【雜志簡介】

　　《北京郵電大學學報》是北京郵電大學主辦的學術類期刊， 被美國工程信息公司(EI)定為數據庫收錄期刊。被列入《中文核心期刊》。 學報被收錄的權威檢索系統和數據庫有：英國《科學文摘》、《中國無線電電子學文摘》、 《電子科技文摘》、《中國科學引文數據庫》“ChinaInfo(中國信息) 網絡資源系統《電子期刊》”、《郵電科技中文文獻數據庫》、 《中國物理文摘》、《中國學術期刊綜合評價數據庫》、《中國數學文摘》、 俄羅斯《文摘雜志》、《中國期刊網》、《中國學術期刊(光盤版)》、《中國科技期刊引證報告》、《萬方數據——數字化期刊群》。近年來， 學報的學術水平隨著學校整體科研水平的進步而不斷提高，在編輯人員的努力下，《北京郵電大學學報》曾獲全國高校自然科學學報優秀編 輯質量評比一等獎，在全國高校自然科學學報系統優秀學報評比中獲二等獎。在國家教委、中宣部、國家新聞出版署聯合組織的第 二屆全國優秀科技期刊評比中，我校學報獲三等獎，在全國優秀高等學校自然科學學報及教育部優秀科技期刊評比中獲二等獎，并在歷屆郵電 科技期刊評比中獲一等獎。

　　【收錄情況】

　　國家新聞出版總署收錄

　　美國工程信息公司(Ei)數據庫收錄期刊

　　1999年全國優秀高等學校自然科學學報及教育部優秀科技期刊評比二等獎

　　中國期刊方陣“雙效”期刊

　　國外數據庫收錄：俄羅斯文摘雜志、英國物理學、電技術、計算機及控制信息社數據庫

　　【欄目設置】

　　主要刊登物理電子學、電路與系統、通信與信息系統、電磁場與微波技術、信號與信息處理、生物醫學工程、密碼學、計算機科學與技術、應用數學、控制理論與控制工程等。

　　雜志優秀目錄參考：

　　微信使用對員工關系績效影響的研究 張亞莉，魯夢華，楊朝君，ZHANG Ya-li，LU Meng-hua，YANG Zhao-jun

　　社交網絡時代的“掃黃打非”：現狀、問題與對策 徐敬宏，李義菲，XU Jing-hong，LI Yi-fei

　　基于真實感框架的自然用戶界面反饋設計方法 呂菲，張惠喬，侯文軍，李鐵萌，LV Fei，ZHANG Hui-qiao，HOU Wen-jun，LI Tie-meng

　　漢語網絡類成語的生成、流行機理與規范新探 車飛，CHE Fei

　　當前我國網絡文化生態的問題、原因及對策研究 劉勝枝，LIU Sheng-zhi

　　基于互聯網搜索信息的預測模型研究--以余額寶產品需求為例 張愛華，韓怡嘉，ZHANG Ai-hua，HAN Yi-jia

　　基于文獻計量的價值共創研究現狀分析 趙保國，王思瑤，ZHAO Bao-guo，WANG Si-yao

　　個人信息犯罪的刑法規制--以內地和澳門為比較 文立彬，WEN Li-bin

　　基于哈貝馬斯交往行為理論的網絡政治實踐考察 王友云，陳琳，WANG You-yun，CHEN-Lin

　　投射偏差視角下的服務類品牌消費--以農村信息消費支付意愿為例 苑春薈，李曉龍，陳文晶，YUAN Chun-hui，LI Xiao-long，CHEN Wen-jing

　　國外手機依賴研究綜述 賈悅，JIA Yue

　　面子獲得對沖動購買影響的實證研究 王琦，游怡，劉敏，WANG Qi，YOU Yi，LIU Min

　　住房保障對收入分配的調節作用及其政府政策選擇 陳偉，CHEN Wei

　　基于結構方程的雙語教學影響因素實證研究 萬巖，張甜甜，陳文晶，苑春薈，林國源，WAN Yan，ZHANG Tian-tian，CHEN Wen-jing，YUAN Chun-hui，LIN Guo-yuan

