北京郵電大學學報最新期刊目錄

基于混合數據訓練與姿態蒸餾的二維全身姿態估計————作者：冒明宇;孫丹丹;夏海輪;李洪達;范馨月;

摘要：為了實現二維全身姿態估計任務輕量化與高性能的均衡，提出了一種混合數據處理方法和一種新的姿態蒸餾框架。在數據預處理階段，混合光流數據和普通圖片數據來實現異構數據增強，在壓縮訓練數據體量的同時提升了模型的泛化性。在模型訓練階段，引入知識蒸餾框架，遞進提取姿態特征，實現高精度高效率的二維全身姿態估計。在COCO全身數據集上的實驗結果表明，訓練得到的大輸入尺寸MDPose-l混合蒸餾姿態模型在平均準確率和...

自適應梯度裁剪的差分隱私保護算法————作者：周亞建;由永橋;王宇;孫良友;顧正龍;

摘要：為了保證數據可用性的同時實現隱私保護，提出一種基于生成對抗網絡的自適應梯度裁剪差分隱私保護算法。該算法以差分隱私隨機梯度下降模型為基礎，在生成對抗網絡的博弈學習過程中通過差分隱私機制向梯度注入高斯噪聲，并根據當前的梯度值及公開訓練樣本集迭代更新梯度裁剪閾值，靈活地控制注入噪聲的規模，提升生成數據的可用性。同時，自適應梯度裁剪差分隱私保護算法利用時刻統計法實現對隱私損失的自動跟蹤計算。自適應梯度裁剪...

面向點擊率預估的會話動態興趣深度推演網絡————作者：郝思宇;古婉瑤;田萱;

摘要：基于點擊率預估的深度會話興趣學習方法通常缺乏對局部異構關系的建模，難以捕捉用戶興趣漂移的動態變化，并且忽略了用戶長期興趣的變化趨勢。對此，提出了一種基于會話的動態興趣深度推演網絡模型。該模型通過改進的自注意力網絡在會話內同時學習全局共性和局部差異的關系，更好地挖掘用戶的動態興趣；同時，利用帶有注意力更新門的門控循環單元在會話間針對候選項建模用戶興趣的發展軌跡，追蹤用戶長期興趣的變化。實驗結果表明，...

基于STBC-NOMA的認知車聯網安全性能分析————作者：李美玲;尹斌;

摘要：針對基于認知非正交多址接入的車聯網通信架構，提出了基于空時分組編碼技術的安全認知傳輸方案，分析了雙瑞利衰落信道下所提認知-空時分組編碼-非正交多址接入系統的安全中斷性能，得到了安全中斷概率閉合表達式。通過蒙特卡洛仿真實驗對分析結果進行驗證，實驗結果表明，相比傳統單天線傳輸方案，所提方案可以明顯提升系統物理層的安全性能；車輛與認知基站的距離、功率限制范圍以及路徑損耗等參數均會影響系統的物理層安全性能...

災后場景下空天地一體化網絡的任務分配方案————作者：朱思峰;夏寒;朱海;張宗輝;喬蕊;

摘要：針對地震救援及災后重建場景的空天地一體化網絡中涌現大量需要實時處理的任務，為了解決該場景下多用戶和多服務器的任務卸載決策問題。提出了一種基于深度強化學習的任務卸載決策方案，并設計了系統模型、計算模型和任務卸載模型。在考慮任務緊迫程度的基礎上，智能體通過觀測環境來進行訓練。實驗結果表明，所提方案能夠降低地震救援及災后重建場景中的任務卸載時延和系統能耗

面向Φ-OTDR實時系統的單邊帶頻譜截取算法————作者：連志文;劉飛;王智;楊旭;周嫻;

摘要：為了滿足相位敏感光時域反射計傳感系統實時化監測的需求，提出了一種基于信號單邊帶頻譜截取的相位提取算法，并運用多線程結構與中央處理器和圖形處理器的異構并行計算相結合的系統架構，實現Φ-OTDR系統的數據實時處理，可滿足每秒上百兆數據量的解調要求。實驗結果表明，所提算法在保持Φ-OTDR系統性能穩定的前提下，監測相位解調時間減少了約21.1%，同時降低了輸出數據文件的大小，使得數據存儲效率提高近70%...

正弦調頻干擾下動態雙二進制偏移載波信號聯合捕獲————作者：唐娟;張天騏;譚霜;沈夕文;

摘要：針對正弦調頻干擾及動態環境下多個雙二進制偏移載波信號聯合捕獲困難、捕獲靈敏度低的問題，提出了改進的離散正弦調頻變換干擾抑制算法，并且在部分匹配濾波器、分數階傅里葉變換及偽碼復合的基礎上，提出了結合能量重心校正、周期圖法和功率譜累積平均的聯合捕獲算法。首先，對接收信號做改進的離散正弦調頻變換處理，進行干擾置零；然后，對干擾抑制后的時域信號與本地復合偽碼進行部分匹配濾波器結合分數階傅里葉變換處理，利用...

