摘要 随着车联网(Internet of vehicles, IoV或vehicle to everything, V2X)技术推动汽车行业和交通行业的智能化、网联化进程加快,车联网安全问题日益严峻.区块链(Blockchain, BC)作为分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等技术的集成应用,为车联网安全提供新的解决思路.本文对基于区块链的车联网安全研究展开综述,首先汇总了现有的车联网安全威胁和防护手段;其次梳理了区块链和车联网结合的研究价值;然后分析了当前基于区块链的车联网安全关键技术;接着从通信安全、数据安全、应用安全3个角度重点阐述了现有基于区块链的车联网安全防护手段和方法,并总结了现有的基于区块链的新型车联网安全体系架构;最后展望了基于区块链的车联网安全的未来发展方向和研究重点.

关键词 车联网安全; 区块链; 通信安全; 数据安全; 应用安全; IoV/V2X security; Blockchain; communication security; data security; application security;

摘要 为了对抗电磁干扰与敌方窃听,提出了人工噪声掩护下的跳频通信架构.其中,人工噪声对消是提升系统安全的关键步骤,但实际接收节点处的时间同步误差会降低人工噪声对消效果与系统保密性能.鉴于此,分析了同步误差下人工噪声对消后的残余人工噪声成分和系统保密性能,并提出了具有同步误差鲁棒性的人工噪声最优功率分配方法.理论分析和仿真结果表明,时间同步误差会在人工噪声对消时引入符号间干扰与跳间干扰,进而降低系统的保密性能.此外,当接收节点可以实现完美时间同步时,人工噪声与通信信号应等功率发射.随着时间同步误差的增加,人工噪声与通信信号的功率比应当逐渐减小,以降低时间同步误差引起的保密性能损失.

关键词 人工噪声; 跳频; 时间同步误差; 噪声对消; 功率分配; artificial noise; frequency hopping; time synchronization error; noise cancellation; power allocation;

摘要 6G开放融合、异构共存、智能互联的网络特点将引发更多未知复杂安全威胁,目前安全滞后于通信发展的格局必然难以应对, 6G时代必须打破思维定势,催生真正具有代际效应的标志性技术.内生安全从无线网络内源性缺陷产生的共性和本源安全问题出发,通过结构导向的解决方法,具有抵御未知安全威胁的能力和通信/安全/服务内源性融合的能力.本文对6G无线网络内生安全问题、理念进行了探讨,并提出内生安全在6G超高速宽带通信、超大连接超低时延、天地一体化全域覆盖等典型场景中的应用构想,给出了若干潜在关键技术和解决方案.

关键词 6G安全; 内生安全; 通信/安全/服务一体化; 无线内生安全; 移动边缘内生安全计算; 物理层链式密钥; 6G security; endogenous safety and security; communication/security/service integration; wireless endogenous safety and security; mobile endogenous security by edge computing; physcical layer offered chain key;

摘要 本文从内生安全问题概念及基本特征研究出发,提出网络空间内生安全防御范式的思维视角、方法论和实践规范.本文指出内生安全问题与其本征功能实体间是事物内部各个对立面之间互相依赖又互相排斥关系的矛盾性表达,具有不可分割性,只可能演进转化或和解而不可能彻底消除;提出网络空间内生安全问题概念并列举了相关实例;定义了网络空间内生安全共性问题并给出了基本特征,强调当前网络安全防御范式不可能从根本上解决内生安全共性问题;比较了网络空间内生安全发展范式与既有范式在思维视角、方法论和实践规范层面的区别.

关键词 内生安全问题; 网络空间内生安全问题; 网络空间内生安全共性问题; 网络空间内生安全防御范式; endogenous safety problem; cyberspace endogenous security & safety problem; cyberspace endogenous security & safety common problem; cyberspace endogenous security & safety defense paradigm;

关键词 人工智能时代; 空间安全; 机器学习算法;

摘要 6G作为下一代移动通信技术演进的重要方向,将全面推动经济社会数字化浪潮. 6G网络承载的众多业务将依赖于实体间共享和协同处理海量的数据,数据安全显得尤为重要.当前多数网络应用都会使用SSL/TLS加密协议来保障网络通信的机密性与安全性.然而,加密机制在保障数据安全的同时也给网络安全监管带来了巨大的挑战.尽管针对传统网络的加密恶意流量检测已成为研究热点,但现有技术无法直接应用于6G网络.在海量异构终端即时、无限制通信的6G网络中,网络通信行为模式更加多样化,这使得正常流量与恶意流量的边界相较于传统网络更加模糊,深入分析并利用网络服务相关性与通信行为相关性对加密恶意流量检测有着重要的价值.然而,现有研究不管是对加密流量进行孤立分析还是聚合分析,都忽略了加密流量间丰富的相关关系.为此,我们面向未来6G网络的网络安全问题提出了基于图神经网络的加密恶意流量检测方法 ET-RSGAT.首先,针对6G网络超高速率、超大连接的特点,我们设计了便捷的加密流量特征提取方法:为单条加密会话提取其TLS握手原始字节、TLS记录长度序列等特征表示;其次,考虑到6G网络中海量异构终端互联、多源异质数据共存,我们从网络服务相关性和通信行为相关性这两个方面分析加密会话之间的相关关系,并构建加密流量图ETG.在ETG的基础上,我们引入图注意力网络,充分利用相关关系来丰富节点的特征表示.在更加丰富的节点特征表示的基础上,我们基于多层感知器构建检测模型来识别威胁.考虑到当前6G网络的仿真环境不成熟,我们针对6G网络海量异构终端互联的特点,部署多种异构终端节点并运行各类网络服务来模拟6G通信场景并设计了相关实验对本方法进行了评价.实验结果表明,本方法能够同时在传统网络与模拟环境数据集中取得令人满意的检测结果.

关键词 6G; 恶意流量检测; 加密流量; 图神经网络; 注意力机制; 6G; malicious traffic detection; encrypted traffic; graph neural network; attention mechanism;

摘要 针对静态环境下密钥容量低的问题,首次将RIS天线配置在基站设备端用于密钥生成,通过捷变控制RIS单元相移变化,生成随机快变波束,并与原通信信道合并构成新的等价通信信道,从而使密钥容量不受制于自然信道变化速度.然后推导了该方案下密钥容量闭式解,理论分析及仿真表明使用有限单元即可达到与快变信道环境下同等性能,相较于RIS作为反射面部署的方案,在密钥容量增益和防信息泄露等方面具有明显优势.为进一步发挥RIS增益,提出将部分单元用于密钥生成,部分单元用于波束赋形的联合设计方案,推导了该方案下闭式解.最后,在满足密钥容量和通信性能的基础上,给出了最优资源分配策略,仿真表明可以实现密钥容量与通信性能联合提升.

关键词 智能超表面; 密钥生成; 物理层安全; 静态场景; 资源分配; reconfigurable intelligent surface; secret key generation; physical layer security; static environment; resource allocation;

摘要 自适应的物理层安全技术是6G通信中具有抗量子攻击实现通信安全一体化的重要挑战问题.本文研究了合法用户信道状态随机衰落,且各状态不满足退化关系的高斯多天线输入输出(MIMO)窃听信道的信道容量问题.我们引入"弱超多数化"(weak supermajorization)理论对各状态排序.并采用广播逼近(broadcast approach)技术,即基于叠加编码(superposition coding)架构设计编码并予以优化,从而完成信道状态信息(channel state information, CSI)未知情况下的物理层安全传输,实现通信系统的内生安全.该编码架构下的参数的优化问题可以表征为对数函数的非凸优化问题,因此我们提出了求解该传输方案最优输入的快速算法.

关键词 高斯MIMO窃听广播信道; 衰落信道; 广播逼近; 叠加编码; 内生安全; Gaussian MIMO wiretap broadcast channel; fading channel; broadcast approach; superposition coding; endogenous security;

摘要 针对毫米波在混合窃听无线通信系统面临的安全问题,基于阵列收发结构,提出了一种有效的无线物理层安全传输方法.在发射端采用多波束符号级方向调制、人工噪声(artificial noise, AN)辅助、天线子集方法,以及合法用户(legitimate user, LU)采用阵列接收确保混合窃听环境下的安全可靠传输.考虑窃听者(eavesdropper, Eve)信息未知,通过最小化发射信息功率准则设计发射波束形成矢量,满足合法用户的接收信号指定符号级约束,确保合法用户有效接收.将剩余的发射功率分配给人工噪声,最大限度扰乱窃听者的接收信号.此外,通过最小均方差无失真响应准则设计合法用户接收权矢量,有效抑制干扰信号.仿真结果证明了所提方法在能量效率和安全增强方面的优越性.

关键词 物理层安全; 人工噪声; 混合窃听; 多波束; 方向调制; physical layer security; artificial noise; hybrid eavesdropping; multibeam; directional modulation;

摘要 6G将是一个覆盖空天地海的一体化网络,并为用户提供按需服务.高安全性是6G网络的重要特性,在规划的6G架构中,安全能力将作为一个独立的逻辑面为6G网络和应用提供服务与保障.本文分析并归纳了6G安全演进的3个方面的趋势:一是网络架构的分布式自治化增加了暴露面,需要网元、子网自身具备高安全性;二是全面云化和虚拟化进一步增加了内部攻击的风险,需要基于零信任理念设计网元、网络内部的安全防护措施;三是按需服务的业务能力需要内部建设智能协同机制,并具备弹性、可编排安全能力资源池.基于上述需求和安全技术发展的趋势,本文提出了以内部安全能力建设为基础的6G安全建设思路,设计了包含安全能力层、安全策略控制器、安全智能中心、安全管理中心,协同信任共识设施、编排能力、人工智能能力形成的6G内生安全架构.本架构以网络内建安全能力为基础,信任共识机制为纽带,智能协同技术为手段,形成主动免疫、信任共识、协同弹性的安全架构与运行机制.通过构建可信链路的实际案例推演证明,该架构可为6G网络和应用提供灵活、按需的安全服务.

