《西安電子科技大學學報》是電子信息學科的學術刊物，雙月刊 , 國內外公開發行。我們的辦刊方針是：發揮我校的學術優勢，反映國內外高質量、高水平的最新科研成果，體現通信與電子信息特色，擴大學報的影響，促進國內外學術交流，熱心培養學術人才，為"科教興國"和"科教興校"服務。榮獲陜西省優秀期刊、曾13次榮獲省部級優秀期刊榮譽和優秀編輯質量獎;2006年榮獲首屆中國高校優秀科技期刊獎，《物理學、電技術、計算機及控制信息數據庫》教育部優秀高校學報。

　　《西安電子科技大學學報》本刊主要刊載通信與信息工程、信號與信息處理、計算機科學與技術、電路與系統、微電子學與固體電子學、電磁場與微波技術、機械制造與自動化、密碼學、物理電子學、無線電物理等方面創新性突出、學術價值和參考價值較大的學術論文。主要讀者對象為國內外科研工作者和高等院校師生。 《西安電子科技大學學報》是中文核心期刊 ,Ei Compendex 核心期刊。本刊被5家國際著名檢索系統和10家國內著名數據庫或檢索刊物收錄。

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　　西安電子科技大學學報最新期刊目錄

面向知識圖譜問答的約束子圖語義理解方法

摘要：近年來，大語言模型與知識圖譜相結合的檢索增強生成方法，在提升知識密集型任務準確性方面展現出重要潛力，成為緩解大語言模型幻覺問題的有效途徑。然而，現有方法在處理涉及多跳推理的復雜問答時，仍面臨兩大挑戰：一是知識圖譜中存在大量冗余信息，傳統子圖提取策略通常引入無關事實，干擾大語言模型推理；二是大語言模型的序列化架構特性，使其在解析知識圖譜的復雜圖結構時存在局限，這制約了其對結構化信息的深度利用。針對上...

基于層級化圖匹配的多模態情感識別模型

摘要：針對文本與音頻模態在語義表達方式和結構組織上的異構性導致的跨模態對齊困難問題，提出了一種基于層級化圖匹配的文本-音頻多模態情感識別模型。模型首先分別構建文本的詞-短語-句子三級層級圖與音頻的幀-事件-話輪三級層級圖，用以刻畫模態內部的結構關系。隨后，利用GCN與GAT實現模態內多層級結構化編碼，從局部與全局視角提取拓撲與上下文特征。在此基礎上，設計基于余弦相似度與K近鄰約束的稀疏跨模態圖匹配機制，...

基于多圖融合的擴散去噪推薦模型

摘要：推薦系統依賴用戶-物品交互數據以挖掘用戶偏好，實現個性化推薦。然而在真實應用場景中，虛假用戶-物品交互（如用戶錯誤點擊產生的無效記錄等）普遍存在，成為推薦系統面臨的核心挑戰之一�，F有的擴散去噪推薦模型僅依賴用戶-物品交互圖的協同信號，因此當交互數據稀疏時，模型無法準確判別真實用戶偏好。為此，提出一種基于多圖融合的擴散去噪推薦模型（DiffusionDenoisingRecommendationMo...

抗量子密碼發展研究綜述

摘要：近四十年來，公鑰密碼體制在數據加密與數字簽名等領域發揮了重要作用，廣泛支撐著物聯網、車聯網及各類現代信息系統的安全信任根。然而隨著量子計算能力的持續提升，基于RSA和ECC等數學難題構建的傳統公鑰加密機制，其安全性正面臨來自量子攻擊的潛在威脅。為此，學術界與工業界紛紛開展抗量子密碼相關的理論突破與標準化進程。系統回顧了國內外抗量子密碼的發展現狀，梳理了該領域的最新研究進展，并比較介紹了五類主流技術...

混合云中面向隱私任務的多目標調度方法

摘要：混合云整合了公有云的豐富資源和私有云的數據隱私保護優勢，成為處理隱私數據的理想平臺。然而，混合云中隱私任務調度仍面臨著安全性與效率難以平衡的挑戰，現有研究主要依靠隱私約束來確保安全，難以同時優化安全和任務執行效率。針對此問題，提出了一種細粒度的隱私任務動態調度模型，結合多目標優化算法，生成一組滿足非支配條件的調度方案，使用戶能夠靈活權衡安全性與任務執行效率。首先，構建了包含協作任務建模與量化安全性...

