北京郵電學院學報

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北京郵電學院學報 關注(): 期刊周期：月刊; 期刊級別：省級; 國內統一刊號：11-3570/TN; 國際標準刊號：1007-5321; 主辦單位：北京郵電大學; 主管單位：北京郵電大學; 查看北京郵電大學學報近十年數據入口>>>; 上一本期雜志：智能建筑電氣技術國家級期刊; 下一本期雜志：中國傳媒大學學報自然科學版

　　本刊是以郵電通信為主的專業學術期刊，刊載通信領域各個學科的科研成果，包括工程技術和基礎研究論文、研究報告及重要學術問題綜述等。反映了該校師生的最新研究成果和學術水平。讀者對象為通信科技工作者、高等院校相關學科教師和研究生等。

　　北京郵電學院學報欄目設置主要欄目：論文與研究報告。

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　　《重慶郵電大學學報：自然科學版》JournalofChongqingUniversityofPostsandTelecommunications(雙月刊)曾用刊名：重慶郵電學院學報(自然科學版);重慶郵電學院學報，1988年創刊，主要刊登通信與信息系統，信號與信息處理，計算機應用技術，計算機軟件與理論，電磁與微波技術，微電子學與固體電子學，控制理論與控制工程以及相關基礎技術領域的學術論文、研究報告、綜述、研究簡報及學位論文。

　　北京郵電學院學報最新期刊目錄

基于多層時延器的太赫茲子連接混合預編碼設計

摘要：為克服太赫茲通信中的波束色散影響，針對傳統基于單層和雙層時延器的天線結構方案中大延遲范圍時延器數量多、硬件復雜度高、功耗大的問題，提出了一種基于多層時延器的多用戶混合模擬/數字預編碼方案。該方案在基站處將時延器劃分為多層進行排列，并且在多層時延器基礎上進行混合預編碼設計。具體來說，首先根據每層時延器和天線數目推導出時延器位數及離散時延集合；然后根據中心頻率處陣列響應向量設計移相器相移，應用時延器所...

基于Linked-RAG和大語言模型的電信客戶投訴判責方法

摘要：隨著電信業務規模的指數級增長，客戶投訴判責成為通信運營商合規管理的關鍵環節。傳統方法在處理復雜型投訴和非結構化歷史案例時面臨語義解耦困難、知識復用效率低等挑戰。該研究面向現有業務流程基于大語言模型技術，提出一種鏈接式檢索增強生成框架，通過層次化語義解耦與歷史知識動態檢索機制，實現投訴判責的精準化和高效化。該框架提出2級投訴點拆分機制：1級采用混合式語義解析剝離復合訴求，2級通過大模型提示技術從1級...

基于先驗知識增強的DVS振動信號語義表征方法

摘要：針對分布式振動信號在復雜結構健康監測中面臨的傳感器節點異構采樣、特征漂移及模型泛化能力不足等問題，本研究通過構建分布式振動信號文本增強（DVSAG）數據集，利用交叉擴散在保留原始信號時空相關性的基礎上進行自適應采樣，結合頻域來統一輸入尺寸，以及使用無故障參考信號計算殘差來增強輸入。設計故障診斷網絡與卷積塊注意力機制（CBAM）提取分布式振動信號多尺度特征，將特征轉換為詞嵌入并結合非結構化文本輸入到...

基于專家模式和可解釋機器學習的智能合約漏洞檢測

摘要：智能合約是運行在區塊鏈上的一段計算機程序，具有自動執行、不可篡改、公開等特性。智能合約控制大量高價值數據的流動，攻擊者可以利用智能合約存在的漏洞竊取資金或資源。現有的檢測方法，如符號執行存在路徑爆炸、誤報率較高等問題，機器學習方法是黑盒的，有不可解釋性。針對上述問題，提出了基于專家模式和可解釋的機器學習來進行智能合約代碼漏洞的檢測，設計漏洞的專家模式，使用可解釋性機器學習（SHAP）來解釋多種特征...

稀土鉺元素摻雜氧化鎵的結構特性和熒光發光性能研究

摘要：稀土摻雜氧化鎵(Ga₂O₃)的發光特性近年來備受關注，因其在光電子和半導體器件中的廣泛應用潛力。本研究通過固相燒結法制備了5種不同鉺(Er³⁺)摻雜濃度的Ga₂O₃塊體材料，并對其晶體結構、微觀形貌、熒光特性及摻雜濃度的影響進行了系統研究。結果表明，Er³⁺不僅以替位...

