• 2025年 第48卷 第1期 刊出日期：2025-02-26 上一期

论文

• 中继辅助的反向散射通信网络：混合传输策略设计与优化
• 徐瑞 叶迎晖 卢光跃
• 北京邮电大学学报. 2025, 48(1): 0-0.
• 摘要 ( 465 )     　　
• 针对中继辅助的反向散射通信网络，将整个传输时隙划分为反向散射阶段和采用对称传输策略的中继辅助的反向散射阶段，提出一种混合传输策略，并在此基础上设计一种吞吐量最大化资源分配方法。具体地，通过联合优化时隙分割因子、各阶段物联网节点的功率反射系数以及混合接入点的发射功率构建一个吞吐量最大化的多维资源优化问题。由于存在耦合变量及max-min函数，所建立的问题非凸且无法采用凸优化工具获取最优解。为此，通过引入一系列辅助变量和松弛变量并采用分情况讨论等方法将其转化为等价的凸优化问题。最后，计算机仿真验证所提方案的优越性。
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研究报告

• 基于信道信息的动态加权多元LDPC译码算法
• 陈海强 冼文烙 李昱霖 李庆年 黎相成
• 北京邮电大学学报. 2025, 48(1): 0-0.
• 摘要 ( 65 )     　　
• 对于多元LDPC码，基于信道信息的动态加权多元LDPC译码算法（CIW-AlgB）在可靠性计算中考虑来自信道的初始消息与外信息之间的相关可靠性代替硬判决信息与外信息之间的二进制汉明距离，并提出基于信道信息的加权修正系数，可以根据信道信息对译码算法进行动态加权。与多元加权符号翻转算法相比，本文算法在译码性能和译码复杂度之间进行了有效的折中。仿真结果表明，与加权符号翻转译码算法相比，所提算法能够获得显著的性能提升且具有更快的译码收敛速度。
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• NOMA-MEC状态更新系统信息年龄性能分析
• 刘磊 强静州 张雪薇 江帆 王军选
• 北京邮电大学学报. 2025, 48(1): 0-0.
• 摘要 ( 262 )     　　
• 信息新鲜度对状态更新系统的决策准确和可靠运行至关重要。为了刻画基于非正交多址接入（NOMA）的移动边缘计算（MEC）状态更新系统的信息新鲜度，研究了用户将状态更新信息放置于本地计算与卸载至边缘计算两种场景下的信息年龄（AoI）。首先，利用排队论对状态更新信息的传输过程和计算过程进行队列建模。其次，分析了取决于NOMA无线传输质量的传输队列服务速率，并在传输队列与计算队列相互关联的条件下推导得出了系统平均AoI的解析表达式。蒙特卡洛仿真验证了所得理论分析结果的有效性；表明了相较于正交多址接入（OMA），在服务器计算速率配置较高的情况下使用NOMA-MEC可更为显著地改善系统AoI性能；此外，通过仿真对比展示了服务器计算速率、状态更新信息尺寸和用户传输功率等参数对系统AoI性能的影响。
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• 有源可重构智能表面拓扑优化及自干扰消除方案
• 唐菁敏 陶梅 宋耀莲 虞贵财
• 北京邮电大学学报. 2025, 48(1): 0-0.
• 摘要 ( 115 )     　　
• 为抑制有源可重构智能表面（RIS）元件间存在的自干扰，进一步提升系统容量，提出一种联合优化有源RIS拓扑结构和预编码设计方案。所提方案在考虑基站和有源RIS的最大功率约束条件下，以加权总和速率（WSR）最大化为准则建立优化问题。为解决该非凸问题，将此问题分解为有源RIS拓扑和预编码设计两个子问题，并利用自适应禁忌搜索、拉格朗日乘子法和二维网格搜索等算法对子问题转换求解后交替迭代优化，得出原非凸问题的近似次优解。仿真结果表明，理想情况下所提出的优化部署有源RIS的WSR比常规有源RIS提高了3.75bit/s/Hz。在存在自干扰情况下，所提方案对比理想状态WSR仅下降0.46%，而常规有源RIS下降了1.6%，从而验证所提方案能有效抑制有源元件间的自干扰。
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论文