混合多云環境下多目標優化工作流調度方法

摘要：混合云融合了公有云彈性低成本與私有云安全可控的優勢，逐漸成為工作流調度的主流平臺。然而，當前混合云往往依賴單一公有云平臺，存在供應商成本鎖定、調度效率低等問題。針對此問題，提出了一種混合多云環境下的多目標優化工作流調度方法，利用混合多云優勢來降低任務完成時間和租用成本，并保障數據隱私與安全。首先，綜合考慮資源特性、任務依賴、數據加密等級和網絡帶寬競爭等因素，構建了面向混合多云環境的工作流調度模型；...

基于流向控制的消息傳遞協作定位算法

摘要：針對移動目標節點的協作定位問題，聯合到達時間（time of arrival，TOA）和多普勒頻移（Doppler frequency shift，DFS）測量提出一種基于流向控制的后驗線性化消息傳遞算法。首先構建所有目標節點位置-速度的聯合后驗分布，并設計相應因子圖；然后采用后驗線性化方法實現測量模型的偽線性化；接著設計節點分類機制以控制因子圖中的消息流向，從而抑制不準確消息的傳遞，降低其造成的...

基于VC-DETR的隧道病害檢測算法

摘要：隧道病害的發生會嚴重縮短隧道的使用壽命，因此對隧道病害進行檢測十分重要�，F有隧道病害檢測方法會受到隧道環境中復雜背景干擾以及隧道病害目標多尺度差異的影響，導致檢測精度低。此外，目前可用于隧道病害檢測的數據集缺乏，使模型無法泛化到不同隧道環境下。針對以上問題，首先根據現有的隧道病害檢測數據集的缺陷，如缺乏滲水病害和剝落病害類別，通過實地采集隧道病害圖像構建多病害類型的隧道病害檢測數據集。針對隧道環境...

基于多智能體的無人機軌跡與資源優化算法

摘要：鑒于無人機具備廣域覆蓋、高機動性及視距通信鏈路優勢，常被用作空中基站，在提供廣域覆蓋及應急通信服務方面發揮著重要作用。旨在利用無人機作為移動空基通信與感知一體化（Integrated Sensing and Communication， ISAC）平臺，在滿足感知互信息約束的前提下，實現對地面用戶的感知及通信服務，優化系統通信與感知性能。具體而言，首先構建一個旨在最大化所有地面用戶平均通信速率的聯...

格基全同態的5G鐵路邊緣計算安全認證方案

摘要：在人工智能、5G通信與移動邊緣計算（Multi-access Edge Computing，MEC）等新興信息技術快速發展的驅動下，鐵路系統正持續推進智能化轉型。在下一代5G 移動邊緣智能高鐵系統中，部署于軌旁的智能監測終端可全面感知軌道、路基等基礎設施質量狀態，保障列車運行安全，但在開放無線通信環境下，終端通信面臨數據泄露、DoS攻擊等安全威脅。針對上述問題，提出了一種格基全同態與聚合簽名的5G...

基于ViT的高遷移性黑盒對抗樣本生成

摘要：目前已經存在針對卷積神經網絡（CNN）的基于遷移的對抗攻擊方法，其利用不同模型學習同一任務時往往具有相似決策邊界的特點，通過攻擊替代模型生成目標模型的對抗樣本。但由于架構特性的區別，現有方法難以跨架構地生成對抗樣本。針對上述問題，提出了一種基于VisionTransformer（ViT）的高遷移性黑盒對抗樣本生成方法OptiEncode，鑒于ViT識別關鍵特征的優秀能力，利用Grad-CAM算法識...

基于解耦時空特征融合的小目標無人機檢測

摘要：針對視頻檢測遠距離、小尺寸無人機目標時易出現漏檢和誤檢的問題，提出一種解耦時空特征融合檢測網絡(Decoupled Spatiotemporal Feature Fusion Detection Network， DS2F-DN)。該網絡以YOWOv2 (You Only Watch Once version 2)為基礎，通過差異化分辨率預處理，將高清關鍵幀與低分辨率幀序列分別輸入二維和三維卷積分...

基于Petri網的動態協同聯防策略求解方法

摘要：提出一種基于Petri網決策可達圖的動態協同防御策略求解算法。針對復雜多變的戰場環境以及敵方來襲目標與防御單元之間存在的不確定行為特征，首先構建Petri網模型，對防御單元與目標之間的打擊關系及其動態演化過程進行形式化描述。在此基礎上，進一步生成Petri網對應的決策可達圖，并通過引入概率結構對武器單元的命中率及作戰不確定性進行刻畫，從而使模型更加貼近實際作戰場景。隨后，采用狀態回溯算法，對各個決...