关键词 6G; 内生安全; 运行机制; 网络安全; 信任; 6G; build-in security; operating mechanism; network security; trust;

摘要 本文试图从科学研究范式的高度诠释网络空间安全发展历程的思维视角和方法论,指出相应发展范式变革的本质原因,目的是围绕网络空间普遍存在的内生安全共性问题和基于这些共性问题引发的"未知的未知"安全威胁,提出解决问题的新理论、新方法论以及相关的实践规范,以期用内生安全发展新范式为网络空间安全领域以及新一代信息技术与相关产业贡献可复制的成功模板.本文在简要介绍范式的概念和理论基础上,以范式的世界观和方法论回顾了传统网络空间安全的主要发展历程以及难以克服的挑战,归纳总结网络空间内生安全共性问题,提出网络空间内生安全发展新范式,介绍了新范式的理论基础、实践规范以及机制方法.

关键词 内生安全共性问题; 未知的未知安全威胁; 相对正确公理; 动态异构冗余构造; 内生安全发展范式; endogenous security common problem; unknown-unknown security threats; relatively-correct axiom; dynamic heterogeneous redundancy architecture(DHR); endogenous safety and security development paradigm;

摘要 类周期结构具有独特的电磁波调控特性,在天线、雷达探测、目标隐身等领域具有重要研究价值,而针对大尺度类周期阵列的高效精确电磁仿真一直是电磁计算领域的重难点问题.本文从类周期阵列几何相似性出发,提出了一种具有函数复用机制的并行综合函数法(parallel synthetic basis functions method, p-SBFM),首次实现并验证了p-SBFM在多构型类周期阵列分析中的有效性.相比传统电磁数值算法, p-SBFM在大尺度类周期阵列分析中,能够在一定程度上克服精度、效率、内存消耗三方面指标难以兼顾的难题,为类周期结构的工程应用提供理论分析和仿真手段.

关键词 类周期结构; 综合函数; 并行计算; 矩量法; 电磁仿真; quasi-periodic structures; synthetic functions; parallel computing; method of moment; electromagnetic simulation

摘要 针对传统超表面存在大角度电磁性能恶化问题,提出了广义布儒斯特波阻抗匹配理论,实现超表面电磁性能的超宽角域稳定性.首先针对超宽角域透波问题,将超表面本征参数由各向同性标量推广至各向异性张量,建立包含入射角变量的各向异性超表面特性阻抗模型,推导了全角域透波的广义布儒斯特波阻抗匹配条件,将单一角度下的传统布儒斯特理论推广至整个角域.接着,针对电磁吸波问题,进一步将本征参数张量从实数域推广至复数域,建立了吸波超表面的复反射系数的角域模型,推导实现双极化超宽角域吸波的广义布儒斯特复波阻抗匹配条件,将广义布儒斯特波阻抗匹配理论由超宽角域透波推广至超宽角域吸波.最后,根据该理论分别研制了超宽角域透波和吸波超表面,仿真和实验均证明了它们在0?～80?超宽角域内的透波性能和在0?～75?超宽角域内的吸波性能.

关键词 超表面; 超宽角域; 斜入射; 广义布儒斯特理论; 本征参数张量; metasurface; ultrawide-angle; oblique incidence; generalized Brewster theory; constitutive parameter tensors;

摘要 射频功率放大器是发射机的核心器件之一,它在提供高效率的同时也成为了发射机非线性失真的主要来源.因此,发射机往往采用额外的功放线性化技术以兼顾效率和线性度,其中,数字预失真技术以其高精度、稳定、可灵活配置等优势成为目前应用最广泛、应用效果最好的一类线性化技术.本文从数字预失真的基本原理和关键技术出发,回顾了数字预失真技术近三十年的发展历程,探讨了目前数字预失真发展面临的关键技术挑战,为今后的研究提供了参考.

关键词 无线通信; 射频功率放大器; 数字预失真; 行为建模; 发展趋势; wireless communication; RF power amplifier; digital predistortion; behavioral modeling; development trends;

摘要 随着尺寸工艺的提升和存储方法的演进, NAND闪存芯片的存储密度正在一步步提高.而存储密度的提高带来了芯片物理容错性能的下降,从而导致器件的寿命下降.如何保证NAND闪存的使用寿命是目前闪存器件的研究热点问题.纠错编码的软判决译码器应用到NAND闪存中能够充分提供数据可靠性保障,但其在数据读取时的量化方法是核心问题之一.针对目前最大互信息量化方法没有考虑纠错编码码字特性的缺点,本文提出使用密度进化量化算法来进行基于低密度奇偶校验码(low density parity check, LDPC)码字特征的量化.为了适应NAND信道非对称的特点,本文进一步提出首先利用比特翻转器来将实际非对称译码器输入对称化,然后通过使用固定比例方法进一步减少搜索最佳读取电压位置的复杂度.经在NAND闪存信道下的数值仿真比较,本文提出的量化算法可以比最大互信息量化算法更好地提升译码性能,能够显著提升闪存器件的寿命.

关键词 NAND闪存; 非对称信道; LDPC码; 量化; 密度进化; NAND flash memory; asymmetric channel; LDPC codes; quantization; density evolution;

摘要 涉水光学(water-related optics)主要研究光与水的物质相互作用机理及光的跨介质传播机理,解决与涉水光学数据智能获取、信息传输及智能信号处理有关的各种问题,探索光学在涉水领域中应用的科学,是临地安防(vicinagearth security, VS)体系中水下安防的重要学科支撑.近年来,随着光学技术和智能科学的快速发展,光学在水体中的应用日渐突出,涌现出大量的涉水光学新理论、新技术,同时面临着新的机遇与挑战,对我国领水的防卫、防护、生产、安全、救援等具有重要的意义.本文系统介绍了光学技术在涉水领域中的数据获取、信息传输及智能信号处理,包括涉水光学中的传感、测量、成像、探测、通信、智能信号处理等研究方向.本文对现有涉水光学理论和技术进行了深入的思考,针对现有的科学技术现状,分析了涉水光学当前所面临的挑战,并展望了涉水光学的未来发展趋势.

关键词 光与水相互作用; 智能科学; 海洋光学; 水下光学; 认知计算; 水下安防; 临地安防; light-water interaction; artificial intelligence; ocean optics; underwater optics; cognitive computing; underwater security; vicinagearth security

摘要 本文提出了一种基于三束非相干光混频产生D波段平坦毫米波噪声信号的方法.通过设置与调节三束光的中心波长与滤波光谱宽度,利用高速光电探测器同时实现光生毫米波噪声信号的频率范围与功率谱平坦度有效可控.理论分析了三束高斯型非相干光的中心波长差、滤波光谱宽度与预设频段噪声功率谱平坦度的关系.实验中,以单行载流子光电探测器(UTC-PD)为光混频器,在130～170 GHz产生了超噪比(ENR)> 35 dB、平坦度低至±2.5 dB的D波段毫米波噪声信号.

关键词 噪声发生器; 毫米波噪声; 光子混频; 超噪比; 平坦度; noise generator; millimeter-wave noise; photonic mixing; excess noise ratio; flatness;

摘要 时间调制超表面因其可以对入射电磁波进行实时动态地调控,在未来信息领域具有显著的应用潜力.但是时间调制超表面在雷达对抗中的应用却很少被研究,而且由于镜像原理,实现宽角域范围内的单站RCS调控也是其面临的一个关键问题.本文将具有不同于传统周期编码方式的时间调制超表面与角反射器相结合,首次提出了一种基于非周期时间调制超表面的时间调制角反射器,可以在宽角域范围内操控入射电磁波的谐波频谱分布,产生连续的多普勒频移.基于此,进一步探索了非周期时间调制角反射器在雷达中的变换效果,揭示了非周期调制可以沿距离向产生连续的虚假谐波峰值,形成干扰条带.最后,利用半实物雷达系统对时间调制角反射器的高分辨距离像进行了实验测试,验证了所提结构的准确性和理论方法的有效性.

关键词 时间调制超表面; 角反射器; 宽角域; 谐波操控; 雷达目标特征变换; time-modulated metasurface; corner reflector; wide-angle domain; harmonic control; radar target feature transformation

摘要 可重构智能表面(reconfigurable intelligent surface, RIS)是一种由大量被动反射单元构成的平面阵列,并由低功耗的电子电路控制,在空域上可对电磁波灵活调控.本文提出了一种双RIS辅助雷达测量的方法,旨在提高雷达对目标位置和速度测量的准确度.首先,建立了由双RIS辅助的单基雷达信号模型,引入了运动目标的多普勒效应对RIS反射回波信号的影响.非相干RIS反射回波信号的引入,不仅可以极大地提高雷达测量的可用信息量,还可以使单基雷达获得目标三维绝对速度测量的能力.然后,推导了综合利用雷达和RIS的时延、方位角、俯仰角、多普勒信息对目标位置和速度估计的克拉美罗下界.最后,提出以克拉美罗下界为目标,利用遗传算法优化RIS反射系数矩阵的方法.仿真结果表明,本文提出方法的测量精度显著优于单基雷达,可以实现厘米级的位置测量精度与分米级的速度测量精度.

关键词 可重构智能表面; 参数估计; 多普勒; 克拉美罗下界; 遗传算法; reconfigurable intelligent surface; parameter estimation; Doppler; Cramer-Rao lower bound; genetic algorithm

摘要 高光谱图像变化检测可以考察地物随时间的变化,而高光谱图像解混可以分析地物的物质(亚像元级)构成.因此,将高光谱图像解混引入到高光谱图像变化检测中,不仅可以考察地物发生变化与否,还能利用地物成分随时间的演变信息得到更精准的检测结果.本文首先从高光谱图像的线性混合模型出发,利用稀疏解混的思想对解混模型进行简化,进而采用直观的变化向量分析思路,逐步建立了基于协同稀疏解混的无约束高光谱变化检测模型.其次,本文基于子空间匹配的思想构造了匹配光谱库,以增加解混过程中光谱库和像元光谱的匹配程度.然后,本文设计了交替方向乘子法对所建立的无约束变化检测模型进行求解.最后,本文设计了自适应的丰度截断策略对解混结果进行集成以得到最终的变化检测结果.在仿真及真实数据集上的对比实验结果表明:本方法不仅可以得到高精度的变化检测结果,还可以在虚检和漏检之间寻求良好的平衡.

