检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2025年第5期47卷 1368-1380页

作者：陆音刘金志张珉南京邮电大学物联网学院南京邮电大学通信与信息工程学院

针对多无人机在环境监测传感器网络、灾害应急通信节点等设备位置部分未知场景下的数据收集需求，该文提出一种模型辅助的联邦强化学习多无人机路径规划方法。在联邦学习框架下，通过结合最大熵强化学习与单调价值函数分解机制，引入动... 详细信息

针对多无人机在环境监测传感器网络、灾害应急通信节点等设备位置部分未知场景下的数据收集需求，该文提出一种模型辅助的联邦强化学习多无人机路径规划方法。在联邦学习框架下，通过结合最大熵强化学习与单调价值函数分解机制，引入动态熵温度参数和注意力机制，优化了多无人机协作的探索效率与策略稳定性。此外，设计了一种基于信道建模与位置估计的混合模拟环境构建方法，利用改进的粒子群算法快速估计未知设备位置，显著降低了真实环境交互成本。仿真结果表明，所提算法能够实现高效数据收集，相较于传统多智能体强化学习方法，数据收集率提升5.2%，路径长度减少7.7%，验证了所提算法的有效性和优越性。

关键词：无人机路径规划强化学习联邦学习模型辅助

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级联层级结构光学卷积神经网络的设计与性能分析

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激光与光电子学进展 2025年

作者：苏婧宜邵晓锋王瑾南京邮电大学波特兰学院南京邮电大学通信与信息工程学院

光学卷积神经网络（OCNN）凭借其高并行性和低功耗等优势，在分类任务和图像处理等领域展现出巨大潜力。然而，现有基于马赫-曾德尔干涉仪（MZI）的OCNN架构通常采用单级卷积层设计，导致MZI器件数量庞大，难以满足光子芯片高密度集成... 详细信息

光学卷积神经网络（OCNN）凭借其高并行性和低功耗等优势，在分类任务和图像处理等领域展现出巨大潜力。然而，现有基于马赫-曾德尔干涉仪（MZI）的OCNN架构通常采用单级卷积层设计，导致MZI器件数量庞大，难以满足光子芯片高密度集成的需求。针对这一问题，本文提出了一种基于级联卷积层结构的轻量化OCNN架构。该架构采用奇异值分解（SVD）算法，将单层大卷积核分解为两级小卷积核的级联结构，从而减少MZI的数量，并降低器件制造误差对网络性能的影响。在模拟实验中，本文基于感受野等效性原则，将单层5×5大卷积核分解为两级3×3小卷积核的级联结构，且保持输入与输出特征图尺寸一致。实验结果表明，级联OCNN在MNIST和Fashion-MNIST数据集上的分类准确率分别达到98.57%和88.96%，训练稳定性明显优于单层OCNN，且具备优越的层次化特征提取能力。在MZI移相器存在不精确性的情况下，级联OCNN表现出优异的鲁棒性。举例而言，在噪声标准差为0.3 rad时，级联OCNN仍保持90%以上的分类精度；特别地，在器件误差较大的情况下，其的抗干扰能力较单层架构提升近50%。本工作为片上集成光学神经网络的轻量化设计提供了有效的设计范式。

关键词：光学卷积神经网络马赫曾德尔干涉仪级联卷积层奇异值分解鲁棒性

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密集低轨卫星网络辅助地面通信的鲁棒波束赋形方法

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电子与信息学报 2025年第3期47卷 623-632页

作者：郑斌曾令昕黄辉王晓洪丁昌峰王金元中国星网网络应用有限公司重庆401123 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

面向密集低轨道卫星网络辅助的星地无线通信系统,该文提出一种基于非完美信道状态信息的多低轨卫星鲁棒波束赋形方法来改善频谱效率。具体地,在多低轨卫星全频复用场景下,提出了一个多卫星下行通信系统和速率最大化问题,并联合考虑卫星... 详细信息

面向密集低轨道卫星网络辅助的星地无线通信系统,该文提出一种基于非完美信道状态信息的多低轨卫星鲁棒波束赋形方法来改善频谱效率。具体地,在多低轨卫星全频复用场景下,提出了一个多卫星下行通信系统和速率最大化问题,并联合考虑卫星发射功率、卫星与用户关联关系,以及馈线链路容量约束。为了求解该优化问题,原优化问题被分解成卫星-用户关联和卫星传输波束赋形两个子问题,然后使用加权最小均方误差方法和连续凸近似方法对问题进行求解。仿真结果验证了即使在非理想信道条件下,该文所提出的多星频率复用和鲁棒波束赋形设计方法能有效提高系统吞吐量。

关键词：密集LEO卫星 MIMO 鲁棒波束赋形频率复用

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IRS辅助的感知增强认知无线电网络资源分配方案

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信号处理 2024年第2期40卷 326-335页

作者：李飞吴少聪李汀季薇梁彦宋云超南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学电子与光学工程学院江苏南京210003

