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2023年第46卷第5期刊出日期：2023-10-28 上一期下一期

论文

多芯光网络多维串扰感知资源分配方法
于添阔杨辉孙政洁姚秋彦张杰
北京邮电大学学报. 2023, 46(5): 1-7.
摘要 ( 395 ) PDF ( 436 ) PDF (987KB) ( 225 ) 　　
针对空分复用弹性光网络生存性需求，提出一种基于综合串扰度感知的路由和频谱分配方案。首先，建立串扰度评价模型，包括邻接串扰度和限带串扰度，并将其与频谱资源占用度结合构成综合串扰度；其次，通过实时感知链路上的综合串扰度更新光纤链路的代价矩阵，使得分配后的光纤链路间的串扰最小化，同时感知引起较小阻塞的位置进行频谱分配，从而实现阻塞率的降低和资源利用率的提升。仿真表明，与传统方案相比，所提方案显著降低了串扰，提高了网络生存性，且在阻塞率和资源利用率等性能上均有提升。
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基于拉丁方的最优局部修复码构造
王娥王静李静辉杨佳蓉
北京邮电大学学报. 2023, 46(5): 8-14.
摘要 ( 288 ) PDF ( 205 ) 　　
具有 (r,t)-局部性的局部修复码(Locally Repairable Codes, LRCs)可以同时满足分布式存储系统局部修复和并行读取的需求，引起了广泛关注。目前构造的具有 (r,t)-局部性的局部修复码，很少能够同时实现最小距离最优和码率最优，为此，本文提出一种基于拉丁方(Latin Square)的局部修复码的构造算法，将拉丁方中的数字元素按照一定规律替换为二进制元素，再结合矩阵的克罗内克积(Kronecker Product)构造所需的校验矩阵，从而构造信息符号具有 (r,2)-局部性的单校验二元局部修复码(Binary Locally Repairable Codes, BLRCs)。进一步提出基于正交拉丁方(Mutually Orthogonal Latin Squares, MOLS)的局部修复码的构造算法，可构造具有任意可用性的二元局部修复码。理论分析表明，本文构造的两种局部修复码的最小距离都达到了最优最小距离界，与基于直积码构造的局部修复码和基于阵列LDPC码构造的局部修复码相比，码率更高，且基于拉丁方的局部修复码实现了码率最优。
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基于粗糙集改进的 KNN 级联均衡器抑制 LED 非线性研究
贾科军王佳宁蔺莹曹明华王惠琴
北京邮电大学学报. 2023, 46(5): 15-21.
摘要 ( 257 ) PDF ( 279 ) 　　
针对发光二极管(LED)的非线性响应导致可见光通信(VLC)性能严重下降的问题，提出基于粗糙集理论改进的K最近邻(KNN)算法，进一步，将其与最小均方(LMS)结合设计了级联均衡器。首先，根据接收端星座点分布特征，将训练集数据空间划分为不同的区域，对不同区域采用不同的分类策略，减小了传统KNN算法的计算复杂度。然后，提出LMS与改进KNN级联均衡器，第一级LMS算法可降低样本点的弥散度，为提高第二级改进KNN的分类准确性和减小计算复杂度提供了条件。最后，采用蒙特卡罗误码率仿真，结果表明改进KNN算法复杂度约是传统KNN算法的1/9，且不牺牲分类准确性；同时，提出的LMS与改进KNN级联均衡器能显著改善误码率性能。
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联合多天线选择映射的广义空间调制方案
冯宇李兴池吴震金小萍
北京邮电大学学报. 2023, 46(5): 22-27.
摘要 ( 218 ) PDF ( 186 ) 　　
针对广义空间调制（GSM）系统中存在的信道间干扰和天线组合间的高相关性提出了一种新颖的联合多天线选择映射的广义空间调制（JAS-GSM）方案，基于最大化最小汉明距离准则设计了低复杂度的发射天线组合（TAC）优化算法以降低信道间干扰和计算复杂度，同时利用优化后TAC存在的冗余特点，将所有TAC均参与码本映射，并基于最大化最小欧式距离准则设计了联合映射码本的高效筛选算法以进一步提高系统误码率（BER）性能。通过推导JAS-GSM方案的误码率理论边界公式以验证仿真结果的正确性和辅助联合映射码本筛选算法的设计。仿真结果表明，提出的JAS-GSM方案相比现有天线选择技术和GSM变体技术可以获得更好的BER性能。
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基于混合熵的分数阶归一化子带自适应滤波算法
火元莲丁瑞博齐永锋脱丽华
北京邮电大学学报. 2023, 46(5): 28-34.
