检索结果-内蒙古大学图书馆

信号处理 2020年第2期36卷 159-167页

作者：江玉涵邹玉龙郑宝玉南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

近年来,随着移动互联网的蓬勃发展和智能终端的快速普及,对无缝网络覆盖和高速数据传输要求日趋增强,超密集异构蜂窝无线网络通过减小小区半径,增加低功率节点数量进行超密集组网,提高无线资源利用率和频谱效率,因而引起了国内外研究学... 详细信息

近年来,随着移动互联网的蓬勃发展和智能终端的快速普及,对无缝网络覆盖和高速数据传输要求日趋增强,超密集异构蜂窝无线网络通过减小小区半径,增加低功率节点数量进行超密集组网,提高无线资源利用率和频谱效率,因而引起了国内外研究学者的广泛关注。然而,超密集异构蜂窝无线网络中愈发密集的网络部署也带来了各种严峻的问题,包括超密集异构蜂窝无线网络中的系统干扰问题、无线信息的安全传输问题、以及网络运营的能量供给问题等。为此,本文首先简单介绍了超密集异构蜂窝无线网络架构,接着从干扰管理、物理层安全和能量效率等方面,深入分析了超密集异构蜂窝无线网络中的关键技术和当前挑战,最后,进一步展望了超密集异构蜂窝无线网络的未来发展。

关键词：超密集异构蜂窝无线网络干扰管理物理层安全能量效率

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角度估计辅助量子密钥分发的毫米波大规模MIMO系统安全传输方案

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信号处理 2020年第8期36卷 1263-1271页

作者：张博李飞季薇郑宝玉南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

毫米波大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术是第五代移动通信的关键技术之一,该技术能够同时服务于多用户,显著提高系统吞吐量,但在数据高速传输的同时,也会面临很多安全威胁,容易受到攻击。现有的安全传输方... 详细信息

毫米波大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术是第五代移动通信的关键技术之一,该技术能够同时服务于多用户,显著提高系统吞吐量,但在数据高速传输的同时,也会面临很多安全威胁,容易受到攻击。现有的安全传输方案通常采用经典加密算法来保障通信安全,其安全性基于算法的计算复杂度,无法察觉窃听。量子密钥分发基于量子力学基本原理使通信双方产生并分享一个随机密钥,且一旦有第三方试图窃听则通信双方便会察觉,因此具有更高的安全性。本文提出一种基于量子密钥分发的毫米波大规模MIMO系统安全传输方案,同时用角度估计的方法产生参考序列作为量子密钥分发选择量子基的依据,既利用量子态的特性保证了通信系统的安全,又利用了毫米波大规模MIMO通信系统的信号角度信息以提高密钥效率。实验结果表明,本文所提利用角度信息的方案相较于直接利用量子密钥分发,在充分保障系统通信安全的同时,密钥生成效率也有显著提升。

关键词：毫米波大规模多输入多输出通信安全角度估计量子密钥分发密钥生成效率

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统计和瞬时CSI混合的3D MIMO预编码

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信号处理 2020年第2期36卷 283-289页

作者：薛继实梁彦李汀季薇李飞南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

本文针对分别具有统计信道状态信息(Channel State Information,CSI)和瞬时CSI的用户,研究了两类用户在三维多输入多输出(Three-Dimension Multiple-Input Multiple-Output,3D MIMO)系统中的下行链路传输模式,解决了混合利用统计和瞬时... 详细信息

本文针对分别具有统计信道状态信息(Channel State Information,CSI)和瞬时CSI的用户,研究了两类用户在三维多输入多输出(Three-Dimension Multiple-Input Multiple-Output,3D MIMO)系统中的下行链路传输模式,解决了混合利用统计和瞬时CSI的下行预编码的设计问题。利用3D MIMO信道的克罗内克积的性质,提出了一种用于最小化基站总发射功率的扩展迫零预编码的方法,并分别求解其最优水平预编码矩阵和最优垂直预编码矩阵。仿真结果表明,该方案具有更低的复杂度和良好的速率。

关键词：三维多输入多输出预编码统计信道状态信息瞬时信道状态信息

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基于多角度学生子注意力网络的小样本学习

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2022年第3期42卷 66-73页

作者：王彩玲魏清晨仇真蒋国平南京邮电大学自动化学院、人工智能学院江苏南京210023 苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215000

小样本图像分类的准确性取决于神经网络模型对样本数据提取图像表征的能力,为了挖掘出图像更多的细节信息,提出了一种基于多角度学生子注意力网络的小样本分类方法。首先将Conv64所提取的特征作为网络的基础特征,其次构建两个学生分支,... 详细信息

