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3期

• 基于联合优化的高通量卫星跳波束图案设计研究

  张　晨,彭明阳,张更新

  跳波束技术因其灵活的资源分配方法得到了广泛关注，被认为是下一代高通量卫星系统的关键技术。针对控制信令随业务波束的场景，提出一种联合优化的跳波束图案设计方法，首先建立跳波束时隙分配的目标函数，通过凸优化算法尽可能地满足各波束的业务需求，然后综合考虑同频干扰、波束重访时间、系统同步等因素，对时隙分配结果进行联合优化，确定各波束的驻留时间和工作次序，解决了波束间断带来的同步问题。仿真结果表明，相比于传统方法，提出的跳波束图案设计方法，能够有效消除系统内部同频干扰，兼顾系统同步，大幅度提高系统吞吐量，满足业务的动态变化和不均性分布。

• 基于分布式UFMC-MIMO系统的同步算法

  王　丹,杨　恒,邓　青,石贝贝

  在分布式多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output， MIMO)系统中，各发射天线与接收天线之间的信道相互独立，增加了信号同步处理的难度。5G候选波形中通用滤波多载波(UFMC)在与MIMO结合后，获取准确的时频同步相当重要。文中针对分布式UFMC-MIMO系统，利用恒包络零自相关(CAZAC)序列设计合适的训练结构完成系统时频同步。该训练序列包含重复结构和共轭结构两部分，除了能进行时偏估计外，还能完成小数倍频偏与整数倍频偏估计，提高了时频估计的准确度。文中选择2×2规模的分布式UFMC-MIMO系统进行仿真。由仿真结果可知，通过该同步算法能够准确获取时频估计，在时域进行补偿后能明显提高系统性能。

• 基于非泊松点过程的异构蜂窝网络能效优化

  陈永红,郭莉莉,张士兵,王敬时

  泊松点过程（Poisson Point Process，PPP）为异构蜂窝网络（Heterogeneous Cellular Networks，HetNets）的分析提供易于处理的结果，因此在无线网络建模和性能分析中得到了广泛的应用。然而，它不能准确反映实际基站的空间分布特征。考虑到宏基站（Macro Base Station，MBS）的分布具有排斥性，文中采用Matérn硬核点过程（Matérn Hard-Core Point Process，MHCPP）对MBS的部署进行建模，采用一种简单的近似方法分析了两层MHCPP-PPP网络的信噪比分布，推导了异构蜂窝网络的覆盖概率、平均可达速率和能量效率，提出了一种优化算法提高异构蜂窝网络的能量效率。最后，采用单输入单输出（SISO）、空分多址（SDMA）、单用户波束形成（SUBF）三种传输技术对系统的性能进行了仿真和分析。仿真结果表明，通过文中提出的算法得到最优的PBS发射功率可以有效地提高系统的能量效率。此外，两层MHCPP-PPP异构蜂窝网络的能量效率高于两层PPP-PPP网络。

• 电力光纤通信环网的可靠路由与可靠性测评

  姚文杰,施加轮,陈新星,陈思颖,陈　爽,邓　舒

  依据电力光纤通信网的高可靠性要求，提出了一种可靠路由及可靠性测评方法。首先，提出了基于割集进行可靠路由的整数线性规划优化算法，它保证环网在任一光缆中断时仍能正常通信，并最小化所需链路资源。其次，基于环网的可靠路由结果，采用多部件等效法计算环网链接的可靠性参数，建立链接子系统、节点子系统和环网系统的可靠性模型，提出了计算环网可用度的可靠性框图法。最后，以中国某市的电力光纤通信网络为例，用数值结果说明：可靠路由能获得更高的可用度，与马尔可夫过程法相比，所提可靠性框图法的计算精度更高。

