• 2024年 第47卷 第2期 刊出日期：2024-04-28 上一期

论文

• 基于视觉语言提示学习的少样本图像分类方法
• 李宝安 王欣宇 滕尚志 吕学强
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(2): 0-0.
• 摘要 ( 729 )     　　
• 提出了一种充分利用大规模视觉语言预训练模型高效处理少样本图像分类问题的方法。首先，在文本编码部分，集成多个可学习的文本提示，充分挖掘图像类别标签在提示语句中不同位置对模型泛化性能的影响；其次在图像编码部分，加入可学习的视觉提示，使得图像预训练参数可以更好地表征少样本图像；最后，在图像和文本特征编码器后添加特征适配器，并在图像分类数据集上微调网络，进而使网络在少样本图像分类数据集上获得更好的性能。在10个公开数据集上进行大量的实验，结果表明，提出的方法相比于现有方法获得了显著改进，例如，单样本分类的平均准确度提高了2.9%。
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• 基于语境与语义模态的多任务情感原因对抽取
• 刘宇鹏 冯贤杰 姚登举
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(2): 0-0.
• 摘要 ( 261 )     　　
• 本文精细化的建模了语境和语义特征，并对两种模态特征融合进行情感原因对抽取（Emotion Cause Pair Extraction，ECPC）。对于语境模态采用BiLSTM对于词嵌入转换为子句嵌入得到情绪和原因表示，通过双因素注意力机制得到全局语境矩阵；对于语义模态通过子句间语义构建图神经网络（Graph Convolution Network, GCN）得到局部语义特征；最后通过主模态和辅助模态匹配方法得到融合特征以进行多任务预测，包括情感句，原因句和情感-原因对抽取任务。做了大量实验验证，在经典中文ECPC数据上相对于最好基线系统显著提高了2.2%。
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研究报告

• 基于动态车辆保险评估的无证书批量验证签名方案
• 李旭 赵金东 王璇 宋永超 卢云宏
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(2): 0-0.
• 摘要 ( 145 )     　　
• 基于车载网络形成的动态车辆保险评估模式通过采集实时数据来分析用户行为，进而实现保险费用收取的行为驱动。但是贡献实时数据容易导致私人信息泄露，打击用户贡献数据的兴趣，从而影响评估效果。本文设计了一种新颖的环签名方案，通过实现数据上传者与数据之间的断联来保障用户隐私。当数据量增多时，方案借由批量验证算法来减少数据收集平台的签名验证开销，提高验证效率。同时，针对用户对匿名数据声明所有权的需求，设计了匿名签名到普通签名的选择性转换机制，用于验证用户是否是数据属主。实验结果表明，在签名用户数量较大的情况下，单次签名过程的计算复杂度没有显著增加，服务器端签名验证的效率远高于现有方案；在签名群组和签名数量都增大的情况下，仍保持了较好的性能。
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• 基于IM-DD的无线光信道容量分析
• 蒋立荣 李龙光
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(2): 0-0.
• 摘要 ( 229 )     　　
• 无线光通信系统普遍采用强度调制-直接检测（Intensity Modulation-Direct Detection, IM-DD）方式传输信息。基于IM-DD的无线光信道容量分析中，在有限信噪比范围内，现有容量相关结果存在估计精确度较低的问题。鉴于此，利用信道容量二重表达式，推导出新的容量上界。仿真结果表明，该上界在中、高信噪比范围内提高了对信道容量的估计精确度，且高信噪比下渐进最优。此外，利用离散分布信息熵的性质，结合最大熵原理，推导出新的容量下界。仿真结果表明，该下界在中、低信噪比范围内大幅提高了对信道容量的估计精确度。
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论文

• 基于深度强化学习的车载边缘计算功率分配方法
• 邱斌 王云霄 肖海林
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(2): 0-0.
• 摘要 ( 236 )     　　
• 针对动态车载边缘计算环境下车辆移动性造成的车载时变信道以及任务随机到达问题，提出了一种基于深度强化学习的计算卸载和功率分配方法。该方法首先设计了双向车道场景下基于非正交多址的“端-边-云”三层卸载模型；联合该模型的通信、计算、缓存资源以及车辆的移动性，进一步构建了考虑车载用户功率和缓存延迟长期累积总成本最小化的联合优化问题；最后，鉴于车载边缘计算网络的动态、时变和随机特性，提出基于深度确定性策略梯度的分布式智能算法获取最优功率分配机制。仿真结果表明，所提方法相对于传统方法在减少总成本方面具有较好的优越性。
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研究报告

