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一种态制备误差容忍的量子数字签名协议

物理学报 2024年第2期73卷 69-75页

作者：马洛嘉丁华建陈子骐张春辉王琴南京邮电大学量子信息技术研究所南京210003 南京邮电大学宽带无线通信与传感网教育部重点实验室南京210003

量子数字签名(quantum digital signature,QDS)能够以信息论安全保证签名消息的不可伪造性、不可否认性和可转移性,近年来备受关注与研究.其中,利用正交编码方式提出的信息论安全的实用化QDS协议,成为目前QDS研究的主流范式.然而,现有QD... 详细信息

量子数字签名(quantum digital signature,QDS)能够以信息论安全保证签名消息的不可伪造性、不可否认性和可转移性,近年来备受关注与研究.其中,利用正交编码方式提出的信息论安全的实用化QDS协议,成为目前QDS研究的主流范式.然而,现有QDS理论和实验都忽视了态制备过程中由于调制器件的不完美性可能引入调制误差.本文针对此问题提出态制备误差容忍的QDS协议.仿真结果表明,相比原来的QDS协议,本协议对态制备误差具有较好的容忍度,能实现更高的签名率和签名距离.另外,本协议在密钥产生阶段只需要制备3个量子态,降低了实验要求和难度.因此,本协议将对未来QDS的实际应用提供重要的参考价值.

关键词：量子数字签名态制备误差诱骗态

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基于种群混合迁移策略的并行量子遗传算法

计算机工程与设计 2024年第8期45卷 2386-2392页

作者：陆涛管荑贾鹏曲志坚王子灵南京南瑞信息通信科技有限公司通信业务部江苏南京211100 国网山东省电力有限公司电力调度控制中心通信处山东济南250012 山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255049

针对量子遗传算法求解大规模优化问题存在收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,改进量子遗传算法。设计一种种群混合迁移机制促进算法的种群多样性,采用仿TriBA种群结构、双精英种群、重生种群、自适应迁移算子、个体竞争排挤算子以及... 详细信息

针对量子遗传算法求解大规模优化问题存在收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,改进量子遗传算法。设计一种种群混合迁移机制促进算法的种群多样性,采用仿TriBA种群结构、双精英种群、重生种群、自适应迁移算子、个体竞争排挤算子以及随机失活机制,提高算法的局部勘测能力和全局寻优能力。利用Spark框架实现算法在分布式集群环境下的运算。改进2-opt&R优化算法,通过引入高斯变异提高算法的局部搜索能力,缩小算法的搜索空间。实验结果表明,改进后的算法在全局优化能力、收敛速度、运行速度和求解稳定性等方面均有大幅度提升。

关键词：量子遗传算法种群迁移 Spark框架并行计算收敛速度全局优化搜索空间

基于改进YOLOv5的船舶多尺度SAR图像检测算法

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数据采集与处理 2024年第1期39卷 120-131页

作者：李生辉李晓飞宋璋晗王必祥南京邮电大学宽带无线通信技术教育部工程研究中心南京210003

针对复杂场景下合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)图像船舶目标像素尺度差异大和船舶密集排列造成目标漏检的问题,提出一种基于改进YOLOv5的船舶多尺度SAR图像检测算法。对于YOLOv5的颈部网络,采用双向特征金字塔结构(Bi-dir... 详细信息

针对复杂场景下合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)图像船舶目标像素尺度差异大和船舶密集排列造成目标漏检的问题,提出一种基于改进YOLOv5的船舶多尺度SAR图像检测算法。对于YOLOv5的颈部网络,采用双向特征金字塔结构(Bi-directional feature pyramid network, BiFPN)提升网络多尺度特征融合能力,并在其自下而上的特征融合支路中,基于深度可分离卷积(Depthwise separable convolution, DSC)和通道MLP构建EC-MLP(Enhanced channel-MLP)模块,从而丰富语义信息,提供更充分的船舶目标上下文特征;引入全局注意力机制(Global attention mechanism, GAM),使网络对输入特征进行针对性提取并运算,减少网络的信息丢失;此外,使用SIoU损失函数进一步提高网络的训练收敛速度和检测精度。在SSDD和HRSID数据集上与其他8种方法(Faster R-CNN、Libra R-CNN、FCOS、YOLOv5s、PP-YOLOv2、YOLOX-s、PP-YOLOE-s和YOLOv7-tiny)进行对比实验。实验结果表明:改进后算法在SSDD数据集上的AP50达到了96.7%,在HRSID数据集上AP50达到了95.6%,优于对比方法。

关键词：合成孔径雷达船舶目标检测双向特征金字塔网络深度可分离卷积全局注意力机制

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基于动态辅助对比学习的跨域行人重识别

南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第3期44卷 63-71页

作者：杨真真邵静杨永鹏吴心怡南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室江苏南京210003 南京信息职业技术学院网络与通信学院江苏南京210023