• 基于边缘智能的田间道路缺陷检测方法
• 陈泽宇 古月 程思瑶 冯国惠
• 北京邮电大学学报. 2025, 48(1): 0-0.
• 摘要 ( 77 )     　　
• 在智慧农机的自主作业任务中，除自主导航任务外，还需要关注农机在自主作业时的田间道路缺陷检测问题。在田间坑洼检测任务中，使用Kaggle上公开的常规道路坑洼数据进行学习和训练，再对实验室环境下自建的农田坑洼数据集进行迁移学习，模拟实现田间道路中坑洼的检测。在模型设计方面，采用YOLOv5的轻量版本YOLOv5s进行网络设计，通过引入CBAM注意力机制来提升网络精度。最后，通过Jetson Nano作为载体，运用TensorRT对田间坑洼检测任务中所得到的模型进行边缘部署，在适当降低精度的情况下大幅提升了运行速度，满足了边缘端实时检测的要求，实现了农机自主作业任务中田间道路缺陷检测技术的边缘部署。
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• IRS辅助WPCN的最小速率最大化优化算法
• 雷维嘉 张童 雷宏江 唐宏
• 北京邮电大学学报. 2025, 48(1): 0-0.
• 摘要 ( 81 )     　　
• 该文研究智能反射表面(Intelligent Reflecting Surface, IRS)辅助的无线供电通信网络的优化问题。为了在提高系统整体传输速率的同时兼顾用户服务的公平性，以最大化最小用户传输速率为目标对基站波束赋形、上下行时间分配、用户发送功率以及IRS相移矩阵进行联合优化。原始优化问题为多变量耦合的非凸问题，利用引入松弛变量、半定松弛等方法对原问题进行转化，再利用黄金分割搜索、逐次凸逼近、交替迭代优化等方法进行求解。仿真结果显示，相较于以和速率最大化为目标的优化方案，所提出的优化方案的最小用户速率明显更高，用户间服务公平性显著改善；而与没有使用IRS的方案相比，提出方案的最小用户速率和系统和速率都更高，且随IRS单元数增加性能优势增大，表明IRS能有效提升能量和信息的传输效率。
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• 基于零知识证明的区块链密文数据共享与访问控制方案
• 任志鑫 闫恩华 陈韬伟 余益民
• 北京邮电大学学报. 2025, 48(1): 0-0.
• 摘要 ( 201 )     　　
• 区块链技术结合属性基加密在一定程度上缓解了数据共享和访问控制中的密钥安全审计以及隐私数据泄露等问题。然而，当前大多数解决方案仍然在区块链上保留了授权机构，这使得“不可能三角”问题在区块链中变得更为显著。因此，引入了零知识证明机制，并提出了一种基于零知识证明的区块链密文访问控制方案。首先，使用门限代理重加密协议，实现了无需授权机构参与的属性基加密算法主密钥的多方安全管理和分发；其次，设计基于Fiat-Shamir变换的非交互式零知识证明，以完成代理重加密的链下计算正确性验证；最后，开发基于zk-SNARKs（Zero-Knowledge Succinct Non-Interactive Argument of Knowledge）的区块链密文访问控制事务交易聚合电路，进一步提升系统的可扩展性并降低链上成本。仿真实验结果表明，所提方案不仅可以实现安全高效的数据共享与访问控制，还可以有效降低链上开销，Gas降幅超过61%。
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• 基于时序生成对抗网络的机会网络链路预测
• 舒坚 王鹏涛 李睿瑞
• 北京邮电大学学报. 2025, 48(1): 0-0.
• 摘要 ( 90 )     　　
• 机会网络节点频繁移动的特点，导致其链路预测极具挑战。为更好反映其拓扑结构随时间变化的情况，提出基于时序生成对抗网络的机会网络链路预测方法。定义网络波动率，计算网络分割时长，将机会网络分割为细粒度的网络切片；从网络切片中提取信息矩阵，从空间和时间两个维度进行信息融合；利用图嵌入方法提取网络特征向量矩阵；结合门控循环单元和生成对抗网络，构建了时序生成对抗网络模型，学习网络拓扑结构在时间序列上的演变特征，实现网络未来时刻的链路预测。ITC、Infocom06和MIT三个真实数据集上的实验结果表明，所提方法的Precision、Accuracy、AUC、GMAUC指标均优于基线方法。
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• 基于节点嵌入的机会网络节点重要度评估
• 刘琳岚 崔辉 高浩轩 舒坚 江宇楠
• 北京邮电大学学报. 2025, 48(1): 0-0.
• 摘要 ( 62 )     　　
• 为提高机会网络节点重要度评估的准确性，提出了一种基于节点嵌入的节点重要度评估方法。针对机会网络的时变性，采用时间窗口聚合图表示机会网络，得到网络拓扑数据和时序连接数据。采用图注意力机制提取节点的拓扑特征，得到拓扑嵌入表示；应用时间编码和自注意力机制提取节点时序特征，得到时序嵌入表示，融合两种表示获得节点嵌入向量。为反映节点间的信息交互，提出节点的聚类重要度，并构建转移概率矩阵，结合PageRank算法得到节点重要度。在三个真实机会网络数据集上的实验结果表明，相较于f-PageRank和动态图卷积网络(DGCN, dynamic graph convolutional network)等同类方法，所提方法具有更高的评估准确性。
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• 基于相对参量的自适应密度峰值聚类算法
• 邵壮 付卫红
• 北京邮电大学学报. 2025, 48(1): 0-0.
• 摘要 ( 76 )     　　
• 摘要：密度峰值聚类（DPC）算法自2014年被发表在Science杂志上后，因其简洁性和有效性得到广泛讨论及应用。然而，研究发现DPC算法有一些明显缺点。针对密度峰值聚类（DPC）算法的缺陷，提出了一种基于相对参量的自适应密度峰值聚类（ACDPC）算法，该算法通过引入新参量相对局部密度来判断簇中心，削弱了数据集中不同簇的密度不同对聚类效果的影响，通过使用新参量相对连通距离来衡量簇间的相似性，消除了数据集中不同簇的尺寸大小不同对聚类效果的影响，增强了算法在不同数据集上的适用性；算法通过构造相对局部密度信息熵函数，可根据数据集的特点，自适应的确定相关参数，增强了算法的智能性；算法采用新的点分配策略，避免了链式反应。实验结果表明，ACDPC算法相较于标准DPC算法及其改进算法，其聚类性能得到较大提升。
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研究报告

