检索结果-内蒙古大学图书馆

电讯技术 2025年第2期65卷 302-312页

作者：邓炳光伍志攀冯琳琳张治中重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

对于可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)辅助速率拆分多址接入(Rate Splitting Multiple Access, RSMA)系统,收发机硬件损伤(Hardware Impairments, HIs)极可能大幅降低安全性能。针对此问题,以提高系统资源利用效率为目标,考虑用户保密速率公平性,提出一种HIs下RIS辅助RSMA系统最小安全速率最大化方案。使用交替优化、辅助变量替换、半定规划及半正定松弛等方法,联合优化发射预编码向量、公有信息安全速率分配及RIS相移,以最大化用户最小安全速率。仿真结果表明,在相同HIs情况下,与基准传输方案相比,所提传输优化方案至少可使系统最小安全速率提升5.65%,且能在保障用户保密速率公平性的同时提升系统抗HIs能力和保密性能。

关键词：速率拆分多址接入(RSMA) 可重构智能表面(RIS) 硬件损伤保密速率公平性物理层安全

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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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高速移动环境下OTSMB-LMMSE-PIC迭代检测方法

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通信学报 2025年第1期46卷 13-22页

作者：李国军郑翔王杰重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学超视距可信信息传输研究所重庆400065

为提升正交时序复用(OTSM)在高速移动环境下传输的可靠性,提出了一种基于并行干扰消除的分块线性最小均方误差(B-LMMSE-PIC)迭代检测方法。该方法在时域分块进行MMSE-PIC符号估计,并且使用诺伊曼(Neumann)级数逼近涉及的矩阵反演,将计... 详细信息

为提升正交时序复用(OTSM)在高速移动环境下传输的可靠性,提出了一种基于并行干扰消除的分块线性最小均方误差(B-LMMSE-PIC)迭代检测方法。该方法在时域分块进行MMSE-PIC符号估计,并且使用诺伊曼(Neumann)级数逼近涉及的矩阵反演,将计算复杂度降为线性阶;随后在时延-序列域计算估计符号的均值与方差作为下一次迭代的先验信息。仿真结果表明,在移动速度为540km/h的场景下使用16QAM调制且误码率为10-4时,所提方法与目前广泛使用的基于最大比合并(MRC)的迭代rake检测方法相比有2.48dB的性能增益。

关键词：正交时序复用线性最小均方误差并行干扰消除诺伊曼级数

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液压驱动机械臂系统建模与运动控制

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现代制造技术与装备 2025年第1期61卷 175-177,182页

作者：干露武汉工程大学邮电与信息工程学院武汉430073

机械臂系统的建模和运动控制关系到机械臂的精度和操作效率。设计一个液压驱动六自由度机械臂并对其进行建模,然后提出其运动控制系统架构及控制策略。通过仿真实验验证所提控制系统的有效性,结果显示所提系统收敛性更佳,关节规划轨迹... 详细信息

机械臂系统的建模和运动控制关系到机械臂的精度和操作效率。设计一个液压驱动六自由度机械臂并对其进行建模,然后提出其运动控制系统架构及控制策略。通过仿真实验验证所提控制系统的有效性,结果显示所提系统收敛性更佳,关节规划轨迹运动表现出良好的平滑特性,控制器具有较快的系统响应速度和抗饱和效果。

关键词：机械臂液压驱动建模运动控制

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COSMIC-2掩星观测与大气反演廓线质量分析

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武汉大学学报(信息科学版) 2025年第3期50卷 497-506页

作者：张绍成虢盛郑沈宇吴云龙余涛中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院湖北武汉430078 中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院湖北武汉430074

COSMIC-2(constellation observing system for meteorology ionosphere and climate-2)作为COSMIC掩星星座的后续计划,得益于升级了支持多模GNSS信号的接收机和高增益定向波束掩星天线,其观测数据质量和数量得到显著提升。围绕掩星观... 详细信息

COSMIC-2(constellation observing system for meteorology ionosphere and climate-2)作为COSMIC掩星星座的后续计划,得益于升级了支持多模GNSS信号的接收机和高增益定向波束掩星天线,其观测数据质量和数量得到显著提升。围绕掩星观测数据和反演产品的定量评估,分析COSMIC-2定轨和掩星天线的原始观测数据质量,并以欧洲中期数值天气预报中心的再分析气象资料为基准,定量评估掩星反演大气廓线产品质量。结果显示,COSMIC-2定轨天线L1频段信噪比大多在45 dB以上,其对应伪距多路径效应中误差在0.2~0.4 m之间;掩星天线观测信噪比由第一代COSMIC的不足700 v/v大幅提升至1200 v/v,且GLONASS掩星廓线和GPS掩星廓线均与气象再分析资料表现出了很好的一致性。研究结果认为,升级后的COSMIC-2掩星载荷不仅大幅增加掩星观测数量,其高增益的掩星天线设计还有效地提升了掩星观测数据质量,为大气科学研究提供了重要气象观测资料。

