通信学报

TSL：基于连接强度的Facebook消息流行度预测模型

王晓萌, 方滨兴, 张宏莉, 王星

2019, 40(10): 1-9. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2019207

摘要 ( 391 )

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在线社交网络的迅速发展使信息呈现爆炸式增长，然而不同消息的流行度存在较大差异，对其准确预测一直是领域内的研究难点。流行度预测的任务是根据消息传播早期过程中涌现的特征预测其未来的传播趋势，现有基于传播网络特征与拟合函数的预测模型难以解决预测准确率低的问题，因此借助社会学中的弱连接理论，引入连接强度的概念，并融合消息传播早期的流行度构建多元线性回归方程，提出了一种针对 Facebook 知名主页的消息流行度的预测模型TSL。通过在Facebook真实数据集（含154万次转发）上与其他具有代表性的基准模型进行比较，实验表明TSL模型可以对消息的最终转发流行度进行有效预测，预测性能优于同类方法。

基于二次最优阈值近似消息传递法的蒸发波导去噪重构

芮国胜, 刘歌, 田文飚, 董道广, 张雅楠

2019, 40(10): 10-19. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2019200

摘要 ( 236 )

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针对蒸发波导时空态势感知过程中，压缩感知观测阶段混入噪声对高精度重构产生不利影响的问题，提出了基于二次最优阈值的近似消息传递法。所提方法综合了软、硬阈值函数的优势，设计了一种二次稳固阈值函数，改善AMP算法的重构性能，并在近似消息传递法的迭代过程中加入了基于共轭梯度法的最优阈值设置策略，加快收敛速度。理论分析和实验表明，所提算法比现有的几种主流重构算法的收敛速度更快，去噪重建误差更小。

基于时频能量谱纹理特征的跳频调制方式识别

李红光, 郭英, 眭萍, 齐子森

2019, 40(10): 20-29. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2019191

摘要 ( 337 )

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针对跳频通信调制方式识别问题，提出了一种基于时频能量谱纹理特征的跳频调制方式识别方法。该方法首先采用平滑伪Wigner-Ville分布算法获取跳频信号时频图，并经过二维维纳滤波去除时频图背景噪声，提高低信噪比条件下时频图清晰度；然后采用连通域检测算法提取每跳信号的时频能量谱并将其转化为时频灰度图，计算其直方图统计特征和灰度共生矩阵特征组成 22 维特征向量；最后通过参数优化后的支持向量机分类器对特征集进行训练、分类和识别。仿真实验表明，所提取的多维特征向量具有较强的表征能力，避免了由单一特征相似性引起的误判问题，在信噪比为-4 dB的条件下，对跳频信号BPSK、QPSK、SDPSK、QASK、64QAM和GMSK共6种调制方式的平均识别正确率达到91.4%。

基于频率正交时间反演的空间聚焦虚拟覆盖方法研究

聂益芳, 李方伟

2019, 40(10): 30-41. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2019211

摘要 ( 239 )

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针对超密集无线网中的信息泄露和传输覆盖效率问题，提出了基于频率正交时间反演的虚拟覆盖方法。首先，以正交子载波区分各信道，降低相关度；其次，进行时间反演，让各目标信号在目的用户附近空间聚焦；然后，研究推导出覆盖范围与信号干扰噪声比理论表达式并进行论证；最后，在确保用户覆盖需求的基础上，无关用户的覆盖范围缩小，形成了虚拟覆盖。仿真表明，在不增加功率和天线情况下，虚拟覆盖增加了接收信号难度，提升了可靠传输的安全速率和系统容量。

移动群智感知中基于社区的任务分发算法

龙浩, 张书奎, 张洋, 张力

2019, 40(10): 42-54. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2019213

摘要 ( 369 )

