本期目录

2024年 31卷 3期 刊出日期：2024-06-30



Artificial Intelligence

Graph Convolutional Network Combined with Random Walks and Graph Attention Network for Node Classification

陈勇 谢小竹 翁伟

中国邮电高校学报(英文), 2024, 31 (3).

摘要 ( 48 )

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Deep kernel extreme learning machine classifier based on the improved sparrow search algorithm

赵广元 雷渝

中国邮电高校学报(英文), 2024, 31 (3).

摘要 ( 38 )

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在分类问题中，深核极限学习机( DKELM )具有处理效率高、性能优越的特点，但其参数优化难度较大。为了提高DKELM的分类精度，提出了一种改进的雀形搜索算法( ISSA- DKELM )优化的深核极限学习机算法。针对DKELM参数选择问题，利用ISSA优化参数，开发了深核极限学习机分类器。为了弥补基本麻雀搜索算法的不足，首先应用混沌变换对麻雀位置进行初始化。然后，动态调整发现者麻雀种群的位置。融合基于教学的算法中的"学习算子"，改进加入者的位置更新操作。最后，在算法的后期迭代中加入高斯变异策略，使麻雀跳出局部最优。实验结果表明，提出的DKELM分类器是可行有效的，与其他分类算法相比，取得了较好的测试精度。

一种用于CPM信号的级联并行交叉CNN解调模型

杨嘉晨 段瑞枫 李诚驹

中国邮电高校学报(英文), 2024, 31 (3).

摘要 ( 47 )

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连续相位调制(CPM)技术因其高频谱效率和功率效率而被广泛用于靶场遥测。然而，传统的最大似然序列检测(MLSD)算法在非理想同步或衰落信道下解调性能显着下降。为了解决这个问题，这项工作提出了一种称为级联并行交叉网络 (CPCNet) 的卷积神经网络 (CNN)，以提高 CPM 信号解调的鲁棒性。CPCNet 模型利用多重并行结构和特征融合从 CPM 信号中提取更丰富的特征。 这种方法在不同级别构建特征图，从而产生更充分训练的模型并提高解调性能。仿真结果表明，当只有高斯噪声且没有定时误差时，CPCNet 的误码率 (BER) 性能接近 MLSD 方法对高斯最小频移键控 (GMSK) 和频移键控 (FSK) 信号的理论值。此外，与 MLSD 算法相比，对于 GMSK 信号，当存在瑞利衰落时，CPCNet 的误码率在信号噪声功率比 (SNR) 范围从 -2 到 18dB 范围内降低了 5% 到 87%。此外，当定时误差为1 / 4符号周期时，与CNN和CLDNN等其他深度学习方法相比，CPCNet的解调增益平均为2dB，并且定时误差越大，解调增益越高。这些仿真实验证明 CPCNet 具有更好的鲁棒性。

影视场景图像的细粒度情感预测

苏志斌 周璇烨 刘冰 任慧

中国邮电高校学报(英文), 2024, 31 (3).

摘要 ( 30 )

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在智能剪辑领域的内容检索、分析与生成任务中，对影视场景图像进行细粒度情感识别与预测具有重要意义。本文通过传统感知特征、艺术特征和多通道深度特征的融合来反映图像整体不同层次的情感表达。此外，本文根据多维情感之间的因子关联，提出了基于线性回归系数和情感相关性（LS-stacking）的具有堆叠架构的集成模型。实验结果证明，本文提出的混合特征和LS-stacking模型可以很好地预测自建图像数据集的16类情感激发程度。本研究提高了计算机对图像情感的细粒度识别能力，在视觉检索和后期制作中有助于提高系统的智能化和自动化程度。

IHMP:一种改进的静态环境下移动机械手分层运动规划器

王斌鹏 黄后钦 徐舫舟 鞠殿元 李泽强 冯超

中国邮电高校学报(英文), 2024, 31 (3).

