检索结果-内蒙古大学图书馆

信号处理 2021年第6期37卷 1055-1065页

作者：朱科宇朱琦南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003 南京邮电大学教育部宽带无线通信与传感网技术重点实验室江苏南京210003

本文在多基站和远端云构成的多层计算卸载场景中,提出了一种多小区蜂窝网络中基站选择、计算卸载与资源分配联合优化算法。该算法考虑多基站重叠覆盖用户的基站选择,在边缘服务器计算资源约束条件下,构建了能耗与时延加权和的最小化问题... 详细信息

本文在多基站和远端云构成的多层计算卸载场景中,提出了一种多小区蜂窝网络中基站选择、计算卸载与资源分配联合优化算法。该算法考虑多基站重叠覆盖用户的基站选择,在边缘服务器计算资源约束条件下,构建了能耗与时延加权和的最小化问题,这是NP-hard问题。本文首先对单用户多基站计算卸载问题,采用拉格朗日乘子法对其进行求解;然后针对多用户多基站场景,考虑用户的基站选择以及边缘服务器计算资源的竞争,基于定义的选择函数对接入基站进行选择,采用次优的迭代启发式算法对单用户场景下的卸载决策做出动态修正,获得卸载决策和边缘服务器资源分配。仿真结果表明,提出的计算卸载及资源分配算法能有效的降低任务完成的时延与终端的能耗。

关键词：移动边缘计算计算卸载基站选择资源分配终端时延与能耗

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5G掀起工业应用新浪潮

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中国工业和信息化 2023年第3期 6-11页

作者：王玉峰王一钦南京邮电大学南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室南京邮电大学通信与信息工程学院

5G已经开启了从消费侧向生产侧全面渗透的进程,在各个工业领域掀起了巨大的变革之潮。5G不仅在现有的制造、城市、医疗、交通等基础领域实现了创新改造,还为推动人工智能、自动化等技术领域的全新发展定下基调。一方面,由于新的无线传... 详细信息

5G已经开启了从消费侧向生产侧全面渗透的进程,在各个工业领域掀起了巨大的变革之潮。5G不仅在现有的制造、城市、医疗、交通等基础领域实现了创新改造,还为推动人工智能、自动化等技术领域的全新发展定下基调。一方面,由于新的无线传输和组网技术的使用,相比于3G和4G,5G(第五代移动通信技术)具有更高的带宽、更低的延迟、更高的可靠性和更大的连接密度,同时5G网络具有高度的可编程性、灵活性和可扩展性。

关键词：无线传输可编程性组网技术第五代移动通信技术人工智能创新改造可扩展性 3G

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基于时空压缩特征表示学习的毫米波雷达手势识别算法

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电子与信息学报 2022年第4期44卷 1274-1283页

作者：韩崇韩磊孙力娟郭剑南京邮电大学计算机学院南京210003 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室南京210003

针对现有无线射频信号的手势识别研究中的数据预处理和特征利用问题,该文提出一种用于调频连续波(FMCW)雷达的时空压缩特征表示学习的手势识别算法。首先对手部反射的毫米波雷达回波信号的距离-多普勒(RD)图进行静态干扰去除和动目标点... 详细信息

针对现有无线射频信号的手势识别研究中的数据预处理和特征利用问题,该文提出一种用于调频连续波(FMCW)雷达的时空压缩特征表示学习的手势识别算法。首先对手部反射的毫米波雷达回波信号的距离-多普勒(RD)图进行静态干扰去除和动目标点筛选,减少杂波对手势信号的干扰,同时减少计算数据量;然后提出一种压缩手势时空特征的表示方法,利用动目标点的主导速度来表示手势的运动特征,实现多维特征的压缩映射,并保留手势运动的关键特征信息;最后设计了一个单通道的卷积神经网络(CNN)来学习和分类多维手势特征信息并应用于多用户和多位置的手势识别。实验结果表明,与现有其他手势识别算法相比,该文提出的手势识别方法在识别精度、实时性以及泛化能力上都具有明显的优势。

关键词：毫米波雷达手势识别特征压缩卷积神经网络

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基于GAN和XGBoost融合的高精度业务流量识别方法

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光通信研究 2023年第3期3期(12)卷 19-23页

作者：关其峰赵夙朱晓荣南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室南京210003

随着互联网技术的不断发展以及网络规模的不断扩大,新的网络业务层出不穷,为了保障用户服务质量,准确快速地对业务流量进行分类是目前的研究重点。传统业务识别方法多以协议或具体业务为分类依据,应用性较低。文章结合业务流量特征和机... 详细信息