• 低信噪比下基于B-Wave-U-Net特征增强的音素识别
• 黄辉波 邵玉斌 龙华 杜庆治
• 北京邮电大学学报. 2025, 48(1): 0-0.
• 摘要 ( 66 )     　　
• 针对低信噪比下音素识别准确率低的问题，提出一种基于B-Wave-U-Net特征增强的音素识别方法。首先，将双向长短期记忆模型（BLSTM）融入Wave-U-Net编码器的起始端，并从中引出支路信息流，再跳跃连接到解码器的末端，加入全连接层，从而构建出B-Wave-U-Net网络；然后，利用B-Wave-U-Net对从语音信号提取出的对数语谱图进行图像增强、去噪，以得到新的特征谱图；最后，将所得到的新的特征谱图输入到Mel滤波器组中，得出Fbank特征输出。在信噪比为0dB, 噪声源为白噪声的条件下, 采用THCHS30数据集和ResNet-BLSTM-CTC模型进行音素识别测试。结果表明，所提基于B-Wave-U-Net的特征增强网络相比于CRN、GCRN、DCCRN、GDCRN网络，在音素错误率指标上分别降低了2.5%、2.1%、1.6%、0.9%。此外，在其他信噪比下的音素错误率也有一定下降。
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论文

• 无蜂窝大规模MIMO系统中基于DDPG的接入点选择策略
• 王鑫丽 徐瑨 孙梦颖 陶小峰
• 北京邮电大学学报. 2025, 48(1): 0-0.
• 摘要 ( 132 )     　　
• 无蜂窝大规模MIMO（Cell-free Massive MIMO，CF M-MIMO）通过分布式部署大量接入点（Access Point, AP）来实现网络均匀覆盖，消除小区边缘效应，进一步提升系统容量。CF M-MIMO中各接入点协作为用户提供服务，需要通过前传链路与中央处理单元进行大量数据交互。为了避免所有AP同时为所有用户服务造成的前传链路过载，对CF M-MIMO系统中的接入点选择进行了研究。为此定义平均链路谱效为单位链路数所能获得的系统频谱效率，用于衡量接入点选择算法的有效性。考虑用户服务质量（Quality of Service, QoS）需求，提出一种基于深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG）算法的接入点选择方案。仿真结果表明，与现有接入点选择方案相比，所提基于DDPG的接入点选择方案可有效提升CF M-MIMO系统的平均链路谱效并能满足用户的QoS需求。
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• 基于快速聚类的监控视频自适应速率分块压缩感知
• 王健明 罗平 杨青青 彭艺
• 北京邮电大学学报. 2025, 48(1): 0-0.
• 摘要 ( 72 )     　　
• 现有视频监控实现方案往往采用传统的视频编码方法，由于编码复杂度高，因此对设备成本、部署环境和数据存储都有较高要求。压缩感知因其天然的分布式特性，在解决视频监控的相关问题中具有很大潜力。然而，当原始视频信号的稀疏度未知时，实现自适应速率压缩感知仍存在一些困难。为了在实际监控视频应用中实现自适应速率压缩感知，提出了基于子块统计特征估计的时域自适应速率采样方法和时频域自适应速率采样方法。将视频分为适当的子块，通过统计特征估计和聚类算法将相似子块快速聚类，进一步对各类子块合理分配采样率，实现自适应速率压缩感知，在重建质量没有下降和不显著增加采样计算复杂度的情况下降低了总采样率。仿真结果表明，与现有视频自适应速率压缩感知方案相比，所提方法能为不同稀疏度的子块更加合理地分配采样率，降低了总采样率，同时采样计算复杂度不高，可以被实际采样设备接受。
