南京郵電大學學報自然科學版

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南京郵電大學學報自然科學版 關注(): 期刊周期：雙月刊; 期刊級別：省級; 國內統一刊號：32-1772/TN; 國際標準刊號：1673-5439; 主辦單位：南京郵電大學; 主管單位：南京郵電大學; 查看南京郵電大學學報(自然科學版)近十年數據入口>>>; 上一本期雜志：解放軍理工大學學報自然科學版; 下一本期雜志：體育世界學術版體育科技期刊

　　《南京郵電大學學報(自然科學版)》(簡稱南郵學報)是由江蘇省教育廳主管、南京郵電大學主辦的以通信、電子和信息學科為特色的專業性學術期刊，創刊于1960年，是全國創辦最早的電子通信類期刊之一。南郵學報主要刊登電子通信和信息技術的應用基礎理論與工程技術研究學術論文。主打欄目有“通信與電子”、“計算機與自動控制”、“信息材料與光電器件”，主要刊登能及時反映代表學科前沿、學術上有特色的通信與信息系統、信號與信息處理、電磁場與微波技術、通信系統與通信網、圖像通信與多媒體通信、移動通信與光波通信、計算機軟件與理論、計算機應用技術、信息安全與信息網絡、控制理論與控制工程、模式識別與智能系統、有機光電子學、物聯網等學科或專業的學術論文、研究報告及綜述等。讀者對象主要是從事上述學科或專業的教學科研人員、研究生及工程技術人員。

　　南京郵電大學學報(自然科學版)欄目設置學術論文、研究報告

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　　是以郵電通信為主的專業學術期刊，刊載通信領域各個學科的科研成果，包括工程技術和基礎研究論文、研究報告及重要學術問題綜述等。反映了該校師生的最新研究成果和學術水平。讀者對象為通信科技工作者、高等院校相關學科教師和研究生等。

　　南京郵電大學學報自然科學版最新期刊目錄

車間流水線場景下基于隨機森林的多元輸入信道路徑損耗模型研究————作者：余雨;丁文慧;嚴偉;徐晨;許恒飛;楊潔;張云萱;

摘要：針對車間流水線復雜環境中信道建模需求，結合多維特征數據與隨機森林方法，提出了一種多元輸入路徑損耗模型。首先，通過射線追蹤技術獲取多維度特征數據，利用決策樹集成方法實現路徑損耗的精準預測。然后，分析了隨機森林超參數對模型性能的影響，并給出了模型參數提取方法。此外，與三維模型、人工神經網絡模型、深度神經網絡模型、對數距離模型及3GPP TR 38.901模型的對比表明，該模型在路徑損耗預測精度、計算效...

光伏天線研究綜述————作者：徐含靜;張萬平;李波;呂文俊;

摘要：大量物聯網節點通過富集環境能量，實現能源自給、按需聯接而形成智聯網絡。光伏天線集光能采集和無線通信功能于一體，是實現節點低成本能源自供、以高能效綠色無線通信方式實現萬物智聯的多功能關鍵部件。目前，適用于衛星通信的光伏陣列天線憑借其優良輻射特性成為主流集成方案，該類設計光電轉換效率可達原有商用電池初始效率90%以上。本文系統陳述了傳統天線與光伏電池的集成手段及應用場景，進而探討集成光伏薄膜加載條件下...

單幅圖像去模糊的多尺度特征提取和融合網絡————作者：武婷婷;萬少杰;

摘要：近年來，多層網絡在圖像去模糊領域取得了較大進展，但其性能受限于特征提取和殘差連接。為解決這些問題，該文提出了一種多尺度融合網絡(MSFN)用于圖像去模糊，通過多尺度輸入與輸出，增強了對圖像特征的提取能力。MSFN利用其特征自適應細節增強(ADE)模塊和跨尺度特征融合(CSFF)模塊，在不同網絡深度上捕獲不同尺度的特征，優化了特征提取過程，并有效融合了多尺度信息。實驗結果表明，所提出的算法在定量分析...

基于多尺度語義和依賴增強的關系抽取方法————作者：趙慧;張潔;

摘要：近年來，關系抽取方法雖取得了顯著進展，但在處理不同依賴長度的實體關系和復雜上下文時仍存在局部信息捕捉不足和長距離依賴建模能力有限的問題。為此提出一種改進的多尺度語義和依賴增強的關系抽取方法（MSCDE）。首先，構建多尺度上下文特征捕捉模塊（MSCF），結合標準卷積和多種膨脹率的空洞卷積擴展感受野，提取局部和全局語義信息，以適應不同依賴范圍的實體關系。接著，引入全局依賴建模（GDIM）捕捉實體間的全...

基于角色定位的可控連貫故事生成————作者：李佳靈;陶明;盛業斐;譚智一;

摘要：為了緩解現有故事可視化方法難以準確生成多人物場景的問題，提出一種基于角色定位的故事可視化模型CGSV（Character-Grounded Story Visualization），從文本-角色映射和多角色視覺布局兩個方面優化多人物生成。首先，CGSV設計了一個邊界框-姓名融合模塊，通過提取和過濾角色的邊界框并將其與相應的名字進行融合，提供準確的人物位置信息。此外，CGSV引入了布局互注意力模塊，...

