雷达及通信信号处理
2022, 37(1):1-20.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2022.01.001
摘要:
在当代电子战中，电子干扰与抗干扰的较量愈演愈烈。开展针对雷达有源干扰的识别算法已经成为雷达对抗领域研究的热点，具有重大的战略意义。本文针对雷达有源干扰识别算法进行整体分析，总结了目前国内外干扰识别手段的一般流程。首先对常见雷达干扰的种类进行划分，详细介绍目前常见的雷达有源干扰信号的干扰机理和信号模型，然后从特征提取手段和分类器的设计两个角度出发全面地梳理干扰识别算法流程。最后针对雷达有源干扰识别算法未来的发展方向做出了展望。
在当代电子战中，电子干扰与抗干扰的较量愈演愈烈。开展针对雷达有源干扰的识别算法已经成为雷达对抗领域研究的热点，具有重大的战略意义。本文针对雷达有源干扰识别算法进行整体分析，总结了目前国内外干扰识别手段的一般流程。首先对常见雷达干扰的种类进行划分，详细介绍目前常见的雷达有源干扰信号的干扰机理和信号模型，然后从特征提取手段和分类器的设计两个角度出发全面地梳理干扰识别算法流程。最后针对雷达有源干扰识别算法未来的发展方向做出了展望。
2022, 37(5):952-970.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2022.05.002
摘要:
随着无人机软硬件技术的发展，多无人机集群自组织形成的无人机自组网（Flying Ad-Hoc networks， FANETs）受到了越来越多的来自学术界和工业界的关注，其灵活的部署和快速的反应能力使其能高效地完成多种多样的任务。而无人机自组网路由协议是提高服务质量（Quality of service， QoS）最重要的方法之一，但无人机自组网的移动性和动态性给路由协议的设计带来了严峻的挑战。传统的移动路由协议不能很好地满足无人机自组网的路由需求，因此研究者们从基于拓扑、地理和分层的角度提出了各式各样的无人机自组网路由协议，旨在克服移动性和提高网络的服务质量，并指出未来无人机自组网的路由协议可以考虑机会路由、软件定义网络（Software defined network，SDN）决策和预测驱动决策等综合提高QoS。本文主要针对无人机自组网网络特征，从不同的路由方法出发，SDN对路由协议进行总结和归纳，并对未来的研究方向进行了展望。
随着无人机软硬件技术的发展，多无人机集群自组织形成的无人机自组网（Flying Ad-Hoc networks， FANETs）受到了越来越多的来自学术界和工业界的关注，其灵活的部署和快速的反应能力使其能高效地完成多种多样的任务。而无人机自组网路由协议是提高服务质量（Quality of service， QoS）最重要的方法之一，但无人机自组网的移动性和动态性给路由协议的设计带来了严峻的挑战。传统的移动路由协议不能很好地满足无人机自组网的路由需求，因此研究者们从基于拓扑、地理和分层的角度提出了各式各样的无人机自组网路由协议，旨在克服移动性和提高网络的服务质量，并指出未来无人机自组网的路由协议可以考虑机会路由、软件定义网络（Software defined network，SDN）决策和预测驱动决策等综合提高QoS。本文主要针对无人机自组网网络特征，从不同的路由方法出发，SDN对路由协议进行总结和归纳，并对未来的研究方向进行了展望。
2022, 37(6):1179-1197.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2022.06.001
摘要:
针对电磁频谱空间中频谱资源日益稀缺的问题，新兴的射频机器学习旨在结合电磁频谱领域知识，设计专门的机器学习模型，具有快速、小样本甚至零样本、可解释性和高性能的优势。按照五层网络结构，从物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层出发，本文对已有的射频机器学习在无线通信中具体应用的最新成果进行归类分析。同时，在现有成果基础上，通过对数据驱动和知识驱动的相互作用关系，总结了4种射频机器学习框架（串行/并行/耦合/反馈双驱动框架）。最后，为了促进射频机器学习的研究和实际应用，本文讨论了关键挑战和开放性问题。
针对电磁频谱空间中频谱资源日益稀缺的问题，新兴的射频机器学习旨在结合电磁频谱领域知识，设计专门的机器学习模型，具有快速、小样本甚至零样本、可解释性和高性能的优势。按照五层网络结构，从物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层出发，本文对已有的射频机器学习在无线通信中具体应用的最新成果进行归类分析。同时，在现有成果基础上，通过对数据驱动和知识驱动的相互作用关系，总结了4种射频机器学习框架（串行/并行/耦合/反馈双驱动框架）。最后，为了促进射频机器学习的研究和实际应用，本文讨论了关键挑战和开放性问题。
2022, 37(6):1198-1207.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2022.06.002
摘要:
面对频谱资源日益紧缺、频谱安全日益严峻以及频谱对抗日益激烈的挑战，电磁频谱态势研究急需从感知向认知跃升。本文从多层频谱态势认知体系模型与机理、跨域多维电磁特征提取与融合、频谱语义态势高效补全与预测、频谱行为精准推理与意图识别4个方面出发，综述了频谱态势认知理论与方法的研究现状。面对复杂多域多维电磁频谱环境与多样化任务的挑战，需要构建从“数据到语义”“语义到行为”“单域到跨域”“单层到多层”的频谱态势认知理论技术体系，该体系可为提升天地一体信息网络频谱利用效率、维护空中电波安全有序以及夺取电磁频谱制电磁权/电磁频谱战优势奠定频谱态势理论技术基础。
面对频谱资源日益紧缺、频谱安全日益严峻以及频谱对抗日益激烈的挑战，电磁频谱态势研究急需从感知向认知跃升。本文从多层频谱态势认知体系模型与机理、跨域多维电磁特征提取与融合、频谱语义态势高效补全与预测、频谱行为精准推理与意图识别4个方面出发，综述了频谱态势认知理论与方法的研究现状。面对复杂多域多维电磁频谱环境与多样化任务的挑战，需要构建从“数据到语义”“语义到行为”“单域到跨域”“单层到多层”的频谱态势认知理论技术体系，该体系可为提升天地一体信息网络频谱利用效率、维护空中电波安全有序以及夺取电磁频谱制电磁权/电磁频谱战优势奠定频谱态势理论技术基础。
2022, 37(6):1208-1217.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2022.06.003
摘要:
为了解决子空间数据融合（Subspace data fusion，SDF）算法用于未知互耦影响下的分布式多阵列定位时定位精度低的问题，本文结合降维搜索思想提出了一种降互耦维度的子空间数据融合（Reduced mutual coupling dimension subspace data fusion，RMCD-SDF）方法。该方法首先将互耦误差模型引入SDF算法，使其适应于天线阵列受到未知互耦误差影响的场景。在此基础上，为了降低同时搜索所有未知参数带来的超高计算复杂度，本文引入降维搜索思想并构造了RMCD-SDF算法谱函数。仿真结果显示，RMCD-SDF算法的定位性能在阵列受到未知互耦影响的场景下具有优势，与现有算法相比计算复杂度接近，但是具有更高的定位精度。在10 dB 信噪比下本文算法的定位均方根误差相比经典的SDF算法降低了8.67 dB。
为了解决子空间数据融合（Subspace data fusion，SDF）算法用于未知互耦影响下的分布式多阵列定位时定位精度低的问题，本文结合降维搜索思想提出了一种降互耦维度的子空间数据融合（Reduced mutual coupling dimension subspace data fusion，RMCD-SDF）方法。该方法首先将互耦误差模型引入SDF算法，使其适应于天线阵列受到未知互耦误差影响的场景。在此基础上，为了降低同时搜索所有未知参数带来的超高计算复杂度，本文引入降维搜索思想并构造了RMCD-SDF算法谱函数。仿真结果显示，RMCD-SDF算法的定位性能在阵列受到未知互耦影响的场景下具有优势，与现有算法相比计算复杂度接近，但是具有更高的定位精度。在10 dB 信噪比下本文算法的定位均方根误差相比经典的SDF算法降低了8.67 dB。
2022, 37(1):228-239.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2022.01.020
摘要:
对无人机自组织网络中的协作机制进行了研究，提出一种基于动态中继选择的无人机自组网协作时分信道接入协议。该协议在传输中继数据包时引入了双队列协作机制，在网络层数据包缓存队列之外引入了独立的媒体接入控制（Media access control，MAC）层中继数据包缓存队列，并且能够实现默认中继节点与辅助中继节点的动态选择，以满足大流量负载及网络拓扑快速变化的要求。仿真结果表明，通过中继节点动态选择机制，在网络业务流量负载较大、网络拓扑快速变化的情况下，所提出的协作时分信道接入协议可获得比传统时分多址（Time division multiple access， TDMA）协议与机会协作中继时分多址（Opportunistic cooperative relay time division multiple access， OCR-TDMA）协议更高的中继数据包投递率及更低的端到端时延。
对无人机自组织网络中的协作机制进行了研究，提出一种基于动态中继选择的无人机自组网协作时分信道接入协议。该协议在传输中继数据包时引入了双队列协作机制，在网络层数据包缓存队列之外引入了独立的媒体接入控制（Media access control，MAC）层中继数据包缓存队列，并且能够实现默认中继节点与辅助中继节点的动态选择，以满足大流量负载及网络拓扑快速变化的要求。仿真结果表明，通过中继节点动态选择机制，在网络业务流量负载较大、网络拓扑快速变化的情况下，所提出的协作时分信道接入协议可获得比传统时分多址（Time division multiple access， TDMA）协议与机会协作中继时分多址（Opportunistic cooperative relay time division multiple access， OCR-TDMA）协议更高的中继数据包投递率及更低的端到端时延。
2022, 37(3):680-694.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2022.03.017
摘要:
通信频谱行为分析是电磁频谱对抗中提升通信态势感知层次，增强电磁侦察能力的关键手段。随着人工智能技术的发展，通信频谱行为分析的相关研究逐渐由基于手工特征提取的传统方法向基于深度学习的智能方法转变。然而，电磁对抗环境下通信频谱监测数据稀缺、数据不完全的问题会影响深度网络对特征的学习。同时，高动态的战场环境对分析方法实时性提出更高要求。本文聚焦电磁对抗环境下的通信频谱行为分析问题，将通信频谱行为分析相关技术的研究目标归纳为：用频行为分析、网络拓扑识别与通信意图推理3大类。阐述其内在联系，总结现有研究并梳理其发展脉络，分析面临的挑战并做出展望。
