检索结果-内蒙古大学图书馆

南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年第2期45卷 47-55页

作者：顾蔡晨王斌黄纯华王文鼐南京邮电大学通信与信息工程学院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

对D2D(Device to Device)通信系统的隐蔽通信问题进行研究，提出了一种基于智能反射面（Intelligent Reflecting Surfaces, IRS）的D2D通信系统，该系统采用双IRS模式。首先分析了各信号的信干噪比（SINR）和各自的期望值，并据此推导... 详细信息

对D2D(Device to Device)通信系统的隐蔽通信问题进行研究，提出了一种基于智能反射面（Intelligent Reflecting Surfaces, IRS）的D2D通信系统，该系统采用双IRS模式。首先分析了各信号的信干噪比（SINR）和各自的期望值，并据此推导出系统遍历总容量的解形式，接着针对隐蔽通信建立了二元假设问题，推导出误检测率的解形式，并据此计算出平均最小误检测率。除此之外，还分析了无IRS系统的遍历总容量和平均最小误检测率，与双IRS系统进行对比。仿真结果表明，双IRS系统的遍历总容量和平均最小误检测率优于无IRS系统，双IRS系统能够比传统的无IRS系统获得更高的容量和更低的误检测率。

关键词： D2D 智能反射面隐蔽通信遍历总容量

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融合联邦学习与区块链的医疗数据共享方案

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计算机工程 2022年第5期48卷 145-153,161页

作者：温亚兰陈美娟南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

随着医疗大数据的发展,医疗数据安全、个人隐私保护等问题日益突出。为在高效利用各个医疗机构医疗数据的同时保护病人的隐私,提出一种将联邦学习与区块链相结合的医疗数据共享与隐私保护方案。使用联邦学习对多源医疗数据进行建模,将... 详细信息

随着医疗大数据的发展,医疗数据安全、个人隐私保护等问题日益突出。为在高效利用各个医疗机构医疗数据的同时保护病人的隐私,提出一种将联邦学习与区块链相结合的医疗数据共享与隐私保护方案。使用联邦学习对多源医疗数据进行建模,将训练的模型参数和医疗机构的声誉值存储于区块链上,并利用区块链对贡献高质量数据的医院进行奖励。通过分析数据源质量对联邦学习算法性能的影响,提出一种基于双重主观逻辑模型的声誉值计算算法来改进联邦学习的精确度,使用改进的声誉机制保证在数据共享中筛选数据源的效率,并利用区块链和联邦学习技术,提高共享效率和实现隐私保护。此外,利用Tensorflow搭建分布式平台并对算法性能进行对比分析,实验结果表明,所提方案能够筛选出高质量的数据源,减少边缘节点与恶意节点的交互时间,即使当声誉值在0.5以上时,也能达到0.857的学习精确度。

关键词：联邦学习声誉区块链双重主观逻辑模型医疗数据共享精确度

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基于双卷积神经网络融合的注意力训练研究

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数据采集与处理 2022年第4期37卷 825-838页

作者：徐欣张佳欣张如浩南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

学生的学习情况与其课堂注意力状态密切相关。为了探寻注意力训练能否提高课堂注意力,对10名在校学生进行了α音乐训练,并收集了训练前后的非注意和注意状态的脑电(Electroence⁃phalogram,EEG)信号进行对比研究。由于EEG信号本质上是动... 详细信息

学生的学习情况与其课堂注意力状态密切相关。为了探寻注意力训练能否提高课堂注意力,对10名在校学生进行了α音乐训练,并收集了训练前后的非注意和注意状态的脑电(Electroence⁃phalogram,EEG)信号进行对比研究。由于EEG信号本质上是动态的,且具有低信噪比和高冗余度的特性,为避免直接通过神经网络识别EEG信号效果差的问题,提取了信号的样本熵(Sample entropy,SampEn)、各个波段的能量和能量比共11个特征,并将这些特征进行融合转化为多特征图像,作为神经网络模型的输入。此外,将AlexNet和VGG11两个网络模型进行加权融合构成双卷积神经网络,进一步提高了图像分类性能。结果表明,与单个模型相比,双卷积神经网络融合模型的性能更佳,其识别准确率最高可达到97.53%。研究发现,经过α音乐训练,受试者的脑电特征与此前相比有显著性差异,且网络模型的分类准确率比训练前提高了4%,说明本文所提的α音乐训练能够提高健康学生的注意力水平。