• 一种联合语义和关联匹配的工程咨询报告检索模型
• 张乐 杜一凡 吕学强 李业龙 夏雷
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(2): 0-0.
• 摘要 ( 159 )     　　
• 撰写工程咨询报告需要撰写人员搜集、阅读大量的政府政策文件、新闻报道等，存在人力成本大、编撰周期过长等问题，如何利用文本检索技术智能匹配出相关段落以推荐给编撰人员变得尤为重要。提出一种面向工程咨询报告的文本检索模型JSAM，通过联合语义匹配和关联匹配实现了标题与段落的准确、高效检索，可有效辅助工程咨询报告的撰写工作。构建了面向工程咨询报告的文本检索语料集，使用语料集微调simCSE对比学习模型，将得到的模型参数初始化Vanilla BERT模型，将语料的文本信息送入Vanilla BERT模型得到语义匹配分数。同时，将文本信息和关键词信息通过SAT模型得到词级粒度的义原词向量表示并送入DRMM深度文本交互模型，得到关联匹配分数。将得到的语义匹配分数和关联匹配分数归一化后加权融合，得到最终的匹配分数，完成标题与段落之间的文本检索。JSAM联合上下文向量表示和文本交互匹配方法，较于对比模型CEDR-DRMM，在P@20评价指标上提升了4.03个百分点，有效增强了文本检索的效果。
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• 融合暗通道先验与粒子群算法的去雾改进研究
• 田昊 王小玉
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(2): 0-0.
• 摘要 ( 220 )     　　
• 在雾霾条件下，针对传统固定值暗通道先验算法去雾图像质量较低、颜色失真等缺点，提出了一种暗通道先验与粒子群融合的去雾改进算法。依据粒子群优化算法的特性进行寻优求出各平均亮度范围内保留因子的最佳值带入暗通道先验算法中，同时在求解大气光值时采用中值滤波算法代替原有的两次最小值滤波算法。实验结果表明，所提算法相比于传统固定值的暗通道先验算法在对图像去雾处理上主观视觉效果以及客观评价标准均取得了较好的提升，同时算法的运行速度提升约14.3%。
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• 基于TSN的智能变电站流量确定性传输研究
• 池颖英 朱海龙 李庆 郑哲 刘瑞
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(2): 0-0.
• 摘要 ( 233 )     　　
• 智能变电站通信网络流量种类较多，并且存在较低时延要求的突发性事件报文，目前智能变电站数据通信采用三层两网架构，采用分网及点对点通信方式进行数据传输。为了实现所有报文在同一网络中的确定性传输，设计了基于TSN的智能变电站“全站共网”的组网方案，实现多种类型智能变电站报文在同一网络中混合传输。针对智能变电站中存在的周期性与突发性事件报文，利用TSN 802.1Qbv中的时间感知整形器功能，对网络中的所有有时延要求的流量进行了调度规划，制定流量调度约束，求解网络设备流量传输的配置参数。设计了仿真实验，将求解的配置参数配置到仿真实验中的TSN节点，使得流量按照求解的时隙进行传输，在仿真实验中对有无Qbv门控调度和背景流量的干扰进行了多组对比实验。实验表明制定的Qbv门控调度策略能够保证智能变电站多种流量的混合传输，并且时延要求严格的流量能够在专门的时隙中进行传输，调度流量不受背景流量的干扰，实现了智能变电站报文的低时延确定性传输。
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论文