基于動態信譽決策的自適應認證方案

摘要：針對傳統認證機制在物聯網、邊緣計算等分布式環境中難以實現安全性與效率間動態平衡的問題，提出了一種基于動態信譽決策的自適應認證方案，本方案通過引入雙通道動態信譽評估體系與博弈模型，構建了一套可根據節點行為實時調整認證策略的反饋機制。方案利用長短期信譽機制量化節點歷史穩定性與風險波動性，并通過博弈優化認證選擇以動態平衡不同場景下的安全需求與資源限制。在高信譽場景下采用高效方案保障效率，在低信譽場景下采...

一類隱藏移位問題的量子分析方法及其應用

摘要：隨著量子計算的快速發展，傳統密碼算法在量子攻擊下的安全性成為研究焦點。基于異或運算的密碼算法，如：認證加密模式、消息認證碼等，其安全性可歸約為隱藏移位問題的分析�，F有研究表明，在異或運算下的多種隱藏移位問題已能夠被Simon量子算法和B-V量子算法有效求解，這一現狀促使密碼學界轉向研究采用模加運算的對稱密碼方案的安全性。本文針對Z/2ⁿ群上帶常數項的隱藏移位問題，提出了一種基...

基于異步解耦強化學習的TSN時間同步方法

摘要：時間同步是智能鐵路系統穩定運行的核心保障。未來，智能鐵路列車通信網絡將逐步向時間敏感網絡（TSN）演進，然而在高速鐵路動態運行場景下，鏈路延遲波動會對其同步過程產生顯著影響，導致列車TSN網絡主從時鐘偏差增大。為了提升列車TSN網絡的時間同步性能，本文提出一種基于異步解耦多智能體強化學習的TSN時間同步方法。首先，建立主從時鐘同步狀態模型。然后，提出自適應異步解耦強化學習一致性控制策略，構建“執行...

自適應雙模式頻域增強的時間序列預測網絡

摘要：現有時序預測方法中，時域方法未能引入頻域分析模塊，導致對頻域信息利用不充分；而頻域相關方法受限于固定的頻域處理模式以及對頻域信號的相位與幅度信息解耦不足，難以適應多變量任務中復雜的頻率特性與跨維度依賴；且現有方法大多無法根據數據集特性自適應調整參數，導致模型泛化能力不足。為此，提出了一種自適應雙模式頻域增強的時間序列預測網絡 (Adaptive Dual-Mode Frequency Domain...

頻偏魯棒性分布式合作干擾抑制算法

摘要：分布式無人電子戰場景下，我方干擾機通過相干合成波束技術對敵方目標實施精準電磁攻擊。在合成波束指向區域內我方無人節點受到合作干擾信號影響，降低我方無人節點的通信能力。在接收節點處，利用分布式合作干擾抑制技術進行干擾信號重建和對消，是保障我方無人節點正常工作的有效手段。實際場景下由于無人收發節點間的相對運動會引入多普勒頻移，傳統干擾抑制算法對頻偏應對能力有限，導致合作干擾抑制性能惡化。針對上述問題，本...

基于類詞元自注意力的SM4算法端到端建模攻擊

摘要：密碼設備的安全性尤為重要，能量分析是評估其硬件安全的關鍵手段�，F有針對搭載SM4密碼的設備的能量分析工作對有保護措施的密碼設備的關注不足，難以在實際場景下直接應用于原始能量跡分析。同時，現有的端到端建模攻擊框架，在分類任務的信息聚合效率上存在局限。針對這些問題，提出了一種基于自注意力機制的端到端建模攻擊框架，并評估了有保護措施的SM4加密設備在抗側信道攻擊中的表現。首先引入可訓練的類詞元，并將其與...

基于深度學習的極化碼類型及參數盲識別研究

摘要：針對當前極化碼盲識別算法人工提取特征復雜且在低信噪比區間識別性能不佳的問題，本文采用兩種網絡模型對極化碼類型及參數進行分級識別�；�于解調輸出軟判決信息，對經典的卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks， CNN）網絡結構進行改進并結合多尺度模塊，提出基于多尺度卷積網絡(Multi-Scale Convolutional Neural Networks， MSCNN)...

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