• 基于SDN和NFV融合的网络切片资源分配优化算法

  朱晓荣,高　健

  软件定义网络(Software Defined Network,SDN)和网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)已经成为新一代网络体系结构的新范式。SDN和NFV可以有效地提高部署和管理服务功能链(Service Function Chains，SFCs)的灵活性。文中融合SDN和NFV，并应用到网络切片的资源优化中，为未来的5G三大业务场景实现定制服务的有效部署，提出了一种基于SDN和NFV的网络切片资源优化算法。首先针对5G uRLLC，eMBB，mMTC三大应用场景的不同业务需求，将底层的物理节点按照功能类型划分为三个虚拟子网的节点集合。然后根据不同应用场景的不同服务功能链的要求，分别对每一类的网络切片进行建模，形成混合整数线性规划的基于SDN和NFV的网络切片的数学模型，并提出了基于拉格朗日对偶分解的算法，将网络切片的数学模型转换为节点和链路的子问题，再对分解的子问题进行映射方案的求解。仿真结果表明，与以往算法相比，文中提出的算法在资源利用率、接受率、平均执行时间方面具有更好性能。

• 基于联盟链的无线接入系统中凸优化资源分配算法

  董志鹏,孟庆民,郭海燕,田　峰,邹玉龙

  由于在数据共享和信任上的特点，区块链及其联盟链可能被集成到新一代的无线接入系统。针对大规模物联网应用场景所需要的安全接入机制，提出一种分布式的安全资源分配方案。该方案是一种凸优化证明共识机制，并且便于解决优先级问题。仿真结果表明，所提算法能够在大设备数目下提高无线接入网的安全性能和实现差异化的无线资源共享。

• 一种基于P圈的BIER快速重路由算法

  赵　光,陈　睿,王文鼐,庄金成,王　斌

  BIER是一个基于分段显示路由的骨干网多播技术，将多播分发信息编码到BIER（Bit Index Explicit Replication）头部，免除了中间节点维护多播状态的复杂功能。针对BIER故障保护，提出一种基于P圈的快速重路由方法，设计一种有方向P圈序列的构造算法，并利用广度优先搜索（Breadth First Search，BFS）映射形成备用转发表。以通用的NSF拓扑为例开展可行性验证。

• 基于NOMA的两跳D2D通信容量扩展

  徐高峰,王　斌,王文鼐

  针对蜂窝系统下两跳D2D通信的容量问题，提出了一种使用非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA）辅助两跳D2D中继的通信模型。首先，根据每个信号的概率密度函数（Probability Density Function，PDF）和累积分布函数（Cumulative Distribution Function，CDF）得到遍历总容量的封闭解形式，对比了不使用NOMA的两跳D2D复用蜂窝用户的遍历总容量；此外，提出了一种基于容量的社交关系中继选择（CSRS）方法。仿真结果表明，与不使用NOMA的两跳D2D相比，使用NOMA的两跳D2D极大提高了系统可达速率，所提出的中继选择方法可以使系统获得更高容量。

• 基于Retinex理论与局部灰度信息的图像分割方法

  崔　强,闵莉花,石又新

  针对灰度不均匀图像分割问题，文中提出一个新的两阶段图像分割方法。第一阶段，利用结构部分和偏移场的光滑性，提出一个基于Retinex理论的变分模型，提取图像的结构部分。第二阶段，利用偏移场的局部常数特性，提出全变差的图像分割模型，对提取出的结构部分进行分割。文中提出的方法充分利用了图像的各种先验信息，从而获得了比较精确的分割结果。此外，文中给出了第一阶段模型的理论结果，并结合交替极小化方法，设计了一种有效的数值求解算法。最后的数值实验结果验证了该算法的有效性与可行性。