基于自適應噪聲與混合注意力的聯邦學習異常檢測————作者：許建;任義;周浩;戴華;楊庚;

摘要：現有基于聯邦學習架構的分布式異常檢測難以兼顧異常檢測性能與數據隱私保護。為此，提出了一種基于自適應噪聲與混合注意力機制的聯邦學習異常檢測模型。該模型以卷積神經網絡為基礎，通過融合空間與多頭的混合注意力機制對復雜特征進行多維度、深層次提取，實現高精度的異常檢測。其次，基于本地和中心化差分隱私，通過自適應噪聲添加與隱私預算分配，進一步提高了模型的隱私性和魯棒性。基于公開數據集NSL-KDD及UNSW-...

基于深度學習的微弱光照目標檢測算法————作者：王誠;李坤;王思晗;

摘要：通用的目標檢測算法在微弱光照下表現不佳，而現有的針對微弱光照的檢測算法又往往需要大量的計算資源，這使得它們難以在計算能力受限的設備上得到有效應用。針對以上問題，提出一種改進YOLOv8的輕量化微弱光照目標檢測算法YOLO-SCEB。首先，在特征提取與特征融合網絡引入高效通道注意力機制(ECA-Net)，增強模型得到的特征信息;其次，在特征融合網絡引入C2f＿SC模塊，以減少空間維度和通道維度上的特...

融合多尺度特征的時空Transformer目標跟蹤方法————作者：蘇健;李志青;

摘要：大多數基于Transformer 的跟蹤方法未充分利用視頻序列中的時空上下文線索，導致對目標外觀變化的感知能力不足。針對這一問題，提出一種融合多尺度特征的時空Transformer目標跟蹤方法。首先，采用多尺度特征提取模塊融合深層與淺層特征細節。然后，構建時空Transformer編解碼器實現自適應外觀變化學習。其中，編碼器通過空間殘差注意力提取空間信息；解碼器對連續幀的目標狀態進行時間建模。最后...

基于改進型滑動窗口的自適應異常值魯棒卡爾曼濾波算法————作者：孫進;葉千祺;趙海濤;

摘要：針對慣性導航系統（INS）在長期運行中導航精度逐漸下降的問題，提出了一種改進型滑動窗口自適應異常值魯棒卡爾曼濾波（ISW-AORKF）。INS由于受到傳感器漂移、噪聲和異常值的影響，長期運行時往往會出現精度下降。為解決這一問題，ISW-AORKF通過融合多源傳感器數據，并結合滑動窗口機制，能夠快速響應環境變化，從而有效提高動態目標的跟蹤精度。具體而言，滑動窗口方法可以減小非平穩信號的影響，只利用最...

基于多特征融合的少樣本學習室內定位算法————作者：劉洋;馮仁旭;

摘要：在工業物聯網（Industrial Internet of Things， IIoT）應用場景中，高精度定位技術至關重要。然而快速變化的場景環境，使得現有的定位方法無法進行快速適應新的場景信息。為了快速適應未知且不斷變化的環境，解決數據稀缺條件下的工業物聯網定位問題變得尤為迫切。為了提高射頻（Radio Frequency，RF）數據的利用效率，本文提出了一種新的少樣本學習定位算法。該算法通過在大...

工業物聯網場景通用幾何隨機信道模型————作者：楊雨潤;劉洋;

摘要：工業物聯網( Industrial Internet of Things， IIoT )是第六代通信系統( sixth-generation， 6G )的典型應用。提出了一種新的基于幾何的工業物聯網環境非平穩隨機模型( geometry-based stochastic model， GBSM)。該模型通過速度分解來細化IIoT下信道模型中散射體組成的簇的生滅過程，對不同運動方向間信道非平穩特性的...

區塊鏈中基于多級委員會的去中心化節點管理方法————作者：胡筱旋;喻天豪;董振江;孫雁飛;溫硯;亓晉;

摘要：針對基于委員會的區塊鏈系統存在中心化程度高、節點投票積極性低，易被操縱等問題，該文提出一種基于多級委員會的去中心化節點管理方法。該方法引入節點綜合評估模型對全網節點進行初步篩選，并設計積分衰退算法動態選舉出塊節點保障系統的去中心化特性，最后引入了獎懲激勵機制促進節點在區塊鏈系統中保持積極行為。實驗表明，該文提出的多級架構與共識算法相比同類算法提高了區塊鏈系統的去中心化水平，并在抗操縱能力、出塊速度...

