南京邮电大学学报自然科学版

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南京邮电大学学报自然科学版 关注(): 期刊周期：双月刊; 期刊级别：省级; 国内统一刊号：32-1772/TN; 国际标准刊号：1673-5439; 主办单位：南京邮电大学; 主管单位：南京邮电大学; 查看南京邮电大学学报(自然科学版)近十年数据入口>>>; 上一本期杂志：解放军理工大学学报自然科学版; 下一本期杂志：体育世界学术版体育科技期刊

　　《南京邮电大学学报(自然科学版)》(简称南邮学报)是由江苏省教育厅主管、南京邮电大学主办的以通信、电子和信息学科为特色的专业性学术期刊，创刊于1960年，是全国创办最早的电子通信类期刊之一。南邮学报主要刊登电子通信和信息技术的应用基础理论与工程技术研究学术论文。主打栏目有“通信与电子”、“计算机与自动控制”、“信息材料与光电器件”，主要刊登能及时反映代表学科前沿、学术上有特色的通信与信息系统、信号与信息处理、电磁场与微波技术、通信系统与通信网、图像通信与多媒体通信、移动通信与光波通信、计算机软件与理论、计算机应用技术、信息安全与信息网络、控制理论与控制工程、模式识别与智能系统、有机光电子学、物联网等学科或专业的学术论文、研究报告及综述等。读者对象主要是从事上述学科或专业的教学科研人员、研究生及工程技术人员。

　　南京邮电大学学报(自然科学版)栏目设置学术论文、研究报告

　　南京邮电大学学报(自然科学版)收录SA 科学文摘(英) 万方收录(中) 上海图书馆馆藏剑桥科学文摘北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊) 哥白尼索引(波兰) 国家图书馆馆藏文摘与引文数据库物理学、电技术、计算机及控制信息数据库知网收录(中) 维普收录(中)

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　　是以邮电通信为主的专业学术期刊，刊载通信领域各个学科的科研成果，包括工程技术和基础研究论文、研究报告及重要学术问题综述等。反映了该校师生的最新研究成果和学术水平。读者对象为通信科技工作者、高等院校相关学科教师和研究生等。

　　南京邮电大学学报自然科学版最新期刊目录

车间流水线场景下基于随机森林的多元输入信道路径损耗模型研究————作者：余雨;丁文慧;严伟;徐晨;许恒飞;杨洁;张云萱;

摘要：针对车间流水线复杂环境中信道建模需求，结合多维特征数据与随机森林方法，提出了一种多元输入路径损耗模型。首先，通过射线追踪技术获取多维度特征数据，利用决策树集成方法实现路径损耗的精准预测。然后，分析了随机森林超参数对模型性能的影响，并给出了模型参数提取方法。此外，与三维模型、人工神经网络模型、深度神经网络模型、对数距离模型及3GPP TR 38.901模型的对比表明，该模型在路径损耗预测精度、计算效...

光伏天线研究综述————作者：徐含静;张万平;李波;吕文俊;

摘要：大量物联网节点通过富集环境能量，实现能源自给、按需联接而形成智联网络。光伏天线集光能采集和无线通信功能于一体，是实现节点低成本能源自供、以高能效绿色无线通信方式实现万物智联的多功能关键部件。目前，适用于卫星通信的光伏阵列天线凭借其优良辐射特性成为主流集成方案，该类设计光电转换效率可达原有商用电池初始效率90%以上。本文系统陈述了传统天线与光伏电池的集成手段及应用场景，进而探讨集成光伏薄膜加载条件下...

单幅图像去模糊的多尺度特征提取和融合网络————作者：武婷婷;万少杰;

摘要：近年来，多层网络在图像去模糊领域取得了较大进展，但其性能受限于特征提取和残差连接。为解决这些问题，该文提出了一种多尺度融合网络(MSFN)用于图像去模糊，通过多尺度输入与输出，增强了对图像特征的提取能力。MSFN利用其特征自适应细节增强(ADE)模块和跨尺度特征融合(CSFF)模块，在不同网络深度上捕获不同尺度的特征，优化了特征提取过程，并有效融合了多尺度信息。实验结果表明，所提出的算法在定量分析...

基于多尺度语义和依赖增强的关系抽取方法————作者：赵慧;张洁;

摘要：近年来，关系抽取方法虽取得了显著进展，但在处理不同依赖长度的实体关系和复杂上下文时仍存在局部信息捕捉不足和长距离依赖建模能力有限的问题。为此提出一种改进的多尺度语义和依赖增强的关系抽取方法（MSCDE）。首先，构建多尺度上下文特征捕捉模块（MSCF），结合标准卷积和多种膨胀率的空洞卷积扩展感受野，提取局部和全局语义信息，以适应不同依赖范围的实体关系。接着，引入全局依赖建模（GDIM）捕捉实体间的全...

