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面向射频指纹信号分析与智能识别的研究综述
闫高丽;付雪;王禹;桂冠面向新一代无线通信和多源异构网络系统，传统的密码机制和安全协议在物联网环境下存在较大的安全隐患，亟需更加高效、可靠的安全识别技术。射频指纹识别（radio frequency fingerprinting identification,RFFI）作为一种基于设备固有信号特征进行识别的技术，为解决无线设备的身份识别和安全问题提供了新的思路和手段。现有的综述大多从较为宽泛的视角对RFFI的研究现状进行分析，未能对RFFI的整体框架进行全面系统的阐述，缺乏对各个关键部分的深入总结和讨论，无法满足当前研究的系统性需求。文章基于RFFI的研究现状，提出了一个系统的整体框架，从射频指纹（radio frequency fingerprint,RFF）的基础出发，全面介绍了RFF的产生机理及特性；从统计特征和深度学习（deep learning,DL）特征2个角度出发，综述了RFF的分类及其识别方法，并对二者进行了比较分析，辅以实验验证分析；最后，重点分析了智能RFFI领域的几个潜在研究方向，并展望了RFF技术在未来的发展趋势，旨在为智能RFFI的研究与实际应用提供理论启发和实践参考。
一种Q学习制作海克斯棋开局库方法
徐志凡;李媛;王静文;李卓轩;曹一丁海克斯棋是一种完全信息博弈项目，而开局库作为海克斯棋博弈系统的一个重要组成部分，主要依靠人工经验和蒙特卡罗树搜索（Monte Carlo tree search,MCTS）算法进行计算生成，需要大量时间并且难以保证精度。为了解决这一问题，提出一种基于Q学习的自博弈方法用于高效生成海克斯棋的开局库，以多线程模拟棋局为思路，使用一种改进上限置信区间（upper confidence bound apply to tree,UCT）算法来搜索优良的开局位置，引入改进ε-贪心策略用来加快Q学习算法的收敛速度。为了进一步提升算法性能，将上限置信边界（upper confidence bound,UCB）公式与Q值相结合，在实际对弈过程中，使用Q值为UCB公式提供先验经验，能够提高决策的准确性。实验结果表明，当训练达到3 000次时，棋盘各位置的Q值趋于收敛，证明了该方法在开局库制作上的可行性。此外，在博弈水平测试中，纯开局库对弈改进UCT算法的平均胜率达到62.9%；当采用Q值提供先验经验时，平均胜率进一步提高到75.9%。采用提出方法的程序在中国计算机博弈大赛中获得了一等奖，证明了该方法的有效性。
基于机器学习的磁性元件磁芯损耗预测方法
姚启达;平鹏;朱心怡;朱新凡磁性元件在磁能传递、存储和滤波中起着关键作用，直接影响功率变换器的体积、质量、损耗及成本。因此，准确预测磁芯损耗至关重要。针对励磁波形对磁芯损耗的显著影响，提出了一种基于集成学习的励磁波形分类策略。首先，采用支持向量机（support vector machine,SVM）、随机森林（random forest,RF）和梯度提升决策树（gradient boosting decision tree,GBDT）作为基分类器，通过将分类结果与原始特征结合构建新的特征集，并使用元分类器进行训练以提升模型的泛化能力；然后，选择XGBoost作为磁芯损耗预测的核心模型；最后，通过遗传算法进行多目标优化，寻找到最小磁芯损耗与最大传输磁能的最佳工况。实验结果表明：提出的集成学习分类模型能够准确分类励磁波形，XGBoost模型相较于传统磁芯损耗预测模型及其他机器学习模型，展现了更高的预测精度和拟合效果。优化后的模型成功实现了磁芯损耗最小化与传输磁能最大化的平衡。
一种基于非正交多址接入的动态上行链路随机接入方法