摘要 ( 155 ) PDF ( 230 ) 　　
为了改善归一化子带自适应滤波((normalized subband adaptive filter,NSAF)算法在非高斯噪声环境下的滤波性能，本文将混合相关熵准则和分数阶微分应用于NSAF算法。一方面借助混合相关熵具有的鲁棒性，有效抑制异常噪声值对算法性能的影响；另一方面在权重更新时增添分数阶微分部分，因为分数阶微积分以加权的形式考虑了数据的整体信息，可以更准确地描述实际系统，进而提高算法的滤波性能。在非高斯冲击噪声和有色噪声环境下，将所提算法应用于系统辨识和非线性信道均衡。仿真结果表明，所提算法与已有鲁棒算法相比具有更强的鲁棒性和较好的系统跟踪与估计能力。
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电离层E层对星地量子密钥分发特性的影响
刘涛王思佳刘舒宇张荣香刘晨霞
北京邮电大学学报. 2023, 46(5): 35-40.
摘要 ( 174 ) PDF ( 141 ) 　　
电离层E层是地球大气层的重要组成部分，其内含有大量电离子，会对穿过其间传输的量子信号产生影响。基于此，本文研究了电离层E层对采用三种不同波长信号的星地量子密钥分发系统特性的影响。首先建立了电离层E层的传输模型，随后基于此模型分析了太阳天顶角和传输距离对三种波长信号的链路衰减的影响。此外，仿真研究了信道容量、纠缠保真度、量子误码率以及安全密钥率随太阳天顶角和传输距离的变化关系。结果表明，为了获得较好的量子通信特性，实际中推荐使用短波长量子信号，并尽量避免在中午左右进行量子信号传输。
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面向5G NR的动态拓扑高精度载波相位定位方法
树玉泉蔚保国彭梓翔范绍帅叶红军
北京邮电大学学报. 2023, 46(5): 41-46.
摘要 ( 407 ) PDF ( 412 ) 　　
第5代移动通信（5G）在定位技术上不断演进，为高精度定位提供了更多的解决方案。为了实现动态拓扑环境下的高精度定位，提出了一种面向5G NR系统的载波相位定位方法。由于动态拓扑环境中接入点与终端的移动性，定位过程中难以保证合理的几何布局，对此提出了一种基于几何精度因子（GDOP，geometric dilution of precision）的节点优选方法；在节点优选的基础上，通过引入参考终端，对测量值进行多维差分处理，消除了钟差对测距的影响；考虑到动态拓扑情形，建立载波相位时域差分方程解得高精度的位置变化估计，与TDoA算法融合解算出粗位置估计；将粗位置估计作为泰勒展开点，将多个时刻上的方程组线性化，最终联立解出整周模糊度。仿真表明，基于节点优选的载波相位定位方法可在动态拓扑环境中实现整周模糊度的精确解算和高精度定位。
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跨域解耦的端到端确定性网络传输调度机制
吴斌伟汪硕谭炜骞
北京邮电大学学报. 2023, 46(5): 47-52.
摘要 ( 242 ) PDF ( 370 ) 　　
针对时间敏感业务的跨域通信问题，提出了一种跨域解耦的端到端确定性网络传输机制，支持端到端时延有上界的业务传输。所提传输机制通过在网络边缘部署离散整形器，实现各网络域时钟域的解耦，即相邻两个网络的时钟域相互独立，不需要进行跨域时钟/频率同步，降低网络构建的复杂度。同时，该传输机制拓宽了当前跨域确定性网络技术的适用范围，除了周期确定业务流之外，还可支持非周期确定业务流、不确定业务流等类型业务的跨域端到端服务质量保障。最后，提出一种基于拍卖模型的在线业务流跨域调度算法，提升网络效率，降低网络开销。仿真结果表明，所提机制能有效实现跨域端到端确定性传输。同时，与现有跨域确定性机制相比，可有效降低跨域时延。
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抗多流干扰的感知网络编码路由与负载均衡
刘超吴诚包建荣姜斌
北京邮电大学学报. 2023, 46(5): 53-59.
