• 2024年 第47卷 第3期 刊出日期：2024-06-30 上一期 下一期

• 端侧算力网络：架构与关键技术
• 张兴 曲哲言 孙钰坤 张佳鑫 王文博
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(3): 1-9.
• 摘要 ( 324 )     PDF ( 445 ) 　　
• 随着未来泛终端能力的不断增强以及从被动式向主动式的转变,越来越多泛在分布的端侧算力亟待挖掘,而目前的算力网络研究往往缺乏对端侧算力的管理能力。对此,提出了端侧算力网络的体系架构和功能特征。针对终端设备的特点,详细阐述了端侧算力网络的关键技术,包括终端行为与终端算力的感知、基于移动性预测的算力迁移和面向差异化终端业务的服务编排技术等。最后,对端侧算力网络面临的挑战进行分析,为端侧算力网络的发展方向提供参考。
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• 基于语义重要性的语义编码算法研究
• 林上豪 刘芳芳 郭彩丽 仝顽杰
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(3): 10-16.
• 摘要 ( 207 )     PDF ( 254 ) 　　
• 为满足智能通信实体之间信息高效传输的需求，语义通信研究面临语义信息的表示与度量、编码以及传输等基本问题。针对通信资源紧张、任务时延敏感的万物智联传输场景，提出了基于语义重要性的语义编码算法，并设计与搭建了语义通信实验平台，实现了语义信息传输。首先，结合无线通信的基本流程建立了面向智能任务的语义通信系统模型；其次，设计了语义重要性提取方法，通过聚合图像通道特征并自适应校准其特征响应以获得特征图对于任务结果的重要性权重；然后，设计了语义压缩方法，在实际传输时根据重要性权重进行特征图筛选以实现语义数据压缩；最后，在搭建的语义通信平台上以工业互联网场景中热轧带钢表面缺陷分类任务为例对所提算法的性能进行实测验证。实验结果表明该算法具有传输数据量小、抗噪声能力强、任务处理时延短等优势。
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• 基于自适应滤波的带内全双工自干扰消除算法
• 李晓辉 周楠 石明利 卫晓博
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(3): 17-23.
• 摘要 ( 156 )     PDF ( 235 ) 　　
• 为了保证带内全双工通信系统的有效运行，针对系统中低噪声放大器和模数转化模块的饱和问题，结合功率放大器的非线性特性以及信号传输的多径效应，提出一种基于自适应滤波算法的两阶段自干扰消除算法，具体为在数字域进行自干扰信号的重构，并分别在模拟域和数字域进行消除。在此基础上，提出一种低复杂度的滤波器初始权值更新方法，改进递归最小二乘算法以解决传统自适应滤波算法在信道突变时收敛速度较慢的问题。仿真结果表明，所提算法能够将自干扰信号功率抑制到噪声水平，保证有用信号的正确解调，并且可以有效降低自干扰信号消除所需时间。
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• 基于过时CSI的认知NOMA-V2V系统性能研究
• 梁晓林 李健博 曹旺斌 徐建鹏 赵雄文
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(3): 24-29.
• 摘要 ( 120 )     PDF ( 116 ) 　　
• 提出了一种基于几何的适用于车对车(V2V)无线信道的过时信道状态信息(CSI)建模方法。针对V2V通信网络高速时变特性及资源利用率低的瓶颈问题，研究了基于过时CSI和不完全串行干扰消除(SIC)的认知非正交多址接入(NOMA) V2V网络功率分配方案。采用几何三维(3D)双柱信道模型研究过时CSI对认知NOMA V2V通信网络的性能影响，并分析了系统的吞吐量区域。在主用户(PU)和次用户(SU)的可达速率和中断概率等服务质量(QoS)约束条件下，提出功率分配方案。研究结果表明，所提方案可有效提高SU吞吐量，提升中断性能。仿真结果表明，与已有功率分配方案相比，在考虑过时CSI的V2V通信网络中，所提方案有更高的吞吐量和更好的中断性能。
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• 面向小样本文本分类的互学习原型网络
• 刘俊 秦晓瑞 陶剑 董洪飞 李晓旭
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(3): 30-35.
