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通信学报
中国通信学会
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中国通信学会

杨义先

月刊

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100062

北京市东城区广渠门内大街80号通正国际大厦6层

通信学报/Journal Journal on CommunicationsCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是由中国通信学会主办的学术性刊物，主要读者对象是通信及相关技术领域的科研机构的研究人员、大专院校通信及相关专业的教师和研究生。《通信学报》强大的审稿专家和编委会队伍，使学术刊物的质量和审稿通过速度得到了有力的保证，从而搭建了为作者和读者进行更好服务的桥梁。
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    基于大语言模型的多模态社交媒体信息流行度预测研究

    王洁王子曈彭岩郝博文...
    141-156页
    查看更多>>摘要：针对现有多模态社交媒体信息流行度预测算法对特征依赖强、泛化能力不足、面对少样本/冷启动环境表现不佳的问题,提出了一种基于大语言模型指令微调和人类对齐的多模态社交媒体流行度预测模型Mul-tiSmpLLM.首先,定义面向冷启动用户的多模态社交媒体流行度预测任务.其次,构建多模态微调指令,并分别通过低秩适配微调(LoRA)和冻结微调(Freeze)方法对大语言基座模型(Llama3)进行指令微调.最后,提出了一种改进直接偏好优化(DPO)的算法IDPOP,通过构造偏好数据,并对DPO损失函数施加由参数调节的惩罚项,解决了基于人类反馈的强化学习(RLHF)算法训练不稳定、不收敛,以及标准DPO在社交媒体流行度预测任务中产生错误优化的问题.实验结果表明,MultiSmpLLM显著优于传统多模态预测模型和GPT-4o等多模态大语言模型.

    大语言模型流行度预测指令微调人类对齐

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    有向图上的影响力社区搜索

    杜明胡欣雨周军锋
    157-173页
    查看更多>>摘要：现有社区搜索方法用于从无向图中挖掘满足内聚性和影响力要求的社区,没有考虑有向图中边的方向对社区的影响,导致有向图上社区挖掘的结果出现影响力和内聚性不足的问题.基于此,提出有向图上的影响力社区搜索问题,并设计相应的在线搜索算法;为进一步提升社区挖掘的效率,提出有向图上基于索引的影响力搜索方法及其优化策略.此外,提出一种基于并行思想的索引构建方法,加速索引的构建过程.最后,基于8个真实数据集进行验证,实验结果验证了所提算法的有效性和高效性.

    社区搜索有向图Truss模型影响力

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    湍流信道下非对称限幅光OFDM自适应索引调制方案

    王惠琴裴岩浩王真唐崎涵...
    174-183页
    查看更多>>摘要：针对现有光正交频分复用(OFDM)索引调制技术难以适应信道变化,导致系统传输速率受限的问题,构建了一个以最大化传输速率为目标的阈值优化模型.通过动态地寻找最佳M-QAM调制切换阈值,提出一种光OFDM自适应索引调制方案.在详细介绍信号的映射原理后,推导出所提方案在不同湍流强度下的最佳阈值和理论误码率.仿真结果表明,与传统光OFDM索引调制方案相比,所提方案在满足目标误码率的前提下,显著提升了系统的传输速率.

    索引调制自适应调制最佳阈值传输速率

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    面向6G通信感知一体化的亚太赫兹路径损耗测量与建模研究

    王洋赵海森廖希郑相全...
    184-193页
    查看更多>>摘要：针对传统通信信道路径损耗模型无法准确描述和表征感知信道的问题,开展面向6G通信感知一体化的亚太赫兹路径损耗测量与建模研究.基于雷达散射截面理论,引入室内材料回波特性的感知信道路径损耗,构建角度-距离联合的感知信道路径损耗模型.结合基于矢量网络分析仪的亚太赫兹感知信道实测数据,研究129.5～135 GHz频段内不同角度和距离下的感知信道衰落特性.实验结果表明,所构建的路径损耗模型能够准确刻画感知信道路径损耗随距离和角度遮挡因子的变化规律.

    通信感知一体化路径损耗亚太赫兹信道信道测量

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    基于意图嵌入的社交机器人检测方法

    牛红峰李嘉伟宋云鹏蔡忠闽...
    194-205页
    查看更多>>摘要：人工智能生成内容技术显著提升了社交机器人的伪装能力,给现有的机器人检测方法带来新的挑战.通过对社交平台用户意图进行建模,提出一种基于意图嵌入的社交机器人检测方法,从而避免直接在行为层面检测伪装能力大幅提升的机器人这一难题.实验结果表明,采用意图嵌入的检测模型相比未使用意图嵌入的模型,社交机器人检测准确率提高了5.58个百分点,并增强了对不同类型社交机器人的识别能力,验证了意图嵌入在提升人机检测任务性能中的有效性.

