检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2025年第1期47卷 48-56页

作者：王海卜张在琛葛荧萌曾涵东南大学移动通信国家重点实验室南京211189 紫金山实验室南京211111

随着无人机(UAV)系统的规模持续扩大以及对更高通信速率的需求增长,UAV光移动通信(UAV-OMC)已经成为一个有前景的技术方向。然而,传统的UAV-OMC难以支持多UAV之间的通信。该文基于光学智能反射表面(OIRS)技术,提出一个适用于UAV群的分布... 详细信息

随着无人机(UAV)系统的规模持续扩大以及对更高通信速率的需求增长,UAV光移动通信(UAV-OMC)已经成为一个有前景的技术方向。然而,传统的UAV-OMC难以支持多UAV之间的通信。该文基于光学智能反射表面(OIRS)技术,提出一个适用于UAV群的分布式OMC系统。通过在特定的UAV上设置OIRS,利用OIRS将光信号从单个UAV节点扩散到多个UAV节点。这一系统在保留UAV-OMC系统的高能效和高速度的同时,能够支持分布式UAV群的通信。对所提出的系统进行了数学建模,考虑了一系列现实因素,如OIRS的光束控制、UAV之间的相对运动和UAV的抖动等,这些因素都符合实际系统的特点。此外,该文还推导出了系统的误比特率(BER)和渐进中断概率的闭式表达式。基于理论分析和模拟结果,讨论了各个参数和系统设计的影响。

关键词：光移动通信光学智能反射表面无人机性能分析

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面向大规模低地球轨道卫星网络的星间链路连接策略

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通信学报 2024年第8期45卷 100-109页

作者：燕锋聂浩俭夏玮玮沈连丰东南大学移动通信全国重点实验室江苏南京210096

针对大规模低地球轨道(LEO)卫星网络,提出了2类新型星间链路(ISL)连接策略:Grid-V和Grid+,并对传统的Grid连接策略进行改进。所提策略充分利用了次邻轨和跨邻轨星间链路,Grid-V连接策略舍弃了Grid连接策略的轨内链路,利用次邻轨和跨邻... 详细信息

针对大规模低地球轨道(LEO)卫星网络,提出了2类新型星间链路(ISL)连接策略:Grid-V和Grid+,并对传统的Grid连接策略进行改进。所提策略充分利用了次邻轨和跨邻轨星间链路,Grid-V连接策略舍弃了Grid连接策略的轨内链路,利用次邻轨和跨邻轨的星间链路形成网络拓扑;Grid+连接策略在保留Grid连接策略中的星间链路基础上,允许卫星与同轨道或者次邻轨道卫星建立跨星连接。针对Walker-Delta星座构型的大规模LEO卫星网络,设计了基于所提星间链路连接策略的最短距离路由算法,并分别从几何拓扑和数据包层面对路由进行了系统级仿真,以评估各连接策略的性能。仿真结果表明,在几何拓扑层面,所提策略可以有效减少平均路由跳数与路径切换次数;在数据包层面,所提策略在往返时延及抖动、路径占用率、平均吞吐量等方面具有更好的性能。

关键词：低地球轨道卫星网络星间链路连接策略路由

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智能超表面毫米波覆盖增强波束设计与测量

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西安电子科技大学学报 2024年第5期51卷 189-200页

作者：滕晓坤孟声国陈伟聪唐万恺金石东南大学移动通信全国重点实验室江苏南京211189

针对毫米波无线通信系统中信号覆盖性能弱的问题,提出使用智能超表面反射宽波束以持续增强弱覆盖区域信号强度的方法。首先,在没有视距路径的收发机之间引入智能超表面,利用智能超表面电波传播模型,得到反射辅助路径的接收信号功率表达... 详细信息