关键词：脑电信号注意力 α音乐训练双卷积神经网络融合多特征图像

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无人机场景下基于Transformer的轻量化行人重识别

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第3期44卷 48-62页

作者：胡海峰倪宗煜赵海涛张红沐勇吴建盛南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 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 南京邮电大学地理与生物信息学院江苏南京210023

针对无人机场景下行人重识别所呈现的多视角多尺度特点,以及传统的基于卷积神经网络的行人重识别算法受限于局部感受野结构和下采样操作,很难对行人图像的全局特征进行提取且图像空间特征分辨率不高。提出一种无人机场景下基于Transfor... 详细信息

针对无人机场景下行人重识别所呈现的多视角多尺度特点,以及传统的基于卷积神经网络的行人重识别算法受限于局部感受野结构和下采样操作,很难对行人图像的全局特征进行提取且图像空间特征分辨率不高。提出一种无人机场景下基于Transformer的轻量化行人重识别(Lightweight Transformer-based Person Re-Identification,LTReID)算法,利用多头多注意力机制从全局角度提取人体不同部分特征,使用Circle损失和边界样本挖掘损失,以提高图像特征提取和细粒度图像检索性能,并利用快速掩码搜索剪枝算法对Transformer模型进行训练后轻量化,以提高模型的无人机平台部署能力。更进一步,提出一种可学习的面向无人机场景的空间信息嵌入,在训练过程中通过学习获得优化的非视觉信息,以提取无人机多视角下行人的不变特征,提升行人特征识别的鲁棒性。最后,在实际的无人机行人重识别数据库中,讨论了在不同量级主干网和不同剪枝率情况下所提LTReID算法的行人重识别性能,并与多种行人重识别算法进行了性能对比,结果表明了所提算法的有效性和优越性。

关键词：无人机场景行人重识别 Transformer轻量化空间信息嵌入

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面向可见光通信的硅基InGaN/GaN多量子阱多口分路器光子集成芯片

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电子与信息学报 2022年第8期44卷 2649-2658页

作者：李欣王徐李芸沙源清蒋成伟王永进南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 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南京210003

为研究面向可见光通信的多功能光子集成芯片,实现可见光信号发射、探测、传输和功率分配的一体化的复合功能,该文提出一种基于硅基InGaN/GaN多量子阱材料的微型发光二极管(LED)多口分路器结构的光子集成芯片,对集成芯片进行了形貌、光... 详细信息

为研究面向可见光通信的多功能光子集成芯片,实现可见光信号发射、探测、传输和功率分配的一体化的复合功能,该文提出一种基于硅基InGaN/GaN多量子阱材料的微型发光二极管(LED)多口分路器结构的光子集成芯片,对集成芯片进行了形貌、光电特性和可见光通信测试等多方面表征,实现了对可见光信号的有效传输和不同比例的多口功率分路,并对分路器不同端口的出射光强进行量化处理,最后,利用信号发生器在微型LED光源发射端加载300 kHz的矩形波电信号,收集分路器末端发射的调制可见光信号,输入/接收信号的波形变化趋势一致,说明该光子集成芯片可实现有效的可见光通信。该研究的主要目的是尝试性将可见光波段的光源和光电探测器集成在氮化物晶圆上,为可见光通信的全光网络的可见光信号片上集成式处理提供新的研究思路和方案,为发展面向可见光通信网络需求的复合功能光子集成芯片终端提供了更多可能性。

关键词：光子集成芯片可见光通信氮化镓发光二极管多口分路器

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基于离散双向联想记忆神经网络的多元通信系统

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计算机应用 2023年第3期43卷 848-852页

作者：陈伟康翟其清王友国南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 南京邮电大学理学院南京210023

