检索结果-内蒙古大学图书馆

电讯技术 2024年第5期64卷 710-716页

作者：嵇海鹏张江乔晓强张涛南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 国防科技大学第六十三研究所南京210007

为了解决电磁频谱异常检测精度不高的问题,在深度卷积神经对抗网络(Deep Convolution Generative Adversarial Network,DCGAN)的基础上加入了编码器(Encoder)用来重构频谱数据。编码器首先将真实频谱数据编码为低维特征表示,生成器通过... 详细信息

为了解决电磁频谱异常检测精度不高的问题,在深度卷积神经对抗网络(Deep Convolution Generative Adversarial Network,DCGAN)的基础上加入了编码器(Encoder)用来重构频谱数据。编码器首先将真实频谱数据编码为低维特征表示,生成器通过学习编码后的低维特征生成重构频谱数据,判别器负责将重构频谱数据与真实频谱数据进行区分,并通过对抗性训练逐渐提高模型重构频谱数据的能力,最后计算重构频谱数据与真实频谱数据的均方误差,判别异常。实验结果表明,该模型能够在多个频段下实现有效的电磁频谱异常检测,在TV频段下,干信比为-5 dB时,相比于现有电磁频谱异常检测方法,所提方法的平均检测性能提升了18%以上。

关键词：电磁频谱异常检测深度卷积对抗网络(DCGAN) 频谱重构

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非完美条件下的非正交多址接入星地融合网络性能分析

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电子与信息学报 2023年第2期45卷 427-435页

作者：帅海峰郭克锋安康朱诗兵李长青航天工程大学航天信息学院北京101416 南京航空航天大学电子与信息工程学院南京210016 国防科技大学第六十三研究所南京210007

随着星地融合网络(ISTNs)的快速发展,大量的传感器和无线设备都有无线服务的接入需求,从而对星地融合网络的频谱效率和服务质量提出了新的挑战。不同于传统的正交多址接入技术,非正交多址接入(NOMA)技术可在相同的频率下传输不同用户的... 详细信息

随着星地融合网络(ISTNs)的快速发展,大量的传感器和无线设备都有无线服务的接入需求,从而对星地融合网络的频谱效率和服务质量提出了新的挑战。不同于传统的正交多址接入技术,非正交多址接入(NOMA)技术可在相同的频率下传输不同用户的信号,其被认作为提高星地融合网络频谱效率的有效方法,从而被广泛研究。目前,针对NOMA和星地融合网络的研究大多都是在理想条件下进行的,由此该文研究更加实际的情况,即在非完美串行干扰消除(SIC)、信道估计误差和同频干扰下,对星地融合网络的性能进行研究。该文在假设卫星端和地面端均采用多天线的前提下,推导了系统遍历容量的闭式表达式,验证了非完美条件对于系统性能的影响。同时蒙特卡罗仿真验证了理论分析和推导的正确性。

关键词：星地融合网络非正交多址接入串行干扰消除信道状态信息同频干扰

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ADAFT:SDN大规模流表的适应性深度聚合存储架构

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通信学报 2024年第5期45卷 226-238页

作者：熊兵袁月赵锦元赵宝康何施茗张锦长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410114 长沙师范学院信息科学与工程学院湖南长沙410199 国防科技大学计算机学院湖南长沙410073

为解决软件定义网络(SDN)数据平面中的三态内容可寻址存储器(TCAM)资源紧张问题,提出了一种基于内容表项树的SDN流表深度聚合方法,进而构建一种SDN大规模流表的适应性深度聚合存储架构ADAFT。该架构放宽了聚合表项之间的汉明距离要求,... 详细信息

为解决软件定义网络(SDN)数据平面中的三态内容可寻址存储器(TCAM)资源紧张问题,提出了一种基于内容表项树的SDN流表深度聚合方法,进而构建一种SDN大规模流表的适应性深度聚合存储架构ADAFT。该架构放宽了聚合表项之间的汉明距离要求,构建内容表项树聚合动作集不同的流表项,显著提高了流表聚合程度。设计了一种TCAM装载率感知的内容表项树动态限高机制,以降低流表查找开销。同时,提出了一种TCAM装载率感知的表项聚合适应性选择策略,以均衡流表聚合程度和查找开销。实验结果表明,ADAFT架构的流表压缩率明显高于现有方法,最高可达65.74%。

关键词：软件定义网络 SDN大规模流表内容表项树适应性深度聚合 TCAM装载率感知

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矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法

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国防科技大学学报 2023年第5期45卷 38-47页

作者：王垚满欣尤红雨明亮刘伟松黄知涛国防科技大学电子科学学院湖南长沙410073 海军工程大学电子工程学院湖北武汉430033 中国人民解放军92001部队山东青岛266005 国防科技大学电子对抗学院安徽合肥230037