针对毫米波无线通信系统中信号覆盖性能弱的问题,提出使用智能超表面反射宽波束以持续增强弱覆盖区域信号强度的方法。首先,在没有视距路径的收发机之间引入智能超表面,利用智能超表面电波传播模型,得到反射辅助路径的接收信号功率表达式。随后,根据先验信息的不同获知程度,提出一种智能超表面反射相移设计框架,并采用启发式算法实现智能超表面离散相移约束下的高效寻优。仿真结果证明,所提算法能够基于智能超表面合成任意宽度的反射波束。同时,根据待覆盖区域的具体形状优化能够进一步提高智能超表面覆盖增强性能。最后,搭建智能超表面反射方向图测量系统和毫米波通信原型系统,在35 GHz频段开展测量验证,获得与仿真结果一致的性能。在暗室环境下的方向图测量验证了智能超表面波束合成算法的有效性。在实际环境下开展的信号覆盖情况测量中,对比未部署智能超表面的情况,部署智能超表面和所提算法后信号覆盖率从1.5%提升至90%。

关键词：智能超表面毫米波覆盖增强波束合成原型测量

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大模型使能的语义通信研究现状与发展趋势

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信号处理 2025年

作者：刘方彧丁家润冯禹硕姜培文李潇金石东南大学移动通信国家重点实验室

随着通信技术和新兴场景的快速发展，未来无线通信网络将面临更加复杂的需求，如全覆盖、高速率、高可靠以及智能化的泛在连接。同时，数据流量和带宽需求的激增也对新场景的通信网络提出了更高的挑战。语义通信作为一项前沿技术，通过... 详细信息

随着通信技术和新兴场景的快速发展，未来无线通信网络将面临更加复杂的需求，如全覆盖、高速率、高可靠以及智能化的泛在连接。同时，数据流量和带宽需求的激增也对新场景的通信网络提出了更高的挑战。语义通信作为一项前沿技术，通过神经网络提取和传输数据的语义信息，显著降低带宽需求并提升传输质量。近期兴起的大模型凭借强大的特征提取和理解能力，在表达能力和预测性能上具有显著优势，能够有效处理多模态信息和复杂数据，相比于传统网络，展现出更广泛的应用潜力。在此背景下，本文综述了大模型赋能的语义通信的研究现状与发展趋势，重点探讨了其在语义编解码、物理层、网络层的设计及实际部署中的应用。首先，介绍了语义通信的基本概念，分析其基本结构及其与传统通信方案的区别，并简述了基于大模型的语义通信相关技术。接着，从语义编解码、物理层设计和网络层三个角度，分析了大模型与传统神经网络在语义通信中的性能表现，展示大模型在提升通信准确性、效率和鲁棒性方面的潜力。最后，本文总结了通信大模型的未来发展方向及面临的挑战，包括模型的训练、定制化、原型验证等问题，并展望了解决训练数据获取与同步、计算资源与硬件功耗等问题的新思路，以推动大模型在语义通信中的进一步应用与发展。

关键词：语义通信大模型物理层网络层原型验证

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基于广义投影梯度下降算法的深度学习大规模MIMO信号检测

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东南大学学报（自然科学版） 2024年第4期54卷 961-971页

作者：黄永明王正东南大学移动通信国家重点实验室南京211189 东南大学信息科学与工程学院南京211189

为了提升大规模MIMO系统的信号检测性能,对由投影和梯度下降(gradient descent,GD)这2个基础操作构成的投影梯度下降(projected gradient descent,PGD)算法进行研究.在基于PGD算法的大规模MIMO检测器中,由于投影和GD操作的损失函数不同... 详细信息

为了提升大规模MIMO系统的信号检测性能,对由投影和梯度下降(gradient descent,GD)这2个基础操作构成的投影梯度下降(projected gradient descent,PGD)算法进行研究.在基于PGD算法的大规模MIMO检测器中,由于投影和GD操作的损失函数不同,迭代时需要使两者达到平衡,因此通过广义投影梯度下降(generalized projected gradient descent,GPGD)方法实现了投影和GD操作的灵活选取.GPGD方法中在多次的GD步骤后执行1次投影,与传统方式中交替进行投影和GD操作相比,具有显著优势;同时为了保证算法的收敛效率,也对GD操作的步长进行了探究.另外,通过对GPGD算法进行基于深度神经网络的迭代展开,进一步构建了自纠错自动检测器的检测框架,有效提升检测性能和效率.仿真结果表明,GPGD方法带来了明显的系统增益,具有显著的优越性.