关键词： COSMIC-2 掩星反演大气廓线质量分析

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面向通感一体化的变分模态分解-希尔伯特-黄变换呼吸频率感知算法

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电子与信息学报 2025年第4期47卷 1014-1025页

作者：杨小龙张亭亭周牧高铭童睿轩重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

通感一体化(ISAC)作为一种6G关键技术,将通信和感知功能集成到Wi-Fi设备,为室内人体呼吸频率感知提供一种有效的方法。针对当前基于ISAC的呼吸频率感知存在鲁棒性低和“盲点”的问题,该文提出一种基于信号变分模态分解(VMD)-希尔伯特-... 详细信息

通感一体化(ISAC)作为一种6G关键技术,将通信和感知功能集成到Wi-Fi设备,为室内人体呼吸频率感知提供一种有效的方法。针对当前基于ISAC的呼吸频率感知存在鲁棒性低和“盲点”的问题,该文提出一种基于信号变分模态分解(VMD)-希尔伯特-黄变换(HHT)呼吸频率感知算法。首先,选择对环境感知敏感度较强的Wi-Fi链路构建信道状态信息(CSI)比值模型。其次,将滤波后的CSI比值时间序列的各子载波进行投影,结合幅相信息生成不同呼吸模式信号的候选集。再次,对于每一个子载波,根据周期性在候选集中选择一个短期呼吸噪声比最大的候选序列作为最终的呼吸模式,然后设置阈值选择子载波,并对其进行VMD和HHT时频分析,去除人体呼吸频率成分以外的模态分量,并重构剩余模态分量。在此基础上,利用主成分分析(PCA)对所有重构的子载波降维,选择方差贡献率达到99%以上的主成分分量,并使用ReliefF算法重新构建呼吸信号,得到融合信号。最后,对融合信号利用峰值检测算法计算呼吸频率。实验结果表明,该感知方法在会议办公室和走廊两种场景下的平均估计精度超过97%,显著提高了鲁棒性并克服了“盲点”问题,优于其他现有的感知方案。

关键词：通感一体化信道状态信息呼吸频率 Hilbert-Huang变换变分模态分解

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一种基于扩展卡尔曼滤波的智能反射面辅助通感一体化系统安全传输方案

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电子与信息学报 2025年第4期47卷 1052-1065页

作者：梁彦杨晓宇李飞南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

为了解决智能反射面(IRS)辅助的通感一体化系统(ISAC)的安全通信问题,该文提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)目标追踪的安全传输方案。首先,针对作为潜在窃听者的移动感知目标,利用ISAC基站的感知功能从雷达回波中获取其状态参数,并采用... 详细信息

为了解决智能反射面(IRS)辅助的通感一体化系统(ISAC)的安全通信问题,该文提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)目标追踪的安全传输方案。首先,针对作为潜在窃听者的移动感知目标,利用ISAC基站的感知功能从雷达回波中获取其状态参数,并采用EKF技术对其运动轨迹进行实时跟踪和预测。然后,利用感知目标的实时位置和信道状态信息调整基站发射波束成形和IRS反射波束成形。在此基础上,通过联合优化基站的发射波束成形、接收波束成形、上行链路用户的发射功率以及IRS的反射波束成形,最大化系统的保密速率。利用交替优化的思想将该非凸优化问题解耦为3个独立的子问题,并分别基于连续凸近似、丁克尔巴赫变换和优化最小化求解子问题。仿真结果表明,该方案可以对移动的感知目标进行有效的轨迹追踪,以提供更高的保密速率。同时证实了与没有IRS的方案相比,IRS的辅助能够实现更好的安全通信性能。

关键词：通感一体化安全通信智能反射面扩展卡尔曼滤波

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基于新信息准则与梅西算法的LSC-DSSS信号序列估计

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系统工程与电子技术 2025年第2期47卷 659-665页

