检索结果-内蒙古大学图书馆

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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RIS辅助下的跨模态通信资源分配

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电子与信息学报 2025年第2期47卷 363-374页

作者：陈鸣锴孙振德万雅芳南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 南京邮电大学江苏省通信与网络技术工程研究中心南京210019

针对视频和触觉业务共存的跨模态业务场景,该文构建了可重构智能表面(RIS)辅助的共存网络切片系统,用以提高视频业务和触觉业务的传输速率和可靠性。同时,为了有效降低触觉业务通过穿孔带给视频业务的资源损耗,提出了动态被动波束赋形方... 详细信息

针对视频和触觉业务共存的跨模态业务场景,该文构建了可重构智能表面(RIS)辅助的共存网络切片系统,用以提高视频业务和触觉业务的传输速率和可靠性。同时,为了有效降低触觉业务通过穿孔带给视频业务的资源损耗,提出了动态被动波束赋形方案,允许RIS在不同时隙进行动态调整。基于上述方案,该文在确保触觉业务传输的时延和可靠性满足约束的同时,构建最大化视频业务传输速率的优化问题,以满足跨模态业务共存需求,实现资源的合理分配。为求解此优化问题,该文将其建模为一个马尔可夫决策过程(MDP),通过深度确定性策略梯度(DDPG)算法来进行视频数据和触觉数据传输资源的联合优化。仿真结果显示,与现有方案相比,所提方案具有一定的优越性,在保证传输触觉业务可靠性的前提下,提高了约66.67%的视频业务和速率。

关键词：跨模态通信可重构智能表面网络切片资源分配

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一种极低码率分段捷变编码直接扩频通信的码捕获方法

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无线电通信技术 2025年

作者：陈慧兴吴晓富南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心

直接序列扩频通信凭借其强大的抗干扰能力，已广泛应用于各种通信领域。从码片角度来看，编码直接序列扩频可以看成一种极低码率的串行级联信道编码，其外码为系统所用的纠错编码而内码是重复次数为扩频序列长度的重复码。基于以上信道... 详细信息

直接序列扩频通信凭借其强大的抗干扰能力，已广泛应用于各种通信领域。从码片角度来看，编码直接序列扩频可以看成一种极低码率的串行级联信道编码，其外码为系统所用的纠错编码而内码是重复次数为扩频序列长度的重复码。基于以上信道编码观点的一种推广，极低码率的Turbo-Hadamard全序列码被提出并直接用于频谱扩展，该编码码字由Hadamard序列构成，因此可以认为是一种极低码率分段捷变编码直接扩展频谱方案，其传输有效性是传统编码直接序列扩频的数倍。本文研究了极低码率分段捷变编码直接扩频通信系统的码捕获问题，提出了一种并行相关峰值检测码捕获方法，该方法基于捷变序列空间随序列长度呈线性增长的特点来有效控制码捕获的复杂度，能通过快速Hadamard变换来高效实现捕获算法。仿真结果表明，在扩频序列长度为32的情形下，所提出的码捕获方法在信噪比大于-3dB时，其性能与传统直接序列扩频的滑动串行相关码捕获方法相仿。鉴于Turbo-Hadamard全序列码的抗干扰潜力，该结果为极低码率分段捷变编码直接扩展频谱制式用于抗干扰数据链的同步捕获问题提供了有益的技术参考。

关键词：扩频通信极低码率信道编码直接序列扩频码捕获

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基于CHAN的改进卡尔曼滤波室内定位算法

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通信学报 2023年第2期44卷 136-147页

作者：蒋锐虞跃徐友云王小明李大鹏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

由于现在室内环境的复杂度越来越高,室内非视距情况下定位误差的影响逐渐增大,如何降低其影响显得尤其重要。定位技术选用的是UWB室内定位技术,其中,卡尔曼滤波在降低室内非视距定位误差方面有着广泛的应用,针对其在视线线路与非视距场... 详细信息

由于现在室内环境的复杂度越来越高,室内非视距情况下定位误差的影响逐渐增大,如何降低其影响显得尤其重要。定位技术选用的是UWB室内定位技术,其中,卡尔曼滤波在降低室内非视距定位误差方面有着广泛的应用,针对其在视线线路与非视距场景转换过程中会产生新的误差的问题,提出了一种基于CHAN的改进卡尔曼滤波定位算法。采用5个或以上基站的测距结果构建定位解算方程组,选取在非视距情况下定位误差敏感的CHAN算法进行解算,将解算结果与各基站的位置进行残差处理,并划分出不同的置信区域。对于不同置信区域,预先设定匹配的卡尔曼滤波增益系数K,提高视线线路和非视距场景转换的定位结果稳定性,降低转换过程中的定位误差。实验结果表明,在仿真环境中,所提算法可将误差降低至80 cm左右;在实际应用中,可将复杂场景下的定位误差降低至60 cm,比正常复杂室内定位精度提高60%。