• 摘要 ( 150 )     PDF ( 153 ) 　　
• 小样本原型网络被视为解决小样本文本分类问题的有效方法之一。然而，现有方法通常只依赖于单一原型进行训练和推理，容易受到噪声等因素的影响，从而导致泛化能力不足。针对这一问题，提出了一种用于小样本文本分类的互学习原型网络Mutual Learning-ProtoNet（MLProtoNet）。在保留现有算法通过文本嵌入特征直接计算原型的基础上，引入了BERT网络，将文本嵌入特征输入到BERT中以生成新的原型。接着，利用互学习算法，使这两个原型相互约束并进行知识交换，以过滤掉不准确的语义信息。此过程旨在提升模型的特征提取能力，并通过两个原型的共同决策来提高分类精度。在两个小样本文本分类数据集上的实验结果证实了所提出方法的有效性。具体来说，在FewRel数据集上，该方法在5-way 1-shot实验中相较于当前最优方法，精度提高了2.97%，而在5-way 5-shot实验中精度提高了1.99%。
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• 知识定义的意图网络策略生成技术
• 郭令奇 张蕾 杨红伟 黄兵明 王敬宇
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(3): 36-41.
• 摘要 ( 127 )     PDF ( 161 ) 　　
• 为实现第6代移动通信系统自智网络全场景按需服务，网络的复杂性和业务的多样性极大影响了现有方法的可靠性与鲁棒性，为此，提出了一种全场景适用的意图转译与网络切片结合的框架。首先，考虑到业务的多样性，提出了一种利用外部知识和深度学习对用户意图进行多步处理的意图转译方法；其次，提出一种基于混合整数线性规划的多路径资源调度算法，提高了网络资源的整体利用率，并能有效应对网络环境变化的情况。实验结果表明，所提框架能够实现基于多租户意图的业务资源的准确划分，从而保障用户的使用体验，实现全场景按需服务。
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• DuC-GAN：增强GAN训练稳定性的新模型
• 韩诗阳 张重生
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(3): 42-47.
• 摘要 ( 250 )     PDF ( 108 ) 　　
• 针对生成对抗网络(GAN)训练不稳定的问题，提出了一种新的增强稳定性的模型——双循环GAN(Dual-Cycle GAN，DUC-GAN)。 该模型通过在生成器和判别器之间添加额外的循环来解决GAN训练中的不稳定性问题。新循环由一个冻结的主判别器和一个辅助判别器组成，它们与生成器一起进行训练，并以生成器的性能作为切换循环的指标。在多个数据集上的测试表明，相比现有方法，该框架显著提高了GAN的性能和训练稳定性。双循环GAN实现了更快的收敛速度和更好的生成效果。此框架适用于其他GAN变体，并有望成为未来GAN研究的重要工具。
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• 基于参考调制的码移差分混沌移位键控通信方案
• 李守毅 杨华 王宇 蒋国平
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(3): 48-54.
• 摘要 ( 84 )     PDF ( 89 ) 　　
• 为利用码移差分混沌移位键控（Code Shifted Differential Chaos Shift Keying, CS-DCSK）通信系统中的参考信号传输额外的信息比特，提出一种简单的参考调制码移差分混沌移位键控调制方案。新系统对参考信号和信息信号分别进行独立的码索引调制，大幅提高系统的比特传输速率；针对CS-DCSK信号独特的信号结构，设计先分段取平均后相关的检测方法，同时降低接收到的参考信号和信息信号中的噪声。在加性高斯白噪声和多径Rayleigh衰落信道中完成了系统误码性能的理论分析和仿真验证。结果表明：新提出的方案在降低系统复杂度的同时可以大幅提高比特传输速率、获得更好的误码率性能。
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• 基于合作博弈及深度学习的节点协作缓存机制
• 金宁 周文倩 周旭颖 金小萍
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(3): 55-61.