小样本图像分类的准确性取决于神经网络模型对样本数据提取图像表征的能力,为了挖掘出图像更多的细节信息,提出了一种基于多角度学生子注意力网络的小样本分类方法。首先将Conv64所提取的特征作为网络的基础特征,其次构建两个学生分支,使网络从图像位置和通道角度来提取图像的细节信息,最后融入互学习思想,促使两个学生子分支相互监督,相互学习,利用两个学生子分支网络分别对小样本任务进行分类。文中在Mini⁃ImageNet和Tiered⁃ImageNet两个数据集上验证了多角度学生子注意力网络有效性,在Mini⁃ImageNet数据集上,该方法5⁃way 1⁃shot准确率为56.54%,5⁃way 5⁃shot准确率为73.87%。在Tiered⁃ImageNet数据集上,该方法5⁃way 1⁃shot及5⁃way 5⁃shot准确率分别上升到59.62%及77.96%。实验结果表明,相较于只使用单一角度的注意力网络,基于多角度学生子注意力能够更加关注图像的全局信息,显著提高了小样本图像分类的准确性。

关键词：小样本学习互学习通道注意力位置注意力特征提取

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两阶段目标类指引的行人检测对抗补丁生成算法

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2022年第4期34卷 565-575页

作者：杨弋鋆邵文泽邓海松葛琦李海波南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室南京210094 南京审计大学统计与数据科学学院南京211815

针对缘于深度学习模型脆弱性的对抗样本攻击这一国内外热门研究课题,以无人驾驶等实际应用为背景,探讨了针对Yolo-v2行人检测系统的对抗攻击方法;基于Yolo-v2对行人目标的预测置信度和分类概率,提出基于两阶段目标类指引的行人检测对抗... 详细信息

针对缘于深度学习模型脆弱性的对抗样本攻击这一国内外热门研究课题,以无人驾驶等实际应用为背景,探讨了针对Yolo-v2行人检测系统的对抗攻击方法;基于Yolo-v2对行人目标的预测置信度和分类概率,提出基于两阶段目标类指引的行人检测对抗补丁生成算法。创新性地提出了目标类指引的攻击策略,通过先后实施目标类指引的对抗补丁生成和对抗补丁增强,有效引导了对抗补丁在训练生成过程中的收敛方向,以此逐步提升对抗补丁攻击行人检测系统的能力;在Inria数据集上实现了79个目标类指引的对抗补丁生成训练与测试。结果表明,算法以“teddy bear”为目标类生成了攻击效果最佳的对抗补丁,行人检测交并比(IOU)指标可达0.0435,显著优于对照算法的0.2448。

关键词：深度学习对抗样本对抗补丁物体检测

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基于双向门控循环单元网络的心音分段

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年第3期 58-66页

作者：卢官明许梦悦卢峻禾戚继荣赵宇航王洋南京邮电大学通信与信息工程学院南京邮电大学计算机学院南京医科大学附属儿童医院心胸外科

为了提高心音分段的定位精度和准确率，提出一种基于双向门控循环单元（Bi-directional Gated Recurrent Unit,Bi-GRU）网络的心音分段算法。首先，采用短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform,STFT）和同步挤压变换（Synchrosqu... 详细信息

为了提高心音分段的定位精度和准确率，提出一种基于双向门控循环单元（Bi-directional Gated Recurrent Unit,Bi-GRU）网络的心音分段算法。首先，采用短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform,STFT）和同步挤压变换（Synchrosqueezing Transform,SST）技术提取各个时间步短时窗口内心音信号的瞬时频率特征；然后，将各个时间步提取的瞬时频率特征构成序列并输入到Bi-GRU网络，利用Bi-GRU网络挖掘特征序列的上下文依赖关系，提取心音信号的上下文时频特征；最后，使用Softmax分类器将心音信号分成第一心音（S1）、第二心音（S2）、S1-S2间期、S2-S1间期4种状态类别。在PhysioNet/CinC Challenge 2016数据集上的实验结果表明，提出的心音分段算法总体准确率为93.30%,S1状态的平均F1得分为0.953 8,S2状态的平均F1得分为0.945 0，优于基线心音分段算法LR-HSMM的性能指标，验证了该算法能有效地对心音信号进行分段，为心音信号的特征提取与分析提供了基础。

关键词：心音分段短时傅里叶变换同步挤压变换双向门控循环单元

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一种面向卫星物联网的ZC-Gold组合前导序列

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年第3期 1-7页

作者：王文鼐刘雨露陈睿吴炜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

低轨（Low Earth Orbit, LEO）卫星物联网的覆盖范围广，并发终端数众多，如果沿用非地面网络（Non-terrestrial Network, NTN）现有规范下的Zadoff-Chu(ZC)前导序列，共享信道高移动性产生的争用与接入时延问题较为突出。文中给出ZC和G... 详细信息

