检索结果-内蒙古大学图书馆

南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第6期44卷 25-34页

作者：吴雪雯马竟宵薛小平蔡强强孔槐聪林敏同济大学电子与信息工程学院上海201804 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

研究对象为一种结合了认知无线电网络、智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)以及速率分割多址(Rate Splitting Multiple Access,RSMA)技术的IRS辅助的认知无线网络,通过充分利用IRS和RSMA的优势,该网络展现了在提高频谱效... 详细信息

研究对象为一种结合了认知无线电网络、智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)以及速率分割多址(Rate Splitting Multiple Access,RSMA)技术的IRS辅助的认知无线网络,通过充分利用IRS和RSMA的优势,该网络展现了在提高频谱效率方面的潜在巨大优势。然而,该网络容易受到安全问题的困扰,多用户共享相同频谱会增加干扰和隐私泄露的风险。为实现频谱效率和安全效率的联合考量,提出了基于RSMA的主次网络联合安全波束成形设计方法,以充分利用次用户产生的干扰,来抑制潜在窃听者,并在安全和能效之间取得平衡。在此框架下,研究了考虑多种约束条件下的主用户安全能效优化问题,并通过交替迭代波束成形的设计方案,结合连续凸近似和泰勒展开方法,实现了有效求解。该方法在基于RSMA的IRS辅助的认知无线网络中能充分利用次网络发射机的干扰,以提升主网络的安全性能,最终通过联合安全波束成形设计,实现了传输效率和安全性能的有效权衡。

关键词：波束成形速率分割多址智能反射面安全能效

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智能反射面辅助的两跳中继无线供电通信网络吞吐量最大化研究

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通信学报 2022年第9期43卷 90-99页

作者：杨震冯璇吕斌南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

为了提高基于中继的无线供电通信网络(WPCN)的能量和信息传输效率,提出了双智能反射面(IRS)辅助的两跳中继无线传输方案。其中,IRS1和IRS2分别放置在混合中继节点(HRN)与用户、HRN和基站(BS)之间,使BS和HRN、HRN和用户之间构成反射链路... 详细信息

为了提高基于中继的无线供电通信网络(WPCN)的能量和信息传输效率,提出了双智能反射面(IRS)辅助的两跳中继无线传输方案。其中,IRS1和IRS2分别放置在混合中继节点(HRN)与用户、HRN和基站(BS)之间,使BS和HRN、HRN和用户之间构成反射链路,从而提高HRN到用户的能量传输、用户到HRN的数据传输和HRN到BS的数据转发效率。为了最大化系统吞吐量,考虑了能量、数据传输和数据转发的时间调度、IRS的相位和用户的传输功率的联合优化问题。为了解决该非凸优化问题,提出了高效的交替优化算法,从而求得该问题的次优解。此外,分析了所提算法的收敛性和计算复杂度。仿真结果表明,IRS能够有效提升基于中继的WPCN的吞吐量。此外,所提最优传输方案下的系统性能优于其他对照方案。

关键词：智能反射面中继无线供电通信网络相移优化能量传输

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具有相干信道的5G物联网系统在反馈受限时的用户选择

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北京邮电大学学报 2024年第5期47卷 51-58页

作者：王强朱晨鸣潘甦李子博中通服咨询设计研究院有限公司南京210019 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

为了解决现有用户调度算法在多输入多输出(MIMO)信道相干环境下无法达到用户容量上限的问题,提出了一种新的用户选择方法。现有算法中大多是基于MIMO信道不相干的假设,但在实际通信中信道之间可能存在相干性,且在多用户MIMO系统中,用户... 详细信息

为了解决现有用户调度算法在多输入多输出(MIMO)信道相干环境下无法达到用户容量上限的问题,提出了一种新的用户选择方法。现有算法中大多是基于MIMO信道不相干的假设,但在实际通信中信道之间可能存在相干性,且在多用户MIMO系统中,用户端仅能向基站反馈部分信道的状态信息,未充分考虑干扰残留的问题。对此,首先分析了第5代移动通信系统(5G)物联网信道相干性对用户容量上限和速率的影响,揭示了该环境下用户容量的弹性特征;随后推导出了有限反馈条件下低复杂度用户速率的表达式,并设计了以最大化用户可达速率为目标的码字选择准则。针对信道相干条件下的多用户MIMO有限反馈系统,提出了一种基于强化学习的用户选择方法,避免在每个周期内重复计算速率,且计算次数仅与调度用户的数量相关。实验结果表明,在信道相干环境下,所提算法能够调度更多用户,有效提升系统的吞吐量。

关键词：多用户多输入多输出有限反馈信道相干强化学习用户调度

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基于遥感图像道路提取的全局指导多特征融合网络

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浙江大学学报（工学版） 2024年第4期58卷 696-707页

作者：宦海盛宇顾晨曦南京信息工程大学人工智能学院江苏南京210044 南京邮电大学集成电路科学与工程学院江苏南京210003

在遥感图像中,建筑与道路的类间相似度高,且存在阴影和遮挡,使得现有深度学习语义分割网络在分割道路时误分割率高,为此提出全局指导多特征融合网络(GGMNet)用于提取遥感图像中的道路.将特征图分为若干个局部特征,再将全局上下文信息与... 详细信息

