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2023年第02期

• 基于强约束字典联合深度神经网络的单通道语音分离

  孙林慧,袁　硕,张　蒙,梁文清,步云怡

  针对基于字典学习语音分离方法的“交叉投影”问题，提出了强约束的优化函数，不仅抑制重构信号和目标信号的误差，约束干净信号在联合字典上的误差，而且抑制干净信号在其他字典上的投影并限制字典间的原子相关性。此外，为了进一步提高两个相似信号的分离效果，提出基于强约束字典联合深度神经网络的单通道语音分离方法，首先利用强约束字典实现目标与干扰语音的初步分离，然后通过联合约束利用深度神经网络实现语音与干扰语音交叉投影残余的分离。实验结果表明，与其他优秀单通道语音分离方法相比，该算法有效提升了语音分离系统的性能。

• 面向工业物联网的短包安全通信资源智能分配算法

  李　松,张继钰,陈瑞瑞

  面向工业物联网业务的低时延与安全性需求，针对短包安全通信的设备高能耗问题，结合物理层安全技术的短包通信理论，提出了一种安全容量约束下带宽和功率的智能分配算法。考虑安全容量和总带宽约束，构建了工业物联网下短包安全通信的总功率最小化问题。根据优化目标和约束条件，设计了带宽资源决策的双深度Q网络和基于深度确定性策略梯度的功率资源分配网络。仿真结果表明，所提出的智能资源分配算法有效地降低了工业物联网下短包安全通信的总功率。

• 基于自供电智能反射面辅助的MISO系统无线安全传输

  吕　斌,李　健,曹　怡,齐　婷

  为增强无线通信的安全性，面向多输入单输出(Multiple Input Single Output, MISO)系统，提出了基于自供电智能反射面（Intelligent Reflecting Surface, IRS）辅助的物理层安全传输方案，其中IRS被用以协助基站到合法用户的信息传输，同时抑制传输给窃听者的信号，以此实现系统的安全传输。为保证IRS有足够的能量维持其运行，设计了基于时间切换（Time Switching, TS）的能量收集方案，即将传输块分为能量收集阶段和信息反射阶段。在能量收集阶段，IRS从基站发射的射频信号中收集能量；在信息反射阶段，IRS利用先前收集的能量辅助基站的信息传输。为了最大化系统安全传输速率，设计了关于基站波束成形向量、时间分配和IRS反射相位的联合优化问题。由于该问题为非凸优化问题，为此设计了基于两阶段的高效算法，并通过交替优化、半正定松弛(Semi Definite Relaxation, SDR)、连续凸逼近(Successive Convex Approximation, SCA)等技术获得了次优解。仿真结果表明，所提出的方案可以有效地提升系统的安全传输速率。

• 多目标的跟踪区域列表动态优化算法

  陈发堂,韩才君,张　航

  5G移动网络要适应多样化和不断增加的用户设备(User Equipment, UE)，应对终端巨大的位置管理信令开销是实现这一目标的重要保障。文中提出了一种多目标算法优化跟踪区域列表(Tracking area List, TAL)的策略，目的是寻找TAL中跟踪区(Tracking Area, TA)的最优分布以及如何将TAL分配给UE，以最小化位置管理中冲突的跟踪区更新(Tracking area update, TAU)和寻呼信令开销。在本地侧利用多目标粒子群优化算法实现TAL的最优分布，网络侧根据不同UE的移动特性来分配大小合适的TAL。通过仿真验证，所提方案可以在TAU和寻呼开销之间取得妥协，并在节省总位置管理开销方面得到了大幅度改善。

