2025年, 第30卷, 第01期　
刊出日期：2025-07-17

  

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  基于协作语义复用共享的低空经济任务执行策略

  任超, 丁思颖, 尚博东, 许力, 方禾, 郭翰学

  西安邮电大学学报. 2025, 30(01): 1-8. https://doi.org/10.13682/j.issn.2095-6533.2025.01.001

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  针对低空经济中资源受限对无人机执行全任务链效率和成功率降低的问题，提出一种基于多无人机协作与语义复用共享的低空经济任务执行策略。该策略将多模态信息编码为语义向量，以减轻存储资源的负担。同时，利用多层基站进行任务信息卸载和新数据获取，实现决策信息的重复利用，减少能源消耗。此外，针对不同高度层无人机长期作业导致的语义映射偏差，单一信息经过语义调整后可在不同层无人机的知识库中重复利用，实现语义复用，减少数据冗余，进一步降低计算功耗。仿真结果表明，该策略将无人机在不同高度层的平均功耗降低了25.7%,并在此基础上使其在低空经济活动任务链中的完成率提高了53%。
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  一种边缘低空系统中基于主动推理的深度强化学习算法

  杜剑波, 贡杰, 王嘉煊, 王玉婷, 陈天赐, 李树磊

  西安邮电大学学报. 2025, 30(01): 9-18. https://doi.org/10.13682/j.issn.2095-6533.2025.01.002

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  为了降低低空边缘系统中的系统开销和优化用户体验质量(Quality of Experience, QoE),提出一种边缘低空系统中基于主动推理的深度强化学习(Active Inference Enabled Deep Reinforcement Learning, ADRL)算法。构建一个无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)辅助的多接入边缘计算(Multi-Access Edge Computing, MEC)系统网络模型，将边缘服务器部署在具有为用户提供卸载计算服务和内容缓存服务的UAV上。在考虑UAV算力资源限制的情况下，将最小化用户开销和最大化用户体验质量作为优化目标构建优化问题，并将该问题转化为马尔可夫决策过程，以实现任务卸载、内容缓存及资源分配。将所提算法与无物体缓存算法和UAV带宽平均分配算法在QoE、系统开销及实时奖励等进行对比，仿真结果表明，所提算法将用户开销相对基准算法降低了约13%,用户QoE相对基准算法提高了约14%。
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  基于知识图谱的认知语义通信目标检测系统

  刘伯阳, 黄一杰, 孙连锐, 李泽, 赵云

  西安邮电大学学报. 2025, 30(01): 19-26. https://doi.org/10.13682/j.issn.2095-6533.2025.01.003

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  针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)在目标检测过程中面临的通信资源浪费和效率低的问题，提出一种基于知识图谱(Knowledge Graph, KG)的UAV目标检测认知语义通信系统。利用KG知识和全局语义推理能力构建系统推理和传播算法，纠正传输过程中符号层面出现的错误，并采用注意力机制算法解决KG种类与实际图像中种类不平衡的现象。将所提系统与其他相关的通信系统在不同信噪比和不同信道环境下的检测精度和图像重建性能等进行对比，验证结果表明，所提系统在检测精度和图像重建方面均优于基准通信系统，在5 dB信噪比的加性高斯白噪声信道下，所提系统目标检测平均精度达到53.17%,相比其他系统提升了约15.6个百分点；图像重建结构相似性达到80.17%,提升了约10个百分点。
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  多尺度特征增强的噪声鲁棒图像边缘检测算法

  王富平, 任晶晶, 公衍超, 李藕, 刘卫华, 张泽均

  西安邮电大学学报. 2025, 30(01): 27-36. https://doi.org/10.13682/j.issn.2095-6533.2025.01.004

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  针对图像受噪声干扰导致边缘特征检测精度下降的问题，提出一种多尺度特征增强的噪声鲁棒图像边缘检测算法。该算法将多分支结构和噪声抑制模块嵌入深度边缘检测基线网络中，在浅层利用多层卷积降采样模块生成多尺度特征图，增强多尺度边缘信息。针对不同尺度的边缘检测，设计多尺度噪声抑制模块，利用增强注意力模块和残差连接实现噪声抑制，并联合噪声抑制损失和边缘检测损失监督模型训练，以实现噪声鲁棒的边缘检测。分别在BIPED数据集和BSDS500数据集上进行检测，在噪声标准差为50时，所提算法在BIPED数据集上的最优数据集尺度为0.848、最优图像尺度为0.857及平均准确率为0.908,均优于对比算法。结果表明，在不同等级噪声的干扰下，所提算法的噪声鲁棒性较好，能够有效提升噪声环境下的边缘检测精度。
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  屏幕内容视频VVC码率控制时域质量波动感知分析