杨睛;刘雨芯;高锐;赵婧;董志诚;张正华针对大量用户接入网络引发的接入冲突问题，提出一种基于非正交多址接入的动态上行链路随机接入方法。首先，引入自适应资源分配机制，根据网络状态，动态调整时隙资源配置并更新接入等级限制因子。在每一次随机接入结束后，统计空闲时隙数、成功时隙数和冲突时隙数。然后，利用这些参数估计剩余用户数，通过迭代执行上述过程，直至确保所有用户成功接入网络。为验证所提方法的有效性，在Nakagami-m衰落信道环境下，建立完整的理论分析框架，推导出用户接入成功概率和系统吞吐量的闭式表达式。仿真实验结果表明，当网络用户数量K=60时，与传统的动态ACB因子非正交多址随机接入算法（traditional dynamic ACB factor-based non-orthogonal random access algorithm,DNRA）和固定ACB因子正交多址随机接入算法（fixed ACB factor-based orthogonal random access algorithm,FORA）相比，所提方法在系统吞吐量方面分别提升了30.41%和48.22%。此外，通过对比不同用户数下的性能表现，所提方法在接入成功概率方面具有显著优势，且在各种网络负载条件下均能维持较高的系统吞吐量。
基于改进时频脊线的跳频参数盲估计算法
万凯;常诚;侯长波;吴翔宇在现有的基于时频脊线的跳频参数盲估计算法中，当信噪比（signal to noise ratio,SNR）低于-5 dB时，其性能会出现显著下降的情况。针对这一问题，提出一种基于时频脊线的跳频参数盲估计改进算法。首先，通过短时傅里叶变换（short time Fourier transform,STFT）获取接收信号时频矩阵。随后，运用高斯滤波对信号进行平滑处理，同时实现对噪声的有效抑制。由于定频干扰与跳频信号在时频矩阵中的能量分布存在差异，利用能量对消法去除定频干扰。在此基础上，采用OTSU阈值分割算法确定的阈值对能量对消后的时频矩阵进行阈值分割，进一步消除残留的定频干扰和噪声，从而得到清晰的跳频信号时频图像。从该图像中提取跳频信号时频脊线，最后借助最小二乘法对时频脊线中的跳变时刻进行拟合，实现对跳频参数的精确估计。仿真结果表明，所提方法在SNR低至-5 dB且存在定频干扰时，可得到干净的时频图像，对各项跳频参数的平均估计相对误差低于1%，同时对不同强度与数量的定频干扰具有较强鲁棒性。
六株耐盐碱菌株的筛选及其促生功能分析
陈月坤;胡方静;钱朱月;龙锡恩;土壤盐碱化严重威胁全球农业可持续发展，亟需探索高效、低成本的改良策略。本研究从酸性矿山废水及水稻根际土壤中分离筛选出六株耐盐碱菌株，分别鉴定为：鹤羽田戴尔福特菌(Delftia tsuruhatensis，D11)、琼氏不动杆菌(Acinetobacter junii，D37)、阿耶波多氏芽孢杆菌(Bacillus aryabhattai，A44)、韩国假单胞菌(Pseudomonas koreensis，A34)、湖南假单胞菌(Pseudomonas hunenansis，K12)和恶臭假单胞菌(Pseudomonas putida，D3)。通过平板筛选与摇瓶实验评估其耐盐碱能力，系统分析其促生特性，并利用盐碱土壤种植小麦苗期的实验比较不同菌株的促生能力。结果表明，所有菌株均可在10% (质量分数)NaCl浓度下生长，其中D11菌株耐盐性最优，且其降碱率达4.32%。六株菌株均表现出较强的产吲哚乙酸(IAA)、胞外聚合物(EPS)、铁载体及溶磷解钾能力：添加色氨酸后，D3菌株的IAA产量最高(124.93 mg L-1)；D11菌株的铁载体相对含量达69.90%，溶无机磷能力最强(89.02–202.78 mg L-1)；六株菌株EPS产量为975–1391.7 mg L-1。此外，菌株通过分泌代谢产物及活化土壤养分，展现出协同改良盐碱地的潜力。通过盆栽实验验证了菌株对植物生长的促进作用，其中D11菌株综合性能突出，为开发耐盐碱微生物菌剂奠定了基础。
