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期刊信息/Journal information
重庆邮电大学学报（自然科学版）
重庆邮电大学
重庆邮电大学学报（自然科学版）

重庆邮电大学

刘宴兵

双月刊

1673-825X

journal@cqupt.edu.cn

023-62461032

400065

重庆南岸区

重庆邮电大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications(Natural Science Edition)CSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊主要刊登通信与信息系统，信号与信息处理，计算机应用技术，计算机软件与理论，电磁与微波技术，微电子学与固体电子学，控制理论与控制工程以及相关基础技术领域的学术论文、研究报告、综述、研究简报及学位论文。中国科技核心期刊、教育部优秀期刊、全国优秀学报、重庆市“十佳”科技期刊、重庆市优质期刊；英国科学文摘（SA）、英国INSPEC数据库、美国剑桥科学文摘（CSA）、俄罗斯文摘（AJ）、中国科技论文与引文数据库（CSTPC）、学术期刊综合评价数据库等收录。
正式出版
收录年代

    基于SCMA的无人机中继辅助上行通信方案

    杨爽朱江
    409-419页
    查看更多>>摘要：为提高蜂窝通信系统的上行总吞吐量,在满足用户服务质量需求的前提下,提出了一种基于稀疏码多址接入(sparse code multiple access,SCMA)的无人机中继辅助上行通信方案,通过部署无人机增强网络覆盖,并利用SC-MA提高系统传输性能.根据用户的分布和概率视距传输模型,通过交替优化码本、功率和无人机坐标,确定无人机的3维部署位置;进行资源优化后,根据信道状态信息,对子载波进行配对并迭代码本、功率,以获得优化的码本和功率分配方案.仿真结果表明,提出的方案能够有效提高上行吞吐量,并满足用户的服务质量需求.

    无人机3维部署稀疏码多址接入资源分配中继通信

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    基于延迟线组合调相的高能效自适应混合预编码方案

    王华华曹磊罗一丹
    420-429页
    查看更多>>摘要：针对毫米波大规模多输入多输出系统采用混合预编码技术所带来的高功耗影响,基于延迟线组合调相器件设计了一种间接全连接型混合预编码系统结构,并提出一种自适应连接的混合预编码方案,可大幅减少与天线直连的调相器数量从而降低硬件造成的功耗损失.方案将编码矩阵的求解分为数字编码矩阵、模拟编码矩阵和开关组成的连接交换矩阵3个部分进行交替优化;提出一种基于互补正交投影矩阵的算法来解决模拟编码矩阵的优化;利用功率约束条件和最小二乘算法简化数字编码矩阵的求解;针对连接交换矩阵的离散组合优化问题,利用低复杂度的交叉熵算法进行优化.仿真结果表明,所提方案可以保证系统性能在接近纯数字预编码方案的同时有效提高系统的能量效率.

    混合预编码自适应算法交叉熵大规模多输入多输出毫米波

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    Neural-Polar码:一种基于深度学习的新型信道编码方案

    金林贤王旭东吴楠
    430-437页
    查看更多>>摘要：为应对新型移动通信系统智能性的需求以及在难以进行人工建模的复杂信道环境下进行可靠通信的问题,基于Polar码的编译码递归结构提出一种新型神经网络信道编码方案,即Neural-Polar码.该方案利用神经网络将Polar码编译码递归结构中父、子节点间的线性映射变成非线性映射,引入快速连续抵消(successive cancella-tion,SC)译码的思想,解决在完全二叉树上构建Neural-Polar码造成网络结构过大的问题.仿真实验表明,Neural-Polar码可以获得优于经典SC译码算法的误码率(bit error rate,BER)和误块率(block error rate,BLER)性能,对网络的联合训练使得Neural-Polar码能够自动学习信道特性,具有更好的信道适应性和鲁棒性.Neural-Polar码将传统的对复杂信道进行人工建模分析的难题交给机器,充分体现出其编译码的智能性.

    信道编码极化码神经网络误码率(BER)

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    多策略改进的蜣螂搜索算法优化3DDV-Hop节点定位

    彭铎陈江旭张倩吴海涛...
    438-449页
    查看更多>>摘要：为了提升传统 3DDV-Hop算法的定位精度和稳定性,提出了MIDBO-3DDV-Hop算法.该算法利用多策略改进蜣螂搜索算法(multi strategy improvement dung beetle optimizer,MIDBO)来提高3DDV-Hop算法的定位精度.该算法通过通信半径分级方法细化跳数,使用加权平均跳距来修正节点之间的跳距误差.MIDBO算法引入立方混沌初始化和反向折射机制来初始化算法种群,采用变螺旋策略增强全局搜索能力.算法还融入Levy飞行策略和自适应权重因子,以避免陷入局部最优,并平衡算法的收敛性和搜索多样性.通过MIDBO算法对3DDV-Hop算法中未知节点位置进行优化.仿真结果显示,与传统的 3DDV-Hop、IPSO-3DDV-Hop和IGA-3DDV-Hop算法相比,MID-BO-3DDV-Hop算法在定位精度、稳定性和收敛速度方面均达到最优水平.