  公衍超, 李英华, 王静怡, 郭弘, 高梓铭, 杨楷芳

  西安邮电大学学报. 2025, 30(01): 37-45. https://doi.org/10.13682/j.issn.2095-6533.2025.01.005

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  针对通用视频编码(Versatile Video Coding, VVC)标准码率控制(Rate Control, RC)技术导致的时域质量波动(Temporal Quality Fluctuation, TQF)问题，面向广泛应用于无人机等领域的屏幕内容视频(Screen Content Video, SCV),从人类视觉感知角度探究TQF的产生原因、影响因素及感知特性。基于ITU-RBT 500-13标准设计视频编码和主观观测实验，通过3-sigma准则和正态假设检验获得实验结果。结合lambda域RC方法框架及分级预测编码原理，探究并分析VVC标准RC技术产生TQF的根本原因。结合SCV内容特性及人类视觉系统感知特性，将TQF看作时域离散信号，从幅度、频率及相位3个方面分析影响TQF感知的因素及感知特性。研究结果表明：RC技术帧比特分配权重的计算是导致TQF的根本原因；人类视觉系统感知特性、图像组大小、SCV内容特性均为影响TQF感知的因素。
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  正交时频空系统接收机关键技术综述

  李欣儒, 巩译, 孟繁轲, 杨立春, 李双洋

  西安邮电大学学报. 2025, 30(01): 46-57. https://doi.org/10.13682/j.issn.2095-6533.2025.01.006

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  对未来移动通信中高速移动性场景下的新型正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)接收机关键技术进行研究。首先，概述了OTFS技术的系统模型，对其主要优势与特性进行阐述。其次，分析OTFS系统在时频域和时延-多普勒域的输入-输出关系。然后，通过与传统正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)技术的性能比较，总结OTFS在不同通信条件下的技术优势，并进一步介绍和分析现有OTFS系统的信道估计、信号检测以及分集增益方案。最后，探讨OTFS技术在下一代通信关键技术及潜在场景下的应用前景。
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  数字低压差稳压器综述

  沈祥, 魏东东, 辛昕, 权星

  西安邮电大学学报. 2025, 30(01): 58-65. https://doi.org/10.13682/j.issn.2095-6533.2025.01.007

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  数字低压差稳压器(Digital Low Dropout Regulators, DLDO)由于数字兼容性高、可综合性强、工艺拓展及稳定性好的特点，在高效细粒度电源管理方面具有广泛应用。对传统DLDO工作原理进行了阐述，指出传统DLDO的瞬态响应被时钟频率所限制、能效偏低。针对同步、异步和比例-积分-微分(Proportional-Integral-Differential, PID)DLDO 3种主要的系统级架构进行稳定性分析，对比总结了自适应时钟、自偏置比较器、瞬态增强等能效提升技术。最后，汇总了现有代表性DLDO的性能指标和品质因数(Figure of Merit, FoM),并指明了DLDO的设计趋势和未来发展方向。
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  基于限流电路实现浪涌抑制的高集成软启动电路设计

  汪西虎, 张洋洋, 刘卓, 郭仲杰, 孙梦凡, 刘畅

  西安邮电大学学报. 2025, 30(01): 66-73. https://doi.org/10.13682/j.issn.2095-6533.2025.01.008

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  针对发光二极管驱动转换器在芯片上电启动时易出现浪涌电流损坏电路，且软启动电路占面积大的问题，设计一种基于限流电路实现浪涌抑制的高集成软启动电路。在电路启动前期，通过降低限流电路阈值限制电感峰值电流，进而限制脉冲宽度调制电路输出占空比，减缓芯片输出电压上升速率，保障平稳启动，使浪涌电流最小化。采用东部0.18μm工艺仿真结果表明，该电路版图仅占0.005 7 mm²,芯片输出缓慢上升，电感电流在软启动阶段受限，初始涌流仅126 mA,1.6 ms后完成软启动，适用于多种直流-直流转换器应用。
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  高精度反向阻断型限流电路设计

  唐威, 孙梦凡, 刘静, 张洋洋, 刘畅, 单光宝

  西安邮电大学学报. 2025, 30(01): 74-81. https://doi.org/10.13682/j.issn.2095-6533.2025.01.009

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  针对汽车安全充电应用需求，设计了一款具有反向阻断功能的高精度过流保护电路，采用0.18μm BCD工艺实现。电路中，功率管采用两个MOS管以“背靠背”方式连接，当输出端电压高于输入端电压时，其寄生体二极管能有效阻断反向电流通路。为提高采样精度，增加采样管的沟道长度，有效抑制其沟长调制效应；预放大电路保证了采样管与功率管的源端电位一致，输入级引入横向双极性晶体管，以降低输入噪声并提高运放增益，输出级采用双极性晶体管与MOS管组成的负反馈结构，有效抑制电流温漂，进一步提升限流精度；补偿电路通过在过流瞬间减小采样电流，限制功率管的通流能力，进一步保护内部电路免受过流冲击。测试结果表明，在-40℃条件下，输入电压为5.5 V,外接电阻20 kΩ时，限流精度最低为5.1%。
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  一种低剖面超宽带圆极化可穿戴天线设计

