Journal of Zhejiang University

Current Issue: <FITEE>

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering (former title: Journal of Zhejiang University SCIENCE C (Computers & Electronics), 2010-2014)

ISSN 2095-9184 (print); ISSN 2095-9230 (online); CN 33-1389/TP; Monthly.

FITEE is an international peer-reviewed journal indexed by SCI-E, Ei Compendex, DBLP, IC, Scopus, JST, CSA, etc. It covers research in Electrical and Electronic Engineering, including Computer Science, Information Sciences, Control, Automation, Telecommunications, and related disciplines.

Impact factor: 0.308 (2011), 0.297 (2012), 0.380 (2013), 0.415 (2014), 0.392 (2015), 0.622 (2016), 0.910 (2017), 1.033 (2018), 1.604 (2019), 2.161 (2020), 2.526 (2021).

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering

ISSN 2095-9184 (print), ISSN 2095-9230 (online), monthly

2025 Vol.26 No.6 P.833-1016

Cover:

<9>

Contents:

<4>

<<< CONTENTS

Research Articles

MAL: multilevel active learning with BERT for Chinese textual affective structure analysis

Shufeng XIONG, Guipei ZHANG, Xiaobo FAN, Wenjie TIAN, Lei XI, Hebing LIU, Haiping SI

DOI: 10.1631/FITEE.2400242 Downloaded: 553 Clicked: 557 Cited: 0 Commented: 0(p.833-846) <Full Text> <PPT> 12

Chinese summary <0> MAL：基于BERT的多层次主动学习用于中文文本情感结构分析

熊蜀峰，张桂培，樊晓博，田文杰，席磊，刘合兵，司海平
河南农业大学信息与管理科学学院，中国郑州市，450002
摘要：中文文本情感结构分析（CTASA）是一项序列标注任务，通常依赖于带监督的深度学习方法。然而，获取用于训练的大型带标注数据集可能既昂贵又耗时。通过选择最有价值的样本，主动学习提供了一种降低标注成本的解决方案。以往的主动学习方法主要关注样本的不确定性或多样性，但实际上还面临着模型偏差或选择到无关样本等挑战。为解决这些问题，本文引入多层次主动学习（MAL），该方法利用句子和词汇两个层面的深层文本信息建模汉语的复杂结构。通过整合从基于Transformer的双向编码器表示（BERT）嵌入中提取的句子级特征以及从随机条件场（CRF）模型中获得的词汇级概率分布，MAL能够全面捕捉中文文本的情感结构（CTAS）。实验结果表明，与基线方法相比，MAL显著降低了约70％的标注成本，并且性能更加稳定。

关键词组：情感分析；序列标注；主动学习；基于Transformer的双向编码器表示（BERT）

SPJEU: a self-sufficient plaintext-related JPEG image encryption scheme based on a unified key

Ming LI, Wenwen ZHOU, Mengdie WANG, Yushu ZHANG, Yong XIANG

DOI: 10.1631/FITEE.2400721 Downloaded: 553 Clicked: 690 Cited: 0 Commented: 0(p.847-861) <Full Text>

Chinese summary <0> SPJEU：一种基于统一密钥自给自足的关联明文JPEG图像加密方案

李名^1,2，周文文¹，王梦蝶³，张玉书⁴，项勇⁵
¹河南师范大学计算机与信息工程学院，中国新乡市，453007
²河南省教育人工智能与个性化学习重点实验室，中国新乡市，453007
³安阳职业技术学院信息工程学院，中国安阳市，455099
⁴南京航空航天大学计算机科学与技术学院/软件学院，中国南京市，211106
⁵迪肯大学信息技术学院，澳大利亚墨尔本，3125
摘要：在最新的图像加密研究中，为了抵抗选择明文攻击，许多方案将密钥生成过程与明文相关联。然而，当大量图像需要加密时，会有大量与明文相关的附加数据需要传输，从而导致高传输成本、密钥存储空间高要求、密钥管理复杂等问题。因此，本文提出一种基于统一密钥自给自足的明文相关的JPEG图像加密方案（SPJEU）。根据统一密钥选择JPEG图像中的直流系数，使密钥与明文相关联。对选定的直流系数进行同态加密，在密文域通过特定的计算方法实现明文信息的解密。剩余的直流系数采用分组扩散加密，交流系数则按照游程进行分组和排列。大量实验表明，我们的方案不仅可以抵抗选择明文攻击，还避免了在通信信道中传输与明文相关的附加数据，并简化了密钥管理。该方案还能确保密文图像的安全性和格式兼容性，且加密后的文件增量非常小。