通信频谱行为分析是电磁频谱对抗中提升通信态势感知层次，增强电磁侦察能力的关键手段。随着人工智能技术的发展，通信频谱行为分析的相关研究逐渐由基于手工特征提取的传统方法向基于深度学习的智能方法转变。然而，电磁对抗环境下通信频谱监测数据稀缺、数据不完全的问题会影响深度网络对特征的学习。同时，高动态的战场环境对分析方法实时性提出更高要求。本文聚焦电磁对抗环境下的通信频谱行为分析问题，将通信频谱行为分析相关技术的研究目标归纳为：用频行为分析、网络拓扑识别与通信意图推理3大类。阐述其内在联系，总结现有研究并梳理其发展脉络，分析面临的挑战并做出展望。
2022, 37(3):695-702.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2022.03.018
摘要:
ZUC-256是由中国开发的一种应对于5G通信和量子计算机的流密码，该算法主要包含ZUC-256流密码和一种基于该流密码的完整性算法（EIA3）。本文设计了2种不同的ZUC-256流密码轻量级电路结构，以及1种基于ZUC-256流密码的EIA3算法结构。基于FPGA对设计的电路结构和算法结构进行实现，并进行了性能对比。对比结果表明：本文设计的2种电路结构最高达到了6.72 Gb/s的吞吐率，相较于现有的ZUC-256电路设计在速度上提高了45.24%；本文设计的2种电路相较于之前的ZUC-128占用资源更少，在面积上分别减少38.48%和30.90%；本文设计的EIA3算法结构仅用0.71 μs即可对128位的数据进行加密。
ZUC-256是由中国开发的一种应对于5G通信和量子计算机的流密码，该算法主要包含ZUC-256流密码和一种基于该流密码的完整性算法（EIA3）。本文设计了2种不同的ZUC-256流密码轻量级电路结构，以及1种基于ZUC-256流密码的EIA3算法结构。基于FPGA对设计的电路结构和算法结构进行实现，并进行了性能对比。对比结果表明：本文设计的2种电路结构最高达到了6.72 Gb/s的吞吐率，相较于现有的ZUC-256电路设计在速度上提高了45.24%；本文设计的2种电路相较于之前的ZUC-128占用资源更少，在面积上分别减少38.48%和30.90%；本文设计的EIA3算法结构仅用0.71 μs即可对128位的数据进行加密。
2022, 37(3):703-714.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2022.03.019
摘要:
基于Wi-Fi位置指纹的室内定位中，采用异构设备在同一位置、同一时间采集的无线信号接收强度（Received signal strength indicator，RSSI）存在差异，使得离线指纹库与不同用户在线采集的信号难以兼容而影响定位精度。针对该问题，本文提出一种适应异构设备的定位算法。该方法首先通过接入点（Access point， AP）选择，构建信号稳定的离线指纹数据库，再使用普氏分析法（Procrustes analysis， PA）对指纹库标准化，消除异构设备引入的信号差异。在线阶段采用余弦相似度（Cosine similarity， CS）算法得到目标的位置估计。在2种典型室内环境中利用4台手机测试了所提方法的定位性能，并分析了影响定位性能的因素。实验结果表明，所提方法在2种室内环境中的平均定位误差分别为2.96 m和2.29 m，相比较加权K近邻（Weight K-nearest neighbor， WKNN）算法定位精度分别提高了21.3%和21.6%。
基于Wi-Fi位置指纹的室内定位中，采用异构设备在同一位置、同一时间采集的无线信号接收强度（Received signal strength indicator，RSSI）存在差异，使得离线指纹库与不同用户在线采集的信号难以兼容而影响定位精度。针对该问题，本文提出一种适应异构设备的定位算法。该方法首先通过接入点（Access point， AP）选择，构建信号稳定的离线指纹数据库，再使用普氏分析法（Procrustes analysis， PA）对指纹库标准化，消除异构设备引入的信号差异。在线阶段采用余弦相似度（Cosine similarity， CS）算法得到目标的位置估计。在2种典型室内环境中利用4台手机测试了所提方法的定位性能，并分析了影响定位性能的因素。实验结果表明，所提方法在2种室内环境中的平均定位误差分别为2.96 m和2.29 m，相比较加权K近邻（Weight K-nearest neighbor， WKNN）算法定位精度分别提高了21.3%和21.6%。
2022, 37(3):657-667.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2022.03.015
摘要:
为解决雷达辐射源信号分选识别特征评价不够客观和缺乏评价依据等问题，构建了一种结合区间直觉模糊思想的改进灰色关联的特征评价模型。该模型引入信噪比维度来考察不同层次数据的动态差异，以区间型数据描述特征信息，建立区间直觉模糊综合决策矩阵；其次，采用特征间总离差最大化的优化模型来确定各指标权重；最后基于改进灰色关联框架，结合逼近理想点方法实现特征方案排序。仿真实验结果表明，所提方法能够给出与实际情况相一致的分选识别特征评价排序结果，并和未改进的灰色关联法分析结果基本一致，验证了所提方法的可行性和有效性。
为解决雷达辐射源信号分选识别特征评价不够客观和缺乏评价依据等问题，构建了一种结合区间直觉模糊思想的改进灰色关联的特征评价模型。该模型引入信噪比维度来考察不同层次数据的动态差异，以区间型数据描述特征信息，建立区间直觉模糊综合决策矩阵；其次，采用特征间总离差最大化的优化模型来确定各指标权重；最后基于改进灰色关联框架，结合逼近理想点方法实现特征方案排序。仿真实验结果表明，所提方法能够给出与实际情况相一致的分选识别特征评价排序结果，并和未改进的灰色关联法分析结果基本一致，验证了所提方法的可行性和有效性。
2022, 37(4):917-925.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2022.04.019
摘要:
设计了一种基于现场可编程门阵列（Field programmable gate array， FPGA）的低硬件成本256点快速傅里叶变换（Fast Fourier transform， FFT）处理器的IP核。采用按频率抽取的基-24算法和单路延迟负反馈（Single-path delay feedback， SDF）流水线架构用于减少旋转因子的复数乘法运算复杂度。为了降低硬件成本，提出了一种串接正则有符号数（Canonical signed digit， CSD）常数乘法器取代常用的布斯乘法器用来完成旋转因子W 256 i ![]()
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设计了一种基于现场可编程门阵列（Field programmable gate array， FPGA）的低硬件成本256点快速傅里叶变换（Fast Fourier transform， FFT）处理器的IP核。采用按频率抽取的基-24算法和单路延迟负反馈（Single-path delay feedback， SDF）流水线架构用于减少旋转因子的复数乘法运算复杂度。为了降低硬件成本，提出了一种串接正则有符号数（Canonical signed digit， CSD）常数乘法器取代常用的布斯乘法器用来完成旋转因子
2022, 37(6):1259-1267.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2022.06.007
摘要:
为改善智能反射表面（Intelligent reflective surface，IRS）辅助的毫米波多输入多输出（Multiple-input multiple-output，MIMO）级联信道的估计精度和收敛速度，基于平行因子（Parallel factor，PARAFAC）分解模型，把常规的双线性交替最小二乘（Bilinear alternating least squares，BALS）算法改进为带松弛因子的ω-BALS算法和正则化的T-BALS，加快了收敛速度和算法稳定性。当基站、IRS元件或用户侧的阵列天线数目较大时，提出改进的奇异值（Singular value decomposition，svd）-BALS算法。该算法通过奇异值分解压缩张量，再利用低维度的核心张量来重构模式n矩阵。仿真结果表明，该算法的归一化均方误差性能有所提高，并且加快了收敛速度。
为改善智能反射表面（Intelligent reflective surface，IRS）辅助的毫米波多输入多输出（Multiple-input multiple-output，MIMO）级联信道的估计精度和收敛速度，基于平行因子（Parallel factor，PARAFAC）分解模型，把常规的双线性交替最小二乘（Bilinear alternating least squares，BALS）算法改进为带松弛因子的ω-BALS算法和正则化的T-BALS，加快了收敛速度和算法稳定性。当基站、IRS元件或用户侧的阵列天线数目较大时，提出改进的奇异值（Singular value decomposition，svd）-BALS算法。该算法通过奇异值分解压缩张量，再利用低维度的核心张量来重构模式n矩阵。仿真结果表明，该算法的归一化均方误差性能有所提高，并且加快了收敛速度。
2022, 37(6):1268-1279.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2022.06.008
摘要:
无线信道建模与仿真中，实现一种高效率、高准确性的无线信道预测方法是具有非常重要意义的。针对该需求，提出一种基于多种群遗传算法（Multi-population genetic algorithm， MPGA）-反向传播（Back propagation， BP）神经网络的无线信道预测方法。该方法通过改进遗传算法，优化BP神经网络中神经元的权值和阈值，以此改善BP神经网络预测精度差的问题，从而极大提高了BP神经网络的预测性能。将射线跟踪算法的理论值和BP神经网络结合，实现更高效的无线信道预测方法。通过对比遗传算法（Genetic algorithm， GA）-BP神经网络模型和MPGA-BP神经网络模型的预测误差，发现MPGA-BP神经网络模型的预测结果优于GA-BP神经网络模型，证明了所提出无线信道预测方法具有良好的精确度，可以更高效地进行无线信道预测。
无线信道建模与仿真中，实现一种高效率、高准确性的无线信道预测方法是具有非常重要意义的。针对该需求，提出一种基于多种群遗传算法（Multi-population genetic algorithm， MPGA）-反向传播（Back propagation， BP）神经网络的无线信道预测方法。该方法通过改进遗传算法，优化BP神经网络中神经元的权值和阈值，以此改善BP神经网络预测精度差的问题，从而极大提高了BP神经网络的预测性能。将射线跟踪算法的理论值和BP神经网络结合，实现更高效的无线信道预测方法。通过对比遗传算法（Genetic algorithm， GA）-BP神经网络模型和MPGA-BP神经网络模型的预测误差，发现MPGA-BP神经网络模型的预测结果优于GA-BP神经网络模型，证明了所提出无线信道预测方法具有良好的精确度，可以更高效地进行无线信道预测。
2022, 37(6):1280-1287.