随着互联网技术的不断发展以及网络规模的不断扩大,新的网络业务层出不穷,为了保障用户服务质量,准确快速地对业务流量进行分类是目前的研究重点。传统业务识别方法多以协议或具体业务为分类依据,应用性较低。文章结合业务流量特征和机器学习方法,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)和极端梯度增强(XGBoost)融合的业务流量识别方法。该方法首先提取代表业务资源需求的流量特征;然后通过改进GAN算法扩充少数类样本,解决业务识别过程中出现的数据集分布不平衡导致的模型准确率低的问题;最后通过随机森林算法进行特征选择,并利用XGBoost算法完成模型训练。结果表明,该方法对业务识别的准确率达到了97.32%。

关键词：业务识别极端梯度增强生成对抗网络不平衡数据特征降维

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面向多任务的频谱感知博弈算法

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计算机技术与发展 2023年第6期33卷 109-116页

作者：郭晓敏朱琦南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003

随着智能终端设备的增多,频谱资源日益紧缺,认知无线电技术可以通过频谱共享大大提高频谱利用率,频谱感知是认知无线电技术的重要环节。该文结合频谱感知与群智感知,提出了一种面向多任务的频谱感知博弈算法。该算法将感知需求次用户向... 详细信息

随着智能终端设备的增多,频谱资源日益紧缺,认知无线电技术可以通过频谱共享大大提高频谱利用率,频谱感知是认知无线电技术的重要环节。该文结合频谱感知与群智感知,提出了一种面向多任务的频谱感知博弈算法。该算法将感知需求次用户向协作感知次用户支付报酬的问题建模为斯坦克尔伯格博弈模型,其中感知需求次用户是博弈模型中的领导层,协作感知次用户是博弈模型中的从属层。在领导层博弈中,综合考虑检测概率和报酬定义了感知需求次用户的效用,通过博弈优化报酬以获得最佳效用;在从属层博弈中,综合考虑检测概率和感知时间定义了协作感知次用户的效用,根据感知需求次用户发布的报酬优化感知时间以获得最佳效用,并且推导证明了感知时间的优化存在纳什均衡。仿真结果表明,该算法可以提高协作频谱感知的检测概率。

关键词：认知无线电频谱感知群智感知斯坦克尔伯格博弈激励机制

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星地融合中继网络时延与能耗边缘优化卸载策略

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物联网学报 2022年第3期6卷 124-132页

作者：张美楠张鸣琪丁飞庄衡衡马海蓉南京邮电大学江苏省宽带无线通信和物联网重点实验室江苏南京210003 南京邮电大学物联网学院江苏南京210003

星地融合中继网络(ISTRN,integrated satellite-terrestrial relay network)是下一代无线通信系统的必要组成部分,对加快建成我国空天地一体化网络系统具有重要的现实意义。传统ISTRN架构大量的信令需要转发到地面控制中心进行处理,这... 详细信息

星地融合中继网络(ISTRN,integrated satellite-terrestrial relay network)是下一代无线通信系统的必要组成部分,对加快建成我国空天地一体化网络系统具有重要的现实意义。传统ISTRN架构大量的信令需要转发到地面控制中心进行处理,这增加了网络控制和管理的时延。提出了一种新型云雾计算架构,在地面接入和中心云之间构建分区域的边缘雾计算层,提高业务流管理和控制的灵活性。在该云雾网络框架下,设计了基于Q-learning的边缘计算卸载策略,以时延与能耗作为卸载性能的评价指标。仿真实验结果表明,与Min-min算法和回溯算法相比,基于Q-learning计算卸载算法的时延与能耗性能更优,且可以在时延与能耗的联合优化之间达成平衡。

关键词：星地融合中继网络多接入边缘计算云雾网络卸载策略 Q-learning

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基于强化学习的异构超密度网络资源分配算法

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计算机技术与发展 2023年第1期33卷 114-120,129页

作者：吴锡任正国孙君南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003

为了保证下行链路用户服务质量(Quality of Service, QoS),提升异构超密度网络的频谱利用率(Spectrum Efficient, SE)和能源效率(Energy-Efficient, EE),提出了一种基于多智能体强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)的频谱和功率联合分配算法。首先,以频谱利用率和能源效率为优化目标,用户服务质量为约束,得到资源分配优化函数。然后定义多智能体用户状态空间,奖励以及动作空间,通过较小的通信开销获得状态空间信息,得到一维状态空间数据,减少网络的输入数据量,用户利用自身的信道状态信息(Channel State Information, CSI)而不依赖全局信道状态信息,再根据状态空间信息得到频谱和功率分配策略。最后,通过训练深度神经网络找到最佳的资源分配策略。仿真结果表明,该算法可以实现较快的收敛速度,对比贪婪算法以及其他强化学习方法,能源效率均提升20%以上,频谱利用率分别提升27%和11%。

关键词：异构超密度网络强化学习资源分配功率分配用户服务质量

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基于Transformer的域自适应物联网流量入侵检测方法