针对噪声导致非线性数字通信系统传输信号的差错概率增加的问题,提出一种基于离散双向联想记忆(BAM)神经网络的多元通信系统。首先,根据需要传输的信号,选取适当的神经元数量和记忆向量,计算权值矩阵,并生成BAM神经网络;然后将多元信号... 详细信息

针对噪声导致非线性数字通信系统传输信号的差错概率增加的问题,提出一种基于离散双向联想记忆(BAM)神经网络的多元通信系统。首先,根据需要传输的信号,选取适当的神经元数量和记忆向量,计算权值矩阵,并生成BAM神经网络;然后将多元信号映射为具有调制幅度的初始输入向量并不断输入系统,通过神经网络进行循环迭代,并向各神经元添加高斯噪声,之后按照码元间隔采样输出并在无损信道中传输,接收端依据判决规则译码判决;最后在图像处理领域,利用所提系统传输图像压缩后的数据并解码恢复图像。仿真结果表明,对于码元间隔较大的弱调制信号,随着噪声强度的增加,差错概率先减后增,随机共振现象比较明显;差错概率还与信号的进制数呈正相关关系,与信号幅度、码元间隔和神经元个数呈负相关关系,某些条件下,差错概率可以达到0。以上结果表明BAM神经网络可以通过噪声改善数字通信系统的可靠性。另外,解码恢复图像的相似度显示了适量噪声对图像恢复效果的改善,扩展了BAM神经网络和随机共振在图像压缩编码中的应用。

关键词：双向联想记忆神经网络多元通信系统随机共振差错概率图像压缩

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上行免调度NOMA系统中基于遗传算法的扩频矩阵优化方法

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信号处理 2022年第3期38卷 554-561页

作者：刘惠莹何雪云孙林慧南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

为了提升基于压缩感知(Compressive Sensing,CS)框架下的免调度非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)系统的信道估计和多用户检测性能,本文提出了一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的扩频矩阵优化方法。该方法以... 详细信息

为了提升基于压缩感知(Compressive Sensing,CS)框架下的免调度非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)系统的信道估计和多用户检测性能,本文提出了一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的扩频矩阵优化方法。该方法以最小化扩频矩阵的互相关值为目标,提出一种遗传算法来解决从傅里叶变换方阵中抽取若干行作为NOMA系统扩频矩阵的组合优化问题。与解决同类问题的现有遗传算法相比,本文提出的遗传算法在个体构造上更加新颖,并且能够收敛于更小的扩频矩阵互相关值。仿真结果表明,在基于多重测量矢量CS框架的免调度NOMA系统中,与使用高斯随机矩阵作为扩频矩阵相比,使用本文优化方法获得的扩频矩阵能够使系统的误符号率平均降低52.14%;成功活跃检测率平均增加12.14%;信道估计均方误差降低约10 dB左右。

关键词：非正交多址接入分布式压缩感知扩频矩阵优化遗传算法

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RIS辅助无线系统中基于压缩感知的稀疏度自适应级联信道估计方法研究

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信号处理 2022年第10期38卷 2173-2179页

作者：米连锋何雪云孙林慧南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

为了解决可重构智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)辅助无线通信系统中级联信道的估计问题,本文提出了一种基于压缩感知(Compressive Sensing,CS)的自适应双结构稀疏正交匹配追踪算法(Adaptive Double-Structured Orthogonal Matching Pursuit,ADS-OMP)。已有的双结构稀疏正交匹配追踪算法(Double-Structured Orthogonal Matching Pursuit,DS-OMP)利用级联信道的双结构稀疏特性即行稀疏特性和列稀疏特性来提高算法估计性能,但需要已知相关信道稀疏度信息。本文提出的ADS-OMP算法在现有的DS-OMP算法基础上设计合理的判决准则和迭代阈值来估计相关稀疏度,从而能在角域级联信道的行稀疏度和列稀疏度均未知的情况下完成级联信道估计,有效克服了现有DS-OMP算法对相关信道稀疏度的依赖,算法实用性更强。仿真结果表明,本文提出的ADS-OMP算法和已有DS-OMP算法估计性能一致,算法复杂度在同一数量级上,前者复杂度略微提升。

