检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2025年第3期46卷 109-121页

作者：孙君霭振宇南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

为研究网络切片无线资源复用,同时考虑复用、隔离和优先级三者之间的权衡问题,提出了一种基于差异性隔离和复用的网络切片无线资源分配方案。在现有文献成果基础上,重新定义复用增益和隔离因子2个参数,以复用增益和隔离因子构建加权和函... 详细信息

为研究网络切片无线资源复用,同时考虑复用、隔离和优先级三者之间的权衡问题,提出了一种基于差异性隔离和复用的网络切片无线资源分配方案。在现有文献成果基础上,重新定义复用增益和隔离因子2个参数,以复用增益和隔离因子构建加权和函数,并引入切片优先级。为求解优化问题设计了复用隔离优先级无线接入(MIPWA)算法,该算法基于改进的遗传算法(GA),引入矩阵编码、轮盘赌选择和最优保留方法来解决问题。结果表明,MIPWA算法使切片1、切片2和切片3的隔离性能分别提高了66.37%、52.73%和21.16%,复用增益仅损失了5.82%、3.86%和3.50%。与仅考虑隔离的算法相比,复用增益分别提高了65.35%、52.74%和22.81%,隔离增益仅损失了2.85%、3.85%和1.86%。以复用增益为例,3个切片下MIPWA算法的优化结果要比传统GA分别高出5.07%、1.81%和1.4%。

关键词：网络切片资源分配无线资源隔离无线资源复用矩阵编码

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基于多智能体深度强化学习的低轨星座跳波束资源调度研究

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通信学报 2025年第1期46卷 35-51页

作者：张晨徐阳威李宛静王威张更新南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心江苏南京210003

针对低轨星座跳波束资源调度的需求,提出一种基于多智能体深度强化学习的低轨星座跳波束资源调度方法。通过多目标优化的选星接入方式,建立卫星与服务区域之间的映射关系。在此基础上,根据业务类型和QoS需求的多样性,采用混合专家模型... 详细信息

针对低轨星座跳波束资源调度的需求,提出一种基于多智能体深度强化学习的低轨星座跳波束资源调度方法。通过多目标优化的选星接入方式,建立卫星与服务区域之间的映射关系。在此基础上,根据业务类型和QoS需求的多样性,采用混合专家模型的方法,构建一个资源调度多智能体,用于星上资源与跳波束图案的实时决策调度。仿真结果表明,与传统方法相比,所提资源调度方法不仅能满足不同业务对时延和吞吐量的性能需求,还能有效平衡算法的复杂度,适应多样化业务的融合传输需求,应对业务流量的时空分布不均和动态变化,具有较强的泛化能力。

关键词：低轨卫星跳波束深度强化学习资源调度

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超大规模太赫兹系统深度学习信道估计算法

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通信学报 2025年第1期46卷 144-156页

作者：于舒娟赵阳魏玉尧张昀高贵赵生妹南京邮电大学电子与光学工程学院、柔性电子(未来技术)学院江苏南京210023 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

为了进一步提升THz超大规模MIMO系统混合场信道估计性能,基于不动点网络(FPN)引入了一种基于跨通道信息交互的Transformer注意力机制模块与快速傅里叶变换卷积网络(FCN),提出了一种基于图像恢复网络的信道估计算法FPN-OTFN,将信道估计... 详细信息

为了进一步提升THz超大规模MIMO系统混合场信道估计性能,基于不动点网络(FPN)引入了一种基于跨通道信息交互的Transformer注意力机制模块与快速傅里叶变换卷积网络(FCN),提出了一种基于图像恢复网络的信道估计算法FPN-OTFN,将信道估计问题建模为图像恢复问题。在导频处采用最小二乘算法获得初始信道信息,并将其作为所提FPN-OTFN算法的输入,通过训练学习低精度信道图像和高精度图像间的映射关系,恢复出真实的信道状态信息。仿真实验结果表明,所提算法不仅继承了FPN框架的高效性、自适应性,同时对THz信道拥有较高的估计精度和良好的鲁棒性。

关键词：信道估计 THz超大规模MIMO系统深度学习图像恢复注意力机制

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RIS辅助的OFDM系统中时变信道估计方法

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系统工程与电子技术 2025年第1期47卷 324-331页

作者：邵永琪杨丽花常澳任露露南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003

为了克服在可重构智能反射面(reconfigurable intelligent surface,RIS)辅助的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统中现有基于深度学习的信道估计方法计算复杂度过高的问题,在RIS下利用基扩展模型(base extension model,BEM)对时变信道进行建模,并提出基于残差链接超分辨率卷积神经网络的时变信道估计方法。具体来说,所提方法首先将参数较多的信道系数估计转换为参数较少的基系数估计,以降低所提方法计算复杂度。在线下训练中,利用低分辨率的基系数估计对神经网络进行训练,仅需要少量的输入即可获取高分辨率的信道估计。为了提高所提方法的实用性,将网络训练的标签设置为具有高精度的信道估计值,而非理想的信道信息。仿真实验验证,所提方法在RIS辅助移动通信系统下能够准确获取时变信道信息,且具有更高的估计精度和更低的计算复杂度。