基于角色定位的可控连贯故事生成————作者：李佳灵;陶明;盛业斐;谭智一;

摘要：为了缓解现有故事可视化方法难以准确生成多人物场景的问题，提出一种基于角色定位的故事可视化模型CGSV（Character-Grounded Story Visualization），从文本-角色映射和多角色视觉布局两个方面优化多人物生成。首先，CGSV设计了一个边界框-姓名融合模块，通过提取和过滤角色的边界框并将其与相应的名字进行融合，提供准确的人物位置信息。此外，CGSV引入了布局互注意力模块，...

基于自适应噪声与混合注意力的联邦学习异常检测————作者：许建;任义;周浩;戴华;杨庚;

摘要：现有基于联邦学习架构的分布式异常检测难以兼顾异常检测性能与数据隐私保护。为此，提出了一种基于自适应噪声与混合注意力机制的联邦学习异常检测模型。该模型以卷积神经网络为基础，通过融合空间与多头的混合注意力机制对复杂特征进行多维度、深层次提取，实现高精度的异常检测。其次，基于本地和中心化差分隐私，通过自适应噪声添加与隐私预算分配，进一步提高了模型的隐私性和鲁棒性。基于公开数据集NSL-KDD及UNSW-...

基于深度学习的微弱光照目标检测算法————作者：王诚;李坤;王思晗;

摘要：通用的目标检测算法在微弱光照下表现不佳，而现有的针对微弱光照的检测算法又往往需要大量的计算资源，这使得它们难以在计算能力受限的设备上得到有效应用。针对以上问题，提出一种改进YOLOv8的轻量化微弱光照目标检测算法YOLO-SCEB。首先，在特征提取与特征融合网络引入高效通道注意力机制(ECA-Net)，增强模型得到的特征信息;其次，在特征融合网络引入C2f＿SC模块，以减少空间维度和通道维度上的特...

融合多尺度特征的时空Transformer目标跟踪方法————作者：苏健;李志青;

摘要：大多数基于Transformer 的跟踪方法未充分利用视频序列中的时空上下文线索，导致对目标外观变化的感知能力不足。针对这一问题，提出一种融合多尺度特征的时空Transformer目标跟踪方法。首先，采用多尺度特征提取模块融合深层与浅层特征细节。然后，构建时空Transformer编解码器实现自适应外观变化学习。其中，编码器通过空间残差注意力提取空间信息；解码器对连续帧的目标状态进行时间建模。最后...

基于改进型滑动窗口的自适应异常值鲁棒卡尔曼滤波算法————作者：孙进;叶千祺;赵海涛;

摘要：针对惯性导航系统（INS）在长期运行中导航精度逐渐下降的问题，提出了一种改进型滑动窗口自适应异常值鲁棒卡尔曼滤波（ISW-AORKF）。INS由于受到传感器漂移、噪声和异常值的影响，长期运行时往往会出现精度下降。为解决这一问题，ISW-AORKF通过融合多源传感器数据，并结合滑动窗口机制，能够快速响应环境变化，从而有效提高动态目标的跟踪精度。具体而言，滑动窗口方法可以减小非平稳信号的影响，只利用最...

基于多特征融合的少样本学习室内定位算法————作者：刘洋;冯仁旭;

摘要：在工业物联网（Industrial Internet of Things， IIoT）应用场景中，高精度定位技术至关重要。然而快速变化的场景环境，使得现有的定位方法无法进行快速适应新的场景信息。为了快速适应未知且不断变化的环境，解决数据稀缺条件下的工业物联网定位问题变得尤为迫切。为了提高射频（Radio Frequency，RF）数据的利用效率，本文提出了一种新的少样本学习定位算法。该算法通过在大...

工业物联网场景通用几何随机信道模型————作者：杨雨润;刘洋;

摘要：工业物联网( Industrial Internet of Things， IIoT )是第六代通信系统( sixth-generation， 6G )的典型应用。提出了一种新的基于几何的工业物联网环境非平稳随机模型( geometry-based stochastic model， GBSM)。该模型通过速度分解来细化IIoT下信道模型中散射体组成的簇的生灭过程，对不同运动方向间信道非平稳特性的...

区块链中基于多级委员会的去中心化节点管理方法————作者：胡筱旋;喻天豪;董振江;孙雁飞;温砚;亓晋;

摘要：针对基于委员会的区块链系统存在中心化程度高、节点投票积极性低，易被操纵等问题，该文提出一种基于多级委员会的去中心化节点管理方法。该方法引入节点综合评估模型对全网节点进行初步筛选，并设计积分衰退算法动态选举出块节点保障系统的去中心化特性，最后引入了奖惩激励机制促进节点在区块链系统中保持积极行为。实验表明，该文提出的多级架构与共识算法相比同类算法提高了区块链系统的去中心化水平，并在抗操纵能力、出块速度...

