南京邮电学院学报

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南京邮电学院学报 关注(): 期刊周期：双月刊; 期刊级别：省级; 国内统一刊号：32-1772/TN; 国际标准刊号：1673-5439; 主办单位：南京邮电大学; 主管单位：江苏省教育厅; 查看南京邮电大学学报(自然科学版)近十年数据入口>>>; 上一本期杂志：中国石油和化工分析报告国家级科技期刊; 下一本期杂志：运载火箭与返回技术杂志编辑部

　　本刊是我院主办的以通信技术、基础科学、邮电管理科学为主要内容的自然科学综合性学术期刊。主要刊登科研、教学及基础科学研究方面的成果，开展国内外学术交流。

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　　南京邮电学院学报栏目设置

　　主要栏目：学术论文、研究报告。

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　　本刊是全国重点大学--中南大学主办的面向国内外公开发行的综合性学术理论类双月刊，本刊旨在贯彻“双百”方针，为提高本校教学和科研水平服务，为繁荣社会主义学术服务，为建设有中国特色的社会主义文化事业服务。

　　南京邮电学院学报最新期刊目录

基于输入区别本地差分隐私的键值数据收集机制

摘要：本地化差分隐私（LDP）为数据收集提供了可量化的隐私保护，且无需依赖可信的第三方。现实世界中，键值数据作为常用的非关系型数据，不同键的键值数据往往有着不同的敏感度。然而传统的LDP框架对键值数据只提供相同程度的保护。文中提出了一个基于输入区别本地差分隐私（ID-LDP）的键值数据收集机制，以反映不同数据的个性化隐私需求。首先介绍了ID-LDP的定义，以及它与LDP的不同。形式化地定义了目标优化问题...

《南京邮电大学学报（自然科学版）》投稿须知

摘要：<正>1.来稿必须具有创新性、学术性、科学性、准确性、规范性和可读性。论文篇幅(含图表)一般限8 000字以内。2.论文要求主题明确、数据可靠、逻辑严密、文字精练、图表清晰。文稿必须包括中英文题名、作者姓名、作者单位及邮编、中英文摘要和关键词(3～8个)、中图分类号、正文、参考文献和作者简介（包括姓名、性别、出生年、籍贯、学位、职称、研究方向等内容），并在首页地脚处注明基金资助项目的名...

基于OpenPose关键点检测和卷积神经网络驱动的虚拟试衣方法研究

摘要：针对线上服装购物缺乏真实试穿、服装与人体姿态难以精确匹配等问题，提出一种基于 OpenPose 关键点检测和卷积神经网络驱动的虚拟试衣方法。该方法以单张人物图像和目标图像为输入，首先利用 OpenPose提取人体关键点并构造姿态热力图，随后通过服装分割与仿射/TPS变换实现服装区域的几何预对齐，最后将人物图像、姿态表示和对齐服装在编码–解码式卷积网络中进行特征融合，并结合重建损失、感知损失和掩膜一...

基于卷积神经网络的编码超表面RCS缩减设计

摘要：本文提出了一种基于迁移学习策略训练的卷积神经网络(CNN)的极化转换编码超表面设计方法，旨在宽频带内实现雷达散射截面(RCS)的高效缩减。通过引入迁移学习策略，融合阵列理论与全波仿真数据构建双源数据集，显著降低了深度学习对大规模仿真数据的依赖与计算成本，训练出能够快速、高精度预测超表面远场散射方向图的CNN模型。基于此预测模型，进一步将CNN模型作为离散粒子群(DPSO)算法的适应度评估模块，协同...

掺铥4×4阵列保偏大模场多芯光纤热效应研究

摘要：针对掺铥4×4保偏大模场多芯光纤放大器，仿真泵浦模式与冷却方式对温度及传输特性的影响，分析前向、后向及双向泵浦条件下光功率分布，建立有限元模型计算温度场与模式特性。结果表明：双向泵浦可均衡泵浦光分布，缓解热效应；水冷较之风冷温度更低更均匀。三种泵浦模式下信号输出功率一致。水冷双向泵浦下，基模双折射、模场面积及模式损耗沿轴向分布均匀。光纤在高温下仍保持优异保偏单模特性，单芯有效模场面积247.89 ...

