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04期

• 基于机器学习储备池计算的混沌保密通信机制设计与实现

  靳雷生,王　振,刘　卓,薛　瑞,蒋宗庆

  针对传统混沌保密通信中安全性低、耦合机制复杂、接收端须配备特定动力学系统等问题，提出了一种基于机器学习——储备池计算（Reservoir Computing）的混沌保密通信设计，并通过数值与实验方法验证了机制的创新性与可行性。在数值方面，以图像和语音传输为例，采用具有更高安全性的时滞Lorenz系统和Mackey Glass模型进行加密，在加密系统信息完全未知的前提下，接收端经训练后，可实现与发送端混沌完全同步并进行信息解密。在实验方面，基于可编程逻辑芯片（FPGA）对机制进行了硬件设计与实现，并以实时视频传输为例，验证了该保密通信设计的实际应用价值。还引入了针对不同加密系统的校准方法，以进行长时间稳定混沌同步和通信。此外，通过噪声研究，证明了该通信机制的鲁棒性。理论与实验结果对推动新型保密通信与机器学习交叉研究有一定的参考价值。

• 基于稀疏分解和预滤波处理的机载SAR图像超分辨率重建

  王　昕,崔　烨,宋晓众

  提升图像分辨率一直是合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）成像处理的一个重要方向。该文对低分辨率SAR图像受相干斑噪声影响导致超分辨率重建性能下降的问题进行了研究，提出了一种基于字典稀疏表示和预滤波的超分辨率重建流程。对低分辨率雷达图像的稀疏表示可以实现图像不同结构成分信息的分解，然后采用复数神经网络实现模糊核的校正以及预滤波，从而提升图像质量以及低分辨率SAR图像与超分辨率网络的匹配程度。通过上述处理流程可以避免更改网络训练设置的复杂操作，达到改善重建图像的性能，同时抑制了超分辨率网络对相干斑噪声的放大。实验验证表明，加入低分辨率SAR图像的预滤波处理步骤后，超分辨率网络的重构结果在视觉效果及客观指标上都获得了明显提升。

• 采用混合多址技术的卫星系统反向链路遍历容量分析

  郭　焱,孔槐聪,廖向荣,林　敏,欧阳键

  近年来，点波束和非正交多址接入技术作为提升卫星系统资源利用率和传输速率的有效手段，受到了工业界和学术界的广泛关注。文中提出了一种联合时域 功率域的混合多址接入技术的多用户卫星通信系统传输方案，并对其反向链路的遍历容量进行了分析。首先，结合点波束技术将卫星覆盖范围内的多个用户分为若干个组，组内用户采用非正交多址技术，每个用户组采用时分多址技术，从而获得更高的频谱效率。其次，为了验证所提传输方案的性能，在卫星采用放大转发协议和卫星链路服从阴影莱斯分布的条件下，推导出卫星系统反向链路遍历容量的闭合表达式。最后，计算机仿真验证了理论分析的正确性，以及所提传输方案相较于现有调度方案在提升系统容量方面具有的优势，从而为实际的方案设计和工程应用提供参考。

• 认知星 地融合无线网络中的波束形成算法研究

  鲁伟鑫,李佳保,安　康,沈文科,王三喜

  研究了认知星 地融合无线网络中的波束形成算法，存在地面窃听用户的卫星无线网络为主网络，地面蜂窝网络为次级网络，二者一起构成频谱共享的认知星 地融合无线网络。在认知星 地融合无线网络中，假设所有节点的信道状态信息完全已知。首先，以系统发射功率最小化为目标函数，卫星主用户的可达安全速率和次级用户的通信速率满足要求为约束条件建立优化问题。其次，利用迫零波束形成算法、门限值替代算法和黄金分割算法分别将原始非凸的优化问题转化为满足凸形式的优化问题，并通过半正定规划方法求解出优化问题的最优解。最后，计算机仿真结果验证了黄金分割算法具有更高的有效性及优越性。