　　電磁場與微波技術實驗教學改革和探索 趙同剛，趙安新，陳迅，ZHAO Tong-gang，ZHAO An-xin，CHEN Xun

　　職稱論文發表期刊投稿：3D電視制作技術及其展望

　　摘要：本文主要結合我國當前3D電視制作技術應用現狀中存在的一些不足提出了具體的解決措施，并展望了未來一段時間內3D電視制作技術在我國電視節目制作中的影響。

　　關鍵詞：3D技術,電視制作技術,發展,展望

　　一、3D電視節目的制作現狀

　　市場經濟的發展推動了3D電視節目制作技術的發展。經濟的發展提高了人民的生活水平，也在一定程度上帶動了3D技術的需求。另外，生活水平的提高使得人們的生活質量大幅度上升，3D電視在普通百姓家的應用也越來越廣。隨著3D技術的不斷發展，電視制作行業也深刻地認識到了3D電視技術在人們日常生活中扮演著越來越重要的角色。與此同時，世界大范圍內3D技術的發展，都將該項技術推入了新的發展高度。

　　北京郵電大學學報最新期刊目錄

分層索引調制直流偏置OOFDM技術————作者：王惠琴;朱建梅;王真;唐崎涵;吳鵬飛;

摘要：為提升索引調制直流偏置光正交頻分復用的傳輸速率，引入了分層技術，并利用旋轉星座模式進行層區分，提出了一種分層索引調制直流偏置光正交頻分復用（OOFDM）技術。推導了最大似然準則下的理論誤碼率，并與傳統索引調制技術的性能進行對比。實驗結果表明，所提技術在提升傳輸速率的同時，改善了誤碼性能。相比于（8，6，2）傳統索引調制技術，（8，2，3，2）分層技術的傳輸速率提升了20%，且在弱湍流、誤碼率為1×...

改進YOLOv8的生成式人臉檢測算法————作者：王新良;王明旭;

摘要：針對生成式人臉技術濫用導致的社交欺詐和虛假新聞泛濫等問題，提出了一種生成式人臉檢測算法。首先，在主干網絡中引入了基于通道混洗的重參數化卷積一次性聚合模塊替換C2f模塊，利用基于通道混洗的重參數化卷積模塊重復堆疊保證特征復用，加強相鄰層特征之間的信息流動，增強模型的特征提取能力；其次，引入了焦點調制模塊，利用焦點調制機制聚焦圖像的關鍵區域，增強特征信息的捕捉能力，提升目標的檢測精度；然后，引入了卷積...

具有自適應用戶選擇的CR-IoT網絡的性能分析————作者：代阿飛;李恩玉;王榮鈺;張悅;張瑞軒;

摘要：針對能量受限的認知無線電網絡，對認知用戶的選擇策略及傳輸距離優化問題進行了研究，提出了一種發射功率受限條件下的主動機會認知用戶選擇策略。分析了該模型采用所提用戶選擇策略的中斷性能，應用高斯-切比雪夫近似積分得到了系統中斷概率的閉式表達式以及高信噪比條件下中斷概率的近似逼近結果，并提出了使中斷性能最優及認知用戶傳輸距離最大的聯合優化方案，通過蒙特卡洛仿真驗證了理論推導的準確性。實驗結果表明，所提用戶...

一種基于區塊鏈的隱蔽通信機制設計————作者：張吉祥;李屹;方莉;

摘要：針對設備數據傳輸的安全性和隱私保護需求，提出了一種基于區塊鏈技術的隱蔽通信機制。首先，借鑒了交易分類通道的設計理念，對區塊鏈的結構進行優化，從而提升了其性能和處理能力；然后，利用智能合約所具備的數據豐富性，所提算法將加密秘鑰等信息嵌入其中進行隱蔽傳輸，有效避免了數據泄露的風險；最后，針對IPFS數據庫，設計了一種元數據索引機制，該機制通過建立文件的元數據索引，支持基于元數據的高效檢索，增強了系統的...