关键词 协同稀疏解混; 变化检测; 匹配光谱库; 交替方向乘子法; 自适应丰度截断; collaborative sparse unmixing; change detection; matched spectral library; alternating direction method of multipliers; adaptive abundance truncation

摘要 异源遥感图像变化检测是遥感领域越来越受到关注的课题.由于成像机制的不同,无法通过直接比较不同源的图像来检测变化.为了克服这一难题,本文利用与成像模态无关的结构一致性建立异源图像之间的联系.首先,通过构造K近邻图来表征图像结构,并挖掘图像结构关系与节点变化状态之间的关联.而后,提出了基于图像结构一致性的能量模型来刻画这种关联,并设计了两个能量函数分别度量节点发生变化和未发生变化时的能量损失.最终,通过求解该能量模型得到每个节点发生变化的概率,并对其进行分割得到变化检测结果.由于本文所提出的方法是基于图像结构的,所以它对图像噪声、成像条件等因素不敏感,同时由于该方法对节点状态直接建模,能充分利用能量模型的灵活性,所以它可适用于不同的任务场景.在5个实际数据集上的实验结果验证了本文方法能够取得更高效、更准确的检测结果.

关键词 变化检测; 异源数据; 能量模型; 结构; 多模态; change detection; heterogeneous data; energy based model; structure; multimodal

摘要 二维的逆合成孔径雷达(two-dimensional inverse synthetic aperture radar, 2-D ISAR)成像是目标三维(three-dimensional, 3-D)几何结构在成像平面的投影,逐渐难以满足现代工程中目标识别与分类的需求,特别是复杂运动目标.近年来,干涉ISAR (interferometric ISAR, InISAR)成像技术能够高分辨地重构3-D目标的几何结构而颇受关注.本文提出一种基于线性正则变换(linear canonical transform, LCT)的复杂运动目标的3-D InISAR成像算法.首先,结合目标复杂运动分析,给出了目标所产生的原始回波信号.经过运动补偿和图像对准后,将方位向回波建模为线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号.其次,根据LFM信号的时频特性,本文提出了基于LCT的2-D ISAR成像算法.该算法不仅能够获取聚焦的多通道2-D ISAR图像,而且很好地保留了相位信息.最后,利用干涉技术,提出了新的3-D InISAR成像算法,实现了目标的高分辨3-D几何结构重建.此外,文中讨论并分析了所提算法的时频聚集性、计算量和基线长度影响.不同的仿真实验和结果证明了所提算法的优越性能.

关键词 复杂运动目标; InISAR; 线性正则变换; 成像算法; 三维坐标重构; target with complex motion; linear canonical transform; imaging algorithm; threedimensional coordinate reconstruction

摘要 在频谱稀缺现状与6G万物互联需求形势之下,雷达通信一体化得以催生,引起了学术界广泛的关注和研究兴趣.一体化的相关技术研究中,如何在有限的硬件资源条件下平衡好通信与感知性能是一个难题.为解决这个问题,本文提出了一种基于多域联合传输的通感一体化系统方案,利用空域、频域、时域和能量域4种资源进行信息传输,可有效提高数据传输准确率,提升系统性能.构建的自适应偏移索引调频连续波雷达通信系统(offset FMCW-based radar-communications system, OFRaC),有效挖掘了偏移索引调制与原调频连续波雷达通信系统(FMCW-based radar-communications system,FRaC)的优势特性,减少了射频切换时间,提升了传输速率.为降低通信接收端的误比特率(bit error rate, BER),文中还提出了一种基于最短信道距离的天线选择OFRaC (antenna selection-based OFRaC,AOFRaC),可以在OFRaC基础上对BER性能做进一步改善.最后,通过仿真实验,本文分析了AOFRaC, OFRaC与原FRaC系统在通信和感知方面的性能变化,对比了所使用目标检测方法与传统方法的性能优点.得出的结论是,所提出的多域联合调制方案在通信与感知性能中能取得更好的折中与平衡,尤其在需要更轻负载的车联网、无人机等应用场景中,简易的雷达和通信接收端架构将给系统带来优势.

关键词 双功能雷达通信; 多域联合调制; 偏移空间调制; 天线选择; 压缩感知; dual-functional radar-communication; multi-domain joint modulation; offset space modulation; antenna selection; compressed sensing

摘要 以深度学习为代表的人工智能技术已被广泛应用于遥感图像解译中.相比自然场景图像,遥感图像具有载荷类型多、成像机理差异大等特点,使得现有面向单传感器、纯数据驱动的智能解译方法应用到不同模态数据时,性能上限难以突破.尤其在面向多传感获取的、大范围的、目标种类较多的复杂应用场景时,实际性能受限更为严重.本文主要对遥感智能解译结合多模态数据和多任务学习的研究工作进行综述,重点从基本概念、研究方法和应用场景3个方面进行展开.并且介绍了基于分域提取和跨域融合理念设计的模型架构,通过从海量多模态数据中提取通用特征,实现单个基础模型完成多类下游任务的泛化解译,在不同模态解译任务中表现优异,并实际应用推广.最后,对遥感多模态多任务学习未来技术发展方向进行展望.

关键词 深度学习; 多模态; 多任务学习; 基础模型; 自监督训练; deep learning; multi-modal; multi-task learning; foundation model; self-supervised training;

摘要 目标微动对雷达回波产生的调制特征蕴含了目标精细结构及运动信息,从雷达回波中挖掘提取目标特有的微动信息并实现目标识别是雷达领域的重要方向.本文在结合雷达回波调制规律的基础上,从雷达目标微动表征、估计与识别三方面进行综述;针对现有微动目标表征精度有限、参数估计鲁棒性差、识别特征信息单一问题,重点阐述了稀疏时间–频率–调频率表征、新型变换域估计统计量、基于网络的特征融合识别等具有代表性的新兴微动信息提取方法;最后对雷达目标微动特性研究进行了总结与展望.

关键词 微动; 参数估计; 目标识别; 稀疏时间-频率-调频率表示; 变换域统计量; 神经网络; micro-motion; parameter estimation; target recognition; sparse time-frequency-frequency rate representation; statistics in the transform domain; neural network;

关键词 人工智能; image; 空谱融合; 高光谱分辨率;

摘要 分辨是雷达领域的经典问题,尽管经过几十年的发展,但“分不开、辨不清”的矛盾在雷达各类应用中日益凸显.在雷达分辨研究中,模糊函数理论占据绝对主流,同时尝试突破瑞利(Rayleigh)分辨极限的超分辨研究层出不穷,这些方法具有一定的超分辨效果,但因其前提假设而在工程应用中受限.传统分辨理论并未考虑电磁场的极化特性,利用极化技术可大幅提升雷达分辨能力,研究极化与分辨的关系具有重大理论价值.本文从模糊函数出发,重点分析目标幅度和相位对分辨效果的影响,得出“等幅反相”可使雷达突破分辨率极限,结合雷达收发极化调控技术,创新性提出极化域变焦理论,通过全极化域距离像阐释超分辨原理,并且针对实际雷达系统,提出极化域变焦多目标检测与分辨方法,实现多目标的正确判决和距离的有效估计.仿真结果表明,极化域变焦处理对交叉极化不敏感,在高信噪比条件下可将雷达分辨力提升约20倍.

关键词 极化调控; 雷达超分辨; 模糊函数; 极化域变焦理论; 全极化域距离像; polarization modulation; radar superresolution; ambiguity function; polarimetric zoom theory; fullpolarization domain range profile;

摘要 植被高度反演属于森林定量遥感,在森林测绘、资源评估和生态监测等领域发挥着重要作用.本文基于多极化层析SAR数据进行基线融合植被高度反演,将森林散射相干模型推广到高维空间,通过复数域到幅度–相位域的转化降低模型非线性度,并提出了基于相干分布方差的广义幅相距离,进而发展了多基线联合参数反演方法.本文通过实测P波段极化层析SAR数据对所提方法进行了验证,同时将其与单基线反演法、基线选择法和欧式距离融合法进行了对比分析.实验结果表明,本文所提方法的反演结果与激光雷达获取的高度图相比,相关性更强,均方根误差更低,显著提高了植被高度反演的精度和稳定性.

关键词 森林遥感; 极化层析SAR; 植被高度反演; 多基线融合; forest remote sensing; Pol-tomoSAR; vegetation height inversion; multi-baseline fusion;

摘要 由于人造目标具有方位多变和结构复杂等特点,设计具有强泛化、易分辨的特征来实现极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)目标精准检测是一个非常有挑战性的问题.受数学规划思想的启发,在基于物理模型的极化分解框架下,本文设计了一种散射贡献组合特征检测器用于检测极化SAR舰船目标.一方面,利用类差倒数变换和sigmoid函数变换,首先构造了一种旋转二面角散射模型,它能充分反映由方位变化所导致的同极化和交叉极化响应之间的快速转变.结合类偶极子混合散射模型,以及通过设计基于根的判别式的模型求解策略,随后提出了一种极化信息完全利用的八成分目标分解方法,它能够有效刻画舰船目标的局部结构散射并显著改善体散射过估问题.另一方面,通过分析舰船目标不同散射机理的分布显著特性,以及舰船目标相对海杂波的散射独有特性,利用线性及非线性运算等数学规划策略,首先设计了一种稳健的散射贡献组合器特征.随后将该特征与保护滤波器结合,进一步增强其分辨能力以实现最终的舰船目标检测.实验利用不同实测极化SAR数据对所提方法进行了定性和定量验证,结果表明该方法优于现有的其他舰船目标检测方法,检测品质因素最高可达0.96.

