據訓練的真實世界盲超分算法(Real-ESRGAN)的UNet3+雙鑒別器Real-ESRGAN方法(Double Unet3+ Real-ESRGAN, DU3-Real-ESRGAN)。首先，在鑒別器中引入UNet3+結構，從全尺度捕捉細粒度的細節(jié)和粗粒度的語義。其次，采用雙鑒別器結構，一個鑒別器學習圖像紋理細節(jié)，另一個鑒別器關注圖像邊緣，實現圖像信息互補。在Set5, Set14, BSD100和Urban100數據集上，與多種基于生成對抗網絡的超分重建方法相比，除Set5數據集外，DU3-Real-ESRGAN方法在峰值信噪比(PSNR)、結構相似性(SSIM)和無參圖像考評價指標(NIQE)都優(yōu)于其他方法，產生了更直觀逼真的高分辨率圖像。
2024, 46(9): 3503-3509.
doi: 10.11999/JEIT240120
刊出日期：2024-09-26
蜂窩網絡下的同時同頻全雙工(CCFD)設備到設備(D2D)組網可以進一步提升網絡頻譜效率，然而由此引入的殘余自干擾(RSI)及蜂窩用戶(CU)與D2D用戶(DU)之間共享頻譜的干擾會嚴重影響到蜂窩用戶的體驗。因此，該文為蜂窩網絡下同時同頻全雙工組網設計了兩種干擾協調算法，即CU和速率最大化算法(MaxSumCU)與CU最小速率最大化算法(MaxMinCU)，在小區(qū)頻譜效率得到提升的同時盡可能地保證CU的體驗。對于MaxSumCU算法，該文以CU和速率為優(yōu)化目標建立混合整數非線性規(guī)劃問題(MINLP)，其在數學上為非確定性多項式(NP-hard)問題。算法將其分解為功率控制與頻譜資源分配兩個子問題，并用圖形規(guī)劃找到最優(yōu)功率解后，使用二向圖最大權值匹配算法決定頻譜共享的CU與DU。為了保證每一個蜂窩用戶體驗的公平性，該文設計了MaxMinCU算法用以最大化所有CU速率中的最小值，該算法基于二分查找與二向圖最小權值匹配算法來完成用戶的資源分配。數值結果表明，與小區(qū)和速率最大化(MaxSumCell)設計相比，該文所提的兩種算法在提升小區(qū)和速率的同時均有效地提升了蜂窩用戶的體驗。