关键词：大规模MIMO检测投影梯度下降去噪自动编码器深度学习

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超大规模MIMO系统混合场信道估计

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中国科学:信息科学 2025年

作者：霍俊彤卢治铮韩瑜金石东南大学移动通信国家重点实验室

本文针对超大规模MIMO (extremely large-scale multiple-input multiple-output, XL-MIMO)系统的混合场信道估计问题,提出了一种基于远近场路径分量分离的牛顿化正交匹配追踪(separationbased Newtonized orthogonal matching pursuit, S-NOMP)算法.首先研究适用于分离远场路径及近场路径分量的阈值准则,进而对混合场中远场及近场路径分量进行精确识别及分离.在此基础上,对分离出的路径分量分别使用远场牛顿化正交匹配追踪(far-field NOMP, F-NOMP)和近场牛顿化正交匹配追踪(near-field NOMP, N-NOMP)算法进行信道估计,实现在混合场复杂信道环境中远场及近场路径分量比例先验信息未知的情况下,以较低复杂度完成对多条路径信道参数的精确估计以及对混合场信道的高效重构.相较于其他混合场信道估计算法,该算法能够在缺乏信道远近场路径分量比例先验信息的条件下,仍获取高效的信道估计结果.仿真结果表明所提S-NOMP算法可以实现更加灵活高效的混合场信道估计,且相较于现有算法具备更高的估计精度.

关键词：超大规模MIMO 混合场信道远近场路径分离信道估计

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并行传输编码缓存问题研究

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西安电子科技大学学报 2023年第2期50卷 11-22页

作者：林霄罗松刘楠东南大学移动通信国家重点实验室江苏南京211100

基于提高网络传输的效率并得到更好的低延迟效果的目的,缓存技术应运而生。不同于传统缓存技术,编码缓存技术通过巧妙创造多播机会,使得服务器的一次广播传输能够同时满足多个用户的不同需求,从而得到全局缓存增益。考虑一个并行传输的... 详细信息

基于提高网络传输的效率并得到更好的低延迟效果的目的,缓存技术应运而生。不同于传统缓存技术,编码缓存技术通过巧妙创造多播机会,使得服务器的一次广播传输能够同时满足多个用户的不同需求,从而得到全局缓存增益。考虑一个并行传输的编码缓存网络,其中服务器可以向所有用户广播消息,同时,用户之间也可以互发信息。提出了一种非编码预存储的编码缓存方案,该方案可分为三个阶段:预缓存阶段、分配阶段和交付阶段,通过向服务器和用户网络预先分配不同的工作量来获得最佳的传输延迟。仿真结果表明,所提并行传输缓存交付方案相比于单独进行服务器多播传输或单独进行D2D网络节点之间的传输,具备更好的实现效果。同时,所提方案在考虑两种不同信道的传输能力差距后,得到了比忽略信道传输能力时更好的实现效果。最后,证明了在非编码预存储的情况下,所提出的并行传输缓存交付方案在服务器广播信道与D2D网络传输信道的信道容量相同且用户缓存资源充足时的最优性。

关键词：编码缓存非编码预存储并行传输

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面向超可靠低时延通信的有限块长MIMO传输理论与技术

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中国科学：信息科学 2024年第5期54卷 1055-1077页

作者：沈弘朱鹏程刘平川孙羿李至诚张睿许威尤肖虎东南大学移动通信国家重点实验室南京210096 紫金山实验室南京211111

超可靠低时延通信是5G及未来6G无线通信系统的重要组成部分.针对该类通信场景,如何从MIMO传输的角度实现时延和可靠性的最佳折中,是近年来备受关注的一项研究课题.由于现有基于长包假设的经典MIMO传输体系难以满足系统对于时延和可靠性... 详细信息