关键词 极化合成孔径雷达; 舰船目标检测; 数学规划策略; 精细极化分解; 散射贡献组合器; polarimetric synthetic aperture radar; ship detection; mathematical programming strategy; fine polarimetric decomposition; scattering contribution combiner;

摘要 互质阵列因其大阵列孔径和高自由度特性在波束成形领域受到广泛关注.为了充分利用该特性,近年来学者们提出了基于孔洞填充的算法,有效提高了互质阵列波束成形的性能.然而,这些算法存在计算量大、噪声鲁棒性弱等缺点,难以适应复杂多变的实际环境.为此,本文利用张量的多维结构在参数估计上的性能优势,提出了一种基于低管秩张量分解的互质阵列自适应波束成形算法.首先将互质阵列的多采样虚拟信号矩阵重排为张量形式,利用其低管秩特性补全缺失的互相关信息;然后从补全后的张量数据中提取信号参数,并与目标先验进行匹配,最终得到波束成形权矢量.本算法分别利用ADMM和Tucker分解提高了张量补全和分解的运算效率;所设计的目标匹配方案也有效控制了算法误差.仿真结果展示了本算法在性能和计算复杂度相对于现有方法的优势,尤其是在低信噪比和少采样数的情况下.

关键词 自适应波束成形; 互质阵列; 张量分解; 自由度; 参数估计; adaptive beamforming; coprime array; tensor decomposition; degree-of-freedom; parameter estimation;

摘要 计算阵列是计算与传感深度融合的新一代数字阵列.由于引入单元计算,在发射和接收端构建“阵元–模块–系统”三级分布式计算架构,不仅能开发当前数字阵列的发射自由度,还能最大限度利用感知数据满足大任务中海量数据的传递与分布式计算的需求,解决当前数字阵列数据传输和处理压力.本文对计算阵列进行了综述,主要介绍计算阵列的概念和内涵、能力优势和应用、设计与实现和未来发展趋势.

关键词 计算阵列; 传感计算一体化; 发射自由度; 计算单元; 计算中心; computational array; integration of computing and sensing; computational unit; transmitting freedom; computational center;

摘要 本文针对极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像解译中特征提取不足与目标分类困难的问题,进行了深入的研究,提出了一种基于散射图卷积网络的PolSAR影像分类方法.在特征提取方面,本文给出了极化散射编码的一维表现形式;同时,考虑目标散射的特性和像素间的复杂关系,结合图论理论,提出了一种新的散射机制的图表示模型,来刻画复杂的极化散射机理;最后,将这种新的散射建模方法和图卷积网络结合,提出了PolSAR图像分类的新方法,从而更加高效、高精度地完成分类任务.实验结果表明,在5幅公开的PolSAR图像上(PolSF数据集),本文提出的算法具有良好的分类性能.

关键词 散射; 特征表示; 图卷积网络; 极化SAR图像; 地物分类; scattering; feature representation; graph convolutional network; PolSAR image; classification;

摘要 利用稀疏阵列多输入多输出(multi-input and multi-output, MIMO)雷达的虚拟孔径扩展特性开展参数估计研究具有重要的理论意义和应用前景.本文以稀疏阵列MIMO雷达设计和参数估计为导向,以提高估计精度和降低运算量为落脚点,从子空间类和压缩感知类算法的契合点出发,围绕阵列设计、波达方向估计、角度联合估计等方面,构建了系统的稀疏阵列MIMO雷达参数估计理论.最后,从阵列优化设计、混合目标参数估计、非理想因素抑制和分布式平台搭建等方面展望了稀疏阵列MIMO雷达的发展趋势.

关键词 稀疏阵列; MIMO雷达; 参数估计; 孔径扩展; 压缩感知; sparse array; MIMO radar; parameter estimation; aperture extension; compressive sensing;

摘要 针对间歇采样干扰生成的高逼真虚假目标串能将真实目标回波掩盖,致使雷达目标检测功能失效的问题,本文以降低脉冲压缩后的干扰能量为出发点,首次提出了在同时全极化雷达体制下,基于正交发射波形和接收滤波器联合设计的间歇采样干扰抑制方法.文中首先建立了以脉冲压缩输出信号旁瓣能量为指标的目标函数;其次,以抑制间歇采样干扰为目的,根据发射波形的恒模约束等条件,建立了同时全极化雷达体制下发射波形与接收滤波器的联合优化模型;最后,通过交替迭代优化方法对该模型求解,继而实现对间歇采样干扰的抑制.数字仿真和半实物硬件系统测试结果表明,本文提出的方法能有效抑制间歇采样干扰,提升全极化雷达在复杂电磁环境下的抗干扰能力.

关键词 全极化雷达; 抗干扰; 间歇采样转发干扰; 波形设计; 非线性优化; fully polarimetric radar; anti-jamming; interrupted sampling repeater jamming; waveform design; nonlinear optimization;

摘要 虽然深度学习技术在雷达图像处理任务中获得了部分应用,但缺乏对黑盒模型的可解释性分析和全面的性能评估,限制了该技术在雷达图像领域中的应用性能、可信度和广泛性.本文从可解释性入手,提出了雷达图像深度学习黑盒模型分析思路,在开源MSTAR雷达图像数据集上进行实验验证.从深度学习模型的迁移机制和认知机理两个方面进行分析,得到了关于迁移学习、归因方法应用和模型鲁棒性评估方面的相关结论,填补了现有研究的空白.

关键词 深度学习; 雷达图像; 可解释性; 迁移学习; 归因方法; 鲁棒性; deep learning; radar image; interpretability; transfer learning; attribution algorithm; robustness;

摘要 目前基于多幅极化SAR图像融合的遥感应用受到了广泛关注.图像配准是图像融合应用的一个关键预处理步骤.典型的SAR-SIFT配准算法不能利用极化SAR图像的目标极化信息.本文提出Wishart-SIFT配准方法,即利用Wishart梯度代替SAR-SIFT中的比值梯度,并基于此梯度建立改进的SIFT配准算法,从而充分利用极化SAR图像的目标极化信息.我们在RADARSAT-2和AIRSAR的数据集上分别实验验证了Wishart-SIFT方法在不同视角和不同频段极化SAR图像下的配准效果,结果显示Wishart-SIFT方法在配准精度和稳定性方面均优于SAR-SIFT方法.

关键词 极化SAR; 图像配准; SIFT; Wishart梯度; 多波段; polarimetric SAR; image registration; SIFT; Wishart gradient; multi-frequency;

摘要 近地小行星撞击是造成人类毁灭性灾难的七大威胁之一,开展小行星防御、保护地球家园是全人类共同的责任.做好小行星防御,首先要建立和完善小行星监测系统.目前,国际小行星监测主要以地基光学系统监测为主,由于光学观测条件限制,导致来自太阳方向的小行星无法及时被“捕获”跟踪,而天基监测系统由于其特定的位置优越性,成为地基观测系统的有益补充.本文系统梳理了地基监测系统存在的问题和不足,分析了月基和地月空间轨道部署望远镜的优劣,提出了基于地月系统L4,L5点轨道部署天基望远镜用于近地小行星观测的方案,并提出了国际合作实施建议,对未来构建近地小行星监测系统具有参考价值.

关键词 地月空间; 行星防御; 近地小行星; 拉格朗日点轨道; 红外望远镜; cislunar space; planetary defense; near-Earth asteroids; Lagrange point orbit; infrared telescope;

摘要 针对调频(frequency modulation, FM)类信号处理问题,提出一种全新的积分变换——双正交梅林变换(biorthogonal Mellin transform, BMT).该变换与傅里叶变换(Fourier transform, FT)、双正交傅里叶变换(biorthogonal Fourier transform, BFT)、梅林变换(Mellin transform, MT)、分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)存在密切关系,能够解决指数为整数或者分数的幂函数调频(power frequency modulation, PFM)信号检测、参数估计、滤波等问题.文中给出了BMT定义、基本性质和典型函数变换结果,设计了一种基于指数采样理论的离散BMT快速计算方法.实验结果表明, BMT构思新颖,理论完备,具有广阔应用前景.

关键词 双正交梅林变换; 双正交傅里叶变换; 梅林变换; 分数阶傅里叶变换; 数值计算; biorthogonal Mellin transform; biorthogonal Fourier transform; Mellin transform; fractional Fourier transform; numerical calculation

摘要 可重构智能表面技术在实现低功耗、高能效通信的“绿色通信”上具有重要意义,已成为下一代无线通信的关键技术.硬件损耗产生的损耗失真会影响通信系统的性能,本文在可重构智能表面辅助的多输入多输出无线通信系统中考虑硬件损耗,优化目标是最大化系统中用户的加权和速率.由于优化问题的多变量耦合效应,采用块坐标下降算法把原问题解耦成两个子问题,分别对发射预编码矩阵和反射相移矩阵交替优化.仿真结果证明了在波束成形优化中考虑硬件损耗的必要性以及将可重构智能表面引入多输入多输出系统的有效性.

关键词 可重构智能表面; 多输入多输出; 硬件损耗; 块坐标下降算法; 最大最小化算法; reconfigurable intelligent surface; multiple-input multiple-output; hardware impairments; block coordinate descent algorithm; majorization-minimization algorithm;

摘要 本文研究了动态环境下基于可见光的运动目标位置和姿态跟踪技术(visible light-based position and orientation tracking, VLP).基于信号模型的传统VLP方法通常依赖于具有固定参数的信号传播模型(signal propagation model, SPM).当定位环境随时间变化时,例如当漫散射和接收机响应增益波动变化时,传统VLP算法性能会剧烈下降.为了应对这一挑战,本文提出了一种基于双向循环卷积网络的VLP算法.该算法通过双向循环结构挖掘连续时刻观测数据的时间特征信息,利用3D卷积网络挖掘观测数据中稳定的空间纹理特征信息,采用记忆细胞存储时空纹理特征信息,并利用遗忘门对记忆细胞中缓存的时空信息进行选择性保留,以此保证对时空纹理信息的长期记忆,从而实现对运动目标的高精度定位跟踪.仿真结果表明,相比于现有可见光定位算法,本算法能充分挖掘并融合观测数据中的时间与空间纹理特征来提升定位跟踪性能,在动态环境条件下,定位精度达到1.5 cm.

