南京邮电大学学报(自然科学版)最新期刊目录
无人机机载可见光通信网络协同部署与节能优化方法研究————作者：庞丽媛;苗圃;宋康;
摘要：无人机（UAV）机载可见光通信（VLC）技术为交通、文旅及应急通信等场景提供了灵活的通信与照明支持。然而，UAV的高机动性和机载资源的有限性给系统部署与能效优化带来了巨大挑战。本文面向高能效UAV-VLC网络，提出一种基于双阶段顺序优化的协同部署与资源分配方案。该方案通过联合优化用户关联、无人机轨迹规划与功率分配，构建系统能耗最小化模型。为提高求解效率，采用增强型K-means算法进行用户聚类与初...
面向系统漏洞修复的恶意流量漂移检测方法————作者：席泽生;张波;王云帆;何川;
摘要：在电力物联网（PIoT）中，系统漏洞是攻击的主要入口，而入侵检测系统（IDS）则作为首道防线，负责识别异常行为与潜在威胁。然而，当前PIoT环境中部署的多数IDS仍基于静态检测模型，难以有效应对快速演化的攻击方式和动态变化的数据分布。尤其在边缘设备资源受限、系统对实时性要求较高的情况下，现有检测与修复机制在实用性和部署效率方面面临严峻挑战。因此，构建一种轻量级、低依赖、可在无标签条件下实现攻击检测...
基于最大比合并的低复杂度OTFS系统信号检测算法————作者：周围;张艺;黄华;杨瑜;向波;
摘要：在高速多径环境中，频率色散现象严重损害了正交频分复用(OFDM)系统子载波的正交性，而正交时频空(OTFS)调制因其良好的抗多径和多普勒干扰能力而具有广阔的应用前景。为降低OTFS系统中的信号检测复杂度，本文提出了一种基于最大比合并的低复杂度信号检测算法。该算法首先借助零填充技术以及信道矩阵的循环结构特性来降低复杂度；随后通过最大比合并算法对接收的多径信号分量进行提取和相干组合，从而提高组合信号的...
基于新型贪心-D*算法的无人机全覆盖路径规划————作者：周映江;谢明慧;蒋国平;徐丰羽;高辉;
摘要：针对动态未知环境中全覆盖路径规划面临的路径冗余率高和环境适应性差等难题，提出一种新型贪心-D*算法（Novel Greedy-D* Algorithm，NG-D*）的无人机全覆盖路径规划。首先，构建动态增量式环境建模系统，实现障碍物分布实时更新与矩阵化栅格状态精准映射，增强系统环境感知能力。其次，设计最小值优先三元组贪心决策函数，通过评估曼哈顿距离、横向优先级与纵向优先级，生成结构化有序覆盖路径。...
基于Wi-Fi定位的室内运动路径重构方法————作者：费欢;
摘要：不同于室外，室内空间因其复杂的电磁环境，导致利用无线信号进行目标定位变得更为复杂。该文以菲涅尔传播模型为基础，研究了Wi-Fi信号在富多径环境下的传播规律。针对由于硬件产生的信道状态信息相位偏移，提出基于最小二乘回归分析的校正方法，利用频谱分析方法消除环境信号的干扰；利用多组信号链路对目标的位置进行估计，并将估计结果与基准位置进行匹配，实现对于目标运动路径的重构。实验结果表明该方法的理论基础符合定...
基于条件扩散概率模型的多模拟态裁决优化算法————作者：张涛;马媛媛;陈璐;何川;
摘要：随着未知攻击的频率增加，拟态防御已逐渐成为主流的防御手段。然而，传统的表决策略在拟态防御中缺乏有效的错误感知能力。因此，基于异常检测的表决算法成为当前研究领域的热点。目前，现有的异常检测方法主要挑战在于低召回率以及对噪声数据的抗干扰能力较弱。为了解决这些问题，提出了一种基于条件扩散概率模型的多模拟态裁决优化算法。该算法将数据输入到多个异构执行体中，通过统计异常值的频次，并利用条件扩散概率模型进行异...