• 基于无人机的移动边缘计算任务卸载

  刘建华,林柯蒙,衡振宇,刘佳嘉,谢家雨

  无人机具有高移动性，能帮助移动用户在基础通信设施缺乏的环境中快速部署边缘云。为降低基于无人机的边缘计算成本，提高能量利用效率，提出了一种移动边缘计算（Mobile Edge Computing, MEC）系统的任务卸载方案。首先基于排队论模型构建了多用户边缘计算模型，引入等待概率构造了移动边缘计算系统的成本函数，然后采用权重系数将多目标优化问题转化为求解卸载策略的单目标非线性规划问题，最后采用蒙特卡洛剪枝算法进行求解，并引入决策树剪枝算法降低了算法的复杂度。实验结果表明，文中提出的任务卸载方案在CPU性能较低、任务到达率较大的情况下均能降低成本开销，为基于无人机的边缘计算提供了一种低成本的解决方案。

• 有源RIS辅助的上行NOMA系统和速率最大化研究

  杨小龙,王　鸿

  可重构智能表面（Reconfigurable Intelligent Surface, RIS）和非正交多址接入（Non Orthogonal Multiple Access, NOMA）技术都是未来无线通信中有前景的技术。然而，由于基站（Base Station, BS） RIS 用户之间的反射信道存在“双衰落”效应，会限制传统无源RIS辅助NOMA系统的性能增益。文中针对有源RIS辅助的上行NOMA系统和速率问题展开研究，其中有源RIS的反射单元（Reflecting Elements, REs）不仅可以调整入射信号的相位，也可以放大入射信号的幅度。针对所建立的非凸和速率最大化问题，利用Charnes Cooper转换和半正定松弛（Semidefinite Relaxation, SDR）工具设计了一种高效的交替优化算法，对优化问题进行求解。仿真结果表明，与多种基准方案相比，文中提出的有源RIS辅助的NOMA系统传输方案可以有效地提高系统的和速率性能。

• 基于图卷积的跨模态行人重识别方法

  朱松豪,吕址函

  近年来，红外 可见光的行人重识别在视频监控、网络刑侦等领域应用广泛，这项任务的目的是实现RGB摄像机和红外摄像机下出现的同一行人的匹配。由于行人图像在RGB模态和红外模态下存在较大差异，因而使得该项任务具有一定的挑战性。文中提出一种基于图卷积的跨模态行人重识别方法，同时提出一种新颖的异心三元组损失函数，用于更好表征行人特征。该方法首先对水平切割方法进行改进，在此基数上以局部特征和全局特征为节点构建图卷积神经网络，并利用构建的图卷积神经网络学习图像结构化特征；然后，引入了一种全新的异心三元组损失函数，并结合Softmax损失函数进一步提高模型性能。两个公开数据集上进行的对比实验、消融实验以及可视化实验结果验证了文中所提方法的卓越性能。

• 基于反射信号特征的RFID标签和移动终端跨域互联方法

  徐　鹤,戴嫚嫚,李　鹏,季一木

  随着物联网、人工智能等技术的飞速发展，基于物联网的“人 机 物”智能感知识别技术成为当前研究的热点方向。在众多的感知识别技术中，射频识别技术（Radio Frequency Identification, RFID)作为物联网的核心技术之一，被广泛应用在物流追踪、身份认证和室内定位等各个领域。由于目前广泛使用的个人移动设备并不支持RFID信息读取，限制了RFID技术的大范围应用。针对智能手机不能直接读取RFID标签信息的问题，提出一种利用用户预定义的基于RFID反射信号的手势特征实现面向智能手机和RFID标签之间的跨域互联方法。该方法不需要对部署的RFID系统或智能手机进行任何硬件修改，通过用户在感兴趣标签面前做出手势而产生的RFID相位特征，并与智能手机捕获到的运动传感器数据的相关时间戳进行匹配，从而实现了智能手机与RFID标签的关联配对。最后，通过实验验证了文中提出的跨域互联方法的可行性。