现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种... 详细信息

现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种新的矩阵变换算法得到特征矩阵。在识别时,将原始码字矩阵和特征矩阵输入到具有多模态数据联合学习能力的网络模型,在神经网络中完成特征的提取融合与卷积码的识别。仿真结果表明,所提方法性能明显优于现有基于深度学习的识别方法,特别是对于高码率卷积码;当码率较低时,同样优于传统识别方法。当信噪比达到5 dB时,25种不同参数卷积码的识别率均可达到100%。

关键词：信道编码卷积码识别矩阵变换联合学习

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网络信息时代C2组织结构的六维模型

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指挥与控制学报 2024年第2期10卷 170-176页

作者：邓霓冉黄松平孙立健国防科技大学系统工程学院战略管理工程系长沙410073 国防科技大学信息系统工程重点实验室长沙410073

从一般性组织结构的创新思路及指挥与控制(commandandcontrol,C2)方法空间模型出发,以决策权的分配程度、横向协调程度、交互程度、C2单元的规模大小、C2单元的数量及关系影响强度6个维度来描述网络信息时代C2组织结构内中心与边缘C2单... 详细信息

从一般性组织结构的创新思路及指挥与控制(commandandcontrol,C2)方法空间模型出发,以决策权的分配程度、横向协调程度、交互程度、C2单元的规模大小、C2单元的数量及关系影响强度6个维度来描述网络信息时代C2组织结构内中心与边缘C2单元之间的关系。通过构建C2组织结构的六维模型,厘清信息共享在组织横纵向间的共享,决策权在不同层级之中有效赋能与分发,该组织结构在应对网络信息时代下不确定的战时环境时与传统结构相比更具备决胜优势。

关键词：组织结构 C2方法空间 C2单元决策权信息共享

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非理想信道状态信息下RIS辅助的安全通信

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电讯技术 2023年第7期63卷 1017-1027页

作者：李萌孙艺夫安康牛和昊朱勇刚李程关东方南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 国防科技大学第六十三研究所南京210007 国防科技大学电子对抗学院合肥230037 国防科技大学电子科学学院长沙410073

利用可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)辅助无线发射机,可提高多用户无线网络的安全传输能力。在非理想信道状态信息(Channel State Information,CSI)下提出了鲁棒波束形成优化方法来提高系统对抗干扰和窃听攻击... 详细信息

利用可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)辅助无线发射机,可提高多用户无线网络的安全传输能力。在非理想信道状态信息(Channel State Information,CSI)下提出了鲁棒波束形成优化方法来提高系统对抗干扰和窃听攻击的能力。具体地,使用RIS辅助发射机,对RIS的相位波束形成和基站的传输功率进行联合优化,在分别满足有界CSI的最坏情况速率约束和统计CSI的速率中断概率约束来最小化系统的总传输功率。由于存在CSI误差,针对有界CSI和统计CSI误差约束,分别利用S-procedure来松弛保密速率约束和大偏差不等式(Large Deviation Inequality,LDI)来松弛保密速率中断概率约束。仿真结果表明,相比于无源反射法和传统波束形成方案,该方法可分别降低约88%和93%总传输功率,同时提高约15 dBm和12 dBm的干扰容限。

关键词：抗干扰通信抗截获通信可重构智能表面物理层安全鲁棒波束形成资源分配

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能量选择表面工作原理分析

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微波学报 2024年第6期40卷 42-47,53页

作者：虎宁徐延林刘培国信息工程大学郑州450001 国防科技大学电子科学学院长沙410073

近年来,强电磁武器的快速发展对电子设备造成严重威胁。能量选择表面是一种新型自适应强电磁防护技术,较好地解决了电子设备前门防护“能防”与“兼容”的难题,为强电磁防护提供了新的技术思路。为了对能量选择表面的工作原理进行深入分... 详细信息

近年来,强电磁武器的快速发展对电子设备造成严重威胁。能量选择表面是一种新型自适应强电磁防护技术,较好地解决了电子设备前门防护“能防”与“兼容”的难题,为强电磁防护提供了新的技术思路。为了对能量选择表面的工作原理进行深入分析,文中从场和路两个角度,分别建立了能量选择表面的等效媒质模型与传输线模型。根据电磁理论与传输线理论,系统地推导了能量选择表面的波阻抗变换条件与等效阻抗变换条件。最后,以一款基于开口谐振环的能量选择表面为例,对所建立的模型进行验证,仿真结果与理论分析良好吻合。本研究为能量选择表面设计提供了系统的理论参考,为其进一步发展做出了有益探索。

关键词：强电磁防护能量选择表面阻抗变换等效媒质模型传输线模型

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OpenPlanner:一个开源的时间敏感网络流量规划器

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计算机研究与发展 2025年第5期62卷 1307-1329页