  郭华, 仇晓茹, 刘聪聪, 苟慧玲, 王浩然

  西安邮电大学学报. 2025, 30(01): 82-88. https://doi.org/10.13682/j.issn.2095-6533.2025.01.010

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  设计一种低剖面超宽带圆极化单极子可穿戴天线。该天线通过阶梯式阻抗变换技术和地板上增加三角形微扰结构的方式改变表面电流分布，从而拓宽天线的阻抗带宽和轴比带宽，实现超宽带。仿真结果表明，天线的工作频带为4.44～11.24 GHz,相对带宽为86.7%,天线的轴比带宽为4.34～11.63 GHz,相对带宽为91.3%,在6 GHz和8 GHz的比吸收率最大值为0.8120 W/kg和0.9121 W/kg。该天线适用于人体表面，可应用于以人体为中心的无线通信系统中。
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  面向多视角视频摘要问题的MDS3算法

  冯锋, 高二伟, 支晓斌, 齐宜刚

  西安邮电大学学报. 2025, 30(01): 89-97. https://doi.org/10.13682/j.issn.2095-6533.2025.01.011

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  针对现有多视角视频摘要问题选择算法存在多视角相关性定义复杂的问题，提出一个面向多视角视频摘要问题的稀疏子集选择(Multi-View Dissimilarity-based Sparse Subset Selection, MDS3)算法。该算法通过构造相对简单的不同视角下视频帧之间的相关性度量方法，对不同视角下的隶属度矩阵同时进行稀疏和多样性惩罚，并采用加权版本的收缩阈值算子和交替方向乘子法算法框架进行求解。对比实验结果表明，MDS3算法能够有效减少多视角视频摘要的冗余信息，增加了多样性。
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  基于深度IFLBP的IFCM聚类图像分割算法

  兰蓉, 赵一倓, 余晓颖, 王博

  西安邮电大学学报. 2025, 30(01): 98-106. https://doi.org/10.13682/j.issn.2095-6533.2025.01.012

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  针对直觉模糊C-均值(Intuitionistic Fuzzy C-Means, IFCM)聚类算法没有考虑图像的纹理及空间信息的问题，提出一种基于深度直觉模糊局部二值模式(Intuitionistic Fuzzy Local Binary Pattern, IFLBP)的IFCM聚类图像分割算法。定义深度邻域的概念，基于深度邻域信息更新邻域像素取值，引入图像的深度直觉模糊纹理特征，并根据图像自身特性设计犹豫阈值的动态获取方式，描述图像纹理信息的不确定性，避免人工设置参数的主观影响。同时，在处理后的特征图提取的纹理信息进行线性和非线性变化的基础上，增强目标与背景的差异，提高分割精度。通过设计图像块间的Jaccard系数，自适应获取纹理项权重，实现图像像素信息与空间信息的有效融合。实验结果表明，所提算法在视觉上有较好的分割效果，且评价指标均达到最优。
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  基于改进学生-教师网络的异常检测算法

  白本督, 赵爽

  西安邮电大学学报. 2025, 30(01): 107-114. https://doi.org/10.13682/j.issn.2095-6533.2025.01.013

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  为了解决工业场景中的图像异常检测和定位困难的问题，提出一种基于改进学生-教师网络的异常检测算法。首先，增加教师网络的深度以提升网络的性能，通过从合成的异常图像中学习教师网络特征训练去噪学生网络。其次，训练一个注意力引导的分割网络自适应地融合多层次的学生-教师特征，并在合成异常掩码的监督下进行训练。最后，在推理阶段加入剪枝操作，提高异常检测的准确性。在工业检测基准数据集上的实验结果表明，该算法具有较高的异常检测准确性，在图像级接受者操作特征曲线下面积(Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve, AUC)达到了99.04%,在像素级平均精度为75.83%,在实例级平均精度为77.95%。
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  多模型融合的时间序列数据预测方法

  张建勋, 胡少杰, 芦丽旭, 潘禹江

  西安邮电大学学报. 2025, 30(01): 115-122. https://doi.org/10.13682/j.issn.2095-6533.2025.01.014

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  针对长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络预测滞后性和过度依赖数据的问题，提出一种多模型融合的时间序列数据预测方法。该方法在融合经验模态分解和自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA)基础上，先对数据进行经验模态分解，然后针对分解数据的线性分量和非线性分量分别采用ARIMA模型和引入注意力机制的LSTM模型进行处理，最后合成预测结果。实验结果表明，该方法的预测精度达到98.95%,与单一模型对比，融合模型具有更高的预测精度。