在遥感图像中,建筑与道路的类间相似度高,且存在阴影和遮挡,使得现有深度学习语义分割网络在分割道路时误分割率高,为此提出全局指导多特征融合网络(GGMNet)用于提取遥感图像中的道路.将特征图分为若干个局部特征,再将全局上下文信息与局部特征相乘,强化各类别特征的提取,以降低网络对道路周边相似地物的误判率.采用融合多阶段特征的方法准确定位道路空间,降低将其余地物识别为道路的概率.设计自适应全局通道注意力模块,利用全局信息指导局部信息,丰富每个像素的上下文信息.在解码阶段,设计多特征融合模块,充分利用并融合骨干网络4个阶段的特征图中的位置信息与语义信息,发掘层与层之间的关联性以提升分割精度.使用CITY-OSM数据集、DeepGlobe道路提取数据集和CHN6-CUG数据集对网络进行训练和测试.测试结果表明,GGMNet具有优秀的道路分割性能,降低道路误分割率的能力比对比网络强.

关键词：遥感图像深度学习道路提取注意力机制上下文信息

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基于多维资源联合调度的低轨卫星通感一体化性能优化方法研究

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电子与信息学报 2025年第4期47卷 968-978页

作者：赵世秋谢旭旭李云涛丁晓进张更新南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 南京邮电大学空天地海通信技术一体化研究院南京210003

针对低轨卫星场景下,传统固定功率分配、频谱带宽受限及全双工同频干扰等影响通感一体化性能的问题,该文提出一种基于多维资源联合调度的通感一体化(ISAC)性能优化方法。首先,以通信可达和速率、雷达探测互信息和位置精度因子的综合性... 详细信息

针对低轨卫星场景下,传统固定功率分配、频谱带宽受限及全双工同频干扰等影响通感一体化性能的问题,该文提出一种基于多维资源联合调度的通感一体化(ISAC)性能优化方法。首先,以通信可达和速率、雷达探测互信息和位置精度因子的综合性能为优化目标,并考虑低轨卫星星座同时可用卫星数量多的特点,建立了包含选星、子信道功能分配和功率分配的多变量联合优化问题;其次,针对该混合整数非线性规划问题难以直接求解的特点,将该问题解耦成子问题,并基于块坐标下降法设计了一个综合性能优化方法对所解耦的子问题进行求解;最后,仿真结果表明,与基准方案相比,所提方法在相同资源限制下,提高用户的通信与感知综合性能可达7%以上,并探讨了较优的协作卫星数量。

关键词：通信感知一体化多星协作多维资源联合调度

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基于IRS辅助的异构网络中超可靠低时延通信波束成形算法设计

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电子与信息学报 2022年第7期44卷 2289-2298页

作者：罗佳俊代海波王保云李春国南京邮电大学物联网学院南京210003 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 东南大学信息科学与工程学院南京210096

为了增强微小区内超可靠低时延通信(URLLC)业务在异构网络场景下的传输性能,该文提出一种基于智能超表面(IRS)辅助通信网络下最大化用户和速率的波束成形算法。异构网络中微小区采用短包通信技术,在保证宏小区用户通信质量的前提下,使用... 详细信息

为了增强微小区内超可靠低时延通信(URLLC)业务在异构网络场景下的传输性能,该文提出一种基于智能超表面(IRS)辅助通信网络下最大化用户和速率的波束成形算法。异构网络中微小区采用短包通信技术,在保证宏小区用户通信质量的前提下,使用IRS提高微小区用户在一定解码错误概率下的短数据包传输性能,建立一个联合优化波束向量和IRS相移向量的微小区用户和速率最大化问题模型。通过交替固定优化变量的方式,将该非凸优化问题拆分为两个子问题,利用逐次凸逼近(SCA)的方法将原问题转换成凸优化问题,并利用交替优化算法对该问题进行求解。仿真结果表明,该算法通过部署IRS可以有效减弱异构场景下对于微小区用户的干扰,同时由于IRS的部署能够有效优化波束成形向量进而提高微小区用户的短包传输性能,并且IRS的通信增强效果与微小区用户的解码错误概率以及IRS反射单元的数量有直接关系。

关键词：智能反射表面(IRS) 异构网络超可靠低时延通信

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基于混合精度DAC的下行去蜂窝大规模MIMO-WPT系统能量效率研究

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电子学报 2023年第10期51卷 2765-2774页

作者：张尧赵海涛夏文超杨龙祥朱洪波浙江师范大学物理与电子信息工程学院浙江金华321004 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

