检索结果-内蒙古大学图书馆

系统工程与电子技术 2025年第1期47卷 324-331页

作者：邵永琪杨丽花常澳任露露南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003

为了克服在可重构智能反射面(reconfigurable intelligent surface,RIS)辅助的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统中现有基于深度学习的信道估计方法计算复杂度过高的问题,在RIS下利用基扩展模型(base extension model,BEM)对时变信道进行建模,并提出基于残差链接超分辨率卷积神经网络的时变信道估计方法。具体来说,所提方法首先将参数较多的信道系数估计转换为参数较少的基系数估计,以降低所提方法计算复杂度。在线下训练中,利用低分辨率的基系数估计对神经网络进行训练,仅需要少量的输入即可获取高分辨率的信道估计。为了提高所提方法的实用性,将网络训练的标签设置为具有高精度的信道估计值,而非理想的信道信息。仿真实验验证,所提方法在RIS辅助移动通信系统下能够准确获取时变信道信息,且具有更高的估计精度和更低的计算复杂度。

关键词：可重构智能反射面正交频分复用时变信道估计基扩展模型残差链接超分辨率卷积神经网络

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基于双注意力图神经网络的链路预测

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年第1期45卷 106-114页

作者：杨真真林泽龙杨永鹏南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室江苏南京210003

链路预测是在图结构中预测未知或潜在的边,对挖掘图中的隐含信息、补全图中的缺失数据和发现图中的新知识都具有重要意义。图神经网络(Graph Neural Network,GNN)已被广泛应用于链路预测,然而,现有基于GNN的链路预测方法存在一些问题:(1... 详细信息

链路预测是在图结构中预测未知或潜在的边,对挖掘图中的隐含信息、补全图中的缺失数据和发现图中的新知识都具有重要意义。图神经网络(Graph Neural Network,GNN)已被广泛应用于链路预测,然而,现有基于GNN的链路预测方法存在一些问题:(1)大多数基于GNN的方法往往容易忽略为链路预测提供额外帮助的边信息的重要性;(2)大多数基于GNN的方法都仅捕获表示图的邻居节点间相似性的低频信息,忽略了表示邻居节点间差异性的高频信息;(3)大多数基于GNN的方法都未考虑输入特征矩阵的节点维度和特征维度两个维度,只关注其中一个维度。针对这些问题,提出了一种基于双注意力图神经网络(Dual Attention Graph Neural Network,DAGNN)的链路预测方法,该方法包含两条路径,以不同的角度更新节点表示。其中一条是基于图神经网络的路径,采用含边信息的频率自适应图注意力网络(Frequency Adaptive Graph Attention Network with Edge Information,FAGAT⁃EI)作为基础模型,有效地利用边信息增强节点之间的关系,并利用频率自适应机制平衡高低频率邻居信息的权重,从而缓解GNN的过度平滑问题;另一条是基于通道注意力网络的路径,提出了一种新的压缩-激励通道注意力模块(Squeeze and Excitation⁃Channel At⁃tention Module,SE⁃CAM)作为基础模型,充分考虑输入特征矩阵的节点维度和特征维度,并自动学习和调整每个节点的不同特征权重,从而得到更有意义的节点表示。最后在两个基准数据集上进行了实验,实验结果表明,提出的链路预测方法在Last⁃FM和Book⁃Crossing两个数据集上的AUC和ACC指标均优于其他基线模型,展现出了卓越的链路预测性能。

关键词：链路预测图神经网络注意力机制压缩-激励模块频率自适应

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基于频谱感知和非正交多址的大规模免授权随机接入方案

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通信学报 2025年第3期46卷 151-163页

作者：张晶马林高宏旭陆音吴烁雨朱洪波南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 江苏省无线通信与物联网重点实验室江苏南京210003 华为技术有限公司南京研究所江苏南京210012 中邮建技术有限公司江苏南京210012 南京邮电大学波特兰学院江苏南京210023

