北京邮电大学学报最新期刊目录
基于多层时延器的太赫兹子连接混合预编码设计————作者：郝万明;赵笑洁;王芳;黄崇文;
摘要：为克服太赫兹通信中的波束色散影响，针对传统基于单层和双层时延器的天线结构方案中大延迟范围时延器数量多、硬件复杂度高、功耗大的问题，提出了一种基于多层时延器的多用户混合模拟/数字预编码方案。该方案在基站处将时延器划分为多层进行排列，并且在多层时延器基础上进行混合预编码设计。具体来说，首先根据每层时延器和天线数目推导出时延器位数及离散时延集合；然后根据中心频率处阵列响应向量设计移相器相移，应用时延器所...
基于Linked-RAG和大语言模型的电信客户投诉判责方法————作者：李征仁;黄佳宝;陶昀昕;吕廷杰;陈飞;
摘要：随着电信业务规模的指数级增长，客户投诉判责成为通信运营商合规管理的关键环节。传统方法在处理复杂型投诉和非结构化历史案例时面临语义解耦困难、知识复用效率低等挑战。该研究面向现有业务流程基于大语言模型技术，提出一种链接式检索增强生成框架，通过层次化语义解耦与历史知识动态检索机制，实现投诉判责的精准化和高效化。该框架提出2级投诉点拆分机制：1级采用混合式语义解析剥离复合诉求，2级通过大模型提示技术从1级...
基于先验知识增强的DVS振动信号语义表征方法————作者：王艳红;王松;胡燕祝;曾滨;
摘要：针对分布式振动信号在复杂结构健康监测中面临的传感器节点异构采样、特征漂移及模型泛化能力不足等问题，本研究通过构建分布式振动信号文本增强（DVSAG）数据集，利用交叉扩散在保留原始信号时空相关性的基础上进行自适应采样，结合频域来统一输入尺寸，以及使用无故障参考信号计算残差来增强输入。设计故障诊断网络与卷积块注意力机制（CBAM）提取分布式振动信号多尺度特征，将特征转换为词嵌入并结合非结构化文本输入到...
基于专家模式和可解释机器学习的智能合约漏洞检测————作者：谈聪;李彪;李文敏;秦素娟;高飞;
摘要：智能合约是运行在区块链上的一段计算机程序，具有自动执行、不可篡改、公开等特性。智能合约控制大量高价值数据的流动，攻击者可以利用智能合约存在的漏洞窃取资金或资源。现有的检测方法，如符号执行存在路径爆炸、误报率较高等问题，机器学习方法是黑盒的，有不可解释性。针对上述问题，提出了基于专家模式和可解释的机器学习来进行智能合约代码漏洞的检测，设计漏洞的专家模式，使用可解释性机器学习（SHAP）来解释多种特征...
稀土铒元素掺杂氧化镓的结构特性和荧光发光性能研究————作者：程添翼;安宇;朱慧平;张杨;吴真平;
摘要：稀土掺杂氧化镓(Ga2O3)的发光特性近年来备受关注，因其在光电子和半导体器件中的广泛应用潜力。本研究通过固相烧结法制备了5种不同铒(Er3+)掺杂浓度的Ga2O3块体材料，并对其晶体结构、微观形貌、荧光特性及掺杂浓度的影响进行了系统研究。结果表明，Er3+不仅以替位...
基于双通路卷积网络和自适应特征融合的阿尔茨海默病诊断方法————作者：曹功鹏;袁晓彤;张雨婷;张曼利;康桂霞;
摘要：深度卷积神经网络被广泛应用于结构磁共振成像（sMRI）分析，进行阿尔茨海默病的早期诊断。为解决sMRI高效表征学习问题，本研究提出了一种双通路卷积网络，其通过表征解耦提升sMRI特征抽取的计算效率，并利用自适应特征融合来增强表征判别性。该网络包含3个部分：1）高通道容量切片路径，处理稀疏切片，用于编码切片图像语义信息；2）低通道容量上下文路径，处理密集切片，用于捕获切片间上下文信息；3）自适应特征...
电磁屏蔽性能可控的复合水凝胶————作者：张政;吴宇峰;谢新煜;李云智;黄凯;
摘要：高性能的电磁屏蔽材料能够有效防护日益凸显的电磁干扰与损伤，为了克服传统的刚性电磁屏蔽材料在实际应用中存在的灵活性和可控性较差等缺陷，研制了一种灵活可塑、导电性强的银纳米片复合水凝胶屏蔽材料，并通过扫描电子显微镜（SEM）、X射线衍射仪（XRD）和X射线分光计（XPS）确定其三维结构和有效组分构成。进一步采用矢量网络分析仪证实了该水凝胶在8.0～12.4 GHz的频段内具备卓越的电磁屏蔽效能（始终稳...