关键词：非视距 CHAN 残差判别卡尔曼滤波

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面向5G城市交通的轻量级安全认证和密钥更新方案

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计算机科学 2025年

作者：苏新忠徐友云南京邮电大学通信与信息工程学院南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心

随着5G技术的发展，城市交通系统能够以更高效的方式实现信息交互，极大提升参与者的道路体验。在该系统中，路侧单元通过5G接入访问并转发车载单元、行人终端和道路传感器等节点的数据，可为驾驶员和行人提供有效的态势感知视野，降低... 详细信息

随着5G技术的发展，城市交通系统能够以更高效的方式实现信息交互，极大提升参与者的道路体验。在该系统中，路侧单元通过5G接入访问并转发车载单元、行人终端和道路传感器等节点的数据，可为驾驶员和行人提供有效的态势感知视野，降低事故发生率，提高行车效率。然而，现有认证方案存在安全性低、开销大、可拓展性低等缺陷，为此，文中提出一种端到端的车联网轻量级安全认证和密钥更新方案。首先，通过阶乘树实现RSU权限的细粒度访问控制；然后，利用物理不可克隆函数等低开销算法为RSU和车联网设备设计相互认证协议；针对车联网移动性等问题，为参与节点提供动态在线的密钥更新方法；并借助Proverif以及非形式化分析验证其面对各种攻击的安全性。与其他研究在性能开销等方面的对比表明所提方案适用于资源有限的车联网场景。

关键词：车联网访问控制低开销认证密钥更新安全分析

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基于OFDM的低轨卫星跳波束系统资源调度与分配算法研究

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无线电通信技术 2025年

作者：周硕张晨张更新南京邮电大学通信与信息工程学院南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心

低轨（Low Earth Orbit, LEO）卫星跳波束技术为资源灵活调度奠定基础，且OFDM技术可以更好地对时频资源进行调度。同时业务量需求急剧增加，业务种类也越来越多样化。在星上资源受限的情况下，为提升低轨卫星系统中用户的服务质量（Qua... 详细信息

低轨（Low Earth Orbit, LEO）卫星跳波束技术为资源灵活调度奠定基础，且OFDM技术可以更好地对时频资源进行调度。同时业务量需求急剧增加，业务种类也越来越多样化。在星上资源受限的情况下，为提升低轨卫星系统中用户的服务质量（Quality of Service, QoS），需要将系统资源优化的颗粒度深入到用户级。因此，提出了一种基于OFDM的低轨卫星跳波束系统资源调度与分配算法，在波束层面考虑业务需求和链路条件，利用粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法进行时间、空间和功率资源分配，在用户层面针对用户等级、QoS需求进行时间、频率和功率资源分配。相较于传统算法，提高了系统吞吐量，并降低了系统平均时延。

关键词：低轨卫星跳波束粒子群优化服务质量资源分配

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实用化量子密钥分发光网络中的资源优化配置

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物理学报 2023年第2期72卷 1-11页

作者：朱佳莉曹原张春辉王琴南京邮电大学量子信息技术研究所南京210003 南京邮电大学宽带无线通信与传感网教育部重点实验室南京210003 南京邮电大学通信与网络国家工程研究中心南京210003

在大规模量子通信网络应用研究中,人们一般通过构建虚拟业务网络并将其映射到实际物理空间来实现资源的分配.在该映射过程中,为简化模型常常做一些假设,比如假定物理拓扑中的密钥资源为某一固定值,即忽略实际物理条件以及不同协议对密... 详细信息

在大规模量子通信网络应用研究中,人们一般通过构建虚拟业务网络并将其映射到实际物理空间来实现资源的分配.在该映射过程中,为简化模型常常做一些假设,比如假定物理拓扑中的密钥资源为某一固定值,即忽略实际物理条件以及不同协议对密钥供给带来的性能差异.这种忽略实际物理条件的假设可能导致该网络在实际应用中无法正常运行.为解决以上问题,本文从链路映射的角度出发,以量子密钥分发光网络为底层网络,提出了改进的虚拟业务映射模型和虚拟业务映射算法,使其更加接近于实际应用场景.一方面通过增加地理位置的约束,对虚拟节点到可映射的物理节点范围做合理限制;另一方面,从硬件成本和实际密钥生成速率角度出发,提出了性价比的评估指标对资源进行分配管理.此外,我们通过结合3种主流的量子密钥分发协议(BB84、测量设备无关、双场),构建了普适的虚拟业务在量子密钥分发光网络中的映射模型,实现了最优协议的推荐和资源的优化配置管理.