针对大规模机器类型通信场景,提出一种基于认知无线电(CR)频谱感知和非正交多址(NOMA)的大规模免授权随机接入方案。首先,提出CR-NOMA三步免授权随机接入协议,支持终端用户通过频谱感知获取上行信道状态信息以便有针对性地降低随机接入... 详细信息

针对大规模机器类型通信场景,提出一种基于认知无线电(CR)频谱感知和非正交多址(NOMA)的大规模免授权随机接入方案。首先,提出CR-NOMA三步免授权随机接入协议,支持终端用户通过频谱感知获取上行信道状态信息以便有针对性地降低随机接入冲突;然后,设计了基于频谱感知结果的接入信道和功率电平优选策略,建立了用户上行传输信号模型和基站接收信号模型;最后,提出了联合信道滤波、功率电平检测、前导和数据检测、冲突检测的多用户信号检测算法,对随机接入性能进行了理论分析和仿真。仿真结果表明,相比现有方案,所提CR-NOMA方案在系统高负载时用户接入概率和过载率提升了近一倍,过载能力更强,鲁棒性更好。

关键词：大规模免授权随机接入频谱感知非正交多址接入概率

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无人机辅助的反向散射通信系统安全容量优化

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信号处理 2025年第4期41卷 647-655页

作者：杨欣欣朱琦南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003 南京邮电大学教育部泛在网络健康服务系统工程研究中心江苏南京210003

反向散射通信技术具有低成本、低功耗等特点,可以广泛应用于大规模物联网中。物联网的传感器分布广泛,有些偏僻区域移动网络无法覆盖,在无线网络中引入无人机可以改善网络覆盖性能,提高频谱利用率。由于无线通信信号容易被窃听,用户的... 详细信息

反向散射通信技术具有低成本、低功耗等特点,可以广泛应用于大规模物联网中。物联网的传感器分布广泛,有些偏僻区域移动网络无法覆盖,在无线网络中引入无人机可以改善网络覆盖性能,提高频谱利用率。由于无线通信信号容易被窃听,用户的信息会被泄露,因此本文针对无人机辅助反向散射通信系统的安全问题,提出了能量采集与反向散射通信安全容量的联合优化算法。在能量和反向散射通信的安全性能约束条件下,构建了最小反向散射安全容量最大化的优化问题。由于该优化问题为非凸优化问题,因此本文采用块坐标下降算法(Block Coordinate Descent,BCD)的全局迭代算法进行求解,将原优化问题分解为三个优化子问题。对于时间分配子问题,采用线性规划进行求解。对于非凸无人机轨迹优化子问题,首先利用变量替换对该子问题进行简化。随后利用连续凸逼近法(Successive Convex Approximation,SCA)进行求解。对于非凸的地面用户调度子问题,由于待求解的优化变量是整数变量,因此采用分支定界法进行求解。最后通过全局迭代分别获得时间分配、无人机轨迹以及地面反向散射设备调度的全局最优解。仿真结果表明,本文算法具有较好的收敛性,并且与列举的其余两种参考算法相比,本文提出的算法性能更好,可以有效地提高系统的安全容量。

关键词：反向散射通信无人机安全容量能量采集

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基于非线性能量收集的非线性信息状态更新系统的信息新鲜度分析

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计算机工程与科学 2025年第4期47卷 644-654页

作者：薛凯来贾向东韩向花牛夏秧张亮西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070 南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003

针对Nakagami-m衰落信道中时间敏感放大转发(AF)中继辅助物联网系统的非线性信息年龄AoI和能量效率EE的权衡问题,首先提出了一个AF中继传输模型,从而找到端到端近似信噪比SNR。其次,通过考虑Nakagami-m衰落信道中过时的信道状态信息CSI... 详细信息