摘要 ( 21 )

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具有高自由度的移动机械臂越来越多地应用于患者护理、物流和人机协作等多种场景。自主地实现移动机械手的高效运动规划对于他们的任务至关重要。分层运动规划算法已被证明对移动机械手有效。然而，窄信道场景给这些算法带来了重大挑战。为了解决这个问题，提出了一种改进的分层运动规划器（IHMP），它由一个用于移动基座的二维路径规划器和一个用于机载机械手的三维轨迹规划器组成。主要框架描述如下。首先，提出了一种混合采样策略，可以减少生成的概率路线图的无效节点。 桥测试用于定位窄通道区域，并在这些区域和边界部署高斯采样器。同时，在休息区部署随机采样器。车载机械手轨迹规划器是在二维路径规划器的协同作用下，在狭窄的通道中生成无碰撞且安全的轨迹。实验结果表明，所提出的方法对于复杂静态环境下的移动机械臂运动规划是有效的，特别是在狭窄通道中。

基于 XGBoost 和保值率的二手车价格预测

沈雨田 陈建 戴敏 张思瑞 徐晶 王青

中国邮电高校学报(英文), 2024, 31 (3).

摘要 ( 36 )

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为了提高二手车价格预测的准确性，本文提出了一种基于保值率的机器学习预测模型。首先采用随机森林算法对数据变量进行过滤，过滤出新车价格、使用时间、里程等7个影响二手车价格的主要特征变量。然后，引入线性回归分类方法，将测试数据分为高保值率数据和低保值率数据。之后分别对两组数据建立XGBoost（Extreme Gradient Boosting）回归模型，预测结果表明，本文所提出模型的综合评价指标为0.548，与原始XGBoost模型的0.488相比有显着提升。最后，与其他具有代表性的机器学习算法相比，该模型在Mean Absolute Percentage Error、5%准确率以及综合评价指数中均展现出一定优势。因此，本文建立的基于保值率的机器学习模型在二手车价格预测准确性方面具有显著优势。

Electromagnetic Field and Microwave Tech

Compact multilayer liquid crystal polymer lowpass filter with 8-shaped inductor

刘维红 王国秀 刘清冉

中国邮电高校学报(英文), 2024, 31 (3).

摘要 ( 27 )

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本文提出了一种基于四层液晶聚合物(LCP)基板的小型集总元件低通滤波器(LPF)。采用8型电感减小了滤波器的尺寸，提高了滤波器的性能。仿真结果表明，与多层螺旋电感相比，8形电感的体积有效减小了52%，Q值为83。利用这种类型的电感和垂直插指电容(VICs)，设计、制造和测试了截止频率为0.5 GHz的集总元件五阶低通滤波器。测试结果表明，所设计的滤波器在0.95 GHz引入传输零点，使矩形系数为1.57，在0.9 - 3 GHz频率范围内带外抑制超过40 dB，其中在通带内插入损耗(IL)为0.37 dB，返回损耗(RL)为30 dB。该滤波器的总体积为0.023λg × 0.015λg × 0.00032λg。该滤波器制造成本低，易于集成到射频/微波电路中，特别是无线通信中。

W-band millimeter wave vialess microstrip-to-microstrip vertical transition in multilayer LCP substrate

刘维红 张旭 关东阳

中国邮电高校学报(英文), 2024, 31 (3).

摘要 ( 26 )

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本文提出了一种在多层液晶聚合物(LCP)衬底上的w波段超宽带微带(MS)-微带(MS)无孔垂直过渡结构，该结构由顶层的两个微带线，第二层的公共地平面和槽线谐振器以及底层的闭环传输线组成。为了大幅度提高无孔垂直过渡的通频带，引入了一种h型槽线谐振腔。它改变了槽线谐振器的阻抗，从而大大改善了回波损耗(RL)和插入损耗(IL)。全波仿真结果表明，在w波段，IL小于-2 dB, RL优于-10 dB。为了验证这一设计，对超宽带垂直过渡结构进行了制作和测量。由于制造误差，可以获得在70 - 104.09 GHz的频率范围内，RL优于-10 dB, IL小于-5.67 dB。