MulFSL：基于自适应多模态小样本学习的轻量级蜜网入侵检测系统————作者：汪溢镭;韩嘉佳;孙歆;汪自翔;戴桦;刘恒旺;
摘要：为了提高蜜罐的使用效率，动态蜜网采用重定向技术将高风险的流量引导至合适的蜜罐，而入侵检测系统（Intrusion Detection System,IDS）则是重定向技术的关键前提条件。然而，由于电力物联网中攻击事件稀缺、训练样本不足，导致基于人工智能的IDS在样本有限的情况下分类效果不佳。更重要的是，传统蜜网消耗大量计算资源，不适合部署在电力物联网中的弱计算环境。针对这些挑战，文中提出了一种名为...
基于大语言模型的电信领域知识问答技术研究————作者：魏思言;许文嘉;
摘要：为提升电信领域知识问答与通信协议解析的精度，解决传统方法依赖人工经验导致的泛化性差等问题，提出一种基于大语言模型的电信领域知识问答技术框架（Telecom-LLM）。使用Qwen2.5-7B模型作为基础架构，采用两阶段优化方法：引入基于LoRA的监督微调方法和基于GRPO的强化学习方法。此外，构建大规模3GPP标准文档开放式问答数据集3GPPQnA（涵盖3 000份技术文档，总规模超100万字）。...
基于Wi-Fi信号特征增强的跨域人体行为感知方法————作者：夏文超;陈安;刘哲鹏;赵海涛;朱洪波;
摘要：Wi-Fi设备部署简单、分布广泛，因此Wi-Fi信号常被用于无线感知。特别地，基于Wi-Fi信号的人体动作识别在智能家居、人机交互等领域内有广泛的应用前景。然而，现有方法通常仅将信道状态信息（Channel State Information， CSI）看作时间序列，忽视了不同子载波上的变化，即信道维度信息。此外，现有方法泛化性能不足，即当源域和目标域数据分布不一致时表现较差。针对现有方法的问题，...
低功耗蓝牙邻居发现协议时延研究与优化————作者：白韡;陈瑾;李国鑫;何朝鑫;张舵;王旭健;宁丽娜;
摘要：针对低功耗蓝牙邻居发现时延难以分析的问题，利用单信道邻居发现与多信道邻居发现时延、 确定性周期广播模式与随机时延广播模式下时延的近似关系进行研究。将时延计算建模为块覆盖问题，得到确定性周期广播模式下多信道协议时延表达式。进一步，推导了能量效率最佳的工作参数。仿真结果验证了时延计算的准确性，并且提出的最佳工作参数在确定性周期广播模式与随机时延广播模式下均具有近似最高的能量效率
绿电环境下面向能效优化的可信资源调度机制研究————作者：柏德胜;郝嘉涵;王俊生;石竹玉;张学森;
摘要：随着6G绿色网络技术的不断演进，绿电资源的异构性、泛在接入性以及动态波动性对分布式计算的能效优化与可信协同提出了新的挑战。为此，本文提出了绿电环境下基于区块链的能效优化可信资源调度机制。首先，设计了一种改进的拜占庭容错共识算法，提升多节点间数据交互的安全性和一致性，保障分布式环境下的信息完整性。然后，构建了区块链辅助的协同计算模型，将任务卸载决策与通信传输功率作为优化变量，设计了能效优化的目标函数...
基于深度强化学习的联邦学习客户端自适应选择策略————作者：孙洪波;王国成;张林;王晔;郭永安;
摘要：联邦学习作为解决数据隔离问题的新兴范式，能够在不需要客户端上传原始数据的情况下训练全局模型，有效保护用户隐私。由于客户端数量众多但通信资源有限，只能选择部分客户端参与模型聚合。然而联邦学习系统存在设备异构和数据异质等挑战，简单的客户端选择策略无法考虑环境的动态特性，会拖慢模型的收敛速度，降低模型性能。考虑到客户端状态的时变，提出了全新的客户端可用性评估指标，建立了多重约束下的联邦学习客户端选择模型...
基于改进混沌系统和扩散-置乱-扩散结构的图像加密算法————作者：张平;李骁朗;卞俊磊;罗铭滔;董泽涵;张子淳;冯荣俊;
摘要：针对传统混沌图像加密算法存在动力学退化、抗攻击能力弱及效率安全失衡等问题，提出一种基于改进混沌系统的动态耦合图像加密算法。首先，通过引入正弦-余弦非线性扰动项重构Logistic映射相空间，构建SLCS混沌系统，其状态值覆盖度提升，密钥空间扩展至4.29×1069，较传统Logistic映射提升1062倍，有效克服低维混沌的周期窗口现象。其次，设计扩散-...