• 面向电力线通信的干扰态检测及极化码设计

  马　涛,葛红舞,孙圣武,戴　欣,夏重阳

  脉冲干扰噪声是电力线载波通信信道区别于其他通信信道的关键要素，目前的容量研究结果表明，基于马尔可夫模型可以将脉冲干扰噪声信道容量分解为多个干扰态的信道容量与非干扰态信道容量的线性加权叠加，且系统信道容量主要决定于非干扰态信道容量。为此，文中针对典型的脉冲干扰噪声信道推导了信道干扰状态的对数似然比检测准则，在此基础上通过对接收信号干扰态的对数似然比置零提出了脉冲干扰噪声信道的删除信道等效模型。最终，通过等效删除信道模型给出了脉冲干扰噪声信道的极化码设计准则。仿真结果表明，文中提出的干扰状态检测及对数似然比置零的信号预处理非常有效，所设计的极化码在预处理下性能优异，比公开文献中所报道的极化码性能有显著提升。

• 智能超表面辅助双小区NOMA系统下行低功耗传输方案研究

  过仕安,王　鸿

  由于在频谱效率与功率效率方面的优势，智能超表面(Intelligent Reflecting Surface， IRS)和非正交多址接入(Non Orthogonal Multiple Access， NOMA)被视为未来无线通信的两项关键技术，文中针对IRS与NOMA的融合系统展开研究。具体地，将IRS部署在两小区的边缘，用于提升小区边缘用户的传输性能，建立了IRS辅助两小区NOMA系统的下行传输功率最小化问题。为了求解建立的发射功耗最小化问题，推导了基站传输功率与IRS相移矩阵之间的关系，并将传输功率分配系数和相移矩阵的联合优化问题转化为单纯的相移优化问题。由于相移向量中每个元素需服从恒模约束，转换后的相移优化问题仍为非凸优化问题，提出了一种顺序相位旋转算法进一步求解相移优化问题。仿真结果表明，在相同的实验配置下，文中提出的下行传输方案在发射功耗方面的性能明显优于其他基准方案。

• 基于边缘检测暗通道先验的全变差图像去雾算法

  马　悦,金正猛,冯　灿

  为了恢复有雾图像中更多如边缘、结构等有价值的图像细节信息，文中引入带边缘检测的暗通道先验来估计初始场景深度，提出基于边缘增强的全变差图像去雾模型，证明该模型极小化问题解的存在性和唯一性。进一步，结合原始 对偶方法，设计该模型的快速数值求解算法，并给出了该算法的收敛性结果。最后，数值实验结果验证所提算法的可行性与有效性。

• 一种基于三管开关结构的改进型电荷泵设计

  周运乐,张　瑛,张豪哲,殷　鹏

  提出了一种改进型电荷泵，通过三管开关结构减小了时钟馈通效应，同时将电流舵结构与全差分电荷泵结构相结合，在提升开关速度的同时，抑制了电流失配、电荷共享和电荷注入等非理想效应。仿真实验结果表明，在电荷泵的充放电电流为10μA时，时钟馈通所引起的尖峰电流最大值仅为11.26μA，所产生的压控振荡器控制电压纹波降至50%。将其应用于锁相环系统，锁相环输出时钟抖动从118ps降低到36ps。

• 基于小样本学习的中文文本关系抽取方法

  季一木,张　旺,刘　强,刘尚东,洪　程,邱晨阳,朱金森,惠　岩,肖　婉

  实体关系抽取作为文本挖掘和信息抽取的核心任务，是知识图谱构建过程中的关键一环。然而人工建立大规模有标签的数据耗时耗力。使用小样本学习来进行关系抽取，仅仅需要少量样本实例就能使模型学会区分不同关系类型的能力，从而缓解大量无标签数据带来的标注压力。本文对中文关系抽取数据集FinRE进行了重构使之适用于少样本学习，并引入了语义关系网络HowNet对实体进行更为精确的语义划分，并在此基础上使用双重注意力机制提高句子编码质量，从而提高了模型在面对噪声数据时的效能，减轻了长尾关系的影响。使用本文的方法在该中文数据集进行了评估，与原始原型网络相比，基于句子级别与实体级别的注意力机制的原型网络在抽取准确率上提升了1%～2%的性能。