在过去的几十年里,大部分可用频谱已被用于高速通信服务。这导致了无线通信系统中的频谱资源稀缺问题。另一方面,大量可用频谱的利用率并不高。为提升通信系统的频谱利用率,学界提出了基于共享的认知无线电技术。认知无线电允许次用户... 详细信息

在过去的几十年里,大部分可用频谱已被用于高速通信服务。这导致了无线通信系统中的频谱资源稀缺问题。另一方面,大量可用频谱的利用率并不高。为提升通信系统的频谱利用率,学界提出了基于共享的认知无线电技术。认知无线电允许次用户与主用户共享频谱资源,对于提升无线通信网络的频谱效率十分重要,然而目前基于认知无线电的通信网络存在着低信噪比情况下感知性能低下、严苛干扰条件下性能提升受限等缺点。最近,智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)被广泛应用在无线通信的各个领域,可以智能调控无线传输环境以满足频谱和能效的高要求。为了进一步提升认知无线电感知性能与频谱效率,提出了一种新颖的IRS辅助的感知增强频谱共享认知无线电网络。针对此网络,建立了次用户和速率最大化优化问题,联合优化次基站波束赋形向量、智能反射面相移矩阵、感知时间。因存在变量耦合,所构建的优化问题是非凸的,提出一种基于块坐标下降(Block Coordinate Descent,BCD)的迭代算法以交替优化波束形成和智能反射面相位以及感知时间。以逐次凸逼近(Successive Convex Approximation,SCA)求解非凸目标和约束函数,并利用半正定松弛(Semidefinite Relaxation,SDR)解决秩一条件约束,采用一维搜索来寻找最佳感知时间。通过仿真结果证明提出的方法能够快速收敛且对认知无线电网络的感知性能以及频谱效率有较大提升作用。

关键词：频谱感知频谱共享认知无线电智能反射面

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宽带雷达组网协同抗欺骗式干扰方法

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信号处理 2024年第9期40卷 1738-1747页

作者：赵珊珊苗嘉宁刘子威南京邮电大学电子与光学工程学院江苏南京210023 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

现代雷达为了实现目标侦察功能,一般会使用相应的电子抗干扰技术,而强大的抗干扰能力则是其在复杂的电磁干扰条件下完成任务的重要保证。现有组网雷达抗干扰技术大多针对窄带组网雷达,而宽带雷达相对于窄带雷达具有更高的分辨率,可以探... 详细信息

现代雷达为了实现目标侦察功能,一般会使用相应的电子抗干扰技术,而强大的抗干扰能力则是其在复杂的电磁干扰条件下完成任务的重要保证。现有组网雷达抗干扰技术大多针对窄带组网雷达,而宽带雷达相对于窄带雷达具有更高的分辨率,可以探测目标更加全面的信息,达到更好的抗干扰效果。针对宽带组网雷达下的抗欺骗式干扰方法,现有研究直接类比窄带雷达抗欺骗式干扰方法,假设真实目标在每个距离单元的回波矢量独立同分布,并没有从理论上分析多视角一维距离像去相关的内在原因。针对此问题,本文推导了真实目标的三维散射中心模型投影得到目标多视角一维距离像的过程,并以此为基础,分析了真假目标一维距离像在各雷达站中的差异,及真实目标一维距离像在不同宽带雷达中的同源非一致性与转发式欺骗干扰在不同宽带雷达中的同源一致性。基于此差异,进一步提出了一种在宽带雷达组网条件下,基于一维距离像相关性差异的抗欺骗式干扰方法,设计了鉴别统计量并分析了基于累积分布函数的闭式鉴别性能。计算机仿真结果表明,本文所提方法体系能够有效对抗宽带欺骗式干扰,且鉴别性能相对于目标尺寸来说较为稳健。

关键词：电子抗干扰宽带组网雷达抗欺骗式干扰高分辨一维距离像相关系数

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基于逐层增量分解的深度网络神经元相关性解释方法

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自动化学报 2024年第10期50卷 2049-2062页

作者：陈艺元李建威邵文泽孙玉宝智能信息处理与通信技术省高校重点实验室(南京邮电大学) 南京210003 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 南京信息工程大学教育部数字取证工程研究中心南京210044

神经网络的黑箱特性严重阻碍了人们关于网络决策的直观分析与理解.尽管文献报道了多种基于神经元贡献度分配的决策解释方法,但是现有方法的解释一致性难以保证,鲁棒性更是有待改进.本文从神经元相关性概念入手,提出一种基于逐层增量分... 详细信息