关键词组：图像加密；自给自足；关联明文；JPEG；同态加密

A subspace-based few-shot intrusion detection system for the Internet of Things

Zhihui LI, Congyuan XU, Kun DENG, Chunyuan LIU

DOI: 10.1631/FITEE.2400556 Downloaded: 558 Clicked: 493 Cited: 0 Commented: 0(p.862-876) <Full Text> <PPT> 9

Chinese summary <0> 基于子空间的小样本物联网入侵检测系统

李智慧^1,2，许聪源²，邓琨²，刘春元²
¹浙江理工大学信息科学与工程学院，中国杭州市，310027
²嘉兴大学信息科学与工程学院，中国嘉兴市，314000
摘要：基于深度学习的入侵检测系统依赖大量的训练样本才能达到令人满意的检测率。然而，在实际的物联网环境中，物联网设备种类多，攻击类型碎片化，导致训练样本数较小，这迫切需要研究者们开发小样本入侵检测系统。为此，本文提出基于子空间的小样本物联网入侵检测系统方法，来应对可学习样本不足的困境。该方法基于度量分类的思想来识别网络流量，对样本进行特征提取后，为每一个类别构造一个子空间，然后通过度量模块计算查询样本与子空间的距离，从而实现对恶意样本的检测。基于CICIoT2023数据集，构建了小样本物联网入侵检测数据集，并对所提方法进行评估。对于未知类别的检测，在5-way 1-shot（5类，每类仅1个标注样本）设置下检测准确率为93.52%，在5-way 5-shot设置下检测准确率为92.99%，在5-way 10-shot设置下检测准确率为93.65%。

关键词组：入侵检测系统；小样本学习；物联网；子空间

CUSMART: effective parallelization of string matching algorithms using GPGPU accelerators

Adnan OZSOY, Mengu NAZLI, Onur CANKUR, Cagri SAHIN

DOI: 10.1631/FITEE.2400091 Downloaded: 787 Clicked: 971 Cited: 0 Commented: 0(p.877-895) <Full Text> <PPT> 9

Chinese summary <0> CUSMART：利用GPGPU加速器有效并行化字符串匹配算法

Adnan OZSOY¹, Mengu NAZLI¹, Onur CANKUR², Cagri SAHIN³
¹哈西德佩大学计算机工程系，土耳其安卡拉省，06800
²马里兰大学帕克分校计算机科学系，美国马里兰州，20742
³加齐大学计算机工程系，土耳其安卡拉省，06570
摘要：提出一种字符串匹配算法研究工具（SMART）库的并行版本，该版本在NVDIA的统一计算设备架构（CUDA）平台上实现，采用通用图形处理器（GPGPU）编程概念以提升性能及深入了解这些字符匹配算法的并行版本。利用CUDA应用程序编程接口（API）开发了CUDA增强的SMART（CUSMART）库，该库集成了64种字符串匹配算法的并行迭代。为确保全面且公正的比较，在各种场景下评估这些算法的性能，进而识别它们在特定应用场景中的优势和劣势。探索并建立了优化技术，以评估它们对算法性能的影响。该研究的结果通过算法的可扩展性突出了GPGPU计算在字符串匹配应用中的潜力，表明性能有显著提高。此外，确定了不同场景下表现最佳和最差的算法。

关键词组：字符串匹配；并行编程；图形处理器（GPU）编程；通用图形处理器（GPGPU）；英伟达（NVDIA）；统一计算设备架构（CUDA）；字符串匹配算法研究工具（SMART）

Federated model with contrastive learning and adaptive control variates for human activity recognition

Ignatius IWAN, Bernardo Nugroho YAHYA, Seok-Lyong LEE

DOI: 10.1631/FITEE.2400797 Downloaded: 182 Clicked: 299 Cited: 0 Commented: 0(p.896-911) <Full Text>