关键词：可重构智能反射面正交频分复用时变信道估计基扩展模型残差链接超分辨率卷积神经网络

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基于非稳态MAB的低地球轨道卫星系统异构用户接入方法

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通信学报 2025年第3期46卷 212-220页

作者：林敏孙昊赵柏郭焱杨绿溪南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 东南大学信息科学与工程学院江苏南京211189

针对吞吐量敏感用户和时延敏感用户同时接入低地球轨道卫星系统的场景,提出了一种基于非稳态多臂赌博机(MAB)的非正交多址接入(NOMA)接入方法,以提高系统的频谱效率和异构用户的接入灵活性。首先,在构建联合效用函数以同时考虑时延敏感... 详细信息

针对吞吐量敏感用户和时延敏感用户同时接入低地球轨道卫星系统的场景,提出了一种基于非稳态多臂赌博机(MAB)的非正交多址接入(NOMA)接入方法,以提高系统的频谱效率和异构用户的接入灵活性。首先,在构建联合效用函数以同时考虑时延敏感用户信息年龄(AoI)和吞吐量敏感用户传输速率需求的基础上,建立以联合效用函数最大化为目标,以速率门限和数据包缓存时间为约束条件的优化问题。由于传统的凸优化方法无法进行求解,在采用波束成形抑制组间干扰的基础上,提出了基于非稳态MAB的动态接入方案,实现异构用户的智能配对与调度,以及可靠接入。最后,计算机仿真验证了所提方法的可靠性和优越性,并进一步分析了折扣因子和数据包缓存门限值对系统性能的影响。

关键词：低地球轨道卫星系统非正交多址接入信息年龄非稳态多臂赌博机

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基于SE注意力机制与互信息量的解纠缠跨语种语音转换

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信号处理 2025年第1期41卷 183-192页

作者：李燕萍谭誌诚胡澄阳杨露露邵曦南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

在跨语种语音转换(Cross-Lingual Voice Conversion, CLVC)任务中,如何保留转换语音中的内容信息,同时有效地提高转换语音的相似度和自然度是目前的研究难题。传统的编码器-解码器模型应用于跨语种语音转换时,通常会对语音进行相互独立... 详细信息

在跨语种语音转换(Cross-Lingual Voice Conversion, CLVC)任务中,如何保留转换语音中的内容信息,同时有效地提高转换语音的相似度和自然度是目前的研究难题。传统的编码器-解码器模型应用于跨语种语音转换时,通常会对语音进行相互独立的内容编码和说话人编码,导致得到的内容表征和说话人表征之间存在一定的信息泄露,从而使得转换语音的说话人个性相似度不够理想。为了解决上述存在的问题,本文提出一种基于SE注意力机制(Squeeze-and-Excitation Attention Mechanism, SE)与互信息量(Mutual Information, MI)的跨语种语音转换方法,实现有效的表征解纠缠,完成开集情形下高质量的跨语种语音转换。首先,在内容编码器中引入SE注意力机制以利用其对全局信息的提取能力,使得内容编码器可以提取包含全局上下文信息的内容表征;同时,在各个表征之间引入互信息量,并通过对其最小化来大幅减少各个表征之间存在的信息泄露问题,从而实现有效的表征解纠缠。在VCTK英文语料库和AISHELL-3中文语料库上的实验结果表明,本文提出的基于SE注意力机制与互信息量的跨语种语音转换模型(Squeeze-and-Excitation Attention Mechanism and Mutual Information, SEMI)具有更强的表征提取能力,相比于基准模型,其在客观评价中MCD值降低了10.89%,在主观评价中MOS值和ABX值分别提升了10.94%和12.06%,验证了SEMI模型在转换语音质量和说话人个性相似度方面都取得显著进展,实现了开集情形下高质量的跨语种语音转换。

关键词：跨语种语音转换 SE注意力机制互信息量全局上下文信息

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基于图注意力机制和对抗训练的语音反欺骗方法

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信号处理 2025年第1期41卷 161-173页

作者：陆华庆葛子瑞王天朗郭海燕杨震南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学通信与网络技术国家地方联合工程研究中心江苏南京210003

语音反欺骗任务旨在通过设计网络结构和学习算法来区分真实语音和欺骗语音,以提升语音系统安全性。本文提出了一种结合图注意力机制和对抗训练的语音反欺骗方法,以应对语音反欺骗任务中的挑战。具体地,基于说话人吸引子多中心单类(speak... 详细信息

