本刊是我院主辦的以通信技術(shù)、基礎(chǔ)科學(xué)、郵電管理科學(xué)為主要內(nèi)容的自然科學(xué)綜合性學(xué)術(shù)期刊。主要刊登科研、教學(xué)及基礎(chǔ)科學(xué)研究方面的成果，開展國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)交流。

　　南京郵電學(xué)院學(xué)報(bào)收錄情況/影響因子

　　國(guó)家新聞出版總署收錄　中國(guó)知網(wǎng)、萬(wàn)方數(shù)據(jù)庫(kù)全文收錄期刊

　　南京郵電學(xué)院學(xué)報(bào)欄目設(shè)置

　　主要欄目：學(xué)術(shù)論文、研究報(bào)告。

　　閱讀推薦：中南工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)

　　本刊是全國(guó)重點(diǎn)大學(xué)--中南大學(xué)主辦的面向國(guó)內(nèi)外公開發(fā)行的綜合性學(xué)術(shù)理論類雙月刊，本刊旨在貫徹“雙百”方針，為提高本校教學(xué)和科研水平服務(wù)，為繁榮社會(huì)主義學(xué)術(shù)服務(wù)，為建設(shè)有中國(guó)特色的社會(huì)主義文化事業(yè)服務(wù)。

　　南京郵電學(xué)院學(xué)報(bào)最新期刊目錄

基于輸入?yún)^(qū)別本地差分隱私的鍵值數(shù)據(jù)收集機(jī)制

摘要：本地化差分隱私（LDP）為數(shù)據(jù)收集提供了可量化的隱私保護(hù)，且無(wú)需依賴可信的第三方。現(xiàn)實(shí)世界中，鍵值數(shù)據(jù)作為常用的非關(guān)系型數(shù)據(jù)，不同鍵的鍵值數(shù)據(jù)往往有著不同的敏感度。然而傳統(tǒng)的LDP框架對(duì)鍵值數(shù)據(jù)只提供相同程度的保護(hù)。文中提出了一個(gè)基于輸入?yún)^(qū)別本地差分隱私（ID-LDP）的鍵值數(shù)據(jù)收集機(jī)制，以反映不同數(shù)據(jù)的個(gè)性化隱私需求。首先介紹了ID-LDP的定義，以及它與LDP的不同。形式化地定義了目標(biāo)優(yōu)化問題...

《南京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）》投稿須知

摘要：<正>1.來(lái)稿必須具有創(chuàng)新性、學(xué)術(shù)性、科學(xué)性、準(zhǔn)確性、規(guī)范性和可讀性。論文篇幅(含圖表)一般限8 000字以內(nèi)。2.論文要求主題明確、數(shù)據(jù)可靠、邏輯嚴(yán)密、文字精練、圖表清晰。文稿必須包括中英文題名、作者姓名、作者單位及郵編、中英文摘要和關(guān)鍵詞(3～8個(gè))、中圖分類號(hào)、正文、參考文獻(xiàn)和作者簡(jiǎn)介（包括姓名、性別、出生年、籍貫、學(xué)位、職稱、研究方向等內(nèi)容），并在首頁(yè)地腳處注明基金資助項(xiàng)目的名...

基于OpenPose關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)的虛擬試衣方法研究

摘要：針對(duì)線上服裝購(gòu)物缺乏真實(shí)試穿、服裝與人體姿態(tài)難以精確匹配等問題，提出一種基于 OpenPose 關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)的虛擬試衣方法。該方法以單張人物圖像和目標(biāo)圖像為輸入，首先利用 OpenPose提取人體關(guān)鍵點(diǎn)并構(gòu)造姿態(tài)熱力圖，隨后通過服裝分割與仿射/TPS變換實(shí)現(xiàn)服裝區(qū)域的幾何預(yù)對(duì)齊，最后將人物圖像、姿態(tài)表示和對(duì)齊服裝在編碼–解碼式卷積網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行特征融合，并結(jié)合重建損失、感知損失和掩膜一...

