【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

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�；�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...

區塊鏈預言機軟件體系結構容錯演化算法————作者：孫晶;孫林;張龍隆;宋雨倫;趙會群;

摘要：預言機是區塊鏈系統與外部的接口，它負責對輸入數據排序和數據事務一致性會話。然而，對于區塊鏈系統中唯一具有中心化特點的預言機而言，其安全性沒有受到區塊鏈特有的安全機制保護；當預言機失敗后，數據和數據處理事務都將丟失。為了避免有預言機因失敗造成的數據丟失，提出了一個新奇的容錯預言機軟件體系結構，設計了可靠性演化需求模型和具有智能特點的容錯演化模型，通過調整上述模型，預言機的可靠性得到改善。在此基礎上，...

基于圖像增強和特征匹配的VSLAM算法————作者：周康;范光宇;饒蕾;程松林;陳年生;

摘要：光照不均勻場景下傳統的視覺同步定位與地圖構建（VSLAM）算法因光照影響而存在系統累積誤差較大和魯棒性較低等問題。對此，提出了基于圖像增強和特征匹配的VSLAM算法。首先，引入了局部自適應Gamma校正和非銳化掩膜的圖像增強方法，通過分塊調節圖像中過亮或過暗區域并增強圖像細節信息，提高了圖像特征點提取數量和分布均勻性；其次，設計了一種特征匹配方法，在短時間內保留了更多正確匹配點對。在多個公開數據集...

RIS輔助的全雙工通感一體化波形設計方法————作者：劉暢;王艷艷;時巧;楊洋;

摘要：針對以雷達為中心的通信感知一體化（ISAC）波形通信速率過低的問題，提出了一種可重構智能超表面（RIS）輔助的全雙工（FD）ISAC波形設計方法。首先，通過引入RIS，并基于FD技術，在雷達脈沖重復周期內分別發射ISAC信號與通信信號，構建了RIS輔助的FD-ISAC系統模型。其次，結合雷達低積分旁瓣電平（ISL）與通信低誤碼率需求，建立了以最小化ISL為目標函數，以通信符號相位相似性、能量、峰均...

改進YOLOv7的金屬表面缺陷檢測方法————作者：馬小林;鄧翔予;錢亞飛;曠海蘭;劉新華;

摘要：金屬材料的質量問題直接關系到工業產品的安全性，傳統的金屬材料質量缺陷檢測算法無法實現高精度的實時檢測。為解決該問題，提出了一種針對金屬表面缺陷檢測框架（YOLOv7-BCA）。首先采用動態稀疏采樣來進行特征提取，增強網絡對于細粒度的特征提��；接著設計特征增強模塊，以實現3個相鄰層的特征融合增強，使得定位信息更加準確；最后結合自適應空間特征融合思想，有效結合深度網絡特征圖的語義信息和淺層網絡特征圖的...

基于參數重分配策略的文檔版面分析方法————作者：蔡云冰;楊詞慧;崔國昊;賈小貝;

摘要：為實現對數字文檔和掃描文檔中排版格式信息的自動結構化分析，提出了一種參數重分配策略的通用文檔版面分析方法。通過引入參數重分配思想，優化模型整體參數平衡。首先，在特征金字塔網絡結構中融入全維動態卷積(ODConv)和FasterNet思想，輕量化neck層以降低過擬合風險。接著，提出了跳躍連接空間金字塔池化結構(Inception-SPPF)，提高對不同尺度目標的特征提取能力。最后，設計了C3Rep...

終端協作通信中基于深度學習的路徑選擇方法————作者：智慧;費潔;葛鴻杰;

摘要：分布式終端協作信息傳輸的多跳、多中繼場景中，用于最優路徑選擇的迭代搜索方法計算復雜度高。在實際網絡中，路徑選擇方法需要在很短的時間內完成，以便及時感知和動態自適應網絡環境的變化。因此，為實現不同節點位置和不同信道狀態信息（CSI）下的快速路徑選擇，提出了一種基于深度學習的路徑選擇方法（DL＿PSM）。該方法采用深度神經網絡（DNN）模型，以所選路徑的最大接收信噪比（RSNR）為優化目標，以每個節點...

融合實體名稱信息的鄰域匹配實體對齊網絡————作者：祁雨婷;邵玉斌;杜慶治;龍華;

摘要：針對實體對齊任務中跨語言知識圖譜間的結構異構性，提出一種融合實體名稱信息的鄰域匹配實體對齊網絡。首先，使用實體的具體鄰接度數信息構建加權鄰接度數矩陣，用于高速通道圖卷積網絡得到實體嵌入并計算出實體對間的距離；其次，基于圖結構信息計算實體對鄰域間的匹配分數，用于迭代更新實體對間的距離。然后，計算翻譯成同語言的實體對名稱間的杰卡德相似度以更新實體對間的距離；最后，使用更新后實體對間的距離進行對齊評估。...

基于隨機矩陣近似的大規模MIMO方位估計算法————作者：姚艷軍;魏子平;李斌;趙成林;

摘要：針對大規模多輸入多輸出（MIMO）系統中的未知目標方位估計問題，提出了一種新的信號處理算法。該算法利用接收信號矩陣的低秩特性和層次化搜索原理，結合隨機矩陣近似技術，在顯著降低計算復雜度的同時，能夠保持高方位估計精度。具體來說，算法首先通過低秩矩陣近似方法處理接收到的信號，減小了方位估計過程中對數據矩陣的維度需求。然后，利用層次化搜索策略在有限的搜索空間內進行優化，避免了傳統方法中全面搜索所需的高計...

