检索结果-内蒙古大学图书馆

激光与光电子学进展 2022年第11期59卷 205-211页

作者：邓乾党建张在琛吴亮东南大学信息科学与工程学院移动通信国家重点实验室江苏南京210096 网络通信与安全紫金山实验室江苏南京211111

在可见光通信(VLC)系统中,发射端调制信号的幅度必须保持非负才能驱动LED发光,导致VLC系统的可达速率公式与传统射频通信系统存在较大差异。此时,传统最大化可达速率的预编码矩阵设计方法不再适用。针对该问题,提出了一种适用于多输入... 详细信息

在可见光通信(VLC)系统中,发射端调制信号的幅度必须保持非负才能驱动LED发光,导致VLC系统的可达速率公式与传统射频通信系统存在较大差异。此时,传统最大化可达速率的预编码矩阵设计方法不再适用。针对该问题,提出了一种适用于多输入多输出VLC系统的预编码矩阵设计方法。首先,基于严格卡罗需库恩塔克条件求解出特征信道功率分配表达式。然后,根据注水算法的思想为性能较好的子信道分配较大功率。通过对特征信道功率的取值次序进行约束,本方法能在逼近最优可达速率的同时具备低复杂度特点。仿真结果表明,相比现有预编码矩阵设计方法,本方法的可达速率指标有显著提升。

关键词：光通信奇异值分解注水算法预编码

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资源小区——面向下一代超密集网络的无线覆盖结构

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物联网学报 2023年第1期7卷 1-17页

作者：张夏雨李建东刘俊宇盛敏史琰解子文西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710071 鹏城实验室广东深圳518055

随着移动用户对高速数据传输业务的需求不断增加,移动通信系统在局部区域容量覆盖能力不足的问题日益显著。为了消除容量覆盖空洞,克服网络的复杂干扰,提出了资源小区覆盖结构。该覆盖结构具有弹性可扩展、高能效按需覆盖的特点,以干扰... 详细信息

随着移动用户对高速数据传输业务的需求不断增加,移动通信系统在局部区域容量覆盖能力不足的问题日益显著。为了消除容量覆盖空洞,克服网络的复杂干扰,提出了资源小区覆盖结构。该覆盖结构具有弹性可扩展、高能效按需覆盖的特点,以干扰管控为基础,形成面向容量覆盖和能量覆盖的基本空间单元,实现业务分布、能量分布与覆盖结构的相互适配。依托上述覆盖结构,进一步研究了面向容量覆盖的资源小区生成方法,通过宏观上覆盖结构的动态调整以及网络资源随业务变化的按需高效流转,实现了均匀的接入点部署结构对非均匀业务分布的高效覆盖。仿真和实测结果表明,相比于传统静态覆盖方法,所提资源小区的生成方法消除了容量覆盖空洞,提高了整网的峰值传输速率,有效提升了网络的容量覆盖能力。

关键词：资源小区超密集网络容量覆盖能量覆盖

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意图感知的社交网络用户城外移动行为预测

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计算机学报 2024年第11期47卷 2579-2593页

作者：胥帅李博涵许建秋曹玖新傅晓明南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 东南大学网络空间安全学院南京211189 哥廷根大学计算机科学研究所哥廷根37077德国

基于社交网络用户生成的时空数据预测用户在城外的移动行为已成为城市协同管理的迫切需求.用户城外出行相对于城内移动而言属于“长尾”事件,导致用户在城外生成的签到数据极度稀疏,现有研究难以利用有限的跨城市签到数据建模用户城外... 详细信息

基于社交网络用户生成的时空数据预测用户在城外的移动行为已成为城市协同管理的迫切需求.用户城外出行相对于城内移动而言属于“长尾”事件,导致用户在城外生成的签到数据极度稀疏,现有研究难以利用有限的跨城市签到数据建模用户城外出行偏好,进而准确预测用户在城外的移动行为.为此,本文提出一种意图感知的社交网络用户城外移动偏好建模框架TIEMPO.首先,为缓解数据稀疏性问题,通过随机游走从构建的城外地点网络中采样移动轨迹,利用无监督聚类发现特定数目的用户城外出行意图;其次,引入记忆网络从相似用户在城外的移动轨迹中进一步提炼出行意图;然后,基于迁移学习思想,将用户城内签到与城外出行意图进行交互建模,从而强化用户城外移动偏好表示;最后,融合用户城外移动偏好表示与地点隐含表示对用户访问城外地点的概率进行量化.本文基于多个跨城市签到数据集进行广泛的实验分析,结果表明TIEMPO能有效预测社交网络用户在城外的移动行为,预测准确性指标Acc@10相比基线模型体现出12%~15%的明显优势,排序可靠性指标NDCG@10相比基线模型则超出3%~5%,即使在冷启动预测场景下TIEMPO依然表现最优.