本文研究了采用混合精度数模转换器(Digital-to-Analog Converter,DAC)架构的下行去蜂窝大规模多输入多输出无线携能(Multiple-Input Multiple-Output Wireless Power Transfer,MIMO-WPT)系统.该系统中的用户(User Equipment,UE)收集接入点(Access Point,AP)发射的无线射频信号能量,基于加性量化噪声模型对量化后的能量信号建模,并引入混合DAC功耗模型,推导出UE收集到的能量(Harvested Energy,HE)和系统能量效率(Energy Efficiency,EE)闭式表达式.分析关键参数,如DAC精度、高精度DAC占比、AP/UE数目和AP发射功率等对下行WPT性能的影响.设计基于加速投影梯度(Accelerated Projected Gradient,APG)的EE最大化功率控制算法.该算法是一阶优化方法,且能求解出最优功率控制系数的闭式解,因此时间复杂度低,运行耗时短.仿真结果表明,与全低精度DAC结构相比,混合精度DAC结构可以同时改善HE和EE;对于不同高精度DAC占比的混合精度DAC结构,当除高精度DAC外的其余DAC的分辨率设置为5 bit时,在保证实现高HE的同时也可获得最优的EE;在中、低信噪比场景下,可以通过增大AP发射功率来改善系统EE;在UE数目较多的去蜂窝大规模MIMO-WPT系统中,所提的基于APG的功率优化算法不仅使等功率分配方案下的EE提升了约19.5%,而且同基于内点法的功率优化算法相比,运行耗时也大幅降低.

关键词：去蜂窝大规模多输入多输出无线携能混合精度数模转换器能量效率加速投影梯度

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噪声环境下基于域对抗图卷积网络和坐标注意力的说话人确认方法

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年第1期45卷 57-67页

作者：陈家辉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

为了减弱背景噪声对说话人确认(Speaker Verification,SV)性能的影响,提出一种基于域对抗图卷积网络(Domain Adversarial Graph Convolution Network,DA⁃GCN)和坐标注意力(Coordinate Attention,CA)的SV方法来提升噪声环境下的SV性能。首先,针对噪声环境下局部特征变得不稳定这个问题,提出引入CA模块,将全局时间信息和全局频率信息编码到通道注意力中,以强调有用通道,提取鲁棒性的说话人特征。其次,提出构建DA⁃GCN来辅助主网络提取与噪声相关性更小的说话人特征来进行后续的分类。具体而言,将语音信号映射为图信号,利用GCN分别对干净语音图信号特征和含噪语音图信号特征进行聚合,通过域对抗(Domain Adversarial,DA)训练,辅助主网络提取干净语音域和含噪语音域共享的说话人特征,从而降低噪声对SV性能的影响。在VoxCeleb1数据集上的实验结果表明,所提CA⁃DA⁃GCN的性能优于基线模型ExU⁃Net且表现出良好的泛化能力。

关键词：噪声环境说话人确认域对抗坐标注意力机制图卷积神经网络

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交替方向乘子法与深度强化学习的资源分配

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北京邮电大学学报 2022年第6期45卷 122-126页

作者：郭兴康孙君南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

针对有限信道状态信息下密集型网络资源分配的问题,提出将交替方向乘子法与深度强化学习算法相结合的模型驱动学习框架。区别于数据驱动框架,利用所提框架能够根据具体问题进行一对一建模。建模内容包括基站选择、功率和子载波分配,并... 详细信息

针对有限信道状态信息下密集型网络资源分配的问题,提出将交替方向乘子法与深度强化学习算法相结合的模型驱动学习框架。区别于数据驱动框架,利用所提框架能够根据具体问题进行一对一建模。建模内容包括基站选择、功率和子载波分配,并用交替方向乘子法进行交替优化;用深度强化学习算法优化权重,求解目标函数,提高了算法的性能;利用有效信道状态信息而非多余信息,降低了通信开销;加强对最低用户服务质量的要求,在保证用户具有良好体验的情况下使小区的频谱效率最大化。仿真结果表明,在较少的迭代次数下,利用所提框架可使小区用户的频谱效率收敛,达到最大值。

关键词：密集型网络模型驱动资源分配深度强化学习交替方向乘子法

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基于强约束字典联合深度神经网络的单通道语音分离

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2023年第2期43卷 1-10页

作者：孙林慧袁硕张蒙梁文清步云怡南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

针对基于字典学习语音分离方法的“交叉投影”问题,提出了强约束的优化函数,不仅抑制重构信号和目标信号的误差,约束干净信号在联合字典上的误差,而且抑制干净信号在其他字典上的投影并限制字典间的原子相关性。此外,为了进一步提高两... 详细信息

针对基于字典学习语音分离方法的“交叉投影”问题,提出了强约束的优化函数,不仅抑制重构信号和目标信号的误差,约束干净信号在联合字典上的误差,而且抑制干净信号在其他字典上的投影并限制字典间的原子相关性。此外,为了进一步提高两个相似信号的分离效果,提出基于强约束字典联合深度神经网络的单通道语音分离方法,首先利用强约束字典实现目标与干扰语音的初步分离,然后通过联合约束利用深度神经网络实现语音与干扰语音交叉投影残余的分离。实验结果表明,与其他优秀单通道语音分离方法相比,该算法有效提升了语音分离系统的性能。

关键词：单通道语音分离字典学习深度神经网络损失函数语音增强

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