检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2025年第1期46卷 35-51页

作者：张晨徐阳威李宛静王威张更新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工程研究中心江苏南京210003

针对低轨星座跳波束资源调度的需求,提出一种基于多智能体深度强化学习的低轨星座跳波束资源调度方法。通过多目标优化的选星接入方式,建立卫星与服务区域之间的映射关系。在此基础上,根据业务类型和QoS需求的多样性,采用混合专家模型... 详细信息

针对低轨星座跳波束资源调度的需求,提出一种基于多智能体深度强化学习的低轨星座跳波束资源调度方法。通过多目标优化的选星接入方式,建立卫星与服务区域之间的映射关系。在此基础上,根据业务类型和QoS需求的多样性,采用混合专家模型的方法,构建一个资源调度多智能体,用于星上资源与跳波束图案的实时决策调度。仿真结果表明,与传统方法相比,所提资源调度方法不仅能满足不同业务对时延和吞吐量的性能需求,还能有效平衡算法的复杂度,适应多样化业务的融合传输需求,应对业务流量的时空分布不均和动态变化,具有较强的泛化能力。

关键词：低轨卫星跳波束深度强化学习资源调度

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基于图注意力机制和对抗训练的语音反欺骗方法

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信号处理 2025年第1期41卷 161-173页

作者：陆华庆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

语音反欺骗任务旨在通过设计网络结构和学习算法来区分真实语音和欺骗语音,以提升语音系统安全性。本文提出了一种结合图注意力机制和对抗训练的语音反欺骗方法,以应对语音反欺骗任务中的挑战。具体地,基于说话人吸引子多中心单类(speak... 详细信息

语音反欺骗任务旨在通过设计网络结构和学习算法来区分真实语音和欺骗语音,以提升语音系统安全性。本文提出了一种结合图注意力机制和对抗训练的语音反欺骗方法,以应对语音反欺骗任务中的挑战。具体地,基于说话人吸引子多中心单类(speaker attractor multi-center one-class, SAMO)学习算法,利用图信号处理(graph signal processing, GSP)理论,本文提出了采用图注意力网络(graph attention network, GAT)提取说话人吸引子中心的方法。通过引入注意力机制来聚合说话人特征表示,以计算出更具代表性的说话人吸引子中心,从而提高系统对真实语音和欺骗语音的区分能力。另外,考虑到当网络只学习到训练集中已知欺骗类型的特定欺骗伪影时,则分类网络可能无法有效应对未知类型的欺骗攻击。本文在反欺骗网络结构中引入欺骗类型分类对抗网络,通过特征表示学习模块和欺骗类型分类辅助网络的对抗训练,促使网络能够从不同类型的欺骗语音中学习到共同的欺骗伪影特征,从而提升系统对实际测试中未知类型欺骗语音的检测能力。在ASVspoof 2019 LA、CFAD和ASVspoof 2021 LA数据集上进行了实验,实验结果表明所提方法在性能上优于基线系统和其他对比系统。此外,本文还采用了t分布随机邻居嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding, t-SNE)和相似度矩阵热力图的可视化方法,直观展示了所提方法在准确区分真实语音和欺骗语音方面的优势,并验证了对抗训练技术在学习共同欺骗伪影特征方面的有效性。

关键词：语音反欺骗图注意力机制单分类对抗训练多任务学习

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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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基于图注意力网络和门控网络的轻量级单通道语音分离方法

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信号处理 2025年第4期41卷 706-717页

作者：余传旗郭海燕王婷婷王景润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

语音分离旨在从包含多个说话人的混合语音中分离出各个源语音,是多说话人场景下语音处理类任务的重要前端。目前,基于深度学习的语音分离取得了显著进展,但随着模型性能的不断提升的同时,模型的参数量和推理时间也显著增加。针对此问题... 详细信息

语音分离旨在从包含多个说话人的混合语音中分离出各个源语音,是多说话人场景下语音处理类任务的重要前端。目前,基于深度学习的语音分离取得了显著进展,但随着模型性能的不断提升的同时,模型的参数量和推理时间也显著增加。针对此问题,本文综合考虑模型效率与分离性能,提出一种基于图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)和门控网络(Gated Network,GN)的轻量级语音分离模型(称为GGN-Papez)。该方法基于轻量级、高效的基线模型Papez,引入GAT处理听觉记忆块内存储的全局信息,并使用GN生成掩码,来提升基线模型Papez的性能。具体地,假定所有记忆令牌之间均存在连接,利用GAT计算令牌间的注意力得分,并采用阈值过滤策略裁剪掉得分较低的边,生成新的邻接矩阵。再利用此邻接矩阵聚合记忆令牌所存储的全局信息,以提取出更有效的上下文信息,提高模型对全局特征的理解能力。在此基础上,考虑到Papez使用的掩码生成模块为表达能力有限的双层全连接前馈神经网络,本文提出使用具备更强特征选择能力的GN替代原有模块,以生成更符合源语音特征的掩码。所提模型GGN-Papez在基准数据集WSJ0-2Mix和Libri2Mix上进行了实验,实验结果表明所提方法在增加很少参数量的情况下,显著提升了分离语音的尺度不变信噪比(Scale Invariant Signal-to-Noise Ratio,SI-SNR)。此外,本文还设计了消融实验验证GAT和GN对整体模型性能的影响,并从推理时间和语音质量感知评估(Perceptual Evaluation of Speech Quality,PESQ)得分等方面综合地对所提模型的性能进行了分析。

