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2024年第01期

• 平面端射圆极化天线进展综述

  吕文俊,顾珊珊,殷弋帆,张文海

  全面总结了平面端射圆极化天线的发展历程和重要突破。以正交磁偶极子和平面互补振子两大核心工作原理为主线，深入剖析平面端射圆极化天线的一般性设计方法，阐明其形态演变规律，详细介绍了平面端射圆极化天线的宽带设计技术、波束调控技术以及高增益设计技术等研究现状，最后探讨平面端射圆极化天线的可能发展方向，用于指导该领域的科学研究和工程设计。

• 超小面积超低功耗9位模数转换器

  马源,王学诚,张沕琳

  设计了一种40 nm CMOS技术下的9位差分逐次逼近式 (SAR) 模数转换器 (ADC)。通过理论推导计算电容器失配误差和寄生效应的影响，结合MATLAB软件特点建立了快速蒙特卡洛仿真模型，模型可根据ADC各项关键参数约束，实现多结构性能比较算法。根据工艺参数和版图提取信息，将实际参数代回仿真模型进行快速验证，极大降低了架构调整带来的迭代成本。最终实现的ADC 硅片面积仅为 0.004 3 mm2，在125 kS/s采样率下测得的功耗开销仅为360 nW，对于2.6 kHz的1.8 Vpp输入信号实现了8.4 bit的有效位数 (ENoB)和68.8 dB的无杂散动态范围 (SFDR)。

• LEO卫星通信终端的RTT定位技术

  屈德新,冯健锋,张更新

  低地球轨道（LEO）卫星通信互联网是未来满足万物智联、天空地一体化网络连接的6G移动通信网络重要组成部分。LEO卫星通信终端的移动性管理是LEO卫星网络运行管理的基本功能，而获取卫星终端的位置是实现移动性管理的基础。目前，全球卫星导航系统（GNSS）能够提供比较高的定位精度，但是当GNSS位置服务在受到环境遮蔽、外部干扰时可能失效，因此卫星通信终端需要一种独立于外部GNSS服务的自主定位方案。以未来LEO卫星互联网的通信信号为背景，提出一种基于往返时延（Round Trip Time,RTT）测量的LEO卫星通信终端自主定位体制，对OFDM卫星互联网信号的时延估计算法精度以及定位误差进行了理论计算和数字仿真，获得了本定位方案的均方根误差（RMSE）和几何稀度因子（GDOP），计算结果表明可以实现百米量级的快速定位，满足了移动性管理所需的千米量级位置信息的应用需求。

• 基于通感一体化的Wi Fi卸载匹配算法

  程铄雅,朱琦

  针对目前移动数据流量激增所导致的通感一体化无线通信网络系统中的拥塞和过载问题，提出一种基于通感一体化的Wi Fi卸载匹配算法。首先，基于信息论综合考虑系统的通信吞吐量和感知互信息量，定义系统的效用函数，在满足用户QoS的同时最大化系统的总效用；其次，基于图论的思想建立Wi Fi信道分配算法为每个Wi Fi接入点分配信道，并将用户的接入选择问题建立为具有外部性的多对一匹配博弈模型。仿真结果表明，所设计的卸载策略能够提高系统的总效用，缓解基站处的数据压力。

• 有限大接地板对圆极化微带贴片天线等化波束宽度影响的研究

  齐家琛,马柯,罗羽成,李小慧,吕文俊

  基于数值仿真和实验测量，研究了接地板尺寸对微带贴片天线圆极化等幅条件的影响规律。结果表明：当接地板尺寸变化时，铅垂极化分量幅度（|Eθ|）和水平极化分量幅度（|Eφ|）受到地板尺寸变化的敏感度和规律不同，从而影响了圆极化天线主波束范围内保持其幅值相等的条件。最终推得接地板尺寸在0.6~1.0波长范围内，铅垂、水平极化分量保持等幅条件（按幅度差不大于3dB计）的“等化波束宽度”经验公式，为可穿戴圆极化贴片天线的波束宽度调控及选择提供理论依据。

• 基于深度学习的二维人体姿态估计研究进展

  卢官明,卢峻禾,陈晨

  人体姿态估计在人体行为识别、人机交互、体育运动分析等方面有着广泛的应用前景，是计算机视觉领域的一个研究热点。在最近的十年中，得益于深度学习技术，大量的研究工作极大地推动了人体姿态估计技术的发展，但由于受训练样本不足、人体姿态的多变性、遮挡、环境的复杂性等因素影响，人体姿态估计仍然面临着诸多的挑战。文中对近年来基于深度学习的2D人体姿态估计方法进行归纳和总结，着重分析一些有代表性的人体姿态估计方法的思路及工作原理，以便研究人员了解当前的研究现状、面临的挑战以及今后的研究方向，拓展研究思路。

