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CFR-JVMD与多接收机协作的OFDM辐射源个体识别[通信与网络][通信网络]

针对通信辐射源识别中射频指纹易受多径效应与接收机畸变干扰的难题，提出了一种结合信道频率响应（Channel Frequency Response, CFR）相关性与联合变分模态分解（Joint Variational Modal Decomposition, JVMD）的多接收机协作OFDM辐射源识别方法。首先，根据多径信道的频域效应呈现乘性衰落特性，提出抑制多径信道影响的频谱轮移比值算法;其次，采用JVMD对多接收机归一化信号进行联合分解，将信号分解为含有发射机指纹与接收机指纹的模态分量；最后，通过基于非高斯统计量的动态阈值筛选出发射机指纹分量并输入CNN分类器实现辐射源个体识别。实验结果表明，该方法在ORACLE数据集上平均识别率达到97%，相较传统方法在抗多径衰落和接收机失真方面展现出更强的鲁棒性。

發(fā)表于：2026/3/25 下午5:12:41

面向非刚性形变图像的关键点匹配方法[人工智能][其他]

在图像匹配任务中，非刚性变形会显著干扰传统关键点匹配算法的性能，造成匹配精度下降。针对此问题，提出一种基于概率建模与特征增强的匹配方法。首先，设计自适应关键点采样策略，通过动态空间约束与边界感知过滤，解决复杂形变下的关键点分布冗余问题。其次，针对确定性几何变换估计易陷入局部最优的缺陷，引入Studentt分布建模几何变换参数的不确定性，提升描述符在复杂形变下的适应能力。最后，构建高斯先验的特征增强模块，利用方向敏感算子强化关键结构信息，有效抑制非刚性变形引发的特征偏移。实验结果表明，该方法可有效提升非刚性图像的匹配精度，在处理复杂非刚性形变场景时具有更强的鲁棒性。

發(fā)表于：2026/3/25 下午4:44:44

基于多尺度特征融合和SAM引导的无人机小尺度目标检测[人工智能][航空航天]

在无人机航拍中，因拍摄距离远、目标占比低，其线性尺度仅有十余像素且特征匮乏，导致检测性能显著下降。现有方法主要分为样本增强与多尺度感知，前者在航拍目标密集场景中易引入语义冲突，而后者在深层特征感知与全局建模上仍存在不足。为此，提出一种基于多尺度特征融合和SAM引导的小目标检测网络，通过设计包含小目标检测层的多尺度架构增强特征表达能力，融合空洞卷积与Transformer以扩大感受野并建模长程依赖，并引入SAM大模型的先验知识引导网络训练，从而提升对小目标特征的提取能力。实验表明，该方法在VisDroneDET2019上显著提升了小目标检测精度。

發(fā)表于：2026/3/25 下午4:35:46

面向攻击面收敛的网络安全风险治理研究[通信与网络][信息安全]

针对组织网络攻击面动态变化和防御者视角不能有效识别黑客攻击手段的特点，基于多维攻击者视角构建以“资产管理、攻击面识别与风险值计算、攻击面修复与闭环验证、网络流量采集与实时监控分析”为流程的攻击面收敛管理体系，有效实现“安全左移”。对已知资产、影子资产等计入纳管范围，融合风险量化分级与安全漏洞闭环验证，开启持续监控以实时感知资产异动并采取措施。实践结果证明，引入网络流量与威胁情报的协同分析后，威胁情报命中安全事件数量逐步下降；网址及端口非必要暴露面得到有效监控与响应，平均暴露时间显著缩短，从数天减少至1 h以内。攻击面管理技术有效缓解了攻防不对称性问题，提升了组织在网络攻击面的全局可见性与风险控制效率。

發(fā)表于：2026/3/25 下午4:27:49

融合溯源图与知识图谱的APT攻击检测模型研究[通信与网络][信息安全]

针对高级持续性威胁(APT)攻击所具有的隐蔽性强、持续时间长、多阶段渐进的特点，提出了一种融合动态系统行为溯源图与静态威胁情报知识图谱的检测模型。该模型使用时空图注意力网络联合建模攻击链中的空间依赖与时间演化关系。通过图注意力网络捕捉实体间可疑关联，通过门控循环单元建模行为序列的阶段性演进，从而实现对APT攻击全链条的端到端检测。在WindowsAPTs Dataset 2025公开数据集上的实验表明，所提模型在APT多分类检测任务中性能良好，准确率达95.14%，F1分数为95.29%。

發(fā)表于：2026/3/25 下午4:19:42

面向去中心化身份的隐私保护多方授权方案[通信与网络][信息安全]