• 摘要 ( 125 )     PDF ( 136 ) 　　
• 随着无线移动通信的不断发展, 用户激增的内容需求与有限无线网络资源之间的矛盾日益加剧。利用设备到设备（device-to-device, D2D）通信实现边缘节点间缓存内容的共享, 可以改善用户体验质量并减轻核心网络的流量负担。针对节点缓存空间受限的场景, 考虑交互成本及个体理性等因素将协作缓存问题建模成合作博弈, 实现系统效用的优化。根据节点间效用是否可转移, 分类讨论两种情况下的合作博弈：在效用可转移（Transferable Utility, TU）博弈下, 推导出节点形成稳定大联盟的条件；在效用不可转移（Non-Transferable Utility, NTU）博弈下, 考虑到理性节点无法确保形成稳定的大联盟，且联盟的数量随用户数剧增。因此，提出一种基于深度强化学习的联盟形成算法在有限时间内保证节点间稳定联盟的形成。理论分析和仿真结果表明, 所提出的联盟形成算法能收敛于纳什稳定最优解或者渐进最优解, 性能上优于其他对比算法。
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• 基于FRM的WOLA滤波器组动态信道化结构
• 朱政宇 周宁 梁静 王忠勇 巩克现
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(3): 62-68.
• 摘要 ( 116 )     PDF ( 200 ) 　　
• 针对加权叠加（WOLA）滤波器组动态信道化结构中原型滤波器设计复杂度较高的问题，本文将频率响应屏蔽技术（FRM）引入该动态信道化结构，提出一种基于FRM的WOLA滤波器组动态信道化结构。在该结构中，首先对FRM技术进行改进，提出一种新型FRM用于设计具有互补特性的滤波器，其次将FRM设计的滤波器作为WOLA滤波器组动态信道化结构的原型滤波器，最后使信道之间进行部分交叠以减少盲区造成的信号失真。仿真实验表明，该结构能够实现信号的动态化接收，具有较好的重构效果，并且相比直接设计满足重构特性的原型滤波器，通过FRM设计滤波器节省了79%的乘法器资源。
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• 面向医学图像分割的傅里叶半监督学习方法
• 王鹏举, 张晓, 冀振燕, 于瑾, 宋玥增
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(3): 69-74.
• 摘要 ( 157 )     PDF ( 244 ) 　　
• 标注数据稀缺是影响医学图像分割精度的一个挑战性问题，针对此类问题我们提出一种基于傅里叶变换的一致性约束半监督学习方法，在少量带标注数据的情况下，利用无标注数据经由傅里叶变换插值和模型分割的输出与反向操作的输出具有空间一致性的特点，构建针对无标注数据的一致性正则化约束以提升全监督学习的模型性能。在公开数据集ACDC、Synapse和CTLN上的实验结果表明，所提出的FICT方法性能优于基线模型，且可与SOTA半监督学习方法融合以提升其分割性能。
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• 融合序列间显隐式关联的图卷积多维时序异常检测方法
• 张光耀 高欣 张云凯 刘婧 叶平
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(3): 75-82.
• 摘要 ( 128 )     PDF ( 104 ) 　　
• 针对现有重构类多维时序异常检测方法对信息物理系统(CPS)中组件间的耦合关系提取能力不足、建模时容易造成信息遗漏的问题，提出一种融合序列间显隐式关联的图卷积多维时序异常检测方法(GCEIAF)。利用改进的余弦相似度公式，提取序列间可以使用距离度量的显式关联关系。设计基于多头自注意力机制的关联关系提取模块，用于可学习地捕捉序列间潜在的隐式依赖关系。整合两种关联关系，将获得的关系融合图和原始时序数据共同输入基于图卷积网络设计的自编码器，进行结合时间和空间依赖性的多维时序重构。根据训练好的模型输出的待测数据重构结果计算CPS的异常分数，进而结合自适应阈值选择算法进行异常检测。四个公开数据集上的实验结果表明，GCEIAF比相关的经典和时效性方法在F1-Score指标上具有明显提升，且该方法可以通过输出关联权重矩阵的方式对异常事件进行解释分析。
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• 基于稀疏矩阵的GFDM系统低复杂度算法
• 李飞 苏永钢 付磊 王蔚戎
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(3): 83-89.
