《南京郵電大學學報(自然科學版)》(簡稱南郵學報)是由江蘇省教育廳主管、南京郵電大學主辦的以通信、電子和信息學科為特色的專業性學術期刊，創刊于1960年，是全國創辦最早的電子通信類期刊之一。南郵學報主要刊登電子通信和信息技術的應用基礎理論與工程技術研究學術論文。主打欄目有“通信與電子”、“計算機與自動控制”、“信息材料與光電器件”，主要刊登能及時反映代表學科前沿、學術上有特色的通信與信息系統、信號與信息處理、電磁場與微波技術、通信系統與通信網、圖像通信與多媒體通信、移動通信與光波通信、計算機軟件與理論、計算機應用技術、信息安全與信息網絡、控制理論與控制工程、模式識別與智能系統、有機光電子學、物聯網等學科或專業的學術論文、研究報告及綜述等。讀者對象主要是從事上述學科或專業的教學科研人員、研究生及工程技術人員。

　　南京郵電大學學報(自然科學版)欄目設置學術論文、研究報告

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　　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。

　　南京郵電大學學報自然科學版最新期刊目錄

基于輸入區別本地差分隱私的鍵值數據收集機制

摘要：本地化差分隱私（LDP）為數據收集提供了可量化的隱私保護，且無需依賴可信的第三方。現實世界中，鍵值數據作為常用的非關系型數據，不同鍵的鍵值數據往往有著不同的敏感度。然而傳統的LDP框架對鍵值數據只提供相同程度的保護。文中提出了一個基于輸入區別本地差分隱私（ID-LDP）的鍵值數據收集機制，以反映不同數據的個性化隱私需求。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優化問題...

《南京郵電大學學報（自然科學版）》投稿須知

摘要：<正>1.來稿必須具有創新性、學術性、科學性、準確性、規范性和可讀性。論文篇幅(含圖表)一般限8 000字以內。2.論文要求主題明確、數據可靠、邏輯嚴密、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、中英文摘要和關鍵詞(3～8個)、中圖分類號、正文、參考文獻和作者簡介（包括姓名、性別、出生年、籍貫、學位、職稱、研究方向等內容），并在首頁地腳處注明基金資助項目的名...

基于OpenPose關鍵點檢測和卷積神經網絡驅動的虛擬試衣方法研究

摘要：針對線上服裝購物缺乏真實試穿、服裝與人體姿態難以精確匹配等問題，提出一種基于 OpenPose 關鍵點檢測和卷積神經網絡驅動的虛擬試衣方法。該方法以單張人物圖像和目標圖像為輸入，首先利用 OpenPose提取人體關鍵點并構造姿態熱力圖，隨后通過服裝分割與仿射/TPS變換實現服裝區域的幾何預對齊，最后將人物圖像、姿態表示和對齊服裝在編碼–解碼式卷積網絡中進行特征融合，并結合重建損失、感知損失和掩膜一...

基于卷積神經網絡的編碼超表面RCS縮減設計

摘要：本文提出了一種基于遷移學習策略訓練的卷積神經網絡(CNN)的極化轉換編碼超表面設計方法，旨在寬頻帶內實現雷達散射截面(RCS)的高效縮減。通過引入遷移學習策略，融合陣列理論與全波仿真數據構建雙源數據集，顯著降低了深度學習對大規模仿真數據的依賴與計算成本，訓練出能夠快速、高精度預測超表面遠場散射方向圖的CNN模型。基于此預測模型，進一步將CNN模型作為離散粒子群(DPSO)算法的適應度評估模塊，協同...

摻銩4×4陣列保偏大模場多芯光纖熱效應研究

摘要：針對摻銩4×4保偏大模場多芯光纖放大器，仿真泵浦模式與冷卻方式對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，建立有限元模型計算溫度場與模式特性。結果表明：雙向泵浦可均衡泵浦光分布，緩解熱效應；水冷較之風冷溫度更低更均勻。三種泵浦模式下信號輸出功率一致。水冷雙向泵浦下，基模雙折射、模場面積及模式損耗沿軸向分布均勻。光纖在高溫下仍保持優異保偏單模特性，單芯有效模場面積247.89 ...

