检索结果-内蒙古大学图书馆

物联网学报 2025年第1期9卷 150-158页

作者：季铭仪王子宁肖圣杰刘笑宇程铭南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 中兴通讯南京将军山研发中心江苏南京210012

面向卫星和地面网络有机结合的星地融合网络(STIN,satellite-terrestrial integrated network),提出了一种基于窃听者非完美信道状态信息的鲁棒安全波束成形(BF,beamforming)算法,以提升系统的安全性能。首先,在卫星和基站采用波束成形... 详细信息

面向卫星和地面网络有机结合的星地融合网络(STIN,satellite-terrestrial integrated network),提出了一种基于窃听者非完美信道状态信息的鲁棒安全波束成形(BF,beamforming)算法,以提升系统的安全性能。首先,在卫星和基站采用波束成形技术服务地球站(ES,Earth station)和地面用户,且在它们之间共享频谱资源的情况下,建立以地球站可达安全速率门限最大化为目标函数,用户服务质量(QoS,quality of service)、地球站安全中断概率和系统发射功率满足需求为约束的联合优化问题。然后,为求解该复杂问题,采用迫零准则降低问题复杂度,进一步提出一种利用伯恩斯坦不等式和Dinkelbach的迭代算法,以实现星地融合网络的安全可靠传输。最后,通过计算机仿真验证了本文所提算法能以较快的收敛速度获得较好的性能,可以在安全性能与复杂度之间获得较好的折中。

关键词：星地融合网络波束成形物理层安全非完美信道状态信息

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6G网络中分布式AI模型协同技术综述

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移动通信 2025年第1期49卷 43-51页

作者：张秀贤朱晓荣南京晓庄学院电子工程学院江苏南京211171 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

分布式网络人工智能模型协同技术是分布式数据安全流通的底层支撑,是实现6G网络智慧内生的关键技术。对6G网络中的模型协同技术进行了全面的综述。回顾了中心侧大模型中,数据并行、模型并行及混合并行等模型协同技术。面对边缘智能中边... 详细信息

分布式网络人工智能模型协同技术是分布式数据安全流通的底层支撑,是实现6G网络智慧内生的关键技术。对6G网络中的模型协同技术进行了全面的综述。回顾了中心侧大模型中,数据并行、模型并行及混合并行等模型协同技术。面对边缘智能中边缘节点算力及内存不足、通信带宽受限的问题,从拆分学习、联邦学习、拆分联邦学习、分布式群体学习等几个方面探讨总结了边缘智能的模型协同技术。最后,强调了在6G网络中,为了不重复训练相似的大模型,需要大小模型协同进化。

关键词：分布式AI 6G 模型协同大模型

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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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基于改进YOLOv5的病变叶片检测

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河南科技学院学报(自然科学版) 2025年第2期53卷 46-60页

作者：郑志强孙晋吉蔡书达叶昊张宏俊沙晁毅南京邮电大学现代邮政学院江苏南京210003 南京信息工程大学艺术学院江苏南京210013 南京邮电大学物联网学院江苏南京210003 中国通信服务股份有限公司北京100073

目的旨在解决植物叶片病害检测中目标检测技术参数量大、计算复杂度高及病害检测准确率低等问题.方法提出一种改进型轻量级YOLOv5模型.该模型通过集成CBAM(convolutional block attention module)、GhostModule以及BiFPN-Concat模块,降... 详细信息

目的旨在解决植物叶片病害检测中目标检测技术参数量大、计算复杂度高及病害检测准确率低等问题.方法提出一种改进型轻量级YOLOv5模型.该模型通过集成CBAM(convolutional block attention module)、GhostModule以及BiFPN-Concat模块,降低了特征通道融合的计算复杂度,同时提升了特征提取性能.还创新性地设计了WeightedDetect结构,替代了传统的检测头部,以实现对不同尺度目标的自适应识别.结果与原始YOLOv5模型相比,提出的模型在病害检测准确度上提升了2.7%,同时在参数量上增加了9.5%,而在计算复杂度的指标FLOPs(floating point operations)上降低了10.5%.还在VOC数据集上进行了模型的通用性测试,与YOLOv5相比,准确度提高了3.7%.结论提出的改进型YOLOv5模型不仅提高了植物叶片病害检测的准确性,而且通过优化计算复杂度,提高了模型的实用性和效率.这一改进对于提高农业生产的智能化水平,以及更有效地预防和管理植物病害具有重要意义,并为相关领域的研究提供了新的解决方案.

