《南京郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》(簡稱南郵學(xué)報)是由江蘇省教育廳主管、南京郵電大學(xué)主辦的以通信、電子和信息學(xué)科為特色的專業(yè)性學(xué)術(shù)期刊，創(chuàng)刊于1960年，是全國創(chuàng)辦最早的電子通信類期刊之一。南郵學(xué)報主要刊登電子通信和信息技術(shù)的應(yīng)用基礎(chǔ)理論與工程技術(shù)研究學(xué)術(shù)論文。主打欄目有“通信與電子”、“計算機(jī)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(xué)科前沿、學(xué)術(shù)上有特色的通信與信息系統(tǒng)、信號與信息處理、電磁場與微波技術(shù)、通信系統(tǒng)與通信網(wǎng)、圖像通信與多媒體通信、移動通信與光波通信、計算機(jī)軟件與理論、計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)、信息安全與信息網(wǎng)絡(luò)、控制理論與控制工程、模式識別與智能系統(tǒng)、有機(jī)光電子學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)等學(xué)科或?qū)�業(yè)的學(xué)術(shù)論文、研究報告及綜述等。讀者對象主要是從事上述學(xué)科或?qū)�業(yè)的教學(xué)科研人員、研究生及工程技術(shù)人員。

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

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基于時間序列預(yù)測的冷數(shù)據(jù)壓縮方法————作者：張永潘;張正;徐良紅;錢超;丁誠;潘甦;

摘要：提出了基于時間序列預(yù)測的時序數(shù)據(jù)庫的冷數(shù)據(jù)壓縮方法。該方法采用一種雙自回歸預(yù)測模型對時序數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，只儲存預(yù)測值和真實(shí)值的殘差以及預(yù)測模型系數(shù)。在解碼端通過預(yù)測模型系數(shù)構(gòu)建預(yù)測模型輸出預(yù)測值，然后加上殘差恢復(fù)原始值。由于殘差遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于原始值，因此可以用很少的比特量化，同時預(yù)測模型系數(shù)在貯存一次后在長時間內(nèi)不必重復(fù)存貯，因此達(dá)到壓縮時序數(shù)據(jù)的目的。論文在8個不同大小類型的真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了...

車間流水線場景下基于隨機(jī)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(yán)偉;徐晨;許恒飛;楊潔;張云萱;

摘要：針對車間流水線復(fù)雜環(huán)境中信道建模需求，結(jié)合多維特征數(shù)據(jù)與隨機(jī)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(shù)獲取多維度特征數(shù)據(jù)，利用決策樹集成方法實(shí)現(xiàn)路徑損耗的精準(zhǔn)預(yù)測。然后，分析了隨機(jī)森林超參數(shù)對模型性能的影響，并給出了模型參數(shù)提取方法。此外，與三維模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、對數(shù)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(yù)測精度、計算效...

南京郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》投稿須知

摘要：<正>1.來稿必須具有新性、學(xué)術(shù)性、科學(xué)性、準(zhǔn)確性規(guī)范性和可讀性。論文篇(含圖表)一般限8 000字以內(nèi)。2.論文要求主題明確數(shù)據(jù)嚴(yán)密文圖。文括文題名作者姓名作者單位及郵編、中英文摘要和關(guān)鍵詞(3～8個)中圖分文參考文和者簡(括姓名性別出生年籍貫學(xué)位、職稱、研究方向等內(nèi)容),并在首頁地腳處注明基金資助項目的名稱和基金號。作者的外文姓名一律用漢語拼音全部拼出,姓(字母大寫)在名前,名連綴成一詞,兩字...

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(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)通過富集環(huán)境能量，實(shí)現(xiàn)能源自給、按需聯(lián)接而形成智聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。光伏天線集光能采集和無線通信功能于一體，是實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)低成本能源自供、以高能效綠色無線通信方式實(shí)現(xiàn)萬物智聯(lián)的多功能關(guān)鍵部件。目前，適用于衛(wèi)星通信的光伏陣列天線憑借其優(yōu)良輻射特性成為主流集成方案，該類設(shè)計光電轉(zhuǎn)換效率可達(dá)原有商用電池初始效率90%以上。本文系統(tǒng)陳述了傳統(tǒng)天線與光伏電池的集成手段及應(yīng)用場景，進(jìn)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(wǎng)絡(luò)————作者：武婷婷;萬少杰;

摘要：近年來，多層網(wǎng)絡(luò)在圖像去模糊領(lǐng)域取得了較大進(jìn)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(wǎng)絡(luò)(MSFN)用于圖像去模糊，通過多尺度輸入與輸出，增強(qiáng)了對圖像特征的提取能力。MSFN利用其特征自適應(yīng)細(xì)節(jié)增強(qiáng)(ADE)模塊和跨尺度特征融合(CSFF)模塊，在不同網(wǎng)絡(luò)深度上捕獲不同尺度的特征，優(yōu)化了特征提取過程，并有效融合了多尺度信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)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(qiáng)的關(guān)系抽取方法————作者：趙慧;張潔;