DOI: 10. 16337/j. 1004-9037. 2022. 06. 009
摘要:
针对通信辐射源个体识别研究中单一特征不足以全面表示细微特征差异，从而限制识别率的问题，提出了一种基于特征融合的通信辐射源个体识别方法。该方法首先对原信号进行短时傅里叶变换和双谱变换，提取时频特征和双谱特征，结合小波融合技术进行特征融合，最后使用残差神经网络挖掘信号隐含的深层次特征，完成分类识别。实验结果表明，对于模拟信号源发射的短波通信信号，经过特征融合后的识别效果相较于使用单一特征方法有更高的识别准确率，并且在低信噪比的情况下仍有较好的识别效果。
针对通信辐射源个体识别研究中单一特征不足以全面表示细微特征差异，从而限制识别率的问题，提出了一种基于特征融合的通信辐射源个体识别方法。该方法首先对原信号进行短时傅里叶变换和双谱变换，提取时频特征和双谱特征，结合小波融合技术进行特征融合，最后使用残差神经网络挖掘信号隐含的深层次特征，完成分类识别。实验结果表明，对于模拟信号源发射的短波通信信号，经过特征融合后的识别效果相较于使用单一特征方法有更高的识别准确率，并且在低信噪比的情况下仍有较好的识别效果。
2022, 37(6):1288-1296.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2022.06.010
摘要:
无线通信网络资源的分配优化通常可描述为混合整数非线性规划（Mixed integer nonlinear programming，MINLP）问题，其本质是非凸的非确定性多项式（Nondeterministic polynomial， NP）困难问题。为了降低计算复杂度，确保分配方案的最优性能，提出利用二进制鲸鱼优化算法进行无线资源分配。在原鲸鱼优化算法（Whale optimization algorithm，WOA）的基础上，基于数值1和0之间的切换进行位置更新。根据座头鲸螺旋移动计算出的概率，来决定当前位的变化。同时，使用不同的传递函数将连续搜索空间映射到离散动作，引入惩罚方法和优化约束处理。实验分析了两个无线网络资源分配案例：保密率最大化的功率分配问题和移动边缘计算迁移。结果表明所提方法综合性能优秀，取得与同类方法相当的效果，但收敛速度更快，复杂度更低。
无线通信网络资源的分配优化通常可描述为混合整数非线性规划（Mixed integer nonlinear programming，MINLP）问题，其本质是非凸的非确定性多项式（Nondeterministic polynomial， NP）困难问题。为了降低计算复杂度，确保分配方案的最优性能，提出利用二进制鲸鱼优化算法进行无线资源分配。在原鲸鱼优化算法（Whale optimization algorithm，WOA）的基础上，基于数值1和0之间的切换进行位置更新。根据座头鲸螺旋移动计算出的概率，来决定当前位的变化。同时，使用不同的传递函数将连续搜索空间映射到离散动作，引入惩罚方法和优化约束处理。实验分析了两个无线网络资源分配案例：保密率最大化的功率分配问题和移动边缘计算迁移。结果表明所提方法综合性能优秀，取得与同类方法相当的效果，但收敛速度更快，复杂度更低。
2022, 37(6):1297-1313.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2022.06.011
摘要:
无人机携能传输技术可用于提高物联网能效，为能量受限的物联网地面设备补充能量，以支持其完成不中断信息接收任务。面对无人机携能有限的现实条件和其能耗效率提升的需求，本文针对高效节能的无人机-地面通信优化问题进行了研究，综合考虑无人机飞行耗能和地面设备能源需求，对无人机发射功率和功率分割比进行联合优化，并对无人机轨迹和地面设备唤醒时间分配进行设计。研究的节能最大化问题是一个非凸的、分式和混合整数规划问题。针对此问题，本文提出一种基于连续凸逼近（Successive convex approximation， SCA）和经典Dinkelbach方法的交替迭代优化算法。最后仿真结果验证了该算法的有效性和优越性。
无人机携能传输技术可用于提高物联网能效，为能量受限的物联网地面设备补充能量，以支持其完成不中断信息接收任务。面对无人机携能有限的现实条件和其能耗效率提升的需求，本文针对高效节能的无人机-地面通信优化问题进行了研究，综合考虑无人机飞行耗能和地面设备能源需求，对无人机发射功率和功率分割比进行联合优化，并对无人机轨迹和地面设备唤醒时间分配进行设计。研究的节能最大化问题是一个非凸的、分式和混合整数规划问题。针对此问题，本文提出一种基于连续凸逼近（Successive convex approximation， SCA）和经典Dinkelbach方法的交替迭代优化算法。最后仿真结果验证了该算法的有效性和优越性。
2022, 37(6):1314-1322.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2022.06.012
摘要:
为了解决保密文件同城寄递效率低和隐私泄露问题，本文设计了一种基于区块链的同城路径规划算法，自适应地实时生成一条保护位置隐私的寄递最短路径。系统利用区块链的共识机制和智能合约算法，通过同态加密选择规划路线中各分布式站点。车辆利用自身上下文信息才可以加解密下一条站点信息，具有防冒充的功能。该算法也解决了车辆、站点和快递员之间互不信任的问题。最后通过原型系统的测试，针对智能合约同态计算结果、不同上下文属性个数，和不同站点个数对路径规划计算代价影响进行了分析。实验结果表明保密文件同城寄递系统中的路径规划算法具备机密性、完整性和防纂改的功能，保证了高寄递效率。
为了解决保密文件同城寄递效率低和隐私泄露问题，本文设计了一种基于区块链的同城路径规划算法，自适应地实时生成一条保护位置隐私的寄递最短路径。系统利用区块链的共识机制和智能合约算法，通过同态加密选择规划路线中各分布式站点。车辆利用自身上下文信息才可以加解密下一条站点信息，具有防冒充的功能。该算法也解决了车辆、站点和快递员之间互不信任的问题。最后通过原型系统的测试，针对智能合约同态计算结果、不同上下文属性个数，和不同站点个数对路径规划计算代价影响进行了分析。实验结果表明保密文件同城寄递系统中的路径规划算法具备机密性、完整性和防纂改的功能，保证了高寄递效率。
2022, 37(6):1323-1332.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2022.06.013
摘要:
在信息物理融合系统（Cyber-physical system，CPS）中，传统多源异构数据集成模型难以通过中间件实现异构系统间的概念层关系映射，存在系统难以扩展和传输性能低等问题。基于上述问题和挑战，提出了一个面向CPS的异构数据交互模型。设计数据对象模型实现物理系统和仿真系统高层概念映射；定义监测类和控制类元数据，针对不同的数据类型使用增量或全量字段更新以降低网络负载；基于Protobuf协议设计系统的通信模型，提高系统的扩展能力。基于该数据交互模型和高层体系结构（High level architecture， HLA）/数据分发服务（Data distribution service， DDS）系统中间件实现了一个CPS原型系统，验证了模型的可用性并对比了报文的压缩性能。
在信息物理融合系统（Cyber-physical system，CPS）中，传统多源异构数据集成模型难以通过中间件实现异构系统间的概念层关系映射，存在系统难以扩展和传输性能低等问题。基于上述问题和挑战，提出了一个面向CPS的异构数据交互模型。设计数据对象模型实现物理系统和仿真系统高层概念映射；定义监测类和控制类元数据，针对不同的数据类型使用增量或全量字段更新以降低网络负载；基于Protobuf协议设计系统的通信模型，提高系统的扩展能力。基于该数据交互模型和高层体系结构（High level architecture， HLA）/数据分发服务（Data distribution service， DDS）系统中间件实现了一个CPS原型系统，验证了模型的可用性并对比了报文的压缩性能。
2022, 37(6):1246-1258.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2022.06.006
摘要:
探测干扰一体化波形设计是提升雷达射频隐身性能的关键技术之一。本文提出了两种探干一体化波形复合编码方案，并联合Wigner谱分析所设计波形的干扰性能。首先，基于混沌理论给出频率编码、相位编码及两种复合编码波形的设计方案和信号模型。然后，利用模糊函数描述波形探测性能，利用基于Wigner谱的信息距离描述波形的干扰性能。仿真结果表明，设计的一体化波形能够有效提升波形的探测和干扰性能，同时验证了探干性能间存在折衷关系。
探测干扰一体化波形设计是提升雷达射频隐身性能的关键技术之一。本文提出了两种探干一体化波形复合编码方案，并联合Wigner谱分析所设计波形的干扰性能。首先，基于混沌理论给出频率编码、相位编码及两种复合编码波形的设计方案和信号模型。然后，利用模糊函数描述波形探测性能，利用基于Wigner谱的信息距离描述波形的干扰性能。仿真结果表明，设计的一体化波形能够有效提升波形的探测和干扰性能，同时验证了探干性能间存在折衷关系。
2022, 37(6):1218-1227.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2022.06.004
摘要:
随着现代雷达的信号质量和分辨率的提升，雷达系统能捕捉到目标的更多细节。逆合成孔径雷达（Inverse synthesis aperture radar， ISAR）成像的目标上可能存在相对整体高速旋转的部件，例如飞机的螺旋桨叶片。这些高速旋转部件形成的微多普勒效应会对成像结果造成严重干扰。因此，本文提出了一种基于时间递归迭代自适应方法（Time recursive iterative adaptive approach， TRIAA）和压缩感知的ISAR微多普勒效应消除方法。该方法利用TRIAA技术分析信号的时频特征，从时频图上去除微多普勒效应，又利用压缩感知稀疏重构技术还原了有效信号。仿真和实测数据的实验结果验证了本文方法的有效性。
