南京邮电大学学报(自然科学版)杂志

南京邮电大学学报(自然科学版)杂志2021年第1期

• 基于能效和时延的多跳中继通信系统功率控制算法

  张士兵,陈超,李业

  在多跳中继通信系统中，以能效为优化对象的功率控制算法可以保证功率的有效性，但可能无法满足多跳通信传输时延的要求。为此，文中分析了中继节点发射功率对系统能效和传输时延的影响，提出以能效和传输时延为优化对象的多目标优化功率控制算法。以多跳通信系统节点的发射功率为变量，导出了中继通信系统的能效和传输时延表达式。在此基础上构建了基于系统能效和时延的多目标优化函数及其优化算法。该算法将个体间的线性距离作为拥挤度对个体进行评价，选择较好的父代个体，通过交叉和变异产生新的子代种群，保证了种群后代的多样性，提高了算法的优化精度。仿真结果表明，提出的改进算法能较好地同时满足多跳中继通信能效和时延的要求，可以保证在能效较大的情况下，降低系统的传输时延。

• 钙钛矿太阳能电池缺陷钝化的研究进展钙钛矿太阳能电池缺陷钝化的研究进展

  李兴鳌,刘维,楚亮

  金属卤化物钙钛矿材料的太阳能电池由于其成本低廉，光电性能优异，在过去的11年中取得了巨大的进展。然而，在钙钛矿太阳能电池中存在着大量的有害缺陷，如钙钛矿结构内部存在间隙、空位和杂质缺陷，以及钙钛矿成膜时由于其在晶界和晶面上存在悬空键导致的大量的晶界、界面缺陷。这些有害缺陷严重影响载流子输运，阻碍了钙钛矿太阳能电池能量转换效率的进一步提高。近年来通过钝化钙钛矿太阳能电池中的缺陷提高钙钛矿太阳能电池的光电性能取得了巨大的进展。文中根据最新的研究成果总结了合适的钝化策略钝化电池中的缺陷，通过对电池中缺陷的钝化提高了钙钛矿太阳能电池的效率和稳定性。

• 室内办公室场景10 GHz频段传播特性研究

  刘加欢,杨丽花,张捷,吕文俊

  为了探索高频段宽带短距离无线通信的可行性，测量了10 GHz频段室内办公室场景的无线传播特性。基于大量的实测数据，分别建立了室内视距（Line of Sight，LOS）和非视距（Non Line of Sight，NLOS）两种场景的路径损耗模型，并给出了阴影效应Xσ的统计特性。通过对测量频率响应傅里叶反变换得到冲击响应的功率延迟谱，从而给出了时域均方根时延扩展的统计特性。研究表明在室内LOS场景下，路损与收发端对数距离具有线性关系；在NLOS场景下，遮挡物相对接收端位置发生变化对路径损耗有着重要的影响：当遮挡物静止时，遮挡衰减因子（Shielding Attenuation Factor,SAF）与接收端到遮挡物的距离具有指数函数关系；当遮挡物移动时，SAF与遮挡物到接收端的距离具有线性关系。上述研究结果可为未来高频段室内短距离无线通信的使用提供理论与实践依据。

• 噪声环境下应用于语音标注的端点检测算法研究

  俞景彦,赵晓群

  端点检测是语音标注的重要前序技术，针对语音标注，设计了一种基于信噪比分类的自适应端点检测算法。该算法首先对标注语音的信噪比分布范围进行分析，将信噪比分类，在每类信噪比范围内选择对应较优的算法。在高信噪比范围选择子带谱熵法，在中等信噪比范围内选择均匀子带频带方差法，而在低信噪比环境下先对带噪语音进行谱减法去噪处理，再采用基于均匀子带频带方差的端点检测算法。仿真实验表明，对语音标注采用的音频信号进行端点检测，该算法能达到较高的检测正确率，证明了算法的有效性。