摘要：近年來，關(guān)系抽取方法雖取得了顯著進(jìn)展，但在處理不同依賴長度的實(shí)體關(guān)系和復(fù)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(jìn)的多尺度語義和依賴增強(qiáng)的關(guān)系抽取方法（MSCDE）。首先，構(gòu)建多尺度上下文特征捕捉模塊（MSCF），結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)卷積和多種膨脹率的空洞卷積擴(kuò)展感受野，提取局部和全局語義信息，以適應(yīng)不同依賴范圍的實(shí)體關(guān)系。接著，引入全局依賴建模（GDIM）捕捉實(shí)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(yè)斐;譚智一;

摘要：為了緩解現(xiàn)有故事可視化方法難以準(zhǔn)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(yōu)化多人物生成。首先，CGSV設(shè)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(yīng)的名字進(jìn)行融合，提供準(zhǔn)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(yīng)噪聲與混合注意力的聯(lián)邦學(xué)習(xí)異常檢測————作者：許建;任義;周浩;戴華;楊庚;

摘要：現(xiàn)有基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)的分布式異常檢測難以兼顧異常檢測性能與數(shù)據(jù)隱私保護(hù)。為此，提出了一種基于自適應(yīng)噪聲與混合注意力機(jī)制的聯(lián)邦學(xué)習(xí)異常檢測模型。該模型以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，通過融合空間與多頭的混合注意力機(jī)制對復(fù)雜特征進(jìn)行多維度、深層次提取，實(shí)現(xiàn)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(yīng)噪聲添加與隱私預(yù)算分配，進(jìn)一步提高了模型的隱私性和魯棒性。基于公開數(shù)據(jù)集NSL-KDD及UNSW-...

基于深度學(xué)習(xí)的微弱光照目標(biāo)檢測算法————作者：王誠;李坤;王思晗;

摘要：通用的目標(biāo)檢測算法在微弱光照下表現(xiàn)不佳，而現(xiàn)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(shè)備上得到有效應(yīng)用。針對以上問題，提出一種改進(jìn)YOLOv8的輕量化微弱光照目標(biāo)檢測算法YOLO-SCEB。首先，在特征提取與特征融合網(wǎng)絡(luò)引入高效通道注意力機(jī)制(ECA-Net)，增強(qiáng)模型得到的特征信息;其次，在特征融合網(wǎng)絡(luò)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(biāo)跟蹤方法————作者：蘇健;李志青;

摘要：大多數(shù)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(dǎo)致對目標(biāo)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(biāo)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(xì)節(jié)。然后，構(gòu)建時空Transformer編解碼器實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)外觀變化學(xué)習(xí)。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(xù)幀的目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行時間建模。最后...

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

摘要：針對慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（INS）在長期運(yùn)行中導(dǎo)航精度逐漸下降的問題，提出了一種改進(jìn)型滑動窗口自適應(yīng)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(yùn)行時往往會出現(xiàn)精度下降。為解決這一問題，ISW-AORKF通過融合多源傳感器數(shù)據(jù)，并結(jié)合滑動窗口機(jī)制，能夠快速響應(yīng)環(huán)境變化，從而有效提高動態(tài)目標(biāo)的跟蹤精度。具體而言，滑動窗口方法可以減小非平穩(wěn)信號的影響，只利用最...

基于多特征融合的少樣本學(xué)習(xí)室內(nèi)定位算法————作者：劉洋;馮仁旭;

摘要：在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（Industrial Internet of Things， IIoT）應(yīng)用場景中，高精度定位技術(shù)至關(guān)重要。然而快速變化的場景環(huán)境，使得現(xiàn)有的定位方法無法進(jìn)行快速適應(yīng)新的場景信息。為了快速適應(yīng)未知且不斷變化的環(huán)境，解決數(shù)據(jù)稀缺條件下的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)定位問題變得尤為迫切。為了提高射頻（Radio Frequency，RF）數(shù)據(jù)的利用效率，本文提出了一種新的少樣本學(xué)習(xí)定位算法。該算法通過在大...

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)場景通用幾何隨機(jī)信道模型————作者：楊雨潤;劉洋;

摘要：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)( Industrial Internet of Things， IIoT )是第六代通信系統(tǒng)( sixth-generation， 6G )的典型應(yīng)用。提出了一種新的基于幾何的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境非平穩(wěn)隨機(jī)模型( geometry-based stochastic model， GBSM)。該模型通過速度分解來細(xì)化IIoT下信道模型中散射體組成的簇的生滅過程，對不同運(yùn)動方向間信道非平穩(wěn)特性的...