面向多類型矩陣補全的截斷核范數最小化算法————作者：劉浩;邱文凱;周鐳;陳根龍;宮曉蕙;

摘要：截斷核范數因其作為傳統核范數的改進型凸函數，在矩陣補全算法中廣受歡迎。然而，現有算法往往針對單一場景優化，難以應對多類型矩陣補全的復雜場景。為了減少求解截斷核范數的迭代次數并增加模型泛化性，構建了適合多類型矩陣補全的核范數模型，并進行了相應的模型優化求解，并提出基于動量梯度下降的截斷核范數最小化算法。所提算法推導了一種新的梯度下降方式，采用學習率線性衰減策略降低計算復雜度，同時引入動量機制加速收斂...

基于多任務學習的聯合調制識別和碼元速率估計————作者：郭家興;段瑞楓;趙嶺;劉榮科;趙洪博;

摘要：針對無線通信中分步完成調制識別與碼元速率估計導致高計算復雜度的問題，提出了一種基于深度學習的多任務神經網絡模型，實現單次計算同時完成兩項任務。該模型采用參數硬共享架構改進了卷積長短時記憶神經網絡（CLDNN），用帶膨脹因果卷積的時間卷積網絡替代長短時記憶網絡，以增強時域特征提取能力，并引入通道與空間注意力機制突出關鍵信息。實驗結果表明，所提模型在兩任務上均優于對比模型，與CLDNN相比，所提模型的...

一種可見光定位中的光源高效布局算法————作者：周君羽;楊洋;朱志宇;聶堯;

摘要：傳統可見光定位算法研究通常基于光源功率充足的實驗環境展開，較少考慮實際照明需求，因此普遍存在高能耗和高成本問題，這與當前能源節約的發展趨勢相悖。針對這一挑戰，提出了一種可見光定位中的光源高效布局算法。首先，分析應用場景條件，明確照明和定位需求，建立場景照度等級、照度均勻性及定位精度約束，構建以最小化光源總功耗為目標的最優化問題。然后基于最優化理論設計算法，轉非凸約束為線性范圍，整理并分解原問題為凸...

基于混合數據訓練與姿態蒸餾的二維全身姿態估計————作者：冒明宇;孫丹丹;夏海輪;李洪達;范馨月;

摘要：為了實現二維全身姿態估計任務輕量化與高性能的均衡，提出了一種混合數據處理方法和一種新的姿態蒸餾框架。在數據預處理階段，混合光流數據和普通圖片數據來實現異構數據增強，在壓縮訓練數據體量的同時提升了模型的泛化性。在模型訓練階段，引入知識蒸餾框架，遞進提取姿態特征，實現高精度高效率的二維全身姿態估計。在COCO全身數據集上的實驗結果表明，訓練得到的大輸入尺寸MDPose-l混合蒸餾姿態模型在平均準確率和...

自適應梯度裁剪的差分隱私保護算法————作者：周亞建;由永橋;王宇;孫良友;顧正龍;

摘要：為了保證數據可用性的同時實現隱私保護，提出一種基于生成對抗網絡的自適應梯度裁剪差分隱私保護算法。該算法以差分隱私隨機梯度下降模型為基礎，在生成對抗網絡的博弈學習過程中通過差分隱私機制向梯度注入高斯噪聲，并根據當前的梯度值及公開訓練樣本集迭代更新梯度裁剪閾值，靈活地控制注入噪聲的規模，提升生成數據的可用性。同時，自適應梯度裁剪差分隱私保護算法利用時刻統計法實現對隱私損失的自動跟蹤計算。自適應梯度裁剪...