随着现代雷达的信号质量和分辨率的提升，雷达系统能捕捉到目标的更多细节。逆合成孔径雷达（Inverse synthesis aperture radar， ISAR）成像的目标上可能存在相对整体高速旋转的部件，例如飞机的螺旋桨叶片。这些高速旋转部件形成的微多普勒效应会对成像结果造成严重干扰。因此，本文提出了一种基于时间递归迭代自适应方法（Time recursive iterative adaptive approach， TRIAA）和压缩感知的ISAR微多普勒效应消除方法。该方法利用TRIAA技术分析信号的时频特征，从时频图上去除微多普勒效应，又利用压缩感知稀疏重构技术还原了有效信号。仿真和实测数据的实验结果验证了本文方法的有效性。
2022, 37(6):1228-1245.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2022.06.005
摘要:
5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。
5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。
2022, 37(1):217-227.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2022.01.019
摘要:
针对相控阵雷达多目标跟踪下的威胁度等级不同，以目标位置估计的贝叶斯克拉美罗下界（Bayesian Cramer-Rao lower bound，BCRLB）为分配准则，本文建立了一种基于威胁度的多目标跟踪时间资源分配优化模型，该模型以威胁度为基准将待跟踪目标分为两类，不同类别采用不同的时间资源分配方法。由于该模型及优化算法运行耗时巨大，该文还提出了一种基于反向传播（Back propagation，BP）神经网络的多目标跟踪时间资源拟合方法。计算机仿真表明，该模型及方法可以使各目标跟踪维持最佳状态，同时BP神经网络耗时降低2 000多倍。
针对相控阵雷达多目标跟踪下的威胁度等级不同，以目标位置估计的贝叶斯克拉美罗下界（Bayesian Cramer-Rao lower bound，BCRLB）为分配准则，本文建立了一种基于威胁度的多目标跟踪时间资源分配优化模型，该模型以威胁度为基准将待跟踪目标分为两类，不同类别采用不同的时间资源分配方法。由于该模型及优化算法运行耗时巨大，该文还提出了一种基于反向传播（Back propagation，BP）神经网络的多目标跟踪时间资源拟合方法。计算机仿真表明，该模型及方法可以使各目标跟踪维持最佳状态，同时BP神经网络耗时降低2 000多倍。
2022, 37(3):502-511.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2022.03.003
摘要:
大规模多输入多输出（Multiple input multiple output， MIMO）技术的演进是第6代（The sixth generation， 6G）无线通信系统性能进一步提升的重要支撑。随着天线阵列规模的持续扩大，频分复用（Fvequency division duplexing， FDD）大规模MIMO系统获取下行信道状态信息（Channel state information， CSI）面临着严峻挑战。深度学习具有强大的学习及处理高维数据的能力，能够为解决这一挑战提供新的方案。本文综述了基于深度学习的FDD大规模MIMO下行CSI获取技术，包括CSI反馈和预测技术。首先给出了基于深度学习的CSI反馈和预测的原理框架，其次分析比较了国内外相关研究成果的优越性能，为解决面向6G的FDD大规模MIMO系统获取下行CSI问题提供了可行的参考方案。最后讨论了FDD大规模MIMO下行CSI获取的有待进一步解决的开放性问题以及所对应的潜在研究方案。
大规模多输入多输出（Multiple input multiple output， MIMO）技术的演进是第6代（The sixth generation， 6G）无线通信系统性能进一步提升的重要支撑。随着天线阵列规模的持续扩大，频分复用（Fvequency division duplexing， FDD）大规模MIMO系统获取下行信道状态信息（Channel state information， CSI）面临着严峻挑战。深度学习具有强大的学习及处理高维数据的能力，能够为解决这一挑战提供新的方案。本文综述了基于深度学习的FDD大规模MIMO下行CSI获取技术，包括CSI反馈和预测技术。首先给出了基于深度学习的CSI反馈和预测的原理框架，其次分析比较了国内外相关研究成果的优越性能，为解决面向6G的FDD大规模MIMO系统获取下行CSI问题提供了可行的参考方案。最后讨论了FDD大规模MIMO下行CSI获取的有待进一步解决的开放性问题以及所对应的潜在研究方案。
2023, 38(5):1151-1161.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.05.013
摘要:
针对高动态环境下的雷达连续智能抗干扰决策和高实时性需求问题，本文构建了一种适用于雷达智能抗干扰决策的深度Q网络（Deep Q network，DQN）模型，并在此基础上提出了一种基于现场可编程门阵列（Field programmable gate array，FPGA）的硬件决策加速架构。在该架构中，本文设计了一种雷达智能决策环境交互片上访问方式，通过片上环境量化存储和状态迭代计算简化了DQN智能体连续决策时的迭代过程，在实现智能体深度神经网络的并行计算与流水控制加速的同时，进一步提升了决策实时性。仿真和实验结果表明，在保证决策正确率的前提下，所设计的智能抗干扰决策加速器相比已有的基于CPU平台的决策系统，在单次决策中实现了约46倍的速度提升，在连续决策中实现了约84倍的速度提升。
针对高动态环境下的雷达连续智能抗干扰决策和高实时性需求问题，本文构建了一种适用于雷达智能抗干扰决策的深度Q网络（Deep Q network，DQN）模型，并在此基础上提出了一种基于现场可编程门阵列（Field programmable gate array，FPGA）的硬件决策加速架构。在该架构中，本文设计了一种雷达智能决策环境交互片上访问方式，通过片上环境量化存储和状态迭代计算简化了DQN智能体连续决策时的迭代过程，在实现智能体深度神经网络的并行计算与流水控制加速的同时，进一步提升了决策实时性。仿真和实验结果表明，在保证决策正确率的前提下，所设计的智能抗干扰决策加速器相比已有的基于CPU平台的决策系统，在单次决策中实现了约46倍的速度提升，在连续决策中实现了约84倍的速度提升。
2023, 38(1):51-62.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.01.003
摘要:
如何在已知网络拓扑的前提下，快速准确地找到复杂通信网络中的关键节点成为当前的研究热点。本文首先建立了一个有权重网络的关键节点识别系统模型。然后，提出了基于加权集体影响力的关键节点识别方法。该方法用集体影响力量化节点信息传播能力，同时结合加权思想，表征有权重网络节点的关键程度。最后，分别对5种典型复杂网络模型进行了随机权重和非随机权重的仿真。仿真结果表明所提方法优于原有集体影响力算法的性能，且算法对球半径的选择不敏感。
如何在已知网络拓扑的前提下，快速准确地找到复杂通信网络中的关键节点成为当前的研究热点。本文首先建立了一个有权重网络的关键节点识别系统模型。然后，提出了基于加权集体影响力的关键节点识别方法。该方法用集体影响力量化节点信息传播能力，同时结合加权思想，表征有权重网络节点的关键程度。最后，分别对5种典型复杂网络模型进行了随机权重和非随机权重的仿真。仿真结果表明所提方法优于原有集体影响力算法的性能，且算法对球半径的选择不敏感。
2023, 38(4):986-994.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.04.020
摘要:
随着无线通信技术的快速发展，无线接入设备日益增多，但系统能耗也在不断增长。具备无线携能通信能力的正交频分复用（Orthogonal frequency division multiplexing， OFDM）系统可以有效提高系统能量效率。本文针对以系统能效为优化目标的资源分配问题，提出了基于椭球法的携能通信OFDM系统能效优化算法。该算法采用椭球法对拉格朗日乘子进行更新，可以有效加快算法收敛速度，提升算法性能。仿真实验结果表明，所提出基于椭球法的能效优化算法能有效解决以系统能效为优化目标的资源分配问题，与次梯度法相比，椭球法的收敛速度更快，能够显著地降低算法复杂度。
随着无线通信技术的快速发展，无线接入设备日益增多，但系统能耗也在不断增长。具备无线携能通信能力的正交频分复用（Orthogonal frequency division multiplexing， OFDM）系统可以有效提高系统能量效率。本文针对以系统能效为优化目标的资源分配问题，提出了基于椭球法的携能通信OFDM系统能效优化算法。该算法采用椭球法对拉格朗日乘子进行更新，可以有效加快算法收敛速度，提升算法性能。仿真实验结果表明，所提出基于椭球法的能效优化算法能有效解决以系统能效为优化目标的资源分配问题，与次梯度法相比，椭球法的收敛速度更快，能够显著地降低算法复杂度。
2023, 38(6):1257-1267.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.06.002
摘要:
针对近场信源定位中自由度小、准确性低等问题，提出一种基于四阶累量矩阵的定位算法。首先构造等效导向矢量包含波达方向（Direction of arrival， DOA）和距离信息的高维虚拟协方差矩阵，在角度估计中，提出基于矩阵秩亏来搜索最小奇异值倒数的一维搜索方法，降低了计算量，在增大自由度的同时利用高斯噪声高阶累量为零的特性提高了低信噪比下的性能；在不进行额外计算的前提下，直接利用角度估计中进行奇异值分解时得到的奇异向量所包含的距离信息，通过最小二乘法得到距离。仿真结果表明，相比于已有算法，该方法可以仅在一个高阶累量矩阵中通过一维搜索估计角度和距离，在降低复杂度的同时提高了准确性，并且提出方法的自由度是降维多重信号分类方法的2倍。
