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2022年第4期

• 随机多址接入分布式排队的优先级调度方法

  王文鼐,杨继海,吴　炜,王　斌

  重负载下具有突出平稳性能的分布式排队（DQ）系统，以等权方式调度并发终端对共享信道的争占，所以缺少优先级控制手段。文中提出一种DQ竞争时隙加倍争占的接入方法，设计高优先级终端请求与退避的调控时序，给出性能仿真的计算算法，分析冲突解决时长和终端接入时延。结果表明，高优先级终端占比小于30%是不影响整体性能的界限，在此条件下高优先级终端的平均接入时延可以缩小45%以上。

• 无信号内干扰的正交多用户降噪DCSK混沌通信系统

  张　刚,王星宇,贺利芳

  为进一步提高正交多用户差分混沌键控（Multiuser Orthogonal Differential Chaos Shift Keying， OMU-DCSK）系统的传输速率和误码率性能，提出一种无信号内干扰的正交多用户降噪差分混沌键控通信系统。在发送端采用一种新型的移位正交混沌信号发生器用以产生四路正交的混沌信号，在一个时隙内用这四路正交的混沌信号分别乘Walsh码用以发送4N个用户的信息比特。同时在发送端将信号复制P次之后，在接收端引入滑动平均滤波器对接收信号进行平均，从而降低噪声的方差，使得系统的误码率性能得到了进一步的提升。推导了该系统在多径瑞利衰落信道以及加性高斯白噪声信道下的误码率公式，并进行了仿真实验，与理论推导值对比。仿真结果表明，该系统的误码率性能以及传输速率有了较为明显的提升，有极大的理论与应用价值。

• 免调度NOMA系统中扩频码优化设计

  何雪云,杨卓勋,孙林慧

  在免调度非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA）系统中，降低不同用户扩频码本之间的相关性对于提升系统性能至关重要。针对维度为特定值的码本，基于Zadoff-Chu矩阵结合差集序列构造了扩频码本，该码本最大互相关值μ达到Welch界；针对维度取值灵活的码本，文中提出了双重迭代最小化μ值码本优化方法，该方法结合优化门限的并行取值通过双重迭代不断降低码本各列之间的相关性。仿真结果表明，与使用其他现有扩频码本相比，使用文中算法优化的扩频码本能够提高基于多测量矢量压缩感知模型的NOMA系统的信道估计和多用户检测性能。

• 一种自适应阈值的压缩感知信道估计算法

  王华华,窦思钰,黄梓轩

  针对基于传统贪婪迭代类压缩感知的信道估计算法在低信噪比条件下容易引入错误原子，造成估计精度降低的问题，提出了一种联合小波去噪与压缩感知理论的信道估计算法。该算法利用小波阈值去噪对最小二乘(Least Squares，LS)算法预估计的信道频率响应(Channel Frequency Response，CFR)进行降噪处理，同时估计出信道的噪声水平。在压缩感知重构阶段，算法根据估计得到的噪声标准差自适应地调整原子选择阈值参数，并且将经过处理的CFR作为重构算法的迭代停止条件，以实现稀疏度自适应信号重建。仿真结果表明，在低信噪比下，所提算法的估计性能相较于传统分段弱正交匹配追踪提高了约2dB，并且算法复杂度仅有少量增加。

• 物联网无线通信非平稳几何信道建模研究

  秦剑华,路永玲,王　真,胡成博

  针对物联网无线通信场景，建立了一种基于几何传输特性的非平稳信道模型。通过改变模型参数，提出的信道模型能够描述多种参数配置的物联网无线通信环境。通过推导信道的复冲激响应函数表达式，揭示信道在不同参数配置下的物理特性。此外，数值推导直达传输路径/非直达传输路径的空间互相关特性，探索了移动散射簇的运动时间/方向/速度对物联网传输特性造成的影响。通过将仿真结果与理论结论进行比较，验证上述信道传输特性仿真结果的正确性，对设计物联网无线通信系统性能提供重要的理论依据和技术支撑。

• 基于位置预测的多MEC服务器协同卸载算法

  王　翊,卢兴俊,许耀华,蒋　芳

  移动边缘计算（Mobile Edge Computing， MEC）通过在网络边缘部署服务器来满足终端低时延低能耗的需求。由于用户具有移动性，且MEC服务器覆盖范围和计算资源都有限，任务量较大的卸载会带来较高的时延。为应对此问题，文中提出了一种基于位置预测的多MEC服务器协同卸载算法，让多个服务器协同工作提供计算卸载服务。采用扩展卡尔曼滤波的方法预测用户未来时刻的位置，从而选择合适的服务器处理卸载任务。在此基础上以最小化时延和能耗加权和为目标将任务划分给多个MEC服务器，给出效用函数模型并利用单纯形法求优化解。仿真结果表明，相较于现有的方法，文中算法在时延和能耗的控制上有较好的表现，且用户与服务器间的连接成功率更高。

• 基于多目标粒子群算法的无人机通信三维位置部署及优化研究

  石东森,田　峰

  考虑无人机作为临时基站与地面终端用户通信问题，文中研究了节点的三维部署及功率分配的优化问题，以提高系统的能效和用户的覆盖率。首先，考虑了无人机通信节点的三维位置部署和链路传播模型，构建了无人机通信系统模型，并提出了以能效和覆盖率为目标的优化问题。然后，采用多目标粒子群算法对该非线性规划问题进行有效求解，得到其最优解。最后，仿真结果表明，该方案不仅能提高无人机网络的能效和覆盖率，而且能实现优化的节点三维位置部署和功率分配。同时，所提出的多目标粒子群算法与随机算法、贪婪算法相比，可减少迭代次数，防止陷入局部最优解。