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編碼超表面RCS縮減設(shè)計(jì)

摘要：本文提出了一種基于遷移學(xué)習(xí)策略訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的極化轉(zhuǎn)換編碼超表面設(shè)計(jì)方法，旨在寬頻帶內(nèi)實(shí)現(xiàn)雷達(dá)散射截面(RCS)的高效縮減。通過引入遷移學(xué)習(xí)策略，融合陣列理論與全波仿真數(shù)據(jù)構(gòu)建雙源數(shù)據(jù)集，顯著降低了深度學(xué)習(xí)對(duì)大規(guī)模仿真數(shù)據(jù)的依賴與計(jì)算成本，訓(xùn)練出能夠快速、高精度預(yù)測(cè)超表面遠(yuǎn)場(chǎng)散射方向圖的CNN模型。基于此預(yù)測(cè)模型，進(jìn)一步將CNN模型作為離散粒子群(DPSO)算法的適應(yīng)度評(píng)估模塊，協(xié)同...

摻銩4×4陣列保偏大模場(chǎng)多芯光纖熱效應(yīng)研究

摘要：針對(duì)摻銩4×4保偏大模場(chǎng)多芯光纖放大器，仿真泵浦模式與冷卻方式對(duì)溫度及傳輸特性的影響，分析前向、后向及雙向泵浦條件下光功率分布，建立有限元模型計(jì)算溫度場(chǎng)與模式特性。結(jié)果表明：雙向泵浦可均衡泵浦光分布，緩解熱效應(yīng)；水冷較之風(fēng)冷溫度更低更均勻。三種泵浦模式下信號(hào)輸出功率一致。水冷雙向泵浦下，基模雙折射、模場(chǎng)面積及模式損耗沿軸向分布均勻。光纖在高溫下仍保持優(yōu)異保偏單模特性，單芯有效模場(chǎng)面積247.89 ...

面向自動(dòng)駕駛安全決策的恐懼調(diào)控脈沖強(qiáng)化學(xué)習(xí)

摘要：當(dāng)今自動(dòng)駕駛在高動(dòng)態(tài)與不確定環(huán)境中的安全決策仍具挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)雖能通過試錯(cuò)來(lái)學(xué)習(xí)策略，但缺乏安全約束；脈沖強(qiáng)化學(xué)習(xí)因其事件驅(qū)動(dòng)與高能效特性被認(rèn)為是構(gòu)建類腦智能體的潛在途徑，然而尚未實(shí)現(xiàn)生理啟發(fā)的情緒調(diào)控。為此，本文提出一種融合恐懼調(diào)控機(jī)制的脈沖策略網(wǎng)絡(luò)（Fear-modulated Spiking Actor Network， F-SAN）。該方法模擬杏仁核生成恐懼信號(hào)，并通過頻率調(diào)制實(shí)現(xiàn)非線...

紡織工業(yè)星閃密集組網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化研究與仿真分析

摘要：紡織車間的同頻干擾與突發(fā)電磁干擾，會(huì)降低工業(yè)無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)的可靠性并增加傳輸時(shí)延，給機(jī)器視覺布匹瑕疵檢測(cè)帶來(lái)挑戰(zhàn)。星閃（NearLink）技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)高可靠、低時(shí)延傳輸，解決上述難題。論文提出了包含不同負(fù)載和并發(fā)節(jié)點(diǎn)密度的多星閃域共存仿真模型，系統(tǒng)評(píng)估了基于快速干擾偵聽與規(guī)避（Fast Interference Sensing & Avoiding， FISA）技術(shù)的通信性能，重點(diǎn)量化了并發(fā)節(jié)點(diǎn)密度...

殘差網(wǎng)絡(luò)與梯度提升機(jī)協(xié)同的入侵檢測(cè)模型優(yōu)化

摘要：針對(duì)高維不平衡網(wǎng)絡(luò)流量二分類中深層時(shí)序語(yǔ)義特征與淺層統(tǒng)計(jì)特征協(xié)同不足、靜態(tài)融合易引入冗余干擾的問題，提出一種基于跨層級(jí)自適應(yīng)門控融合的雙階段入侵檢測(cè)方法。該方法利用一維殘差網(wǎng)絡(luò)對(duì)原始高維流量特征進(jìn)行時(shí)序語(yǔ)義建模，結(jié)合淺層統(tǒng)計(jì)特征構(gòu)建融合表示，通過門控機(jī)制動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)不同層級(jí)特征貢獻(xiàn)，引入LightGBM進(jìn)行二階段判別建模，實(shí)現(xiàn)特征表示學(xué)習(xí)與分類決策的協(xié)同優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法準(zhǔn)確率達(dá)98.32%...