面向點擊率預估的會話動態興趣深度推演網絡————作者：郝思宇;古婉瑤;田萱;

摘要：基于點擊率預估的深度會話興趣學習方法通常缺乏對局部異構關系的建模，難以捕捉用戶興趣漂移的動態變化，并且忽略了用戶長期興趣的變化趨勢。對此，提出了一種基于會話的動態興趣深度推演網絡模型。該模型通過改進的自注意力網絡在會話內同時學習全局共性和局部差異的關系，更好地挖掘用戶的動態興趣；同時，利用帶有注意力更新門的門控循環單元在會話間針對候選項建模用戶興趣的發展軌跡，追蹤用戶長期興趣的變化。實驗結果表明，...

基于STBC-NOMA的認知車聯網安全性能分析————作者：李美玲;尹斌;

摘要：針對基于認知非正交多址接入的車聯網通信架構，提出了基于空時分組編碼技術的安全認知傳輸方案，分析了雙瑞利衰落信道下所提認知-空時分組編碼-非正交多址接入系統的安全中斷性能，得到了安全中斷概率閉合表達式。通過蒙特卡洛仿真實驗對分析結果進行驗證，實驗結果表明，相比傳統單天線傳輸方案，所提方案可以明顯提升系統物理層的安全性能；車輛與認知基站的距離、功率限制范圍以及路徑損耗等參數均會影響系統的物理層安全性能...

災后場景下空天地一體化網絡的任務分配方案————作者：朱思峰;夏寒;朱海;張宗輝;喬蕊;

摘要：針對地震救援及災后重建場景的空天地一體化網絡中涌現大量需要實時處理的任務，為了解決該場景下多用戶和多服務器的任務卸載決策問題。提出了一種基于深度強化學習的任務卸載決策方案，并設計了系統模型、計算模型和任務卸載模型。在考慮任務緊迫程度的基礎上，智能體通過觀測環境來進行訓練。實驗結果表明，所提方案能夠降低地震救援及災后重建場景中的任務卸載時延和系統能耗

面向Φ-OTDR實時系統的單邊帶頻譜截取算法————作者：連志文;劉飛;王智;楊旭;周嫻;

摘要：為了滿足相位敏感光時域反射計傳感系統實時化監測的需求，提出了一種基于信號單邊帶頻譜截取的相位提取算法，并運用多線程結構與中央處理器和圖形處理器的異構并行計算相結合的系統架構，實現Φ-OTDR系統的數據實時處理，可滿足每秒上百兆數據量的解調要求。實驗結果表明，所提算法在保持Φ-OTDR系統性能穩定的前提下，監測相位解調時間減少了約21.1%，同時降低了輸出數據文件的大小，使得數據存儲效率提高近70%...

正弦調頻干擾下動態雙二進制偏移載波信號聯合捕獲————作者：唐娟;張天騏;譚霜;沈夕文;

摘要：針對正弦調頻干擾及動態環境下多個雙二進制偏移載波信號聯合捕獲困難、捕獲靈敏度低的問題，提出了改進的離散正弦調頻變換干擾抑制算法，并且在部分匹配濾波器、分數階傅里葉變換及偽碼復合的基礎上，提出了結合能量重心校正、周期圖法和功率譜累積平均的聯合捕獲算法。首先，對接收信號做改進的離散正弦調頻變換處理，進行干擾置零；然后，對干擾抑制后的時域信號與本地復合偽碼進行部分匹配濾波器結合分數階傅里葉變換處理，利用...

面向科學數據集決策影響力評價的長文本分類方法————作者：高瑜蔚;王兆鈞;胡良霖;游新冬;周建設;

摘要：數據要素時代，對決策的影響力成為衡量開放科學數據集質量與價值的重要維度，自動、客觀地從政府公文中提取和評價開放科學數據集的決策影響力成為可行的手段。政府公告文件通常是一種長文本，從其中判斷和科學數據集相關度作為關鍵環節，可轉化成長文本的分類任務。針對該問題，面向科學數據集決策影響力評價場景，提出了一種基于詞性特征融合的長文本分類方法（LTC-WF）。首先，將文本中的詞語根據不同詞性進行分類，將相同...

