• 2021年 第44卷 第5期 刊出日期：2021-10-28 上一期 下一期

论文

• 基于区块链的D2D辅助的MEC资源共享架构
• 陈伟, 霍如, 汪硕, 黄韬, 刘韵洁
• 北京邮电大学学报. 2021, 44(5): 1-9. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-029
• 摘要 ( 1004 )     PDF ( 552 ) HTML( 552 )     　　
• 随着终端设备智能化发展与设备到设备（D2D）通信技术的逐渐应用，终端设备可以通过直连链路进行资源共享.为提升网络边缘整体服务能力，提出了一种基于区块链的D2D辅助的多接入边缘计算资源共享架构（BD-MEC）.在BD-MEC下，综合考虑时延、能耗和支付开销等因素，设计了一种基于博弈论的多用户卸载方案，以满足不同用户的服务需求.其次，针对拒绝服务或付款等恶意行为，提出了一种基于智能合约的资源共享协议与争议事件处理方法，利用区块链来强制共享双方遵守资源共享协议，以实现安全的资源共享.仿真结果表明，BD-MEC能有效地降低计算任务的时延、能耗和支付开销.
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• Dropout回声状态网络的网络流量预测
• 牟晓惠, 李丽香
• 北京邮电大学学报. 2021, 44(5): 10-13,20. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-021
• 摘要 ( 774 )     PDF ( 412 ) HTML( 412 )     　　
• 提出了一种基于Dropout方法的回声状态网络（ESN）.将基于Dropout方法的ESN （Dropout ESN）应用到实际的网络流量预测任务中，设置储备池内神经元以不同的概率停止工作，将经典的ESN和Dropout ESN进行了对比，分析了2种网络对预测性能的影响，将基于Dropout方法的ESN和其他网络的正规化方均根差进行对比分析.仿真结果表明，Dropout ESN对网络流量预测效果更优.
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• CPF-OFDM PDMA下行传输方案
• 周立, 茅振东, 彭木根, 刘喜庆
• 北京邮电大学学报. 2021, 44(5): 14-20. DOI:10.13190/j.jbupt.2020-273
• 摘要 ( 603 )     PDF ( 350 ) HTML( 350 )     　　
• 典型的图样分割多址接入（PDMA）采用基于循环前缀的正交频分复用（CP-OFDM）技术作为多载波调制方式，因而其容量受限于循环前缀的开销.针对此问题，首先研究了无循环前缀正交频分复用（CPF-OFDM）的无线传输机制，在此基础上，提出了CPF-OFDM PDMA下行传输方法，并给出了发射机和接收机的主要结构.此外，为了评估系统性能，针对不同过载率、信道条件和信噪比等关键参数进行了系统容量和误比特率的仿真.仿真结果表明，在相同过载率下，相比于CP-OFDM PDMA系统，CPF-OFDM PDMA可显著地提升系统容量.
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• 一种面向目标的情感极性分析方法
• 王文竹, 肖波, 陈柯宏
• 北京邮电大学学报. 2021, 44(5): 21-27. DOI:10.13190/j.jbupt.2020-276
• 摘要 ( 803 )     PDF ( 716 ) HTML( 716 )     　　
• 面向目标的情感分析是细粒度情感分析的重要任务之一，旨在预测句子中给定目标实体的情感极性.当前大多数研究方法忽略了句法结构信息，在情感判别时往往会关注无关词汇，从而使分类性能下降.为此，设计了一种新的引入句法结构的模型，该模型利用双向预训练编码器和作用于依存句法树的图卷积网络分别捕获文本的上下文信息和句法结构信息，并使用多头注意力机制进行信息聚合得到目标的情感分类表征.此外，还将该模型与现有的领域自适应方法相结合，同时向模型中引入领域知识和句法结构知识，进一步提升了模型效果.在几个常用的标准数据集上的实验结果表明了上述模型的有效性.