针对近场信源定位中自由度小、准确性低等问题，提出一种基于四阶累量矩阵的定位算法。首先构造等效导向矢量包含波达方向（Direction of arrival， DOA）和距离信息的高维虚拟协方差矩阵，在角度估计中，提出基于矩阵秩亏来搜索最小奇异值倒数的一维搜索方法，降低了计算量，在增大自由度的同时利用高斯噪声高阶累量为零的特性提高了低信噪比下的性能；在不进行额外计算的前提下，直接利用角度估计中进行奇异值分解时得到的奇异向量所包含的距离信息，通过最小二乘法得到距离。仿真结果表明，相比于已有算法，该方法可以仅在一个高阶累量矩阵中通过一维搜索估计角度和距离，在降低复杂度的同时提高了准确性，并且提出方法的自由度是降维多重信号分类方法的2倍。
2023, 38(6):1235-1256.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.06.001
摘要:
对调制识别的对抗样本攻击这一研究热点进行了综述，首先给出调制识别中对抗样本的的相关概述和专业术语，将对抗样本攻击和防御方法的相关研究成果进行梳理回顾，并对现有对抗攻击方法进行分类，阐述了其生成机理。针对在无线通信场景下对抗攻击所面临的挑战，梳理了调制识别任务下的对抗样本攻击现有关键技术，深入分析了调制识别对抗样本攻击的防御技术。最后，依据现有研究与潜在的机遇和挑战，结合人工智能算法的各项优势，对下一代智能无线通信中对抗攻击的技术方向和发展前景进行了展望。
对调制识别的对抗样本攻击这一研究热点进行了综述，首先给出调制识别中对抗样本的的相关概述和专业术语，将对抗样本攻击和防御方法的相关研究成果进行梳理回顾，并对现有对抗攻击方法进行分类，阐述了其生成机理。针对在无线通信场景下对抗攻击所面临的挑战，梳理了调制识别任务下的对抗样本攻击现有关键技术，深入分析了调制识别对抗样本攻击的防御技术。最后，依据现有研究与潜在的机遇和挑战，结合人工智能算法的各项优势，对下一代智能无线通信中对抗攻击的技术方向和发展前景进行了展望。
2023, 38(3):506-524.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.03.002
摘要:
无人机集群以其灵活性、低成本和可搭载各类传感器等优势，已成为执行复杂任务的关键设备，其应用依赖于及时高效的通信，因此针对无人机集群网络的研究近年来也得到了广泛关注。无人机集群高移动性、高信息交互量和低能源存储量等固有特性，使其通信资源的管理面临各种严峻的挑战。本文首先综述了无人机集群网络的应用场景、优势及其特点，并结合信道接入控制体制，对无人机集群的无线资源优化问题进行分类，提炼出资源优化所面临的挑战。随后从策略与方法的角度对现有的网络资源优化方案进行了总结归纳，梳理了大规模集群场景下的通信性能提升、高动态环境下的及时决策更新，以及多元异构需求下的通信满意度提升等技术难点。最后，依据研究现状与潜在机遇，结合新兴技术的应用优势，对无人机集群网络的技术方向和发展前景进行了展望。
无人机集群以其灵活性、低成本和可搭载各类传感器等优势，已成为执行复杂任务的关键设备，其应用依赖于及时高效的通信，因此针对无人机集群网络的研究近年来也得到了广泛关注。无人机集群高移动性、高信息交互量和低能源存储量等固有特性，使其通信资源的管理面临各种严峻的挑战。本文首先综述了无人机集群网络的应用场景、优势及其特点，并结合信道接入控制体制，对无人机集群的无线资源优化问题进行分类，提炼出资源优化所面临的挑战。随后从策略与方法的角度对现有的网络资源优化方案进行了总结归纳，梳理了大规模集群场景下的通信性能提升、高动态环境下的及时决策更新，以及多元异构需求下的通信满意度提升等技术难点。最后，依据研究现状与潜在机遇，结合新兴技术的应用优势，对无人机集群网络的技术方向和发展前景进行了展望。
2023, 38(6):1268-1275.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.06.003
摘要:
控制精度、系统带宽与传输速率在控制系统中的权衡关系是一个重要的开放问题。从信息论角度研究执行器中信息传输速率和失真程度之间的关系，基于率熵函数分析了控制系统的执行器部分，对一类具有可再生性的概率分布函数建立了熵率分析框架。熵率不等式表示在带输入噪声的有限冲激响应执行器中，后验熵与所需传输速率间的关系。基于推导出的表达式，对不同信噪比下的跟踪系统的互信息数据进行了仿真，仿真结果与推导的表达式所预期的互信息下界在高信噪比下一致。
控制精度、系统带宽与传输速率在控制系统中的权衡关系是一个重要的开放问题。从信息论角度研究执行器中信息传输速率和失真程度之间的关系，基于率熵函数分析了控制系统的执行器部分，对一类具有可再生性的概率分布函数建立了熵率分析框架。熵率不等式表示在带输入噪声的有限冲激响应执行器中，后验熵与所需传输速率间的关系。基于推导出的表达式，对不同信噪比下的跟踪系统的互信息数据进行了仿真，仿真结果与推导的表达式所预期的互信息下界在高信噪比下一致。
2023, 38(1):63-73.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.01.004
摘要:
为提高短波复杂电磁环境下特定信号检测识别准确率，提出了一种基于频率敏感注意力的短波宽带特定信号检测算法。依据短波特定信号在时频图中时间方向上的相关性和频率方向上的局部性，设计了一种具有窄长形状感受野的频率敏感注意力机制，通过将特征图沿时间轴方向进行条块分割并在条块内计算自注意力，捕获时间轴方向的远距离依赖关系并限制频率轴方向感受范围，并以此为基础构建了一种端到端的短波特定信号检测器频率敏感信号检测器（Frequency sensitive signal detector，FSSDet）。以短波宽带信号时频图为输入，FSSDet可直接输出多个特定信号的调制类型及起止时间、中心频率和带宽等重要参数信息。在包含8类47 880个样本的仿真数据集上进行实验，所提方法在0 dB以上的平均精度均值（mean Average precision， mAP）高达98.5，在信噪比低至-10 dB时仍高于72.5。结果表明，所提方法具有较高的短波特定信号检测识别准确率，在低信噪比下具备良好的鲁棒性。
为提高短波复杂电磁环境下特定信号检测识别准确率，提出了一种基于频率敏感注意力的短波宽带特定信号检测算法。依据短波特定信号在时频图中时间方向上的相关性和频率方向上的局部性，设计了一种具有窄长形状感受野的频率敏感注意力机制，通过将特征图沿时间轴方向进行条块分割并在条块内计算自注意力，捕获时间轴方向的远距离依赖关系并限制频率轴方向感受范围，并以此为基础构建了一种端到端的短波特定信号检测器频率敏感信号检测器（Frequency sensitive signal detector，FSSDet）。以短波宽带信号时频图为输入，FSSDet可直接输出多个特定信号的调制类型及起止时间、中心频率和带宽等重要参数信息。在包含8类47 880个样本的仿真数据集上进行实验，所提方法在0 dB以上的平均精度均值（mean Average precision， mAP）高达98.5，在信噪比低至-10 dB时仍高于72.5。结果表明，所提方法具有较高的短波特定信号检测识别准确率，在低信噪比下具备良好的鲁棒性。
2023, 38(1):74-84.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.01.005
摘要:
电力系统中的电力电子设备所产生的谐波数量日益增加，谐波问题是一个备受关注的话题。本文通过引入压缩感知理论和平行因子模型，提出了一个用于谐波和间谐波的频率估计算法。先从信息发送终端中获取数据，然后使用欧拉公式将正弦信息转化为空域信息构造多时延输出并建立为平行因子模型，再对模型进行压缩后进行平行因子分析。最后将所得的数据经过贪婪算法重构，再进行频率值的估计。与传统的平行因子计算比较，该计算具有压缩过程，计算工作量相对较小，对数据存储容量需求也较少。所提计算的频谱估计性能与传统的平行因子分解算法（Parallel factorization，PARAFAC）非常接近，而且也比采用旋转不变技术的信号参数估计算法（Estimating signal parameter via rotational invariance techniques，ESPRIT）更加精确。
电力系统中的电力电子设备所产生的谐波数量日益增加，谐波问题是一个备受关注的话题。本文通过引入压缩感知理论和平行因子模型，提出了一个用于谐波和间谐波的频率估计算法。先从信息发送终端中获取数据，然后使用欧拉公式将正弦信息转化为空域信息构造多时延输出并建立为平行因子模型，再对模型进行压缩后进行平行因子分析。最后将所得的数据经过贪婪算法重构，再进行频率值的估计。与传统的平行因子计算比较，该计算具有压缩过程，计算工作量相对较小，对数据存储容量需求也较少。所提计算的频谱估计性能与传统的平行因子分解算法（Parallel factorization，PARAFAC）非常接近，而且也比采用旋转不变技术的信号参数估计算法（Estimating signal parameter via rotational invariance techniques，ESPRIT）更加精确。
2023, 38(1):193-208.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.01.017
摘要:
灵敏度编码（Sensitivity encoding， SENSE）是一种应用广泛的并行磁共振成像（Magnetic resonance imaging， MRI）重建模型。目前已有的针对SENSE模型的改进方法的重建图像中依然有较多伪影，尤其在较高加速因子时很难重建出比较清晰的图像。因此，本文基于非局部低秩约束（Nonlocal low-rank， NLR），提出了一种改进的SENSE模型，称为NLR-SENSE。该模型使用加权核范数作为秩代理函数，并使用交替方向乘子法（Alternating direction multiplier method， ADMM）进行求解。仿真实验结果表明，与其他几种并行磁共振成像方法相比，NLR-SENSE方法在视觉比较和3个不同的客观指标上均表现优异，能有效提升重建图像的质量。