• 一种基于TOA的非视距误差优化定位算法

  张　晨,王韦刚,许晨东,孙啸辰,郭建军,涂真珍,冒雨龙

  利用无线传感器网络进行室内定位时，信号在传播过程中难免会受到各种障碍物的干扰，即存在非视距传播。该问题一直影响了室内高精度定位的准确求解。现有的非视距误差抑制方法存在定位精度不高、鲁棒性较差等问题。为解决上述问题，文中提出了一种基于几何约束的二次规划优化方法。该方法无需获取任何测量的先验信息，在获得测距值后，采用所提出的目标函数对数据进行处理，得到被测节点的准确坐标，并对所提算法进行了详细的复杂度分析。实验结果表明，在室内恶劣的传播环境下，所提出的定位方法效果明显优于其他同类方法。

• 馈线不平衡效应对平面准各向同性磁偶极子天线辐射性能影响研究

  潘明格,张大帅,刘　璐,赵梦丽,吕文俊

  提出同轴线表面不平衡电流的分析方法。根据同轴线和平面磁偶极子天线的连接关系及其固有边界条件，同轴线外表面不平衡电流产生的寄生辐射分量，可用两个高阶谐振电偶极子模式的辐射来近似展开。结合数值分析以及两种平面磁偶极子天线样品的实测比较，发现扣除同轴电缆的寄生辐射效应后，实测和仿真的平面磁偶极天线方向图吻合度可提高20%左右。该方法可用于平面磁偶极子天线实测方向图的数值校准。

• 增强小目标检测性能的通道自注意力机制算法研究

  尹　芹,方　晖,王金东,王　侃,晏天文,霍智勇

  小目标检测是计算机视觉领域具有挑战性的问题。空间注意力和通道注意力机制的使用提高了目标检测网络的均值平均精度，但捕获小物体上下文信息的能力仍然有限，并且在小目标和大中型目标的检测精度上存在差距，难以感知小物体的位置。算法构建了一种基于通道自注意力机制(Channel Self-Attention， CSA)的算法模块，将输入特征映射压缩后，运用自注意力机制建立特征通道间相关性，自适应地重新优化特征通道的响应，提升了捕获小物体远距离上下文信息的能力，从而提高了对小目标的检测精度。 实验结果表明，在几乎不增加计算成本的情况下，CSA块能够为现有目标检测网络带来性能改进。在 PASCAL VOC2007数据集上，采用通道自注意力机制的RetinaNet的 mAP值分别比原始RetinaNet的mAP值高3.11个百分点。使用通道自注意力机制的MobileNetv2比原始的MobileNetv2 mAP值提高3.05个百分点。

• 基于相关性特征选择和深度学习的网络流分类

  刘会霞,董育宁,邱晓晖

  随着网络和多媒体技术的发展，网络流量类别越来越多。网络流量正确分类对服务质量保证、资源分配等非常重要。现有研究中，运用简单的算术运算来融合特征，取得了有效的成果。但是，现有特征融合的运算方法比较单一，且高维特征中存在较多的冗余。为此，提出了增强特征融合方法，生成高维特征，并使用皮尔森相关系数选择最优特征组合。在两个真实数据集上对所提方法进行了测试，发现当特征之间的相关性阈值为0.90时，可以最大程度地删除冗余特征。之后，将选择特征生成二维灰度图，使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）分类模型，总体准确率可达99.84%；与文献方法相比，准确率提高了2～4个百分点。

• 门限SM2签名方案

  唐张颖,王志伟

  区块链钱包系统中私钥一旦丢失或泄露将造成无法挽回的损失，为了保护私钥安全，国内外学者提出了门限签名算法。门限签名算法作为一种多方参与者合作签名的算法，能够防止密钥在使用时存在盗用或欺骗等恶意行为。SM2数字签名算法作为我国自主研发的签名算法，广泛应用于我国密码系统中的用户身份认证、保证数据完整性和真实性等方面。文中提出的门限SM2签名方案，基于CL加法同态加密方案，在签名者集合中恶意者占多数的情况下提供安全有效的签名。

• 一种基于机器学习的网络流早期分类方法

  项　阳,董育宁,魏　昕

  流早期分类对于优化网络管理和确保服务质量（Quality of Service， QoS）至关重要。针对传统流特征在流早期分类中性能较低的问题，在现有研究基础上，提出了两种新的特征：一是通过等距分箱划分包大小等级，计算相邻到达的两个数据包的包大小等级条件频度；二是通过将包大小序列和包到达时间间隔对应相除，得到速率序列，并计算该序列的统计特征作为分类特征。同时，考虑到早期分类的实时性要求，分析了流特征计算的时间复杂性，在特征选择中优化了时间和准确性之间的平衡。另外，针对网络视频流量占比较大的情况，提出了一种层级分类结构；先使用较少的数据包进行non-video/video的二分类，再使用后续的数据包，进行non-videos和videos的细粒度分类。采用随机森林在两个实际网络数据集上进行分类性能测试，并与文献方法进行比较，验证了该方法在快速流量分类中的优越性。

• 基于Frobenius标准形的Arnold变换图像加密算法

  杜思克,张爱华

  针对Arnold变换图像加密算法相关系数不理想的问题，提出了一种基于Frobenius标准形的改进算法。该算法将Frobenius标准形用于图像加密，首先对像素矩阵进行Frobenius标准形加密预处理，然后用Arnold变换进行像素点置乱。仿真实验结果表明，在不损失计算效率的前提下，该算法有效地降低了加密图像的相关系数，具有较强的抗干扰性，并在一定程度上隐藏像素值分布特征。