重庆邮电大学学报（自然科学版）

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夏泳, 田洛

重庆邮电大学学报（自然科学版）. 2024, 36(04): 619-632.

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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。

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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

重庆邮电大学学报（自然科学版）. 2024, 36(04): 633-646.

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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。

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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, 陈前斌

重庆邮电大学学报（自然科学版）. 2024, 36(04): 647-660.

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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。

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基于物理的蒙特卡罗体渲染综述

张文潇, 秦红星

重庆邮电大学学报（自然科学版）. 2024, 36(04): 661-674.

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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。

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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, 李存波, 汪露, 田银

重庆邮电大学学报（自然科学版）. 2024, 36(04): 675-686.

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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。

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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, 王岫鑫

重庆邮电大学学报（自然科学版）. 2024, 36(04): 687-696.

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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。

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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

重庆邮电大学学报（自然科学版）. 2024, 36(04): 697-706.

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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、Menveo、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(combinatorial 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。

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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, 浦丹

重庆邮电大学学报（自然科学版）. 2024, 36(04): 707-715.

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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 omnibus, 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。

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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, 王伟, 李章勇

重庆邮电大学学报（自然科学版）. 2024, 36(04): 716-728.

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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 impairment, 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。

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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, 张冰玉, 李章勇, 王伟

重庆邮电大学学报（自然科学版）. 2024, 36(04): 729-737.

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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。

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从脑-机接口到脑-器交互

尧德中, 秦云

重庆邮电大学学报（自然科学版）. 2024, 36(04): 738-746.

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脑-机接口(brain computer interface, BCI)建立了大脑和非生物设备之间直接的信息交互通道。在认可BCI技术独特应用价值的基础上，进一步整合了身心医学与脑-机接口，强调了“脑与身体”和“脑与环境”的相互支撑关系，提出了脑-器交互(brain-apparatus communication, BAC)框架。对脑-机接口到脑-器交互的发展历程进行了概述，并从脑-器官交互、脑-外部环境交互以及两者融合方面讨论了脑器交互对人类健康的影响。

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基于CNN-GRU的移动APP流行度预测模型

宋育苗, 于金霞

重庆邮电大学学报（自然科学版）. 2024, 36(04): 747-755.

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移动APP流行度预测对应用推荐、广告投放等意义重大。但是现有方法大多依赖手工特征工程，工作量大且效率较低。为此，提出一种基于深度神经网络的移动APP流行度预测模型。利用最大信息系数进行特征相关性分析以确保特征选取有效性，结合历史流行度特征，通过门控循环单元(gate recurrent unit, GRU)和注意力机制构建长期演化模型来推演发展趋势，基于多尺度卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)和注意力机制构建短期波动模型以实现预测动态优化，结合其他重要特征利用GRU和注意力机制建立多因素影响模型。通过时间注意力模块将上述模型融合，实现流行度预测。实验结果表明，所提模型在移动APP流行度预测方面相对更为精准有效。

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基于本地收益最大化的命名网内计算部署机制

田建业, 朱轶

重庆邮电大学学报（自然科学版）. 2024, 36(04): 756-764.

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命名网内计算(named in-network computing, NINC)是一种基于命名数据网络架构、在网络设备处提供泛在计算服务的新兴计算方案。如何有效在单个路由器上部署多个NINC服务，仍有待探索。针对这一问题，提出了本地部署收益与本地服务收益的概念，前者表征NINC服务本地部署后降低转发流量所获得的CPU资源节约量，后者表征所部署的NINC服务每消耗单位CPU资源所获得的流量处理能力。在此基础上，设计了一种基于本地收益最大化的NINC部署机制。该机制中，路由器周期性预评估拟部署NINC服务的本地部署收益与本地服务收益，进而将部署问题转化为一个背包问题，求解出优化的NINC服务部署方案。仿真结果表明，相较于基于流行度的机制，该机制能够有效提高网内计算流量处理能力，在网内计算服务所需数据量均匀分布的一般性场景下，单个路由器可获得约20%～27%的处理能力提升。

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融合内外部特征水印的模型保护方案

彭维平, 刘家宝, 平源, 马迪, 宋成

重庆邮电大学学报（自然科学版）. 2024, 36(04): 765-774.

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针对经典模型水印技术在保护模型所有权过程中存在鲁棒性差、提取率低等问题，融合白、黑盒水印优势，提出了一种特征嵌入的模型保护方案。按照香农熵大小进行数据集样本划分的策略，将数据集样本划分为良性样本、风格迁移样本、关键密钥样本；利用风格迁移样本集对模型嵌入外部特征，将关键密钥样本标签嵌入模型内部特征；通过训练二元分类器并利用掩码梯度下降方法修改极少量参数让模型产生特定输出来综合判断模型是否被窃取。实验结果表明，所提方案用较小开销保证了水印的高保真度，在标签查询、知识蒸馏等攻击下仍具有较高稳定性，且能规避恶意检测风险。

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改进的量子彩色图像中值滤波算法

袁素真, 李显力, 卿显荣

重庆邮电大学学报（自然科学版）. 2024, 36(04): 775-785.

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图像处理任务中广泛应用中值滤波器来平滑图像和消除幅度极大或极小的噪声，并且可以保持图像的边缘特性，不会使图像产生明显模糊。提出一种改进的空间域量子彩色图像中值滤波算法，并且在IBM Q(international business machines quantum)平台上进行仿真。该算法将量子彩色图像进行存储，利用量子比较器模块、量子控制交换器模块、中值计算模块和阈值模块设计量子彩色图像中值滤波的量子线路。相较于已有的量子彩色图像中值滤波算法，在进行中值滤波之前加入了阈值进行噪声判断，该算法滤波效果更好，同时时间复杂度也更低。

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低信噪比下基于融合网络的音素识别方法

黄辉波, 邵玉斌, 龙华, 杜庆治

重庆邮电大学学报（自然科学版）. 2024, 36(04): 786-796.