关键词：语音分离轻量级模型图神经网络图注意力网络门控机制

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面向极化编码慢跳频的干扰状态迭代估计及译码算法

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电讯技术 2025年第1期65卷 103-110页

作者：高露琴吴晓富张索非胡海峰南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心南京210003 南京邮电大学物联网学院南京210003

考虑将循环冗余校验级联极化(Cyclic Redundancy Check Assisted Polar,CA-Polar)码应用于受部分频带干扰的慢跳频通信场景,针对每跳干扰状态未知的挑战,提出了一种基于CA-Polar码软输出解码的迭代干扰状态估计方法。该方法基于广义似然... 详细信息

考虑将循环冗余校验级联极化(Cyclic Redundancy Check Assisted Polar,CA-Polar)码应用于受部分频带干扰的慢跳频通信场景,针对每跳干扰状态未知的挑战,提出了一种基于CA-Polar码软输出解码的迭代干扰状态估计方法。该方法基于广义似然比(Generalize Ratio Test,GRT)来启动部分频带干扰下的极化解码,然后通过每次迭代译码的可靠度信息来不断提高每一跳干扰状态估计的准确性,基于干扰状态估计更新接收信号的对数似然比(Log-Likelihood Ratio,LLR)并用于CA-Polar码的新一轮迭代译码。仿真结果表明,采用(1024,256+CRC-16)CA-Polar码在块错误率(Block Error Rate,BLER)为1×10^(-4)时,所提出的迭代处理相比于无迭代处理的性能有效提升近2.4 dB;相比于1/2码率的(648,324)LDPC码,同等码率的(512,256+CRC-8)CA-Polar码在相同跳频抗干扰场景下以及BLER为1×10^(-4)时性能增益近0.2 dB。

关键词：极化码慢跳频脉冲噪声软输出译码对数似然比计算

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一种改进强化学习算法的路径规划方法

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计算机技术与发展 2025年第2期35卷 115-121页

作者：陈松沈苏彬南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心江苏南京210003

提升Q学习(Q-learning)算法在复杂环境中的数据效率与决策准确度,无疑是算法性能优化所面临的关键挑战。将因果模型引入Q学习算法,通过揭示变量间的因果关系,从而提高Q学习算法的性能是新兴且热门的研究方向。该文提出一种基于因果模型... 详细信息

提升Q学习(Q-learning)算法在复杂环境中的数据效率与决策准确度,无疑是算法性能优化所面临的关键挑战。将因果模型引入Q学习算法,通过揭示变量间的因果关系,从而提高Q学习算法的性能是新兴且热门的研究方向。该文提出一种基于因果模型的Q学习算法,C-Q学习(Causal-model based Q-learning)算法。该算法包括基于智能体利用Q学习算法与环境交互过程中关键变量之间的因果关系,构建结构因果模型;采用因果推断理论中的后门调整的方法去除模型中影响奖励的混淆因子所引起的混淆效应,评估了更为准确的Q值,并且精准识别出每个状态下可能获得最高奖励的动作,优化Q学习算法的动作选择过程。最后,将Q学习算法、Eva-Q学习算法、C-Q学习算法在栅格环境中进行仿真实验。仿真实验结果表明,C-Q学习算法在路径长度、规划时间、数据效率和决策准确度等多个指标上均优于其余两种算法。

关键词： Q学习算法因果模型因果推断混淆因子后门调整

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算力中心云服务架构与关键技术研究

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信息通信技术与政策 2025年第2期51卷 30-39页

作者：赵栖平丁飞王诗怡王瑞吴迪刘志帅南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心南京210003 中移(苏州)软件技术有限公司苏州215163

算力中心包含大规模的服务器、存储设备等硬件设施,为处理复杂的计算任务提供了统一的运算平台。如何设计并实现兼容通用算力、超级算力和智能算力的算力中心云架构是当前研究的一个热点方向。重点分析了教育云驱动的科研范式发展与演... 详细信息