Chinese summary <0> 用于人体活动识别的基于对比学习与自适应变量控制的联邦模型

Ignatius IWAN, Bernardo Nugroho YAHYA, Seok-Lyong LEE
韩国外国语大学工业与管理工程系，韩国龙仁市，17035
摘要：随着隐私问题日益凸显，目前亟需一种通信安全的方法，用于在用户活动数据上训练人体活动识别模型。联邦学习作为一种备受关注的技术，可以在保护数据隐私的同时促进服务器与客户端之间的模型训练。然而，传统联邦学习方法通常假设各客户端数据是相互独立且同分布的，这在实际场景中却并不成立。现实场景中的人类活动具有差异性，导致相同行为在不同客户端执行时会产生系统性偏差。这导致了本地模型目标偏离全局模型目标，进而阻碍整体收敛。为此，本文基于对比学习及自适应变量控制，提出一种名为FedCoad的联邦模型来处理人体活动识别中的客户端偏差。模型对比学习将全局模型和本地模型之间的表征差距最小化，有助于全局模型的收敛。在本地模型更新期间，自适应控制变量会根据模型权重和控制变量更新的变化速率对本地模型更新进行惩罚。我们的实验结果表明，FedCoad在人体活动识别基准数据集上的表现优于现有最先进的联邦学习算法。

关键词组：联邦学习；人体活动识别；对比学习；深度学习

Prototype-guided cross-task knowledge distillation

Deng LI, Peng LI, Aming WU, Yahong HAN

DOI: 10.1631/FITEE.2400383 Downloaded: 611 Clicked: 682 Cited: 0 Commented: 0(p.912-929) <Full Text> <PPT> 11

Chinese summary <0> 原型引导的跨任务知识蒸馏

李登¹，李鹏²，武阿明³，韩亚洪¹
¹天津大学智能与计算学部，中国天津市，300350
²嵩山实验室，中国郑州市，450000
³西安电子科技大学电子工程学院，中国西安市，710401
摘要：近年来，大规模预训练模型在各种任务中展现了其优势。然而，受繁重的计算和巨大的存储需求限制，大规模预训练模型难以部署于真实场景中。现有主流的知识蒸馏方法要求教师模型和学生模型共享相同的标签空间，这限制了预训练模型在真实场景的应用。为缓解不同标签空间的限制，本文提出一种原型引导的跨任务知识蒸馏（ProC-KD）方法，旨在将教师网络的本质物体表征知识迁移到各种下游任务场景中。首先，为更好地学习跨任务场景中的泛化知识，提出一个原型学习模块，从教师网络中学习物体的不变本质表示。其次，对于多样的下游任务，提出一个任务自适应特征增强模块，通过习得的泛化原型表示增强学生网络特征，并指导学生网络的学习以提高其泛化能力。在不同视觉任务上的实验验证了所提方法在跨任务知识蒸馏场景中的有效性。

关键词组：知识蒸馏；跨任务；原型学习

SRIS-Net: a robust image steganography algorithm based on feature score maps

Ai XIAO, Zhi LI, Guomei WANG, Long ZHENG, Haoyuan SUN

DOI: 10.1631/FITEE.2400069 Downloaded: 843 Clicked: 1463 Cited: 0 Commented: 0(p.930-945) <Full Text> <PPT> 9

Chinese summary <0> SRIS-Net：基于特征评分图的鲁棒图像隐写算法

肖爱，李智，王国美，郑龙，孙浩元
贵州大学计算机科学与技术学院，中国贵阳市，550025
摘要：基于深度学习的图像隐写算法通常使用空间域或频域特征进行训练。但单一域的特征很难完全表达整个图像的内容，而隐写通常是多任务的，这通常导致隐写性能不佳。为此，本文提出一种基于特征评分图的鲁棒图像隐写算法，称为"安全和鲁棒图像隐写网络"（SRIS-Net）。首先，所提算法不是使用空间域隐写，而是利用卷积神经网络获得浅层空间域特征。这些特征通过拉普拉斯金字塔频域分解（LPFDD），以渐进辅助隐藏策略在不同频率子带中隐藏秘密信息，从而显著减少秘密信息对覆盖图像的影响，有效实现显著的不可见性和鲁棒性能。此外，提出一个全局-局部嵌入模块（GLEM），该模块通过考虑图像的整体结构和局部细节来实现嵌入，并提出一个双多尺度聚合子网络（DMSubNet）进行多尺度重构以提高载体图像的质量。为了确保安全性，提出一个双任务鉴别器结构，同时对图像进行真或假的判断，并生成载体图像感兴趣区域（ROI）的特征评分图，以指导嵌入模块生成具有更高隐蔽性和不可检测性的载密图像。在BOSSBase上的实验结果表明，所提出的SRIS-Net在不可检测性和鲁棒性方面优于其他主流方法，在视觉质量上分别提高超过9.2 dB和3.4 dB，容量可以增加到大约72-96 bpp。