基于RIS輔助的RSMA無蜂窩上行通信系統和速率優化算法————作者：俞觀曄;于佳;陳沛;田雨露;朱曉榮;

摘要：針對無蜂窩系統中通信鏈路易受環境影響、終端接入設備受限的問題，引入智能反射面（RIS）和速率分割多址（RSMA）技術輔助通信，提出了一種基于RIS輔助的RSMA無蜂窩上行通信系統和速率優化算法，通過聯合優化RIS的無源波束形成、接入點選擇、子消息功率分配和解碼順序，以實現系統和速率最大化。由于該優化問題為非凸的離散非線性規劃，考慮將其解耦成多個子問題進行交替優化，首先采用基于信道增益的以用戶為中心...

基于多尺度特征融合和對比學習的小樣本圖像分割方法————作者：胡曉飛;吳佳蕓;鄒貴春;武靈芝;

摘要：針對醫學圖像標注數據稀缺以及模型在分割多尺度目標時效果不佳的問題，提出一種基于多尺度特征融合和對比學習的小樣本醫學圖像分割方法。首先，提出一種順序拼接的多尺度跳躍連接方法替代傳統的跳躍連接，有效地融合編碼器中不同尺度的特征圖并傳遞給相應的解碼器。其次，鑒于模型的雙分支結構，提出一種基于多尺度特征的對比學習模塊，設計對比學習損失函數，提高模型對像素級特征的可分辨能力。所提方法實現了醫學圖像的跨域數據...

6G車聯網場景基于通感一體的波束賦形算法————作者：宋雨欣;張暉;湯萍萍;曹浩彤;

摘要：在未來6G車聯網場景中，精準定向波束賦形是提高通信質量和頻譜利用效率的關鍵。本文提出了一種基于通感一體的波束賦形算法，通過選取基站范圍內的錨點車輛，利用其接收到的感知信息對目標車輛進行協同定位，從而實現高效的、精準的定向波束通信。首先基于定義的變量選擇原則選取位置合適的部分車輛，利用多個車輛間通信產生的感知信息聯合預測目標車輛的運動參數，采用基于匹配濾波的時延-多普勒方法估計反射回波信息進行動態車...

IRS增強的UAV機會接入寬帶CR系統資源分配與安全優化————作者：趙國興;劉富輝;晏子祥;吳偉;田峰;

摘要：提出了一種智能反射面（Intelligent Reflecting Surface，IRS）增強的無人機（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）機會接入寬帶認知無線電（Cognitive Radio，CR）系統，以提升系統頻譜效率并確保物理層安全（Physical Layer Security，PLS）。通過聯合優化UAV的波束賦形和飛行軌跡、IRS的反射系數、用戶和IRS的關聯...

物聯網中面向用戶體驗質量的觸覺編碼與網絡資源分配聯合方案————作者：張旭光;陳鳴鍇;康彬;王磊;

摘要：融合聽覺、視覺和觸覺交互的多模態應用有望為用戶提供高度沉浸的體驗和豐富的交互功能，即將成為下一代物聯網（Internet of Things，IoT）的關鍵服務。然而，IoT中網絡資源的碎片化和分布式特性給觸覺通信的高時效性和可靠性提出了巨大挑戰。針對這一問題，本文提出了一種觸覺編碼和網絡資源分配的聯合方案。首先，設計了一種靈活可伸縮的觸覺編碼方法，結合人類觸覺感知機制，能夠自適應IoT復雜多變網...

IRS輔助OFDMA系統中的寬帶相移模型和系統優化————作者：余寧;雷維嘉;

摘要：針對IRS反射相移與信號頻率的相關性，首先提出一種較為簡單但能較為準確地描述不同子載波相移量與中心頻率相移量關系的數學模型。在此基礎上，提出最大化系統和速率的IRS中心頻率相移矩陣、OFDMA子載波與功率分配的聯合優化問題。首先將該優化問題分解為IRS相移優化和子載波與功率分配優化兩個子問題，然后采用交替迭代優化的方式獲得原問題的解。其中，IRS相移優化子問題利用逐次凸逼近方法轉換為凸問題后再求解...

面向Non-IID場景的通信高效個性化聯邦學習算法————作者：黃宇虹;陳思光;

摘要：在客戶端數據非獨立同分布(non-independent and identically distributed， Non-IID)的場景中，為了向客戶端提供個性化且通信高效的解決方案，本文提出了一種面向Non-IID場景的通信高效個性化聯邦學習算法。具體地，為充分利用相似客戶端之間的知識提升模型性能，同時保留本地客戶端的個性化信息，提出一種融合模型分層思想與聚類思想的個性化聯邦學習算法。為進一步...

安卓應用程序反動態分析技術研究進展————作者：孫國梓;索得文;何韓森;

摘要：安卓平臺因其開放性成為開發者和用戶的首選移動操作系統，但其應用程序面臨的惡意分析和逆向工程威脅日益嚴峻，嚴重影響用戶數據安全和隱私保護。現有研究雖然涉及反靜態分析和部分反動態分析技術，但對反動態分析技術缺乏系統性總結。論文聚焦于反動態分析技術中的反調試、虛擬環境檢測和Root檢測三大方向，通過對300個實際APK樣本的深入分析，總結了各類技術的實現機制、適用場景及其優劣，并從部署復雜度、有效性和抗...

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