低轨（Low Earth Orbit, LEO）卫星物联网的覆盖范围广，并发终端数众多，如果沿用非地面网络（Non-terrestrial Network, NTN）现有规范下的Zadoff-Chu(ZC)前导序列，共享信道高移动性产生的争用与接入时延问题较为突出。文中给出ZC和Gold两种序列逐元相乘的序列组合方案，得到一种新型前导码，称作ZGC。分析发现ZGC的扩容比达到ZC序列长度的平方，对周期139的前导码，扩容比的理论值超过一万倍。进一步就周期相关性、峰均比、立方度量和载波频偏（Carrier Frequency Offset, CFO）相关性等前导序列的检验参数，对比计算了ZGC相较于ZC、Gold和部分改进方案的性能。使用多信道时隙Aloha模型分析了多并发争用的接入时延。结果表明，ZGC在实现更高前导容量的同时，可显著降低接入时延，并具更强的CFO免疫能力。

关键词：卫星物联网非地面网络前导容量 ZC组合Gold

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疫情背景下语音测评技术在英语口语职业培训中的应用研究

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英语广场（学术研究） 2022年第36期 83-86页

作者：朱刚毅梁迎丽南京邮电大学通信与信息工程学院南京邮电大学教育科学与技术学院

准确的语音语调是口语交际的基础和口语教学的基本目标。然而,面对突如其来的新冠肺炎疫情,传统的英语口语培训受到严重的时空限制,且人工评价工作量大、时效性较差,难以满足学员大量口语语音练习的需求。本研究提出应用自动化语音测评... 详细信息

准确的语音语调是口语交际的基础和口语教学的基本目标。然而,面对突如其来的新冠肺炎疫情,传统的英语口语培训受到严重的时空限制,且人工评价工作量大、时效性较差,难以满足学员大量口语语音练习的需求。本研究提出应用自动化语音测评技术来辅助学员口语语音练习,通过构建英语口语智能测评系统,向学员提供即时、精确的语音测评服务,以及个性化的视听反馈信息,进而实现英语口语的智慧学习和职业培训。

关键词：语音测评英语口语职业培训

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PDMS基光子器件的耦合光栅与波导研究

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2021年第6期41卷 18-22页

作者：刘启发张琳赵子岳胡金高娃宾璟橦成谢锋南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学电子与光学工程、微电子学院江苏南京210023

基于柔性材料聚二甲基硅氧烷(PDMS)的优异特性,面向紫外和可见光波段进行光子器件基础研究和设计。通过单模波导以消除模间传输损耗,基于布拉格条件的数值解析和有限元仿真优化设计耦合光栅结构,实现了光栅刻蚀比为0.9、周期为570 nm的... 详细信息

基于柔性材料聚二甲基硅氧烷(PDMS)的优异特性,面向紫外和可见光波段进行光子器件基础研究和设计。通过单模波导以消除模间传输损耗,基于布拉格条件的数值解析和有限元仿真优化设计耦合光栅结构,实现了光栅刻蚀比为0.9、周期为570 nm的峰值损耗为6 dB的单模波导集成型耦合光栅。结果表明,基于PDMS的芯片光子结构可以实现低损耗波导传输和高效波导光子获取。该工作为PDMS基柔性芯片光子集成器件奠定了理论和设计基础。

关键词： PDMS 单模波导耦合光栅布拉格条件柔性光子器件

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噪声环境下基于域对抗图卷积网络和坐标注意力的说话人确认方法

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年第1期45卷 57-67页

作者：陈家辉葛子瑞王天朗郭海燕杨震南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学通信与网络技术国家地方联合工程研究中心江苏南京210003

为了减弱背景噪声对说话人确认(Speaker Verification,SV)性能的影响,提出一种基于域对抗图卷积网络(Domain Adversarial Graph Convolution Network,DA⁃GCN)和坐标注意力(Coordinate Attention,CA)的SV方法来提升噪声环境下的SV性能。首先,针对噪声环境下局部特征变得不稳定这个问题,提出引入CA模块,将全局时间信息和全局频率信息编码到通道注意力中,以强调有用通道,提取鲁棒性的说话人特征。其次,提出构建DA⁃GCN来辅助主网络提取与噪声相关性更小的说话人特征来进行后续的分类。具体而言,将语音信号映射为图信号,利用GCN分别对干净语音图信号特征和含噪语音图信号特征进行聚合,通过域对抗(Domain Adversarial,DA)训练,辅助主网络提取干净语音域和含噪语音域共享的说话人特征,从而降低噪声对SV性能的影响。在VoxCeleb1数据集上的实验结果表明,所提CA⁃DA⁃GCN的性能优于基线模型ExU⁃Net且表现出良好的泛化能力。

关键词：噪声环境说话人确认域对抗坐标注意力机制图卷积神经网络

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