关键词 可见光定位; 样本图像; 时空纹理特征; 卷积神经网络; 循环神经网络; visible light-based positioning; sample image; spatial-time texture; convolutional network; recurrent neural network;

摘要 太赫兹宽带混合预编码是未来高速无线传输的关键技术.太赫兹系统带宽较大,因而存在严重的波束分裂现象,限制了用户的通信速率.已有方案主要研究如何克服信道径模型下的波束分裂现象,在存在角度扩展的信道簇模型下性能损失严重.针对这一问题,首先分析比较了信道簇模型下典型太赫兹预编码的性能;接着提出了时相联合优化算法,以克服信道簇模型下的波束分裂现象;最后提供仿真结果验证所提算法的性能.

关键词 太赫兹; 宽带; 波束分裂; 角度扩展; 混合预编码; THz; wideband; beam split; angular spread; hybrid precoding;

摘要 随着物联网的广泛应用,地面物联网已经难以满足海量广域分布设备的接入需求,亟需研究低地球轨道(low-earth orbit, LEO)卫星物联网(satellite Internet of Things, SIoT). LEO-SIoT网络为了实现全球无缝覆盖,会使用几十颗甚至上千颗低轨卫星组成一个卫星星座,但这也造成了严重的星间干扰.本文提出一种结合非正交多址接入(non-orthogonal multiple acces, NOMA)和多波束预编码技术的LEO-SIoT网络,可以支持海量设备接入并抑制波束间和卫星间干扰.然而,卫星获取的信道状态信息(channel state information, CSI)具有信道误差,导致传统的预编码方法无法起到抑制干扰的作用.因此,本文首先以低轨卫星物联网的总功耗为目标函数,并以物联网设备所需速率阈值的中断概率为约束建立星间联合鲁棒预编码优化问题;其次,利用二阶泰勒展开、伯恩斯坦不等式(Bernstein-type inequality, BTI)和惩罚函数等数学方法将原问题转化为近似等效的二阶锥规划(second-order cone program, SOCP)问题;最后,本文提出了一种鲁棒预编码算法来解决SOCP问题.大量仿真结果证明了该算法的有效性和鲁棒性.

关键词 低轨卫星物联网; 鲁棒预编码; 非正交多址接入; 星间协作; LEO satellite IoT; robust precoding; non-orthogonal multiple access; inter-satellite cooperation;

摘要 辐射源个体识别(specific emitter identification, SEI)是指通过提取信号中蕴含的有关其发射来源的硬件指纹信息,来实现对特定信号辐射源的精确识别. SEI技术的关键在于指纹特征的提取.相关研究大多侧重于定义和提取新的指纹特征,较少关注对已有特征的综合利用问题.鉴于不同分析域的特征对辐射源指纹的描述存在互补性,本文提出一种基于多域判別核典型相关分析(multi-domain discriminant kernel canonical correlation analysis, MDKCCA)的辐射源指纹多域特征融合方法,充分利用特征的标签信息以及特征间的互补性,在高维空间完成多域特征的降维与融合.以4个特征分析域8种常见指纹特征为依托,在4种不同类型的实测数据集上验证了算法的性能.结果证明,该方法无需人工特征寻优环节,可大幅降低融合特征的维度,对4类目标的准确识别率均达到95%以上,优于最优单一特征,同时优于基于直接级联或基于PCA (principal component analysis)降维变换的简单特征综合方法、基于神经网络的特征综合方法,以及基于判别相关分析(discriminant canonical correlation,DCA)等方法的特征融合方法.

关键词 辐射源个体识别; 特征融合; 多域辐射源指纹特征; 典型相关分析; 特征提取; specific emitter identification(SEI); feature fusion; multi-domain radio frequency fingerprint feature; canonical correlation analysis(CCA); feature extraction;

摘要 本文研究利用时差频差以及地球高程信息对运动辐射源的定位测速问题.针对高程信息精确已知的情况,提出一种鲁棒迭代约束加权最小二乘法RICWLS-noAE (robust iterative constrained weighted least squares without altitude error).方法通过引入多个辅助变量将测量方程伪线性化,而后根据加权最小二乘准则构建含4个二次约束的代价函数,最后通过将二次约束近似成伪线性约束的方式迭代求解出辐射源的位置和速度.当高程信息存在误差时,对算法进行拓展,提出RICWLS-AE(robust iterative constrained weighted least squares under altitude error)以解决对运动辐射源定位测速问题.数值仿真表明本文所提RICWLS-noAE法的定位和测速性能要好于现有的两步加权最小二乘法,并且RICWLS-AE方法在中等信噪比下也能达到CRLB.

关键词 无源定位; 运动辐射源; 时差; 频差; 高程信息; passive localization; moving source; time difference of arrival; frequency difference of arrival; altitude knowledge;

摘要 对短波超视距辐射源进行定位在国防安全领域具有重要意义.短波多站定位体制包括测角交汇定位和测时差交汇定位,它们在性能上各有优劣.为了结合这两种定位技术的优势,本文研究短波测角与测时差协同定位问题.首先,在超视距传播场景下依次构建二维波达方向(direction-of-arrival,DOA)和到达时差(time-difference-of-arrival, TDOA)非线性观测模型;然后,在电离层虚高先验观测误差存在下推导定位精度的克拉美罗下界(Cramér-Rao lower bound, CRLB);接着,针对超视距观测方程的强非线性特征,提出一种基于DOA/TDOA观测量的短波协同定位方法;最后,利用一阶误差分析方法证明所提方法的渐近统计最优性.该方法包含两个阶段:阶段1通过引入辅助变量并求解一元二次方程得到短波DOA伪线性观测方程,基于此构建含双重二次等式约束的优化模型,并提出一种基于矩阵QR分解的迭代优化算法,用于获得辐射源位置中间估计值;阶段2利用该估计值构建短波TDOA伪线性观测方程,并提出基于矩阵分解的迭代型约束加权最小二乘估计器,以确定最终定位结果.仿真实验结果表明,所提的协同定位方法具有较好的全局收敛性,其定位性能可达到CRLB,并能获得较高的协同增益.

关键词 无线定位; 短波辐射源; 波达方向; 到达时差; 克拉美罗下界; QR分解; 理论性能分析; wireless positioning; shortwave emitter; direction-of-arrival(DOA); time-difference-of-arrival(TDOA); Cramér-Rao lower bound(CRLB); QR decomposition; theoretical performance analysis;

摘要 针对频谱共生无线通信系统,提出了一种主动式共生干扰抑制架构.在此基础上,以残余接收功率最小化为目标,提出了一种频谱共生干扰的时幅相三维联合抑制算法,其主动利用频谱共生无线通信系统中发射电磁波的信号特征,在时、幅、相3个维度对共生干扰进行调整、重建和抑制.理论和仿真分析表明,所提架构和算法可以将共生干扰抑制到底噪水平,并且具有较低的空间复杂度和时间复杂度.

关键词 频谱共生; 干扰抑制; 联合搜索; 复杂度; 残余功率; spectrum symbiotic; interference cancellation; joint search; complexity; residual power;

摘要 现有的译码方案中,由于复杂度问题, LDPC码多使用部分并行译码架构,难以满足高速、超高速应用; RS码多采用硬判决译码算法.因此,对于RS-LDPC级联码译码在复杂度和性能上有进一步优化的空间.本文基于概率计算的思想提出了RS-LDPC概率联合迭代译码算法.该算法继承了概率LDPC译码器的低复杂度优势和概率RS译码算法可采用硬译码器逼近软译码性能的特点,同时通过联合迭代译码架构改善了译码性能.为此,我们设计了一种基于LDPC概率值的测试向量产生方法和一种新颖的应用于概率LDPC译码器的变量节点结构的附加外信息生成机制.仿真结果表明,在误比特率为10-6处,我们提出的算法与使用浮点BP和BM硬判决译码的RS-LDPC级联译码方案相比,可以获得0.3 d B的增益;其实现复杂度为一个概率LDPC译码器和多个RS硬译码器的复杂度;译码时延由概率LDPC译码器时延决定.因此,本文提出的联合译码算法具有很好的应用价值.

关键词 RS码; LDPC码; 概率计算; 联合迭代译码; RS codes; LDPC codes; stochastic computing; joint iterative decoding;

摘要 语义通信关注的是语义的准确传递,而不是数据或通信符号的准确传输,因此可以达到用更低的通信量实现更高效信息交互的目标,是适用于智能体交互的高效通信机制.本文分析总结了与语义通信紧密相关的一些研究工作,探讨了一种面向智能体的语义通信架构,并分析了该架构下各模块的功能;进一步,从有效性和可靠性两个方面分析了语义通信性能的指标和评估方法;最后,通过一个范例来说明语义通信的实现过程,证明其相较于传统通信方式可以显著降低通信量.

关键词 语义通信; 智能体通信; 语义相似度; 语义编码; 语义译码; semantic communication; intelligent communication; semantic similarity; semantic coding; semantic decoding;

摘要 随着全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)应用的日益广泛和欺骗攻击威胁的日益加剧,针对商用接收机开展反欺骗研究是十分必要和迫切的.本文提出了一种面向商用接收机的GNSS欺骗干扰源测向方法.该方法利用水平面内运动接收机提供的多普勒(Doppler)观测量和钟漂解算信息构造双差观测量,计算提取了由接收机运动产生的多普勒信息,并利用该信息实现欺骗干扰源测向.本文给出了欺骗源方位角和仰角测量的最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)方法,推导了克拉美罗下界(Cramer-Rao lower bound, CRLB),分析了影响角度估计性能的因素,并通过外场试验验证了所提方法的有效性.

关键词 全球导航卫星系统; 欺骗攻击; 波达方向; 多普勒; 最大似然估计; GNSS; spoofing; DOA; Doppler; MLE;

摘要 调查研究显示,城市地区人们平均有超过70%的时间在室内度过,因此良好的室内空气质量及其实时信息对维持健康和生产力至关重要.本文使用低成本物联网传感器网络对室内健身房空气质量进行监测,研究了电量受限的传感器网络位置部署和能量控制优化问题.为了提高测量数据的有效性,使用模拟退火算法寻找最优的部署位置;为了提高能量利用率,使用动态规划算法合理规划传感器的感知策略;为了获得室内空气质量的变化趋势,使用LSTM网络对室内空气质量进行预测,并使用遗传算法对网络超参数进行优化.通过仿真评估所提出的解决方案的性能,显示当联合采用位置部署和能量优化策略时,性能显著提升,预测算法可以对未来的空气质量进行有效预测.