灵敏度编码（Sensitivity encoding， SENSE）是一种应用广泛的并行磁共振成像（Magnetic resonance imaging， MRI）重建模型。目前已有的针对SENSE模型的改进方法的重建图像中依然有较多伪影，尤其在较高加速因子时很难重建出比较清晰的图像。因此，本文基于非局部低秩约束（Nonlocal low-rank， NLR），提出了一种改进的SENSE模型，称为NLR-SENSE。该模型使用加权核范数作为秩代理函数，并使用交替方向乘子法（Alternating direction multiplier method， ADMM）进行求解。仿真实验结果表明，与其他几种并行磁共振成像方法相比，NLR-SENSE方法在视觉比较和3个不同的客观指标上均表现优异，能有效提升重建图像的质量。
2023, 38(1):220-230.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.01.019
摘要:
伪距误差是影响北斗卫星导航接收机定位精度的关键因素，本文提出一种基于伪距差分和自适应容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman filter，CKF）的双级北斗导航接收机伪距误差补偿方法。该方法将伪距误差分为自有性误差和公共性误差两类，首先通过伪距差分方法补偿伪距自有性误差，其次设计量测噪声自适应CKF滤波器，对用户接收机运动系统状态进行估计，补偿伪距公共性误差。实验结果表明：载体静态时，双级补偿方法略优；载体动态时，双级补偿比单级补偿的定位误差减小显著，自适应CKF算法比CKF算法具有更好的对噪声和干扰的适应能力。
伪距误差是影响北斗卫星导航接收机定位精度的关键因素，本文提出一种基于伪距差分和自适应容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman filter，CKF）的双级北斗导航接收机伪距误差补偿方法。该方法将伪距误差分为自有性误差和公共性误差两类，首先通过伪距差分方法补偿伪距自有性误差，其次设计量测噪声自适应CKF滤波器，对用户接收机运动系统状态进行估计，补偿伪距公共性误差。实验结果表明：载体静态时，双级补偿方法略优；载体动态时，双级补偿比单级补偿的定位误差减小显著，自适应CKF算法比CKF算法具有更好的对噪声和干扰的适应能力。
2023, 38(3):727-740.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.03.020
摘要:
随着数据时代的到来，非平衡数据的分类问题受到越来越多的关注。在非平衡数据的分类问题中，往往因为少数类样本与多数类样本比例失衡而导致分类结果错误。因此，提出了一种在最大熵原理下基于自助法（Bootstrap method）的过采样算法。首先，通过自助法获得数据样本的概率分布，并用最大熵原理对概率分布进行优化；其次，根据少数类生成新的少数类的能力不同，提出基于少数类样本分布的概率增强算法。该算法使数据随机性得到了充分体现，保证了少数类样本的概率密度在数据集平衡前后保持一致性，从而提高分类算法的有效性；最后，通过从UCI和KEEL数据库选取8组数据进行实验，实验结果表明所提出的新算法比现有的其他算法更有效。
随着数据时代的到来，非平衡数据的分类问题受到越来越多的关注。在非平衡数据的分类问题中，往往因为少数类样本与多数类样本比例失衡而导致分类结果错误。因此，提出了一种在最大熵原理下基于自助法（Bootstrap method）的过采样算法。首先，通过自助法获得数据样本的概率分布，并用最大熵原理对概率分布进行优化；其次，根据少数类生成新的少数类的能力不同，提出基于少数类样本分布的概率增强算法。该算法使数据随机性得到了充分体现，保证了少数类样本的概率密度在数据集平衡前后保持一致性，从而提高分类算法的有效性；最后，通过从UCI和KEEL数据库选取8组数据进行实验，实验结果表明所提出的新算法比现有的其他算法更有效。
2023, 38(5):1172-1179.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.05.015
摘要:
为了加快天线建模速度，针对现有天线设计软件天线参数优化速度过慢问题进行了建模研究。首先通过几种常用的启发式算法优化后的多层前馈（Back propagation，BP）神经网络对天线参数进行优化比较，并对其中最优的算法遗传算法优化BP（Genetic algorithm BP，GABP）神经网络算法进行深度改进。其次采用自适应算法和模拟退火算法优化算法对GABP进行优化。最终通过模拟试验验证出自适应GABP算法对于天线参数优化的误差最小。该研究为天线设计软件中天线优化方法提供了一种误差较小的新方法，拥有更高的预测准确度，拟合速度也大大提升。实验对比证明了该算法的可行性。
为了加快天线建模速度，针对现有天线设计软件天线参数优化速度过慢问题进行了建模研究。首先通过几种常用的启发式算法优化后的多层前馈（Back propagation，BP）神经网络对天线参数进行优化比较，并对其中最优的算法遗传算法优化BP（Genetic algorithm BP，GABP）神经网络算法进行深度改进。其次采用自适应算法和模拟退火算法优化算法对GABP进行优化。最终通过模拟试验验证出自适应GABP算法对于天线参数优化的误差最小。该研究为天线设计软件中天线优化方法提供了一种误差较小的新方法，拥有更高的预测准确度，拟合速度也大大提升。实验对比证明了该算法的可行性。
2023, 38(5):1162-1171.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.05.014
摘要:
智能反射面（Intelligent reflecting surface， IRS）是实现智能无线环境最具吸引力的关键技术之一，在高速移动环境中部署IRS能有效缓解多普勒效应。已有文献针对高速移动信道提出IRS协助多普勒补偿方法，但其中部分信道参数估计需使用最大似然估计方法，使得IRS优化相位的计算复杂度较高。本文提出一种简化的IRS相位优化方法，给出改进的优化相位计算的直接表达式，表达式中的信道参数可仅通过低复杂度信道估计方法获得。与其他方案相比，新方案可避免使用复杂的估计方法，防止引入额外的估计误差，有效降低了计算复杂度。数值仿真结果表明，新方案在有效减少程序运行时长的同时，仍然可获得较高的的无源波束形成增益，并且在导频开销受限时具有较强的鲁棒性。
智能反射面（Intelligent reflecting surface， IRS）是实现智能无线环境最具吸引力的关键技术之一，在高速移动环境中部署IRS能有效缓解多普勒效应。已有文献针对高速移动信道提出IRS协助多普勒补偿方法，但其中部分信道参数估计需使用最大似然估计方法，使得IRS优化相位的计算复杂度较高。本文提出一种简化的IRS相位优化方法，给出改进的优化相位计算的直接表达式，表达式中的信道参数可仅通过低复杂度信道估计方法获得。与其他方案相比，新方案可避免使用复杂的估计方法，防止引入额外的估计误差，有效降低了计算复杂度。数值仿真结果表明，新方案在有效减少程序运行时长的同时，仍然可获得较高的的无源波束形成增益，并且在导频开销受限时具有较强的鲁棒性。
2023, 38(6):1380-1391.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.06.013
摘要:
为了满足长轨道超高分辨 W波段合成孔径雷达（Synthetic aperture radar，SAR）的快速成像需求，本文提出了一种基于图形处理器 （Graphics processing unit，GPU）的 ω-K实时成像算法，该算法采用并行架构和双流多线程的处理方式。默认流沿着物理原理的方向进行数据处理，首先对距离补偿、误差校正和补零等操作进行并行化处理，然后采用一层嵌套的插值方式，通过维持上下层的依赖关系和同步管理就能达到约30的加速比。阻塞流与默认流同时启动，生成默认流所需的参数和函数，并在执行前将其存入显存，极大地缩小了算法的运行时间，同时通过在默认流上设置事件以保持双流的同步并行执行。实验结果表明，算法总的加速比可达13左右，幅值和相位相对误差趋近0，不仅具有良好的实时性、聚焦性，还保持了良好的成像效果。
为了满足长轨道超高分辨 W波段合成孔径雷达（Synthetic aperture radar，SAR）的快速成像需求，本文提出了一种基于图形处理器 （Graphics processing unit，GPU）的 ω-K实时成像算法，该算法采用并行架构和双流多线程的处理方式。默认流沿着物理原理的方向进行数据处理，首先对距离补偿、误差校正和补零等操作进行并行化处理，然后采用一层嵌套的插值方式，通过维持上下层的依赖关系和同步管理就能达到约30的加速比。阻塞流与默认流同时启动，生成默认流所需的参数和函数，并在执行前将其存入显存，极大地缩小了算法的运行时间，同时通过在默认流上设置事件以保持双流的同步并行执行。实验结果表明，算法总的加速比可达13左右，幅值和相位相对误差趋近0，不仅具有良好的实时性、聚焦性，还保持了良好的成像效果。
2023, 38(6):1353-1368.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.06.011
摘要:
随着互联网视频流量增长和用户对体验质量的要求提高，传统骨干网面临巨大压力。移动边缘缓存技术可以减少延迟、减轻回程链路负载，提升视频用户的体验质量。然而，边缘服务器缓存资源的有限性、视频请求内容的动态性以及用户对缓存数据安全性的关注，对边缘缓存策略研究提出了新的挑战。针对以上问题，提出了一种区块链辅助的多边缘服务器协作视频流缓存优化方案。其中，构建了一个由内容分发网络（Content delivery network，CDN）服务器、边缘服务器、用户设备和区块链组成的4层网络架构，并引入区块链共识机制来保护请求延迟不敏感的计费视频内容，保证用户的数据安全。基于本地命中、邻近命中和CDN命中3层缓存机制，通过定义邻近命中奖励因子，进一步加强边缘服务器之间的协作缓存，提高边缘服务器的缓存命中率。联合考虑边缘服务器的状态、内容流行度的变化以及多边缘服务器间协作缓存的资源分配，建立了最小化访问延迟、流量成本和系统能耗的优化问题，并采用基于多智能体近端策略优化（Multi-agent proximal policy optimization， MAPPO）的协作缓存优化算法进行问题求解。仿真结果表明，与现有缓存策略相比，可以有效提升视频内容的缓存命中率，同时也能节约能耗及时延成本。
