南京郵電學院學報

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南京郵電學院學報 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：江蘇省教育廳; 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：中國石油和化工分析報告國家級科技期刊; 下一本期雜志：運載火箭與返回技術雜志編輯部

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無人機機載可見光通信網絡協同部署與節能優化方法研究

摘要：無人機（UAV）機載可見光通信（VLC）技術為交通、文旅及應急通信等場景提供了靈活的通信與照明支持。然而，UAV的高機動性和機載資源的有限性給系統部署與能效優化帶來了巨大挑戰。本文面向高能效UAV-VLC網絡，提出一種基于雙階段順序優化的協同部署與資源分配方案。該方案通過聯合優化用戶關聯、無人機軌跡規劃與功率分配，構建系統能耗最小化模型。為提高求解效率，采用增強型K-means算法進行用戶聚類與初...

面向系統漏洞修復的惡意流量漂移檢測方法

摘要：在電力物聯網（PIoT）中，系統漏洞是攻擊的主要入口，而入侵檢測系統（IDS）則作為首道防線，負責識別異常行為與潛在威脅。然而，當前PIoT環境中部署的多數IDS仍基于靜態檢測模型，難以有效應對快速演化的攻擊方式和動態變化的數據分布。尤其在邊緣設備資源受限、系統對實時性要求較高的情況下，現有檢測與修復機制在實用性和部署效率方面面臨嚴峻挑戰。因此，構建一種輕量級、低依賴、可在無標簽條件下實現攻擊檢測...

基于最大比合并的低復雜度OTFS系統信號檢測算法

摘要：在高速多徑環境中，頻率色散現象嚴重損害了正交頻分復用(OFDM)系統子載波的正交性，而正交時頻空(OTFS)調制因其良好的抗多徑和多普勒干擾能力而具有廣闊的應用前景。為降低OTFS系統中的信號檢測復雜度，本文提出了一種基于最大比合并的低復雜度信號檢測算法。該算法首先借助零填充技術以及信道矩陣的循環結構特性來降低復雜度；隨后通過最大比合并算法對接收的多徑信號分量進行提取和相干組合，從而提高組合信號的...

基于新型貪心-D*算法的無人機全覆蓋路徑規劃

摘要：針對動態未知環境中全覆蓋路徑規劃面臨的路徑冗余率高和環境適應性差等難題，提出一種新型貪心-D*算法（Novel Greedy-D* Algorithm，NG-D*）的無人機全覆蓋路徑規劃。首先，構建動態增量式環境建模系統，實現障礙物分布實時更新與矩陣化柵格狀態精準映射，增強系統環境感知能力。其次，設計最小值優先三元組貪心決策函數，通過評估曼哈頓距離、橫向優先級與縱向優先級，生成結構化有序覆蓋路徑。...

基于Wi-Fi定位的室內運動路徑重構方法

摘要：不同于室外，室內空間因其復雜的電磁環境，導致利用無線信號進行目標定位變得更為復雜。該文以菲涅爾傳播模型為基礎，研究了Wi-Fi信號在富多徑環境下的傳播規律。針對由于硬件產生的信道狀態信息相位偏移，提出基于最小二乘回歸分析的校正方法，利用頻譜分析方法消除環境信號的干擾；利用多組信號鏈路對目標的位置進行估計，并將估計結果與基準位置進行匹配，實現對于目標運動路徑的重構。實驗結果表明該方法的理論基礎符合定...

基于條件擴散概率模型的多模擬態裁決優化算法

摘要：隨著未知攻擊的頻率增加，擬態防御已逐漸成為主流的防御手段。然而，傳統的表決策略在擬態防御中缺乏有效的錯誤感知能力。因此，基于異常檢測的表決算法成為當前研究領域的熱點。目前，現有的異常檢測方法主要挑戰在于低召回率以及對噪聲數據的抗干擾能力較弱。為了解決這些問題，提出了一種基于條件擴散概率模型的多模擬態裁決優化算法。該算法將數據輸入到多個異構執行體中，通過統計異常值的頻次，并利用條件擴散概率模型進行異...