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针对低信噪比下音素识别准确率低的问题，提出一种新的识别方法。提取语音的Fbank特征，输入到由多头注意力机制、ResNet、BLSTM、CTC构建的A-R-B-CTC模型中进行音素识别，利用Wave-U-Net对语音特征Fbank、MFCC、GFCC、对数频谱进行图像去噪，发现Fbank特征去噪后，可以取得更低的音素错误率。在0 dB白噪声环境下采用THCHS30数据集进行实验验证。结果表明，Fbank去噪前，所提A-R-B-CTC模型相比于BLSTM-CTC、ResNet-BLSTM-CTC、Transformer模型，平均音素错误率分别降低了4.38%、2.5%、1.96%;Fbank去噪后，4种模型的音素错误率明显下降，其中所提A-R-B-CTC模型相比于其他3种模型性能依旧出色。此外，在其他信噪比下也达到了不错的效果。

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新颖的内容自适应图像篡改检测与自恢复算法研究

李明月, 毕秀丽, 刘波

重庆邮电大学学报（自然科学版）. 2024, 36(04): 797-806.

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针对在原始图像中嵌入大量的水印(认证水印和参考水印)容易造成图像失真的问题，提出嵌入少量参考水印的方法。为了减小图像失真，提出将少量的参考水印信息嵌入在原始图像的边缘、轮廓等区域的方法。在恢复篡改区域时，提出利用图像修复算法将篡改块匹配问题转化为非局部自相似图像块的最小化问题，复制攻击图像本身的相似信息来恢复篡改区域。实验结果表明，在水印容量为0.015 626的情况下，该算法得到嵌入水印后图像的峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)均值超过60 dB,恢复图像的PSNR均值超过40 dB。

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融合时间感知和多兴趣提取网络的序列推荐

唐宏, 金哲正, 张静, 刘斌

重庆邮电大学学报（自然科学版）. 2024, 36(04): 807-818.

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针对序列推荐任务中的时间动态性和多重兴趣建模问题，提出一种时间感知的项目嵌入方法，用于学习项目之间的时间关联性。在此基础上，提出一种融合时间感知和多兴趣提取网络的序列推荐(time-aware multi-interest sequence recommendation, TMISA)方法。TMISA采用自注意力序列推荐模型作为局部特征学习模块，以捕捉用户行为序列中的动态偏好；通过多兴趣提取网络对用户的全局偏好进行建模；引入门控聚合模块将局部和全局特征表示动态融合，生成最终的用户偏好表示。实验证明，在5个真实推荐数据集上，TMISA模型表现出卓越性能，超越了多个先进的基线模型。

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分布式电力移动终端隐私增强认证方案

邓建锋, 黄宝鑫, 肖焯, 许露珉, 胡厚鹏

重庆邮电大学学报（自然科学版）. 2024, 36(04): 819-826.

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针对智能电网移动终端实际环境下轻量化认证和多种密钥协商需求，提出一个基于区块链的轻量级多令牌双向匿名认证协议。方案通过区块链的分散存储机制实现系统身份认证的去中心化，提高了认证的灵活性。基于椭圆曲线生成随机假名，有效保护了用户身份隐私。生成移动终端会话密钥时融合了时敏令牌和多项式令牌机制，进一步提高了会话密钥安全性。采用BAN(Burrows-Abadi-Needham)逻辑证明了协议的正确性及非形式化证明了协议的安全性，并通过仿真实验评估了协议的性能。分析结果表明，该方案具有良好的安全性和实用性。

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移动群智感知中基于网格混淆的位置隐私保护

申艳梅, 申红锋, 申自浩, 王辉, 刘沛骞

重庆邮电大学学报（自然科学版）. 2024, 36(04): 827-835.

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针对现有移动群智感知(mobile crowd sensing, MCS)面临的隐私泄露问题，引入一种混合式区块链架构来构建系统，实现MCS的去中心化，并通过私有区块链保护工人隐私记录。采用无证书签密实现用户数据传输过程中的机密性和完整性，保证用户信息的安全性。为了降低位置隐私暴露的风险，提出一种基于网格混淆的位置隐私保护方案(location privacy protection scheme based on grid obfuscation, LPPSGO)。该方案通过H3索引系统划分多精度六边形网格，实现工人位置的空间隐匿，工人可以根据个性化隐私需求扰动自身位置，无须担心真实位置的暴露。仿真实验结果表明，LPPSGO能有效提高MCS系统的任务分配成功率，减少时间开销，与其他位置保护方案相比，安全性更强，覆盖性能更好。

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不确定网络环境中任务卸载和资源分配联合优化方法

王昭, 张承宇, 左琳立, 刘超超

重庆邮电大学学报（自然科学版）. 2024, 36(04): 836-846.

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在不确定的无线网络环境中，由于任务到达、用户移动的随机性以及无线信道状态的时变性，导致出现不确定的任务云端排队时延、设备网络连接时间等网络环境特征，极大影响计算卸载效率和网络资源利用率。针对这一问题，建立了算网协同的动态任务卸载和资源联合分配模型，以最小化系统总能耗为目标，提出了基于随机模拟的任务卸载和算网资源联合分配多阶段随机规划优化算法(SS-MSSP),采用多阶段随机规划理论制定多阶段策略，并以后验算网资源分配的方式来追索补偿不确定网络环境的影响。仿真结果表明，在不确定的网络环境中，SS-MSSP算法保证了用户的计算时延需求，同时有效降低了系统能耗。

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2024年, 第36卷, 第04期　
刊出日期：2025-06-30

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