针对现有去中心化身份方案在多方授权中难以兼顾隐私保护与协议兼容性的问题，提出一种支持匿名认证的去中心化多方授权方案。该方案基于双线性配对构造，采用紧凑多重签名实现高效授权，利用零知识集合成员证明实现用户向授权机构的匿名身份验证。为解决协议兼容性问题，设计了交互式可验证表达结构，将零知识证明参数封装于W3C标准凭证中。安全性证明表明该方案在随机预言机模型下满足不可伪造性与匿名性。理论与实验分析表明，方案生成的最终凭证大小恒定，系统开销具备良好的可扩展性。

發(fā)表于：2026/3/25 下午3:52:35

基于自适应卷积和动态Transformer的红外与可见光图像融合[人工智能][其他]

在红外与可见光图像融合任务中，传统卷积网络多依赖固定卷积核，难以根据场景差异自适应提取跨模态特征，也难以兼顾局部纹理与全局语义关系。因此，提出一种结合自适应卷积和多尺度动态Transformer的融合方法。自适应卷积用于提升不同模态特征的空间对齐与互补信息交互能力；动态Transformer在此基础上强化远程依赖建模，同时抑制局部细节的退化，多尺度结构设计进一步广泛捕获多层次关键信息。解码器端到端生成融合图像，并结合像素、梯度与结构三元组损失进行优化。实验在TNO与RoadScene数据集上开展，对比六种主流方法，结果表明本方法在图像质量、信息保持与细节增强方面均取得优越性能，并在推理效率与性能稳定性方面取得良好平衡，能够有效兼顾红外目标的显著性与可见光纹理的保真。

發(fā)表于：2026/3/18 下午4:57:22

离散制造企业数字化改造新范式[EDA与制造][工业自动化]

离散制造企业在推进数字化改造过程中，普遍面临数据孤岛现象突出、数据治理体系不完善、系统数据与业务调度机制不统一、应用协同性不足以及建设路径模糊等多重挑战。首先系统性地分析了数据中台、工业互联网平台、微服务架构、企业服务总线等现有主流技术方案的优势与局限性，指出其在应对中小离散制造企业需求时普遍存在数据与业务分离、数据可靠性保障不足、成本与效果矛盾、缺乏统一调度机制等共性问题。针对这些问题，提出了一种全新的数字化改造范式，主要包括以下创新举措：以数据标准为突破口，构建覆盖制造企业全域、全量、全时的数据治理体系；以企业大脑为核心，构建依托大模型支撑的放射状数字化架构；以数据底座为平台，建立多源异构系统数据与业务的统一调度机制；以小快轻准为原则，打造基于低代码开发的微单元协同型应用集群模式；以透明工厂为实施抓手，探索企业数字化改造与未来工厂建设的新路径。新范式通过数据与业务一体化融合、存储订阅机制创新、企业主导的数据标准、轻量化应用集群和放射状架构设计五大核心突破，有效解决了现有方案的局限性。……

發(fā)表于：2026/3/18 下午4:50:26

基于语音识别的轨道交通辅助控制系统设计[人工智能][智能交通]

随着交通智能化的发展，轨道驾驶操作的便捷性与安全性日益受到关注。在传统轨道驾驶中，驾驶员需频繁手动操作各类物理控件以调控车载设备，不仅效率较低，还容易分散注意力，增加安全风险。为改善这一状况，提出了一种基于语音识别技术的轨道车载辅助控制系统。该系统可以使驾驶员通过语音指令便捷地控制车载辅助设备，显著提高人机交互效率。实验结果表明，该系统在高噪声环境下仍具备较高识别准确率和良好的实时响应能力，能够有效减轻驾驶员操作负担。本研究为提升轨道驾驶的智能化水平与运行安全性提供了新的技术路径。

發(fā)表于：2026/3/18 下午4:41:29

基于SpaceOS的工控机跨平台SMP多核移植与应用[模拟设计][航空航天]

面向航天及工业控制等领域计算机实时性要求高、数据处理量大、通信速度快、运行任务复杂等需求，采用可编程融合芯片实现基于星载计算机实时操作系统SpaceOS的跨平台SMP多核移植。首先，选用FMQL45作为软硬件平台，移植SpaceOS操作系统，实现板级支持包、任务调度等功能。进一步，设计了一种基于FMQL45平台的多核SMP方案，进行多核内存分区、堆栈配置、中断响应、任务管理等，通过核间中断、共享内存等方式实现多核之间的同步与通信。最后，设计并实现典型的SMP多核工程，构建IAR开发环境与I-Jet调试器的调试体系，进行功能及性能测试，验证了系统的多核处理能力。

發(fā)表于：2026/3/18 下午4:33:32