检索结果-内蒙古大学图书馆

应用科学学报 2022年第5期40卷 758-769页

作者：王帅董育宁李涛南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

本文提出了一种将特征生成和长短期记忆(long short term memory, LSTM)模型相结合的网络流量分类方法。该方法采用矩阵乘法特征生成方式,分析对比了不同特征生成方法的分类性能。通过实验比较了原数据和特征数据在分类问题上的准确性,... 详细信息

本文提出了一种将特征生成和长短期记忆(long short term memory, LSTM)模型相结合的网络流量分类方法。该方法采用矩阵乘法特征生成方式,分析对比了不同特征生成方法的分类性能。通过实验比较了原数据和特征数据在分类问题上的准确性,并比较了卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和本文方法用于网络流分类的效果。在统计特征时采用核函数,使其可以适应LSTM输入维度,获得更佳的分类效果。对真实网络流数据的实验结果表明,本文方法在细分类中的准确度可达93.9%,而在粗分类任务中可达99.2%,其性能明显优于现有其他分类方法。

关键词：流量分类特征生成长短期记忆细分类

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一种基于遗传算法的车载边缘计算卸载方案

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2022年第6期42卷 1-9页

作者：王珺刘家豪宋巧凤南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

延迟敏感型和计算密集型车辆应用的出现,给计算资源有限的车联网带来了巨大的挑战。移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是云计算的一种补充,可以有效解决车辆计算资源有限等问题,但是车辆的高机动性以及中心云距离较远导致数据卸... 详细信息

延迟敏感型和计算密集型车辆应用的出现,给计算资源有限的车联网带来了巨大的挑战。移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是云计算的一种补充,可以有效解决车辆计算资源有限等问题,但是车辆的高机动性以及中心云距离较远导致数据卸载延迟较大,对卸载效率产生较大影响。现有方案大多对车辆的高机动性以及空闲资源的利用方面考虑不足,因此,文中提出一种基于遗传算法的车载边缘计算卸载方案(Genetic Algorithm⁃based Vehicle Edge Computing Offloading Scheme,GAVECOS)。在该方案中,考虑了任务车辆周围的本地车辆、路边基站上的边缘服务器和空闲车辆的计算资源来卸载任务,然后提出一个以系统总成本最小为目标的优化问题,并利用遗传算法求解该优化问题。最后通过搭建仿真平台对方案进行了验证。仿真结果显示,在综合考虑系统的时延和能耗这两个因素的情况下,该方案与其他4种方案相比总成本有明显的降低。

关键词：车联网移动边缘计算遗传算法计算卸载

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智能电网场景下基于MEC和D2D的时延对称性研究

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2022年第6期42卷 38-44页

作者：巩龙豪邹玉龙郭海燕王玲南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

智能电网以电力线路及终端电力设备为基础,并与大量传感设备、信号发送及接收设备构成的信息交互系统相连接而构成。当前智能电网中电力设备接入的密集度越来越高,传统的信息交互系统无法保证电力设备的时延对称性。随着第五代(5th Gene... 详细信息

智能电网以电力线路及终端电力设备为基础,并与大量传感设备、信号发送及接收设备构成的信息交互系统相连接而构成。当前智能电网中电力设备接入的密集度越来越高,传统的信息交互系统无法保证电力设备的时延对称性。随着第五代(5th Generation,5G)移动通信技术的高速发展,将5G通信网应用于智能电网成为可能。文中针对电力设备间的时延差最小化问题,利用5G通信网中的移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术和设备到设备通信(Device to Device,D2D)技术,提出了基于时延对称优化的计算任务比例和功率联合分配方案,将复杂的原始问题分解为子问题,并采用非线性规划的方法分别求解,对终端电力设备的发送功率以及任务分配比例进行优化。通过仿真分析证明,文中所提方案有效降低了信息交互系统的时延差,提升了信息交互系统的时延对称性。同时,相较于其他方案,所提方案具有更好的时延对称性。