关键词 空气质量; 物联网; 位置部署; 能量优化; 数据预测; air quality; Internet of Things; location deployment; energy optimization; data prediction;

关键词 第六代移动通信技术(6G)，信道编码，多址，波形，智能超表面，智能MIMO

关键词 6G,星地融合移动通信,多波束协同,弹性可重构网络架构,频谱共享,移动性管理,天基计算

关键词 6G, 信道测量, 信道特性, 信道建模, 人工智能, 数字孪生, 通信感知一体化, 超大规模MIMO, 可重构智能超表面, 空-天-地-海通信

关键词 业务网络, 按需服务, 全场景, 智能内生, 协作共享, 大模型, 6G

关键词 6G, 网络架构, 柔性至简, 按需服务, 智慧内生, 数字孪生, 安全内生

关键词 太赫兹通信, 通信感知一体化, 一体化架构, 一体化波形, 一体化组网

关键词 6G, 全场景按需服务, 知识, 意图驱动网络, 人工智能

关键词 移动通信, 6G, 高可靠低延时, 车联网, 信息年龄, 信息时效性

关键词 超可靠低时延通信, 有限块长, MIMO 传输, 二维空时信道编码, MIMO 一体化接收机

摘要 随着大量计算密集型和时延敏感型任务的出现,利用移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)来提高用户体验并降低系统能耗已成为研究热点.然而,在密集部署的MEC网络场景下,无线网络状态复杂的空间相关性和动态性给卸载方案的制定带来了严峻挑战.本文针对多基站多用户MEC网络场景,研究了一种智能协作的计算卸载和资源分配算法.首先,提出了卸载决策、信道分配、传输功率分配和计算资源分配的联合优化问题,旨在用户时延约束下最小化系统的能耗.其次,由于该问题是一个混合整数非线性规划问题,本文提出了一种基于图注意力网络的混合动作多智能体强化学习算法(graph attention network-based hybrid-action multi-agent reinforcement learning, Gat-HMARL),将基站作为智能体并配置该算法. Gat-HMARL算法通过图注意力网络捕捉无线网络状态之间潜在的空间相关性,使基站有选择性地关注邻域中其他基站的无线网络状态信息,从而学习更优的计算卸载和资源分配策略.最后,仿真结果表明Gat-HMARL与基准算法相比在性能上有明显提升.

关键词 移动边缘计算; 计算卸载; 资源分配; 多智能体强化学习; 图注意力网络; mobile edge computing; computing offloading; resource allocation; multi-agent reinforcement learning; graph attention network

摘要 随着无人机网络向着集群化方向发展,无人机簇群通信面临恶意干扰电磁环境下频谱和能量资源不足以及环境部分可观测等问题.针对联合频谱域和功率域的无人机簇群抗干扰问题,以最小化长期传输能量损耗和跳频开销为优化目标,通过建立分布式部分可观测马尔可夫决策过程模型,构建基于多智能体协同的无人机簇群节能抗干扰通信框架.具体地,各簇头无人机作为智能体,利用长短时记忆神经网络的信息长期记忆优势,结合双深度Q学习方法,采用多智能体框架完成分布式训练,最终实现仅需各簇群本地观测信息即可完成协同多域节能抗干扰通信分布式决策.仿真结果表明,本文所提算法可适应部分可观测且未知动态变化的无人机簇群传输环境和干扰环境,相较于基准算法能更有效地降低长期传输能量损耗和跳频开销,且同时提升数据传输成功率.

关键词 无人机簇群; 多智能体强化学习; 部分可观测; 抗干扰通信; 节能; 信道分配; 功率分配; UAV clusters; multi-agent reinforcement learning; partial observability; anti-jamming communication; energy-saving; channel allocation; power allocation

摘要 无线信道的开放性使得无线通信链路极易受到窃听和攻击.随着硬件设备的发展和信号处理技术的进步,无线通信链路面临的安全威胁日益严峻,亟需一种更为有效的防护机制保障无线通信链路的安全.为此,本文从能量博弈的角度提出了基于信号能量弥散的多维域低零功率通信体制,通过隐藏通信信号和行为来避免恶意用户对无线通信链路监听和攻击.该体制以直接序列扩频技术为基础,以通信行为的隐匿为目标,通过将信号能量在时、频、空、码和极化等多维参数空间进行弥散,增加侦听方的能量收集难度,提升信号的隐蔽性.本文以侦听方有关多维域信号参数的先验信息为基础定义信号的隐蔽性,并结合概率论、信息论和信号检测理论建立多维域低零功率通信系统的数学模型,分析了系统的可达性能极限,揭示了侦听方先验知识对隐蔽通信速率的影响,为后续研究工作的开展奠定了理论基础.结果显示通过信号能量的多维域弥散合法用户间的通信速率能够突破传统1/2次幂的变化规律,实现高效隐蔽的信号传输.

关键词 低零功率通信; 扩频通信; 先验信息; 性能分析; covert communications; spread-spectrum communications; prior knowledge; performance analysis

摘要 无线感知已成为通信产业界广泛公认的、下一代无线网络中的原生能力.通信感知一体化将通信和感知功能集成在同一个无线系统中,能够提高资源利用率,减少基础设施开销,并增强通信和感知各自的性能.通信与感知间的性能折衷是通感一体化的关键基础理论问题之一.本文首先指出通感性能极限和可达性能边界是研究通感性能折衷的重要手段,然后从容量–失真理论、基于均方误差的通感性能边界理论、基于感知等效速率的通感性能边界理论,以及面向目标检测的通感性能边界理论4个方面出发,对相关的当前研究进展进行了详细总结与分析.文中指出通感性能折衷可进一步划分为确定–随机折衷和子空间折衷,并详细讨论了现有研究工作中与之相关的结论.在此基础上,讨论了基于实际的5G NR协议与帧结构的通感性能边界理论.最后,本文对通感一体化的信息理论极限中仍需关注和进一步研究的开放问题进行了总结.

关键词 通信感知一体化; 信息理论极限; 通感性能折衷; integrated sensing and communications; information-theoretic limits; performance tradeoff between communication and sensing

摘要 同时同频全双工(co-frequency co-time full duplex, CCFD)系统在相同的频率上同时进行信号的收发,理论上可使通信频谱利用率提高一倍.但是由于收发天线等前端模块距离较近,系统中会存在很强的自干扰信号.当前常用的自适应滤波、最小二乘法估计等自适应干扰抑制方法存在着不能有效抑制多径信道和功放非线性产生自干扰信号的不足.针对此问题,本文提出一种基于双向长短时记忆神经网络(bi-directional long short-term memory, Bi-LSTM)的CCFD数字域自干扰抑制方法.首先根据多径信道的特征,采用记忆多项式对自干扰信道进行建模;然后采用Wild Horse优化算法(Wild Horse optimizer, WHO),通过迭代寻找到最优时延单位以确定训练数据的特征数;最后搭建Bi-LSTM网络进行训练,重构出自干扰信号,并在接收端减去,以达到自干扰抑制的目的.在仿真实验中采用OFDM (orthogonal frequency division multiplexing)信号作为参考信号,实现了47.17 dB自干扰信号抑制比,较传统最小二乘(least square, LS)算法有31.58 dB的提升.结果表明,本文所提出的方法可高效准确地提高CCFD系统的自干扰信号抑制能力.

关键词 同时同频全双工; CCFD; 双向长短时记忆神经网络; Bi-LSTM; Wild Horse优化算法; OFDM; co-frequency co-time full duplex; bi-directional long short-term memory; Wild Horse optimizer

摘要 移动信息网络是支撑数字经济提速提质的关键基础.为满足超能交通、智慧安防、元宇宙等新场景新业务的多元化需求,未来6G移动信息网络需提供极致的通信能力、精确的感知能力,以及强大的计算能力,助力构建“数字孪生、智慧泛在”新世界.本文从应用需求、网络特征和关键技术及挑战3方面,对6G通信–感知–计算融合网络进行研究,为后续6G通感算融合网络的发展提供方向性指引.

关键词 通感算融合网络; 6G; 网络特征; 网络协作感知; 多频段协同; integrated communication-sensing-computing networks; network features; network cooperative sensing; multi-band collaboration

摘要 未来的网络通信需求动态多样,网络层功能也应适时而变,因此对网络可演进性的研究具有重要意义.多标识网络作为一种兼容性极强的网络架构,网络层功能十分丰富,但仍缺少网络演进性设计.本文为多标识网络设计了一种通过标识扩展来支持网络体系不断演进的方案,包括对标识空间进行形式化定义,设计标识回退候选标识的优先级排序算法以及设计支持标识扩展的路由转发协议;并且在ndnSIM网络仿真环境和多标识网络测试床中实现了上述方案,评估了标识扩展方案的可行性和性能.实验结果表明相比于标识扩展机制给网络架构带来的益处,其性能损失在可接受的范围内.

关键词 多标识网络; 标识扩展; 网络演进; 原型系统; ndnSIM仿真; multi-identifier network; identifiers extension; network evolution; prototype system; the ndnSIM simulation;

摘要 在全双工自干扰信道反射径较多的情况下,针对已有时域自干扰对消方案复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的频域自干扰对消方案.该方案以全双工零中频架构为基础,综合考虑了IQ不平衡以及功放非线性对自干扰重建模型的影响,优化了已有频域自干扰重建模型的准确度.在此基础上,利用正交化辅助的连续干扰对消技术实现了低复杂度的自干扰消除.仿真分析表明,所提方案相比已有的基于RLS算法的频域自干扰对消方案,能够在存在IQ不平衡以及功放非线性的情况下实现几乎相同的自干扰对消性能,但是降低了68.75%的复杂度.