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• 融合互信息估计和对抗自编码器的异常检测
• 霍纬纲, 王星, 梁锐
• 北京邮电大学学报. 2021, 44(5): 28-34. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-009
• 摘要 ( 853 )     PDF ( 655 ) HTML( 655 )     　　
• 无监督深度学习网络的训练目标从信息论的角度可解释为最大化训练样本及其表示之间的互信息.对抗自编码器（AAE）通过生成对抗的方式学习训练样本集的分布，据此可以由AAE建立基于正常样本集的半监督异常检测模型，但是AAE无法显式最大化正常样本及其表示间的互信息.为此，提出了一种互信息估计网络和AAE相融合（IAAE）的异常检测方法，该方法首先以重构误差最小化为目标，训练编码器和解码器；其次，在对抗正则化阶段将正常样本低维表示的聚集后验分布约束为先验分布，并最大化正常样本与其表示之间的互信息；最后由全连接神经网络估计正常样本与其表示之间的互信息.由待测样本的重构误差及其表示在隐空间中的众数散度计算其异常得分值.公开数据集上的实验结果表明，与已有典型相关的深度异常检测模型相比，IAAE模型在F1取值上具有更好的表现.
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• 频谱聚合中非数据辅助的幅频相估计与补偿
• 陈建梅, 仇洪冰, 郑霖, 杨超
• 北京邮电大学学报. 2021, 44(5): 35-40. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-030
• 摘要 ( 531 )     PDF ( 354 ) HTML( 354 )     　　
• 认知无线电中宽带信号需采用频谱分割与聚合滤波器组技术实现对频谱空穴的高效利用.由于不同子频谱的幅频相受到无线信道的干扰，在接收端子谱聚合时，幅、频、相误差对聚合信号会产生畸变，导致检测性能恶化.对此，提出了基于非数据辅助的幅、频、相失真估计补偿算法，利用相邻子频谱在过渡带内的幅频相一致性特点，在频域进行过渡带内信号的对齐处理，从而在子频谱聚合之前修正幅度、频率和相位，以恢复原信号谱.仿真结果表明，该算法能够有效地解决因分割子频谱在信道传输过程中造成的幅频相失真问题，系统解调的误码率性能接近相同系统参数下常规的导频估计算法，所提算法具有较高的估计精度和高效的频谱利用率.
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• MEC系统中面向网络切片的3C联合资源分配算法
• 郑远鹏, 张天魁, 朱光宇, 沈鸿
• 北京邮电大学学报. 2021, 44(5): 41-47. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-005
• 摘要 ( 995 )     PDF ( 574 ) HTML( 574 )     　　
• 移动边缘计算（MEC）相关研究已经成为未来移动网络的热点研究之一.在基于网络切片的雾无线接入网络中，提出了一种面向网络切片的MEC系统通信计算缓存（3C）联合的资源分配算法.给出了面向网络切片的多MEC协作资源分配模型，其中考虑了无线接入带宽与回程链路带宽的限制以及MEC系统计算与缓存资源分配对网络切片服务时延的影响；基于服务时延定义了用户获得资源的效用值，构造了系统效用值最大化问题优化不同网络切片下的用户接入、计算与缓存资源分配，并采用连续凸近似交替迭代方法获得近似最优解.对所提算法性能进行了仿真验证，仿真结果表明，所提算法实现了系统总效用值优化，提高了面向网络切片的MEC系统资源利用效率.
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• 一种基于滑动窗口分割的中国手语识别系统
• 王鑫炎, 王青山, 马晓迪, 刘鹏, 戴海鹏
• 北京邮电大学学报. 2021, 44(5): 48-54. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-001
• 摘要 ( 787 )     PDF ( 597 ) HTML( 597 )     　　
• 听力障碍者在全世界残疾人群体中占有较大的比重.他们能通过手语与健全人交流，但因手语不被大众所掌握，导致彼此交流存在较大障碍.为此提出了一种基于滑动窗口分割（SSW）的连续中国手语识别系统来实现手语自动识别.SSW系统将通过滑动窗口选取出来的手语信号平均分割，依次删去其中一组数据，从而得到新的数据，输入手语识别神经网络进行训练，得出单个手语单词手势预测值，最后运用基于阈值的多投票策略对识别出的预测值进行判断，得出识别结果.SSW系统在对20名志愿者采集的30条手语语句上进行训练，结果显示，所提SSW系统自动识别手语的平均准确率在测试集上达到83.9%，较长短期记忆网络模型提高了16.7%.