• 非授权频段上Wi Fi和5G NR共存优化研究

  张昳昀,田峰

  针对授权频谱资源短缺问题，提出了Wi Fi和5G新空口在非授权频段共存优化方案。首先，分别分析了Wi Fi系统、非授权频段新空口系统和二者共存系统吞吐量，并调整了非授权频段新空口帧结构。然后，考虑通过部分带宽技术灵活切换分配频谱资源，并利用用户碰撞概率来动态调整其频谱切换计时器长度。最后，考虑共存网络中新空口用户吞吐量和时延的联合优化问题，将该非线性问题线性化并求解。仿真表明，该方案能有效提高新空口用户吞吐量并降低时延。

• 编码协作系统基于最大公约数定理的QC RA码联合构造

  付勇峰,张顺外

  准循环重复累积(Quasi Cyclic Repeat Accumulate, QC RA)码具有准循环低密度奇偶校验(Low Density Parity Check, LDPC)码的优点，同时能实现差分编码且为系统码，非常适用于编码协作系统，文中研究采用QC RA码的编码协作系统。首先，提出基于最大公约数 (Greatest Common Divisor，GCD) 定理的QC RA码构造方法；然后，进一步基于GCD定理联合构造编码协作系统信源节点与中继节点采用的QC RA码，并从理论上证明基于该联合构造方法得到的编码协作系统QC RA码无girth 4、girth 6环。仿真结果表明，采用QC RA码的编码协作系统相对于点对点系统具有明显的性能增益；同时，与采用大列重构造QC RA的编码协作相比，采用文中基于GCD定理联合构造的QC RA码的编码协作误码率性能更加优异。

• 基于LED同质集成效应的智慧屏幕系统

  傅康,王永进,绪锌羽

  文中实现了面向未来的、基于LED本身同质集成效应的、集显示和探测一体化的智慧屏幕系统，并研制出4×4 MQW二极管阵列，结合自己设计的基于java软件的控制界面，从而设计实现探测照明显示一体的未来军民用智慧屏幕，显示模式下可实现16像素点的自编写显示块，以显示特定字符或图像功能，探测模式下能无接触探测屏幕前方物体大小及远近，此模块可无限扩展。当下COVID 19病毒肆虐，电梯间、交通工具等公共场合内交叉污染的风险大大增加，该系统无需接触，从而消除对手动操作的需要，降低了交叉感染的风险。

• 基于CNN和LSTM的脑电信号情感识别

  卢官明,丛文康,魏金生,闫静杰

  为了提高脑电信号情感识别的准确率，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和长短时记忆（Long Short Term Memory，LSTM）网络的脑电信号情感识别方法。首先，对62个通道的脑电信号进行预处理，并对预处理后的每个通道的脑电信号分别采用一维卷积神经网络提取情感特征。然后，利用LSTM网络在序列上的建模能力，将62个通道的情感特征组成特征序列依次输入到LSTM网络，提取多通道融合情感特征。最后，将LSTM网络输出的多通道融合情感特征输入到全连接层和Softmax分类器，将情感分成积极、中性、消极3种类别。在脑电情感数据集SEED上进行了情感识别实验，取得了88.15%的平均分类准确率。实验结果表明，文中提出的脑电信号情感识别方法的性能优于基于传统人工设计特征及支持向量机（SVM）或深度置信网络（DBN）的其他方法，验证了文中提出方法的可行性和有效性。

• 鬼成像原理与进展研究

  赵生妹,赵亮,郭辉,王乐,郑宝玉

  鬼成像，即关联成像，是近年来量子光学研究的前沿和热点之一，是基于量子纠缠或者经典光场涨落的关联特性，通过参考光场与目标探测光场之间的强度关联，非定域地获取目标物体信息的一种新型成像技术。鬼成像提供了一种运用常规手段难以获得清晰图像的方法，能够解决一些常规成像不易解决的问题。经过二十几年的发展，已被应用于军事、雷达探测和光学加密，未来还可进一步应用于病理分析、材料研究、生命科学和物质科学等领域。文中从鬼成像的历史起源开始，回顾其发展历程，介绍鬼成像的原理，分析影响鬼成像质量的因素，并对鬼成像系统中散斑结构与产生、重构方法和系统优化等方面进行阐述，同时简述了鬼成像技术在光学加密和边缘检测中的应用研究。