    蜣螂搜索算法3DDV-Hop变螺旋策略Levy飞行策略平均跳距

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    视听工作记忆的相位同步与跨频耦合研究

    乔锐田银
    450-457页
    查看更多>>摘要：为了深入了解视听工作记忆中的神经机制和节律耦合规律,采集了视听工作记忆任务脑电数据,通过时频分析确定关键节律及核心电极,并使用多变量模式分析确定关键时间段.theta相位同步在记忆呈现期至关重要,其中额颞叶同步参与听觉记忆,额顶叶同步参与视觉记忆,而theta和alpha的跨频耦合只在特定记忆模态的相关脑区有显著增强.工作记忆任务相关脑区通过远端theta同步协调中央执行功能,alpha同步协调记忆存储缓冲功能,theta-alpha耦合整合不同模态功能间的信息,揭示了视听模态工作记忆的部分神经机制.

    工作记忆脑电相位同步跨频耦合

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    稀疏网络编码中秩分布分析模型研究

    王练王贺李永恒李仙...
    458-468页
    查看更多>>摘要：针对现有稀疏网络编码研究中线性相关概率性能指标精准度较低的问题,提出基于马尔可夫链的性能分析模型.对线性相关概率、秩的概率分布等性能指标及其复杂度进行分析,并通过该性能分析模型分析编码包传输后期的译码成功概率;基于吸收马尔可夫链计算编码包传输过程中的瞬态、吸收态以及各状态间的状态转移概率,并对状态转移概率中蒙特卡罗模拟误差较大的问题进行改进,由状态转移概率构建吸收马尔可夫链基本矩阵,得出信宿端收到非再生包的线性相关概率,进而推导出秩的概率分布和译码成功概率性能指标.仿真结果表明,在相同条件下所提模型性能指标精确度均优于对比模型,且能精确地评估信宿端解码矩阵秩的概率分布、译码成功概率等稀疏网络编码的译码行为.

    网络编码稀疏网络编码吸收马尔可夫链模型线性相关概率秩的概率分布

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    Stackelberg博弈的MEC资源分配策略

    任潇扬于秀兰
    469-477页
    查看更多>>摘要：移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)通过在网络边缘部署计算资源成为缓解终端设备资源匮乏的有效方案.针对设备计算资源无法满足任务需求的问题,提出一种基于Stackelberg博弈的MEC资源分配策略.该策略应用Stackelberg博弈理论将请求方、协作方的卸载过程描述为效用最大化问题以激发双方的协作积极性,并设计一种基于粒子群的Stackelberg博弈算法,以快速获得该优化问题的最优解.同时,由于区块链具有分布式、不可篡改等特性,出于对安全性的考虑,将其应用于协作过程的管理.实验结果表明,所提策略可以实现双方联合效用最大化,且相较于遗传算法的卸载方案;所提算法具有更快的收敛性能.

    移动边缘计算资源分配策略任务卸载斯塔克尔伯格博弈区块链

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    5G基站射频滤波器发展和分析

    丁海李慧阳尤博怀苏华峰...
    478-483页
    查看更多>>摘要：大规模多输入多输出技术是5G的关键技术之一,包含了多个射频通道,系统中的滤波器数量大幅增加,使得5G滤波器在保持高性能的同时对小型化和高集成度提出了更高要求.分析了5G射频基站滤波器的基本要求,介绍了射频基站滤波器的形式和特点,包括微带、波导腔、同轴、介质加载、陶瓷介质滤波器.通过分析不同形式基站滤波器的特点及研究现状,并进行综合对比,从性能、尺寸、成本方面综合考虑,陶瓷介质滤波器在5G基站中具有更大的发展空间.

    5G射频基站滤波器多输入多输出小型化陶瓷介质滤波器

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    融合特征通道重要性与相似性的深度YOLO网络压缩方法

    张起荣韩中王彪
    484-493页
    查看更多>>摘要：基于深度YOLO网络的目标检测方法网络结构复杂、冗余参数过多、计算量大,极大影响模型检测性能.针对此问题,从降低网络中低效通道和冗余通道的影响出发,提出了一种融合特征通道重要性与相似性的深度YOLO网络压缩方法,基于深度网络压缩中的网络剪枝思路,采用2次剪枝剪去低效及冗余特征通道.构建通道重要性计算方法,将稀疏因子作为通道效能计算指标,结合剪枝率剪去低效通道;根据通道间存在的线性关系计算其相似度,对相似度较高的通道进行替代,剪去相似度较大的通道;微调模型参数,恢复剪枝前的检测精度.仿真实验表明,同当前性能较优的深度网络压缩方案相比,提出的方法在保证目标检测精度的同时极大减小了模型尺寸、提升了检测速度,方法可行、有效.

    深度学习目标检测YOLO网络特征通道

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    基于ILVD的多分量LFM信号重构算法

    张千坤陈任翔钟志刚黄佳敏...
    494-502页
    查看更多>>摘要：针对线性调频(linear frequency modulated,LFM)信号参数估计技术面向多目标产生的多分量信号会产生交叉项,从而降低参数估计精度的问题,提出了基于逆吕氏分布(inverse Lv's distribution,ILVD)的多分量LFM信号重构算法.利用特征值分解结合最小误差准则方法的中心频率-调频斜率(centroid frequency-chirp rate,CFCR)域信号分析与合成,克服传统时频变换方法中的交叉项干扰问题;采用特征值分解思想构造ILVD变换核函数;使用最小误差准则校正CFCR域随机相位误差,重构出分布在CFCR域吕氏分布中不同位置对应的各个目标信号.实验结果表明,提出的算法在重构信号的准确度和抗噪声干扰方面的有效性均有较大提高.

    逆吕氏变换信号重构中心频率-调频斜率

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