面向自動駕駛安全決策的恐懼調控脈沖強化學習

摘要：當今自動駕駛在高動態與不確定環境中的安全決策仍具挑戰。傳統強化學習雖能通過試錯來學習策略，但缺乏安全約束；脈沖強化學習因其事件驅動與高能效特性被認為是構建類腦智能體的潛在途徑，然而尚未實現生理啟發的情緒調控。為此，本文提出一種融合恐懼調控機制的脈沖策略網絡（Fear-modulated Spiking Actor Network， F-SAN）。該方法模擬杏仁核生成恐懼信號，并通過頻率調制實現非線...

紡織工業星閃密集組網協同優化研究與仿真分析

摘要：紡織車間的同頻干擾與突發電磁干擾，會降低工業無線通信網絡的可靠性并增加傳輸時延，給機器視覺布匹瑕疵檢測帶來挑戰。星閃（NearLink）技術能夠實現高可靠、低時延傳輸，解決上述難題。論文提出了包含不同負載和并發節點密度的多星閃域共存仿真模型，系統評估了基于快速干擾偵聽與規避（Fast Interference Sensing & Avoiding， FISA）技術的通信性能，重點量化了并發節點密度...

殘差網絡與梯度提升機協同的入侵檢測模型優化

摘要：針對高維不平衡網絡流量二分類中深層時序語義特征與淺層統計特征協同不足、靜態融合易引入冗余干擾的問題，提出一種基于跨層級自適應門控融合的雙階段入侵檢測方法。該方法利用一維殘差網絡對原始高維流量特征進行時序語義建模，結合淺層統計特征構建融合表示，通過門控機制動態調節不同層級特征貢獻，引入LightGBM進行二階段判別建模，實現特征表示學習與分類決策的協同優化。實驗結果表明，所提方法準確率達98.32%...

基于聯邦學習的跨行業數據要素流通承載網保障方法

摘要：隨著跨行業數據交互需求激增，數據要素承載網在支撐數據跨域流動中作用關鍵，但其輕量化協議與固定調度邏輯帶來安全風險，傳統防護模式難以滿足隱私保護與異構數據流通需求。本文提出一種基于聯邦學習的跨行業流量入侵檢測框架，包含三項關鍵技術：聯邦化動態數據源評估與準入機制，通過元信息聚類劃分“流通域”并構建多維權重體系；基于威布爾分布擬合的跨域異常檢測機制，利用累積分布函數閾值識別隱蔽攻擊；“流量準入-模型更...

激光粉末燒結技術制備摻釹大芯徑石英光纖及其性能研究

摘要：由于非傳統光纖制造技術對特種光纖發展的重要推動作用，論文研究了一種利用CO₂激光粉末燒結技術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燒結方法與在線退火技術。首先采用溶膠-凝膠法，配方為0.1Nd₂O₃-0.5Al₂O₃-99.4SiO₂...

面向類不平衡數據的IoT入侵檢測方法

摘要：針對物聯網（IoT）入侵檢測中，流量數據類不平衡導致的長尾效應問題，提出了一種基于SDN云邊協同的IoT入侵檢測方法，邊緣對正常流量與可疑流量實現精準分類，云端進一步檢測可疑流量的攻擊類型，邊緣控制器可根據攻擊類型采取相應的保護措施以保障IoT安全。邊緣部署輕量化異常流量檢測模型（NB-CSBP），結合代價敏感算法改進反向傳播神經網絡，并利用樸素貝葉斯實現交叉驗證，提升分類準確性。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聯合優化設計

摘要：同時透射與反射可重構智能表面(Simultaneously Transmitting and Reflecting Reconfigurable Intelligent Surface， STAR-RIS)可以重構無線環境，顯著提高通信質量，而通信感知一體化(Integrated Sensing and Communication， ISAC)是6G研究熱點。現有STAR-RIS研究中大多假設透射...

區塊鏈輔助的加權EdDSA門限簽名方案

摘要：針對傳統門限簽名中成員角色平等、通信開銷大及可信方權力集中的問題，本文提出一種區塊鏈輔助的加權EdDSA門限簽名方案。該方案基于愛德華橢圓曲線數字簽名算法（EdDSA），為成員分配差異化權重，僅當參與簽名成員的權重之和達到預設門限T時，才能協作生成有效的門限簽名，從而實現靈活的分布式控制。通過將密鑰和承諾的分發和聚合過程部署于區塊鏈智能合約，本方案利用其不可篡改與自動化執行的特性，在無需完全可信第...

