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2026年第01期

• 激光-太赫兹融合通信：关键技术与未来展望

  袁仁智,郭文翔,杨闯,朱秉诚,彭木根

  激光通信与太赫兹通信因其大带宽与高速率特性，被视为满足6G时代超高速、低延迟通信需求的两项关键技术。激光通信因其在大气层中的低损耗传播特性而在星地通信中应用前景广阔，但在云雾天气时衰减严重；太赫兹通信对云雾的高穿透性可以弥补这点不足，但在非云雾天气下传输速率不及激光通信。为提升星地通信系统的可靠性与适应性，重点关注激光与太赫兹融合通信方案，总结激光与太赫兹融合通信的研究现状，包括光子辅助太赫兹生成、光载太赫兹通信等关键技术，并提出共源与非共源两种激光-太赫兹融合通信架构。通过分析当前挑战，展望了激光-太赫兹融合通信的未来发展方向，为构建可靠、灵活的激光-太赫兹融合系统提供理论支持。

• 141 GHz信号在植被中传播的测量和建模

  陈兴民,杨闯,蒋志伟,袁仁智,彭木根

  太赫兹（0.1~10 THz）通信凭借其实现每秒太比特数据速率的潜力，被广泛视为6G网络中极具前途的技术，为高容量无线通信带来了新的希望。然而，太赫兹无线传播特性相比已有低频频谱具有强差异。其中，植被引起的太赫兹无线信道干扰是一个重大难题，如何构建植被干扰下的信道模型成为太赫兹通信应用的关键条件。为此，开展141 GHz大气窗口频率的太赫兹信道测量研究，应用VED和对数域线性损耗模型两种建模方法。通过多次实验测量小叶赤楠，发现植被引入角度和水平位置会影响功率损耗，且信道统计特性呈重尾稳定分布（Heavy?tailed Stable Distribution），而不是传统的Rician或Weibull模型。

• 6G室内短距离太赫兹信道测量与建模研究进展

  梁静宜,刘芫健,李双德,王世豪

  太赫兹通信（0.1~10 THz）被认为是6G及下一代无线网络的核心使能技术，室内短距离通信则是6G主要的应用场景。因此，针对室内短距离的太赫兹信道研究，对于未来无线通信系统的发展至关重要。全面综述了室内短距离太赫兹信道测量、建模与仿真研究现状。首先，从应用场景、关键频段、测量方法以及信道特性4个方面阐述室内短距离太赫兹信道测量与建模研究现状；其次，对比了确定性建模、统计性建模及混合型建模的优劣，分析射线跟踪法的适用性；最后，基于已有的研究阐述了太赫兹频段信道测量、建模与仿真的挑战和未来展望。

• 中继系统在太赫兹链路中的性能分析

  杨建,刘世龙,牛明博

  太赫兹无线链路已成为下一代信息传输技术的研究热点，但在实际无线通信中，存在传输环境复杂、信道衰落和多径效应对传输信号造成严重损耗等问题。在太赫兹无线链路中引入中继系统可以有效缓解信道衰落和多径效应对传输信号的损耗。针对使用Beaulieu?Xie分布和Fisher?Snedecor分布的放大转发中继通信系统和解码转发中继通信系统的性能进行分析与评估，主要包括对二进制相移键控调制方式下的平均误码率和中断概率两个关键性能指标的计算和模拟验证。首先考虑信号的传播特性、多径效应以及大气衰落的影响，并结合Beaulieu?Xie分布和Fisher?Snedecor分布进行信道建模。其次利用指向误差、确定性衰减和分布模型，推导出二进制相移键控调制下的平均误码率和中断概率的闭式表达式。最后使用 MATLAB 进行模拟仿真，评估系统在不同参数配置下的性能表现，在信噪比相同的情况下，解码转发中继系统平均误码率更小，中断概率更小。

• 无人机机载可见光通信网络协同部署与节能优化方法研究

  庞丽媛,苗圃,宋康

  无人机（UAV）机载可见光通信（VLC）技术为交通、文旅及应急通信等场景提供了灵活的通信与照明支持。然而，UAV的高机动性和机载资源的有限性给系统部署与能效优化带来了巨大挑战。面向高能效UAV?VLC网络，提出一种基于双阶段顺序优化的协同部署与资源分配方案。该方案通过联合优化用户关联、无人机轨迹规划与功率分配，构建系统能耗最小化模型。为提高求解效率，采用增强型K?means算法进行用户聚类与初始关联，并引入深度强化学习方法对轨迹与功率控制进行动态优化。仿真结果表明，所提方法在保障用户通信与照明需求的前提下，可显著降低系统能耗，较传统方案节能效果高达67.62%。