基于联邦学习的糖尿病性黄斑水肿分割
陈琼;孙靖博;李俊霖;束佳宸;邓韵筠;程曦;陈宗存;深度学习技术在糖尿病性黄斑水肿（diabetic macular edema，DME）的频域光学相干断层扫描（spectral domain optical coherence tomography，SD-OCT）影像分割中发挥着重要作用。针对数据隐私保护、计算成本控制和不确定性量化等关键挑战，本文提出一种基于联邦学习的DME分割算法（DME segmentation algorithm based on federated learning，DMESA-FL）。首先，通过在卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）中增加尺度感知金字塔融合模块和全局金字塔引导模块来捕获多尺度上下文信息并融合全局上下文信息流和解码路径特征。接着，将改进的CNN作为联邦学习框架的预测模型并采用序列训练来更新全局模型以增强数据安全性。最后，通过为所有客户端增加特征离散化预处理模块以减少CNN的计算量并提升其泛化能力。在特征离散化的过程中，构建基于粗糙集的适应度函数以评估数据不确定性并采用遗传算法（genetic algorithm，GA）搜索SD-OCT影像的最佳特征离散化方案。此外，通过在网络的损失函数中引入不确定性约束项以将粗糙集的平均近似精度作为先验知识有效融入CNN。DMESA-FL与主流的SD-OCT眼底影像分割算法的对比结果表明，DMESA-FL能够在数据非共享的情况下高效地训练具有不同客户端的模型，从而实现DME的精确分割。
基于改进YOLOv8的红外图像危险驾驶行为检测算法
李从政;薛维宝;刘紫溪;艾加秋;胡敏;针对目前危险驾驶行为检测红外数据集匮乏，以及低对比度红外场景下现有驾驶员危险驾驶行为检测模型误检和漏检严重，从而导致精度较低的问题，采集了驾驶员危险驾驶行为低对比度红外图像数据集DDBD，并提出一种基于改进YOLOv8的低对比度红外图像危险驾驶行为检测模型YOLO-CIE。首先，为了提升图像质量，模型使用CLAHE对数据进行预处理，CLAHE通过局部调整图像的对比度，使得暗区细节得到增强，有效提升图像的局部对比和细节，有助于后续的特征提取；其次，为了提升模型聚合红外图像中危险驾驶行为特征的能力，提出一种改进的EMA注意力模块（IEMA），通过融合均值、标准差、对比度统计量，能够有效增强对危险驾驶行为特征的表征能力；最后，将IEMA模块集成到YOLOv8s网络中，可显著提升低对比度红外场景下的危险驾驶行为检测精度。在DDBD数据集上的实验结果表明，YOLO-CIE平均精度相较于YOLOv8s提升了2.5个百分点，同时也优于YOLOv5s、YOLOv7等其他目标检测网络。
纤维增强复合材料筋高温后力学性能及其变异性研究
谢青海;曾杰;文哲鸣;张海津;宗钟凌;为掌握高温对纤维增强复合材料（FRP）筋力学性能的影响规律，通过大批量（1572组）高温后的剪切与受压试验，研究了不同高温、恒温时间、保护层厚度等因素对不同直径玻璃纤维增强复合材料（GFRP）筋与玄武岩纤维增强复合材料（BFRP）筋的影响。通过扫描电子显微镜(SEM)，从微观层次揭示了GFRP与BFRP筋在不同高温、恒温时间作用后的损伤特征。试验结果表明，BFRP筋强度退化程度略高于GFRP筋，FRP筋直径越小高温后残余强度越高，16mm以上时直径对强度影响不大。