针对Nakagami-m衰落信道中时间敏感放大转发(AF)中继辅助物联网系统的非线性信息年龄AoI和能量效率EE的权衡问题,首先提出了一个AF中继传输模型,从而找到端到端近似信噪比SNR。其次,通过考虑Nakagami-m衰落信道中过时的信道状态信息CSI,推导出端到端包传输错误概率。最后,在同时考虑非线性能量收集EH和过时CSI的情况下,得出传感器电池充满电的时间和更新数据包发送时间间隔的统计描述,并利用过时的CSI和EH电路的非线性特性,建立了非线性AoI对EE的权衡模型。实验结果表明,当数据包长在200~250 b之间,且源发射功率在35 dBm时,AoI-EE达到最优。

关键词：非线性信息年龄非线性能量收集过时的信道状态信息 Nakagami-m

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对抗DDoS攻击的新型分布式大规模流量清洗方案

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信息网络安全 2025年第1期25卷 78-87页

作者：高汉成黄海平南京邮电大学计算机学院南京210023 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室南京210023

随着网络安全威胁的不断加剧,分布式拒绝服务对网络稳定性和业务连续性带来了前所未有的挑战。文章提出一种新型分布式大规模流量清洗方案,旨在有效应对DDoS攻击。该方案利用实时端口流量镜像技术和深度包检测技术,实现对恶意流量的快... 详细信息

随着网络安全威胁的不断加剧,分布式拒绝服务对网络稳定性和业务连续性带来了前所未有的挑战。文章提出一种新型分布式大规模流量清洗方案,旨在有效应对DDoS攻击。该方案利用实时端口流量镜像技术和深度包检测技术,实现对恶意流量的快速识别和清洗,并且通过在网络边缘设备上直接清洗攻击流量,避免了带宽浪费和网络拥塞。实验通过模拟正常流量和恶意流量,利用所提方案对流量进行监控和清洗,实验结果表明,该方案能显著提高DDoS攻击流量的拦截和清洗效率,具有较好的实际应用价值。

关键词：网络安全分布式拒绝服务攻击流量清洗深度包检测

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基于有限记忆、概率学习的双时间尺度切片资源分配方法

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电子技术应用 2025年第3期51卷 17-24页

作者：邵锋孙君南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003

网络切片是使网络能够满足不同垂直领域的不同服务需求的关键要素,为解决网络中切片类型动态变化的问题,提出了一种联邦-多智能体强化学习双时间尺度资源分配(F-MALML)算法。大时间尺度下,通过有限记忆学习算法为每个基站分配资源;小时... 详细信息

网络切片是使网络能够满足不同垂直领域的不同服务需求的关键要素,为解决网络中切片类型动态变化的问题,提出了一种联邦-多智能体强化学习双时间尺度资源分配(F-MALML)算法。大时间尺度下,通过有限记忆学习算法为每个基站分配资源;小时间尺度内各基站使用F-MALML算法进一步为切片中的用户动态分配资源。引入了一种概率学习机制,根据前一时隙的分配结果和网络实际状态,动态调整每个时间尺度的分配策略。仿真结果表明,所提算法相比于其他两种基准算法在新增切片的切片满意度及系统频谱效率方面都有较大提升,且表现出更好的稳定性。

关键词：网络切片资源分配双时间尺度深度强化学习切片满意度

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基于双流融合网络的非接触式IR-UWB人体动作识别方法

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计算机科学 2025年第1期52卷 221-231页

作者：张传宗王冬子郭政鑫桂林卿肖甫南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京 210023 江苏省无线传感网高技术重点实验室南京 210023

随着智能感知技术的飞速发展,人机交互(Human Computer Interaction,HCI)领域迎来了全新的发展态势.传统的人机交互方法主要依赖可穿戴设备或者摄像头采集用户的行为数据,虽然识别精准,却存在不小的局限性.具体而言,可穿戴设备会给用户... 详细信息