关键词：移动边缘计算 D2D 任务卸载功率优化

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基于自相关函数图特征的频谱感知算法研究

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电子学报 2023年第5期51卷 1327-1333页

作者：胡国兵赵敦博杨莉赵嫔姣金陵科技学院电子信息工程学院江苏南京211169 南京邮电大学电子与光学工程学院、柔性电子(未来技术)学院江苏南京210023

现有图域频谱感知算法主要借助于完全图检测,其性能在低信噪比时不佳.为此,本文提出了一种基于自相关函数图域变换的感知算法,可有效改善低信噪比下的检测性能.其基本思路为:将去均值后观测信号的自相关函数通过归一化、量化等环节转换... 详细信息

现有图域频谱感知算法主要借助于完全图检测,其性能在低信噪比时不佳.为此,本文提出了一种基于自相关函数图域变换的感知算法,可有效改善低信噪比下的检测性能.其基本思路为:将去均值后观测信号的自相关函数通过归一化、量化等环节转换到图域,在分析图连通性差异的基础上,将图拉普拉斯阵的零特征值个数作为检验统计量,以完成对频谱的有效感知.文中利用受控不等式理论阐明了随机序列分布的随机性、样本数及量化级数与图的连通性之间的相互关系.仿真结果表明,在信噪比为-10 dB时,本文算法的检测概率接近100%,其性能优于现有图域感知算法,且计算复杂度适中,具有较好的应用效能.

关键词：频谱感知图域信号处理连通分量个数拉普拉斯矩阵受控不等式

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多通道STAR-IRS辅助的NOMA系统用户分组方案研究

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2022年第5期42卷 47-53页

作者：王培宇王鸿马昊淳南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

同时透射和反射的智能反射面(Simultaneously Transmitting and Reflecting Intelligent Reflecting Surface,STAR-IRS)被视为第六代移动通信的革新性技术。文中研究了STAR-IRS辅助的上行非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)系统中用户与子信道配对问题,通过对用户合理分组与相移矩阵优化使得系统和速率最大。首先,根据系统和速率表达式,提出了一种低复杂度的用户分组方案,通过最大化级联信道增益,解决用户初始分组和解码顺序问题;其次,在满足每个用户传输速率的约束下,为了进一步提升系统和速率,交替优化相移矩阵和分组方案。仿真结果表明,与其他基准方案相比,文中提出的用户与子信道配对方案可以有效提高系统的和速率性能。

关键词：智能反射面非正交多址资源分配同时透射和反射

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智能反射面辅助的下行NOMA系统和速率最大化研究

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2022年第1期42卷 23-29页

作者：王强王鸿南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)与非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)都是未来6G的使能技术,文中针对IRS辅助的NOMA系统下行传输方案展开研究。为了最大化系统的和速率,建立了一个关于译码顺序、功... 详细信息

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)与非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)都是未来6G的使能技术,文中针对IRS辅助的NOMA系统下行传输方案展开研究。为了最大化系统的和速率,建立了一个关于译码顺序、功率分配和反射相位偏移的优化问题。首先,根据组合信道增益之和,提出了一种低复杂度的用户排序方案,在该方案中同时考虑了相位偏移的影响;其次,为了优化速率性能和保证用户公平性,采用交替优化算法设计基站的功率分配系数和IRS的相位偏移系数。具体地,考虑实际系统的可实现性,采用离散相位偏移设计模型,并采用顺序旋转算法确定各个相位偏移的最佳值。仿真结果表明,相比于多种已有方案,文中提出的优化方案可以显著提升系统的和速率。

关键词：非正交多址智能反射面和速率功率分配相位偏移

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基于相关性特征选择和深度学习的网络流分类

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2022年第4期42卷 75-84页

作者：刘会霞董育宁邱晓晖南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

随着网络和多媒体技术的发展,网络流量类别越来越多。网络流量正确分类对服务质量保证、资源分配等非常重要。现有研究中,运用简单的算术运算来融合特征,取得了有效的成果。但是,现有特征融合的运算方法比较单一,且高维特征中存在较多... 详细信息