FRP筋高温后强度在300℃之前下降有限，之后则随着温度升高迅速下降，达到350℃时GFRP、BFRP筋的强度分别下降37.7%、36.4%。高温后抗压强度退化程度高于剪切强度，且直径越大的FRP筋强度退化越显著。恒温时间1h与2h，对FRP筋抗剪强度的降低程度接近，且小于3h。在300℃以内砂浆保护层可有效保护筋材，300℃后试件裂缝快速发展导致保护作用消失，内部筋材剪切强度随温度的退化趋势接近于裸筋。基于试验结果建立了高温后GFRP和BFRP筋在不同砂浆保护层厚度下的抗剪和抗压强度预测公式。结合贝叶斯信息准则和概率检验方法，提出了一种高温后FPR筋强度概率模型的建立方法，最终建立了合适的GFRP筋和BFRP筋高温后剪切强度和抗压强度概率模型，量化了其变异性。本文研究结果，能够为高温后FRP筋混凝土结构的力学性能评估提供材料模型。
基于双锚点图的多视图模糊聚类
朱成豪;丁卫平;张炜;随着多视图学习的迅速发展，如何有效地整合来自不同视图的信息进行聚类分析，已成为当前学术界和工业界的重要研究课题，并推动了一系列高效方法的涌现。然而，现有的方法仍面临三大挑战。首先，现实数据往往具有不确定性和低判别性特征，因此直接从原始数据提取锚点图会导致性能欠佳；其次，现有方法大多假设视图间存在共性信息并依靠此类信息进行聚类，却忽视了各视图的特性信息；第三，如何进一步探索和利用所学锚点图来提升聚类性能仍是一个开放性的问题。对此，本文提出了一种新型双锚点图模糊聚类方法。针对前两个问题，设计基于矩阵分解的双锚点图学习框架，通过提取各视图的高判别性隐式表征，从中推导出共有锚点图和特定锚点图；针对第三个问题，开发具有协同学习机制的锚点图模糊聚类方法，构建双锚点图驱动的模糊隶属度结构保持机制以提升聚类质量。同时，文章还引入负香农熵实现视图权重的自适应调整。本文在多个基准数据集上进行了广泛的实验验证。结果表明，本文提出的DAG＿FC方法在大多数指标和数据集上都展现出显著优势。特别是在Yale数据集上，DAG＿FC的NMI值相较于对比方法分别高出约30%和20%。此外，实验也证实基于锚点图的聚类方法在性能上普遍优于传统的基于子空间的聚类方法。通过引入潜在表征提取技术和设计专用的聚类算法，本文进一步提升了所提方法的聚类性能。
增量式PID控制在温控系统中的应用
严晓照;张兴国;温度的控制在科学实验和工业过程中极为普遍,具有典型的意义,而温控系统通常是时变的、非线性的、具有纯滞后的复杂大惯性系统,控制效果与采用的控制算法有很大的关系.针对这一问题,在温度控制实验系统中,设计了一种增量式PID控制算法实现了对温度的控制.通过实验表明,该算法的控制效果要优于传统的PID控制算法,对于工程实际应用具有较强的借鉴作用.
印染废水处理技术的研究与进展
景晓辉,尤克非,丁欣宇,蔡再生文章系统综述了国内外印染废水处理技术研究与进展,特别是近年来出现地一些新技术,如膜分离技术、超声波技术、高能物理法、电催化氧化技术和光催化氧化技术;探讨了印染废水处理的发展趋势。
ANSYS在钢筋混凝土梁有限元中的应用
王亚萍,陈建平,陈五洲文章结合钢筋混凝土材料的特殊性,利用大型有限元计算软件ANSYS计算受弯构件梁的变形及其正截面应力应变。最后将有限元计算的结果(裂缝开展深度、钢筋应力、混凝土应力)与精确解比较,分析误差存在的原因及改进的方法和措施。
增量式PID控制在温控系统中的应用
严晓照;张兴国;温度的控制在科学实验和工业过程中极为普遍,具有典型的意义,而温控系统通常是时变的、非线性的、具有纯滞后的复杂大惯性系统,控制效果与采用的控制算法有很大的关系.针对这一问题,在温度控制实验系统中,设计了一种增量式PID控制算法实现了对温度的控制.通过实验表明,该算法的控制效果要优于传统的PID控制算法,对于工程实际应用具有较强的借鉴作用.