基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的跨行業(yè)數(shù)據(jù)要素流通承載網(wǎng)保障方法

摘要：隨著跨行業(yè)數(shù)據(jù)交互需求激增，數(shù)據(jù)要素承載網(wǎng)在支撐數(shù)據(jù)跨域流動(dòng)中作用關(guān)鍵，但其輕量化協(xié)議與固定調(diào)度邏輯帶來(lái)安全風(fēng)險(xiǎn)，傳統(tǒng)防護(hù)模式難以滿足隱私保護(hù)與異構(gòu)數(shù)據(jù)流通需求。本文提出一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的跨行業(yè)流量入侵檢測(cè)框架，包含三項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)：聯(lián)邦化動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)源評(píng)估與準(zhǔn)入機(jī)制，通過元信息聚類劃分“流通域”并構(gòu)建多維權(quán)重體系；基于威布爾分布擬合的跨域異常檢測(cè)機(jī)制，利用累積分布函數(shù)閾值識(shí)別隱蔽攻擊；“流量準(zhǔn)入-模型更...

激光粉末燒結(jié)技術(shù)制備摻釹大芯徑石英光纖及其性能研究

摘要：由于非傳統(tǒng)光纖制造技術(shù)對(duì)特種光纖發(fā)展的重要推動(dòng)作用，論文研究了一種利用CO₂激光粉末燒結(jié)技術(shù)制備摻釹石英玻璃光纖的新方法。其中，最為重要的是首次提出了雙光束激光互補(bǔ)燒結(jié)方法與在線退火技術(shù)。首先采用溶膠-凝膠法，配方為0.1Nd₂O₃-0.5Al₂O₃-99.4SiO₂...

面向類不平衡數(shù)據(jù)的IoT入侵檢測(cè)方法

摘要：針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)（IoT）入侵檢測(cè)中，流量數(shù)據(jù)類不平衡導(dǎo)致的長(zhǎng)尾效應(yīng)問題，提出了一種基于SDN云邊協(xié)同的IoT入侵檢測(cè)方法，邊緣對(duì)正常流量與可疑流量實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)分類，云端進(jìn)一步檢測(cè)可疑流量的攻擊類型，邊緣控制器可根據(jù)攻擊類型采取相應(yīng)的保護(hù)措施以保障IoT安全。邊緣部署輕量化異常流量檢測(cè)模型（NB-CSBP），結(jié)合代價(jià)敏感算法改進(jìn)反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并利用樸素貝葉斯實(shí)現(xiàn)交叉驗(yàn)證，提升分類準(zhǔn)確性。云端部署攻擊類型...

耦合相移下STAR-RIS輔助的通信感知一體化系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化設(shè)計(jì)

摘要：同時(shí)透射與反射可重構(gòu)智能表面(Simultaneously Transmitting and Reflecting Reconfigurable Intelligent Surface， STAR-RIS)可以重構(gòu)無(wú)線環(huán)境，顯著提高通信質(zhì)量，而通信感知一體化(Integrated Sensing and Communication， ISAC)是6G研究熱點(diǎn)。現(xiàn)有STAR-RIS研究中大多假設(shè)透射...

區(qū)塊鏈輔助的加權(quán)EdDSA門限簽名方案

摘要：針對(duì)傳統(tǒng)門限簽名中成員角色平等、通信開銷大及可信方權(quán)力集中的問題，本文提出一種區(qū)塊鏈輔助的加權(quán)EdDSA門限簽名方案。該方案基于愛德華橢圓曲線數(shù)字簽名算法（EdDSA），為成員分配差異化權(quán)重，僅當(dāng)參與簽名成員的權(quán)重之和達(dá)到預(yù)設(shè)門限T時(shí)，才能協(xié)作生成有效的門限簽名，從而實(shí)現(xiàn)靈活的分布式控制。通過將密鑰和承諾的分發(fā)和聚合過程部署于區(qū)塊鏈智能合約，本方案利用其不可篡改與自動(dòng)化執(zhí)行的特性，在無(wú)需完全可信第...