关键词：移动行为预测跨城市意图感知偏好建模知识迁移社交网络

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车联网环境下可重构智能反射面辅助无线信道估计算法

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通信学报 2022年第8期43卷 142-150页

作者：曾嵘杭潇杭州电子科技大学通信工程学院浙江杭州310018

针对上行链路车联网环境下可重构智能反射面(RIS)辅助多用户的信道估计问题,提出了一种基于位置信息辅助的压缩感知信道估计算法。首先,基于通信设备位置信息,搭建单RIS辅助单用户通信模型,根据波束出发角(AOD)与到达角(AOA)的逻辑关系... 详细信息

针对上行链路车联网环境下可重构智能反射面(RIS)辅助多用户的信道估计问题,提出了一种基于位置信息辅助的压缩感知信道估计算法。首先,基于通信设备位置信息,搭建单RIS辅助单用户通信模型,根据波束出发角(AOD)与到达角(AOA)的逻辑关系推导了最优相移矩阵,然后根据获得的相移矩阵,基于压缩感知理论构建了感知矩阵并进行信道估计,最后扩展到多用户场景下迭代求解。基于车联网技术获得的位置信息求解最优RIS相移矩阵,减少了信道额外的训练开销,进一步降低了信道估计的复杂度。仿真结果表明,所提算法具有较高的信道估计性能。

关键词：可重构智能反射面车联网信道估计压缩感知算法波束成形

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雾网络中在线缓存方案设计

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西安电子科技大学学报 2022年第2期49卷 36-41页

作者：孙蓉郑慧慧刘景伟西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710071 华侨大学厦门市移动多媒体通信重点实验室福建厦门361021 中原银行股份有限公司河南郑州450000 西安电子科技大学陕西省区块链与安全计算重点实验室陕西西安710071

5G网络中将会部署大量的超密集边缘设备,在边缘设备附近放置和处理数据,可以避免不必要的网络数据传输,减少网络传输时延。雾计算网络将云服务的能力扩展到网络边缘,通过近距离地为终端提供计算、存储和通信等服务,能够有效地降低系统... 详细信息

5G网络中将会部署大量的超密集边缘设备,在边缘设备附近放置和处理数据,可以避免不必要的网络数据传输,减少网络传输时延。雾计算网络将云服务的能力扩展到网络边缘,通过近距离地为终端提供计算、存储和通信等服务,能够有效地降低系统数据传输时延。在5G愿景的驱动下,针对雾计算网络的数据存储,提出了一种利用编码缓存技术在雾计算网络中快速获取数据的有效方案——雾网络缓存架构,解决了缓存资源分配和数据传输问题。首先将基于雾网络的缓存架构建模为两跳网络,并为两跳网络提出一种基于文件分割和极大最小距离可分码的去中心化在线编码缓存方案。该方案通过合理设计服务器文件更新方法以及中继和用户的缓存更新策略,保证了服务器文件与中继和用户的缓存文件的一致性,使得中继和用户的缓存内容保持有效性。然后通过仿真分析了两跳网络的缓存内存和传输负载之间的关系。仿真结果证明了所提出的方案具有较低的传输负载,能够有效地缓解网络拥塞。

关键词：雾计算在线缓存去中心化传输负载

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毫米波通信中基于阻挡预测的无人机抗阻挡轨迹设计

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电子与信息学报 2025年第4期47卷 1093-1103页

作者：马雪解解董洋瑞李小亚贺晨范建平西北大学信息科学与技术学院西安710127 西北机电工程研究所咸阳712099 东南大学移动通信全国重点实验室南京210096

无人机毫米波通信能够在多种按需服务场景中提供高速数据传输。然而,毫米波信号易受障碍物阻挡,使得路径损耗大,严重影响系统吞吐量性能。为解决这一问题,该文提出一种基于阻挡预测的无人机抗阻挡轨迹规划方法,在障碍物地理信息(包括位... 详细信息