• 基于改进第一关键集的极化码SCLF译码算法
• 袁建国 贺京杰 张丰果 黄胜
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(2): 0-0.
• 摘要 ( 192 )     　　
• 针对目前极化码串行抵消列表比特翻转(SCLF)译码算法并未充分考虑前面比特译码对当前比特译码影响的问题，提出一种基于改进第一关键集的极化码SCLF(IFCS-SCLF)译码算法。该算法以第一关键集(FCS)作为初始关键集，然后利用信道错误概率计算理论上比特的不可靠度，通过循环冗余校验辅助串行抵消列表(CA-SCL)译码算法获得的路径度量值计算在实际译码时比特的不可靠度，如果比特实际译码中的不可靠度高于理论值，则该比特译码错误率较高，以此来筛选出第一关键集中包含SC状态路径的错误比特并按信道可靠度升序排列形成改进第一关键集(IFCS)，最后在首次CA-SCL译码失败时交换IFCS中SC状态路径上的决策结果。仿真结果表明：所提算法相较RCS-SCLF译码算法与D-Post-SCLF译码算法有更好的误码性能和更低的复杂度，并且可以与小列表CA-SCL译码器结合达到大列表CA-SCL译码器的性能。
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• 具有行人影响的11GHz室内无线信道建模与特性分析
• 薛寒 杨丽花 魏苏皖 杨钦 吕文俊
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(2): 0-0.
• 摘要 ( 200 )     　　
• 为了研究高频段宽带短距离无线通信的信道传播特性，测量了11GHz频段不同室内场景的无线传播特性。基于大量的实测数据，建立了具有行人影响因素的路径损耗模型。通过对测量的信道频率响应进行傅里叶反变换得到冲激响应的功率时延谱，给出了时域均方根时延扩展的统计特性。此外，对比分析了在走廊、空房间以及大型会议室三个不同场景下行人因素对信道传播特性的影响。研究表明在存在行人因素影响场景下，行人相对接收端位置发生变化对路径损耗有着重要的影响：当行人在收发端间移动时，随着距离的变化，行人遮挡衰减路径损耗与其距发送端的距离呈二次函数关系；当行人静止不动时，行人遮挡衰减路径损耗与其距接收端的距离呈负指数函数关系，并且随着场景的变换，行人对路径损耗的影响程度也会发生变化，上述研究结果可为未来高频段室内短距离无线通信的使用提供理论与实践依据。
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研究报告

• 考虑负载均衡的快递分拨中心AGV系统规划研究
• 田帅辉 何娅
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(2): 0-0.
• 摘要 ( 174 )     　　
• 针对自动引导车（Automated Guided Vehicle，AGV）在快递分拨中心应用过程中出现的路网负载失衡问题，建立考虑负载均衡的多目标分层模型。该模型首先使用考虑转弯代价的A*算法进行预处理。在此基础上，引入节点负载代价，使用混合遗传算法，并以最小路径代价和最大负载均衡度为优化目标，完成对投递口布局的优化。在改进A*算法中加入负载代价作为适应度函数的一部分以获得适应度函数值。最后，在栅格地图中进行了仿真实验。结果表明，该模型通过优化快递分拨中心投递口的布局有效地均衡了路网负载，实现了良好的负载均衡性。
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论文