• 摘要 ( 79 )     PDF ( 61 ) 　　
• 针对广义频分复用（GFDM）系统复杂度偏高，不能应对未来通信系统多种应用场景的需求问题，提出了基于稀疏矩阵的GFDM低复杂度调制解调算法。首先，分析GFDM的系统模型，给出两种不同的调制结构。之后，根据原型滤波器频域系数稀疏性的特点，利用不同的傅里叶变换对两种调制解调矩阵进行频域的稀疏化处理。再通过对稀疏矩阵的重新排列，可构造出不同的块对角矩阵。最后，利用构造的块对角矩阵对变换到频域的数据向量进行调制解调，则可有效降低GFDM系统的计算复杂度。仿真结果表明，在不同的子载波数量下，两种低复杂度算法不仅能取得较好的复杂度性能，还可以进一步突显GFDM灵活时频结构的优势。
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• 一种可重构智能表面辅助安全通信保密性能优化方案
• 赵磊 杨柳 刘峰
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(3): 90-95.
• 摘要 ( 118 )     PDF ( 93 ) 　　
• 在可重构智能表面（RIS）辅助的安全通信系统中，为了提高系统的保密性能，同时克服系统收发器带来的硬件损伤影响，提出了一种基于硬件损伤的RIS辅助安全通信保密性能优化设计方法。考虑多窃听者的多输入单输出场景，在基站最大发射功率和RIS相移单位模约束下，通过联合优化基站发射波束成形和RIS相移波束成形，建立安全通信保密速率最大化问题。针对该优化问题的非凸性和耦合性，提出了一种基于交替优化和半定松弛的有效算法，将原非凸优化问题转化为两个凸优化子问题并迭代进行求解，以获得该优化问题的次优解。仿真结果表明，本文所提方案与传统安全通信波束成形方案相比，可以获得更高的保密速率。
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• 空地协同隐蔽移动边缘计算系统的能耗优化算法
• 谢文婷 李安 杨鼎成 林庆庆
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(3): 96-102.
• 摘要 ( 100 )     PDF ( 135 ) 　　
• 针对实际应用中难以获取看守者Willie准确位置信息的问题，提出了鲁棒的空地协同隐蔽移动边缘计算系统的能耗优化算法。具体而言，在只知道看守者Willie估计位置信息条件下，为了隐藏无人机与地面基站之间的计算卸载行为，分别从看守者Willie和无人机的角度分析隐蔽性约束，然后联合优化计算任务分配因子、无人机-地面基站关联因子、无人机功率以及飞行轨迹以最小化无人机的加权总能耗。为了解决所提出的非凸优化问题，基于块坐标下降法、S-引理和连续凸近似法，提出了一种带参数的三阶段高效交替迭代优化算法。仿真结果表明，所提出算法能在节省能耗的同时增大给定隐蔽率约束下的卸载任务量，且具有良好的收敛性。
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• 一种用于学习不变表示的深度神经网络结构
• 张晗
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(3): 103-110.
• 摘要 ( 121 )     PDF ( 130 ) 　　
• 数据中存在扭曲是指不同的输入特征向量可能表示相同的实体，该问题是机器学习领域存在已久的困难之一。对上述问题的研究促进了不变机器学习中诸如能够忽略图像中的平移、旋转、光照和姿态变化等方法的发展。这些方法通常使用预定义的不变特征或不变核，并且需要设计者仔细分析数据中可能存在的扭曲的类型。对于图像数据来说，我们很容易发现其可能存在的扭曲的类型，但对于其它领域的数据却比较困难。本文的目标是在任何关于非图像数据中扭曲的类型的信息都未知的情况下，只基于任意两个样本是否为同一实体的扭曲变体的信息，从数据中学习不变表示。理论上，给定足够多的样本，标准的神经网络结构应该能从数据中学习不变性。实际中，我们通过实验发现，标准的神经网络即使学习去近似一个简单类型的不变表示都是困难的。因此，本文提出一个新的扩展层，其具有更丰富的输出表示，更适合从数据中学习不变表示。
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• 基于风险均衡度的电力光网络主备路径时延差优化路由算法#br#
• 杨慧婷 周鹏飞 解鹏 郭学让 连盟
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(3): 111-116.