关键词：可重构智能超表面级联信道估计双结构稀疏特性自适应信道估计算法

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面向可见光通信的硅基InGaN/GaN多量子阱波导定向耦合器光子集成芯片

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电子与信息学报 2022年第8期44卷 2695-2702页

作者：李欣李芸王徐沙源清蒋成伟王永进南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 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南京210003

利用可见光信号作为新型信息载体的光通信技术近些年来得到长足发展,为了开发新一代光子集成芯片作为可见光通信网络的终端器件,满足可见光信号发射、接收、传输与处理的复合需求,该文基于硅基InGaN/GaN多量子阱材料,设计了一种集成可... 详细信息

利用可见光信号作为新型信息载体的光通信技术近些年来得到长足发展,为了开发新一代光子集成芯片作为可见光通信网络的终端器件,满足可见光信号发射、接收、传输与处理的复合需求,该文基于硅基InGaN/GaN多量子阱材料,设计了一种集成可见光波段微型发光二极管(LED)光源、波导定向耦合器、微型光电探测器于一体的光子集成芯片。该芯片利用InGaN/GaN多量子阱材料的发光探测共存现象,实现了上述复合功能。微型LED光源作为发射端,可以发射出蓝色波段的可见光信号,其发光强度受到注入电流的线性调制,可实现调幅可见光通信,适合作为可见光通信的发射端。微型LED光源发射的可见光信号传输进入波导定向耦合器,实现了片内有效传输耦合和光功率平均分配。经过耦合传输的可见光信号进入微型光电探测器,可以监测到与耦合传输的光信号强度相匹配的光电流。最后,可见光通信测试也表明该芯片可实现有效的可见光通信。该研究为发展面向可见光通信网络需求的复合功能光子集成芯片终端提供了更多可能性。

关键词：可见光通信氮化镓发光二极管定向耦合器光子集成

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基于Bi‑LSTM和时序注意力的异常心音检测

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年第1期45卷 12-20页

作者：卢官明蔡亚宁卢峻禾戚继荣王洋赵宇航南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 南京医科大学附属儿童医院心胸外科江苏南京210008

异常心音检测是对心脏病进行初步诊断的一种有效而方便的方法。为提升异常心音的检测性能,提出了一种基于双向长短时记忆网络(Bi⁃directional Long Short⁃Term Memory,Bi⁃LSTM)和时序注意力的异常心音检测算法。首先对心音片段进行分帧... 详细信息

异常心音检测是对心脏病进行初步诊断的一种有效而方便的方法。为提升异常心音的检测性能,提出了一种基于双向长短时记忆网络(Bi⁃directional Long Short⁃Term Memory,Bi⁃LSTM)和时序注意力的异常心音检测算法。首先对心音片段进行分帧处理,使用平均幅度差函数(Average Magnitude Difference Function,AMDF)和短时过零率(Short⁃Time Zero⁃Crossing Rate,STZCR)提取每帧心音信号的初始特征;然后将它们拼接后作为Bi⁃LSTM的输入,并引入时序注意力机制,挖掘特征的长期依赖关系,提取心音信号的上下文时域特征;最后通过Softmax分类器,实现正常/异常心音的分类。在PhysioNet/CinC Challenge 2016提供的心音公共数据集上对所提出的算法使用10折交叉验证法进行了评估,其准确度、灵敏度、特异性、精度和F1评分分别为0.9579、0.9364、0.9642、0.8838和0.9093,优于已有的其他算法。实验结果表明,该算法在无需进行心音分段的基础上就能有效实现异常心音检测,在心血管疾病的临床辅助诊断中具有潜在的应用前景。

关键词：心音分类平均幅度差函数短时过零率双向长短时记忆网络时序注意力机制

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