• 基于编码视频的动态手势数据优化与识别
• 谢晓燕 曹盘宇 夏浩 陈雨馨
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(2): 0-0.
• 摘要 ( 183 )     　　
• 利用编码视频数据流中的运动矢量和残差等语法元素来代替光流的运动表示，可以高效地完成动作识别，但其固有的像素噪声和特征稀疏性也会影响精细动作的识别精度。为了解决这些问题，在对编码视频语法元素进行数据优化的基础上，设计了一个高精度、低复杂度的动态手势识别框架。首先，提出一个关键P帧选择方法，通过选取信息量更高的编码帧解决了特征稀疏性问题。其次，提出一个联合残差特征表示方法，利用残差得到精细的手势轮廓图去除了运动矢量中手部以外的像素噪声。最后，设计一种轻量而高效的动态手势识别模型，利用优化后的运动矢量和残差获得了类似于光流的计算效果。在VIVA、SKIG、NvGesture和EgoGesture等数据集上评估了所提出的方法，实验结果表明，该方法仅用RGB数据模式就能够达到平均82.94%、99.72%、81.12%和90.48%的识别精度，降低了89%的存储开销，并且以4.7倍的运行速度获得了与最先进方法相近的结果。
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• 离散小波分析和自编码器耦合的脑电信号异常检测方法
• 王振宇 向泽锐 支锦亦
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(2): 0-0.
• 摘要 ( 242 )     　　
• 癫痫是一种常见的神经系统疾病，通常通过脑电图(EEG)信号来检测。目视检查和解释脑电图是一个缓慢、耗时的过程，容易出现错误和主观变化。提出一种离散小波变换(DWT)和自编码器(AE)耦合的信号异常检测方法来区分癫痫发作信号和正常(无癫痫发作)信号。首先，使用小波变换将脑电信号分解为近似和细节系数，并根据阈值准则剔除不显著系数，从而限制小波系数的数量。其次，采用自编码器对DWT系数进行编码。最后，对脑电信号进行分析以检测异常值,通过压缩特征集进行数据重构，使用神经网络分类器从无癫痫信号中检测癫痫活动。使用波恩大学数据库,将该方法与以往方法的结果进行比较和验证。该方法使用线性和非线性机器学习分类器，从EEG数据中检测癫痫发作活动，取得了较好的分类性能(99.93%的准确率,100%的特异性)。因此，此方法可以被认为是鲁棒的，具有较好的检测能力，可以用简单的线性分类器区分癫痫发作活动、无癫痫发作活动和正常的脑电图活动。该方法适用于时间序列信号分析，同时检测并判断异常。癫痫脑电信号异常检测方法可以为癫痫的诊断、治疗和评估提供客观参考，从而减轻医生的工作量，提高治疗效率，具有重要的理论意义和实际应用价值。
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• 基于得分生成模型的时间序列异常检测方法
• 周浩 禹可 吴晓非
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(2): 0-0.
• 摘要 ( 308 )     　　
• 为了解决传统时间序列异常检测模型在时序数据随机性表征不足以及模型泛化能力较弱等问题，提出一种基于得分生成的异常检测模型。针对复杂信息物理系统中运行监控的时序数据，基于回归模型设计多维时间序列异常检测框架以捕捉数据内在的时间模式；考虑时序生成过程的随机性，基于去噪得分匹配的方法估计梯度信息；利用估计的梯度信息，设计高效的异常评分方法。在公开的池化服务器数据集PSM和安全水处理数据集SWaT上，所提模型异常检测F1指标分别达到了96%和90.18%，比最好的基线模型分别提高了1.02%和1.01%。消融实验和案例分析实验结果验证了所提模型各个模块设计的有效性。
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• 速率分割多址接入系统中的协作中继传输策略与优化
• 雷维嘉 张智 雷宏江 唐宏
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(2): 0-0.
• 摘要 ( 210 )     　　
• 针对两用户系统提出了一种基于速率分割多址接入的协作中继传输策略。设计了一个对协作速率分割多址接入系统能量成本更为完善的评价方式。以最大化系统效益为目标，对预编码矩阵、公共速率分配、发射功率和时间分配进行联合优化。采用黄金分割搜索法和逐次凸逼近等方法将非凸问题转化为凸问题后求解。仿真结果显示，与基准方案相比，本文提出方案能够实现更高的系统效益。
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• 一种随机束搜索文本攻击黑盒算法
• 王小萌 张华 丁金扣 王稼慧
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(2): 0-0.
• 摘要 ( 243 )     　　
• 现有的黑盒场景下的对抗攻击旨在提出攻击成功率更高的对抗样本生成算法，这对于研究自然语言处理的深度学习模型的脆弱性,?提升深度学习模型的鲁棒性具有重要的意义。针对现有的对抗文本生成算法中易陷入局部最优解的问题，本文提出了一种利用随机元和束搜索来提高攻击成功率的方法。该方法通过利用束搜索来增加生成对抗样本的多样性，并在寻找对抗样本的迭代过程中添加随机元，从而达到充分利用同义词空间搜索最优解的目的，优化攻击过程中易陷于局部最优解的问题，提升攻击成功率。实验表明，本文提出的算法R-attack能够有效提高对抗样本的攻击成功率。
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研究报告

