宣琦

作品数：30被引量：66H指数：4
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多无人机变时域分布式模型预测控制
《小型微型计算机系统》2025年第4期810-817,共8页朱俊威 应良焕 侯鑫 宣琦 李家鑫 
浙江省科技计划项目(2022C01018)资助;国家自然科学基金项目(U21B2001)资助;2022“慧眼行动”项目(C2AE0A5C)资助.
本文针对具有避碰和避障功能的四旋翼无人机系统的轨迹跟踪和编队问题,提出了一种基于收缩约束的变时域分布式模型预测控制(VDMPC)算法.首先,以实际四旋翼为控制对象,建立单机解耦线性时变模型及编队控制框架.在考虑多约束条件下,以编...
关键词：四旋翼无人机 编队控制 变时域分布式模型预测控制 收缩约束 block优化策略 
基于信号迁移性观测的中毒样本检测
《信息对抗技术》2024年第6期71-82,I0002,共13页徐东伟 李可兴 房若尘 宣琦 王巍 林云 张建廷 杨小牛 
国家自然科学基金资助项目(U21B2001)。
随着深度学习这一项技术的迅速普及,深度学习模型在信号自动调制分类任务具备优秀效果的同时,其脆弱性也使得模型易受到中毒攻击。为了解决在缺少先验知识的场景下缺少通用的中毒防御策略问题,提出一种基于信号迁移性观测的中毒样本检...
关键词：中毒防御 迁移性观测 阈值检测 中毒检测 
基于特征融合的电磁信号对抗样本检测方法
《电波科学学报》2024年第5期926-933,共8页徐东伟 蒋斌 陈嘉峻 宣琦 王巍 赵文红 杨小牛 
国家自然科学基金联合重点基金(U21B2001);嘉兴南湖学院校级科研项目(62211ZL)。
针对电磁信号调制识别智能模型容易受到对抗样本攻击的问题,提出了一种基于特征融合的电磁信号对抗样本检测方法。该方法首先通过变分模态分解对测试样本进行去噪得到去噪后的电磁信号样本,然后分别将去噪前后的电磁信号样本输入到神经...
关键词：电磁信号调制识别 对抗样本检测 特征融合 余弦相似性 置信度差 
面向信号调制识别的神经网络模型轻量化方法
《小型微型计算机系统》2024年第6期1347-1355,共9页高旭章 凌书扬 陈壮志 宣琦 
国家自然科学基金项目(61973273)资助;中国浙江省自然科学基金项目(LR19F030001)资助。
为了提高智能化信号调制识别任务的实时性,本文对用于信号调制识别的深度学习模型进行了轻量化研究.通道剪枝是减小模型复杂度的有效方法,但现有的方法受原始模型深度的限制,虽然剪枝后的计算量减少,但是加速效果并不明显.针对上述问题...
关键词：调制识别 深度学习 神经网络 轻量化 边缘端设备 
基于视觉的夜间细颗粒物浓度估计
《仪器仪表学报》2024年第5期33-42,共10页翔云 张凯华 陈作辉 宣琦 
浙江省重点研发计划(2021C02052);浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划(2022C01018,2022C02016)项目资助。
基于视觉的细颗粒物浓度(PM_(2.5))估计技术依据成像时悬浮细颗粒物对光线散射和吸收的整体影响来评估其浓度。这类技术具备良好的普适性,可实时检测广阔区域。已有研究依赖大气光均匀且充足的日间场景,无法适用于缺乏大气光且光照不均...
关键词：空气质量估计 计算机视觉 细颗粒物 光晕 夜间图像 
基于决策边界敏感性和小波变换的电磁信号调制智能识别对抗样本检测方法被引量：2
《信号处理》2024年第4期625-638,共14页徐东伟 蒋斌 朱慧燕 宣琦 王巍 林云 沈伟国 杨小牛 
国家自然科学基金联合重点基金(U21B2001);嘉兴南湖学院校级科研项目(62211ZL)。
深度学习在图像分类和分割、物体检测和追踪、医疗、翻译和语音识别等与人类相关的任务中取得了巨大的成功。它能够处理大量复杂的数据,并自动提取特征进行预测,因此可以更准确地预测结果。随着深度学习模型的不断发展,以及可获得的数...
关键词：对抗样本检测 小波重构 决策边界 电磁信号 对抗攻击 
电磁频谱人工智能模型的对抗安全威胁综述被引量：1
《无线电通信技术》2024年第1期1-13,共13页张思成 张建廷 杨研蝶 杨凇麟 姜航 宣琦 林云 
国家自然科学基金面上项目(62201172);中央高校基本科研业务(3072023CFJ0801);哈尔滨工程大学先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室项目。
电磁频谱在现代社会中扮演着至关重要的角色,是国家战略资源,为通信、导航、科学研究和国防等领域提供关键支持。为应对电磁频谱高效管理与利用中的诸多挑战,人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术在物理层中被广泛应用。然而,研...
关键词：电磁频谱安全 人工智能模型 数据投毒 后门攻击 对抗样本 
图像对抗样本检测综述被引量：2
《软件学报》2024年第1期185-219,共35页周涛 甘燃 徐东伟 王竟亦 宣琦 
浙江省重点研发计划(2022C01018);国家自然科学基金(U21B2001,62102359)。
深度神经网络是人工智能领域的一项重要技术,它被广泛应用于各种图像分类任务.但是,现有的研究表明深度神经网络存在安全漏洞,容易受到对抗样本的攻击,而目前并没有研究针对图像对抗样本检测进行体系化分析.为了提高深度神经网络的安全...
关键词：深度神经网络 对抗样本检测 人工智能安全 图像分类 
基于知识迁移的深度学习无线电信号聚类方法
《高技术通讯》2023年第11期1172-1180,共9页李晓慧 陈壮志 徐东伟 赵文红 宣琦 
国家自然科学基金(61973273);浙江省自然科学基金(LR19F030001)资助项目。
现有的无线电信号调制识别方法在先验数据不足时通常很难对无类标信号进行有效识别。针对这个问题,本文提出了一种基于知识迁移的深度学习无线电信号聚类方法(DTC)。该方法基于样本对比,分析样本间的相似性,并利用卷积神经网络(CNN)提...
关键词：信号聚类 深度学习 调制识别 迁移学习 卷积神经网络(CNN) 
一种面向图分类攻击的对抗检测算法
《小型微型计算机系统》2023年第10期2113-2119,共7页徐慧玲 宣琦 陈晋音 
国家自然科学基金项目(61973273)资助;浙江省重点研发计划项目(2022C01018)资助;国家自然科学基金项目(62072406)资助.
近年来,图分类是一个在不同领域具有实际应用价值的基本问题.同时,有关图分类任务的恶意攻击层出不穷.现有的方法主要集中在提高图分类模型的精度上,忽略了鲁棒性和可解释性.此外大部分工作是使用对抗图来减少恶意攻击的负面影响,通常...
关键词：图分类 对抗检测 子图网络 数据挖掘 
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