语音反欺骗任务旨在通过设计网络结构和学习算法来区分真实语音和欺骗语音,以提升语音系统安全性。本文提出了一种结合图注意力机制和对抗训练的语音反欺骗方法,以应对语音反欺骗任务中的挑战。具体地,基于说话人吸引子多中心单类(speaker attractor multi-center one-class, SAMO)学习算法,利用图信号处理(graph signal processing, GSP)理论,本文提出了采用图注意力网络(graph attention network, GAT)提取说话人吸引子中心的方法。通过引入注意力机制来聚合说话人特征表示,以计算出更具代表性的说话人吸引子中心,从而提高系统对真实语音和欺骗语音的区分能力。另外,考虑到当网络只学习到训练集中已知欺骗类型的特定欺骗伪影时,则分类网络可能无法有效应对未知类型的欺骗攻击。本文在反欺骗网络结构中引入欺骗类型分类对抗网络,通过特征表示学习模块和欺骗类型分类辅助网络的对抗训练,促使网络能够从不同类型的欺骗语音中学习到共同的欺骗伪影特征,从而提升系统对实际测试中未知类型欺骗语音的检测能力。在ASVspoof 2019 LA、CFAD和ASVspoof 2021 LA数据集上进行了实验,实验结果表明所提方法在性能上优于基线系统和其他对比系统。此外,本文还采用了t分布随机邻居嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding, t-SNE)和相似度矩阵热力图的可视化方法,直观展示了所提方法在准确区分真实语音和欺骗语音方面的优势,并验证了对抗训练技术在学习共同欺骗伪影特征方面的有效性。

关键词：语音反欺骗图注意力机制单分类对抗训练多任务学习

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基于信道特征的物联网设备物理层认证

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年第1期45卷 21-28页

作者：江凌云史秀秀南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

目前的物联网设备处在复杂的环境中且资源有限,基于信道特征的被动型物理层认证(Physical Layer Authentication,PLA)方式非常适合应用于目前的物联网设备。而传统基于信道特征的PLA采集到的是静态特征,导致现实中的时变信道认证概率较... 详细信息

目前的物联网设备处在复杂的环境中且资源有限,基于信道特征的被动型物理层认证(Physical Layer Authentication,PLA)方式非常适合应用于目前的物联网设备。而传统基于信道特征的PLA采集到的是静态特征,导致现实中的时变信道认证概率较低。针对这一问题,使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对时变信道下提取的信道特征进行分类认证,并使用在线学习随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)来更新SVM模型,实现了分类模型随着信道的变化而更新。此外,使用了鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)对提取的信道特征进行降维处理,降低获取SVM模型的复杂度并抑制了信道噪声的干扰。仿真结果表明,方案改善了时变信道下的认证概率,提高了鲁棒性。

关键词：物理层认证支持向量机随机梯度下降鲁棒主成分分析

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IRS辅助的无人机系统安全通信能效优化方案

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年第1期45卷 68-78页

作者：王亚彬梁彦李飞南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助的无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)通信系统结合了UAV的高移动性与IRS被动波束成形的能力,可以有效提升系统的通信性能。然而,UAV与地面用户所构成的广播信道易被窃听,导致UAV... 详细信息

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助的无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)通信系统结合了UAV的高移动性与IRS被动波束成形的能力,可以有效提升系统的通信性能。然而,UAV与地面用户所构成的广播信道易被窃听,导致UAV通信的安全面临巨大挑战。同时,UAV机载能量受限的问题也是限制UAV通信系统性能的潜在瓶颈。为了平衡UAV通信系统的安全通信速率和UAV能耗之间的关系,引入了UAV通信系统的安全通信能效理念,进而提出了IRS辅助的UAV系统安全通信能效优化方案。首先,建立了IRS辅助UAV通信系统的优化模型,通过联合优化UAV的飞行轨迹、速度以及IRS的相移,最大化系统的安全通信能效。然后,利用交替迭代优化的思想将优化问题解耦为3个独立的子问题。最后,基于丁克尔巴赫变换、连续凸近似和黎曼流形优化求解子问题,并通过迭代获得联合优化的结果。仿真结果表明,该方案可以有效地提高IRS辅助UAV通信系统的安全通信能效。

关键词：无人机物理层安全智能反射面黎曼流形优化

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基于地理环境认知的低轨卫星空时多维信道预测方法

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年第1期45卷 29-39页

作者：洪涛焦传伟丁晓进刘子威张更新南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

针对低轨卫星通信场景下长传播时延导致的信道状态信息(Channel State Information,CSI)过时问题,提出了一种基于地理环境认知的低轨卫星空时多维信道预测方法。首先,通过射线追踪法建模卫星信道,进而确定不同地理环境下影响CSI变化的... 详细信息

针对低轨卫星通信场景下长传播时延导致的信道状态信息(Channel State Information,CSI)过时问题,提出了一种基于地理环境认知的低轨卫星空时多维信道预测方法。首先,通过射线追踪法建模卫星信道,进而确定不同地理环境下影响CSI变化的几个关键因素并将其与信道特征参量建立映射关系;然后,设计了一个由卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短时记忆(Long⁃Short Term Memory,LSTM)神经网络构成的组合神经网络模型来有效预测CSI,通过CNN网络提取CSI和特征参量之间变化的空时相关性来认知地理环境对CSI变化的影响,利用LSTM网络处理时间序列的特点根据当前输入信息预测未来某一时刻CSI值。在此基础上,进一步提出了一种离线训练-模型更新-在线预测的实施框架以解决低轨卫星平台资源受限及高动态的问题。仿真结果表明,相较于传统的基于LSTM网络的低轨卫星信道预测方法,所提方法能够有效提升CSI预测精度及其预测模型的稳定性。

关键词：低轨卫星信道预测环境认知深度神经网络

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