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针对移动群智感知（MCS）任务分发的有效性和精准性问题，提出了基于社区的任务分发算法。为了解决所提问题，该方法首先通过计算移动节点间的最小生成树、连接参量、社区融合度，抽象和识别出节点的行为模式，将用户合理划分成不同的社区，然后计算感知任务与社区行为模式特征值的匹配度，根据匹配度由社区的中心节点完成任务的分发。仿真结果表明，与其他算法相比，所提方法有效地提高了任务分发的精确性和任务完成率，节约了任务完成的时间成本。

基于SDN节点淆乱机制的接收方不可追踪的混合匿名通道

赵蕙, 王良民

2019, 40(10): 55-66. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2019155

摘要 ( 339 )

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针对以Tor为代表的匿名通信系统在时延和下载时间方面的用户体验不够理想的问题，利用新一代软件定义网络带来的优势，面向接收方不可追踪，设计了新的匿名解决方案。提出使用 SDN 域内淆乱的方法，构建基于Tor和SDN的混合匿名通道，提供发送方和接收方匿名，拓展了Tor匿名通道的纵深，有效降低了攻击者对匿名路径的追踪率。实验结果表明，相比Tor，所提方案在增加15%时延的代价下，可提供相当于2条Tor电路的抗追踪能力。

面向移动网络的视频初始缓冲队列长度测量方法

程光, 房敏, 吴桦

2019, 40(10): 67-78. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2019179

摘要 ( 287 )

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针对视频初始缓冲队列长度难以准确测量的问题，对非加密的优酷和加密的YouTube两类视频平台进行研究，提出了视频初始缓冲队列长度测量方法。通过识别分析视频流量特征，关联流量行为与播放状态，构建视频指纹库，实现了队列长度的准确测量。实验结果表明，两类视频平台的测量结果均能够精确到帧，完全满足准确评估视频体验质量的需要。

基于马尔可夫的有限自动机入侵容忍系统模型

罗智勇, 杨旭, 孙广路, 谢志强, 刘嘉辉

2019, 40(10): 79-89. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2019196

摘要 ( 253 )

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为保证区域网被入侵时，系统仍然能为合法用户提供正常服务，设计了一种有限自动机入侵容忍模型。该模型在马尔可夫的理论基础上，通过建立状态转移概率矩阵来描述系统提供服务的状态变换关系，将转移状态进行量化求解，发现系统中关键结点。通过对关键结点的维护可以增强系统的容忍能力和提高服务的可靠性。实验对比表明，该模型不但具备很强的入侵容忍能力，在保障系统受到入侵时的完整性也具有明显优势。

基于Shamir的虚拟机放置策略

田俊峰, 王子龙, 何欣枫, 李珍

2019, 40(10): 90-100. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2019141

摘要 ( 334 )

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为减轻云环境下同驻攻击的危害，提出了基于 Shamir 的虚拟机放置策略，并设计了与其相适应的虚拟机放置框架，通过区块链保证了所提放置策略中关键数据的安全性。该虚拟机放置策略可以有效提升虚拟机的安全性和云环境的负载均衡能力，减少资源浪费。最后通过仿真实验证明了方案的有效性。

基于XGBoost的特征选择算法

李占山, 刘兆赓

2019, 40(10): 101-108. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2019154

摘要 ( 1340 )

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分类问题中的特征选择一直是一个重要而又困难的问题。这类问题中要求特征选择算法不仅能够帮助分类器提高分类准确率，同时还要尽可能地减少冗余特征。因此，为了在分类问题中更好地进行特征选择，提出了一种新型的包裹式特征选择算法XGBSFS。该算法借鉴极端梯度提升（XGBoost）算法中构建树的思想过程，通过从3个重要性度量的角度来衡量特征的重要性，避免单一重要性度量的局限性；然后通过改进的序列浮动前向搜索策略（ISFFS）搜索特征子集，使最终得到的特征子集有较高的质量。在8个UCI数据集的对比实验中表明，所提算法具有很好的性能。

融合高阶信息的社交网络重要节点识别算法

闫光辉, 张萌, 罗浩, 李世魁, 刘婷

2019, 40(10): 109-118. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2019198