• 多密钥全同态加密的研究现状与发展趋势

  祁正华,何菲菲,张海桃,谭小辉

  全同态加密是隐私保护的一种技术，可以使数据在密文状态下进行运算且运算结果解密之后与在明文状态下的运算结果一致。多密钥全同态加密允许在不同密钥下加密的密文之间进行同态操作。加密方案中存在密钥交换、密文扩展等影响运算效率的多项式函数，而且投入实际应用的方案需具备良好的计算效率。以同态加密的3个发展阶段为分水岭，分别梳理每一阶段的多密钥全同态加密的基本构造流程并分析学者们对其进行的核心优化方法。最后简要讨论多密钥全同态加密方案面临的问题并展望未来可能的优化方向。

• 基于Transformer的透明物体图像语义分割

  朱松豪,孙冬轩,宋　杰

  由于周围物体和背景区域都能通过透明物体进行透视，同时透明物体也会对周围物体和背景区域进行反射，因此需要借助Transformer这种高效的编解码结构，尤其需要借助Transformer结构中的注意力机制，以便更好地解决透明物体特殊材质的像素级分割任务。由于卷积神经网络通常拥有较小的感受野，因而容易忽略图像的全局特征，而Transformer可以很好地弥补这一缺点。因此，文中提出一种融合卷积神经网络与Transformer的透明物体图像语义分割网络，并设计了一个多头自注意力与卷积结合的注意力机制模块。该网络通过构建基于编解码的特征提取网络和金字塔结构特征融合网络，有效结合上下文信息，并融合多尺度特征，对透明物体轮廓区域做出更为准确的判断。Trans10K V2数据集的实验结果表明，与其他语义分割方法相比，文中所提网络模型有效地提高了语义分割的平均交并比及准确率。

• 融合隐性社交网络社团划分和协同过滤的推荐算法

  孙海岗,李玲娟

  协同过滤算法是个性化推荐系统中广泛使用的经典算法。针对传统协同过滤算法存在的相似度计算不准确、可扩展性差等问题，设计了一种融合隐性社交网络社团划分和协同过滤的推荐算法ICDCF。该方法将用户对项目的共同兴趣视为社交关系。首先用考虑了用户隐性关系的改进的Jaccard相似系数衡量用户间的社交关系强弱，以用户为顶点、以用户相似度为连边的权值，构建无向加权的隐性社交网络；然后基于隐性社交网络，用谱聚类思想对用户进行社团划分；最后在社团内实施基于用户的协同过滤推荐。该方法可以避免协同过滤推荐阶段因共同评分项目少而导致的相似度计算不准确问题，同时可以减少搜索近邻的计算量，提高时间效率。在数据集MovieLens 100K和FilmTrust上的实验结果体现了ICDCF算法在推荐准确性和可扩展性方面的优势。

• 支持多跳的格上属性基同态代理重加密方案

  王依然,陈燕俐,王慧婷

  属性基代理重加密结合了代理重加密和属性基加密技术，允许半可信的代理将特定访问策略下的密文转换为另一个访问策略下的密文，实现加密数据的细粒度安全共享和访问控制。针对传统的格上属性基代理重加密方案虽然能实现在云端密文的代理，但却无法实现密文的运算处理问题，提出一个格上的属性基同态单向多跳代理重加密方案。方案不仅安全性较高，保证了即使被授权人和代理人联手也无法获得授权人的私钥，还实现了对新鲜密文和重加密密文的全同态运算。最后在DLWE假设下证明了方案具有诚实重加密攻击不可区分性和安全性。