随着网络和多媒体技术的发展,网络流量类别越来越多。网络流量正确分类对服务质量保证、资源分配等非常重要。现有研究中,运用简单的算术运算来融合特征,取得了有效的成果。但是,现有特征融合的运算方法比较单一,且高维特征中存在较多的冗余。为此,提出了增强特征融合方法,生成高维特征,并使用皮尔森相关系数选择最优特征组合。在两个真实数据集上对所提方法进行了测试,发现当特征之间的相关性阈值为0.90时,可以最大程度地删除冗余特征。之后,将选择特征生成二维灰度图,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)分类模型,总体准确率可达99.84%;与文献方法相比,准确率提高了2~4个百分点。

关键词：网络流分类特征融合特征选择皮尔森相关系数

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面向跨模态通信的信息恢复技术

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电子学报 2022年第7期50卷 1631-1642页

作者：徐建博魏昕周亮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

针对多模态数据在传输过程中丢失、受到无线信道噪声污染而严重影响跨模态通信质量的问题,提出了一种面向跨模态通信的信息恢复技术,通过充分利用接收端已有数据,采用同模态一对一检索、跨模态一对一检索、跨模态一对多检索等方式,在接... 详细信息

针对多模态数据在传输过程中丢失、受到无线信道噪声污染而严重影响跨模态通信质量的问题,提出了一种面向跨模态通信的信息恢复技术,通过充分利用接收端已有数据,采用同模态一对一检索、跨模态一对一检索、跨模态一对多检索等方式,在接收端进行信息恢复.所提方法在公共数据集以及实际跨模态通信平台上进行验证,实验表明,该方法可以实现精准的信息恢复,有效提升了跨模态通信质量.

关键词：跨模态通信信息恢复语义融合多模态业务

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免调度NOMA系统中扩频码优化设计

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2022年第4期42卷 16-22页

作者：何雪云杨卓勋孙林慧南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

在免调度非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA)系统中,降低不同用户扩频码本之间的相关性对于提升系统性能至关重要。针对维度为特定值的码本,基于Zadoff-Chu矩阵结合差集序列构造了扩频码本,该码本最大互相关值μ达到... 详细信息

在免调度非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA)系统中,降低不同用户扩频码本之间的相关性对于提升系统性能至关重要。针对维度为特定值的码本,基于Zadoff-Chu矩阵结合差集序列构造了扩频码本,该码本最大互相关值μ达到Welch界;针对维度取值灵活的码本,文中提出了双重迭代最小化μ值码本优化方法,该方法结合优化门限的并行取值通过双重迭代不断降低码本各列之间的相关性。仿真结果表明,与使用其他现有扩频码本相比,使用文中算法优化的扩频码本能够提高基于多测量矢量压缩感知模型的NOMA系统的信道估计和多用户检测性能。

关键词：非正交多址接入扩频码设计压缩感知

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基于多分支协作的行人重识别网络

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模式识别与人工智能 2021年第9期34卷 853-862页

作者：张磊吴晓富张索非尹梓睿南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 南京邮电大学物联网学院南京210003

设计多分支网络以提取分集特征已成为行人重识别领域的重要方向之一.由于单分支学习到的特征表达能力有限,所以文中提出基于多分支协作的行人重识别网络.在局部分支、全局分支、全局对比池化分支、关联分支这4个相互协作的分支上进行特... 详细信息

设计多分支网络以提取分集特征已成为行人重识别领域的重要方向之一.由于单分支学习到的特征表达能力有限,所以文中提出基于多分支协作的行人重识别网络.在局部分支、全局分支、全局对比池化分支、关联分支这4个相互协作的分支上进行特征提取,获得强大的分集行人特征表达能力.文中网络可应用于不同的主干网络.实验中考虑OSNet、ResNet作为文中网络的主干网络进行验证.实验表明,文中网络在行人重识别数据集上均取得Start-of-the-art结果.

关键词：行人重识别特征表示深度学习多分支网络结构

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