動態小波基多特征提取和度量學習的輻射源個體識別方法————作者：普運偉;何志強;杜林;陳新杰;

摘要：針對當前多變的輻射源以及復雜的電磁環境下雷達輻射源個體識別存在特征提取慢和識別準確率低等問題，提出一種動態小波基選擇下的多特征提取和度量學習的識別方法。首先，利用稀疏性原理對輻射源個體信號動態選擇小波基，根據節點系數能量將原信號轉換為多種信號表示；然后，從信號表示中提取多尺度統計特征構成特征向量集；最后，采用一種改進的馬氏距離度量學習算法來優化特征空間，并聯合前饋神經網絡用以分類識別。實驗結果表明...

基于PageRank的改進K均值聚類算法————作者：張冰濤;魏丹;沈瑜;羅維薇;

摘要：針對K均值聚類算法（K-means）初始聚類中心選擇的隨機性問題，提出一種基于高斯賽德爾（Gauss-Seidel）迭代的網頁排名（PageRank）重要性度量算法對K-means進行改進。首先，通過PageRank將聚類數據模擬為有向圖上隨機游走模型，即一階馬爾可夫鏈。隨機游走遍歷節點，建立聚類數據線性方程組。引入Gauss-Seidel，利用其在線性方程組求解過程持續更新未知變量特性，保證節點...

基于差分隱私的軌跡隱私分級數據發布方法————作者：何倩;廖冰潔;劉鵬;董慶賀;趙寶康;

摘要：針對傳統軌跡數據發布未考慮用戶在不同場所的隱私偏好問題，筆者提出一種基于差分隱私的軌跡隱私分級的數據發布方法。為了滿足用戶對不同敏感度數據的隱私保護需求，設置停留點和熱點屬性，根據用戶隱私偏好賦予不同的隱私級別。基于密度聚類算法將高密度軌跡點劃分到同一個簇中，引入標準差對軌跡進行均勻分段，降低處理軌跡數據的時空復雜性。構建噪聲軌跡段前綴樹，根據軌跡隱私級別的權重和樹高來分配隱私預算，引入馬爾可夫鏈...

基于多尺度特征提取及域遷移優化的去霧網絡————作者：楊燕;景嘉杰;

摘要：針對目前去霧算法存在對非均勻霧圖處理效果不佳和小規模訓練集容易造成過擬合的問題，提出了一種基于多尺度特征提取及域遷移優化的雙分支去霧網絡。多尺度特征提取分支用于學習從有霧圖像到清晰圖像的顏色和結構映射，利用多尺度殘差密集模塊實現基于通道注意力的多尺度估計；域遷移分支引入預訓練的ConvNeXt，使得模型獲得額外的先驗信息，提高模型的泛化能力。實驗結果表明，所提算法在合成數據集和真實數據集上去霧理想...

基于知識蒸餾的個性化聯邦多任務學習算法————作者：孫艷華;王子航;劉暢;王朱偉;李萌;

摘要：為應對聯邦學習框架中參與者擁有異構模型和異構數據的情況，并考慮參與者的信任問題，提出了一種基于知識蒸餾的個性化聯邦多任務學習算法。每個客戶端除了學習全局目標任務外，還需要學習基于本地和其他客戶端信息的個性化目標任務，采用全局蒸餾和相互蒸餾相結合的方法，并考慮客戶端的信譽問題。首先，每個客戶端在公共數據集上訓練并計算得到軟預測值，中心服務器會根據客戶的軟預測值與前一輪信譽進行加權，更新當前客戶端的信...

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