摘要 ( 518 )

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识别重要节点是复杂网络研究的基础性问题。现有理论框架主要以“点-边”这种低阶结构为基本单元，往往忽略了多个节点之间可能存在的交互性、传递性等重要因素。为了更加精确地识别重要节点，对网络中以模体为基本单元的高阶结构进行了研究，首先，提出了节点高阶度的概念，进一步引入证据理论融合了节点的高阶结构和低阶结构信息，设计了一种融合节点高阶信息的半局部重要节点识别方法。在3个真实社交网络上的实验结果表明，相较于只关注低阶结构的已有方法，所提出的算法能够更加精确地识别网络中的重要节点。

基于降噪自编码器的水声信号增强研究

殷敬伟, 罗五雄, 李理, 韩笑, 郭龙祥, 王建峰

2019, 40(10): 119-126. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2019181

摘要 ( 451 )

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针对主动声呐中回波信号特征提取困难的问题，提出了一种利用降噪自编码器与卷积降噪自编码器相结合的自编码器算法。首先利用降噪自编码器在信号整体上的降噪优势，对含噪信号进行预处理；然后结合卷积降噪自编码器对信号局部特征的优化，对信号进行局部降噪，从而实现信号增强。所提算法直接以接收信号的时域波形作为特征输入，保留了信号的幅度与相位特征。实验结果表明，所提算法不仅有效降低了信号中的噪声分量，而且在时域和频域上均达到了较好的恢复效果。

基于休眠模式与注册服务的云架构性能优化问题的研究

金顺福, 武海星, 霍甜甜, 赵文娟

2019, 40(10): 127-136. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2019202

摘要 ( 224 )

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兼顾能量节省与匿名用户的服务质量，结合免费云服务与注册云服务，提出了一种基于休眠模式的新型云架构。将免费云服务抽象为第一次服务，注册云服务抽象为第二次服务，休眠抽象为休假，建立了一个带有二次可选服务且部分虚拟机异步多重休假的排队模型。运用矩阵几何解方法求解排队模型的稳态分布，研究了系统节能率与匿名用户平均响应时间等性能指标。综合匿名用户的服务收益与等待服务所消耗的时间成本，建立了收益函数。利用数值结果揭示了匿名用户纳什均衡到达率与社会最优到达率之间的关系。为实现新型云架构下的社会最优提供理论依据。

SDM-EON中考虑空闲光路预测的节能算法

熊余, 贺进有, 王保华, 周彬

2019, 40(10): 137-148. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2019203

摘要 ( 229 )

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为有效降低空分复用弹性光网络（SDM-EON）中的能耗、阻塞率及多芯光纤中相邻纤芯间串扰，提出了一种考虑空闲光路预测的节能算法。首先，使用极限学习机模型预测网络中各光路的业务量，得出空闲光路集合与各空闲光路的维持时刻阈值；然后，通过预测算法感知空闲光路的实际维持时刻；最后，在实际维持时刻不超过最小维持时刻阈值且芯间串扰低于串扰阈值的空闲光路中，加载能耗最小的空闲光路被选来分配给新业务。仿真结果表明，相对于传统节能算法，在满足SDM-EON串扰限制的前提下，所提算法能够达到更佳的节能效果，且能使阻塞率维持在一个合理的范围。

基于Thomas簇过程的异构蜂窝网能量效率分析

金明录, 郭楠

2019, 40(10): 149-156. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2019184

摘要 ( 272 )

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针对现有的异构蜂窝网（HCN）中小小区的迅速增加给用户密集的热点区域带来的巨大的能源消耗问题，提出了以用户为中心的用户热点模型框架。首先，使用Thomas簇过程对HCN热点地区的用户进行建模；其次，结合最大平均偏置接收功率的连接策略以实现基站负载均衡；最后，利用随机几何理论推导出用户的关联概率和覆盖概率，给出网络能量效率的定义。仿真分析验证了推导的计算式的准确性，证明了设置合适的偏置因子可以大大提高网络的能量效率。