关键词 全双工; 自干扰对消; IQ不平衡; 非线性; 频域; full-duplex; self-interference cancellation; IQ imbalance; nonlinear; frequency domain;

摘要 随着万物互联的愿景不断推进,无线电频谱稀缺已成为制约未来无线通信系统发展的严峻挑战.为了解决上述问题,通信感知一体化(integrated sensing and communication, ISAC)逐渐成为第六代(sixth-generation, 6G)移动通信技术与业务的主导趋势之一. ISAC系统不仅能完成可靠的多设备通信,同时能实现准确的感知,有望成倍提高频谱效率.同时,具有高可靠、低时延和小成本特性的大规模随机接入技术被广泛认为是6G通信网络的核心技术之一.为此,本文提出了面向大规模随机接入的通信感知一体化框架,即大规模随机接入系统可以利用相同的频谱、硬件和信号处理模块来完成物体成像的感知服务.具体而言,激活设备同时向基站发送待解码的数据信息,信号被环境中物体散射后到达基站.在基站端,本文探究了大规模接入的偶发性通信的特性和环境信息的稀疏特性,基于张量建模与分解、变分贝叶斯(Bayes)推断和字典学习技术,提出了新的联合激活设备检测和物体成像感知算法.严谨的理论分析和大量的仿真实验验证了所提算法的准确性和高效性.

关键词 通信感知一体化; 大规模随机接入; 张量正则-双峰分解; 贝叶斯学习; 字典学习; integrated sensing and communication; massive random access; tensor canonical polyadic decomposition; Bayesian learning; dictionary learning;

摘要 信息年龄是衡量通信系统传输时效性的重要性能指标,其优化对于实时检测监控和精准决策控制至关重要.尽管如此,针对多源多宿大规模物联网,现有研究缺乏考虑能量收集动态性、互干扰时空差异性以及接入参数时变性对信息年龄的综合影响.鉴于此,本文首次面向此类物联网提出一种允许发送节点在能量充足时根据对应实时信息年龄采用不同发送概率的自适应接入协议,并且联合运用空间点过程、马尔可夫(Markov)过程以及不动点理论推导了信息年龄空间分布和系统平均信息年龄,最后提出一种低复杂度获取次优自适应接入参数的方法.仿真结果验证了理论分析的准确性,并表明了所提自适应策略的信息年龄性能明显优于已有策略.

关键词 物联网; 信息年龄; 随机接入; 点过程; 马尔可夫过程; Internet of Things; age of information; random access; point process; Markov process;

摘要 融合感知、通信、计算技术的自动驾驶,其重要任务是实现高安全和高效率的车辆调度,但目前单车和联网两种自动驾驶方案还难以保障这两方面性能.借鉴轨道交通的强控制性,基于感通算融合构建的导轨式自动驾驶系统,即无线虚拟导轨,是实现安全和高效自动驾驶的一种潜在方案.无线虚拟导轨中,系统统一为车辆规划行车轨迹和控制策略,即虚拟导轨,通过移动网络实时引导车辆沿虚拟导轨行驶.本文给出了无线虚拟导轨的系统架构,介绍了各级功能与组成,综述了系统实现的三大关键技术:集中式分级管控技术、高可靠低时延无线通信技术和高精度车辆定位技术.针对高精度车辆定位技术,本文综述了5种定位实现方案,及定位器件部署策略和适用场景.无线虚拟导轨有望实现安全高效的自动驾驶,为未来车辆自动驾驶发展提供参考.

关键词 自动驾驶; 感通算融合; 无线虚拟导轨; 集中式分级管控; 高可靠低时延通信; 高精度定位; autonomous driving; communication-sensing-computing integration; autonomous driving with virtual rail; centralized controlling with hierarchical architecture; ultra-reliable and low latency communications; high-precision positioning;

摘要 为了设计非对称信道下的低密度奇偶校验(low-density parity-check, LDPC)码并分析其性能,本文提出了可实现的基于偏移最小和译码的非对称离散密度进化方法.首先采用组合数学、差分方法和二项式定理等工具推导了低复杂度的非对称信道离散密度进化的迭代公式;应用该迭代公式,进一步对采用偏移最小和译码的LDPC码编码进行优化设计,得到了在非对称信道下不同量化范围和步长的LDPC码的最佳度分布及其性能;最后获得了在高精度量化下的最佳偏移值.结果表明在非对称信道下,改进的基于偏移最小和译码的非对称密度进化方法复杂度比原方法呈指数级降低;当码率固定,规则码变量节点度越小其性能越好,最佳偏移值越小.对非规则LDPC码,使用差分进化算法找到了最佳度分布与偏移值.码率固定时,最大变量节点度越大,非规则码性能越好.

关键词 非对称信道; 低密度奇偶校验码; 最小和; 密度进化; 度分布; 差分进化; asymmetric channel; low-density parity-check codes; min-sum; density evolution; degree distributions; differential evolution;

摘要 大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)技术能够显著提升无线通信系统的能量效率和频谱效率,其关键前提是获取精确的信道状态信息,然而导频复用造成的导频污染问题严重影响信道估计精度,成为制约大规模MIMO系统性能的核心难题.本文提出无线知识驱动的大规模MIMO信道估计模型,基于信道海图技术挖掘用户在角度域空间中的近邻关系作为无线信道知识,设计基于无线知识驱动的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)信道估计器(WKDCNN)提高信道估计精度.研究表明,在不同信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)下,天线数、导频污染程度、训练集大小对所提方法的信道估计性能均有重要影响.仿真结果表明, WKD-CNN在高信噪比区域的归一化均方误差相较于传统信道估计算法、基于多层感知机(multilayer perceptron, MLP)和无信道海图知识驱动卷积网络的信道估计方法均明显降低.

关键词 大规模MIMO; 信道海图; 信道估计; 知识驱动; 机器学习; massive MIMO; channel charting; channel estimation; knowledge-driven; machine learning;

摘要 随着可用频率等无线传输资源逐渐消耗殆尽,基于电磁波轨道角动量(orbital angular momentum, OAM)新维度的数据传输成为未来无线通信系统潜在核心关键技术.具有OAM的电磁波被称为涡旋电磁波,具体可分为通过回旋电子辐射生成的涡旋电磁波量子,以及由不同相位的电磁波量子叠加生成的统计态涡旋波束.然而,由于统计态涡旋波束被认为是基于多天线的多输入多输出(multipleinput multiple-output, MIMO)系统的一种在直射信道环境下波束成形的特例,从而对电磁波OAM传输是否具有新维度产生争论.特别是从微观层面到宏观层面,目前缺少相应理论文献和分析方法予以澄清.为解决这个问题,本文提出了一种基于量子电动力学(quantum electro-dynamics, QED)的轨道角动量分析方法,结合统计物理学概念,对涡旋电磁波轨道角动量传输过程进行分析,明确了量子态和统计态的区别.本文的主要创新点包括:(1)提出了一种结合统计物理学的量子电动力学分析方法,建立了电磁波微观状态与宏观状态的桥梁;(2)采用所提方法,对统计态OAM涡旋波束进行了全面分析,并与量子态OAM涡旋电磁波量子进行了充分对比;(3)针对涡旋电磁波物理新维度的质疑,明确了量子态OAM为无线传输系统提供新维度.本文分析指出:量子态OAM涡旋电磁波量子与统计态OAM涡旋波束关于轨道角动量定义的内涵是不同的,分别属于内禀和外部OAM,从而导致了统计态OAM涡旋波束的外部OAM与电场强度的空域紧耦合,这也是统计态OAM涡旋波束传输不会超过传统多天线MIMO传输最大容量界的根本原因;与之相比,量子态OAM则是在物理上完全独立于电场强度且与宏观空域解耦,可构成无线传输新维度.因此,含有内禀OAM的量子态OAM涡旋电磁波量子是开发电磁波新资源的发展方向,以其为核心关键技术的无线通信系统则是未来的发展趋势.

关键词 电磁波; 轨道角动量; 涡旋波束; 量子电动力学; 涡旋电磁波量子; 微波量子; 无线通信; MIMO; electro-magnetic wave; OAM; vortex beam; quantum electro-dynamics; vortex photon of EM wave; microwave photon; wireless communications; MIMO;

摘要 在基于马特恩簇过程的下行非正交多址接入型异构网(non-orthogonal multiple access heterogeneous network, NOMA-HetNet)中,针对典型宏小区中不同干扰类型,提出一种联合干扰对齐(interference alignment, IA)与功率分配(power allocation, PA)的干扰管理方案.在该方案中,在分析IA可行性的基础上,通过设计基于干扰信道对齐的两阶段式IA算法、微基站(small base station, SBS)预编码矢量和宏用户(macro user, MUE)检测矢量,来分别消除宏基站(macro base station, MBS)对微用户(small user, SUE)的层间干扰、SBS对SUE的簇间干扰和SBS对MUE的层间干扰.同时,为抑制簇内干扰,以最大化系统和速率为目标,构建一基于PA的非凸优化问题,并通过对非线性最小速率约束条件线性化处理,将原问题转化为凸优化问题,进而利用卡罗需–库恩–塔克(Karush-Kuhn-Tucker)最优性条件,从理论上推导出该问题的最优闭式解.仿真结果验证了所提干扰管理方案的有效性.