基于改进YOLOv8的眼底微动脉瘤检测算法————作者：吕辉;赵方暄;
摘要：眼底微动脉瘤检测对于筛查糖尿病视网膜早期病变具有重要的临床意义。鉴于微动脉瘤病灶的目标区域相对较小，且检测时易受到其他眼底结构的干扰，提出一种基于改进YOLOv8的YOLO-FDS网络模型。首先对数据集采用以病灶为中心的区域分割法，进行局部增强处理；在主干网络中引入C2f＿Star模块，利用星运算更轻量化的同时提升特征融合效率和性能；再将Neck部分改进为FDPN-DASI网络，使每个尺度的特征都...
一种基于综合特征的网络流量分类方法————作者：赵莎莎;冯向南;陈何;陶艺瑶;张娣;陆音;张登银;
摘要：随着互联网应用的日益增多，流量分类技术在网络管理和安全领域具有重要应用价值。采用单一流量特征的分类方式，难以应对日益复杂的流量分类需求。针对此，提出一种基于综合特征的网络流量分类方法，利用混合神经网络提取流量全局特征、局部特征和统计特征。混合神经网络采用一个Transformer和一维卷积神经网络(Transformer-One Dimensional Convolutional Neural N...
基于差分进化搜索的边边协同计算任务卸载算法————作者：王琴;马雪晴;杨惠茗;朱洪波;
摘要：EdgeCPN(edge computing power network， EdgeCPN)作为一种新的计算范式，能够根据不同的任务需求灵活调度CPN中的碎片化计算资源，以实现面向大规模终端场景的高效计算任务卸载。本文设计了基于边边协同的移动设备计算任务卸载模型，将EdgeCPN中的任务卸载分为边缘计算资源池的构建和端边资源分配两个阶段，进而提出了基于最优成本计算资源池的差分进化搜索方案，实现任务...
基于时频图特征压缩的低复杂度CNN干扰识别方法————作者：刘子龙;张军;丁良辉;杨峰;
摘要：在宽带通信干扰识别中，使用短时傅里叶变换等时频分析方法将信号转换为时频图后输入卷积神经网络(CNN)实现干扰识别的算法存在复杂度高的问题。针对这个问题，提出了一种基于时频图特征压缩的低复杂度CNN干扰识别方法。该算法根据干扰时频图中信息的冗余性和无效性，使用时频图的时域均值滤波、频域均值滤波和极值滤波结果联合表征干扰的时频图特征，并将滤波后的三组一维特征序列输入CNN网络，实现干扰识别。所提方法结...
激光-太赫兹融合通信：关键技术与未来展望————作者：袁仁智;郭文翔;杨闯;朱秉诚;彭木根;
摘要：激光通信与太赫兹通信因其大带宽与高速率特性，被视为满足6G时代超高速、低延迟通信需求的两项关键技术。激光通信因其在大气层中的低损耗传播特性而在星地通信中应用前景广阔，但在云雾天气时衰减严重；太赫兹通信对云雾的高穿透性可以弥补这点不足，但在非云雾天气下传输速率不及激光通信。为提升星地通信系统的可靠性与适应性，重点关注激光与太赫兹融合通信方案，总结激光与太赫兹融合通信的研究现状，包括光子辅助太赫兹生成...
一种模型驱动的OTFS-NOMA系统信号检测器————作者：王小明;张永嘉;蒋锐;徐友云;
摘要：正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space，OTFS)技术在高速移动环境下表现出对时延扩展和多普勒效应的强鲁棒性，显著提升了通信系统在移动场景下的可靠性。针对多用户OTFS系统，提出一种基于非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA）的信号检测器，该检测器利用共轭梯度法和OTFS正反变换实现OTFS-NOMA系统的信号检测...
分布式IRS辅助大规模MIMO上行链路分组迁移学习检测算法————作者：李琳;张登银;侯慧军;
摘要：在集中式单智能反射面（Intelligent Reflecting Surface，IRS）辅助的多用户大规模多输入多输出（Multiple Input and Multiple Output，MIMO）系统中，海量用户的存在导致级联信道上行链路产生大规模串扰，严重降低了基站端的检测效果，表现为误比特率（Bits Error Rate，BER）升高和频谱效率下降。此外，IRS相位重复且频繁的设计与...
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