作者：姜旭艳全巍付文文张小亮孙志刚国防科技大学计算机学院长沙410003 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 湖南汽车工程职业大学信息工程学院湖南株洲412001

时间敏感网络(time-sensitive networking,TSN)在工业控制、航空电子和车载网络中具有广泛的应用前景.TSN流量规划是在拓扑结构、网络资源、设备能力和业务需求等多维约束下,为TSN交换机计算关键帧的无冲突发送时刻的过程,规划问题是一... 详细信息

时间敏感网络(time-sensitive networking,TSN)在工业控制、航空电子和车载网络中具有广泛的应用前景.TSN流量规划是在拓扑结构、网络资源、设备能力和业务需求等多维约束下,为TSN交换机计算关键帧的无冲突发送时刻的过程,规划问题是一个NP完全问题.目前不论是学术界的TSN规划算法研究,还是工业界的TSN部署应用都急需一个开源的规划器软件.提出一种构件化、松耦合的TSN规划器软件架构LOCAP(loose-coupled component-based architecture of planner),通过规划参数最小集和规划结果通用表等接口规范设计,实现规划算法与规划工具、规划器软件与交换硬件实现的松耦合.OpenPlanner是基于LOCAP架构使用Python语言编写的开源TSN规划器,其内嵌自研和第三方贡献的多个可满足性模理论规划算法和启发式规划算法.基于OpenPlanner对不同算法的运行时间开销以及解的质量进行了评估,指出多样化的TSN应用场景需要不同的规划算法.据调研,OpenPlanner是目前唯一的开源TSN规划器,规划结果已部署到OpenTSN开源网络、银河衡芯TSN芯片以及芯准TTE等多个硬件平台,在卫星、无人车和火炮等多个系统中得到应用.

关键词：时间敏感网络流量规划器开源可满足性模理论时间感知整形器

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一种适用于战术通信环境的车对车信道模型

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电子与信息学报 2023年第3期45卷 1023-1031页

作者：林鑫刘爱军梁小虎韩晨陆军工程大学通信工程学院南京210007 东南大学信息科学与工程学院南京210018 国防科技大学第六十三研究所南京210007

在战术通信环境下,机动车载平台间的无线信道特性更加复杂。传统移动信道模型没有考虑战术场景下的特殊因素对车对车信道的影响,所以此类模型不能应用于战术车载通信系统的设计和优化。为解决传统移动信道模型的局限性,该文提出一种适... 详细信息

在战术通信环境下,机动车载平台间的无线信道特性更加复杂。传统移动信道模型没有考虑战术场景下的特殊因素对车对车信道的影响,所以此类模型不能应用于战术车载通信系统的设计和优化。为解决传统移动信道模型的局限性,该文提出一种适用于战术通信环境的车对车(Tactical-Vehicle-to-Vehicle,T-V2V)信道模型。该模型充分考虑了实际战术场景中两个车载平台间相互运动、方向性天线的对准问题以及地形地貌等因素对车对车信道的影响,并基于电平通过率(Lever Crossing Rate,LCR)和平均衰落持续时间(Average Duration of Fading,ADF)指标对所提模型进行统计分析。仿真结果表明,所提模型更加贴合战术通信实际情况,能够更为准确地反映出战术通信环境下的车对车信道的变化特性。最后,该文对影响T-V2V信道模型的相关因素进行了仿真分析,所得结果对战术车载通信系统的物理层设计具有重要参考价值。

关键词：战术通信车对车信道方向性天线战术地形信道衰落特性统计

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基于双向约束的生成对抗网络

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软件学报 2023年第9期34卷 4195-4209页

作者：苟瑶李敏杜卫东何玉杰吴肇青宋雨火箭军工程大学作战保障学院陕西西安710025 武警工程大学密码工程学院陕西西安710086 国防科技大学信息与通信学院湖北武汉430035

提高生成样本的质量和多样性一直是生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)领域主要挑战任务之一.为此,提出了一种双向约束生成对抗网络(bidirectional constraint generative adversarial network, BCGAN).与传统GAN变体相比,该网络在架构设计上增加了一个生成器模块,两个生成器分别从两个不同方向逼近真实样本的数据分布.然后根据BCGAN的网络架构,设计了新的损失函数,并对其进行了理论分析及证明.在BCGAN的训练过程中,一方面通过增加两个生成样本数据分布之间的距离来丰富生成样本的多样性,另一方面通过减小鉴别器对两个生成样本数据分布之间的差异来稳定训练过程,提高生成样本的质量.最后,在1个合成数据集和3个不同公开挑战数据集上进行了实验.一系列实验证明,较其他生成方法相比,所提方法对真实数据分布具有更强的拟合能力,能够有效提升生成样本的质量和多样性.此外,所提方法的训练过程更加平滑稳定.

关键词：生成对抗网络双向约束样本多样性数据分布

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