关键词：病变叶片检测 WeightedDetect CBAM GhostModule BiFPN 目标检测

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基于离格Turbo变分贝叶斯宽带信号到达角估计

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无线电工程 2025年第2期55卷 221-229页

作者：瞿扬杨竞舟李大鹏南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 中国科学院微电子研究所北京100029

与传统均匀线阵相比,嵌套阵列在相同数量物理天线的条件下,能够实现更大的阵列孔径和更丰富的自由度。在面向嵌套阵列的宽带信号应用中,针对传统的稀疏贝叶斯(Sparse Bayesian Learning, SBL)算法在解决来波方向(Direction of Arrival, ... 详细信息

与传统均匀线阵相比,嵌套阵列在相同数量物理天线的条件下,能够实现更大的阵列孔径和更丰富的自由度。在面向嵌套阵列的宽带信号应用中,针对传统的稀疏贝叶斯(Sparse Bayesian Learning, SBL)算法在解决来波方向(Direction of Arrival, DOA)估计中存在实际的DOA角度无法完全落在离散化的网格上的问题,提出了一种离格(Off-Grid, OG)Turbo变分贝叶斯(Variational Bayesian Inference, VBI)算法。通过带通滤波器组或离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT)将宽带信号分解为多个窄带信号,每个子带的角度域稀疏性可以建模为复高斯分布,在VBI框架下实现OG的高分辨率DOA估计。仿真结果表明,与其他压缩感知算法相比,该算法具有高精度、易收敛的特性;在少快拍数或者单快拍数下能够精确定位DOA,具有高鲁棒性。

关键词：稀疏贝叶斯算法嵌套阵列来波方向估计压缩感知

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基于ROOT-MUSIC的体积分Capon波束成形算法

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移动通信 2025年第4期49卷 121-126页

作者：胡登辉杨竞舟唐佳雨张暘李大鹏南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 中国电子科技集团网络通信研究院移动通信创新中心江苏南京210019

Capon波束成形算法在导向矢量失配以及接收信号的协方差矩阵出现误差时,算法性能会急剧下降。针对这一现象提出一种利用角度搜索结合体积分的算法。算法首先通过ROOT-MUSIC算法求得准确的信号来向,并将空间划分为信号区域以及干扰区域,... 详细信息

Capon波束成形算法在导向矢量失配以及接收信号的协方差矩阵出现误差时,算法性能会急剧下降。针对这一现象提出一种利用角度搜索结合体积分的算法。算法首先通过ROOT-MUSIC算法求得准确的信号来向,并将空间划分为信号区域以及干扰区域,对干扰导向矢量进行不确定集建模得到干扰加噪声协方差矩阵,最后,算法将名义期望导向矢量约束在信号区域的不确定集之上得到更加准确的导向矢量。仿真表明该算法能获得更高的输出信干噪比,并使用更少的快拍数达到稳定。

关键词： Capon波束形成协方差矩阵重构 MUSIC-ROOT 体积分导向矢量优化

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融合交叉序列预测和一致性对比的WiFi人体活动识别

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计算机工程与科学 2025年第1期47卷 160-170页

作者：王杨许佳炜王傲宋世佳谢帆赵传信季一木安徽师范大学皖江学院大数据与人工智能系安徽芜湖241000 安徽师范大学计算机与信息学院安徽芜湖241002 南京邮电大学高性能计算与大数据处理研究所江苏南京210003

随着IEEE 802.11bf标准的发布,WiFi感知技术已从学术研究走向工业应用。针对现有的基于WiFi的人体活动检测系统往往依赖于较强假设约束问题,从如何充分利用无标签CSI样本出发,设计了一种适用于WiFi感知领域的自监督模型CPCC-Fi。模型在... 详细信息

随着IEEE 802.11bf标准的发布,WiFi感知技术已从学术研究走向工业应用。针对现有的基于WiFi的人体活动检测系统往往依赖于较强假设约束问题,从如何充分利用无标签CSI样本出发,设计了一种适用于WiFi感知领域的自监督模型CPCC-Fi。模型在对比学习思想的基础上首先使用序列数据增强生成不同视图的无标记CSI样本;然后通过自监督学习获取CSI序列内在表示特征;再通过少量标记样本对模型进行微调,最后即可实现下游人体活动的有效感知和识别。在自采和公开数据集上的相关实验结果表明,与CNN+Linear、CNN+Transformer+Linear和TS-TCC相比,CPCC-Fi模型的各项性能均有所提升。

关键词：自监督学习信道状态信息人体活动识别表征学习

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基于零知识证明的保密文件寄递路径隐私保护方法

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河南科技学院学报(自然科学版) 2025年第3期53卷 80-89页

作者：张颖娇叶昊张宏俊王宇飞南京邮电大学现代邮政学院江苏南京210003 南京邮电大学物联网学院江苏南京210003 中博信息技术研究院有限公司北京100073 中国通信服务股份有限公司北京100073 中国移动通信集团江苏有限公司泰州分公司江苏泰州225300