• 通信链路感知的多智能体动态事件触发一致性
• 张雅淳 武艳 杨清海
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(2): 0-0.
• 摘要 ( 246 )     　　
• 针对多智能体信息交互过程中存在通信带宽有限以及需要节约资源消耗问题，提出了一种通信链路感知的多智能体系统动态事件触发一致性控制方案。具体而言，所提的通信链路感知动态事件触发机制在触发条件中考虑了信道容量的影响，使智能体在保证一致性前提下，其相互间信息交互频率随通信资源的变化智能调节：在通信网络状态不好时，减少网络中的通信量，反之亦然。此外，为增加系统的可扩展性避免全局拓扑信息的使用，引入具有有限稳定耦合增益的自适应控制协议，将所提的通信链路感知动态事件触发机制扩展到完全分布式。结果表明，与传统事件触发机制相比，所提的通信链路感知动态事件触发一致性控制协议触发频率可以在通信资源和收敛速度之间权衡调节：在网络状态欠佳时，主动降低触发频率以提高传输成功概率；在网络性能较好的情况下，提高触发频率，促使收敛速度加快。
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综述

• 网络操作系统的研究进展与展望
• 黄韬 谈沙 谢人超 刘韵洁
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(2): 0-0.
• 摘要 ( 506 )     　　
• 网络操作系统是突破广域大规模网络“可管不可控”局限的关键，是提供智能、安全、柔性、可定制网络能力的“网络大脑”，是互联网由消费型向生产型演进发展的使能性核心技术。为实现网络“可管可控”的核心目标，分析了目前与网络操作系统相关的研究进展，系统性地提出了网络操作系统的概念内涵和体系架构，从“数据平面—控制平面—服务平面”系统性研究了网络操作系统的目标架构和发展趋势，最后总结了其潜在应用场景。
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论文

• 基于双注意力卷积及Transformer融合的非均匀去雾算法
• 王科平 张自娇 杨艺 费树岷 韦金阳
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(2): 0-0.
• 摘要 ( 463 )     　　
• 现有大部分去雾算法缺乏对雾图不同浓度的关注，浓雾区域细节信息恢复不理想。此外，图像去雾是像素级别的重建过程，细节信息提取对图像复原至关重要。为此，提出一种基于双注意力卷积及Transformer融合的非均匀去雾算法。首先，在浅层特征提取中，为了提升对浓雾区域的关注，构建并联双注意力卷积网络分别从像素和通道的角度对图像进行不同的权重赋值。其次，在深层特征提取中，融入Transformer模块进行全局非均匀雾霾区域特征提取，即能充分捕获特征之间的长距离依赖关系，又避免普通卷积扩大感受野丢失细节信息问题。最后，设计多特征融合重建网络，自适应的融合浅层、深层特征，重构清晰图像。为验证算法的有效性，分别在I-HAZE、O-HAZE、NH-HAZE以及自建非均匀雾霾数据集和SOTS上进行测试，实验结果显示，该文算法在视觉效果和客观评价指标上优于其它先进对比算法。
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• 轻量化的PCB表面缺陷检测算法研究
• 张果 陈逃 王剑平 杨凯钧
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(2): 0-0.
• 摘要 ( 518 )     　　
• 针对PCB的表面缺陷检测存在检测速度低，识别准确率仍需提高等问题，提出基于YOLOv4-tiny框架的PCB表面缺陷检测算法：FFS-YOLO。算法的计算处理过程为：首先，采用优化后的K-means聚类方法对缺陷数据集进行聚类，解决初始先验框不适合PCB表面检测缺陷的问题；其次，为了解决主干网络在下采样时存在的小尺度目标信息丢失问题，引入FOCUS切片操作；第三，在PANet中引入SCC结构，提高模型感受野，增强对小目标特征的表达能力，从而优化模型的性能；最后，采用Focal Loss函数对损失函数进行优化。算法实验验证使用的数据集来自于北京大学公开的PCB表面缺陷数据集，结果表明：FFS-YOLO的平均检测精度为99.22%，FPS达到了142，模型参数量为6.10MB。相比于其他经典算法，FFS-YOLO的检测速度、精度和模型参数量等指标均有较大的提升。
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