面向科學數據集決策影響力評價的長文本分類方法————作者：高瑜蔚;王兆鈞;胡良霖;游新冬;周建設;

摘要：數據要素時代，對決策的影響力成為衡量開放科學數據集質量與價值的重要維度，自動、客觀地從政府公文中提取和評價開放科學數據集的決策影響力成為可行的手段。政府公告文件通常是一種長文本，從其中判斷和科學數據集相關度作為關鍵環節，可轉化成長文本的分類任務。針對該問題，面向科學數據集決策影響力評價場景，提出了一種基于詞性特征融合的長文本分類方法（LTC-WF）。首先，將文本中的詞語根據不同詞性進行分類，將相同...

動態小波基多特征提取和度量學習的輻射源個體識別方法————作者：普運偉;何志強;杜林;陳新杰;

摘要：針對當前多變的輻射源以及復雜的電磁環境下雷達輻射源個體識別存在特征提取慢和識別準確率低等問題，提出一種動態小波基選擇下的多特征提取和度量學習的識別方法。首先，利用稀疏性原理對輻射源個體信號動態選擇小波基，根據節點系數能量將原信號轉換為多種信號表示；然后，從信號表示中提取多尺度統計特征構成特征向量集；最后，采用一種改進的馬氏距離度量學習算法來優化特征空間，并聯合前饋神經網絡用以分類識別。實驗結果表明...

基于PageRank的改進K均值聚類算法————作者：張冰濤;魏丹;沈瑜;羅維薇;

摘要：針對K均值聚類算法（K-means）初始聚類中心選擇的隨機性問題，提出一種基于高斯賽德爾（Gauss-Seidel）迭代的網頁排名（PageRank）重要性度量算法對K-means進行改進。首先，通過PageRank將聚類數據模擬為有向圖上隨機游走模型，即一階馬爾可夫鏈。隨機游走遍歷節點，建立聚類數據線性方程組。引入Gauss-Seidel，利用其在線性方程組求解過程持續更新未知變量特性，保證節點...

基于差分隱私的軌跡隱私分級數據發布方法————作者：何倩;廖冰潔;劉鵬;董慶賀;趙寶康;

摘要：針對傳統軌跡數據發布未考慮用戶在不同場所的隱私偏好問題，筆者提出一種基于差分隱私的軌跡隱私分級的數據發布方法。為了滿足用戶對不同敏感度數據的隱私保護需求，設置停留點和熱點屬性，根據用戶隱私偏好賦予不同的隱私級別�；�于密度聚類算法將高密度軌跡點劃分到同一個簇中，引入標準差對軌跡進行均勻分段，降低處理軌跡數據的時空復雜性。構建噪聲軌跡段前綴樹，根據軌跡隱私級別的權重和樹高來分配隱私預算，引入馬爾可夫鏈...

基于多尺度特征提取及域遷移優化的去霧網絡————作者：楊燕;景嘉杰;

摘要：針對目前去霧算法存在對非均勻霧圖處理效果不佳和小規模訓練集容易造成過擬合的問題，提出了一種基于多尺度特征提取及域遷移優化的雙分支去霧網絡。多尺度特征提取分支用于學習從有霧圖像到清晰圖像的顏色和結構映射，利用多尺度殘差密集模塊實現基于通道注意力的多尺度估計；域遷移分支引入預訓練的ConvNeXt，使得模型獲得額外的先驗信息，提高模型的泛化能力。實驗結果表明，所提算法在合成數據集和真實數據集上去霧理想...

基于知識蒸餾的個性化聯邦多任務學習算法————作者：孫艷華;王子航;劉暢;王朱偉;李萌;

摘要：為應對聯邦學習框架中參與者擁有異構模型和異構數據的情況，并考慮參與者的信任問題，提出了一種基于知識蒸餾的個性化聯邦多任務學習算法。每個客戶端除了學習全局目標任務外，還需要學習基于本地和其他客戶端信息的個性化目標任務，采用全局蒸餾和相互蒸餾相結合的方法，并考慮客戶端的信譽問題。首先，每個客戶端在公共數據集上訓練并計算得到軟預測值，中心服務器會根據客戶的軟預測值與前一輪信譽進行加權，更新當前客戶端的信...