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计算机科学 2025年

作者：朱枫叶宗国李鹏徐鹤南京邮电大学计算机学院江苏省无线传感网络高技术研究重点实验室

随着物联网（Internet of Things，IoT）设备的普及，使用入侵检测来保护IoT设备免受恶意攻击至关重要。但是，IoT的数据稀缺性限制了传统入侵检测方法的效果。同时，现有的基于域自适应的入侵检测方法对齐方式粗糙，忽略了内在语义属... 详细信息

随着物联网（Internet of Things，IoT）设备的普及，使用入侵检测来保护IoT设备免受恶意攻击至关重要。但是，IoT的数据稀缺性限制了传统入侵检测方法的效果。同时，现有的基于域自适应的入侵检测方法对齐方式粗糙，忽略了内在语义属性的转移，降低了特征的可区分性。为解决上述问题，提出了一种基于Transformer的域自适应物联网入侵检测（Transformer-Based Domain-Adaptive IoT Intrusion Detection，TDAIID）模型，从域间、类间和样本间三个层次对齐互联网入侵（Network Intrusion，NI）域和物联网入侵（Internet of Things Intrusion，II）域。交叉注意力机制聚焦于NI源域和II目标域中相同类别样本之间的相似特征，实现样本级别的域特征对齐；多重几何语义对齐从域级和类级两个角度进行语义对齐，有助于交叉注意力机制学习更丰富、更准确的源NI域知识。此外，为了充分挖掘未标记II目标域的潜力，从几何角度提出了一种动态中心感知伪标签算法，提高伪标签标记的准确性，有效降低错误分配伪标签造成的负迁移。在多个常用入侵检测数据集上的综合实验表明，TDAIID模型的性能优于当前先进的基线模型。

关键词：域自适应物联网入侵检测交叉注意力迁移学习

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基于数据和知识的5G网络故障诊断方法

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电信科学 2023年第12期39卷 53-64页

作者：潘庆亚张衡刘文杰朱晓荣南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003

针对现有5G网络故障诊断的准确率和运维效率不高的问题,提出了一种基于数据和知识的5G网络故障诊断算法。首先,利用图卷积神经网络(graph convolutional network,GCN)训练5G网络故障数据集,得到故障诊断模型;然后,对多源数据源进行知识... 详细信息

针对现有5G网络故障诊断的准确率和运维效率不高的问题,提出了一种基于数据和知识的5G网络故障诊断算法。首先,利用图卷积神经网络(graph convolutional network,GCN)训练5G网络故障数据集,得到故障诊断模型;然后,对多源数据源进行知识整合、知识抽取、知识融合和表示,构建一个5G网络故障知识图谱(knowledge graph,KG);最后,利用知识图谱分析故障诊断模型输出结果,生成故障报告,进而提高故障诊断模型输出的可解释性。所提方法为5G网络故障诊断提供了一种新的准确而高效的解决方案,实验表明,该故障模型准确率达到了95%。此外,5G网络故障知识图谱能够为运维人员提供支持,助力分析故障原因。

关键词： 5G GCN 知识图谱故障诊断知识抽取

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基于TimeGAN和多臂老虎机的WMN接入模式选择方法

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无线电通信技术 2023年第3期49卷 424-431页

作者：苏鹏朱晓荣朱洪波南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003

无线Mesh网络是一种多跳网络,与传统无线网络不同,它融合了无线局域网WLAN和Ad Hoc网络的优势,具有易组织、高速率和自愈性等优点。由于无线Mesh网络存在负载高、不均衡业务以及业务突发性高等特性,直接在无线Mesh网络中应用传统无线自... 详细信息

无线Mesh网络是一种多跳网络,与传统无线网络不同,它融合了无线局域网WLAN和Ad Hoc网络的优势,具有易组织、高速率和自愈性等优点。由于无线Mesh网络存在负载高、不均衡业务以及业务突发性高等特性,直接在无线Mesh网络中应用传统无线自组网的经典接入算法可能会导致网络性能下降,包括丢包率偏高、吞吐量不足、端到端时延无法得到保障等问题。基于此,提出了一种基于时间序列生成对抗网络(Time-series Generative Adversarial Networks, TimeGAN)与和多臂老虎机(Multi-Armed Bandits, MAB)的无线Mesh网络接入模式选择方法,该方法使用TimeGAN生成无线Mesh网络中Mesh节点的时间序列数据,并将其用于预测不同接入模式下的网络性能;然后,使用多臂老虎机算法选择最佳的接入模式,以实现最优的网络性能。在使用具体硬件搭建的无线Mesh网络中进行了实验,结果表明所提出的方法具有显著的优势和实用性,对于提高无线Mesh网络的性能具有重要意义。

关键词：无线Mesh网络接入机制时间序列生成对抗网络多臂老虎机

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