目的解决保密文件寄递中路径隐私保护方面的问题,主要包括部分路径信息缺乏全面加密、传输过程中信息暴露以及零知识证明可能泄露间接信息和引发身份关联性等问题.方法针对寄递路径信息数据泄露的问题,提出一种基于身份访问控制权限... 详细信息

目的解决保密文件寄递中路径隐私保护方面的问题,主要包括部分路径信息缺乏全面加密、传输过程中信息暴露以及零知识证明可能泄露间接信息和引发身份关联性等问题.方法针对寄递路径信息数据泄露的问题,提出一种基于身份访问控制权限的零知识证明的保密文件寄递路径隐私保护方法.在此基础上,对国内外相关研究和涉及到的相关重点技术的概念和关键算法进行研究分析.基于技术的可操作性行,在零知识证明方面引入非交互的概念和椭圆曲线技术,同时将洋葱路由这一匿名通信网络与区块链中的智能合约技术融合,做到保密文件和路径信息的上链,进一步确保信息的去中心化和不可篡改性.结果通过与现有技术RSA-USR-CPABE和RSA-CP-ABE的对比实验,ZKP-SDDP3M在数据加密和解密任务中的执行时间均较短,这得益于其高效的算法设计和优化的计算流程.此外,ZKP-SDDP3M采用的LESS结构在访问结构复杂度上明显低于基于Tree结构的方案,进一步证实了其在高效率和高拓展性方面的优势.结论研究提出的基于零知识证明的保密文件寄递路径隐私保护方法 ZKP-SDDP3M,在综合考量安全、效率和可扩展的基础上,展现出了显著的优越性.ZKP-SDDP3M不仅能够有效解决保密文件寄递过程中的安全性和可信度问题,而且在实际应用场景中具有实际可操作性,为物流寄递行业的智能化、数字化发展提供了有力的技术支撑.

关键词：零知识证明保密文件路径隐私保护洋葱路由智能合约

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众包式应急信息管理研究进展:基于国际研究的系统性文献综述

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灾害学 2025年第2期40卷 145-152页

作者：朱佳沈洪洲陈麒瑞袁勤俭南京邮电大学管理学院江苏南京210003 南京大学信息管理学院江苏南京210023

众包式应急信息管理是满足突发事件应急管理中信息需求的新选项,对该模式相关的国际研究文献进行梳理和分析,可帮助我国研究者尽快了解国际研究现状,并为其后续研究提供参考。检索并筛选出2010—2023年期间发表的274篇专注于众包式应急... 详细信息

众包式应急信息管理是满足突发事件应急管理中信息需求的新选项,对该模式相关的国际研究文献进行梳理和分析,可帮助我国研究者尽快了解国际研究现状,并为其后续研究提供参考。检索并筛选出2010—2023年期间发表的274篇专注于众包式应急信息管理的国际研究文献,对文献进行统计、编码、整理和分析。在阐释众包式应急信息管理概念及意义的基础上,按众包组织者、众包工具、众包参与者、众包任务和众包结果五个组成要素系统性地呈现众包式应急信息管理的国际研究进展。最后,从众包的组织过程、众包参与者的管理和众包工具的优化三个方面讨论众包式应急信息管理的未来研究机会。

关键词：应急信息管理众包模式系统性文献综述谷歌学术

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基于强化学习的高铁列车运行图编制模型优化方法研究

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铁道运输与经济 2025年第1期47卷 70-81页

作者：范文天曾勇程郭一唯杨宁张海峰南京邮电大学计算机学院江苏南京210003 中科南京人工智能创新研究院江苏南京211135 中国科学院大学南京学院信息学院江苏南京211135 中国科学院自动化研究所北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100190 中国铁路列车运行图技术中心北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所北京100081

针对高铁列车运行图中可能存在的停站时间超出范围、运行时间超出范围、超车和间隔时间不足这4类冲突,基于强化学习理论,实现一个用于调解列车运行图冲突的智能体。通过建立列车运行图编制环境,研究设计用于调解不同冲突的算子集,利用... 详细信息

针对高铁列车运行图中可能存在的停站时间超出范围、运行时间超出范围、超车和间隔时间不足这4类冲突,基于强化学习理论,实现一个用于调解列车运行图冲突的智能体。通过建立列车运行图编制环境,研究设计用于调解不同冲突的算子集,利用近端策略优化算法在搭建好的环境中训练智能体。为提升算法性能,采用启发式贪心算法采集样本对网络进行监督学习作为前期预训练,利用熵增加算法的探索力度和多策略决策让最终的调解方案更加有效,并使用模型预热让算法网络在每个测试环境中进行参数微调以适应新环境。结果表明,在相同初始环境下,该方法消解所有冲突所需步骤显著少于启发式贪心算法,且100%消解所有冲突的概率远大于启发式贪心算法,该方法为列车运行图编制模型提供了新的参考。

关键词：列车运行图强化学习 PPO算法冲突调解启发式贪心算法

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