碳纳米材料的功能化及其储能应用
李奇;秦天;葛存旺;在过去的几十年里，功能碳纳米材料（functional carbon nanomaterials,FCMs）由于其优异的理化性质，如超高电导率和质量传输速率、丰富的活性位点、良好的化学稳定性和机械强度，引起了材料科学界的广泛关注。基于FCMs所带来的各向异性和协同效应以及纳米尺度上的小尺寸效应，这些FCMs在锂离子电池、锂硫电池、燃料电池、有机太阳能电池和超级电容器等能源领域表现出巨大的应用价值。这篇综述全面总结了近5年来碳纳米材料的功能化策略，并详细介绍了FCMs在能源存储与转化器件中的应用。最后，根据科学研究的发展趋势，探讨了FCMs所面临的紧迫挑战和未来的研究方向。
生物炭制备方法及其在环境污染治理中的应用研究
汪佳玥;凌茜;张雲豪;王芯羽;林佳琪;张伟涛;刘志欣;王祥科生物炭是一种原材料易获取、制备成本低的环境友好多孔材料。由于其比表面积大且含有丰富的表面功能基团，在环境污染治理和污染修复等方面具有广泛的应用前景。介绍了生物炭的制备技术和工艺，分析对比了不同制备条件对制备的生物炭性质和性能影响，综述了生物炭对环境中不同污染物的吸附固定和催化降解效果和原理。生物炭对重金属具有非常强的吸附络合能力，并且对高价态金属离子具有还原固定作用，通过吸附-还原-固定的模式，可以将重金属离子固定在生物炭上。对有机污染物的吸附主要由表面络合、氢键和π-π共价作用，生物炭及其复合材料在光照条件下能够光催化降解有机污染物。文章就生物炭对废水和土壤中重金属的吸附固定和有机污染物消减等方面的效果和应用进行了归纳总结，进一步从分子层面研究和讨论了生物炭应用于污染物去除方面的进展，为废水处理和土壤修复提供数据和理论支持，对降低污染物在环境中的迁移转化，减轻环境污染风险，具有重要的科学意义。
质子交换膜电解水制氢系统建模与仿真
王辉东;姚海燕;郭强;夏红军质子交换膜（proton exchange membrane,PEM）电解水制氢技术将电能转化为化学能和热能，是一种绿色的制氢方式，具有响应速度快、电流密度高、结构紧凑等优点。对于质子交换膜电解水制氢系统建模，现有文献中鲜有整体描述电解槽电压、电流变化及系统各组件温度动态的集总参数模型。文章根据电化学基本原理及热力学定律，建立了PEM电解槽电压稳态模型和系统的温度动态模型，基于MATLAB/Simulink软件进行了仿真分析，将仿真结果与实验数据进行了对比，其中电压误差不超过0.02 V，温度误差不超过1.6 K，验证了模型的有效性，且所建立的模型能够描述和预测系统参数的变化，为系统设计及控制优化提供支撑。根据PEM电解槽的效率模型和仿真结果，分析了不同温度、压强对电解槽性能的影响，结果表明升高温度、降低压强能提高电解槽效率，其中温度是影响电解槽效率的主要因素。在搭建的仿真模型基础上，使用前馈PID控制器进行了温度控制，其中温度超调不超过0.6 K，调节时间在400 s以内，并与传统PID控制器进行了对比，结果表明前馈PID控制器具有超调小、响应速度快的优点。
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期刊动态
期刊信息
期刊名称：南通大学学报（自然科学版）
创办日期：2002年
主管部门：江苏省教育厅
主办单位：南通大学
刊 期： 季刊
电 话：0513-85012868
Email：xbzkb@ntu.edu.cn
标准刊号：CN 32-1755/N
ISSN 1673-2340
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