摘要 ( 130 ) PDF ( 564 ) 　　
为了解决无线通信网络多流干扰导致节点解码失败和资源利用率低等问题，提出了抗多流干扰的物理层网络编码感知路由和负载均衡方案。根据无线网络时变特征，利用节点路由请求和应答过程，分析节点空间的相对位置，并选择合理的网络节点，利用时变无线网络特性，计算动态数据分流比例，减小中间节点拥塞。在解决多流干扰基础上，提出了由误码率构成的新路由度量，扩大了编码感知路由范围。仿真表明：当误码率为10-4时，所提方案相对于现有编码机会实体结构(COPE)方案的译码，所需信噪比(SNR)降低约6%。在信噪比为10dB时，所提方案与现有COPE方案相比，所需物理层预期传输次数(ETX)平均减少了约0.25次。
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一种基于DQN的全景视频边缘缓存优化方案
杨树杰方楚星郝昊蒋可
北京邮电大学学报. 2023, 46(5): 60-65.
摘要 ( 318 ) PDF ( 10919 ) 　　
为了解决全景视频服务中云服务器和边缘服务器的联合边缘缓存问题，优化边缘缓存机制以降低用户获取视频资源的时延，提出用DQN进行深度强化学习以生成视频资源缓存策略的方法。首先，以总节约时间为目标将问题建模成马尔可夫决策过程；其次，使用DQN算法进行训练，在迭代中获取最优缓存策略。仿真结果表明，DQN算法具有较高的收敛速度和最优的性能，且在约束条件改变时能主动变换调整边缘缓存策略使得算法性能稳定上升。
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基于多相机特征融合的行人检测算法
叶洪滨林政宽程红举
北京邮电大学学报. 2023, 46(5): 66-71.
摘要 ( 333 ) PDF ( 276 ) 　　
在复杂拥挤的场景中，单眼行人检测通常因为着遮挡问题导致严重的误判。不过，通过结合多视角的数据进行多视图行人检测能够有效的解决遮挡问题。但是以往的多视图检测算法都是只采用单级特征图完成检测，这导致对多尺度目标的检测效果不佳。为了解决上述问题，提出一种新颖的多视图检测算法，采用Dilated Encoder方法进行多视图信息的聚合。Dilated Encoder通过采用不同膨胀率膨胀卷积从单层特征层中得到不同尺度感受野，从而覆盖目标的所有尺度范围，提高对多尺度目标的检测能力。最后在Wildtrack据集上的实验结果表明，多目标检测精度指标MODA最高可达90.7%。
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面向多用户的移动边缘计算任务分级处理卸载机制
张泽维李陶深许钧智
北京邮电大学学报. 2023, 46(5): 72-79.
摘要 ( 604 ) PDF ( 554 ) 　　
为了保证基于无线携能通信(SWIPT)的多用户移动边缘计算(MEC)网络,可以在信道资源受限情况下最小化卸载过程中所产生的时延与能耗。本文通过规划计算任务的卸载比重和链路传输过程中的信道分配，提出一种多任务分级处理机制(MHPM)，以实现计算卸载过程中信道资源的合理调度。根据移动终端设备在MEC卸载过程中的平均时间消耗和能量消耗，构建约束多目标优化问题数学模型，并结合MHPM和约束非主导的排序遗传算法Ⅱ求解该模型，最大限度均衡设备时延与能耗关系。仿真结果表明，MHPM可以降低设备在卸载过程中的平均时间消耗和能量消耗，且利用约束多目标优化算法可以得到目标函数的最优解。
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基于加权特征向量的无监督波达方向估计算法
冀常鹏佐永吉贾春霞代巍史林
北京邮电大学学报. 2023, 46(5): 80-86.
摘要 ( 260 ) PDF ( 200 ) 　　
子空间类波达方向DOA估计算法与稀疏重构类DOA估计算法均是基于算法模型驱动的，对于天线阵列位置偏差以及入射信源统计特性偏差等算法模型误差的鲁棒性差。而基于深度学习的DOA估计算法是基于数据驱动的，能够有效地改善算法对于模型误差的鲁棒性。但是，在基于有监督学习策略的DOA估计算法中，需要大量的由已知标准信号源所生成的带标签训练数据集，影响算法对未知信源的估计性能，同时也不利于实际应用。针对上述问题，利用无监督深度学习策略，提出一种基于加权特征向量的无监督DOA估计算法WEUDA。WEUDA算法根据天线阵列接收未知方向随机入射信源多快拍数据协方差矩阵的加权特征向量来建立无标签的训练数据集，使得算法不再依赖于已知的标准信号源，更便于工程实现，同时也提高了网络对未知测试数据集的估计性能。仿真实验表明，相比于子空间类、稀疏重构类以及有监督DOA估计算法，在相同的条件下，WEUDA算法具有更加良好的估计性能。
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基于元双模态学习模型的情感识别
李泽孙颖张雪英周雅茹
北京邮电大学学报. 2023, 46(5): 87-92.
