无蜂窝大规模MIMO中导频欺骗攻击检测方法

在无蜂窝大规模多输入多输出网络中，一方面，接入点（access points， APs）分布式部署导致信道硬化及利好传播现象不再显著，导频欺骗攻击（pilot spoofing attack， PSA）的恶意窃听者可以通过调整导频发送功率，得以模拟信道特性，传统依赖大尺度衰落先验信息的PSA检测技术不再适用；另一方面，基于信息论准则的PSA检测技术，需要比AP数量级高的导频样本进行观测，而信道估计阶段所耗费的时长无疑影响系统的频谱效率。针对这种情况，提出了一种基于信号子空间的欺骗检测（signal subspace based spoofing detection， SSBSD）方法。首先，在合法用户的训练序列上叠加一个随机序列，利用灵活检验准则对信源数量进行估计。其次，利用统计学中的线性收缩原理，对导频样本协方差矩阵进行优化，使观测样本的噪声特征值分布更好拟合信道噪声功率。最后，通过信号的正交补空间对观测矩阵进行投影处理，从而实现PSA检测。经仿真实验与理论分析，SSBSD方法无须大尺度衰落先验信息，也无须与AP数量级相同的导频长度，对PSA的导频发送功率十分敏感，在大尺度衰落未知、大尺度衰落时间相关或频谱资源受限的通信环境中，可以精确检测低电平功率的PSA。      

大规模生物网络马尔可夫聚类的并行化算法

马尔可夫聚类算法（MCL）是在大规模生物网络中寻找模块的一个有效方法，能够挖掘网络结构和功能影响力较大的模块。算法涉及到大规模矩阵计算，因此复杂度可达立方阶次。针对复杂度高的问题，提出了基于消息传递接口（MPI）的并行化马尔可夫聚类算法以提高算法的计算性能。首先，生物网络转化成邻接矩阵；然后，根据算法的特性，按照矩阵的规模判断并重新生成新矩阵以处理非平方倍数矩阵的计算；其次，并行计算通过按块分配的方式能够有效地实现任意规模矩阵的运算；最后，循环并行计算直至收敛，得到网络聚类结果。通过模拟网络和真实生物网络数据集的实验结果表明，与全块集体式通信（FCC）并行方法相比，平均并行效率提升了10个百分点以上，因此可以将该优化算法应用在不同类型的大规模生物网络中。     

iMakeup:特定领域的大规模长视频数据集——用于细粒度视频语义内容描述

实际生活中,大多数视频均含有若干动作或物体,简单的单句描述难以展现视频中的全部信息,而各类长视频中,教学视频步骤清晰、逻辑明确,容易从中提取特征并使用深度学习相关算法进行实验验证,从长视频中提取复杂信息成为研究人员日益关注的问题之一.为此,文中收集整理了一个命名为iMakeup的大规模的美妆类教学视频数据集,其包含总时长256 h的热门50类2 000个长视频,以及12 823个短视频片段,每个片段均根据视频的逻辑步骤顺序进行划分,并标注起止时间和自然语句描述.文中主要通过视频网站下载收集原始视频,并请志愿者对视频的详细内容进行人工标注;同时统计分析了此数据集的规模大小和文本内容,并与其他类似研究领域的若干数据集进行对比;最后,展示了在此数据集上进行视频语义内容描述的基线实验效果,验证了此数据集在视频语义内容描述任务中的可行性. iMakeup数据集在收集整理时注重内容多样性和类别完整性,包含丰富的视觉、听觉甚至统计信息.除了基本的视频语义内容描述任务之外,该数据集还可用于视频分割、物体检测、时尚智能化推荐等多个前沿领域.     

5G关键业务场景的专利分析

本文介绍了5G三大关键业务场景和典型应用,并对5G关键业务场景进行了专利检索和分析。中美日韩四国的公司在所有专利权人中占比最高,前15位专利权人所拥有的专利申请数占到总数的76%左右,高通、华为、LG和三星稳占各场景的前四位。     

基于Spark大规模视频分析的可扩展性研究

介绍大规模监控视频分析可扩展性的研究目标,探讨了哪些因素会增加系统的负载和实时处理延时;研究了如何根据采样数据得出更加具有代表性的负载数据;进而提出了丢帧策略来避免系统负载过大和延时过长问题,最后介绍了动态增加系统的计算性能,通过增加计算节点的方式实现动态地增加系统的计算性能。