MulFSL：基于自適應多模態小樣本學習的輕量級蜜網入侵檢測系統

摘要：為了提高蜜罐的使用效率，動態蜜網采用重定向技術將高風險的流量引導至合適的蜜罐，而入侵檢測系統（Intrusion Detection System,IDS）則是重定向技術的關鍵前提條件。然而，由于電力物聯網中攻擊事件稀缺、訓練樣本不足，導致基于人工智能的IDS在樣本有限的情況下分類效果不佳。更重要的是，傳統蜜網消耗大量計算資源，不適合部署在電力物聯網中的弱計算環境。針對這些挑戰，文中提出了一種名為...

基于大語言模型的電信領域知識問答技術研究

摘要：為提升電信領域知識問答與通信協議解析的精度，解決傳統方法依賴人工經驗導致的泛化性差等問題，提出一種基于大語言模型的電信領域知識問答技術框架（Telecom-LLM）。使用Qwen2.5-7B模型作為基礎架構，采用兩階段優化方法：引入基于LoRA的監督微調方法和基于GRPO的強化學習方法。此外，構建大規模3GPP標準文檔開放式問答數據集3GPPQnA（涵蓋3 000份技術文檔，總規模超100萬字）。...

基于Wi-Fi信號特征增強的跨域人體行為感知方法

摘要：Wi-Fi設備部署簡單、分布廣泛，因此Wi-Fi信號常被用于無線感知。特別地，基于Wi-Fi信號的人體動作識別在智能家居、人機交互等領域內有廣泛的應用前景。然而，現有方法通常僅將信道狀態信息（Channel State Information， CSI）看作時間序列，忽視了不同子載波上的變化，即信道維度信息。此外，現有方法泛化性能不足，即當源域和目標域數據分布不一致時表現較差。針對現有方法的問題，...

低功耗藍牙鄰居發現協議時延研究與優化

摘要：針對低功耗藍牙鄰居發現時延難以分析的問題，利用單信道鄰居發現與多信道鄰居發現時延、確定性周期廣播模式與隨機時延廣播模式下時延的近似關系進行研究。將時延計算建模為塊覆蓋問題，得到確定性周期廣播模式下多信道協議時延表達式。進一步，推導了能量效率最佳的工作參數。仿真結果驗證了時延計算的準確性，并且提出的最佳工作參數在確定性周期廣播模式與隨機時延廣播模式下均具有近似最高的能量效率

綠電環境下面向能效優化的可信資源調度機制研究

摘要：隨著6G綠色網絡技術的不斷演進，綠電資源的異構性、泛在接入性以及動態波動性對分布式計算的能效優化與可信協同提出了新的挑戰。為此，本文提出了綠電環境下基于區塊鏈的能效優化可信資源調度機制。首先，設計了一種改進的拜占庭容錯共識算法，提升多節點間數據交互的安全性和一致性，保障分布式環境下的信息完整性。然后，構建了區塊鏈輔助的協同計算模型，將任務卸載決策與通信傳輸功率作為優化變量，設計了能效優化的目標函數...

基于深度強化學習的聯邦學習客戶端自適應選擇策略

摘要：聯邦學習作為解決數據隔離問題的新興范式，能夠在不需要客戶端上傳原始數據的情況下訓練全局模型，有效保護用戶隱私。由于客戶端數量眾多但通信資源有限，只能選擇部分客戶端參與模型聚合。然而聯邦學習系統存在設備異構和數據異質等挑戰，簡單的客戶端選擇策略無法考慮環境的動態特性，會拖慢模型的收斂速度，降低模型性能。考慮到客戶端狀態的時變，提出了全新的客戶端可用性評估指標，建立了多重約束下的聯邦學習客戶端選擇模型...

基于改進混沌系統和擴散-置亂-擴散結構的圖像加密算法

摘要：針對傳統混沌圖像加密算法存在動力學退化、抗攻擊能力弱及效率安全失衡等問題，提出一種基于改進混沌系統的動態耦合圖像加密算法。首先，通過引入正弦-余弦非線性擾動項重構Logistic映射相空間，構建SLCS混沌系統，其狀態值覆蓋度提升，密鑰空間擴展至4.29×10⁶⁹，較傳統Logistic映射提升10⁶²倍，有效克服低維混沌的周期窗口現象。其次，設計擴散-...