• 一种用于ECG信号获取的低噪声斩波放大器

  马　乾,张　瑛,黄常华,刘　凯

  基于0.18 μm CMOS工艺设计了一种应用于ECG信号采集的低噪声电容耦合斩波仪表放大器。该放大器采用斩波技术与晶体管噪声优化技术，减小了1/f噪声和热噪声，并提出一种基于占空比电阻的改进型前馈电极失调消除回路，抑制了电极直流失调电压。仿真结果表明，电路的静态电流为1.2 μA，带宽为0.17 Hz~4.3 kHz，增益为40 dB，等效输入噪声为1.8 μVrms(0.5~100 Hz)，满足ECG信号采集的要求。

• 基于模拟雾天遥感数据集的飞机目标检测研究

  院老虎,翟柯嘉,张泽鹏,宋　瑞

  由于缺乏大规模的雾天飞机目标遥感数据集，现有的目标检测方法难以在雾天条件下实现高精度的目标识别和定位任务。针对这一问题，提出了一种雾天条件下飞机目标检测方法，该方法结合了暗通道先验算法和Faster R-CNN（Faster Regions with Convolutional Neural Network Features）模型。首先，随机选取少量飞机目标原始图像，通过图像处理数据增强法扩展原始图像遥感数据集。其次，利用暗通道先验算法计算真实雾气图像的透射率值，并将其移植到原始图像中，生成雾气模拟的遥感数据集。最后，使用创建的数据集训练Faster R-CNN网络模型以完成飞机目标的识别和定位任务。实验结果表明，与原始数据集相比，该数据集在轻雾和浓雾状态下的检测性能都有明显提高，证明了所提数据集对于雾天环境下飞机目标检测的有效性和实用性。

• 能源互联网场景下的计算卸载机制研究

  李　强,袁福生,陈　晶,石生玺,许世龙

  能源互联网是以固有电力系统为基础，结合大量智能终端、传感设备、云数据中心等连接构成的多层次网络系统。随着第五代移动通信技术（5th Generation Mobile Networks，5G）与能源互联网建设的快速发展，网络边缘设备数量呈现爆炸式增长。然而终端设备处理能力不足、资源有限等问题使得海量细粒度的用户侧数据无法得到有效应用。针对目前电力系统云计算模式中存在的诸如充分实现高带宽下的低延迟等问题，研究基于能源互联网的边缘计算系统，对其网络功能模块进行研究设计，使其能够合理调配电网中边缘节点资源进行计算卸载，以保障终端用户的服务质量(Quality of Service，QoS)。设计了一种基于Stackelberg博弈的卸载决策方法，将边缘云与用户终端分别视为博弈领导者和跟随者，证明该博弈存在使得效用最优的纳什均衡解。通过仿真分析，证明该卸载决策方法具有更优的性能。

• 基于对抗学习的开集域自适应分类

  张庆亮,朱松豪

  通过域自适应方法，利用标记的源域样本实现未标记目标域样本的识别，目前逐渐成为机器视觉领域一个新的研究热点。与传统的闭集域自适应问题不同，开集域自适应中的目标域包含源域中未出现的类别，因此该问题的研究更为贴近实际场景，但同时也增加了识别难度。文中提出了一种基于反向传播开集域自适应的方法，该方法利用对抗思想实现了域不变特征的提取，同时通过设置阈值实现目标域中未知类别样本的消除。在两个公共域自适应数据集上的大量实验结果表明，与以前的方法相比，文中提出的奇异值平衡提高了模型的识别率，在一定程度上有效解决了开集域自适应的问题。

• 一种基于深度学习的网络流量细粒度分类方法

  孔　镇,董育宁

  随着网络视频服务持续增长，为了更好地区分不同质量的视频服务和管理网络资源，提出了一种基于深度学习的网络流量细粒度分类方法。该方法设计了一种扩展流特征信息的表达方式，将更丰富的特征信息以图片形式表示出来，应用卷积神经网络对图片代表的流数据实现细粒度分类，且省去了特征设计和选择环节。通过对视频数据进行实验，分类准确率达到了93.6%，与文献方法相比，分类性能更好。同时，在其他数据集上的实验结果表明，对网络流量进行粗粒度分类同样能取得很好的分类结果。