摘要 ( 288 ) PDF ( 216 ) 　　
现有的情感识别模型中，存在着单模态表示容易出现歧义、每个人表达情感方式不同以及忽略离散情感与连续情感的问题，针对这些问题，笔者提出元双模态学习（Meta Bi-modal Learning，MBL）模型，实现了单模态连续情感即效价度-激活度-控制度（Valence-Arousal-Dominance，V-A-D）辅助双模态离散情感进行识别，双模态特征融合是采用跨模态自注意力，有效地解决了模态序列数据需要对齐的问题。同时，在辅助任务训练过程中，通过多任务学习中硬参数共享方式，实现V-A-D三维度信息交互。并且学习模型将每个说话人语句作为小样本，提高了模型适应不同说话人的能力，使得模型更加具有泛化能力。实验表明，在语料库IEMOCAP的脚本和对话两组数据集上，MBL模型的情感识别率分别取得了71.24%和69.12%，表现出了良好的性能。
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面向异构时序数据的关键帧动态采样行为识别
马春梅张涛史闻东雷祥赵宏
北京邮电大学学报. 2023, 46(5): 93-98.
摘要 ( 188 ) PDF ( 172 ) 　　
摘要：如何从接触式感知数据中准确地识别出各种行为对人机交互的发展至关重要．针对不同行为数据间存在冗余以及标识行为的动作往往只是在一些关键帧的事实，提出基于关键帧动态采样的行为识别网络KDAS(Key-frame DynAmic Sampling Network)，旨在挖掘代表行为的关键帧，剔除行为的冗余帧，从数据源提高不同行为的区分度，进而增强它们深层特征的判别性，提高识别精度．首先利用BLSTM网络搭建行为识别的预处理模块，用于原始感知数据状态初始化及获得初始行为预测结果；其次基于每一数据帧的初始化信息，使用BLSTM建立关键帧选择网络，通过该网络预测每一数据帧被选择的概率，进而确定关键帧；最后通过选择的关键帧再进行行为预测，将两次预测结果形成效用函数用于关键帧选择网络的训练．在三个公开数据集UCI HRR、Opportunity、UCI MHEALTH上进行实验，实验结果表明，与现有的几种先进的行为识别模型相比，KDAS能够获得更高的行为识别精度．
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基于动态门限截断策略的多元LDPC译码算法
孙友明黄奕俊李神峰陈海强黎相成
北京邮电大学学报. 2023, 46(5): 99-105.
摘要 ( 237 ) PDF ( 229 ) 　　
针对多元低密度奇偶校验码（LDPC，low-density parity-check codes）译码算法复杂度比较高的问题，设计了一种新的基于信息向量可靠度分布特征的动态门限截断策略。该策略利用可靠度的最大值和次大值之间的差值动态选择截断门限阈值，减少参与运算的有限域元素。在迭代过程中，根据该门限阈值进行信息筛选，使网格图（Trellis）上参与运算的状态数和边数更少，从而获得更低的平均译码复杂度。在此基础上，提出一种基于动态门限策略扩展最小和算法（DT-EMS，dynamic threshold extended min-sum）。仿真结果显示，所提出的算法在译码性能上与经典的多元和积算法（QSPA, Q-ary sum-product algorithm）和原T-EMS等算法非常接近，且本文所提出的DT-EMS算法的复杂度低于原T-EMS算法的复杂度，且明显低于QSPA算法的复杂度。
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基于 ERC Roberta 的提示学习实现对话情感识别
宫岐伟禹可吴晓非
北京邮电大学学报. 2023, 46(5): 106-111.
摘要 ( 481 ) PDF ( 454 ) 　　
对话中的情感识别任务在现实生活中应用领域广泛，因此受到了越来越多的关注。对话中的文本，既包含了说话人信息，又与前文联系紧密，所以其拥有独特的语序与结构特征。使用基于Transformer架构的预训练模型参与训练的情感对话识别研究，已经取得了优秀的结果，但是其中传统的微调分类方法无法充分考虑到对话文本的语序与结构特征，并且会导致情感对话任务与预训练任务不匹配。而提示学习，通过重建下游任务能够缩小与预训练任务的差距。由此提出了PERC Roberta模型，该模型首先通过文本掩码预测任务，学习对话的语序以及结构特征，然后通过提示学习重建下游任务，进一步激发模型中学习到的丰富对话知识。该模型在两个对话情感识别公共数据集MELD和EmoryNLP上进行的实验取得了良好的结果，消融实验的对比也证明了提出方法的有效性。我们的模型和数据集的处理过程代码在github仓库1公开。
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基于预训练模型和编码器的图文跨模态检索算法
陈曦彭姣张鹏飞罗中李欧中洪
北京邮电大学学报. 2023, 46(5): 112-117.