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• STAR-RIS辅助上行NOMA系统中最大化能量效率的方法
• 田心记 孟浩然
• 北京邮电大学学报. 2025, 48(1): 0-0.
• 摘要 ( 81 )     　　
• 对于同时透射和反射的智能可重构表面(STAR-RIS)辅助的上行非正交多址接入(NOMA)系统，提出了一种最大化能量效率的方法。首先构建最大化能量效率的优化问题，优化参数为基站波束赋形、STAR-RIS相移、用户功率和时间分配；然后通过推导波束赋形与STAR-RIS相移等参数之间的关系和用户所需的最低功率，简化该优化问题；最后，用迭代的方法交替优化STAR-RIS相移、功率分配和时间分配，在每次迭代过程中用半正定规划法(SDP)优化STAR-RIS相移、Dinkelbach算法优化功率、函数极值法优化时间分配。仿真结果显示，在时间切换协议中时间分配对能量效率影响较小，STAR-RIS相移对能量效率影响较大。
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• 基于知识增强的多方人机主动对话策略
• 黄宏程 陈欣瑞 胡敏
• 北京邮电大学学报. 2025, 48(1): 0-0.
• 摘要 ( 54 )     　　
• 针对现有多方人机对话系统容易忽略在对话过程中可能被遗忘的发言者，导致用户交互主动性不强、用户对话体验感差的问题。本文提出一种基于知识增强的多方人机主动对话策略，该策略借助知识图谱作为外部知识，学习对话中可能被遗忘的特定个体偏好，并结合当前群体对话需求设计个性化回复策略，促进个体主动参与群体对话。首先，使用图注意力机制学习特定个体的兴趣实体表征，并引入时间权重聚合得到个体深层次偏好表示；然后，沿着当前对话主题知识子图路径触发多条邻居集合，主动捕捉个体的高阶个性化兴趣主题；最后，通过在语义层面分析当前群体对话语境和需求，评估群体对候选主题的满意度，得到既满足个体偏好又能照顾群体感受的最优对话主题。实验结果表明，融合外部知识和关注特定说话人的多方人机对话系统能有效提升其响应内容丰富度和参与者交互满意度，推动多方对话持续进行。
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研究报告

• 基于神经网络集成模型的金融时间序列预测
• 张晗 王维国
• 北京邮电大学学报. 2025, 48(1): 0-0.
• 摘要 ( 163 )     　　
• 准确预测金融时间序列数据对金融市场的运行和管理起着重要作用。本文基于神经网络和集成学习思想，提出一种新的用于预测金融时序数据的ARMA-CNN-LSTM模型。该模型将卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、长短期记忆(Long Short-term Memory, LSTM)网络和自回归移动平均(Autoregressive Moving Average, ARMA)模型在集成框架中进行组合，通过CNN-LSTM模型对数据中时空特征进行建模，同时利用ARMA模型对数据的自相关特征进行建模，实现对金融时间序列数据中线性和非线性特征的混合建模。实验结果表明，与基准个体模型相比，本文提出的模型在预测金融时间序列数据的精度和鲁棒性两个方面都显示出优异的性能。
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论文