随着互联网视频流量增长和用户对体验质量的要求提高，传统骨干网面临巨大压力。移动边缘缓存技术可以减少延迟、减轻回程链路负载，提升视频用户的体验质量。然而，边缘服务器缓存资源的有限性、视频请求内容的动态性以及用户对缓存数据安全性的关注，对边缘缓存策略研究提出了新的挑战。针对以上问题，提出了一种区块链辅助的多边缘服务器协作视频流缓存优化方案。其中，构建了一个由内容分发网络（Content delivery network，CDN）服务器、边缘服务器、用户设备和区块链组成的4层网络架构，并引入区块链共识机制来保护请求延迟不敏感的计费视频内容，保证用户的数据安全。基于本地命中、邻近命中和CDN命中3层缓存机制，通过定义邻近命中奖励因子，进一步加强边缘服务器之间的协作缓存，提高边缘服务器的缓存命中率。联合考虑边缘服务器的状态、内容流行度的变化以及多边缘服务器间协作缓存的资源分配，建立了最小化访问延迟、流量成本和系统能耗的优化问题，并采用基于多智能体近端策略优化（Multi-agent proximal policy optimization， MAPPO）的协作缓存优化算法进行问题求解。仿真结果表明，与现有缓存策略相比，可以有效提升视频内容的缓存命中率，同时也能节约能耗及时延成本。
2023, 38(6):1342-1352.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.06.010
摘要:
α噪声下的频谱感知成为近年来的研究热点，该噪声的统计模型具有明显的脉冲性和拖尾性，并且在微弱信号条件下，信号特征不够明显。为此提出了基于随机共振的最大相关熵频谱感知方法，该方法通过随机共振模型中粒子在双势阱间的跃迁，将α噪声的部分能量转移到信号中，以提高信号的输出信噪比。采用最大相关熵方法构建高阶统计量，检测随机共振后的输出信号，并联合共轭梯度下降法获取最佳目标函数，实现频谱感知。仿真结果表明，该算法在低信噪比条件下能够有效提高检测性能。
α噪声下的频谱感知成为近年来的研究热点，该噪声的统计模型具有明显的脉冲性和拖尾性，并且在微弱信号条件下，信号特征不够明显。为此提出了基于随机共振的最大相关熵频谱感知方法，该方法通过随机共振模型中粒子在双势阱间的跃迁，将α噪声的部分能量转移到信号中，以提高信号的输出信噪比。采用最大相关熵方法构建高阶统计量，检测随机共振后的输出信号，并联合共轭梯度下降法获取最佳目标函数，实现频谱感知。仿真结果表明，该算法在低信噪比条件下能够有效提高检测性能。
2023, 38(6):1331-1341.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.06.009
摘要:
为增加直接序列扩频（Direct sequence spread spectrum，DSSS）系统每秒传输二进制信息的位数，增强信息传输的保密性，建立映射传输机制，提出星座旋转映射的二维信息映射传输方法。在传输一维信息的同时，附加二维信息，利用进制转换与星座图的旋转建立关系模型。通过一维信息与二维信息的传输速率之比选定星座图，进而通过星座旋转映射将二维信息转换为映射信息，获得相应的伪码通道，传输一维信息，同时对二维信息进行映射传输。通过仿真平台测试分析表明，星座旋转映射的二维直扩传输方法与传统直接序列扩频系统相比，能够获得更高的信息传输速率，具有更好的误码性能，能够满足更好保密性能的需求。
为增加直接序列扩频（Direct sequence spread spectrum，DSSS）系统每秒传输二进制信息的位数，增强信息传输的保密性，建立映射传输机制，提出星座旋转映射的二维信息映射传输方法。在传输一维信息的同时，附加二维信息，利用进制转换与星座图的旋转建立关系模型。通过一维信息与二维信息的传输速率之比选定星座图，进而通过星座旋转映射将二维信息转换为映射信息，获得相应的伪码通道，传输一维信息，同时对二维信息进行映射传输。通过仿真平台测试分析表明，星座旋转映射的二维直扩传输方法与传统直接序列扩频系统相比，能够获得更高的信息传输速率，具有更好的误码性能，能够满足更好保密性能的需求。
2023, 38(6):1319-1330.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.06.008
摘要:
针对空频最小均方（Least mean square，LMS）算法抗干扰性能与收敛速度不能兼顾的问题，提出了一种基于箕舌线可变步长LMS的空频抗干扰算法，简称空频基于箕舌线的可变步长LMS算法（Variable step LMS of tongue-like curve function，TLCVSLMS）算法。在兼顾抗干扰性能与收敛速度的基础上，空频TLCVSLMS算法避免了针对每一个频点人为地选取合适的固定迭代步长因子μ ![]()
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针对空频最小均方（Least mean square，LMS）算法抗干扰性能与收敛速度不能兼顾的问题，提出了一种基于箕舌线可变步长LMS的空频抗干扰算法，简称空频基于箕舌线的可变步长LMS算法（Variable step LMS of tongue-like curve function，TLCVSLMS）算法。在兼顾抗干扰性能与收敛速度的基础上，空频TLCVSLMS算法避免了针对每一个频点人为地选取合适的固定迭代步长因子
2023, 38(6):1307-1318.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.06.007
摘要:
传统多项式结构宽带波束形成器的设计一般采用有限冲激响应（Finite impulse response， FIR）滤波器。本文通过使用正交基滤波器替代传统设计中的FIR滤波器，提出了一种广义多项式结构宽带波束形成器。所提多项式结构宽带波束形成器可视为传统多项式结构宽带波束形成器的推广，因而结构上更为灵活。为增强广义多项式结构宽带波束形成器的鲁棒性，进一步提出了基于平均性能优化准则的稳健优化设计方法。该方法通过粒子群算法对正交基滤波器中的极点进行优化，以利用极点所提供的自由度提高多项式结构宽带波束形成器的性能；同时通过引入阵列响应的空间导数约束，减小了由有限次多项式插值所造成的波束主瓣指向偏差。仿真结果表明，与传统多项式结构设计方法相比，所提设计方法能够获得更好的频率不变性和鲁棒性，且有效改善了波束主瓣指向的精准度，提高了多项式结构宽带波束形成器的指向性指数。
传统多项式结构宽带波束形成器的设计一般采用有限冲激响应（Finite impulse response， FIR）滤波器。本文通过使用正交基滤波器替代传统设计中的FIR滤波器，提出了一种广义多项式结构宽带波束形成器。所提多项式结构宽带波束形成器可视为传统多项式结构宽带波束形成器的推广，因而结构上更为灵活。为增强广义多项式结构宽带波束形成器的鲁棒性，进一步提出了基于平均性能优化准则的稳健优化设计方法。该方法通过粒子群算法对正交基滤波器中的极点进行优化，以利用极点所提供的自由度提高多项式结构宽带波束形成器的性能；同时通过引入阵列响应的空间导数约束，减小了由有限次多项式插值所造成的波束主瓣指向偏差。仿真结果表明，与传统多项式结构设计方法相比，所提设计方法能够获得更好的频率不变性和鲁棒性，且有效改善了波束主瓣指向的精准度，提高了多项式结构宽带波束形成器的指向性指数。
2023, 38(6):1299-1306.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.06.006
摘要:
探索了无小区大规模多输入多输出（Multiple-input multiple-output， MIMO）系统与非正交多址接入（Non-orthogonal multiple access， NOMA）的融合方案，将基于群体串行干扰删除（Group successive interference cancellation， GSIC）的NOMA技术应用于无小区大规模MIMO系统下行链路，并提出根据用户等效路径损耗对用户进行群体划分的方法，推导得出基于GSIC的无小区大规模MIMO-NOMA系统下行链路用户可达速率表达式。仿真结果表明，相比于传统的串行干扰删除（Successive interference cancellation， SIC）-NOMA系统，基于GSIC的无小区大规模MIMO-NOMA系统在可达速率方面具有明显优势。
探索了无小区大规模多输入多输出（Multiple-input multiple-output， MIMO）系统与非正交多址接入（Non-orthogonal multiple access， NOMA）的融合方案，将基于群体串行干扰删除（Group successive interference cancellation， GSIC）的NOMA技术应用于无小区大规模MIMO系统下行链路，并提出根据用户等效路径损耗对用户进行群体划分的方法，推导得出基于GSIC的无小区大规模MIMO-NOMA系统下行链路用户可达速率表达式。仿真结果表明，相比于传统的串行干扰删除（Successive interference cancellation， SIC）-NOMA系统，基于GSIC的无小区大规模MIMO-NOMA系统在可达速率方面具有明显优势。
2023, 38(6):1286-1298.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.06.005
摘要:
为了解决大规模部署固定边缘计算节点成本高、机动性差和难以应对突发事件等问题，针对计算密集型和延迟敏感型移动业务需求，提出了一种基于深度强化学习的计算任务卸载算法。考虑多架无人机飞行范围、飞行速度和系统公平效益等约束条件，最小化网络平均计算延时与无人机能耗的加权和。将该非凸性、NP（Non-deterministic polynomial）难问题转化为部分观测马尔可夫决策过程，利用多智能体深度确定性策略梯度算法进行移动用户卸载决策和无人机飞行轨迹优化。仿真结果表明，所提算法在移动服务终端的公平性、系统平均时延和多无人机的总能耗等方面的性能均优于基线算法。其中，所提算法能够得到不同计算性能下的最佳功耗控制，当CPU频率为12.5 GHz时，能耗相比基线降低29.16%，相比随机策略梯度算法降低8.67%。