基于元學(xué)習(xí)與SAO匹配的專利相似性判定方法

摘要：在專利檢索中，專利相似性與新穎性判定對(duì)授權(quán)結(jié)果至關(guān)重要。受專利分類體系復(fù)雜、表述形式多樣等因素影響，現(xiàn)有方法在大規(guī)模專利集合中比對(duì)效率較低；同時(shí)，僅依賴關(guān)鍵詞匹配或整體語(yǔ)義相似度難以準(zhǔn)確刻畫核心技術(shù)要素。針對(duì)上述問題，提出一種融合元學(xué)習(xí)與SAO（Subject–Action–Object）匹配機(jī)制的專利相似性判定方法。首先，設(shè)計(jì)基于元學(xué)習(xí)的層級(jí)分類策略，將專利多標(biāo)簽分類轉(zhuǎn)化為少樣本二分類任務(wù)，在有...

基于DDPG的PD-NOMA-SCMA通信系統(tǒng)聯(lián)合功率分配優(yōu)化方法

摘要：傳統(tǒng)的多址接入方案難以滿足6G高頻譜效率和大規(guī)模接入的需求。通過將用戶劃分為兩組，組內(nèi)采用SCMA傳輸機(jī)制，組間采用PD-NOMA傳輸方案，從而構(gòu)建出聯(lián)合PD-NOMA-SCMA通信系統(tǒng)，可滿足未來(lái)通信的需求。本文主要考慮聯(lián)合PD-NOMA-SCMA通信系統(tǒng)中的功率分配，以提高系統(tǒng)平均吞吐量。首先，在考慮總功率約束的前提下，推導(dǎo)出適用于該系統(tǒng)的注水初始解的功率分配表達(dá)式；接著，通過詳細(xì)設(shè)計(jì)動(dòng)作空間...

無(wú)人機(jī)輔助的空中聯(lián)邦學(xué)習(xí)功率控制和波束成形設(shè)計(jì)

摘要：近年來(lái)，無(wú)人機(jī)（Unmanned Aerial Vehicle， UAV）憑借其部署靈活與視距覆蓋廣等優(yōu)勢(shì)，成為支撐空中聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Air-Federated Learning， AirFEEL）任務(wù)的理想移動(dòng)邊緣聚合平臺(tái)。然而，受信道衰落與噪聲擾動(dòng)的影響，空中聚合誤差會(huì)引入額外梯度失真，直接影響模型收斂性能。為此，文章提出一種UAV輔助的AirFEEL聯(lián)合功率控制與波束成形設(shè)計(jì)方案，在保證模型聚合...

非完美CSI下基于分層速率拆分多址的通感一體化系統(tǒng)波束成形設(shè)計(jì)

摘要：針對(duì)非完美信道狀態(tài)信息下通感一體化系統(tǒng)的干擾管理難題，本文引入并構(gòu)建了一個(gè)基于分層速率拆分多址的魯棒通感一體化系統(tǒng)框架。本文的核心工作包括：1、設(shè)計(jì)了面向通感一體化場(chǎng)景的、包含組間公共流、組內(nèi)公共流和私有流的三層信號(hào)結(jié)構(gòu)，以增強(qiáng)系統(tǒng)在信道不確定性下的魯棒性與干擾管理能力；2、建立了在滿足感知克拉美羅界約束下，以最大化系統(tǒng)最差情況和速率為目標(biāo)的聯(lián)合波束成形與功率分配優(yōu)化模型；3、提出了一種基于S-p...

面向6G通感一體化的多維射頻特征融合目標(biāo)跟蹤方法

摘要：為實(shí)現(xiàn)6G通感一體化（ISAC）系統(tǒng)在非視距及復(fù)雜氣象環(huán)境下的高精度感知，針對(duì)傳統(tǒng)射頻感知方法環(huán)境適應(yīng)性差、單維特征跟蹤易發(fā)散的問題，提出一種多維射頻特征智能分析與目標(biāo)跟蹤方法。首先，構(gòu)建基于顯式環(huán)境因子疊加的廣義路徑損耗模型，對(duì)氣象和地理等影響因素進(jìn)行補(bǔ)償，實(shí)現(xiàn)了對(duì)毫米波頻段雨霧衰減的閉環(huán)校準(zhǔn)與測(cè)距修正。其次，設(shè)計(jì)“粗估計(jì)+精細(xì)搜索+聯(lián)合優(yōu)化”的三級(jí)遞進(jìn)測(cè)角架構(gòu)，結(jié)合ESPRIT的計(jì)算效率與加權(quán)...