• LLN中移动感知的节能父节点选择算法

  姚玉坤,罗　杰,何　亮,任　智

  针对低功耗有损网络现有移动性支持路由算法中父节点切换频繁、移动检测机制使用不可靠的瞬时路由度量、未考虑链路质量对能耗影响等问题，提出一种基于剩余通信时间（Remaining Communication Time，RCT）的移动感知节能父节点选择算法。首先，为了降低父节点切换次数并节省节点能耗，构建了基于RCT和通信成本的父节点选择函数，移动节点基于该函数值选择下一父节点。其次，为了避免在移动场景下由于瞬时路由度量不可靠而导致的不必要的父节点切换，在算法的移动检测阶段提出一种基于接收信号强度指标(Indicator of Received Signal Strength ，RSSI)和RCT值的移动检测机制，父节点需要结合RSSI和RCT两个值来共同判断移动节点是否需要进行父节点切换。理论分析和仿真结果表明，算法在控制开销、网络生存时间、能耗等方面的性能均得到了提升。

• 融合无线携能通信的可充电雾计算迁移研究

  王　倩,葛欣炜,陈思光

  雾计算网络场景下移动设备因其电池寿命有限而大大制约了其工作能力, 简单的计算迁移方案已无法满足用户的服务需求。因此，文中提出了一种融合无线携能通信（Simultaneous Wireless Information and Power Transfer，SWIPT）的可充电雾计算迁移机制。具体地，通过充分考虑任务迁移比、传输时间和功率分割比的联合优化，构建了一个多用户场景下最小化所有任务完成总能耗的优化问题。基于上述非凸优化问题，提出了一个基于凸差规划与加速梯度的交替优化算法，该算法基于凸差规划和交替优化理论，将非凸优化问题转化成两个凸优化子问题进行交替求解；同时，结合加速梯度下降方法，实现任务迁移比、传输时间和功率分割比等最优解的快速求解。特别地，通过在传统FC模型中融合SWIPT技术，使得智能设备从射频信号中解码结果信息的同时可以从中采集能量，以延长电池的使用寿命。最后，仿真结果表明文中所提出的可充电雾计算迁移机制可以有效降低任务处理能耗，较DGECO方案能耗平均降低了约12.8%。

• 基于节点相似度和标签传播的加权网络社团划分方法

  张鑫杰,李玲娟

  社团是复杂网络中连接紧密的节点所构成的群体，社团划分是理解网络结构和挖掘网络所蕴含的信息的有效途径，加权网络能比无权网络反映更深层次的信息，对其进行社团划分具有重要的现实意义。为了提高加权网络社团划分的准确性和效率，设计了一种基于节点相似度和标签传播的加权网络社团划分方法SLWCD。该方法用改进的Jaccard相似系数计算加权网络的节点相似度，并基于节点相似度将节点分组，再按组分配初始标签；在标签传播过程中，对目标节点的邻居节点按标签分组，将目标节点的标签更新为与其边权之和最大的组所对应的标签；当标签不再变化时，将具有相同标签的节点归于同一个社团，产生最终的社团划分结果。在Zachary空手道俱乐部网络和Lesmis网络上的实验结果表明，SLWCD方法不仅能够准确地划分加权网络的社团，而且具有较高的稳定性和较低的时间复杂度。

• 基于DistilBert LSTM与多项朴素贝叶斯的漏洞检测方法

  王　璇,王馨彤,陈燕俐,孙知信

  软件漏洞检测是维系软件安全性的关键，漏洞的高效检验是当前的研究热点。文中提出了一种基于DistilBert LSTM与多项朴素贝叶斯的漏洞检测模型。为实现漏洞函数的源代码文本深度表征，文中通过DistilBert LSTM挖掘漏洞的局部关键特征和全局时间特征，并得出漏洞的存在性概率；针对漏洞检测过程中的难样本，通过多项朴素贝叶斯进行优化检测，该模型使用TF IDF矢量化器进行数据预处理，并通过执行卡方检验进行特征选择，将所得输出至多项朴素贝叶斯分类器中进行检测，以获得最终的漏洞检测结果。实验结果表明，文中提出的方法在公共漏洞和暴露数据库的数据上有效提高了漏洞检测的准确率和精确率，同时降低了漏洞检测的误报率和漏报率，相较于其他机器学习模型，具有更优的性能指标。