无人机毫米波通信能够在多种按需服务场景中提供高速数据传输。然而,毫米波信号易受障碍物阻挡,使得路径损耗大,严重影响系统吞吐量性能。为解决这一问题,该文提出一种基于阻挡预测的无人机抗阻挡轨迹规划方法,在障碍物地理信息(包括位置、形状、大小)未知且移动用户定位存在误差的情况下,准确预测链路阻挡并规划无人机飞行轨迹。通过设计引入定位误差泰勒展开项的几何特征向量,对用户与无人机之间的链路阻挡进行预测,进而规划无人机的3维轨迹以有效避免阻挡,提升用户吞吐量。仿真结果表明,针对用户定位误差设计的特征向量能够提高阻挡预测精度。与基于概率阻挡模型的现有算法相比,所提基于阻挡预测的无人机抗阻挡轨迹规划算法尽管复杂度较高,但能够获得更高吞吐量,实现了复杂度与性能之间的均衡。

关键词：毫米波无人机通信移动用户位置误差阻挡预测无人机3维轨迹设计深度强化学习

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面向6G的新形态MIMO技术

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北京邮电大学学报 2024年第5期47卷 1-13页

作者：王莹袁野陈源彬北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876 北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876

旨在探讨新形态多输入多输出(MIMO)技术在面向第6代移动通信系统(6G)中的演进及其挑战。新形态MIMO技术呈现出更大阵列孔径和更密集阵列元件的趋势,涵盖超大规模MIMO、全息MIMO和超大规模智能超表面等多种形式。通过分析这些技术,研究... 详细信息

旨在探讨新形态多输入多输出(MIMO)技术在面向第6代移动通信系统(6G)中的演进及其挑战。新形态MIMO技术呈现出更大阵列孔径和更密集阵列元件的趋势,涵盖超大规模MIMO、全息MIMO和超大规模智能超表面等多种形式。通过分析这些技术,研究了其在远场与近场信道建模、近场信道估计及波束赋形方案中的应用现状与进展。结果表明,随着通信频段向毫米波和太赫兹等高频段拓展,瑞利距离的扩展导致近场效应显著增加,各种新形态MIMO技术在应对这些挑战中展现出了独特优势。最后总结了新形态MIMO技术未来的研究方向及其在提升6G性能中的潜在贡献。

关键词：新形态多输入多输出信道建模信道估计波束赋形

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2.4-2.5GHz CMOS Doherty射频功率放大器设计

2.4-2.5GHz CMOS Doherty射频功率放大器设计

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作者：杨定东南大学

学位级别：硕士

当下,移动网络与物联网快速发展,这预示着万物互联时代的到来,也对通信技术提出了很多新要求。其中,射频前端作为移动智能终端与无线通信系统的硬件基础,正在以低功耗、高性能、低成本为主导的方向上大力发展。功率放大器(Power Amplifi... 详细信息

当下,移动网络与物联网快速发展,这预示着万物互联时代的到来,也对通信技术提出了很多新要求。其中,射频前端作为移动智能终端与无线通信系统的硬件基础,正在以低功耗、高性能、低成本为主导的方向上大力发展。功率放大器(Power Amplifier,PA)作为射频发射前端的核心部件,能够决定整个无线通信系统的信号传输质量和效率。同时,将成本低、集成度高的先进CMOS工艺应用到射频前端芯片设计中,也利于通信设备大面积部署。因此,基于CMOS工艺设计大功率、高效率、高线性度的功率放大器具有重大研究意义。论文基于22nm CMOS工艺,设计了一种应用于无线通信的2.4-2.5GHz射频功率放大器。该功率放大器由主功放和辅助功放组成,使用Doherty有源负载调制技术提升电路的功率回退效率,采用LC阻抗逆变器代替传统传输线,实现片上集成。AB类主功放和C类辅助功放均采用差分共源共栅结构,并使用交叉耦合中和电容提升电路稳定性,利用两路功放的三次跨导抵消技术提升电路线性度。功放输出端采用串联组合变压器(SCT)实现低损耗的端口转换和功率合成,输入端采用差分有耗T型网络兼顾稳定性与匹配性能,完成了电路设计、前仿真、版图设计和后仿真。后仿真显示,在TT工艺角、27℃、电源电压3.3V下,工作频段为2.4-2.5GHz时,Doherty功放饱和输出功率为29.87d Bm,输出1d B压缩点为27.73d Bm,功率增益为20.98d B,峰值功率附加效率为46.2%,在功率回退6d B处的功率附加效率为30.57%,版图尺寸为1487μm×1201μm。论文设计的Doherty功率放大器性能满足设计指标要求,可以应用于高效率、低成本的射频收发系统。