超可靠低时延通信是5G及未来6G无线通信系统的重要组成部分.针对该类通信场景,如何从MIMO传输的角度实现时延和可靠性的最佳折中,是近年来备受关注的一项研究课题.由于现有基于长包假设的经典MIMO传输体系难以满足系统对于时延和可靠性的严苛要求,亟需研究更具挑战性的有限块长MIMO传输理论和技术.本文围绕有限块长MIMO信息论、发射机以及接收机设计的已有研究工作进行全面总结,并重点介绍二维空时信道编码以及MIMO一体化接收机等新型技术,为显著提升超可靠低时延通信的性能提供指导.另外,本文简要介绍了作者所在课题组搭建的MIMO超可靠低时延试验验证平台,为后续相关理论与算法的验证奠定试验基础.

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

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智能反射面辅助通感一体化系统安全资源分配算法

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电子与信息学报 2025年第1期47卷 66-74页

作者：朱政宇杨晨一李铮郝万明杨婧孙钢灿郑州大学电气与信息工程学院郑州450001 东南大学移动通信国家重点实验室南京210018

为了解决6G通感一体化系统(ISAC)中信息传输安全以及频谱紧张的问题,该文提出一种智能反射面(IRS)辅助ISAC系统安全资源分配算法。首先,在IRS-ISAC系统中,用户受到窃听者的恶意攻击时,通过干扰机发射的干扰信号和IRS智能地调节反射相移... 详细信息

为了解决6G通感一体化系统(ISAC)中信息传输安全以及频谱紧张的问题,该文提出一种智能反射面(IRS)辅助ISAC系统安全资源分配算法。首先,在IRS-ISAC系统中,用户受到窃听者的恶意攻击时,通过干扰机发射的干扰信号和IRS智能地调节反射相移,重新配置传输环境,以提高系统的物理层安全。其次,考虑在基站和干扰机的最大发射功率约束,IRS反射相移约束以及雷达的信干噪比约束下,建立一个联合优化基站发射波束成形、干扰机预编码和IRS相移的系统保密率最大化优化问题。然后,利用交替优化和半正定松弛(SDR)算法等方法对原非凸优化问题进行转换,求出一个能够得到确定解的凸优化问题。最后提出一种基于交替迭代的安全资源分配算法。仿真结果验证了所提算法的安全性和有效性以及IRS-ISAC系统的优越性。

关键词：通感一体化智能反射面物理层安全交替优化

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基于深度学习的分数多普勒信道估计技术

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东南大学学报(自然科学版) 2025年第2期55卷 593-602页

作者：蒲旭敏王可豪陈伟聪刘雁翔陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 东南大学移动通信国家重点实验室南京211189

针对正交时频空间系统在整数多普勒模型中多普勒分辨率较低,不适用于实际通信场景的问题,在多输入多输出的正交时频空间(multiple⁃input multiple⁃output orthogonal time frequency space,MIMO⁃OTFS)调制系统中考虑分数多普勒信道模型... 详细信息

针对正交时频空间系统在整数多普勒模型中多普勒分辨率较低,不适用于实际通信场景的问题,在多输入多输出的正交时频空间(multiple⁃input multiple⁃output orthogonal time frequency space,MIMO⁃OTFS)调制系统中考虑分数多普勒信道模型,可有效提升多普勒频移分辨率,但同时会产生虚拟路径,导致多普勒间干扰。因此研究了一种模型驱动的学习去噪近似消息传递(learned denoising⁃based approximate message passing,LDAMP)算法,对含有多普勒间干扰的分数多普勒信道进行估计。该算法以去噪近似消息传递(denoising⁃based approximate message passing,DAMP)算法为基础,构建了一个可解释的神经网络框架,并选用去噪卷积神经网络(denoising convolutional neural network,DnCNN)替代DAMP中的传统去噪器,通过学习噪声特征将之有效去除,进而显著提升后续信号处理性能。仿真结果表明,模型驱动的LDAMP算法结合了迭代算法的模型优势和深度学习强大的泛化能力,相较于传统算法,能够有效补偿多普勒间干扰带来的性能损失,实现更高的信道估计精度。

关键词：正交时频空间深度学习分数多普勒模型驱动信道估计

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