• 可证数据持有研究进展

  王化群,巩冉

  海量远程数据完整性检测是云计算安全领域的一个研究热点，可证数据持有(Provable Data Possession， PDP)是一种轻量级远程数据完整性概率检测模型。从不同的公钥基础架构的角度,综述了PDP的研究进展。首先，针对公钥架构(Public Key Infrastructure， PKI)、身份基公钥密码和无证书公钥密码体制,分别阐述了PDP的研究背景和主要研究进展。其次，给出了结合新型网络技术的PDP方案，如区块链技术、DNA技术等。最后，展望了未来PDP研究的一些重要方向,包括量子计算和抗量子PDP、新型智慧城市和基于我国商用密码标准的PDP、6G和内生安全PDP等。

• 基于区块链的可搜索加密技术研究综述

  孙国梓,王钰,李兆维,韩瑞,万明发,袁腾

  在数据外包服务中，为了保护用户隐私和数据安全，数据通常采用密文形式存储于云服务器中。对数据进行加密虽然一定程度上保护了用户数据，但是却带来了用户难以搜索密文中关键字的问题。可搜索加密概念的提出为解决这一问题提供了有效的途径，用户可以直接在加密数据上执行搜索和计算等复杂操作。然而由于不可靠的云服务器等问题，现有的可搜索加密技术仍然存在不支持公平支付、缺乏通用的验证机制和隐私泄露等问题。因此，文中介绍了可搜索加密和区块链两种技术，并讨论了基于区块链的可搜索加密与传统可搜索加密相比的优势；分析和比较了过去两年基于区块链的可搜索加密方案的特点、安全性和效率，并提出了当前方案中的缺陷和未来可能的工作方向。

• 基于正区域和投票式属性重要度的特征提取算法

  骆公志,张尚蕾

  高维数据集中的不相关或冗余信息导致特征提取计算复杂度较高的问题，已成为研究者关注的热点。邻域粗糙集模型具有通过删除大规模数据中的冗余信息来提高计算效率方面的优势，为进一步提升现有邻域粗糙集模型在处理连续型高维数据库的特征提取过程中的计算效率，提出一种基于正区域和投票式属性重要度的特征提取算法。该算法首先依据属性约简前后正区域不变的性质，以及属性约简与正区域内决策划分类的类内归并和类间区分之间的本质联系，改进了投票式属性重要度计算办法；然后从域间区分、类间区分以及类内区分三个方面，融入属性粒度阈值来评估条件属性重要度，以此减少不同分布密度的条件属性给投票结果带来的距离影响；最后，通过一次性投票的方式给出所有的条件属性重要度，将条件属性重要度计算从k维降至1维，以此降低计算的复杂度。实验分析验证了新提出的算法对于提高属性重要度计算效率效果显著，在实验的7个UCI测试数据集上的分类精度以及运行时间等方面表现良好。

• 基于改进YOLOX的无人机航拍图像小目标检测算法

  潘翔,陈前斌,黄昂,罗佳,唐伦

  在无人机上运用目标检测技术具有广泛的应用前景，但和自然拍摄的图像不同，无人机航拍的图像更加复杂，且大多数为小目标。而现有的检测算法缺乏对小目标的特征提取能力，从而导致严重的误检和漏检问题。针对上述问题，提出一种基于YOLOX框架的高效的无人机小目标检测算法。首先，在特征融合网络中增加一层检测微小目标的特征融合结构，通过利用浅层特征图中丰富的位置信息和轮廓信息来加强网络对小目标的识别能力；同时，为了防止额外参数的增加，将减少头网络中的一层卷积层并缩减其通道数。其次，提出一种通道-空间注意力机制模块（Channel Spatial Attention Module，CSAM），利用最优的权重分配使网络聚焦于特征图中小目标密集的区域。最后，提出一种带位置引导的标签分配策略(LB SimOTA)，根据每个预测框和真实框的交并比(IOU)的大小，分别配以不同的权重，以改善网络中整体预测框的质量。在小目标居多的数据集VisDrone2019上的实验结果表明，文中提出的算法和 YOLOX S相比，针对车和人的检测精度提升了8.63%，检测速度FPS也可达到86，因此更适合在无人机对地面小目标检测的场景下部署。

• 融合数据挖掘和评分预测的推荐算法

  林啸轩,季一木,刘尚东,李玲娟

  针对传统UserCF算法存在的数据稀疏、相似度计算开销大且不够准确的问题，以提高推荐准确率、覆盖率和时间效率为目标，设计了融合数据挖掘和评分预测的推荐算法DRR。首先用PCA降维算法解决用户评分矩阵过大且稀疏的问题；再用Canopy算法对降维后的矩阵进行处理得到聚类个数K，以余弦相似度为距离度量，用K means算法对用户聚类，并用Apriori算法挖掘簇内项目之间潜在的关联规则，计算项目关联因子；最后以目标用户所在簇内的其他用户为其近邻，基于历史评分、余弦相似度和项目关联因子预测目标用户对项目的评分，在降低寻找最近邻时耗的同时挖掘出长尾项目。在movieLens数据集、豆瓣电影数据集上与UserCF算法、基于K means聚类的协同过滤算法和基于谱聚类的协同过滤算法的对比实验结果表明，DRR算法的准确率、召回率、F1值、覆盖率，以及时间效率都有所提升。