STAR-RIS輔助的多用戶MISO安全通信聯合波束成形優化————作者：邱斌;鄧春妮;肖海林;

摘要：同時透射和反射的智能超表面（STAR-RIS）作為一種新型的RIS架構，能克服傳統RIS無法透射信號的問題，有望提升未來6G網絡的全域覆蓋能力。提出了STAR-RIS輔助的多用戶多輸入單輸出（MISO）安全通信系統波束成形優化方法，針對STAR-RIS的能量分割模式，通過聯合優化基站發射波束成形和STAR-RIS處的透射反射系數矩陣，在滿足用戶服務質量和通信安全需求的同時，建立了所提系統基站功率最...

基于改進YOLOv7-tiny的道路缺陷檢測研究————作者：侯濤;張田明;牛宏俠;

摘要：針對現有道路缺陷檢測算法存在運算復雜、精度偏低和難以應用于移動邊緣設備的問題，提出一種改進YOLOv7-tiny的輕量級道路缺陷檢測算法。首先，利用多尺度特征提取模塊構建主干網絡，增強提取多尺度特征的能力；其次，頸部網絡引用輕量頸部設計范式以降低所提算法的整體計算復雜度，提升特征表達性能，并采用改進的雙向特征金字塔特征融合結構，自適應控制不同尺度特征圖之間的融合程度；然后，引入坐標注意力，捕捉細節...

基于加權信息準則的長短碼直擴碼分多址信號估計————作者：吳仙越;張天騏;李春運;吳云戈;

摘要：針對長短碼直擴碼分多址信號長短碼估計的問題，在已知長短碼直擴碼分多址信號參數的條件下，提出了一種基于加權信息準則的長短碼估計方法。該方法對信號數據進行兩次分段，并構造信號的數據矩陣，以加權信息準則原理構造神經網絡。將數據矩陣輸入神經網絡，待網絡收斂后，權值矩陣列向量的符號值即為LSC-DS-CDMA信號的各用戶復合碼估計值。使用相關運算與梅西算法，獲得長碼與短碼的估計值。仿真實驗結果表明，所提方法...

基于多粒度令牌融合Transformer的雙人交互行為識別————作者：夏海輪;鄭乃川;李建證;

摘要：針對Transformer在雙人交互行為識別中上下文信息表達能力不足及對三維骨骼數據感知能力有限的問題，研究了基于自注意力機制的交互動作時空相關性建模，并提出了多粒度令牌生成算法及2種增強模型三維骨骼數據感知能力的方法。實驗結果表明，訓練得到的模型在NTU-RGB+D 120數據集的26類交互行為上的交叉視角劃分基準和交叉主體劃分基準的準確率達到90.83%和92.11%，在精度關鍵指標上達到最優...

改進多尺度熵的腦電通道選擇方法及抑郁癥檢測————作者：張冰濤;王小敏;嚴大川;王建尚;

摘要：針對高密度腦電通道抑郁癥檢測方法中數據冗余和計算復雜度高的問題，提出了一種改進多尺度熵的腦電通道選擇方法�？紤]到傳統多尺度熵在粗�；�過程中會出現數據丟失和樣本熵閾值選擇偏差問題，改進粗�；�的滯后平均聚合法并重構多個尺度上腦電信號序列，使用線性sigmoid函數定義重構序列間的相似性，計算各個尺度的樣本熵均值。設計基于貝葉斯優化二維卷積神經網絡和雙向長短期記憶網絡模型用于抑郁癥檢測。實驗結果表明，所...

基于雙阿基米德線鈣鈦礦超表面的可調諧圓偏振單光子源————作者：王浩懿;楊陽;

摘要：提出了一種基于雙阿基米德線鈣鈦礦超表面構成的圓偏振單光子源。全波仿真結果表明，在室溫下，單層阿基米德線鈣鈦礦超表面的外耦合圓偏振單光子效率可達到66%，峰值波長為543 nm，位于可見光波段。進一步設計了雙層的阿基米德線鈣鈦礦超表面，通過調節2層超表面的相對旋轉角度，可以有效地調制圓偏振單光子的轉換效率。此外，阿基米德線超表面呈現出強烈的圓二色性，實現了可調控的不同自旋偏振光的選擇性傳輸。該研究提...

基于生成學習的刺繡針跡生成與建模————作者：趙海英;王琰;王翔云;侯小剛;梁宵月;

摘要：在服飾紋樣上刺繡，不僅可以將傳統文化與古老技藝完美地結合起來，而且可以承襲紋樣圖案和傳統手藝。從彩色圖像合成具有復雜紋理的刺繡圖像是一項具有挑戰性的任務，目前基于深度學習的風格化轉換方法在渲染服飾紋樣圖像時會導致刺繡針跡紋理混亂和原圖像顏色偏移。為了解決這個問題，提出一種基于生成學習的刺繡針跡生成與建模算法。從刺繡底層材質與技法出發，利用計算機圖形學知識建立針跡基元的幾何結構數學模型。根據針跡基元...

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