神经网络的黑箱特性严重阻碍了人们关于网络决策的直观分析与理解.尽管文献报道了多种基于神经元贡献度分配的决策解释方法,但是现有方法的解释一致性难以保证,鲁棒性更是有待改进.本文从神经元相关性概念入手,提出一种基于逐层增量分解的神经网络解释新方法LID-Taylor(Layer-wise increment decomposition),且在此基础上先后引入针对顶层神经元相关性的对比提升策略,以及针对所有层神经元相关性的非线性提升策略,最后利用交叉组合策略得到最终方法SIG-LID-IG,实现了决策归因性能的鲁棒跃升.通过热力图对现有工作与提出方法的决策归因性能做了定性定量评估.结果显示,SIG-LID-IG在神经元的正、负相关性的决策归因合理性上均可媲美甚至优于现有工作.SIG-LID-IG在多尺度热力图下同样取得了精确性更高、鲁棒性更强的决策归因.

关键词：神经网络可解释性决策相关性逐层相关性传播类激活图积分梯度

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协作IRS辅助的CoMP-NOMA网络传输方案

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数据采集与处理 2024年第5期39卷 1287-1296页

作者：瞿儒枫王鸿南京邮电大学波特兰学院南京210003 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

为解决多小区网络中上行传输功率最小化问题,本文提出了一种基于多智能反射面(Intelligent reflecting surface,IRS)的协作多点非正交多址接入(Coordinated multiple point-nonorthogonal multiple access,CoMP-NOMA)系统上行传输方案。具体来说,在小区中心与边缘分别部署IRS提升小区中心用户与边缘用户的传输质量,同时考虑中心和边缘IRS之间的信号反射。为了求解建立的总发射功率最小化问题,本文推导了发射功率与相位偏移之间的关系,并进一步将功率分配系数和相位偏移联合优化问题转化为纯相位优化问题,并进一步采用顺序旋转法将转换后的问题分解为多个一维搜索问题进行求解。仿真结果表明,在相同仿真环境下,本文提出的解决方案在发射功耗方面明显优于其他基准方案。

关键词：非正交多址接入协作多点智能反射面顺序旋转法发射功耗

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基于上/下行NOMA的卫星通信系统遍历容量分析

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南京航空航天大学学报 2023年第5期55卷 780-788页

作者：谈苗苗孔槐聪黄庶沛程铭林敏南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

卫星通信作为实现广域覆盖和泛在连接不可或缺的一种手段,在民航空管、应急通信等实际应用中扮演着重要的角色。为了提升卫星通信系统的频谱效率和传输速率,首先将点波束和非正交多址(Non-orthogonal multiple access,NOMA)技术相结合,... 详细信息

卫星通信作为实现广域覆盖和泛在连接不可或缺的一种手段,在民航空管、应急通信等实际应用中扮演着重要的角色。为了提升卫星通信系统的频谱效率和传输速率,首先将点波束和非正交多址(Non-orthogonal multiple access,NOMA)技术相结合,提出了一种高效的上/下行NOMA传输方案。其次,在假设卫星链路服从阴影莱斯(Shadowed-Rician,SR)分布,同时接收端采用完美和非完美串行干扰消除(Successive interference cancellation,SIC)的情况下,推导出所提方案的卫星系统遍历容量闭合表达式。最后,仿真结果验证了理论分析的正确性以及所提方案相较于正交多址方案获得的性能提升,并进一步分析了信道衰落系数、功率分配系数和残余干扰程度等因素对系统遍历容量的影响。

关键词：卫星通信非正交多址遍历容量非完美串行干扰消除

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基于六维语义空间的自动驾驶风险评估研究

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通信学报 2024年第1期45卷 77-93页

作者：陈亚男李昂吴丹南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学空天地海通信技术一体化研究院江苏南京210003 陆军工程大学通信工程学院江苏南京210007

针对自动驾驶中风险要素提取不充分、风险场景评估鲁棒性低等问题,提出一种基于六维语义空间的风险评估框架,包括基于六维语义空间的风险要素提取和基于知识图谱的风险场景评估。前者构建六维语义空间并将RGB和红外数据映射其中,利用模... 详细信息

针对自动驾驶中风险要素提取不充分、风险场景评估鲁棒性低等问题,提出一种基于六维语义空间的风险评估框架,包括基于六维语义空间的风险要素提取和基于知识图谱的风险场景评估。前者构建六维语义空间并将RGB和红外数据映射其中,利用模态间的关联提取丰富的数据特征,以获得显在和潜在的风险要素。后者通过语义角色标注和实体融合将风险要素凝练为知识图谱,并联合节点补全和风险等级函数设计知识图谱推理方法,实现准确的风险评估。仿真结果表明,较现有的MSMatch和iSQRT-COV-Net方法,所提方法在准确率、漏/虚警率和处理时间上均有优势。

关键词：六维语义空间知识图谱风险要素风险评估自动驾驶汽车

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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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