• 基于双层注意力的异常数据深度分析及检测
• 郭高强 何明枢 李欣航 王小娟
• 北京邮电大学学报. 2025, 48(1): 0-0.
• 摘要 ( 101 )     　　
• 随着智能驾驶技术的发展，车辆通过车载网络与外界的联系日益频繁。控制器区域网络(CAN)是当前主要的车载网络，攻击者已经可以利用CAN网络中的安全漏洞实现车辆控制，从而对车内人员造成重大安全威胁。针对这一问题，提出了一个基于长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制的异常检测模型，利用双层注意力编码器分别实现对CAN数据流局部和整体特征间信息的深度挖掘。通过高效搜寻并学习特征间的顺序模式，所提模型使用特征信息量明显减少，并可以实现更好的检测性能，提高了异常检测效率和准确性，同时能够实现不平衡的分类任务。最后，在CarHacking数据集上进行多次独立重复测试。结果表明，所提方法对CarHacking数据集中所有攻击类别的检测正确率均高于99.2%，显著优于其他异常检测方法。此外，还完成了其他方法未实现的多分类任务，并且所提方法的平均检测正确率达到99.26%。
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研究报告

• OTN中针对突发业务的低时延路由方案
• 周鹏飞 苑超 付振霄 王一蒙 赵永利
• 北京邮电大学学报. 2025, 48(1): 0-0.
• 摘要 ( 56 )     　　
• 当OTN中出现短时的、超常规频次下发的业务（即突发业务），将会因带宽资源不足导致业务的阻塞率升高以及业务传输时延难以得到保证。针对以上问题，建立了OTN中突发业务问题模型。该模型通过减小最大带宽占用率的方式增加可预留带宽资源，以降低突发业务阻塞率。跟据该模型提出了基于时延和最大带宽占用率的联合优化算法，该算法在降低突发业务阻塞率的同时，减少了业务的平均时延。实验结果也表明，与其他预留带宽类算法相比，该联合优化算法的业务阻塞率最低（阻塞率最高比基于预留带宽的多路传输算法低62.10%），且业务平均时延一直保持较低水平（业务平均时延最高比基于预留带宽的多路传输算法低0.36ms，且最大值不超过5.66ms）。
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论文

• 降低OTFS信号峰均比的无边信息传输SLM方法
• 许晨 王浩 邵思宇 任光亮
• 北京邮电大学学报. 2025, 48(1): 0-0.
• 摘要 ( 121 )     　　
• 正交时频空调制（OTFS）技术在高速移动场景下具有优异的性能，但其发送信号的峰均比大。针对该问题，提出了一种基于选择性映射且无需传递边信息的OTFS信号峰均比降低方法。发端在时延多普勒域通过随机相位序列对发送符号进行加扰，并利用OTFS独有的脉冲导频位置的自由度来隐藏边信息。收端在时延多普勒域通过检测接收符号能量分布的差异来提取边信息，最后重新推导了时延多普勒域的输入输出关系，给出了改进后的信道估计和信号检测算法。仿真结果表明，所提出的方法可以有效降低峰值平均功率比约2.4dB，同时在采用估计信道状态信息的情况下仅有0.4dB的误码率性能损失。
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• 基于多语义表示的两阶段交互式论点对抽取方法
• 于宁 石宇 刘建毅
• 北京邮电大学学报. 2025, 48(1): 0-0.
• 摘要 ( 1 )     　　
• 交互式论点对抽取的目的是从两篇相关的论辩性文本中抽取出多对具有交互性的论点对。现有的方法将该任务分解为两个子任务，论点挖掘和论点对抽取，并对子任务进行联合建模，进行多任务学习。然而，在这类方法中，两个不同的子任务共享相同的句子语义表示，导致单个子任务获取的信息有所偏差。论点挖掘任务的句子语义表示需要更多地融合单篇文本的内容和结构，而论点对抽取任务需要更多地关注两个论点具体表达的内容。因此，提出了一种基于多语义表示的两阶段交互式论点对抽取方法，该方法包括论点挖掘模型和论点对抽取模型。论点挖掘模型利用预训练语言模型和双向的编码器来捕获单篇文本的语义信息，从而实现对论点的识别；论点对抽取模型直接将两个论点建模为文本对进行语义表示，并利用大语言模型对冗长的论点内容进行关键信息抽取，生成新样本，引入关键语义信息，最终完成交互式论点对的识别。在两个基准数据集上进行了实验，结果达到了最佳性能，证明了方法的有效性。
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