• 面向行人重识别分集特征挖掘的多分支深度神经网络构造进展

  吴晓富,尹梓睿,宋越,张磊,谢奔,赵师亮,张索非

  随着深度学习的兴起，近年来行人重识别性能提高的关键是如何构建具有分集特征挖掘的深度神经网络以获得行人图像的紧凑表达，而多分支深度神经网络是实现分集特征挖掘的主要途径。文中分析了近年来用于行人重识别多分支深度神经网络的几种主流构建方法，包括局部分割分集、注意力分集、特征遮挡分集、异构支路分集等，并在3个行人重识别数据集Market1501，Duke，CUHK03上对不同算法性能进行了比较分析。基于当前进展，最后还讨论了行人重识别分集特征挖掘的未来研究趋势。

• DS YOLO:一种部署在无人机终端上的小目标实时检测算法

  张伟,庄幸涛,王雪力,陈云芳,李延超

  随着无人机硬件成本的降低和深度学习算法的发展，部署在无人机终端的实时目标检测算法在诸多领域展现出广泛的应用前景。然而，嵌入式设备有限的能耗和算力，以及普适性目标检测算法对于小目标特征提取不够充分等问题，制约了此类算法速度和精度的提升。文中提出了一种部署在无人机终端上的小目标实时检测算法DS YOLO（Dense SPP YOLO），算法基于密集连接的思想设计了全新的主干网络，并改进了空间金字塔池化模块以增强小目标的特征提取和多尺度特征复用，最后基于批归一化层（Batch Normalization）的缩放因子修剪网络中不重要的通道，修剪瘦身后的算法更加适合部署在移动端。在Visdrone2019 DET数据集上的测试结果表明，DS YOLO算法mAP (mean Average Precision)指标比SlimYOLOv3算法提升约3%，检测速度达到89FPS（Frames Per Second），高于SlimYOLOv3的67FPS。

• 基于会话的双层注意力机制新闻推荐方法

  王海艳,胡阳

  随着新闻信息的爆炸式增长，个性化新闻推荐对用户快速找到感兴趣的新闻变得非常重要。基于会话的推荐旨在根据用户的行为序列向用户推荐下一个可能感兴趣的项目。但是，现有方法大都忽略了会话内用户阅读行为的随机性和偶然性，难以捕捉用户的主要兴趣，或者将用户会话视为单个序列，忽视了用户兴趣在不同会话之间的演变和关联。文中提出了一种基于会话的双层注意力机制新闻推荐方法，该方法将用户行为序列划分成多个会话：首先使用卷积神经网络对用户点击的新闻特征进行提取；其次在兴趣感知注意力层结合门控循环单元和自注意力机制获取用户在每个会话内的主要兴趣；最后，在会话感知注意力层使用注意力机制建模当前会话和历史会话之间用户兴趣的关联程度以形成最终的用户兴趣表示。通过在真实世界的数据集上与基准方法进行对比实验，结果表明了所提方法在新闻推荐上的有效性。

• 基于用户特征和评分的精准推荐策略研究基于用户特征和评分的精准推荐策略研究

  傅金京,李玲娟

  个性化推荐系统是帮助用户发现内容，克服信息过载的重要工具。为了提高推荐算法的准确率和效率，综合协同过滤推荐算法和K means聚类算法，设计了一种基于用户特征和评分的精准推荐策略。该策略一方面针对新用户冷启动问题，引入K means聚类算法对全体用户特征进行聚类，将新用户所属类中其他用户喜好的物品中的Top N个推荐给新用户；另一方面根据物品数和用户数的大小关系，或者不同推荐算法所得F1值的大小关系，来决定选择将哪种推荐算法产生的结果推荐给老用户。在Movielens和FilmTrust数据集上的实验结果表明，这种基于用户特征和评分的精准推荐策略能够有效地针对新用户和老用户做出准确的最佳推荐。