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期刊信息/Journal information
北京邮电大学学报
北京邮电大学学报

刘杰

双月刊

1007-5321

byxb@bupt.edu.cn

010-62281995；62282742

100876

北京海淀区西土城路10号

北京邮电大学学报/Journal Journal of Beijing University of Posts and TelecommunicationsCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>《北京邮电大学学报》是北京邮电大学主办的以邮电通信为主的自然科学综合性学术刊物，创刊于1960年，1986年公开发行，是《中文核心期刊》。主要刊登通信与电子系统、电磁场与微波技术、程控交换技术与通信网、信号与信息处理、电路与系统、计算机科学与技术、管理工程、机械电子及基础研究等方面的论文、研究报告及重要学术问题综述等。1999年开始《北京邮电大学学报》被美国工程信息公司（EI）定为全文收录期刊，并被国内外多种权威文摘刊物或数据库收录。
正式出版
收录年代

    端侧算力网络:架构与关键技术

    张兴曲哲言孙钰坤张佳鑫...
    1-9,23页
    查看更多>>摘要：随着未来泛终端能力的不断增强以及从被动式向主动式的转变,越来越多泛在分布的端侧算力亟待挖掘,而目前的算力网络研究往往缺乏对端侧算力的管理能力.对此,提出了端侧算力网络的体系架构和功能特征.针对终端设备的特点,详细阐述了端侧算力网络的关键技术,包括终端行为与终端算力的感知、基于移动性预测的算力迁移和面向差异化终端业务的服务编排技术等.最后,对端侧算力网络面临的挑战进行分析,为端侧算力网络的发展方向提供参考.

    端侧算力网络主动式终端资源编排可信交易

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    基于语义重要性的语义编码算法研究

    林上豪刘芳芳郭彩丽仝顽杰...
    10-16页
    查看更多>>摘要：为了满足智能通信实体之间信息高效传输的需求,语义通信研究面临语义信息的表示与度量、编码以及传输等基本问题.针对通信资源紧张、任务时延敏感的万物智联传输场景,提出了基于语义重要性的语义编码算法,并设计、搭建了语义通信实验平台,实现了语义信息传输.首先,结合无线通信的基本流程建立了面向智能任务的语义通信系统模型;其次,设计了语义重要性提取方法,通过聚合图像通道特征并自适应校准其特征响应以获得特征图对于任务结果的重要性权重;然后,设计了语义压缩方法,在实际传输时根据重要性权重进行特征图筛选,以实现语义数据压缩;最后,在搭建的语义通信平台上以工业互联网场景中表面缺陷分类任务为例对所提算法的性能进行实测验证.实验结果表明,所提算法具有传输数据量小、抗噪声能力强和任务处理时延短等优势.

    语义通信语义编码图像分类实验平台

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    基于自适应滤波的带内全双工自干扰消除算法

    李晓辉周楠石明利卫晓博...
    17-23页
    查看更多>>摘要：针对带内全双工通信系统中低噪声放大器和模数转换模块的饱和问题以及功率放大器的非线性特性和信号传输的多径效应,提出一种基于自适应滤波的两阶段自干扰消除算法.在此基础上,为了解决传统自适应滤波算法在信道突变时收敛速度较慢的问题,提出一种改进递归最小二乘算法的低复杂度的滤波器初始权值更新方法.仿真实验结果表明,所提算法能够将自干扰信号功率抑制到噪声水平,保证有用信号的正确解调,并且相比于使用传统自适应滤波算法可以有效降低自干扰信号消除所需的时间.

    带内全双工通信自干扰消除自适应滤波

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    基于过时CSI的认知NOMA-V2V系统性能研究

    梁晓林李健博曹旺斌徐建鹏...
    24-29,35页
    查看更多>>摘要：基于几何信道模型,提出了一种适用于车对车(V2V)无线信道的过时信道状态信息(CSI)建模方法.针对V2V通信网络高速时变特性和资源利用率低的问题,研究了基于过时CSI和不完全串行干扰消除的认知非正交多址接入(NOMA)-V2V网络功率分配方案.基于几何三维双柱信道模型研究过时CSI对认知NOMA-V2V通信网络的性能影响,并分析了系统的吞吐量区域.满足主用户可达速率最大、次用户可达速率最大和自适应满足主用户和次用户可达速率等3种约束条件,提出相应的功率分配方案.实验结果表明,所提方案与已有功率分配方案相比有更高的吞吐量和更好的中断性能.

    非正交多址接入车对车通信认知无线电过时信道状态信息不完全串行干扰消除功率分配

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    面向小样本文本分类的互学习原型网络

    刘俊秦晓瑞陶剑董洪飞...
    30-35页
    查看更多>>摘要：小样本文本分类方法大多依赖于单一原型进行训练和推理,容易受到噪声等因素的影响,从而导致泛化能力不足.对此,提出了一种用于小样本文本分类的互学习原型网络.在保留现有算法通过文本嵌入特征直接计算原型的基础上,引入了基于转换器的双向编码表征模型,将文本嵌入特征输入模型中以生成新的原型;然后,利用互学习算法使这2个原型相互约束并进行知识交换,以过滤掉不准确的语义信息.此过程旨在提升模型的特征提取能力,并通过2个原型的共同决策来提高分类精度.在小样本文本分类数据集上的实验结果证实了所提方法的有效性.实验结果表明,在FewRel小样本关系分类数据集上,所提方法在类别为5且样本为1的分类实验中较当前最优方法的精度提高了 2.97％,较类别为5且样本为5的分类实验中精度提高了 1.99％.