具有混合记忆的自步对比学习(Self-paced Contrastive Learning,SpCL)通过集群聚类生成不同级别的伪标签来训练网络,取得了较好的识别效果,然而该方法从源域和目标域中捕获的行人数据之间存在典型的分布差异,使得训练出的网络不能准确... 详细信息

具有混合记忆的自步对比学习(Self-paced Contrastive Learning,SpCL)通过集群聚类生成不同级别的伪标签来训练网络,取得了较好的识别效果,然而该方法从源域和目标域中捕获的行人数据之间存在典型的分布差异,使得训练出的网络不能准确区别目标域和源域数据域特征。针对此问题,提出了双分支动态辅助对比学习(Dynamic Auxiliary Contrastive Learning,DACL)框架。该方法首先通过动态减小源域和目标域之间的局部最大平均差异(Local Maximum Mean Discrepancy,LMMD),以有效地学习目标域的域不变特征;其次,引入广义均值(Generalized Mean,GeM)池化策略,在特征提取后再进行特征聚合,使提出的网络能够自适应地聚合图像的重要特征;最后,在3个经典行人重识别数据集上进行了仿真实验,提出的DACL与性能次之的无监督域自适应行人重识别方法相比,mAP和rank-1在Market1501数据集上分别增加了6.0个百分点和2.2个百分点,在MSMT17数据集上分别增加了2.8个百分点和3.6个百分点,在Duke数据集上分别增加了1.7个百分点和2.1个百分点。

关键词：行人重识别无监督域自适应广义均值池化局部最大平均差异对比学习

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多机理融合分布式光纤传感技术研究

光学学报 2024年第1期44卷 153-164页

作者：黄麟景周霄樊昕昱王峰张旭苹何祖源上海交通大学区域光纤通信网与新型光通信系统国家重点实验室上海200240 南京大学智能光感知与调控技术教育部重点实验室江苏南京210023 南京大学现代工程与应用工程学院江苏南京210023

为了解决传统分布式光纤传感系统只针对单一变量进行测量的问题,研究人员近年来结合多种光纤传感测量机理,提出了一系列多机理融合的分布式光纤传感系统,使用同一系统实现多种参量的测量。综述了近年来多机理融合的分布式光纤传感技术,... 详细信息

为了解决传统分布式光纤传感系统只针对单一变量进行测量的问题,研究人员近年来结合多种光纤传感测量机理,提出了一系列多机理融合的分布式光纤传感系统,使用同一系统实现多种参量的测量。综述了近年来多机理融合的分布式光纤传感技术,从不同散射机理相互结合的角度进行分类,介绍了不同的多机理融合的分布式光纤传感系统及其性能指标,并对其进行总结对比,最后展望了多机理融合的分布式光纤传感技术的发展前景。

关键词：传感器光纤散射多机理光纤光学光纤传感

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智能反射面阵元互耦与共存干扰研究

信号处理 2024年第8期40卷 1452-1459页

作者：王文鼐叶思思吴炜陈睿南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室江苏南京210003

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)是由大量无源反射元件呈阵列排列构成的智能超表面,其阵元间距是相位控制的关键技术参数,在小于半波长时存在不可忽略的互耦效应。本文针对多网运营的应用环境,考虑IRS反射阵元之间存在... 详细信息

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)是由大量无源反射元件呈阵列排列构成的智能超表面,其阵元间距是相位控制的关键技术参数,在小于半波长时存在不可忽略的互耦效应。本文针对多网运营的应用环境,考虑IRS反射阵元之间存在相互耦合的情况,研究系统间共存干扰与阵元间距、工作频段、物理位置的关联关系。针对发射机、接收机和IRS之间自阻抗和互阻抗的建模需求,将互耦效应进行量化转换,以阻抗的形式将其数据化,结合阵元反射增益和相位参数的作用因素,建立了远场条件下基于阻抗电路的共存干扰传播模型。针对IRS接收,由发射天线电流与IRS互阻抗的乘积得到再辐射矩阵;针对IRS反射,由IRS负载电流与接收天线互阻抗的乘积得到接收端负载电压。应用阵元等效阻抗法,通过等效阻抗的可重构性,最大化有用信号的接收功率,推导得到信干比(Signal to Interference Ratio,SIR)的计算表达式。进一步分析了共存系统的工作频段、IRS反射单元间隔、IRS的反射阵元数量、IRS与非目标收发机之间距离等因素对共存干扰产生的影响。数值仿真表明互耦偏差随阵元间距减小而增大,半波长的偏差为28%;不同载频系统的SIR表明,共存干扰的互耦效应显著且不可忽略,高频系统对低频系统产生的共存干扰对信号传输质量影响更为显著。

