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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

    面向低空经济的空联网络组网关键技术研究综述

    夏泳田洛
    619-632页
    查看更多>>摘要：在 5G网络全球加速部署的背景下,将无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)深度融合至 5G,B5G乃至未来6G网络架构中,已成为一项极具前瞻性的策略,旨在通过高效传输无人机所承载的特定任务数据,推动多样化应用场景的实现.低空经济作为新兴领域,其核心在于构建以UAV产业为基础的立体网络体系,该体系不仅集成了通信与感知一体化的综合信息服务能力,更成为驱动低空经济蓬勃发展的关键力量.聚焦于低空经济网络的全面剖析,系统性地概述了低空经济网络的基本架构;从多个维度深入探讨了支撑该网络运行的关键技术,具体包括:组网标准的制定、立体覆盖增强技术、移动性管理技术、通感算一体化设计、路径规划与避障策略以及基于数字孪生的低空智能管控方案;剖析了当前低空经济网络发展面临的主要挑战,提出了对未来发展趋势的展望.

    低空经济低空经济网络无人机

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    面向6G的数字孪生网络综述:架构、应用和挑战

    何小强唐伦陈前斌
    633-646页
    查看更多>>摘要：数字孪生网络(digital twin network,DTN)是一种利用数字孪生(digital twin,DT)技术创建物理网络设施的孪生虚拟数字网络.通过DT技术,DTN将从多个方面提升 6G网络的能力,包括智能故障管理、智能网络优化和管理、网络智慧内生,助力实现极简化、智能化和自动化的网络.通过对DTN进行全面研究,描述了DTN的主要特征和定义,阐述了DTN的架构、协议及接口和生命周期管理,并阐述其在模型管理与部署、资源管理与调度、安全与隐私保护、智能网络运维和智能交通这几个方面的应用,分析了DTN的挑战与未来.

    6G数字孪生数字孪生网络(DTN)生命周期管理智能网络运维

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    多机协同自主任务规划系统研究综述

    柴蓉杨泞渝段晓芳艾新雨...
    647-660页
    查看更多>>摘要：针对多机协同自主任务规划显著提升无人机任务感知效能、提高任务执行能力的现状,对其关键技术进行阐述,主要包括知识表示、通感一体化、任务调度及航迹规划等技术.针对知识表示技术,阐述基于任务环境上下文感知的知识库构建方法,进而对多域融合知识图谱构建、动态知识图谱更新与共享方法进行分析总结;针对通感一体化技术,分析了环境适变、灵活可扩的多机协同通感一体化架构,进而揭示多机协同通感一体化理论能限,阐述面向任务差异性需求的资源共享方法;针对任务调度及航迹规划技术,阐述资源适配的多机协同自主任务调度方案,并对基于动力学模型的航迹控制策略及不完美环境下的鲁棒控制机制进行分析总结.

    无人机知识表示协同任务感知通感一体化任务规划

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    基于物理的蒙特卡罗体渲染综述

    张文潇秦红星
    661-674页
    查看更多>>摘要：在计算机图形学中,渲染一直是核心方向,对于真实感渲染,其最终目标就是正确地计算场景中的全局光照.针对渲染对象的不同,所采取的渲染方法也有所不同,大体上可以分为表面渲染和体渲染.通过对物理的蒙特卡罗体渲染方法的整理,描述了在经典参与介质中如何采用蒙特卡罗方法进行渲染,介绍了近年来兴起的针对非经典参与介质的研究,对近年来渲染的高级方法做了总结,阐述了目前渲染方法所存在的问题以及未来可能的研究方向.

    全局光照体渲染蒙特卡罗参与介质计算机图形学

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    基于时延嵌入式隐马尔科夫模型的癫痫脑电分类算法

    李沛洋赵贯一刘宇轩张伊诺...
    675-686页
    查看更多>>摘要：癫痫脑电的分类识别能够为癫痫的预警和病程的发展监测提供强有力的技术支持.传统的癫痫脑电分类识别方法需要从较长的时间序列中提取特征,难以刻画大脑的瞬态变化,检测低效且耗时,降低了癫痫预警的有效性.针对上述问题,提出一种基于隐马尔科夫模型的癫痫脑电分类算法.该方法通过时延嵌入式隐马尔科夫模型(time-delay embedded hidden Markov model,TDE-HMM)对脑电进行状态估计,并提取状态序列中的状态切换特征,通过多层感知机(multiple layer perceptron,MLP)实现对不同癫痫发作阶段脑电的有效辨识.实验结果表明,相较于小波变换、微分熵等传统特征,所提方法准确率高,能够有效刻画癫痫不同阶段的大脑状态变化,为癫痫脑电的分类识别和状态分析提供了新的备选方案.

    癫痫检测脑电信号(EEG)时延嵌入式隐马尔科夫模型(TDE-HMM)多层感知机(MLP)

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    基于改进非洲秃鹫优化算法的脑MRI图像分割

    王豪凌基伟陈昊黄志勇...
    687-696页
    查看更多>>摘要：针对非洲秃鹫优化算法(African vulture optimization algorithm,AVOA)在开发能力与探索能力之间存在的失衡问题,提出了一种多策略改进的非洲秃鹫优化算法(improved African vulture optimization algorithm,IAVOA).采用佳点集初始化种群以增强多样性,引入混合对立学习以强化开发与探索,实施自适应信任度策略以动态调整搜索过程,应用高斯变异来进一步平衡算法的开发和探索能力.仿真结果显示,在 12 个典型测试函数上,IAVOA相较于对比算法,在收敛速度、求解精度和稳定性方面均显著提升.提出了IAVOA-FCM算法用于小样本数据集的脑磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)图像分割,通过IAVOA算法强大的全局寻优能力对FCM算法进行优化.在脑MRI图像分割实验中,与其他 5 种先进的结合算法相比,IAVOA-FCM在分割精度、稳定性等方面均表现出显著优势.