    人工智能文本分类小样本学习互学习原型网络

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    知识定义的意图网络策略生成技术

    郭令奇张蕾杨红伟黄兵明...
    36-41页
    查看更多>>摘要：为实现第6代移动通信系统自智网络全场景按需服务,网络的复杂性和业务的多样性极大地影响了现有方法的可靠性与鲁棒性.对此,提出一种全场景适用的意图转译与网络切片结合的框架.首先,考虑到业务的多样性,提出一种利用外部知识和深度学习对用户意图进行多步处理的意图转译方法;其次,提出一种基于混合整数线性规划的多路径资源调度算法,提高了网络资源的整体利用率,并能有效应对网络环境的变化.实验结果表明,所提框架能够实现基于多租户意图的业务资源准确划分,从而保障用户的使用体验,实现全场景按需服务.

    自智网络按需服务意图网络网络切片

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    DuC-GAN:增强GAN训练稳定性的新模型

    韩诗阳张重生
    42-47页
    查看更多>>摘要：针对生成对抗网络(GAN)训练不稳定的问题,提出了一种新的双循环GAN(DuC-GAN)增强稳定性的模型.该模型通过在生成器和判别器之间添加额外的循环来解决GAN训练中的不稳定性问题.新循环由一个冻结的主判别器和一个辅助判别器组成,他们与生成器一起进行训练,并以生成器的性能作为切换循环的指标.在多个数据集上的测试表明,相比现有模型,所提模型显著提高了 GAN的性能和训练稳定性.实验结果表明,双循环GAN实现了更快的收敛速度和更好的生成效果.

    生成对抗网络双循环结构训练稳定性模式崩溃

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    基于参考调制的码移差分混沌移位键控通信方案

    李守毅杨华王宇蒋国平...
    48-54页
    查看更多>>摘要：为利用码移差分混沌移位键控系统中的参考信号传输额外的信息比特,提出一种低复杂度的基于参考调制的码移差分混沌移位键控通信方案.所提方案对参考信号和信息信号分别进行独立的码索引调制,大幅提高了比特传输速率.接收机采用先分段平均处理,再进行相关检测的方法,同时降低接收到的参考信号和信息信号中的噪声.在加性高斯白噪声和多径瑞利衰落信道中完成系统误码性能的理论分析和仿真验证.实验结果表明,所提方案能降低系统复杂度、大幅提高比特传输速率以及获得更好的误码率性能.

    码移差分混沌移位键控码索引调制参考调制系统复杂度比特误码率

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    面向合作博弈及深度学习的节点协作缓存机制

    金宁周文倩周旭颖金小萍...
    55-61,68页
    查看更多>>摘要：为了解决用户激增的内容需求与有限的网络资源之间的矛盾,利用节点间的协作缓存实现内容共享,并减轻网络负担.针对节点缓存空间受限的场景,考虑交互成本和个体理性等因素,将协作缓存问题建模成合作博弈,实现系统效用的优化.根据节点间的效用是否可转移,分类讨论不同情况下的合作博弈:在效用可转移的博弈下,推导出节点形成稳定大联盟的条件;在效用不可转移的博弈下,考虑到理性节点无法确保形成稳定的大联盟,且联盟的数量随用户数量剧增.因此,提出一种基于深度强化学习的联盟形成算法,在有限时间内保证节点间稳定联盟的形成.理论分析和仿真实验结果表明,所提算法能收敛于纳什稳定最优解或渐进最优解,其性能优于其他对比算法.

    节点协作内容共享合作博弈深度强化学习

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    基于FRM的WOLA滤波器组动态信道化结构

    朱政宇周宁梁静王忠勇...
    62-68页
    查看更多>>摘要：针对加权叠加(WOLA)滤波器组动态信道化结构中原型滤波器设计复杂度较高的问题,将频率响应屏蔽技术(FRM)引入该动态信道化结构,并提出一种基于FRM的WOLA滤波器组动态信道化结构.在该结构中,首先对FRM技术进行改进,提出一种新型FRM,用于设计具有互补特性的滤波器;其次,将FRM设计的滤波器作为WOLA滤波器组动态信道化结构的原型滤波器;最后,使信道之间进行部分交叠,以减少盲区造成的信号失真.仿真实验结果表明,该结构能够实现信号的动态化接收,具有较好的重构效果,与直接设计满足重构特性的原型滤波器相比,FRM设计的滤波器节省了 79％的乘法器资源.

    频率响应屏蔽加权叠加结构动态信道化原型滤波器重构

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