关键词：资源优化配置量子密钥分发虚拟业务映射性价比

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基于改进RCA算法的码率兼容极化码设计

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无线电通信技术 2024年

作者：汤艳萍吴晓富张索非胡海峰南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心南京邮电大学物联网学院

打孔和缩短是设计码率兼容极化码的常用技术，第五代移动通信技术（5th Generation Mobile Communication Technology，5G）码率兼容极化码的设计通过极化信道可靠度的偏序理论(Posequence)来确定打孔或缩短位置对应的失能极化信道。目... 详细信息

打孔和缩短是设计码率兼容极化码的常用技术，第五代移动通信技术（5th Generation Mobile Communication Technology，5G）码率兼容极化码的设计通过极化信道可靠度的偏序理论(Posequence)来确定打孔或缩短位置对应的失能极化信道。目前，5G码率兼容极化码设计方案是在未进行打孔和缩短时就确定了一种极化信道的可靠度排序，该排序并没有考虑打孔、缩短操作对接收信号的影响。为此，可以采用改进的关联信道近似（Reciprocal Channel Approximate，RCA）算法来设计码率兼容极化码，该算法能根据打孔和缩短的位置对接收信号的影响重新计算极化信道可靠度排序序列，进而设计更优的码率兼容极化码。仿真结果表明：与5G码率兼容极化码相比，通过改进RCA算法构造的同参数码率兼容极化码的性能更优，在典型长度码率配置下，串行抵消（Successive Cancellation，SC）译码的性能增益最大为0.45dB（误帧率（Frame Error Rate，FER）=1e-04），循环冗余校验协助下的串行抵消列表（Cyclic redundancy check Aided Successive Cancellation List，CA-SCL）译码的性能增益最大为0.22dB（FER=1e-04）。RCA算法能够根据具体的打孔和缩短位置动态调整极化信道的可靠度排序，这使得设计出的码率兼容极化码具有更强的适应性，能够更好地适应不同的信道条件，在实际应用中该算法的译码性能显著提升。

关键词：极化码码率兼容打孔算法 RCA算法

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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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基于图注意力网络和门控网络的轻量级单通道语音分离方法

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信号处理 2025年第4期41卷 706-717页

作者：余传旗郭海燕王婷婷王景润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

语音分离旨在从包含多个说话人的混合语音中分离出各个源语音,是多说话人场景下语音处理类任务的重要前端。目前,基于深度学习的语音分离取得了显著进展,但随着模型性能的不断提升的同时,模型的参数量和推理时间也显著增加。针对此问题... 详细信息

语音分离旨在从包含多个说话人的混合语音中分离出各个源语音,是多说话人场景下语音处理类任务的重要前端。目前,基于深度学习的语音分离取得了显著进展,但随着模型性能的不断提升的同时,模型的参数量和推理时间也显著增加。针对此问题,本文综合考虑模型效率与分离性能,提出一种基于图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)和门控网络(Gated Network,GN)的轻量级语音分离模型(称为GGN-Papez)。该方法基于轻量级、高效的基线模型Papez,引入GAT处理听觉记忆块内存储的全局信息,并使用GN生成掩码,来提升基线模型Papez的性能。具体地,假定所有记忆令牌之间均存在连接,利用GAT计算令牌间的注意力得分,并采用阈值过滤策略裁剪掉得分较低的边,生成新的邻接矩阵。再利用此邻接矩阵聚合记忆令牌所存储的全局信息,以提取出更有效的上下文信息,提高模型对全局特征的理解能力。在此基础上,考虑到Papez使用的掩码生成模块为表达能力有限的双层全连接前馈神经网络,本文提出使用具备更强特征选择能力的GN替代原有模块,以生成更符合源语音特征的掩码。所提模型GGN-Papez在基准数据集WSJ0-2Mix和Libri2Mix上进行了实验,实验结果表明所提方法在增加很少参数量的情况下,显著提升了分离语音的尺度不变信噪比(Scale Invariant Signal-to-Noise Ratio,SI-SNR)。此外,本文还设计了消融实验验证GAT和GN对整体模型性能的影响,并从推理时间和语音质量感知评估(Perceptual Evaluation of Speech Quality,PESQ)得分等方面综合地对所提模型的性能进行了分析。

关键词：语音分离轻量级模型图神经网络图注意力网络门控机制

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