随着智能感知技术的飞速发展,人机交互(Human Computer Interaction,HCI)领域迎来了全新的发展态势.传统的人机交互方法主要依赖可穿戴设备或者摄像头采集用户的行为数据,虽然识别精准,却存在不小的局限性.具体而言,可穿戴设备会给用户带来额外的使用负担,而基于摄像头的方案不仅会受到环境光线的影响,还会涉及用户隐私的泄露,这些因素均限制了其在日常生活中的广泛应用.为了突破这些限制,实现精确的、非接触式人机交互应用,利用无线射频(Radio Frequency,RF)领域中脉冲超宽带(Impulse Radio Ultra-Wideband,IR-UWB)所具有的高灵敏度和精细空间分辨率等优势,提出了一种基于双流融合网络的非接触式人体动作识别方法.该方法捕获目标运动所导致的时域信号变化,并通过对时域特征进行多普勒频移变化,提取到对应的频域特征.在此基础上,构建了一个融合多维卷积神经网络(Convolutional Neural Net-works,CNNs)和GoogLeNet模块的双流网络模型,以实现高精度的动作识别.通过广泛的实验测试,结果表明所提方法对8种常见人体动作的平均识别准确率达到94.89％,并且在不同的测试条件下均能保持超过90％的识别准确率,进一步验证了所提方法的鲁棒性.

关键词：人机交互无线感知脉冲超宽带动作识别

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基于ConvRNN-ResNet的毫米波步态识别方法

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计算机应用与软件 2025年第1期42卷 108-115页

作者：史秋彦叶宁徐康王甦王汝传南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院江苏南京210000 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室江苏南京210000

步态作为一种复杂的时空生物特征,因具有难以伪装、非接触式识别的特性,被应用于人员目标识别。受此启发,使用毫米波雷达,基于步态特征,实现目标识别。从毫米波雷达接收的数据中逐帧提取距离多普勒信息,进行背景去噪,构建环境无关的时... 详细信息

步态作为一种复杂的时空生物特征,因具有难以伪装、非接触式识别的特性,被应用于人员目标识别。受此启发,使用毫米波雷达,基于步态特征,实现目标识别。从毫米波雷达接收的数据中逐帧提取距离多普勒信息,进行背景去噪,构建环境无关的时空步态数据集。针对传统融合卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的串联模型CNN-LSTM无法充分提取复杂时空特征的问题,提出融合卷积循环神经网络(Convolutional Recurrent Neural Network, ConvRNN)和残差网络(Residual Network, ResNet)的模型ConvRNN-ResNet,对时空序列进行分析。实验表明,提出的模型在观测时长5 s的行走数据上准确率达99.2%,在2.5 s短观测时长下有94.5%的准确率,优于CNN-LSTM,具备目标识别的能力。

关键词：步态识别残差网络卷积循环神经网络时空序列

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指针分析技术驱动的物联网漏洞挖掘方法

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软件导刊 2025年第3期24卷 109-118页

作者：时启亮沙乐天潘家晔南京邮电大学计算机学院江苏省无线传感网高技术研究重点实验室江苏南京210023

物联网漏洞挖掘主要面向源码未知的二进制程序,但存在大量人工审计工作,迫切需要一种高度自动化的流程来进行引导。在静态分析技术领域,指针分析作为一项底层技术,以其高度自动化的分析流程和出色的效果展现出适应多种应用场景的潜力。... 详细信息

物联网漏洞挖掘主要面向源码未知的二进制程序,但存在大量人工审计工作,迫切需要一种高度自动化的流程来进行引导。在静态分析技术领域,指针分析作为一项底层技术,以其高度自动化的分析流程和出色的效果展现出适应多种应用场景的潜力。借助指针分析的优势,依托于反汇编平台Ghidra,对其引入的P-code进行封装形成PIR;以PIR为基础,设计符合漏洞挖掘需求的指针分析算法和污点分析算法,最终实现了一个可扩展的分析框架。针对CWE78漏洞的检测性能测试结果显示,所提框架正确检测出大部分漏洞,与现有漏洞分析工具相比,漏洞检出率提升86.2%,时间效率提升38.7%。该框架不仅能够验证已知漏洞,而且具备发现新漏洞的能力。

关键词：漏洞挖掘 P-code 指针分析污点分析

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