基于RIS辅助的RSMA无蜂窝上行通信系统和速率优化算法————作者：俞观晔;于佳;陈沛;田雨露;朱晓荣;

摘要：针对无蜂窝系统中通信链路易受环境影响、终端接入设备受限的问题，引入智能反射面（RIS）和速率分割多址（RSMA）技术辅助通信，提出了一种基于RIS辅助的RSMA无蜂窝上行通信系统和速率优化算法，通过联合优化RIS的无源波束形成、接入点选择、子消息功率分配和解码顺序，以实现系统和速率最大化。由于该优化问题为非凸的离散非线性规划，考虑将其解耦成多个子问题进行交替优化，首先采用基于信道增益的以用户为中心...

基于多尺度特征融合和对比学习的小样本图像分割方法————作者：胡晓飞;吴佳芸;邹贵春;武灵芝;

摘要：针对医学图像标注数据稀缺以及模型在分割多尺度目标时效果不佳的问题，提出一种基于多尺度特征融合和对比学习的小样本医学图像分割方法。首先，提出一种顺序拼接的多尺度跳跃连接方法替代传统的跳跃连接，有效地融合编码器中不同尺度的特征图并传递给相应的解码器。其次，鉴于模型的双分支结构，提出一种基于多尺度特征的对比学习模块，设计对比学习损失函数，提高模型对像素级特征的可分辨能力。所提方法实现了医学图像的跨域数据...

6G车联网场景基于通感一体的波束赋形算法————作者：宋雨欣;张晖;汤萍萍;曹浩彤;

摘要：在未来6G车联网场景中，精准定向波束赋形是提高通信质量和频谱利用效率的关键。本文提出了一种基于通感一体的波束赋形算法，通过选取基站范围内的锚点车辆，利用其接收到的感知信息对目标车辆进行协同定位，从而实现高效的、精准的定向波束通信。首先基于定义的变量选择原则选取位置合适的部分车辆，利用多个车辆间通信产生的感知信息联合预测目标车辆的运动参数，采用基于匹配滤波的时延-多普勒方法估计反射回波信息进行动态车...

IRS增强的UAV机会接入宽带CR系统资源分配与安全优化————作者：赵国兴;刘富辉;晏子祥;吴伟;田峰;

摘要：提出了一种智能反射面（Intelligent Reflecting Surface，IRS）增强的无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）机会接入宽带认知无线电（Cognitive Radio，CR）系统，以提升系统频谱效率并确保物理层安全（Physical Layer Security，PLS）。通过联合优化UAV的波束赋形和飞行轨迹、IRS的反射系数、用户和IRS的关联...

物联网中面向用户体验质量的触觉编码与网络资源分配联合方案————作者：张旭光;陈鸣锴;康彬;王磊;

摘要：融合听觉、视觉和触觉交互的多模态应用有望为用户提供高度沉浸的体验和丰富的交互功能，即将成为下一代物联网（Internet of Things，IoT）的关键服务。然而，IoT中网络资源的碎片化和分布式特性给触觉通信的高时效性和可靠性提出了巨大挑战。针对这一问题，本文提出了一种触觉编码和网络资源分配的联合方案。首先，设计了一种灵活可伸缩的触觉编码方法，结合人类触觉感知机制，能够自适应IoT复杂多变网...

IRS辅助OFDMA系统中的宽带相移模型和系统优化————作者：余宁;雷维嘉;

摘要：针对IRS反射相移与信号频率的相关性，首先提出一种较为简单但能较为准确地描述不同子载波相移量与中心频率相移量关系的数学模型。在此基础上，提出最大化系统和速率的IRS中心频率相移矩阵、OFDMA子载波与功率分配的联合优化问题。首先将该优化问题分解为IRS相移优化和子载波与功率分配优化两个子问题，然后采用交替迭代优化的方式获得原问题的解。其中，IRS相移优化子问题利用逐次凸逼近方法转换为凸问题后再求解...

面向Non-IID场景的通信高效个性化联邦学习算法————作者：黄宇虹;陈思光;

摘要：在客户端数据非独立同分布(non-independent and identically distributed， Non-IID)的场景中，为了向客户端提供个性化且通信高效的解决方案，本文提出了一种面向Non-IID场景的通信高效个性化联邦学习算法。具体地，为充分利用相似客户端之间的知识提升模型性能，同时保留本地客户端的个性化信息，提出一种融合模型分层思想与聚类思想的个性化联邦学习算法。为进一步...

安卓应用程序反动态分析技术研究进展————作者：孙国梓;索得文;何韩森;

摘要：安卓平台因其开放性成为开发者和用户的首选移动操作系统，但其应用程序面临的恶意分析和逆向工程威胁日益严峻，严重影响用户数据安全和隐私保护。现有研究虽然涉及反静态分析和部分反动态分析技术，但对反动态分析技术缺乏系统性总结。论文聚焦于反动态分析技术中的反调试、虚拟环境检测和Root检测三大方向，通过对300个实际APK样本的深入分析，总结了各类技术的实现机制、适用场景及其优劣，并从部署复杂度、有效性和抗...

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