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苏健: 作品数：11 被引量：81H指数：7; 供职机构：南京信息工程大学计算机与软件学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金四川省科技计划项目山东省高等学校科技计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

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基于空闲时隙消除的超高频RFID防碰撞算法被引量：15: 2017年; 标签防碰撞是射频识别系统中的一项重要研究课题.为了进一步提高射频识别系统的性能和降低复杂度,提出了一种基于空闲时隙消除的二进制分裂算法.该算法在二进制分裂算法中引入了单比特状态标识位,在识别过程中,标签在ID数据传输之前先发送单比特随机信号,用于判定时隙是否碰撞,从而避免了冗余的信息传输.由于该算法彻底消除了传统二进制随机数分裂方法中的空闲时隙,因此节省了识别过程中的协调时间开销.最后通过理论分析和仿真结果证明:ISE-BS算法的吞吐率稳定在40.65%左右,时间效率稳定在32.46%左右,ISE-BS算法相比于现有的防碰撞算法性能更优.从实现的角度,比较了各个算法的浮点运算成本,结果显示提出的算法可以极大的降低系统复杂度.; 苏健谢良波杨颖文光俊孟庆微; 关键词：射频识别防碰撞

VO图像分解模型的模糊掌纹识别方法被引量：5: 2014年; 针对掌纹图像在进行非接触式采集时易产生离焦模糊图像,从而导致系统识别性能降低的问题,提出了基于VO图像分解模型的模糊掌纹识别方法.首先建立高斯离焦退化模型模拟图像的模糊过程,通过对模糊原理的研究与分析得出在图像模糊过程中存在稳定的特征,这种特征从图像层次结构划分可表现为图像的结构层;然后使用VO图像分解模型得到模糊掌纹的结构层图像;为了提高特征的可区分性,采用分块的梯度方向直方图提取结构层中的稳定特征;最后采用归一化相关性分类器度量特征间的相似度.在清晰PolyU掌纹库和模糊PolyU掌纹库上进行测试的实验结果表明,该方法在不同掌纹库上获得较优的识别精度,且识别结果较为稳定;在模糊PolyU掌纹库中的等错误率最小可达0.309 1%,优于传统高性能掌纹识别方法;且进行一次身份辨识的时间小于1.3s,满足实时性要求,表明了该方法的有效性和优越性.; 洪丹枫潘振宽苏健魏伟波王国栋

基于深度残差收缩网络的辐射源个体识别方法被引量：7: 2022年; 辐射源个体识别是电子对抗领域中的重要技术,通过识别设备间不同细微特征从而达到区分非法设备与合法设备的目的。针对辐射源个体间指纹特征差异细微且在噪声干扰下提取特征较少的问题,提出了一种基于深度残差收缩网络的辐射源个体识别方法。该方法首先将I/Q图特征数据进行拼接,利用数据增强技术进行样本扩充,进而构建了深度残差收缩网络识别模型,最后对构建的模型进行ADS-B辐射源个体识别训练并进行识别效果评估。仿真结果表明,本文构建的深度残差收缩网络通过消除数据噪声的优势,对数据增强后的20类ADS-B辐射源个体在0 dB的低信噪比条件下总体识别准确率达到98.2%,其性能较相同层数的Resnet网络提高了1.3%,并明显优于现有其他方法。; 唐震乔晓强张涛苏健杨小蒙; 关键词：辐射源个体识别

基于查询树的防碰撞算法性能分析与研究被引量：9: 2018年; 多标签碰撞问题严重影响射频识别系统的性能.基于查询树的防碰撞算法作为一种确定性算法被广泛的应用于各类射频识别场景中.本文分析了主流查询树防碰撞算法的性能与不足,并基于查询树方法提出了一种时间有效的防碰撞算法.该算法基于传统查询树识别模型,实施了一种双查询前缀匹配方法,可以消除传统查询树方法中的空闲时隙.此外,提出的算法可以充分利用碰撞时隙来提高识别效率.理论分析和仿真结果表明该算法优于现有的查询树防碰撞算法.; 李川苏健苏健韩雨韩雨; 关键词：射频识别防碰撞

一种时间高效的易于实现的多标签射频识别技术被引量：8: 2018年; 多标签碰撞问题严重影响射频识别RFID系统的识别效率.在研究子帧观测机制的基础上,针对常规动态帧时隙Aloha多标签防碰撞算法存在的复杂度高、时间效率低等问题,提出了一种基于子帧的动态帧时隙Aloha算法,其在识别过程中采取设定的子帧观测,运用空闲与碰撞时隙数的关系估计剩余标签数,再依据预估的结果优化设置新的帧长,显著提升了大容量多标签RFID系统的识别效率.该算法的运算复杂度低、计算量小,易于在常规RFID读写器中实现,工程应用前景广阔.仿真结果表明:同传统的Aloha类防碰撞算法相比,提出的算法具有复杂度低、稳定好、识别效率高等优势.; 苏健杨晓娇韩雨; 关键词：射频识别防碰撞复杂度