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• 多小区多播无线携能通信鲁棒信干噪比平衡
• 陈东华, 朱旋
• 北京邮电大学学报. 2021, 44(5): 55-60. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-018
• 摘要 ( 615 )     PDF ( 304 ) HTML( 304 )     　　
• 针对非理想信道多小区多播协作网络中的供能问题，提出了一种鲁棒的无线携能通信优化方案，该方案以最差用户信干噪比最大化为目标、以每用户能量采集和每小区功率为约束，在保证用户能量采集约束和系统功率预算的前提下实现最差用户服务质量最优化.为了求解优化问题，采用半定松弛和S-引理将原始问题转化为拟凸优化问题，进而采用二分迭代算法得到问题的最优解.仿真结果表明，所提系统设计正确，迭代算法收敛特性良好.
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• A2G场景下三维宽带非平稳信道建模与分析
• 孙晶晶, 张治中, 邓炳光
• 北京邮电大学学报. 2021, 44(5): 61-66. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-013
• 摘要 ( 713 )     PDF ( 961 ) HTML( 961 )     　　
• 提出了一种基于三维几何的适用于宽带非平稳多输入多输出空对地（A2G）信道的随机模型.该模型使用单个同心圆柱模拟地面端散射体分布情况，将非视距分量进一步细分为一次散射分量和地面反射分量.引入时变的角度和时变的速度来模拟无人机到地信道的非平稳性.推导了空-时-频相关函数和空间多普勒功率谱密度函数.此外，还分析了包络电平交叉率和平均衰落持续时间等统计特性.结果表明，无人机的飞行方向、高度、仰角等参数对信道统计特性和非平稳性有重要影响.仿真值与实测数据的较高逼近程度表明所提信道模型的正确性和适用性.
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• 结合编码交织的频数质心零水印算法
• 张天骐, 叶绍鹏, 柏浩钧, 刘鉴兴
• 北京邮电大学学报. 2021, 44(5): 67-73. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-008
• 摘要 ( 606 )     PDF ( 328 ) HTML( 328 )     　　
• 针对传统数字水印算法的透明性随嵌入强度的增加而下降，且存在鲁棒性和稳定性差的问题，提出了一种基于极化码与二维交织算法相结合的频数质心零水印算法.该算法依次对水印信息进行极化码编码，二维交织构造出交织矩阵，然后对载体图像进行非下采样轮廓波变换获得其低频系数，再通过分块非负矩阵分解得到一维基矩阵；根据频数分布特征计算局部频数质心以构造出特征矩阵，最后将含有水印信息的交织方阵和特征矩阵进行异或操作生成零水印.大量实验表明，该零水印算法可以有效地抵抗常规的信号处理攻击、几何攻击以及组合攻击，水印提取的归一化系数值在0.88以上，具有较强的鲁棒性和稳定性，且具有良好的实用价值.
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• 非线性电池模型下能量收集通信系统功率控制
• 陈海林, 雷维嘉
• 北京邮电大学学报. 2021, 44(5): 74-80. DOI:10.13190/j.jbupt.2020-275
• 摘要 ( 477 )     PDF ( 219 ) HTML( 219 )     　　
• 针对发送端配备能量收集设备的无线通信系统，基于Lyapunov优化框架，提出了一种以最大化长期平均传输速率为目标的在线功率控制策略.功率决策算法中考虑了可充电电池充放电过程中的能量损失，采用非线性数学模型来描述充放电效率.将电池电量的约束条件转为能量虚队列的稳定性要求，将需要最大化的传输速率的相反数作为惩罚项，在仅拥有当前信道状态和电池状态的条件下，通过使漂移加惩罚最小化，在满足约束条件的同时最大化平均传输速率.仿真结果显示，所提算法的性能略低于离线注水算法，优于贪婪算法和半功率算法，也优于同样采用Lyapunov方法、但没有考虑充放电效率的现有其他算法.
