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1995, 17(5): 492-499.
刊出日期：1995-09-19
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代數(shù)幾何碼; 基本累次算法; 譯碼算法
設(shè)C是虧格為g的不可約代數(shù)曲線;C*(D,G)為C上的代數(shù)幾何碼,該碼的設(shè)計(jì)距離為d*=deg(G)-2g+2。本文首先從理論上證明所給算法的合理性,然后給出一種基于基本累次算法(FIA)的譯碼算法。該算法是G.L.Feng等人(1993)提出的算法的改進(jìn)。它可對(duì)[(d*-1)/2]個(gè)錯(cuò)誤的接收向量進(jìn)行譯碼。運(yùn)算量與存貯量約為G.L.Feng等人算法的一半,且便于軟硬件實(shí)現(xiàn)。
2004, 26(6): 966-970.
刊出日期：2004-06-19
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機(jī)動(dòng)目標(biāo)模型;跟蹤算法
在當(dāng)前統(tǒng)計(jì)模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)時(shí)輸入估計(jì)算法(Feng xinxi等，1996)的思想，提出了一種新的機(jī)動(dòng)目標(biāo)模型，并利用其方差調(diào)整關(guān)系建立了自適應(yīng)跟蹤算法。大量仿真結(jié)果表明該模型能夠準(zhǔn)確描述目標(biāo)的各種機(jī)動(dòng)情況，跟蹤算法具有良好的跟蹤性能，具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
2025, 47(3): 758-768.
doi: 10.11999/JEIT240796
刊出日期：2025-03-01
在車載網(wǎng)絡(luò)(VANETs)中，聯(lián)邦學(xué)習(xí)(FL)通過協(xié)同訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)了車輛間的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，并提高了整體模型的性能。然而，F(xiàn)L在VANETs中的應(yīng)用仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如模型泄露風(fēng)險(xiǎn)、訓(xùn)練結(jié)果驗(yàn)證困難以及高計(jì)算和通信成本等問題。針對(duì)這些問題，該文提出一種面向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的可驗(yàn)證隱私保護(hù)批量聚合方案。首先，該方案基于Boneh-Lynn-Shacham (BLS)動(dòng)態(tài)短群聚合簽名技術(shù)，保護(hù)了客戶端與路邊單元(RSU)交互過程中的數(shù)據(jù)完整性，確保全局梯度模型更新與共享過程的不可篡改性。當(dāng)出現(xiàn)異常結(jié)果時(shí)，方案利用群簽名的特性實(shí)現(xiàn)車輛的可追溯性。其次，結(jié)合改進(jìn)的Cheon-Kim-Kim-Song (CKKS)線性同態(tài)哈希算法，對(duì)梯度聚合結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，確保在聯(lián)邦學(xué)習(xí)的聚合過程中保持客戶端梯度的機(jī)密性，并驗(yàn)證聚合結(jié)果的準(zhǔn)確性，防止服務(wù)器篡改數(shù)據(jù)導(dǎo)致模型訓(xùn)練無(wú)效的問題。此外，該方案還支持車輛在部分掉線的情況下繼續(xù)更新模型，保障系統(tǒng)的穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與現(xiàn)有方案相比，該方案在提升數(shù)據(jù)隱私安全性和結(jié)果的可驗(yàn)證性的同時(shí)，保證了較高效率。