區塊鏈預言機軟件體系結構容錯演化算法————作者：孫晶;孫林;張龍隆;宋雨倫;趙會群;

摘要：預言機是區塊鏈系統與外部的接口，它負責對輸入數據排序和數據事務一致性會話。然而，對于區塊鏈系統中唯一具有中心化特點的預言機而言，其安全性沒有受到區塊鏈特有的安全機制保護；當預言機失敗后，數據和數據處理事務都將丟失。為了避免有預言機因失敗造成的數據丟失，提出了一個新奇的容錯預言機軟件體系結構，設計了可靠性演化需求模型和具有智能特點的容錯演化模型，通過調整上述模型，預言機的可靠性得到改善。在此基礎上，...

基于圖像增強和特征匹配的VSLAM算法————作者：周康;范光宇;饒蕾;程松林;陳年生;

摘要：光照不均勻場景下傳統的視覺同步定位與地圖構建（VSLAM）算法因光照影響而存在系統累積誤差較大和魯棒性較低等問題。對此，提出了基于圖像增強和特征匹配的VSLAM算法。首先，引入了局部自適應Gamma校正和非銳化掩膜的圖像增強方法，通過分塊調節圖像中過亮或過暗區域并增強圖像細節信息，提高了圖像特征點提取數量和分布均勻性；其次，設計了一種特征匹配方法，在短時間內保留了更多正確匹配點對。在多個公開數據集...

RIS輔助的全雙工通感一體化波形設計方法————作者：劉暢;王艷艷;時巧;楊洋;

摘要：針對以雷達為中心的通信感知一體化（ISAC）波形通信速率過低的問題，提出了一種可重構智能超表面（RIS）輔助的全雙工（FD）ISAC波形設計方法。首先，通過引入RIS，并基于FD技術，在雷達脈沖重復周期內分別發射ISAC信號與通信信號，構建了RIS輔助的FD-ISAC系統模型。其次，結合雷達低積分旁瓣電平（ISL）與通信低誤碼率需求，建立了以最小化ISL為目標函數，以通信符號相位相似性、能量、峰均...

改進YOLOv7的金屬表面缺陷檢測方法————作者：馬小林;鄧翔予;錢亞飛;曠海蘭;劉新華;

摘要：金屬材料的質量問題直接關系到工業產品的安全性，傳統的金屬材料質量缺陷檢測算法無法實現高精度的實時檢測。為解決該問題，提出了一種針對金屬表面缺陷檢測框架（YOLOv7-BCA）。首先采用動態稀疏采樣來進行特征提取，增強網絡對于細粒度的特征提取；接著設計特征增強模塊，以實現3個相鄰層的特征融合增強，使得定位信息更加準確；最后結合自適應空間特征融合思想，有效結合深度網絡特征圖的語義信息和淺層網絡特征圖的...

基于參數重分配策略的文檔版面分析方法————作者：蔡云冰;楊詞慧;崔國昊;賈小貝;

摘要：為實現對數字文檔和掃描文檔中排版格式信息的自動結構化分析，提出了一種參數重分配策略的通用文檔版面分析方法。通過引入參數重分配思想，優化模型整體參數平衡。首先，在特征金字塔網絡結構中融入全維動態卷積(ODConv)和FasterNet思想，輕量化neck層以降低過擬合風險。接著，提出了跳躍連接空間金字塔池化結構(Inception-SPPF)，提高對不同尺度目標的特征提取能力。最后，設計了C3Rep...

終端協作通信中基于深度學習的路徑選擇方法————作者：智慧;費潔;葛鴻杰;

摘要：分布式終端協作信息傳輸的多跳、多中繼場景中，用于最優路徑選擇的迭代搜索方法計算復雜度高。在實際網絡中，路徑選擇方法需要在很短的時間內完成，以便及時感知和動態自適應網絡環境的變化。因此，為實現不同節點位置和不同信道狀態信息（CSI）下的快速路徑選擇，提出了一種基于深度學習的路徑選擇方法（DL＿PSM）。該方法采用深度神經網絡（DNN）模型，以所選路徑的最大接收信噪比（RSNR）為優化目標，以每個節點...

融合實體名稱信息的鄰域匹配實體對齊網絡————作者：祁雨婷;邵玉斌;杜慶治;龍華;

摘要：針對實體對齊任務中跨語言知識圖譜間的結構異構性，提出一種融合實體名稱信息的鄰域匹配實體對齊網絡。首先，使用實體的具體鄰接度數信息構建加權鄰接度數矩陣，用于高速通道圖卷積網絡得到實體嵌入并計算出實體對間的距離；其次，基于圖結構信息計算實體對鄰域間的匹配分數，用于迭代更新實體對間的距離。然后，計算翻譯成同語言的實體對名稱間的杰卡德相似度以更新實體對間的距離；最后，使用更新后實體對間的距離進行對齊評估。...

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