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• 基于图嵌入和CaGBDT的多模态出行推荐
• 孙全明, 常磊, 马铖, 曲志坚
• 北京邮电大学学报. 2021, 44(5): 81-87,106. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-010
• 摘要 ( 776 )     PDF ( 421 ) HTML( 421 )     　　
• 针对交通出行服务中推荐方式单一、容易忽略用户出行偏好等问题，借鉴多粒度级联森林结构，提出了一种级联梯度提升树模型（CaGBDT）.该模型利用级联结构增加模型的深度，进而实现了特征的深层次表示学习.同时，为了解决样本类别不平衡问题，提出了一种基于鲍威尔算法的指标优化层，其通过为每个类别搜索一个阈值，对模型的预测结果进行权重修正，以实现最大化评价指标的目的.此外，CaGBDT模型可以根据用户的出行记录，构建用户出行全局关系图，利用图嵌入表示学习方法，自动提取用户出行的空间上下文关系，从而提高特征提取的效率.
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研究报告

• 融合文本信息的轻量级图卷积网络推荐模型
• 张栋, 陈鸿龙
• 北京邮电大学学报. 2021, 44(5): 88-93. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-014
• 摘要 ( 668 )     PDF ( 370 ) HTML( 370 )     　　
• 在基于图卷积网络的推荐模型中，图卷积对仅包含编号信息的输入节点进行信息聚合会引发严重的瓶颈问题，影响推荐精度.为缓解此问题，考虑通过辅助信息丰富节点特征，提出了一种融合文本信息的轻量级图卷积网络推荐模型.模型把卷积神经网络提取出文本评论特征添加到图的节点嵌入中.为了简化图卷积网络结构，采用轻量级图卷积框架将融合的特征信息在用户-电影项目图上线性传播来学习用户和电影项目的嵌入，并将所有图卷积子层上特征嵌入的加权总和作为最终特征输出，用于预测评分.3个实际数据集上的实验结果表明，该方法可以缓解信息聚合瓶颈问题，提高推荐的准确度，并且模型可以缓解推荐中的冷启动问题.
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• 基于内外卷积网络的网络入侵检测
• 王艺霏, 莫爽, 吴文睿, 范少华, 肖丁
• 北京邮电大学学报. 2021, 44(5): 94-100. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-007
• 摘要 ( 798 )     PDF ( 441 ) HTML( 441 )     　　
• 网络入侵检测通过分析流量特征来区分正常和异常的网络行为以实现入侵流量的检测，是网络安全领域的重要研究课题.针对已有入侵检测模型特征提取过程复杂、信息提取不足等问题，提出了一种基于内外卷积网络的入侵检测模型.首先使用一维卷积神经网络提取流量数据的内部特征，然后通过对内部特征计算相似度建模得到无向同质图，此外将流量在外部网络侧的通信行为建模为有向异质图，并对两图使用图卷积网络学习包含网络流量多种交互行为的嵌入向量，最后将学习到的流量嵌入向量输入到分类器中用于最终的分类.实验结果表明，所提模型的检测准确率和误报率均优于对比模型.
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• 一种多视角高精度图片的深度估计方法
• 李剑, 陈宇航
• 北京邮电大学学报. 2021, 44(5): 101-106. DOI:10.13190/j.jbupt.2020-255
• 摘要 ( 553 )     PDF ( 457 ) HTML( 457 )     　　
• 针对多视图的重建中高精度图片难以有效重建的问题，提出了基于学习的深度估计方法.该方法利用空洞卷积神经网络对图片进行特征提取，利用长短期记忆网络构建并优化三维代价体，并且采取有监督和无监督2种方式进行训练.在2个真实场景中的多视角图片数据集上的实验结果表明，相比于传统方法和其他基于学习的方法，该网络所需的显存大大减少，因此能用于高精度图片的重建，同时，提高了模型深度预测的准确性和完整性.