OSID：基于圖結(jié)構(gòu)建模和單樣本學(xué)習(xí)的電力通信網(wǎng)入侵檢測(cè)方法

摘要：隨著電力通信網(wǎng)安全需求的不斷提升，基于人工智能的入侵檢測(cè)方法逐漸成為保障其安全運(yùn)行的重要手段。然而，電力通信專網(wǎng)封閉性強(qiáng)，安全要求極高，因此網(wǎng)絡(luò)攻擊發(fā)生呈現(xiàn)“頻率低、但破壞性極強(qiáng)”的特點(diǎn)，進(jìn)而導(dǎo)致攻擊樣本難以規(guī)模化采集和標(biāo)注，訓(xùn)練數(shù)據(jù)呈現(xiàn)顯著“稀疏化”的特點(diǎn)。在此背景下，依賴于大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)的人工智能入侵檢測(cè)模型難以應(yīng)用于電力通信專網(wǎng)場(chǎng)景。針對(duì)這一問題，本文提出一種基于圖結(jié)構(gòu)建模和單樣本學(xué)習(xí)的電力...

面向邊緣協(xié)同隱蔽通信的存內(nèi)計(jì)算路由Transformer架構(gòu)與優(yōu)化

摘要：在邊緣計(jì)算環(huán)境中，多設(shè)備協(xié)同執(zhí)行隱蔽通信任務(wù)對(duì)路由優(yōu)化的實(shí)時(shí)性與計(jì)算效率提出了嚴(yán)苛要求。傳統(tǒng)基于馮·諾依曼架構(gòu)的深度學(xué)習(xí)方法存在存儲(chǔ)墻瓶頸，難以滿足低功耗、低延遲的邊緣部署需求。本文提出一種基于存內(nèi)計(jì)算架構(gòu)的改進(jìn)型路由Transformer網(wǎng)絡(luò)，用于高效求解邊緣協(xié)同隱蔽通信路由問題。該架構(gòu)將Transformer注意力機(jī)制中的密集矩陣運(yùn)算嵌入到非易失性存儲(chǔ)單元中執(zhí)行，顯著減少了處理器與存儲(chǔ)器之間的...

　　相關(guān)科技期刊推薦

• 國(guó)家級(jí)大氣科學(xué)進(jìn)展英文版
• 北大核心大連交通大學(xué)學(xué)報(bào)
• 省級(jí)三峽環(huán)境與生態(tài)
• 北大核心煤炭技術(shù)
• 省級(jí)重慶旅游
• 省級(jí)汕頭大學(xué)學(xué)報(bào)自然科學(xué)版
• 省級(jí)建筑細(xì)部
• 國(guó)家級(jí)東方汽輪機(jī)
• 國(guó)家級(jí)光電對(duì)抗與無(wú)源干擾
• 國(guó)家級(jí)食品界
• 北大核心水處理技術(shù)
• 北大核心數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)
• 省級(jí)北京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)
• 省級(jí)散裝水泥信息
• 學(xué)報(bào)湖北民族學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)
• 省級(jí)閥門
• 北大核心海洋測(cè)繪
• 北大核心石油勘探與開發(fā)
• 北大核心內(nèi)燃機(jī)學(xué)報(bào)
• 省級(jí)江蘇建材
• 北大核心塑料
• 省級(jí)導(dǎo)航與控制
• 國(guó)家級(jí)纖維素科學(xué)與技術(shù)
• 省級(jí)世界橡膠工業(yè)
• 北大核心安徽工程大學(xué)學(xué)報(bào)
• 北大核心哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)
• 省級(jí)清洗世界
• 北大核心農(nóng)機(jī)化研究
• 學(xué)報(bào)無(wú)機(jī)材料學(xué)報(bào)
• 省級(jí)重慶文理學(xué)院學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)

　　核心期刊推薦

湖南科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)

華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)

塑料科技

河北科技大學(xué)學(xué)報(bào)