大数据环境下差分隐私保护技术及应用

付钰, 俞艺涵, 吴晓平

2019, 40(10): 157-168. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2019209

摘要 ( 797 )

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大数据中的隐私保护问题是当前网络空间安全领域的一个研究热点，差分隐私保护作为严格且可证明的隐私保护定义，研究其在大数据环境下的应用现状能够为其后续的系统性应用等提供参考与指导。在系统分析差分隐私保护的相关概念与技术特性的基础上，通过对差分隐私保护技术在数据发布与分析、云计算与大数据计算、位置与轨迹服务及社交网络中的应用等进行综述，阐述了当前具有代表性的研究成果并分析了其存在的问题。研究表明，现有成果从差分隐私保护机理、噪声添加机制与位置、数据处理方式等方面对差分隐私保护应用进行了卓有成效的创新与探究，且相关成果在不同场景下实现了交叉应用。最后提出了差分隐私保护在大数据环境下进一步系统性应用还需要注意的四大问题。

基于能效的渐近式RZF协作波束成形算法研究

张颖慧, 张彪, 逯效亭, 刘洋

2019, 40(10): 169-179. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2019174

摘要 ( 238 )

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在下行异构大规模MIMO系统中，针对目前多流正则化迫零波束成形算法将正则化项中的每根天线功率约束值均设为固定的上限，且忽略在实际部署环境中天线数量、用户数以及QoS等因素影响，设计的Multiflow-RZF波束成形并不能获得最佳能效的问题，提出一种低复杂度的渐进式RZF协作波束成形算法。该算法在每次迭代中，对天线功率约束集合进行最优选择，渐近地获得最优波束成形设计以平衡用户间的干扰，在满足QoS约束和天线功率约束下，考虑天线数量、用户数等因素的影响，实现异构大规模MIMO系统能效最优。鉴于回程功耗在大规模MIMO系统中的重要性，进一步考虑更符合实际应用的回程功耗系统模型，分析了回程功耗对系统性能的影响。分析和仿真结果表明，提出的新算法具有较强的实用性和较大的性能提升，特别是当天线数较大时，算法性能接近最优，特别适合于下一代通信的大规模 MIMO系统。

基于复数支持向量回归机的盲均衡算法

杨凌, 陈亮, 赵膑, 张国龙, 李媛

2019, 40(10): 180-188. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2019199

摘要 ( 246 )

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基于复数支持向量回归机（CSVR）的框架，提出了一种针对复数信号的新的盲均衡算法，将多模算法的误差函数代入CSVR的惩罚项构造代价函数，利用广泛线性估计建立回归关系，并采用迭代重加权最小二乘方法确定均衡器系数。不同于支持向量回归机对复数信号的实数化处理方式，CSVR利用Wirtinger微积分，将复数信号直接在复数再生核希尔伯特空间进行解析。仿真实验表明，针对QPSK调制信号，在线性信道和非线性信道下，与基于SVR的盲均衡算法相比，通过选取合适的核函数和迭代优化方法，所提算法的均衡性能显著提升。

时空压缩激励残差乘法网络的视频动作识别

罗会兰, 童康

2019, 40(10): 189-198. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2019194

摘要 ( 335 )

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针对双流网络结构中浅层网络和一般深度模型学习空间信息和时间信息的不足，提出将压缩激励残差网络用于空间流和时间流的动作识别，同时将恒等映射核作为时间滤波器注入网络中捕获长期时间依赖性。为了进一步加强压缩激励残差网络的空间信息和时间信息之间的交互，采用时空特征相乘融合，并研究空间流和时间流乘法融合方式、次数以及位置对识别性能的影响。鉴于单个模型获得性能的局限性，提出了3种不同的策略生成多个模型，并使用直接平均与加权平均集成以得到最终识别结果。HMDB51和UCF101数据集上的实验结果表明，所提时空压缩激励残差乘法网络能够有效提升动作识别性能。

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