关键词组：图像隐写；鲁棒性；不可检测性；双任务鉴别器

An optimized formula for the two-point resistance of a cobweb resistance network and its potential application

Yu GUAN, Xiaoyu JIANG, Yanpeng ZHENG, Zhaolin JIANG

DOI: 10.1631/FITEE.2400613 Downloaded: 373 Clicked: 503 Cited: 0 Commented: 0(p.946-958) <Full Text> <PPT> 9

Chinese summary <0> 蛛网电阻网络两点电阻的优化公式及其势的应用

管钰¹，江晓雨¹，郑彦鹏²，江兆林³
¹临沂大学信息科学与工程学院，中国临沂市，276000
²临沂大学自动化与电气工程学院，中国临沂市，276000
²临沂大学数学与统计学院，中国临沂市，276000
摘要：近年来，电阻网络的探索和应用范围显著扩大，求解电阻网络两点间的等效电阻一直是一个重要课题。本文重点优化了具有2r边界条件的m×n蛛网电阻网络的两点电阻计算公式。为提高两点间等效电阻的计算效率，利用切比雪夫多项式的最优逼近特性，结合双曲函数对公式进行优化，并简化推导过程。讨论了几种特殊情况下的等效电阻公式，并比较了优化前后等效电阻公式的计算效率。最后，通过势公式进行路径规划的创新尝试，提出一种基于蛛网势函数的启发式算法，用于机器人在有障碍物的蛛网环境中的路径规划。

关键词组：电阻网络；等效电阻；势函数；切比雪夫多项式；路径规划

A dynamic K-nearest neighbor method based on strong access point credibility for indoor positioning

Yuting YANG, Tao ZHANG, Wu HUANGz

DOI: 10.1631/FITEE.2400366 Downloaded: 144 Clicked: 285 Cited: 0 Commented: 0(p.959-977) <Full Text> <PPT> 11

Chinese summary <0> 基于强接入点可信度的动态K近邻室内定位方法

杨玉亭¹，张滔¹，黄武²
¹成都泰盟软件有限公司研究院，中国成都市，610100
²四川大学计算机学院，中国成都市，610044
摘要：高精度室内定位为病患监护、设备调度管理、实验室安全等服务提供了宝贵信息支撑。传统室内定位技术--指纹室内定位--通常采用K近邻（KNN）算法，通过接收信号强度（RSS）确定最近的K个参考点进行位置预测。然而，RSS易受环境干扰，导致选择的参考点并非用户物理空间上的最近邻。此外，使用固定的K值并非最佳策略。本文提出一种基于强接入点可信度的动态K近邻法室内定位方法（SAPC-DKNN）。该方法利用RSS路径损耗先验知识，通过RSS波动范围量化不同接入点的重要性。整合强接入点范围内接入点集的相似性，并根据强接入点的可信度为RSS制定加权距离度量。此外，引入基于邻域密度的动态K值算法（ND-DKA），自动优化每个测试点的K值。在3个数据集上的实验表明，与最先进KNN方法相比，该方法平均定位误差显著降低15.41%～64.74%。

关键词组：接收信号强度（RSS）路径损耗；指纹室内定位；动态K近邻

An efficient multi-Bernoulli filter for tracking multiple maritime dim targets

Liwei SHI, Yunfei GUO, Wenxiong CUI, Yanbo XUE, Yun CHEN

DOI: 10.1631/FITEE.2400449 Downloaded: 672 Clicked: 1082 Cited: 0 Commented: 0(p.978-990) <Full Text>