关键词 非正交多址接入型异构网; 干扰管理; 干扰对齐; 功率分配; 凸优化; NOMA-HetNet; interference management; interference alignment(IA); power allocation(PA); convex optimization;

摘要 太赫兹通信被普遍认为是未来6G移动通信系统的核心组成部分.通过对国内外太赫兹无线通信系统中太赫兹上变频与下变频主要技术路线进行分析与对比,本文提出了一种超宽带太赫兹光纤一体融合实时系统新型架构,借助于商业成熟的数字相干光模块(digital coherent optics, DCO),解决超高容量6G太赫兹实时无线通信难题.该架构系统性融合双偏振光子上变频太赫兹产生和光电混合下变频太赫兹接收技术,解决“光纤–太赫兹–光纤”无缝融合的应用难题.考虑到光电器件带宽受限,利用超宽带太赫兹信号多维调制技术,提升频谱效率和传输容量.针对复杂时变的太赫兹光纤混合信道,提出基于深度神经网络(deep neural network, DNN)的智能非线性联合补偿技术,有效解决太赫兹光纤混合信道信噪比受限问题.基于上述架构和关键技术,完成了世界上首个360～430 GHz光子太赫兹100/200 GbE实时无线传输通信实验,创造了目前世界上太赫兹无线通信的最高实时传输纪录,通信速率较5G提升10～20倍.本文提出的技术方案可实现与高速光纤网络的无缝融合,在太赫兹与光信号之间平滑转换,且能够充分复用商用化DCO,兼容IEEE 802.3和ITU-T G.798物理层传输协议,显著降低研发技术门槛和成本,大大加速6G太赫兹技术商用化进程.本文还从大容量、长距离和集成化等方面,对太赫兹光纤一体融合通信系统的未来发展方向及关键技术进行展望.

关键词 6G; 太赫兹无线通信; 光纤通信; 一体融合; 实时通信; 6G; THz wireless communication; optical fiber communication; seamless converged architecture; real-time communication;

摘要 将多流接收空间调制(multi-stream receive-spatial modulation, MSR-SM)技术应用于用户和接入点(access point, AP)都是多天线的去蜂窝(cell-free)多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)下行链路传输,为绿色节能的无线通信提供新的思路.在AP的最高发射功率和用户的最低信干噪比(signal interference-to-noise ratio, SINR)约束下,运用连续凸逼近(sequential convex approximation, SCA)算法求得每个AP的功率控制系数,实现能量效率(energy efficiency, EE)最优化.为减少不必要的服务AP数量,降低系统总消耗功率,本文提出基于注水(water-filling)算法的接入点选择方案.通过仿真表明,本文所提的功率分配算法相比最大最小(max-min)功率控制算法可以显著提升能量效率,基于多流接收空间调制的下行链路传输模式,其能量效率性能优于传统的空分复用MIMO数字调制模式.此外,基于AP选择方案的连续凸逼近算法相比无AP选择方案的功率控制算法,能够进一步增强能量效率.

关键词 去蜂窝; 多流接收空间调制; 连续凸逼近; 能量效率; 接入点选择; cell-free; MSR-SM; sequential convex approximation; energy efficiency; AP selection;

摘要 为了缓解无人机面临的通信瓶颈问题,本文充分利用通信、计算和控制间的共生效应,从信息物理融合的角度探讨一种面向无人机智能通信的框架.首先,分析了计算和控制对通信的耦合作用以及相关研究工作.进而,提出一种信息物理融合框架并阐述各模块的关键作用.该框架将通信决策的维度扩展到计算和控制上,能够更准确地定位和处理通信问题,为实际应用中的通信、计算和控制一体化设计提供启发.最后,以一个应用范例来说明基于所提通信框架进行建模和优化的过程.仿真结果验证了所提框架的有效性和先进性.

关键词 无人机; 智能通信; 信息物理融合; 信息物理系统; 能耗模型; unmanned aerial vehicle; intelligent communication; cyber-physical fusion; cyber physical system(CPS); energy consumption model;

摘要 面对日益复杂的电磁频谱环境和持续增长的用频需求,为了维护电磁频谱秩序和安全,提高频谱资源整体利用效率,亟需利用有限感知节点采集的频谱状态数据,挖掘广域地理空间的频谱态势信息.本文从空、时、频等多维频谱态势表征着手,探讨和总结基于空间稀疏采样的电磁环境频谱态势的模型和生成方法.本文提出了基于多元函数的频谱态势表征方法,建立了适应不同辐射源传播特性的频谱态势模型.针对不同类别的频谱态势生成方法,论文分析了空间稀疏采样下频谱态势模型的辨识性和恢复性条件,为实现频谱态势的可靠生成提供了理论准则.最后,论文通过仿真对不同频谱态势生成算法的性能进行了对比分析.

关键词 频谱态势; 无线电环境地图; 张量分解; 张量填充; 神经网络; spectrum situation; radio environment map; tensor decomposition; tensor completion; neural network;

摘要 无线信号交汇定位是最常见的几何定位技术,在通信与定位领域具有广泛的应用.然而人们对无线信号交汇定位所产生的奇异解问题本质认识不足,对相关解决方法缺少基础和深入的研究.针对上述问题,本文基于最小二乘法推导了相关一维/二维/三维定位的解析式,从新的角度发现了用来表征奇异解的八条几何拓扑约束关系,并提出了参数微调法和空时自调节法来解决奇异解相关问题.实验结果表明所提出的几何拓扑约束关系是可信的,使奇异解问题易表征、可解释;此外,所提出的解决方法可实现对奇解问题的高效解决,且有高精度定位近似解.总之,该工作对几何定位、基站布设、奇异解表征和鲁棒定位算法设计等提供了有益指导.

关键词 无线信号交汇定位; 几何定位; 最小二乘法; 奇异解; 拓扑约束; wireless signal intersection location; geometric positioning; least square method; singular solution; topological constraints;

摘要 为了提高终端直通(device-to-device, D2D)网络设备运行寿命和复杂电磁环境下的抗干扰能力,提出了一种基于数能同传的D2D网络系统能效最大化的鲁棒资源分配算法.考虑用户最小速率约束、最小收集能量约束、功率分流和信道分配因子约束,建立了联合优化传输功率、子信道和功率分流因子的鲁棒能效资源分配模型.基于Dinkelbach方法和Worst-case方法,将原NP-hard问题转换为确定性的凸优化问题,利用匹配理论和拉格朗日对偶理论获得解析解.仿真结果表明所提算法具有较好的鲁棒性和较高的能效.

关键词 D2D通信; 无线信息与功率同传技术; 匹配理论; 能效; 鲁棒资源分配; D2D communications; SWIPT; matching theory; energy efficiency; robust resource allocation;

摘要 近年来,共生散射通信因其在频谱与能量域的互惠共享特性而受到广泛关注,为解决6G面临的频谱与能耗问题提供了潜在方案.在该技术中,次系统利用主系统的频谱及射频信号实现被动式反向散射通信,而次系统的传输为主系统提供额外的多径效应,有望提升主系统的性能.本文首先介绍共生散射通信的基本概念及技术原理,然后从信息论基础、接收机设计、资源配置,以及多用户接入4个方面综述该技术的研究现状.在此基础上,讲述可重构智能表面(reconfigurable intelligent surface,RIS)在共生散射通信系统中的应用,分析并总结了引入RIS为共生散射通信带来的性能增益.最后介绍了融合共生散射通信的6G架构及应用前景,并探讨了共生散射通信面临的技术挑战.

关键词 6G; 共生散射通信; 可重构智能表面; 互惠共生; 频谱效率; 能量效率; 6G; symbiotic backscatter communications; reconfigurable intelligent surface; mutualistic symbiosis; spectrum efficiency; energy efficiency;

摘要 随着计算密集型和时延敏感型应用的大量涌现,在大数据和低时延计算需求的驱动下,移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)在提升用户体验和降低能耗方面将发挥重要作用.然而,由于计算资源有限的MEC服务器无法快速响应海量突发的计算请求,计算任务在MEC服务器的排队等待时间是不可忽略且难以预测的.为了保证在排队等待时间不确定的网络环境中满足应用的计算时延需求,本文在计算时延约束条件下,以最小化系统能耗为目标,提出了一种基于随机模拟的任务卸载和资源分配两阶段随机规划算法SS_2SSP.仿真结果表明, SS_2SSP算法能够保证应用的计算时延需求,同时有效降低了系统能耗.

关键词 移动边缘计算; 不确定网络; 任务卸载; 资源分配; 计算时延; 两阶段随机规划; mobile edge computing; uncertain network; task offloading; resource allocation; computation delay; two-stage stochastic programming;

摘要 车辆编队作为蜂窝车联网(cellular-vehicle-to-everything, C-V2X)的高级应用之一,可以有效地提高出行效率.处于编队内的车辆需要实时共享速度、前进方向和意图(制动、加速度等)等信息,并且位于队头的车辆需负责整个编队的管理并传递控制消息.但是在高密度场景下,当多个编队的队头被分配到同一子信道上同时传输时,多个编队之间会存在干扰,如果队头车辆以传统的固定功率方式进行广播,广播功率过大会导致对其他队列造成的干扰过大,广播功率过小则会影响队列内成员的接收质量,因此需要合适的功率分配方案以满足高密度场景下的通信需求.本文在满足时延、接收信噪比要求的前提下以最小化总功率消耗为目标,提出了一种基于中继的多队列协作功率优化方案,该方案通过在编队内选取合适的中继车辆以减少每跳广播所需要的功率,从而减少对其他编队的干扰并且降低总功率消耗.仿真结果表明,所提出的方案相比传统方案能够容纳更多的编队成员,并且在满足性能要求的前提下大幅降低总功率消耗.

关键词 C-V2X; 车辆编队; 广播功率; 中继; 功率优化; C-V2X; platoon; broadcast power; relay; power optimization;

摘要 大规模机器通信作为第五代移动通信系统的三大应用场景之一,也是支撑未来第四次工业革命的关键技术.其主要通过部署大量的机器设备,以实现智能型社会.由于低功耗要求,人们引入了免授权随机接入来减少设备与基站间的信令交互过程.加之无线电资源的匮乏,如何实现大规模机器设备的免授权随机接入成为挑战.在B5G以及6G中,这一挑战将变得尤为显著.因此有必要研究出一种行之有效的多址接入技术.串联扩频多址技术是一种实现大规模机器设备高效连接的新型非正交多址接入技术,并且能够以较低的复杂度实现高连接性和高可靠性.本文首先综述了大规模机器通信的特点及多址技术的研究现状.然后,介绍了串联扩频多址技术的收发机设计和性能权衡性分析.最后,介绍了串联扩频多址技术的研究进展和应用进展.

关键词 大规模机器通信; 非正交多址; 串联扩频多址; B5G; 6G; mMTC; NOMA; TSMA; B5G; 6G;