为了解决大规模部署固定边缘计算节点成本高、机动性差和难以应对突发事件等问题，针对计算密集型和延迟敏感型移动业务需求，提出了一种基于深度强化学习的计算任务卸载算法。考虑多架无人机飞行范围、飞行速度和系统公平效益等约束条件，最小化网络平均计算延时与无人机能耗的加权和。将该非凸性、NP（Non-deterministic polynomial）难问题转化为部分观测马尔可夫决策过程，利用多智能体深度确定性策略梯度算法进行移动用户卸载决策和无人机飞行轨迹优化。仿真结果表明，所提算法在移动服务终端的公平性、系统平均时延和多无人机的总能耗等方面的性能均优于基线算法。其中，所提算法能够得到不同计算性能下的最佳功耗控制，当CPU频率为12.5 GHz时，能耗相比基线降低29.16%，相比随机策略梯度算法降低8.67%。
2023, 38(3):690-703.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.03.017
摘要:
针对基本和声搜索（Harmony search， HS）算法收敛速度较慢、易陷入局部最优和计算精度不高的缺点，结合正余弦优化算子、Levy飞行机制和参数动态调整策略，提出一种改进的和声搜索算法。该算法在即兴创作阶段，首先引入正余弦优化算子和微调带宽相结合的方式对和声向量进行微调操作，充分利用最优个体和当前个体的位置信息，提高算法的计算精度和收敛速度；再采用Levy飞行机制对微调带宽进行更新，避免算法陷入局部最优，提高全局搜索能力；在算法迭代过程中，对和声记忆库存储概率、基音微调概率和搜索域进行自适应动态调整，以进一步提高算法收敛性能。在10个基准函数上进行性能对比试验的结果表明，本文提出的算法具有较强的全局搜索能力，较快的收敛速度和较高的计算精度。
针对基本和声搜索（Harmony search， HS）算法收敛速度较慢、易陷入局部最优和计算精度不高的缺点，结合正余弦优化算子、Levy飞行机制和参数动态调整策略，提出一种改进的和声搜索算法。该算法在即兴创作阶段，首先引入正余弦优化算子和微调带宽相结合的方式对和声向量进行微调操作，充分利用最优个体和当前个体的位置信息，提高算法的计算精度和收敛速度；再采用Levy飞行机制对微调带宽进行更新，避免算法陷入局部最优，提高全局搜索能力；在算法迭代过程中，对和声记忆库存储概率、基音微调概率和搜索域进行自适应动态调整，以进一步提高算法收敛性能。在10个基准函数上进行性能对比试验的结果表明，本文提出的算法具有较强的全局搜索能力，较快的收敛速度和较高的计算精度。
2023, 38(3):608-615.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.03.010
摘要:
心电（Electrocardiogram， ECG）信号的长期检测与评估对心血管疾病的诊断和预防至关重要。心电信号的检测通常需要在患者身上安装电极，易使受试者产生不适感，适用范围有限。相对而言，使用光电容积描记法（Photoplethysmography， PPG）检测得到的脉搏波（Pulse wave）信号不仅包含丰富的心血管生理和病理信息，而且易于测量。考虑到PPG与ECG信号间存在固有的映射关系，本文基于生成对抗网络（Generative adversarial network， GAN）提出了一种将PPG转换为ECG信号的模型。该模型生成器由Unet模型组成，并且在特征图融合方面参考了Unet++的结构，而其判别器由卷积神经网络组成。在训练过程中，采用梯度惩罚方式增加了生成模型的稳定性。基于公用数据集进行了实验，通过对比53名受试者样本的处理结果，新模型所生成ECG信号的均方根误差（Root mean square error， RMSE）、Pearson相关系数（ρ）和Fréchet距离（Fréchet distance， FD）三个指标分别提升了3.4%、5.5%和0.4%，证明新模型具有更好的PPG-ECG转换效果。
心电（Electrocardiogram， ECG）信号的长期检测与评估对心血管疾病的诊断和预防至关重要。心电信号的检测通常需要在患者身上安装电极，易使受试者产生不适感，适用范围有限。相对而言，使用光电容积描记法（Photoplethysmography， PPG）检测得到的脉搏波（Pulse wave）信号不仅包含丰富的心血管生理和病理信息，而且易于测量。考虑到PPG与ECG信号间存在固有的映射关系，本文基于生成对抗网络（Generative adversarial network， GAN）提出了一种将PPG转换为ECG信号的模型。该模型生成器由Unet模型组成，并且在特征图融合方面参考了Unet++的结构，而其判别器由卷积神经网络组成。在训练过程中，采用梯度惩罚方式增加了生成模型的稳定性。基于公用数据集进行了实验，通过对比53名受试者样本的处理结果，新模型所生成ECG信号的均方根误差（Root mean square error， RMSE）、Pearson相关系数（ρ）和Fréchet距离（Fréchet distance， FD）三个指标分别提升了3.4%、5.5%和0.4%，证明新模型具有更好的PPG-ECG转换效果。
2023, 38(2):304-313.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.02.007
摘要:
为了解决无人机信道模型非平稳参数空时不连续的问题，提出了一种支持三维运动及姿态旋转的无人机非平稳几何随机模型，用于描述和模拟无人机对地多输入多输出通信信道的真实特性。该模型借鉴QuaDRiGa中的“准确定性”思想，基于收发端拓扑关系更新时变信道参数，考虑路径生灭概率改进信道功率计算方法，引入姿态相位矩阵描述无人机姿态旋转，以实现无人机非平稳信道参数的平滑演进。数值仿真结果表明，本文提出模型能够保证功率和角度等参数的平滑演进，输出信道的自相关函数具有非平稳性且受无人机姿态影响显著，可用于无人机通信系统设计和算法优化等领域。
为了解决无人机信道模型非平稳参数空时不连续的问题，提出了一种支持三维运动及姿态旋转的无人机非平稳几何随机模型，用于描述和模拟无人机对地多输入多输出通信信道的真实特性。该模型借鉴QuaDRiGa中的“准确定性”思想，基于收发端拓扑关系更新时变信道参数，考虑路径生灭概率改进信道功率计算方法，引入姿态相位矩阵描述无人机姿态旋转，以实现无人机非平稳信道参数的平滑演进。数值仿真结果表明，本文提出模型能够保证功率和角度等参数的平滑演进，输出信道的自相关函数具有非平稳性且受无人机姿态影响显著，可用于无人机通信系统设计和算法优化等领域。
2023, 38(3):717-726.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.03.019
摘要:
随着通信技术的发展，越来越高的通信频段得以采纳。然而电磁波衍射能力随频率的增加而降低，新一代通信系统变得更加依赖视距传播。在复杂移动场景下频繁切换波束，增加了过多的系统开销和延迟。针对该问题，提出一种基于位置信息辅助的网格化波束切换方法，利用可视路径中存在时最佳波束对保持不变的特点，划分网格波束一一对应关系及覆盖分布结构，建立位置-波束映射表，基于用户位置信息和运动状态计算下一时刻切换点。仿真和分析结果表明，所提方法相比非网格切换方式系统频谱效率显著提高，且所提正六边形网格切换性能优于方格，波束切换概率降低了50%，保障了通信质量，验证了基于位置信息辅助的网格化波束切换方法的合理性。
随着通信技术的发展，越来越高的通信频段得以采纳。然而电磁波衍射能力随频率的增加而降低，新一代通信系统变得更加依赖视距传播。在复杂移动场景下频繁切换波束，增加了过多的系统开销和延迟。针对该问题，提出一种基于位置信息辅助的网格化波束切换方法，利用可视路径中存在时最佳波束对保持不变的特点，划分网格波束一一对应关系及覆盖分布结构，建立位置-波束映射表，基于用户位置信息和运动状态计算下一时刻切换点。仿真和分析结果表明，所提方法相比非网格切换方式系统频谱效率显著提高，且所提正六边形网格切换性能优于方格，波束切换概率降低了50%，保障了通信质量，验证了基于位置信息辅助的网格化波束切换方法的合理性。
2023, 38(2):314-323.
DOI: 10.16337/j.1004-9037.2023.02.008
摘要:
数据分发服务（Data distribution service，DDS）是一种可靠的实时数据通信中间件标准，它是面向基于发布/订阅模型的分布式环境，在各个领域得到了广泛应用，但现有研究涉及DDS安全技术的成果较少，而在实际应用中发布订阅系统存在多种安全威胁。为了建立灵活可靠的安全机制来确保发布订阅信息的安全性，提出一种以数据为中心的访问控制方案。在属性加密的基础上，对访问树结构进行优化处理，结合发布订阅环境增加属性信任机制。之后采用制定属性连接式与授权策略的方式对发布订阅信息进行加密匹配，并建立DDS访问控制模型来控制发布订阅系统内信息的交互，实现数据的安全分发。经过实验验证，该方案既能够应对DDS存在的几种安全威胁，保障发布订阅信息的机密性，也能够实现系统对特定信息的访问控制，并且发布者订阅者不需要共享密钥，减少了密钥管理的开销。
数据分发服务（Data distribution service，DDS）是一种可靠的实时数据通信中间件标准，它是面向基于发布/订阅模型的分布式环境，在各个领域得到了广泛应用，但现有研究涉及DDS安全技术的成果较少，而在实际应用中发布订阅系统存在多种安全威胁。为了建立灵活可靠的安全机制来确保发布订阅信息的安全性，提出一种以数据为中心的访问控制方案。在属性加密的基础上，对访问树结构进行优化处理，结合发布订阅环境增加属性信任机制。之后采用制定属性连接式与授权策略的方式对发布订阅信息进行加密匹配，并建立DDS访问控制模型来控制发布订阅系统内信息的交互，实现数据的安全分发。经过实验验证，该方案既能够应对DDS存在的几种安全威胁，保障发布订阅信息的机密性，也能够实现系统对特定信息的访问控制，并且发布者订阅者不需要共享密钥，减少了密钥管理的开销。
