科研知识互享,齐心协力共进 | 计算机与人工智能系科学研究学术讲座
日期:2024-11-01  作者:wangxinyu_jsj   来源:  浏览量:41

为促进科研领域的交流与合作,提升教师科研创新意识,计算机与软件学院计算机与人工智能系于10月中旬在A3-206举办了科研交流分享会,此次分享会由赵桐和张竣哲两位老师共同分享。

 

 

首先,赵桐老师介绍了她的研究内容,题为《基于深度学习的NOMA系统信号检测方法研究》,现场的老师们围绕着如何将神经网络模型应用于通信系统的设计进行了研讨。首先,赵老师对多址接入技术进行了简单介绍,简要回顾了从1G至5G的通信系统发展历程。从最初的模拟通信到如今的数字通信,每一次技术的迭代都伴随着通信速率、频谱效率以及系统容量的显著提升。在这一过程中,多址接入技术作为连接用户与网络的桥梁,经历了从频分多址(FDMA)、时分多址(TDMA)、码分多址(CDMA)到正交频分多址(OFDMA)的演变,每一步都深刻影响着通信系统的容量、覆盖范围和用户体验。

接下来,赵老师重点讲解了多址接入技术的实现原理,通过对比与分析,使参与者对NOMA在提升频谱效率、增强系统容量等方面的独特优势有了更为深刻的理解。她进一步指出,NOMA技术作为5G及未来通信系统的关键组成部分,其发展问题备受关注。然而,NOMA技术的实现并非易事,其中信号检测问题尤为突出。传统的串行干扰消除技术虽然在一定程度上能够解决多用户间的干扰问题,但在复杂通信环境下,其性能往往受到严重限制。针对这一挑战,提出了采用深度学习算法替代串行干扰消除算法进行信号检测的新思路,并详细探讨了这一替代方案的必要性与可行性。

深度学习算法以其强大的学习能力和泛化能力,在图像处理、语音识别等领域取得了显著成果。同样地,在通信系统中,深度学习算法也能够通过训练大量数据,学习到用户信号之间的复杂关系,从而实现更准确的信号检测。赵老师详细展示了基于深度学习算法的NOMA信号检测方法设计原理,通过仿真结果图,直观呈现了深度学习算法在信号处理领域的强大学习能力。这些仿真结果不仅验证了深度学习算法在NOMA系统信号检测中的有效性,更彰显了其在提升系统性能、优化资源分配等方面的巨大潜力。

 

 

接着张竣哲老师深入讲解了《区块链中关键密码学技术介绍》,不仅讲述了区块链的基本概念及其特点和区块链的基本结构,还系统的阐述了区块链中常见的密码学算法,介绍这些算法的构造以及应用在区块链中的优缺点。区块链,简而言之,是一种块链式存储、不可篡改、安全可信的去中心化分布式账本,它结合了分布式存储、点对点传输、共识机制、密码学等技术,通过不断增长的数据块链记录交易和信息,确保数据的安全和透明性。其特点包括去中心化性、不可篡改性、透明性、匿名性和可追溯性。之后,张老师通过一笔转账来对比区块链与传统中心化机构的区别,并介绍区块链如何实现去中心化这一性质。此外,还介绍了区块链在数据层的基本构造,区块链中的每个区块都保存着前一个区块的哈希值,通过哈希将每个区块链接起来,每个区块中又包含一个梅克尔树,叶子节点保存着每笔交易的详细记录,非叶子节点保存着对子节点的哈希值,通过这种构造极大缩减了区块链的长度,并且保证了区块链的不可篡改性。

 

 

通过区块链的基本构造可以发现,哈希函数在区块链中被广泛使用。张老师详细展示哈希函数在密码学中的构造,阐述其特点,并提出一个区块链的现实问题。当有违规信息成功存储在区块链中时,如何对违规信息进行处理?这可以通过变色龙哈希算法进行实现,变色龙哈希算法与传统哈希算法最主要的不同之处,在于它可以使拥有私钥的用户对信息进行修改,但却不改变哈希值,从而保证在不改变区块链结构的情况下完成对违规信息的处理。但这也带来一个新的问题,拥有私钥的用户权力过于强大,这与区块链的去中心化思想相违背。通过可验证秘密共享算法可以在这两者之间取得一个平衡,可验证秘密共享算法能够将密钥分成多份,并分发给多个用户,每名用户只拥有密钥的一部分。当某用户A想要对信息进行修改时,需要发起一次投票,其他用户如果赞成这次修改,就将自己的子密钥发送给该用户,当用户A收集到足够的子密钥后,就可以通过拉格朗日插值法等技术来还原出原本的密钥,从而对信息进行修改。通过这种方式,在保留一定去中心化的同时又满足了对违规信息的修改。最后,张老师介绍了一种区块链的热门技术:零知识证明技术,并通过两个例子来说明。具体来说,用户A想证明他知晓公钥对应的私钥,但又不想暴露私钥,这时用户A就可以通过零知识证明技术来构造一种形式,通过这种形式,在不暴露私钥的前提下让他人相信用户A确实拥有公钥对应的私钥。然而,这种方式需要用户A与其他用户交互完成,通过哈希函数,还可以对这种形式进行改进,在不需要交互的情况下完成验证,减少了通信开销。

 

 

在随后的互动讨论中,与会者积极贡献见解。有的人聚焦于神经网络模型在通信系统实际部署中的前景,提出了富有创意的构想与建议,旨在进一步挖掘其应用潜力。另一些人则围绕区块链技术在项目实践中的学习成本及资源分配展开了深入探讨,分享了宝贵的研究心得与实践成果。此次科研交流活动不仅深化了与会者对前沿科技的认知,也为后续的合作研究与学术交流奠定了坚实的基础。

 

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