《北京邮电大学学报》征稿简则
摘要：<正>《北京邮电大学学报》是北京邮电大学主办的以信息学科为主导的自然科学综合性学术刊物（双月刊，国内外公开发行），主要刊登信息技术领域基础理论、应用科学、工程技术方面有创新性的高水平学术论文、研究报告以及前沿学科发展的综述等，旨在促进国际国内学术交流，培养创新性科技人才。本刊为美国《工程索引》（Ei Compendex）、Scopus数据库、美国《化学文摘》（CA）等国际著名检索刊物和...
基于多注意力融合与监督学习的城市能耗预测————作者：商文颖;赵琳;杨朔;张雅萌;黄博南;
摘要：为了提升城市能耗预测的准确性，提出了一种融合独立多元注意力融合模型与监督学习模型的闭环城市能耗预测模型。该模型在更新机制上进行了优化：首先，设计多注意力融合模型对数据特征进行处理，实现全局特征与局部特征的协同提取，增强对能耗数据时空关联性的捕捉能力；其次，根据不同的信息特征构建新的独立多元注意力融合模型，并在此基础上引入集成学习模型；最后，通过一致性评价测量法对预测数据与真实数据一致性进行检验，实...
MIMO-FTN无线光通信系统中IDRSN检测算法————作者：曹明华;姚瑞芳;张悦;张霞;王惠琴;
摘要：为了使超奈奎斯特(FTN)速率下无线光通信多输入多输出(MIMO)系统在大气湍流信道中传输时性能不发生损失并进一步降低复杂度，在深度残差收缩网络的基础上，结合InceptionA模块提出了一种改进型深度残差收缩网络(IDRSN)检测算法。通过并用多个小尺寸卷积核降低了计算成本，有效地缓解了计算复杂度高的问题，扩展了网络算法的学习能力并提高了检测的准确性。仿真结果表明，所提算法能达到与最大似然相当的...
面向边缘端的YOLOv4-tiny网络硬件加速器设计————作者：王耀琦;潘祥;王小鹏;
摘要：针对目标检测算法难以在功耗敏感和资源受限的边缘计算场景中部署的问题，设计了一种基于现场可编程门阵列的YOLOv4-tiny网络硬件加速器。首先，将网络进行8位动态定点量化，并将批量归一化层进行融合，降低了计算复杂度。其次，为了降低片外访问带来的功耗和延迟，提出了权重数据重用和输出数据重用相结合的混合重用方案。然后，根据不同大小卷积核的特点，采用循环展开、循环流水和乒乓缓存等方法对卷积运算进行细粒度...
基于编码视频的小目标快速检测————作者：谢晓燕;夏浩;蒋林;张衡;
摘要：针对编码视频流中运动矢量编码产生的运动噪声须依赖更深的卷积网络进行帧间特征传播导致运动小目标检测精度低、计算复杂的问题，提出了一个对编码视频语法元素进行数据优化后的高精度、低复杂度的小目标快速检测算法。首先，提出一种基于卡尔曼滤波的帧间宏块时空关系的重构策略，修正了小目标运动矢量计算中产生的噪声干扰。其次，设计了一种预测帧运动辅助检测方法，基于优化的运动矢量建模目标运动轨迹，并构建了一个轻量级运动...
基于LabVIEW的电容充放电性能测试系统————作者：金亮;郭丽敏;杨胡江;毕科;
摘要：针对微小电容或介质材料坯体容量较小，充放电周期、放电电流和能量密度测量难度大，传统模拟电路设计复杂及测量精度低等问题。设计了一套基于LabVIEW的充放电性能测试系统。该系统以LabVIEW虚拟平台为核心控制模块，以外置高压源为基础，结合示波器的数据采集和信号传输，实现测试样品的快速充放电过程测量、数据记录以及疲劳特性评估，得到电容器或电介质材料的充放电性能，并验证其稳定性。该测试系统的适用电容范...