面向自动驾驶安全决策的恐惧调控脉冲强化学习

摘要：当今自动驾驶在高动态与不确定环境中的安全决策仍具挑战。传统强化学习虽能通过试错来学习策略，但缺乏安全约束；脉冲强化学习因其事件驱动与高能效特性被认为是构建类脑智能体的潜在途径，然而尚未实现生理启发的情绪调控。为此，本文提出一种融合恐惧调控机制的脉冲策略网络（Fear-modulated Spiking Actor Network， F-SAN）。该方法模拟杏仁核生成恐惧信号，并通过频率调制实现非线...

纺织工业星闪密集组网协同优化研究与仿真分析

摘要：纺织车间的同频干扰与突发电磁干扰，会降低工业无线通信网络的可靠性并增加传输时延，给机器视觉布匹瑕疵检测带来挑战。星闪（NearLink）技术能够实现高可靠、低时延传输，解决上述难题。论文提出了包含不同负载和并发节点密度的多星闪域共存仿真模型，系统评估了基于快速干扰侦听与规避（Fast Interference Sensing & Avoiding， FISA）技术的通信性能，重点量化了并发节点密度...

残差网络与梯度提升机协同的入侵检测模型优化

摘要：针对高维不平衡网络流量二分类中深层时序语义特征与浅层统计特征协同不足、静态融合易引入冗余干扰的问题，提出一种基于跨层级自适应门控融合的双阶段入侵检测方法。该方法利用一维残差网络对原始高维流量特征进行时序语义建模，结合浅层统计特征构建融合表示，通过门控机制动态调节不同层级特征贡献，引入LightGBM进行二阶段判别建模，实现特征表示学习与分类决策的协同优化。实验结果表明，所提方法准确率达98.32%...

基于联邦学习的跨行业数据要素流通承载网保障方法

摘要：随着跨行业数据交互需求激增，数据要素承载网在支撑数据跨域流动中作用关键，但其轻量化协议与固定调度逻辑带来安全风险，传统防护模式难以满足隐私保护与异构数据流通需求。本文提出一种基于联邦学习的跨行业流量入侵检测框架，包含三项关键技术：联邦化动态数据源评估与准入机制，通过元信息聚类划分“流通域”并构建多维权重体系；基于威布尔分布拟合的跨域异常检测机制，利用累积分布函数阈值识别隐蔽攻击；“流量准入-模型更...

激光粉末烧结技术制备掺钕大芯径石英光纤及其性能研究

摘要：由于非传统光纤制造技术对特种光纤发展的重要推动作用，论文研究了一种利用CO₂激光粉末烧结技术制备掺钕石英玻璃光纤的新方法。其中，最为重要的是首次提出了双光束激光互补烧结方法与在线退火技术。首先采用溶胶-凝胶法，配方为0.1Nd₂O₃-0.5Al₂O₃-99.4SiO₂...

面向类不平衡数据的IoT入侵检测方法

摘要：针对物联网（IoT）入侵检测中，流量数据类不平衡导致的长尾效应问题，提出了一种基于SDN云边协同的IoT入侵检测方法，边缘对正常流量与可疑流量实现精准分类，云端进一步检测可疑流量的攻击类型，边缘控制器可根据攻击类型采取相应的保护措施以保障IoT安全。边缘部署轻量化异常流量检测模型（NB-CSBP），结合代价敏感算法改进反向传播神经网络，并利用朴素贝叶斯实现交叉验证，提升分类准确性。云端部署攻击类型...

耦合相移下STAR-RIS辅助的通信感知一体化系统联合优化设计

摘要：同时透射与反射可重构智能表面(Simultaneously Transmitting and Reflecting Reconfigurable Intelligent Surface， STAR-RIS)可以重构无线环境，显著提高通信质量，而通信感知一体化(Integrated Sensing and Communication， ISAC)是6G研究热点。现有STAR-RIS研究中大多假设透射...

区块链辅助的加权EdDSA门限签名方案

摘要：针对传统门限签名中成员角色平等、通信开销大及可信方权力集中的问题，本文提出一种区块链辅助的加权EdDSA门限签名方案。该方案基于爱德华椭圆曲线数字签名算法（EdDSA），为成员分配差异化权重，仅当参与签名成员的权重之和达到预设门限T时，才能协作生成有效的门限签名，从而实现灵活的分布式控制。通过将密钥和承诺的分发和聚合过程部署于区块链智能合约，本方案利用其不可篡改与自动化执行的特性，在无需完全可信第...