摘要 ( 504 ) PDF ( 292 ) 　　
随着大数据时代的到来，互联网上的数据呈爆炸式增长，如何精准高效地从海量数据中检索出感兴趣的信息，是当下亟需解决的问题。目前主流的图文跨模态检索模型架构主要基于双编码器或融合编码器，前者分别将图片和文本进行编码，然后计算图文间向量的相似度距离，虽然检索效率较高，但精度不足；后者通过对图文数据进行联合编码得到图文之间的相似度分数，检索精度较高，但效率低下。针对上述模型架构存在的问题，本文提出一种基于预训练模型和编码器的图文跨模态检索算法。首先，提出一种召回排序策略，使用双编码器实现粗略召回，再使用融合编码器实现精准排序；其次，提出了一种基于多路Transformer预训练模型构建双编码器和融合编码器的方法，实现图文之间高质量的语义对齐，提升检索性能。在两个公开数据集MSCOCO和Flickr30k上的实验证明了所提算法的有效性。
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研究报告

智能反射面辅助下行 NOMA 系统中权衡最大化的方法
田心记王坤
北京邮电大学学报. 2023, 46(5): 118-124.
摘要 ( 252 ) PDF ( 151 ) 　　
对于智能反射面(IRS)辅助的单簇下行非正交多址接入(NOMA)系统，提出了一种最大化速率与能量效率折中的资源分配方法。首先构建最大化速率与能量效率折中的优化问题，优化参数为用户功率和IRS相移；然后，简化该优化问题，简化后的优化问题中的参数包含总功率和IRS相移；其次，通过最大化等效信道增益之和来求解IRS相移，并且在已知IRS相移的情况下，采用函数极值法找出最大化速率与能量效率折中的总功率；最后，根据得到的IRS相移和总功率，计算得到单个用户的功率。仿真结果显示，在速率需求相同的条件下，所提方案的速率与能量效率的折中高于相同场景中的已有方案。
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本体和深度学习融合的在线评论细粒度情感分析
翟夏普安源龙艺璇
北京邮电大学学报. 2023, 46(5): 125-131.
摘要 ( 479 ) PDF ( 493 ) 　　
细粒度情感分析透过文本从评价对象及其属性的角度出发分析作者情感倾向，其主要任务包括评价对象及其属性的识别（主题识别）和情感识别两部分。针对以往研究中细粒度情感识别效果欠佳，深度学习方法可解释性差等问题，提出将本体与深度学习融合的细粒度情感分析模型，该模型使用领域本体和CNN融合方法识别显式与隐式主题，将情感词典和Bi-LSTM+Attention模型相结合识别在线评论文本的细粒度情感。实验结果表明，提出的细粒度情感分析方法相比于其他方法在准确率、召回率、F值上均具有一定的优势。
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一种基于振动感知的按键识别技术实验
李超然谢磊
北京邮电大学学报. 2023, 46(5): 132-138.
摘要 ( 245 ) PDF ( 273 ) 　　
随着移动通信技术的发展，传统互联网正在向移动互联网迁移，智能穿戴设备的发展非常迅速。特别是智能手表，因其体积小且携带方便，已成为最流行的可穿戴设备之一。然而，智能手表在文本输入等方面体验欠佳。例如，键盘输入往往因屏幕小按键多而导致输入错误；语音识别容易受到环境噪声的影响并且有隐私泄露的危险。为了解决上述问题，研究了新的文本输入方式，基于振动感知的识别用户按键行为。提出并实现了一个对指关节敲击的识别方法，将不同指关节映射为不同的按键，对他们的敲击振动信号进行分类，可以弥补小屏幕上键盘输入的不便。首先使用低采样率的 LPMS-B2 模块的加速度计，对敲击指关节所产生的振动信号进行收集。然后设计信号处理和时频图提取信号特征的方案。最后利用朴素贝叶斯分类来对具体的敲击位置进行识别。实验结果表明，对指关节三分类的准确率达到 90% 以上，五分类的准确率约为 75%，获得一个较好的总体效果。
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