关键词：功率放大器 CMOS Doherty 功率回退效率 SCT

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数字孪生架构下基于GAN增强的多智能体深度强化学习边缘推理与异构资源协同优化

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计算机学报 2025年

作者：袁晓铭田汉森黄锟达邓庆绪康嘉文李长乐段续庭东北大学秦皇岛分校河北省海洋感知网络与数据处理重点实验室西安电子科技大学空天地一体化综合业务网全国重点实验室广东工业大学自动化学院北京航空航天大学车路一体智能交通全国重点实验室

边缘侧大模型应用正成为推动智能健康、智慧城市等领域智能化与数字化进程的关键驱动力。然而，大模型海量智能任务异构性和高动态网络的不可预测性，使得边缘设备有限的算力资源难以满足复杂推理任务对高效且可靠服务质量（Quality of ... 详细信息

边缘侧大模型应用正成为推动智能健康、智慧城市等领域智能化与数字化进程的关键驱动力。然而，大模型海量智能任务异构性和高动态网络的不可预测性，使得边缘设备有限的算力资源难以满足复杂推理任务对高效且可靠服务质量（Quality of Service， QoS）的需求。因此本文提出了一种基于生成对抗网络（Generative Adversarial Network， GAN）增强的多智能体深度强化学习（Multi-Agent Deep Reinforcement Learning， MADRL）的边缘推理与异构资源协同优化方法，以实现数字孪生（Digital Twin， DT）驱动的边缘侧大模型赋能系统中异构资源的动态负载均衡，确保推理任务高效性与可靠性。首先，本文构建并分析了DT驱动的边缘侧大模型系统中的物理网络层和孪生网络层，并采用GAN实现对物理实体的孪生映射，从而对海量异构边缘数据进行分布式处理、生成与优化。接着，利用MADRL算法来对系统中的异构资源进行综合量化与协同优化，并将边缘推理数据反馈至MADRL算法中以减少集中式训练过程中的数据通信开销。同时，借助于联邦学习，该架构能够实现多方知识共享，从而有效提升模型训练速度与性能。最后，仿真结果表明，该算法能够在动态复杂大模型赋能边缘系统环境中有效降低推理任务的时延和能耗，充分利用有限的系统资源，确保推理任务的高效性，并提升智能服务的质量。

关键词：边缘侧大模型数字孪生移动边缘计算多智能体深度强化学习生成对抗网络联邦学习

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基于协同学习的频谱智能感知方法

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电讯技术 2023年第12期63卷 1839-1846页

作者：潘成胜蔡韧石怀峰施建锋王钰玥南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 南京理工大学自动化学院南京210094 东南大学移动通信国家重点实验室南京211189

目前无线通信网络频谱环境时空分布复杂多变,现有多用户协同感知方法数据预处理繁琐,感知效率低下。为此,在由用户感知层和边缘融合层构成的系统架构下,提出了一种基于协同学习的频谱智能感知算法。用户感知层采用多分支卷积循环门控神... 详细信息

目前无线通信网络频谱环境时空分布复杂多变,现有多用户协同感知方法数据预处理繁琐,感知效率低下。为此,在由用户感知层和边缘融合层构成的系统架构下,提出了一种基于协同学习的频谱智能感知算法。用户感知层采用多分支卷积循环门控神经网络,利用原始归一化能量信号的底层结构信息,实现本地感知。边缘融合层基于自注意力机制进行消息传播,融合用户感知层中各个非授权用户的感知结果得出最终决策。实验表明,在信噪比为-20 dB以及5个用户协同感知的情况下,该方法能在虚警概率为1.91%时达到18.3%的检测概率,相比对比模型提升了6.1%,且不需要对原始数据额外预处理,降低了算法的复杂度。

关键词：智能频谱感知协同学习卷积神经网络门控循环单元自注意力机制

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