算力中心包含大规模的服务器、存储设备等硬件设施,为处理复杂的计算任务提供了统一的运算平台。如何设计并实现兼容通用算力、超级算力和智能算力的算力中心云架构是当前研究的一个热点方向。重点分析了教育云驱动的科研范式发展与演进趋势,以及不同代表性学科对算力需求的分析,同时给出业界在算力网络、超算中心、智算平台以及数据治理方面的研究进展。在此基础上,提出一种算力中心云总体网络架构,阐述了该架构的基本结构、安全防护以及开放服务设计,并给出跨域场景下算力并网的典型对接方案。该架构能够满足科学计算在异构算力纳管、数据模型并发训练、分布式推理、高性能计算机仿真科研应用服务等多场景的需求。基于Spine-Leaf两层设备的扁平化网络设计,整合通用算力、超级算力、智能算力等平台能力,以能够形成异构融合、高性能计算和存储、能力开放的新型云服务网络架构。

关键词：算力中心云云原生高性能计算算力并网算力调度

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跨域注意力特征融合的说话人确认方法

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通信学报 2023年第8期44卷 89-98页

作者：杨震王天朗郭海燕王婷婷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

针对目前说话人确认系统中前端特征的语音信号样点间结构信息缺失问题,提出了跨域注意力特征融合的说话人确认方法。首先,提出了一种基于图信号处理的图频域特征提取方法来有效利用语音信号的结构信息,将语音信号帧的每个样点作为图节点... 详细信息

针对目前说话人确认系统中前端特征的语音信号样点间结构信息缺失问题,提出了跨域注意力特征融合的说话人确认方法。首先,提出了一种基于图信号处理的图频域特征提取方法来有效利用语音信号的结构信息,将语音信号帧的每个样点作为图节点,构建语音图信号,通过图傅里叶变换以及滤波器组提取图频域特征。其次,提出了一种由残差模块与挤压-激励模块构成的注意力特征融合网络,对传统时频域特征与图频域特征进行跨域融合,来提升说话人确认系统的性能。最后,在VoxCeleb、SITW和CN-Celeb数据集上进行实验。实验结果表明,所提方法在等错误率以及最小检测代价函数的评价指标上,优于基线模型ECAPA-TDNN。

关键词：说话人确认图信号处理注意力特征融合

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基于联邦卡尔曼滤波器的容错GPS-AOA-SINS组合导航算法

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通信学报 2022年第8期43卷 78-89页

作者：蒋锐李俊徐友云王小明李大鹏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工程研究中心江苏南京210003

目前,全球定位系统(GPS)被广泛应用于室外定位。随着城市发展,定位环境复杂化,定位精度急剧下降。因此,采用GPS/5G基站到达角定位/捷联惯性导航系统(GPS-AOA-SINS)的组合定位方案,并提出一种基于联邦卡尔曼滤波的容错组合导航算法。该... 详细信息

目前,全球定位系统(GPS)被广泛应用于室外定位。随着城市发展,定位环境复杂化,定位精度急剧下降。因此,采用GPS/5G基站到达角定位/捷联惯性导航系统(GPS-AOA-SINS)的组合定位方案,并提出一种基于联邦卡尔曼滤波的容错组合导航算法。该算法基于GPS-AOA-SINS组合定位方案,在联邦卡尔曼子滤波器和主滤波器之间加入故障检测,自适应调整故障子滤波器的滤波增益矩阵。实验表明,所提算法可以有效检测系统故障并对其进行实时处理,提高系统的可靠性。

关键词：自适应滤波联邦滤波故障检测与隔离组合导航

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多宿主场景下双层规划中继激励选择算法

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电子科技大学学报 2019年第2期48卷 182-188页

作者：张晖任文辉南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室南京210003 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心南京210003

面向泛在无线环境下的多宿主场景,基于多流并发思想探索拥塞小区内高速率业务需求保障问题,该文提出一种基于激励机制的双层规划中继选择算法。首先,建立基于买卖模型的中继激励机制,获得初步成交的中继集合及对应的交易标的值。在此基... 详细信息

面向泛在无线环境下的多宿主场景,基于多流并发思想探索拥塞小区内高速率业务需求保障问题,该文提出一种基于激励机制的双层规划中继选择算法。首先,建立基于买卖模型的中继激励机制,获得初步成交的中继集合及对应的交易标的值。在此基础上,构建基于双层规划的中继选择模型,以获得最终达成交易的中继集合及对应的交易标的值。借助分类求解策略以快速得到该模型的最优解,从而选择出性价比最佳中继用于协作转发并实现拥塞小区内高速率业务的可靠保障。仿真结果验证了该算法的有益效果。

关键词：双层规划多宿主中继激励中继选择泛在无线环境

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