基于改進YOLOv8的眼底微動脈瘤檢測算法

摘要：眼底微動脈瘤檢測對于篩查糖尿病視網膜早期病變具有重要的臨床意義。鑒于微動脈瘤病灶的目標區域相對較小，且檢測時易受到其他眼底結構的干擾，提出一種基于改進YOLOv8的YOLO-FDS網絡模型。首先對數據集采用以病灶為中心的區域分割法，進行局部增強處理；在主干網絡中引入C2f＿Star模塊，利用星運算更輕量化的同時提升特征融合效率和性能；再將Neck部分改進為FDPN-DASI網絡，使每個尺度的特征都...

一種基于綜合特征的網絡流量分類方法

摘要：隨著互聯網應用的日益增多，流量分類技術在網絡管理和安全領域具有重要應用價值。采用單一流量特征的分類方式，難以應對日益復雜的流量分類需求。針對此，提出一種基于綜合特征的網絡流量分類方法，利用混合神經網絡提取流量全局特征、局部特征和統計特征。混合神經網絡采用一個Transformer和一維卷積神經網絡(Transformer-One Dimensional Convolutional Neural N...

基于差分進化搜索的邊邊協同計算任務卸載算法

摘要：EdgeCPN(edge computing power network， EdgeCPN)作為一種新的計算范式，能夠根據不同的任務需求靈活調度CPN中的碎片化計算資源，以實現面向大規模終端場景的高效計算任務卸載。本文設計了基于邊邊協同的移動設備計算任務卸載模型，將EdgeCPN中的任務卸載分為邊緣計算資源池的構建和端邊資源分配兩個階段，進而提出了基于最優成本計算資源池的差分進化搜索方案，實現任務...

基于時頻圖特征壓縮的低復雜度CNN干擾識別方法

摘要：在寬帶通信干擾識別中，使用短時傅里葉變換等時頻分析方法將信號轉換為時頻圖后輸入卷積神經網絡(CNN)實現干擾識別的算法存在復雜度高的問題。針對這個問題，提出了一種基于時頻圖特征壓縮的低復雜度CNN干擾識別方法。該算法根據干擾時頻圖中信息的冗余性和無效性，使用時頻圖的時域均值濾波、頻域均值濾波和極值濾波結果聯合表征干擾的時頻圖特征，并將濾波后的三組一維特征序列輸入CNN網絡，實現干擾識別。所提方法結...

激光-太赫茲融合通信：關鍵技術與未來展望

摘要：激光通信與太赫茲通信因其大帶寬與高速率特性，被視為滿足6G時代超高速、低延遲通信需求的兩項關鍵技術。激光通信因其在大氣層中的低損耗傳播特性而在星地通信中應用前景廣闊，但在云霧天氣時衰減嚴重；太赫茲通信對云霧的高穿透性可以彌補這點不足，但在非云霧天氣下傳輸速率不及激光通信。為提升星地通信系統的可靠性與適應性，重點關注激光與太赫茲融合通信方案，總結激光與太赫茲融合通信的研究現狀，包括光子輔助太赫茲生成...

一種模型驅動的OTFS-NOMA系統信號檢測器

摘要：正交時頻空(Orthogonal Time Frequency Space，OTFS)技術在高速移動環境下表現出對時延擴展和多普勒效應的強魯棒性，顯著提升了通信系統在移動場景下的可靠性。針對多用戶OTFS系統，提出一種基于非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA）的信號檢測器，該檢測器利用共軛梯度法和OTFS正反變換實現OTFS-NOMA系統的信號檢測...

分布式IRS輔助大規模MIMO上行鏈路分組遷移學習檢測算法

摘要：在集中式單智能反射面（Intelligent Reflecting Surface，IRS）輔助的多用戶大規模多輸入多輸出（Multiple Input and Multiple Output，MIMO）系統中，海量用戶的存在導致級聯信道上行鏈路產生大規模串擾，嚴重降低了基站端的檢測效果，表現為誤比特率（Bits Error Rate，BER）升高和頻譜效率下降。此外，IRS相位重復且頻繁的設計與...

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