基于元学习与SAO匹配的专利相似性判定方法

摘要：在专利检索中，专利相似性与新颖性判定对授权结果至关重要。受专利分类体系复杂、表述形式多样等因素影响，现有方法在大规模专利集合中比对效率较低；同时，仅依赖关键词匹配或整体语义相似度难以准确刻画核心技术要素。针对上述问题，提出一种融合元学习与SAO（Subject–Action–Object）匹配机制的专利相似性判定方法。首先，设计基于元学习的层级分类策略，将专利多标签分类转化为少样本二分类任务，在有...

基于DDPG的PD-NOMA-SCMA通信系统联合功率分配优化方法

摘要：传统的多址接入方案难以满足6G高频谱效率和大规模接入的需求。通过将用户划分为两组，组内采用SCMA传输机制，组间采用PD-NOMA传输方案，从而构建出联合PD-NOMA-SCMA通信系统，可满足未来通信的需求。本文主要考虑联合PD-NOMA-SCMA通信系统中的功率分配，以提高系统平均吞吐量。首先，在考虑总功率约束的前提下，推导出适用于该系统的注水初始解的功率分配表达式；接着，通过详细设计动作空间...

无人机辅助的空中联邦学习功率控制和波束成形设计

摘要：近年来，无人机（Unmanned Aerial Vehicle， UAV）凭借其部署灵活与视距覆盖广等优势，成为支撑空中联邦学习（Air-Federated Learning， AirFEEL）任务的理想移动边缘聚合平台。然而，受信道衰落与噪声扰动的影响，空中聚合误差会引入额外梯度失真，直接影响模型收敛性能。为此，文章提出一种UAV辅助的AirFEEL联合功率控制与波束成形设计方案，在保证模型聚合...

非完美CSI下基于分层速率拆分多址的通感一体化系统波束成形设计

摘要：针对非完美信道状态信息下通感一体化系统的干扰管理难题，本文引入并构建了一个基于分层速率拆分多址的鲁棒通感一体化系统框架。本文的核心工作包括：1、设计了面向通感一体化场景的、包含组间公共流、组内公共流和私有流的三层信号结构，以增强系统在信道不确定性下的鲁棒性与干扰管理能力；2、建立了在满足感知克拉美罗界约束下，以最大化系统最差情况和速率为目标的联合波束成形与功率分配优化模型；3、提出了一种基于S-p...

面向6G通感一体化的多维射频特征融合目标跟踪方法

摘要：为实现6G通感一体化（ISAC）系统在非视距及复杂气象环境下的高精度感知，针对传统射频感知方法环境适应性差、单维特征跟踪易发散的问题，提出一种多维射频特征智能分析与目标跟踪方法。首先，构建基于显式环境因子叠加的广义路径损耗模型，对气象和地理等影响因素进行补偿，实现了对毫米波频段雨雾衰减的闭环校准与测距修正。其次，设计“粗估计+精细搜索+联合优化”的三级递进测角架构，结合ESPRIT的计算效率与加权...

OSID：基于图结构建模和单样本学习的电力通信网入侵检测方法

摘要：随着电力通信网安全需求的不断提升，基于人工智能的入侵检测方法逐渐成为保障其安全运行的重要手段。然而，电力通信专网封闭性强，安全要求极高，因此网络攻击发生呈现“频率低、但破坏性极强”的特点，进而导致攻击样本难以规模化采集和标注，训练数据呈现显著“稀疏化”的特点。在此背景下，依赖于大规模标注数据的人工智能入侵检测模型难以应用于电力通信专网场景。针对这一问题，本文提出一种基于图结构建模和单样本学习的电力...

面向边缘协同隐蔽通信的存内计算路由Transformer架构与优化

摘要：在边缘计算环境中，多设备协同执行隐蔽通信任务对路由优化的实时性与计算效率提出了严苛要求。传统基于冯·诺依曼架构的深度学习方法存在存储墙瓶颈，难以满足低功耗、低延迟的边缘部署需求。本文提出一种基于存内计算架构的改进型路由Transformer网络，用于高效求解边缘协同隐蔽通信路由问题。该架构将Transformer注意力机制中的密集矩阵运算嵌入到非易失性存储单元中执行，显著减少了处理器与存储器之间的...

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