基于元學習與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授權結果至關重要。受專利分類體系復雜、表述形式多樣等因素影響，現有方法在大規模專利集合中比對效率較低；同時，僅依賴關鍵詞匹配或整體語義相似度難以準確刻畫核心技術要素。針對上述問題，提出一種融合元學習與SAO（Subject–Action–Object）匹配機制的專利相似性判定方法。首先，設計基于元學習的層級分類策略，將專利多標簽分類轉化為少樣本二分類任務，在有...

基于DDPG的PD-NOMA-SCMA通信系統聯合功率分配優化方法

摘要：傳統的多址接入方案難以滿足6G高頻譜效率和大規模接入的需求。通過將用戶劃分為兩組，組內采用SCMA傳輸機制，組間采用PD-NOMA傳輸方案，從而構建出聯合PD-NOMA-SCMA通信系統，可滿足未來通信的需求。本文主要考慮聯合PD-NOMA-SCMA通信系統中的功率分配，以提高系統平均吞吐量。首先，在考慮總功率約束的前提下，推導出適用于該系統的注水初始解的功率分配表達式；接著，通過詳細設計動作空間...

無人機輔助的空中聯邦學習功率控制和波束成形設計

摘要：近年來，無人機（Unmanned Aerial Vehicle， UAV）憑借其部署靈活與視距覆蓋廣等優勢，成為支撐空中聯邦學習（Air-Federated Learning， AirFEEL）任務的理想移動邊緣聚合平臺。然而，受信道衰落與噪聲擾動的影響，空中聚合誤差會引入額外梯度失真，直接影響模型收斂性能。為此，文章提出一種UAV輔助的AirFEEL聯合功率控制與波束成形設計方案，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波束成形設計

摘要：針對非完美信道狀態信息下通感一體化系統的干擾管理難題，本文引入并構建了一個基于分層速率拆分多址的魯棒通感一體化系統框架。本文的核心工作包括：1、設計了面向通感一體化場景的、包含組間公共流、組內公共流和私有流的三層信號結構，以增強系統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，以最大化系統最差情況和速率為目標的聯合波束成形與功率分配優化模型；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跟蹤方法

摘要：為實現6G通感一體化（ISAC）系統在非視距及復雜氣象環境下的高精度感知，針對傳統射頻感知方法環境適應性差、單維特征跟蹤易發散的問題，提出一種多維射頻特征智能分析與目標跟蹤方法。首先，構建基于顯式環境因子疊加的廣義路徑損耗模型，對氣象和地理等影響因素進行補償，實現了對毫米波頻段雨霧衰減的閉環校準與測距修正。其次，設計“粗估計+精細搜索+聯合優化”的三級遞進測角架構，結合ESPRIT的計算效率與加權...

OSID：基于圖結構建模和單樣本學習的電力通信網入侵檢測方法

摘要：隨著電力通信網安全需求的不斷提升，基于人工智能的入侵檢測方法逐漸成為保障其安全運行的重要手段。然而，電力通信專網封閉性強，安全要求極高，因此網絡攻擊發生呈現“頻率低、但破壞性極強”的特點，進而導致攻擊樣本難以規模化采集和標注，訓練數據呈現顯著“稀疏化”的特點。在此背景下，依賴于大規模標注數據的人工智能入侵檢測模型難以應用于電力通信專網場景。針對這一問題，本文提出一種基于圖結構建模和單樣本學習的電力...

面向邊緣協同隱蔽通信的存內計算路由Transformer架構與優化

摘要：在邊緣計算環境中，多設備協同執行隱蔽通信任務對路由優化的實時性與計算效率提出了嚴苛要求。傳統基于馮·諾依曼架構的深度學習方法存在存儲墻瓶頸，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計算架構的改進型路由Transformer網絡，用于高效求解邊緣協同隱蔽通信路由問題。該架構將Transformer注意力機制中的密集矩陣運算嵌入到非易失性存儲單元中執行，顯著減少了處理器與存儲器之間的...

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