• 基于BPPM调制的非直视紫外光通信在异步周期脉冲干扰下的性能分析

  曹天,王平,王凯乐

  随着紫外光通信技术在无人机平台上的应用，对地面非直视紫外光通信系统带来潜在威胁。针对基于二元脉冲位置调制（Binary Pulse?Position Modulation， BPPM）的非直视紫外光通信系统，首先推导了在异步周期脉冲干扰下BPPM符号的两个时隙中干扰信号的联合概率质量函数。进一步推导了系统平均误码率和可达速率的理论闭合表达式，并使用蒙特卡洛仿真对理论结果进行了验证。最后，给出了在不同干扰距离、发射端峰值光功率以及干扰脉冲参数下的性能结果。结果表明，相较于开关键控，非直视紫外光通信系统采用BPPM可以获得更加优异的抗干扰性能。

• 基于多智能体深度强化学习的智能卫星切换策略

  葛富源,张申虎,闫实

  海洋物联网的发展对超密集低轨卫星网络的通信质量提出了更高要求，传统固定规则切换策略难以适应低轨卫星的高速运动，易导致频繁切换。参考第一期星链计划进行星座建模，提出一种基于多智能体深度强化学习的智能卫星切换策略，通过构建分层决策架构将传统阈值判决与强化学习优化相结合，利用多终端协同机制实现资源协调，考虑载噪比、仰角和剩余服务时间等多维指标，设计综合奖励函数引导智能体学习最优切换策略。仿真结果表明，在超密集星座环境下，该策略平均接入成功率可达92.4%，较传统方法提升13%以上，且在高负载场景仍保持77.6%的稳定性能。虽然切换频率有所上升，但通过主切换有效保障了通信的连续，为解决海洋物联网间歇性连接问题提供了创新的解决方案。

• 面向低轨卫星的NB‑IoT资源切片动态管理方法

  洪涛,李治,倪一天,丁晓进,张更新

  针对低轨卫星高动态场景下多服务质量（Quality of Service，QoS）时变物联业务资源调度问题，提出了一种基于Lyapunov优化的窄带物联网（Narrow Band Internet of Things，NB?IoT）多业务资源切片动态管理方法。该方法综合考虑多物联业务QoS需求、不同QoS业务队列状态以及切片大小的动态划分，构建了资源切片动态管理的资源调度优化问题。基于Lyapunov优化理论将非凸的多时隙动态资源切片划分问题转化为单时隙多QoS业务资源切片配置问题，从而在动态业务场景下实现资源切片与多QoS业务队列之间的动态适配。仿真结果表明，与传统NB?IoT上行资源调度方法相比，所提方法在低轨高动态场景下能够显著提升时延确定性业务的QoS保障和吞吐量。

• 手机直连低轨卫星通信的低复杂抗频偏PSS检测算法研究

  闫一婷,孙耀华,陈美漪,彭木根

  在手机直连低轨卫星场景下，PSS检测作为小区搜索的第一步，是实现下行时频同步的关键。低轨卫星高速运动引起的多普勒频偏范围较大，易导致PSS检测成功率下降，甚至难以完成小区搜索，造成下行同步失败。现有研究对该场景特点的考虑不够充分，且算法复杂度普遍没有明显降低，甚至有提高。针对该问题，提出一种基于SSB功率差异化分配的低复杂且抗频偏的PSS检测算法。以双速率采样为基础，第一路通过逆序相关-阈值判决机制获取粗同步点，同时，第二路通过类差分算法实现精定时同步，再分别利用FFT和PSS前后两段互相关估计整数倍频偏和小数倍频偏。此外，所提算法采用流水线设计，减少了运行时间。仿真结果表明，所提算法具有更优的抗频偏和抗噪性能，在-5 dB和归一化频偏为5时，算法也能达到90%以上的检测成功率，相较对比算法，计算复杂度降低4倍以上。

• 基于低轨卫星信关站转发的双星定位算法研究

  李文峰,赵亚飞,赵祥天,张世杰,江城

  随着低轨通信星座的快速蓬勃发展，通信导航融合技术迎来新的历史发展机遇。针对低轨星座建设初期卫星数量有限、覆盖重数不足等问题，提出一种基于低轨卫星信关站转发的双星定位算法。该算法引入地面信关站，利用星-站、星-端链路的双向通信特性，构建闭环通信回路，从原理上消除时钟偏差；同时借助高度计辅助，基于相似椭球模型获取高程信息，增加观测量，最终基于扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）完成终端位置解算。构建了3种仿真场景并开展了仿真分析，相较于信关站距离最短（Shortest Distance，SD）原则和最小二乘方法，提出的最小精度因子（minimum Position Dilution of Precision，mPDOP）方法的三维定位精度分别提升了48.05%和45.21%。相较于无信关站的双星定位方法，所提方法定位精度提升了46.50%。针对低轨卫星快速移动造成的PDOP激增问题，提出了周期切换卫星（Period?Switch Strategy，PSS）策略，仿真结果表明基于该方法可实现7.52 m的定位精度，优于北斗定位7.59 m的定位精度。