Chinese summary <0> 一种用于跟踪多海面弱目标的高效多伯努利滤波器

石力玮，郭云飞，崔文兄，薛研博，陈云
杭州电子科技大学自动化学院，中国杭州市，310018
摘要：序贯蒙特卡罗多伯努利检测前跟踪（SMC-MB-TBD）方法广泛应用于海上弱目标的跟踪问题。由于粒子贫化和速度不确定性，该方法存在跟踪精度低和跟踪损失的问题。为解决这一问题，本文提出一种新的位置缩放和速度校正多伯努利滤波器（PSVC-MB）。首先，采用粒子位置缩放代替SMC-MB-TBD方法中的重采样，解决了粒子多样性不足的问题。其次，当目标稳定跟踪时，从多帧信息中提取目标速度并将其用于重新估计。由粒子位置附近所有位置的加权平均计算得到伪点测量值，并通过伪点测量值对粒子速度进行连续修正。仿真结果验证了该方法在不同低信杂比条件下的有效性。

关键词组：海面弱目标；检测前跟踪；多伯努利

A novel frequency-protection interval adjustment method based on Doppler frequency offset pre-compensation for space-based Internet of Things

Qingquan LIU, Lihu CHEN, Songting LI, Yiran XIANG, Baokang ZHAO

DOI: 10.1631/FITEE.2400033 Downloaded: 946 Clicked: 1288 Cited: 0 Commented: 0(p.991-1001) <Full Text> <PPT> 8

Chinese summary <0> 基于天基物联网多普勒频率偏移预补偿的新型频率保护间隔调整方法

刘清全¹，陈利虎¹，李松亭¹，向怡然¹，赵宝康²
¹国防科技大学空天科学学院，中国长沙市，410073
²国防科技大学计算机学院，中国长沙市，410073
摘要：为满足海量终端用户的接入需求，天基物联网需要足够的频率资源用于分配。然而，目前可用的频率资源几乎已经分配完毕。而已分配的频率资源却存在频谱利用率低的问题。为在频谱资源受限的条件下实现更多用户入网，本文提出一种基于多普勒频率偏移预补偿的频率保护间隔调整方法，以提高频谱资源的利用率。通过计算卫星与信号发射终端之间的相对运动，结合报文长度和传输速率，确定多普勒频率偏移的最佳预补偿值，减小频率保护间隔。仿真结果表明，该预补偿方法可将用户访接入量增大90-400倍。合理地选择报文拆分次数和传输速率进行多普勒频率偏移预补偿计算，用户接入量还可额外增加45%或更多。本文提出的调整频率保护间隔的方法提高了频谱利用率，为解决频率受限条件下海量用户接入的难题提供了解决方案。

关键词组：保护间隔；频谱利用率；多普勒频率偏移预补偿；海量用户接入

One-dimensional reconfigurable three-stage Doherty power amplifier with load mismatch resilience

Yi ZHANG, Ruibin GAO, Shuang LIU, Yujie HAN, Meng REN, Hanhui LIN, Jingzhou PANG

DOI: 10.1631/FITEE.2400913 Downloaded: 188 Clicked: 270 Cited: 0 Commented: 0(p.1002-1016) <Full Text> <PPT> 12

Chinese summary <0> 抗负载失配的一维可重构三阶Doherty功率放大器

张艺，高瑞彬，刘爽，韩玉杰，任梦，林涵辉，庞竞舟
重庆大学微电子与通信工程学院，中国重庆市，400044
摘要：本文对三阶Doherty功率放大器（DPA）在负载失配条件下的抗失配能力进行了全面的理论分析。此外，提出一种新型可重构三阶DPA架构，旨在通过使用极其简单的电路和一维控制方法来增强对负载失配的耐受性。为了验证所提架构和控制方法的有效性，设计并制作了一个采用商用氮化镓有源器件的DPA原型，其工作频率为2 GHz。在匹配的50 Ω负载下，制作的三阶DPA实现了9.5 dB的高效率范围，回退漏极效率超过51%。通过所提出的一维控制方法，该DPA在2:1电压驻波比下，在360°相位范围内，回退效率达到47.0%～55.1%，功率波动小于2 dB。当使用8 dB峰均功率比的20 MHz长期演进信号驱动时，DPA在负载失配条件下，无需数字预失真，即可实现46.2%～53.9%的平均效率，且邻信道功率比优于−21 dBc。

关键词组：Doherty功率放大器；负载失配；一维控制；可重构；三阶