数字孪生使能的智能超表面边缘计算网络任务卸载被引量：1: 2022年; 针对新兴的计算密集型应用对移动用户高计算性能需求问题,该文提出一种数字孪生(DT)结合智能反射面(RIS)辅助的移动边缘计算(MEC)任务卸载方案。首先,在满足用户传输功率、用户和资源设备能耗、计算资源限制条件下,通过联合优化用户卸载决策、用户传输功率、RIS相移、波束成形矢量、计算资源分配,建立一个系统能耗最小化问题;其次,将该非凸组合优化问题分解为3个子问题,使用深度双Q网络(DDQN)方法确定用户卸载策略;然后对每个训练时间步进行一次求解,基于交替迭代方法得到问题的优化解。仿真结果表明,基于DDQN的算法训练速度较快,有效降低了系统总能耗。; 苏健钱震李斌

抗推理攻击的隐私增强联邦学习算法被引量：1: 2023年; 联邦学习在保证各分布式客户端训练数据不出本地的情况下,由中心服务器收集梯度协同训练全局网络模型,具有良好的性能与隐私保护优势。但研究表明,联邦学习存在梯度传递引起的数据隐私泄漏问题。针对现有安全联邦学习算法存在的模型学习效果差、计算开销大和防御攻击种类单一等问题,提出了一种抗推理攻击的隐私增强联邦学习算法。首先,构建了逆推得到的训练数据与训练数据距离最大化的优化问题,基于拟牛顿法求解该优化问题,获得具有抗推理攻击能力的新特征。其次,利用新特征生成梯度实现梯度重构,基于重构后的梯度更新网络模型参数,可提升网络模型的隐私保护能力。最后,仿真结果表明所提算法能够同时抵御两类推理攻击,并且相较于其他安全方案,所提算法在保护效果与收敛速度上更具优势。; 赵宇豪陈思光苏健; 关键词：隐私保护

超高频RFID系统中一种可行的时间最优防碰撞算法被引量：11: 2015年; 动态帧时隙ALOHA(DFSA)算法是一种应用广泛的防碰撞技术,主要用于解决超高频(UHF)射频识别系统(RFID)中的标签碰撞问题.在DFSA算法中,读写器需要准确估计剩余标签数并设定一个新的帧长度来识别这些标签.因此,碰撞检测(CD)和标签剩余数估计在DFSA中起着关键性的作用.现有的碰撞检测方法并不能足够有效的用于检测碰撞并导致识别性能的下降.为了减少计算量和提高识别性能,本文提出了一种有效的防碰撞算法,该算法结合了碰撞检测和待识别标签数估计方法,使得性能更加高效.理论分析和仿真结果表明,该算法的性能要优于现有的同类算法,这非常有助于设计一种快速而高效的读写器.; 苏健韩雨骆忠强谢良波文光俊; 关键词：射频识别防碰撞 ALOHA

基于多智能体深度强化学习的车联网频谱共享被引量：1: 2024年; 针对高动态车联网环境中基站难以收集和管理瞬时信道状态信息的问题,提出了基于多智能体深度强化学习的车联网频谱分配算法.该算法以车辆通信延迟和可靠性约束条件下最大化网络吞吐量为目标,利用学习算法改进频谱和功率分配策略.首先通过改进DQN模型和Exp3策略训练隐式协作智能体.其次,利用迟滞性Q学习和并发体验重放轨迹解决多智能体并发学习引起的非平稳性问题.仿真结果表明,该算法有效载荷平均成功交付率可达95.89%,比随机基线算法提高了16.48%,可快速获取近似最优解,在降低车联网通信系统信令开销方面具有显著优势.; 王为念苏健陈勇张建照唐震; 关键词：车联网多智能体

一种变步长凸组合LMS自适应滤波算法改进及分析被引量：18: 2014年; 为了避免单个滤波器在收敛速度与稳态误差上相互制约,从而导致系统性能降低的问题,本文采用凸组合最小均方算法(Combined Least Mean Square,CLMS),将快速滤波器和慢速滤波器并联使用,同时为进一步改善CLMS算法的性能,对已有的变步长凸组合最小均方算法(Variable Step-size Convex Combination of LMS,VSCLMS)做出改进,提出了一种新的VSCLMS算法.在该算法中,对快速滤波器选用以最小均方权值偏差(Minimization of Mean Square Weight Error,MMSWE)为准则的按步分析的变步长滤波器;对慢速滤波器采用以稳态最小均方误差(Least Mean Square,LMS)为准则的固定步长滤波器.通过理论分析与仿真实验表明,该算法能够在噪声、时变以及非平稳的环境下保持较好的随动性能,且在各个阶段均保持良好的收敛性,与传统的CLMS、VSCLMS算法相比,不仅具有更快的收敛速度,而且拥有稳定的均方性能和较优的跟踪性能,为自适应滤波算法的研究提供了一条可行途径.; 洪丹枫苗俊苏健吴鑫潘振宽; 关键词：自适应滤波 LMS算法

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