    社交机器人检测意图表征意图嵌入人工智能生成内容

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    面向医疗数据分享的轻量级且安全的搜索方案

    谢晴晴宋亮晴冯霞
    206-222页
    查看更多>>摘要：为了兼顾医疗数据的可用性与安全性,设计了一套轻量级且安全的搜索方案.所提搜索算法仅涉及两次配对和一次乘法运算,能够在利用智能合约执行搜索时兼顾低消耗和安全性要求.另外,该方案采用密钥策略属性基加密对搜索操作进行细粒度控制,并利用轻量级加密算法和外包解密机制降低用户终端的计算开销.最后,安全性分析和实验评估证明了所提方案的安全性和可行性.

    医疗数据分享轻量级安全搜索智能合约

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    车联网泛在感知、潜在通信、融合计算、内生安全综述:最新进展与未来方向

    于刊李东张奇勋马丁友...
    223-243页
    查看更多>>摘要：毫米波频段的通信与感知面临两方面挑战:感通干扰制约彼此性能,耦合作用规律及解耦方法尚不成熟;毫米波强指向性特点导致信息传输存在安全隐患.针对智能交通系统感通算融合网络的物理层安全问题,定义泛在感知、潜在通信、融合计算与内生安全的概念,刻画四者的耦合作用关系;梳理感通算安的研究现状及局限性,阐述资源优化分配、感通耦合干扰认知与建模、感通安性能制约机理等的可行思路.

    智能交通系统泛在感知潜在通信融合计算内生安全

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    比特币去匿名化技术研究综述

    程杰金伟夏清李淼...
    244-266页
    查看更多>>摘要：比特币系统基于区块链技术,具备去中心化、无国界、匿名性等特点,受到产学研界广泛关注.然而,比特币系统在为用户提供隐私保护的同时,也为不法分子开展非法活动提供便利.因此,去匿名化技术研究持续进行并取得系列成果.现有综述多关注隐私保护方案,缺乏去匿名化技术系统梳理.基于此,从用户身份识别、关联地址识别、资金链路追踪3个维度分析现有去匿名化技术及其效果,总结发展现状和难点,并指出未来研究方向.

    比特币去匿名化身份识别关联地址识别资金链路追踪

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    基于时空Transformer特征融合的车辆轨迹预测

    赵文红王巍万子璐
    267-276页
    查看更多>>摘要：在复杂的交通环境下,自动驾驶汽车需要充分地分析周围交通物体的运动方向、运动速度等信息,并准确预测未来的轨迹.针对这个问题,提出了一种基于时空Transformer的网络模型.该模型首先利用空间自注意力机制,通过捕捉同一时刻下车辆间的空间相互作用,实现对多车空间关系交互性的精确建模;随后通过时间自注意力机制提取连续帧的时间依赖关系,以此生成一组能够反映车辆动态行为的时空特征;最后这些特征被送入解码器,以预测所有车辆在未来5 s内的运动轨迹.在公开的NGSIM数据集上进行了训练和验证,与其他的先进方案相比,该模型在未来5 s的轨迹预测中具有更高的准确性和精度,长期预测准确率比先进方案提高14.6%.

    自动驾驶轨迹预测多车交互Transformer

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    移动车载边缘网络中基于递归深度强化学习的协作缓存接力算法

    吴红海王白冰马华红邢玲...
    277-286页
    查看更多>>摘要：考虑无路侧单元覆盖的场景,充分利用车辆之间的协作来构建缓存系统,提出一种基于递归深度强化学习的协作缓存接力算法.考虑缓存决策的动态特性,将问题建模为部分可观察的马尔可夫决策过程,利用图神经网络预测车辆轨迹,并通过计算车辆间的连接稳定性度量,选择可作为缓存节点的车辆.此外,将长短期记忆网络嵌入深度确定性策略梯度算法中,以实现最终的缓存决策.仿真结果表明,所提算法在缓存命中率和时延方面优于传统缓存算法.

    车载边缘网络协作缓存接力递归深度强化学习马尔可夫决策

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