• 摘要 ( 91 )     PDF ( 153 ) 　　
• 随着智能电网不断发展，越来越多的新型电力通信业务逐渐出现，传统以波分复用技术为基础的电力通信光网络难以满足多粒度业务传输场景。弹性光网络可以实现子波长级别的网络资源调度，是下一代电力通信光网络的关键技术。为了解决现有路由方法不能同时兼顾电力通信业务保护需求和弹性光网络路由与频谱分配问题，提出了电力通信光网络主备路由数学模型来描述业务主备路径时延差、全网风险均衡度等优化目标和条件约束，然后依据该数学模型提出了一种基于风险均衡度的主备路径时延差优化路由算法。该算法旨在为电力通信业务寻找一对低时延差且风险均衡的主备双路由。实验结果表明：本方法为业务分配主备路由时，不仅可以保证较低的主备路径时延差和阻塞率（与对比算法相比最高可降低52.2%），而且在风险均衡度方面表现优异（最高可降低57.5%）。
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• 基于改进的最大熵算法与滚动引导滤波的图像融合算法
• 蒋杰伟 刘尚辉 金库 巩稼民
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(3): 117-123.
• 摘要 ( 85 )     PDF ( 113 ) 　　
• 随着应用环境的变化，目前大多数红外与可见光图像融合算法的工程化部署能力普遍较差，存在着目标提取不充分、细节丢失、算法复杂、效率低和适用性差等一个或多个问题。针对上述问题，提出了一种基于改进的最大熵算法(IMES)与滚动引导滤波(RGF)的红外与可见光图像融合方法。首先，使用IMES对红外目标进行提取，并利用RGF的尺度感知和边缘保持特性将可见光图像与红外图像分解为基础层和细节层。然后，由提取出的红外目标和可见光基础层图像通过基础层融合规则得到基础层融合图像。最后，由基础层融合图像通过细节层融合规则得到最终的融合图像。实验结果表明，所提算法的融合图像目标明确、纹理清晰、细节信息丰富，且算法简单高效、适用性强。相比其它4种对比算法，所提算法在主、客观评价上均有优势，具有一定的工程化部署能力。
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• IRS辅助毫米波MIMO系统的多目标波束赋形算法
• 王晓辉 许鹏 常文慧
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(3): 124-129.
• 摘要 ( 116 )     PDF ( 109 ) 　　
• 针对分布式智能反射面(IRS)辅助的毫米波MIMO系统中低秩引起的MIMO复用增益下降问题，提出一种基于能量效率(EE)和频谱效率(SE)权衡的多目标优化的主、被动波束赋形算法。首先，利用线性加权法建立EE和SE的多目标优化框架；其次利用交替优化(AO)算法联合优化主动波束赋形(ABF)和被动波束赋形(PBF)；最后利用半正定松弛(SDR)算法解决IRS非凸的单位模约束问题。仿真实验结果表明，所提算法可以根据实际通信业务，灵活调节权衡系数来实现EE与SE之间的均衡，有效提高毫米波MIMO系统的通信性能。
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• 基站功率分配和能量调度的实时优化算法
• 覃光锋 刘迪迪 杨玉荟 吕露 胡聪
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(3): 130-136.
• 摘要 ( 126 )     PDF ( 201 ) 　　
• 近年来，随着移动终端设备和蜂窝通信技术的快速发展，通信耗电量巨增、用电成本高的问题日益突出。针对配有可再生能源和储能装置、并与智能电网相连的基站，以降低基站购电成本为目标，研究此类基站的下行通信功率分配和能量调度的实时优化问题。综合考虑数据到达基站的随机性、信道状态的波动性、可再生能源出力的间歇性以及智能电网电价的时变性，构建受限于储能因果约束和用户最大容忍约束下的基站下行通信功率分配和能量调度模型；然后基于改进的Lyapunov优化理论提出了一种低复杂度实时优化算法，通过实时分配传输功率和能量调度，使基站的购电成本最小，同时保证数据传输服务在用户可容忍的时延内。理论分析表明所提算法只需要根据当前系统状态就能进行实时决策，且优化结果无限接近最优值。最后仿真结果表明，所提出的算法可以有效的减少网络运营商的购电成本，与两种贪婪算法和强化学习算法相比购电费用分别降低了37.1%、29.8%和15.7%。
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