基于雙通路卷積網絡和自適應特征融合的阿爾茨海默病診斷方法

摘要：深度卷積神經網絡被廣泛應用于結構磁共振成像（sMRI）分析，進行阿爾茨海默病的早期診斷。為解決sMRI高效表征學習問題，本研究提出了一種雙通路卷積網絡，其通過表征解耦提升sMRI特征抽取的計算效率，并利用自適應特征融合來增強表征判別性。該網絡包含3個部分：1）高通道容量切片路徑，處理稀疏切片，用于編碼切片圖像語義信息；2）低通道容量上下文路徑，處理密集切片，用于捕獲切片間上下文信息；3）自適應特征...

電磁屏蔽性能可控的復合水凝膠

摘要：高性能的電磁屏蔽材料能夠有效防護日益凸顯的電磁干擾與損傷，為了克服傳統的剛性電磁屏蔽材料在實際應用中存在的靈活性和可控性較差等缺陷，研制了一種靈活可塑、導電性強的銀納米片復合水凝膠屏蔽材料，并通過掃描電子顯微鏡（SEM）、X射線衍射儀（XRD）和X射線分光計（XPS）確定其三維結構和有效組分構成。進一步采用矢量網絡分析儀證實了該水凝膠在8.0～12.4 GHz的頻段內具備卓越的電磁屏蔽效能（始終穩...

《北京郵電大學學報》征稿簡則

摘要：<正>《北京郵電大學學報》是北京郵電大學主辦的以信息學科為主導的自然科學綜合性學術刊物（雙月刊，國內外公開發行），主要刊登信息技術領域基礎理論、應用科學、工程技術方面有創新性的高水平學術論文、研究報告以及前沿學科發展的綜述等，旨在促進國際國內學術交流，培養創新性科技人才。本刊為美國《工程索引》（Ei Compendex）、Scopus數據庫、美國《化學文摘》（CA）等國際著名檢索刊物和...

基于多注意力融合與監督學習的城市能耗預測

摘要：為了提升城市能耗預測的準確性，提出了一種融合獨立多元注意力融合模型與監督學習模型的閉環城市能耗預測模型。該模型在更新機制上進行了優化：首先，設計多注意力融合模型對數據特征進行處理，實現全局特征與局部特征的協同提取，增強對能耗數據時空關聯性的捕捉能力；其次，根據不同的信息特征構建新的獨立多元注意力融合模型，并在此基礎上引入集成學習模型；最后，通過一致性評價測量法對預測數據與真實數據一致性進行檢驗，實...

MIMO-FTN無線光通信系統中IDRSN檢測算法

摘要：為了使超奈奎斯特(FTN)速率下無線光通信多輸入多輸出(MIMO)系統在大氣湍流信道中傳輸時性能不發生損失并進一步降低復雜度，在深度殘差收縮網絡的基礎上，結合InceptionA模塊提出了一種改進型深度殘差收縮網絡(IDRSN)檢測算法。通過并用多個小尺寸卷積核降低了計算成本，有效地緩解了計算復雜度高的問題，擴展了網絡算法的學習能力并提高了檢測的準確性。仿真結果表明，所提算法能達到與最大似然相當的...

面向邊緣端的YOLOv4-tiny網絡硬件加速器設計

摘要：針對目標檢測算法難以在功耗敏感和資源受限的邊緣計算場景中部署的問題，設計了一種基于現場可編程門陣列的YOLOv4-tiny網絡硬件加速器。首先，將網絡進行8位動態定點量化，并將批量歸一化層進行融合，降低了計算復雜度。其次，為了降低片外訪問帶來的功耗和延遲，提出了權重數據重用和輸出數據重用相結合的混合重用方案。然后，根據不同大小卷積核的特點，采用循環展開、循環流水和乒乓緩存等方法對卷積運算進行細粒度...

基于編碼視頻的小目標快速檢測

摘要：針對編碼視頻流中運動矢量編碼產生的運動噪聲須依賴更深的卷積網絡進行幀間特征傳播導致運動小目標檢測精度低、計算復雜的問題，提出了一個對編碼視頻語法元素進行數據優化后的高精度、低復雜度的小目標快速檢測算法。首先，提出一種基于卡爾曼濾波的幀間宏塊時空關系的重構策略，修正了小目標運動矢量計算中產生的噪聲干擾。其次，設計了一種預測幀運動輔助檢測方法，基于優化的運動矢量建模目標運動軌跡，并構建了一個輕量級運動...

基于LabVIEW的電容充放電性能測試系統

摘要：針對微小電容或介質材料坯體容量較小，充放電周期、放電電流和能量密度測量難度大，傳統模擬電路設計復雜及測量精度低等問題。設計了一套基于LabVIEW的充放電性能測試系統。該系統以LabVIEW虛擬平臺為核心控制模塊，以外置高壓源為基礎，結合示波器的數據采集和信號傳輸，實現測試樣品的快速充放電過程測量、數據記錄以及疲勞特性評估，得到電容器或電介質材料的充放電性能，并驗證其穩定性。該測試系統的適用電容范...