基于深度学习的RIS使能V2V主被动波束赋形优化————作者：梁晓林;刘千龙;曹旺斌;赵雄文;
摘要：为了解决在可重构智能超表面(RIS)使能毫米波车辆系统中实现波束赋形，由于RIS反射元素的被动性和车辆用户设备的高移动性使得信道估计需要过高的导频开销的问题，提出了一种基于无监督深度学习的瞬时信道状态信息感知图神经网络方案，隐式地学习车对车(V2V)系统的信道特征，并捕获RIS和车辆用户设备之间的关系。利用所提方案，以目标效用函数作为主被动波束赋形联合优化的评价指标。仿真结果表明，所提方案在泛化性...
基于混合图像特征的监督对比学习算法————作者：陈承功;张重生;
摘要：为了获得性能更好的监督对比预训练模型，针对监督对比学习模型泛化性和线性分类性能不理想问题，提出了一种基于混合图像特征的监督对比学习算法。该算法可以分为两个特征获取分支，一个分支获取主干特征和子网络特征，另一个分支通过混合图像增强技术获得混合图像特征。混合图像特征与主干特征计算混合对比损失，子网络特征与主干特征计算自对比损失。同时，利用非对称对齐结构，引入实例特征与类平均特征的对齐损失，进一步增强算...
基于标签分类混淆的模型遗忘算法————作者：彭维平;程梦娜;宋成;平源;苏航羽;
摘要：针对现有模型遗忘通过删除特定敏感数据后的剩余数据重新训练模型，导致计算成本较高的问题，提出了一种混淆敏感数据真实类别标签的遗忘方法。通过原始模型对敏感数据类别进行预测，根据预测结果将目标标签的概率分布进行混淆变换调整为非目标类别的概率分布，并依据损失计算，利用反向传播不断更新模型参数保持模型预测输出和调整后的目标分布之间的差异最小化，使模型的预测逐渐偏向调整后的概率分布，在不需删除数据的同时达到遗...
面向车联网隐私保护的联邦学习自适应加噪方案————作者：申艳梅;王涵爽;申自浩;王辉;刘沛骞;
摘要：针对车联网隐私保护中联邦学习模型参数过度加噪影响模型精度问题，提出一种联邦学习自适应加噪(FedANA)方案，在保护车辆数据隐私的同时不影响模型精度。首先，根据车辆历史信誉集合计算信誉值，筛选出可信车辆用户参与联邦学习。其次，在训练过程中使用均方根传播优化算法根据参数的梯度动态地调整学习率，提高模型的训练效果，得到优化后的模型参数。最后，根据计算出的模型参数敏感度，自适应加噪对模型进行扰动。通过安...
高效注意力与多尺度特征聚合的遥感影像变化检测————作者：林杰涛;胡克勇;袁天龙;陈文倩;杨鑫;
摘要：为解决现有变化检测方法存在的全局特征信息缺失、多尺度特征提取与融合不足导致的无法识别复杂和微小变化的问题，提出了基于高效注意力与多尺度特征聚合的变化检测方法。利用高效注意力全局局部特征融合模块、双向特征金字塔融合模块、多尺度特征融合模块，以较少的参数量和较低的计算复杂度，实现了高效全局上下文建模与多尺度特征的充分融合。实验结果表明，所提方法在处理速度和内存消耗上存在优势，在3个数据集上都取得了最优...
知识图谱辅助的鲁棒文本语义通信系统————作者：赖雪冰;李旋;杨舒涵;申滨;
摘要：为应对字面语义噪声、深度学习模型中的对抗性噪声及物理信道噪声的影响，提出了一种具备多重抗噪能力的鲁棒语义通信系统。在收发端引入共享知识图谱，在接收端通过生成对抗样本对双向编码表示模型进行对抗训练，并设计抗噪模块以实现语义层面的知识图谱错误检测，降低噪声干扰。同时，构建字面语义噪声数据集微调指令微调文本到文本转换模型，有效恢复噪声背景下的文本语义。仿真实验表明，所提系统相较于基线系统节省了90%以上...
基于改进白鲸优化算法的路面平整度预测模型————作者：于天河;李诲愚;宋江明;
摘要：为满足公路里程数快速增长背景下对路面平整度快速检测与分析的需求，提出了一种基于改进的白鲸优化算法优化支持向量机的路面平整度预测模型。首先，采用扩展卡尔曼滤波卫星导航信号与加速度信息进行数据融合；其次，利用傅里叶变换对竖向加速度信号进行频域分解，以扩展模型输入变量，解决模型欠拟合和泛化能力弱的问题；然后，使用支持向量机预测各子序列，并通过改进的白鲸优化算法对支持向量机惩罚参数与核函数参数寻优，从而提...
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