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• 基于ERNIE-CRF-ESL安全隐患文本结构化解析
• 艾新波, 郭彦君, 谢云昊, 陈成
• 北京邮电大学学报. 2021, 44(5): 107-113. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-003
• 摘要 ( 629 )     PDF ( 414 ) HTML( 414 )     　　
• 安全隐患描述文本是通过自然语言描述进行记录的，具有主观随意性问题，现有的序列标注相关模型无法从中提取关键知识信息.根据安全隐患描述文本的特点，首先设计了一种适用于安全隐患描述文本的序列标注方法，提出了基于知识集成的增强表示（ERNIE）模型的进行词向量特征提取，在其基础上通过融合条件随机场（CRF）模块和信息提取（ESL）模块，构建了一种安全生产隐患描述文本结构化解析方法.在某超大城市的安全隐患描述文本上进行了实验，实验结果表明，所提模型在文本结构化解析任务的精确率达到了65.1%，可以从城市安全隐患非结构化数据中获取更多的知识信息，进而规范化安全隐患排查记录工作.
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• 强隐私保护的移动群智感知方案
• 史瑞, 封化民, 杨旸, 袁峰, 刘飚
• 北京邮电大学学报. 2021, 44(5): 114-120. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-004
• 摘要 ( 813 )     PDF ( 460 ) HTML( 460 )     　　
• 为了实现移动群智感知系统中身份隐私、证书撤销和积分激励功能，同时解决恶意用户身份追踪与诚实用户隐私保护之间的矛盾，提出了强隐私保护的移动群智感知方案.基于门限密码思想将身份追踪能力分散到多个实体上，使得多个追踪者合作才能追踪用户身份；将Pointcheval-Sanders签名和基于RSA假设的Camenisch-Lysyanskaya累加器结合起来实现了证书的安全快速撤销；利用Pointcheval-Sanders签名构造了保护隐私的积分激励机制.对该方案进行了安全性分析和实验分析.研究结果表明，该方案不仅满足安全要求，而且在实际应用中具有可行性.
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• BDCN和U-net边缘生成两阶段修复算法
• 李海燕, 王伟华, 郭磊, 李海江, 李红松
• 北京邮电大学学报. 2021, 44(5): 121-126. DOI:10.13190/j.jbupt.2020-268
• 摘要 ( 887 )     HTML( 338 )     　　
• 为了对图像中大面积不规则缺失区域进行合理的结构修复和精细的纹理重构，提出了一种基于双向级联边缘检测网络（BDCN）和U-net残缺边缘生成的两阶段网络图像修复算法.第一阶段首先基于BDCN网络提取边缘，然后基于U-net架构的边缘生成网络用下采样对缺失图像边缘提取特征，再结合上采样的输入信息和下采样各层信息还原图像边缘纹理细节；第二阶段使用空洞卷积进行下采样和上采样，经过残差网络重建细节丰富的缺失图像.在公开数据集上将所提算法与现有经典算法进行对比，实验结果表明，所提算法能得到合理的结构和精细的纹理细节，优于对比算法.
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• 多头自注意力在双曲空间下的点击率预测
• 韩越林, 王小玉
• 北京邮电大学学报. 2021, 44(5): 127-132. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-017
• 摘要 ( 599 )     PDF ( 363 ) HTML( 363 )     　　
• 在推荐系统中，了解用户行为背后的复杂功能交互，对预测用户点击广告或商品的概率至关重要.人们一直努力寻找稀疏和高维原始特征的低维表示形式及有意义的组合.其中深度交叉网络可以显式地在每一层进行特征交叉，但其"一视同仁"地对待所有交叉特征，未考虑不同特征对结果的影响，造成一些有用信息被消除.因此提出了多头自注意力神经网络在双曲空间下的点击率预测模型.在双曲空间下，模型不再使用内积而使用洛伦兹距离违背三角不等式程度来度量特征之间的相似性与相关性，从而避免了维度灾难.实验表明，就模型准确性而言，其在点击率预测数据集上均优于深度交叉网络.
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