    非洲秃鹫优化算法模糊C均值群智能优化算法信任度策略脑磁共振成像(MRI)图像分割

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    基于CODAE方法的脑膜炎疫苗相关不良反应图谱研究

    张雪苏俊杨秋月谢江安...
    697-706页
    查看更多>>摘要：基于美国疫苗不良反应报告系统(vaccine adverse event reporting system,VAERS)的数据,对Menactra、Men-veo、MenQuadfi、Trumenba和Bexsero这 5 种上市脑膜炎疫苗接种相关不良反应(adverse event,AE)进行综合分析与评价.截至 2023 年 3 月 31 日,从数据库中分别检索下载 5 种疫苗相关不良反应数据,采用整合本体学(combinato-rial ontology-based detection of vaccine adverse events method,CODAE)方法挖掘筛选出共计 94 种有统计学意义的不良反应,其中 23 种属于严重不良反应;通过制定本体逻辑关系上的不良反应图谱,显示行为和神经学病变是最为富集的不良反应类别;通过汇总死亡案例的临床信息,统计分析可能影响死亡发生的接种过程变量,发现接种者年龄等变量对死亡发生有一定的影响,然而可用数据信息相对较少,相关结果有待进一步论证.针对不良反应的分析与评价表明,当前上市的 5 种脑膜炎疫苗是相对安全的,对于特定严重不良反应与疫苗接种以及接种者自身状况之间的确切关系值得在未来的工作中进行更为深入的研究.

    脑膜炎疫苗不良反应(AE)疫苗不良反应报告系统(VAERS)不良反应本体

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    乳腺癌脑转移差异表达基因的生物学功能分析

    陆博文秦森彪邱鑫煜舒坤贤...
    707-715页
    查看更多>>摘要：乳腺癌脑转移(breast cancer brain metastasis,BCBM)的发病机制尚未明确.为了探究BCBM的发病机制,对BCBM差异表达基因的生物学功能进行研究并筛选关键调控基因.从基因表达综合数据库(gene expression om-nibus,GEO)下载 4 个BCBM基因表达谱数据(GSE12237、GSE100534、GSE125989 以及GSE43837),采用R语言筛选差异表达基因,采用富集分析包括基因本体分析(gene ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书分析(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)进行生物学功能分析,采用STRING和Cytoscape分析蛋白质相互作用网络,采用Kaplan-Meier进行生存分析.结果表明,同时存在于 2 个及以上基因表达谱数据中的差异表达基因 261个,GO分析主要涉及细胞外基质组织、细胞外结构组织等生物过程,细胞外基质结构组成、胶原结合等分子功能,含有胶原的细胞外基质、胶原蛋白三聚物等细胞组分;KEGG分析主要涉及蛋白质消化和吸收、局部黏附等通路.蛋白质相互作用网络分析得到 9 个关键调控基因,其中,DCN、COL6A1 与BCBM的生存率显著相关,可作为潜在的BCBM关键调控基因,并为BCBM分子机制的研究提供思路.

    乳腺癌脑转移生物信息学差异表达基因功能分析关键调控基因

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    注意力密集连接网络的早期AD脑形态学表征与分类

    康迪赵敏程和伟田银...
    716-728页
    查看更多>>摘要：针对阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)这种神经退行性疾病早期阶段难以被及时发现,无法进行诊断与干预的问题,提出基于注意力密集连接网络的早期AD脑形态学特征提取与分类方法.采用密集连接网络为主干架构、多视角三维图像信息作为网络输入的设计策略,引入注意力机制使得网络能够捕获对AD分类具有重要贡献的脑区.实验结果表明,提出算法对认知正常(cognitively normal,CN)与轻度认知障碍(mild cognitive impair-ment,MCI)、MCI与AD、CN与AD的分类正确率依次达到了 98.37%、97.63%、98.60%,在AD分类领域处于较高水平.此外,通过对注意力机制得到的注意力图进行分析,可发现AD患者脑形态学演变轨迹,由CN转化为MCI涉及皮层下结构的脑形态学异常改变,再转化为AD则进一步涉及皮层结构的脑形态学异常改变.

    阿尔茨海默病脑形态学密集连接网络注意力机制分类

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    联合图像配准的脑卒中病灶自动分割方法研究

    李欣蔚许炜鑫陈勇秦对...
    729-737页
    查看更多>>摘要：针对目前慢性脑卒中的病灶分割准确性相对较低的问题,提出了一种联合深度图像配准的慢性脑卒中自动分割方法.采用深度拉普拉斯金字塔图像配准网络,在微分同胚映射的空间内以从粗到细的方式获得大脑分区,以得到病灶位置的解剖先验信息;将原始磁共振图像和配准阶段的分区结果联合,输入到加入了通道和空间注意力模块的U-Net进行病灶分割.在公开的数据集ATLAS上进行测试表明,提出的方法有效提高了慢性脑卒中病灶分割的准确性,比经典的 2D U-Net提升了 4.4 百分点,证明了基于深度图像配准的大脑分区先验可有效增强模型对病灶的分割性能,更好的组织分割能提高病灶分割准确性.

    慢性脑卒中图像配准病灶分割

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