• 基于深度学习的交通预测：多技术融合的策略，挑战与未来愿景

  黄海平,陈亚杰,周超然,常舒予

  在物联网与大数据蓬勃发展的背景下，精准的交通预测已然成为智能交通系统（ITS）的关键所在。近年来，深度学习等前沿技术逐步被引入交通系统，借助对交通系统图结构以及时空信息的建模，有效应对诸多复杂难题，并取得了突破性进展。对基于深度学习的交通预测方法进行了研究，先是对交通预测问题予以一般性描述，然后详细梳理了五类用以解决交通预测问题的方法，即基于传统统计学的方法、基于机器学习的方法、基于深度学习的方法、基于融合Transformer架构与预训练范式的深度学习方法以及基于大语言模型与多模态预训练的方法，并进一步深入探讨各方法的特点与优劣。同时，对比分析若干经典的交通流量与速度预测实例，展示预测性能。最后，指出当前交通预测领域尚存的一系列挑战，并对未来可能的研究方向做出展望。

• 基于新型贪心‑D*算法的无人机全覆盖路径规划

  周映江,谢明慧,蒋国平,徐丰羽,高辉

  针对动态未知环境中全覆盖路径规划面临的路径冗余率高和环境适应性差等难题，提出一种基于新型贪心?D*算法（Novel Greedy?D* Algorithm，NG?D*）的无人机全覆盖路径规划。首先，构建动态增量式环境建模系统，实现障碍物分布实时更新与矩阵化栅格状态精准映射，增强系统环境感知能力。其次，设计最小值优先三元组贪心决策函数，通过评估曼哈顿距离、横向优先级与纵向优先级，生成结构化有序覆盖路径。最后，引入关键节点导向D*逃离算法，在检测到局部死区时高效规划平滑脱离路径。实验结果表明，相较于传统方法，NG?D*算法在保持覆盖完整性的前提下，将路径冗余率降低至3.0%以下。

• DBU‑Net: 基于改进SAM的双分支U‑Net图像隐写方法

  周倩,朱梦月,王帆

  基于深度学习的图像隐写术通过引入空间注意力机制使得模型关注图像的重要区域，但主流方法通常依赖固定结构的卷积模块生成单一的注意力权重矩阵，对局部细节特征关注度不足，导致信息隐藏未能与纹理复杂度充分关联。针对上述问题，提出了一种基于改进空间注意力机制的双分支U?Net图像隐写方法DBU?Net。该方法首先引入改进的空间注意力机制对载体图像进行区域划分。其次采用差异化的信息隐藏，其中，高纹理分支采用更深层次和多尺度的卷积模块进行特征提取，同时在特征融合时被赋予更高权重，低纹理分支则采用浅层和固定卷积进行特征提取，且在特征融合时权重较低。在不同数据集上的大量对照实验结果表明，相较于现有的先进图像隐写方法，所提的DBU?Net在隐写质量、隐写不可见性和安全性方面均取得了显著的性能提升。

• 基于高阶多智能体系统分布式滞后鲁棒控制研究

  宋龙杰,刘芫健,王正新

  为解决复杂场景下多智能体系统面临的因存储空间过载崩溃以及因数据获取偏差阻碍一致的问题，提出了基于动态事件触发机制的分布式鲁棒控制算法。该算法首先引入单调递减的动态影响以保证系统能够自适应调整触发敏感度；其次引入时滞补偿机制以保证系统具有较强协同性；再者引入有界外部随机扰动以保证系统算法在复杂环境下具有鲁棒性；最后通过仿真算例与对比分析，验证了算法的正确性与有效性。

• 边缘计算中面向QoS的负载均衡资源调度算法

  秦芳芳,黄昕,刘尚东,邱华杰,沙宇晨,季一木

  随着移动设备的数量及服务需求激增，边缘环境中有限的服务器资源使得部分用户的服务质量（Quality of Service， QoS）不能得到保障，且现有资源调度算法未充分考虑用户服务需求差异化。因此，提出了一种面向QoS的负载均衡资源调度算法（QoS?Aware Load Balancing Resource Scheduling algorithm， QALBRS）。首先，通过在协同过滤算法中引入多层感知器学习用户任务和服务器资源的高维非线性特征，并在输出层嵌入位置相似性特征，实现对任务所需资源的个性化分配。接着，为了在资源分配过程中平衡服务器负载并保证服务质量，采用改进的人工蜂群算法求解资源调度系统模型，将Q?Learning算法应用于食物源选择和搜索阶段，以提高算法搜索质量。实验证明，所提算法在保证服务质量和平衡服务器负载方面表现出较好的性能。