區(qū)塊鏈中基于多級委員會的去中心化節(jié)點(diǎn)管理方法————作者：胡筱旋;喻天豪;董振江;孫雁飛;溫硯;亓?xí)x;

摘要：針對基于委員會的區(qū)塊鏈系統(tǒng)存在中心化程度高、節(jié)點(diǎn)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(jié)點(diǎn)管理方法。該方法引入節(jié)點(diǎn)綜合評估模型對全網(wǎng)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行初步篩選，并設(shè)計積分衰退算法動態(tài)選舉出塊節(jié)點(diǎn)保障系統(tǒng)的去中心化特性，最后引入了獎懲激勵機(jī)制促進(jìn)節(jié)點(diǎn)在區(qū)塊鏈系統(tǒng)中保持積極行為。實(shí)驗(yàn)表明，該文提出的多級架構(gòu)與共識算法相比同類算法提高了區(qū)塊鏈系統(tǒng)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(tǒng)和速率優(yōu)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(tǒng)中通信鏈路易受環(huán)境影響、終端接入設(shè)備受限的問題，引入智能反射面（RIS）和速率分割多址（RSMA）技術(shù)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(tǒng)和速率優(yōu)化算法，通過聯(lián)合優(yōu)化RIS的無源波束形成、接入點(diǎn)選擇、子消息功率分配和解碼順序，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)和速率最大化。由于該優(yōu)化問題為非凸的離散非線性規(guī)劃，考慮將其解耦成多個子問題進(jìn)行交替優(yōu)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(xué)習(xí)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(yī)學(xué)圖像標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺以及模型在分割多尺度目標(biāo)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(xué)習(xí)的小樣本醫(yī)學(xué)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(tǒng)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(yīng)的解碼器。其次，鑒于模型的雙分支結(jié)構(gòu)，提出一種基于多尺度特征的對比學(xué)習(xí)模塊，設(shè)計對比學(xué)習(xí)損失函數(shù)，提高模型對像素級特征的可分辨能力。所提方法實(shí)現(xiàn)了醫(yī)學(xué)圖像的跨域數(shù)據(jù)...

6G車聯(lián)網(wǎng)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(lián)網(wǎng)場景中，精準(zhǔn)定向波束賦形是提高通信質(zhì)量和頻譜利用效率的關(guān)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(nèi)的錨點(diǎn)車輛，利用其接收到的感知信息對目標(biāo)車輛進(jìn)行協(xié)同定位，從而實(shí)現(xiàn)高效的、精準(zhǔn)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(chǎn)生的感知信息聯(lián)合預(yù)測目標(biāo)車輛的運(yùn)動參數(shù)，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(jìn)行動態(tài)車...

IRS增強(qiáng)的UAV機(jī)會接入寬帶CR系統(tǒng)資源分配與安全優(yōu)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(qiáng)的無人機(jī)（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）機(jī)會接入寬帶認(rèn)知無線電（Cognitive Radio，CR）系統(tǒng)，以提升系統(tǒng)頻譜效率并確保物理層安全（Physical Layer Security，PLS）。通過聯(lián)合優(yōu)化UAV的波束賦形和飛行軌跡、IRS的反射系數(shù)、用戶和IRS的關(guān)聯(lián)...

物聯(lián)網(wǎng)中面向用戶體驗(yàn)質(zhì)量的觸覺編碼與網(wǎng)絡(luò)資源分配聯(lián)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(tài)應(yīng)用有望為用戶提供高度沉浸的體驗(yàn)和豐富的交互功能，即將成為下一代物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，IoT）的關(guān)鍵服務(wù)。然而，IoT中網(wǎng)絡(luò)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(zhàn)。針對這一問題，本文提出了一種觸覺編碼和網(wǎng)絡(luò)資源分配的聯(lián)合方案。首先，設(shè)計了一種靈活可伸縮的觸覺編碼方法，結(jié)合人類觸覺感知機(jī)制，能夠自適應(yīng)IoT復(fù)雜多變網(wǎng)...

IRS輔助OFDMA系統(tǒng)中的寬帶相移模型和系統(tǒng)優(yōu)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(guān)性，首先提出一種較為簡單但能較為準(zhǔn)確地描述不同子載波相移量與中心頻率相移量關(guān)系的數(shù)學(xué)模型。在此基礎(chǔ)上，提出最大化系統(tǒng)和速率的IRS中心頻率相移矩陣、OFDMA子載波與功率分配的聯(lián)合優(yōu)化問題。首先將該優(yōu)化問題分解為IRS相移優(yōu)化和子載波與功率分配優(yōu)化兩個子問題，然后采用交替迭代優(yōu)化的方式獲得原問題的解。其中，IRS相移優(yōu)化子問題利用逐次凸逼近方法轉(zhuǎn)換為凸問題后再求解...

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