基于深度學習的RIS使能V2V主被動波束賦形優化

摘要：為了解決在可重構智能超表面(RIS)使能毫米波車輛系統中實現波束賦形，由于RIS反射元素的被動性和車輛用戶設備的高移動性使得信道估計需要過高的導頻開銷的問題，提出了一種基于無監督深度學習的瞬時信道狀態信息感知圖神經網絡方案，隱式地學習車對車(V2V)系統的信道特征，并捕獲RIS和車輛用戶設備之間的關系。利用所提方案，以目標效用函數作為主被動波束賦形聯合優化的評價指標。仿真結果表明，所提方案在泛化性...

基于混合圖像特征的監督對比學習算法

摘要：為了獲得性能更好的監督對比預訓練模型，針對監督對比學習模型泛化性和線性分類性能不理想問題，提出了一種基于混合圖像特征的監督對比學習算法。該算法可以分為兩個特征獲取分支，一個分支獲取主干特征和子網絡特征，另一個分支通過混合圖像增強技術獲得混合圖像特征。混合圖像特征與主干特征計算混合對比損失，子網絡特征與主干特征計算自對比損失。同時，利用非對稱對齊結構，引入實例特征與類平均特征的對齊損失，進一步增強算...

基于標簽分類混淆的模型遺忘算法

摘要：針對現有模型遺忘通過刪除特定敏感數據后的剩余數據重新訓練模型，導致計算成本較高的問題，提出了一種混淆敏感數據真實類別標簽的遺忘方法。通過原始模型對敏感數據類別進行預測，根據預測結果將目標標簽的概率分布進行混淆變換調整為非目標類別的概率分布，并依據損失計算，利用反向傳播不斷更新模型參數保持模型預測輸出和調整后的目標分布之間的差異最小化，使模型的預測逐漸偏向調整后的概率分布，在不需刪除數據的同時達到遺...

面向車聯網隱私保護的聯邦學習自適應加噪方案

摘要：針對車聯網隱私保護中聯邦學習模型參數過度加噪影響模型精度問題，提出一種聯邦學習自適應加噪(FedANA)方案，在保護車輛數據隱私的同時不影響模型精度。首先，根據車輛歷史信譽集合計算信譽值，篩選出可信車輛用戶參與聯邦學習。其次，在訓練過程中使用均方根傳播優化算法根據參數的梯度動態地調整學習率，提高模型的訓練效果，得到優化后的模型參數。最后，根據計算出的模型參數敏感度，自適應加噪對模型進行擾動。通過安...

高效注意力與多尺度特征聚合的遙感影像變化檢測

摘要：為解決現有變化檢測方法存在的全局特征信息缺失、多尺度特征提取與融合不足導致的無法識別復雜和微小變化的問題，提出了基于高效注意力與多尺度特征聚合的變化檢測方法。利用高效注意力全局局部特征融合模塊、雙向特征金字塔融合模塊、多尺度特征融合模塊，以較少的參數量和較低的計算復雜度，實現了高效全局上下文建模與多尺度特征的充分融合。實驗結果表明，所提方法在處理速度和內存消耗上存在優勢，在3個數據集上都取得了最優...

知識圖譜輔助的魯棒文本語義通信系統

摘要：為應對字面語義噪聲、深度學習模型中的對抗性噪聲及物理信道噪聲的影響，提出了一種具備多重抗噪能力的魯棒語義通信系統。在收發端引入共享知識圖譜，在接收端通過生成對抗樣本對雙向編碼表示模型進行對抗訓練，并設計抗噪模塊以實現語義層面的知識圖譜錯誤檢測，降低噪聲干擾。同時，構建字面語義噪聲數據集微調指令微調文本到文本轉換模型，有效恢復噪聲背景下的文本語義。仿真實驗表明，所提系統相較于基線系統節省了90%以上...

基于改進白鯨優化算法的路面平整度預測模型

摘要：為滿足公路里程數快速增長背景下對路面平整度快速檢測與分析的需求，提出了一種基于改進的白鯨優化算法優化支持向量機的路面平整度預測模型。首先，采用擴展卡爾曼濾波衛星導航信號與加速度信息進行數據融合；其次，利用傅里葉變換對豎向加速度信號進行頻域分解，以擴展模型輸入變量，解決模型欠擬合和泛化能力弱的問題；然后，使用支持向量機預測各子序列，并通過改進的白鯨優化算法對支持向量機懲罰參數與核函數參數尋優，從而提...

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