关键词：智能反射面共存干扰互耦信干比

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基于多嵌入融合的top-N推荐

计算机科学 2024年第7期51卷 140-145页

作者：杨真真王东涛杨永鹏华仁玉南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室南京210023 南京信息职业技术学院网络与通信学院南京210023

异构信息网络(Heterogeneous Information Network, HIN)凭借其丰富的语义信息和结构信息被广泛应用于推荐系统中,虽然取得了很好的推荐效果,但较少考虑局部特征放大、信息交互和多嵌入聚合等问题。针对这些问题,提出了一种新的用于top-... 详细信息

异构信息网络(Heterogeneous Information Network, HIN)凭借其丰富的语义信息和结构信息被广泛应用于推荐系统中,虽然取得了很好的推荐效果,但较少考虑局部特征放大、信息交互和多嵌入聚合等问题。针对这些问题,提出了一种新的用于top-N推荐的多嵌入融合推荐(Multi-embedding Fusion Recommendation, MFRec)模型。首先,该模型在用户和项目学习分支中都采用对象上下文表示网络,充分利用上下文信息以放大局部特征,增强相邻节点的交互性;其次,将空洞卷积和空间金字塔池化引入元路径学习分支,以便获取多尺度信息并增强元路径的节点表示;然后,采用多嵌入融合模块以便更好地进行用户、项目以及元路径的嵌入融合,细粒度地进行多嵌入之间的交互学习,并强调了各特征的不同重要性程度;最后,在两个公共推荐系统数据集上进行了实验,结果表明所提模型MFRec优于现有的其他top-N推荐系统模型。

关键词：异构信息网络推荐系统 top-N推荐多嵌入融合注意力机制

一种面向卫星物联网的ZC-Gold组合前导序列

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2024年

作者：王文鼐刘雨露陈睿吴炜南京邮电大学通信与信息工程学院宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室

低轨(Low Earth Orbit， LEO)卫星物联网的覆盖范围广，并发终端数众多，如果延用非地面网络(Non-terrestrial Network， NTN)现有规范下的Zadoff-Chu(ZC)前导序列，共享信道高移动性产生的争用与接入时延问题较为突出。本文给出ZC和Gol... 详细信息

低轨(Low Earth Orbit， LEO)卫星物联网的覆盖范围广，并发终端数众多，如果延用非地面网络(Non-terrestrial Network， NTN)现有规范下的Zadoff-Chu(ZC)前导序列，共享信道高移动性产生的争用与接入时延问题较为突出。本文给出ZC和Gold两种序列逐元相乘的序列组合方案，得到一种新型前导码，称作ZGC。分析发现ZGC的扩容比达到ZC序列长度的平方，对周期139的前导码，扩容比的理论值超过一万倍。进一步就周期相关性、峰均比、立方度量和载波频偏(Carrier Frequency Offset， CFO) 相关性等前导序列的检验参数，对比计算了ZGC相比于ZC、Gold和部分改进方案的性能。使用多信道时隙Aloha模型分析了ZGC对多并发争用及接入时延。结果表明，ZGC在实现更高前导容量的同时，可显著降低接入时延，并具更强的CFO免疫能力。

关键词：卫星网物联网非地面网络前导容量 ZC组合Gold

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业务驱动的低轨卫星物联网终端模态切换方法

系统工程与电子技术 2024年第8期46卷 2867-2876页

作者：洪涛王凡李治钟志伟丁晓进刘子威张更新南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

针对低轨卫星物联网场景下基于窄带物联网(narrow band Internet of Things,NB-IoT)体制的物联终端大尺度地理范围内多场景应用业务时延和终端功耗需求动态变化问题,提出一种利用马尔可夫链模型评估NB-IoT终端在扩展不连续接收(extended... 详细信息

针对低轨卫星物联网场景下基于窄带物联网(narrow band Internet of Things,NB-IoT)体制的物联终端大尺度地理范围内多场景应用业务时延和终端功耗需求动态变化问题,提出一种利用马尔可夫链模型评估NB-IoT终端在扩展不连续接收(extended discontinuous reception,eDRX)和节能模式(power saving mode,PSM)下的时延功耗的方法,建立了以下行业务延迟和终端功耗为优化目标的多目标优化问题。在信关站利用终端历史业务数据信息离线训练基于支持向量机(support vector machine,SVM)的时延功耗的回归预测模型,以回归预测模型作为非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithms-II,NSGA-II)的目标函数,得到多目标优化问题的Pareto前沿解集,进一步从Pareto前沿解集中选择满足当前应用时延功耗需求的工作状态定时器参数值,在线配置终端。仿真结果表明,相比于传统的地面物联网终端固定式定时器参数配置方法,所提出的业务驱动的定时器参数配置方法在终端动态多场景应用下能够更好地满足业务时延和终端功耗需求。

关键词：低轨卫星物联网窄带物联网马尔可夫链时延功耗多目标优化

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