作者：张天骐吴仙越吴云戈李春运重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

针对长短码直接扩频序列(long and short code direct sequence spread spectrum, LSC-DSSS)信号序列估计难题,在已知LSC-DSSS信号参数的条件下,提出一种基于新信息准则(novel information criterion, NIC)神经网络联合梅西算法的长短码信号序列估计方法。将LSC-DSSS信号输入NIC神经网络以估计随机采样起点,再通过不断输入数据训练NIC神经网络权值向量。当网络收敛时,权值向量的符号值即为LSC-DSSS信号的复合码序列片段。使用延迟相乘,消除幅度模糊与短扩频码序列的影响,再利用梅西算法获得扰码序列的生成多项式。仿真实验结果表明,NIC神经网络较特征值分解法的抗噪声性能提高6 dB,同时较Hebbian准则神经网络所需学习组数减少50%。

关键词：新信息准则长短码估计梅西算法主子空间跟踪

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融合Gabor滤波与Transformer的图像水印方法

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信号处理 2025年第4期41卷 694-705页

作者：张天骐谭霜沈夕文唐娟重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

图像水印在数字版权保护和身份验证领域中具有关键意义,是保护图像信息安全和确保数据可信性的重要技术手段。目前,大多数已发表的基于深度学习的图像水印方法都是基于卷积神经网络设计的,此类方法存在无法充分捕捉图像的全局信息和细... 详细信息

图像水印在数字版权保护和身份验证领域中具有关键意义,是保护图像信息安全和确保数据可信性的重要技术手段。目前,大多数已发表的基于深度学习的图像水印方法都是基于卷积神经网络设计的,此类方法存在无法充分捕捉图像的全局信息和细节信息,以及忽略图像高频信息具备稳定和不可感知特点等问题,为了克服上述问题,该论文提出一种融合Gabor滤波与Transformer的图像水印模型。该模型由嵌入网络、提取网络和判别网络组成:在嵌入网络设计了水印信息处理模块对水印信息引入冗余和扩展操作,以增加水印信息在传输过程中的鲁棒性;在嵌入网络引入Gabor滤波的思想在特征提取模块通过卷积分支来捕捉局部特征,通过Transformer分支捕捉全局信息,来充分挖掘图像的稳定特征;在提取网络中融合标准卷积和差分卷积,来准确感知图像的细微信息,进而提高水印的提取精度;引入判别网络与嵌入网络形成对抗训练关系,评估生成水印图像的真实性和质量,从而提升嵌入网络生成水印图像的视觉质量。分别在COCO、ImageNet和VOC2012数据集下进行综合对比实验,结果表明,该文方法针对不可感知性和鲁棒性,相比于相关水印模型取得了更优的指标,具有较为突出的增强性能与泛化能力。此外,还进行了相关的消融实验,结果进一步验证了该模型的可靠性和有效性。

关键词：图像水印不可感知鲁棒性卷积神经网络 Transformer

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基于梅尔倒谱系数的无人机探测与识别方法

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电子与信息学报 2025年第4期47卷 1076-1084页

作者：聂伟张中洋杨小龙周牧重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

近年来无人机(UAV)数量的剧增,无论是在民用还是军用领域都带来了一定的隐私和安全问题,因此对无人机的管控技术已成为研究热点。当前基于深度学习的射频指纹识别(RFFI)技术虽然在无人机识别上表现优异,但由于模型复杂度高,训练速度慢,... 详细信息

近年来无人机(UAV)数量的剧增,无论是在民用还是军用领域都带来了一定的隐私和安全问题,因此对无人机的管控技术已成为研究热点。当前基于深度学习的射频指纹识别(RFFI)技术虽然在无人机识别上表现优异,但由于模型复杂度高,训练速度慢,且在不同数据分布下的泛化能力有限,因此在实际应用中存在局限性。该文提出一种基于梅尔频率倒谱系数的无人机识别方法,使用USRP N210采集无人机图传信号,然后提取梅尔倒谱系数(MFCC)作为无人机射频指纹特征,输入门控循环单元(GRU)进行分类识别,最后通过正则化正交匹配追踪算法(ROMP)估计无人机定位参数得到无人机具体位置。试验结果表明无人机的识别准确率可达98%,且GRU模型参数量只有1.6 k,训练时间仅需9 s,显著降低了模型复杂度并提高了训练速度和识别精度,在无人机定位中,其3维定位误差小于1 m。为进一步验证该文所提方法的可行性,对同一厂家同一型号10个无线模块进行不同距离的分类识别,1 m,2 m,3 m和5 m识别结果分别为100%,98%,98%和99%。

关键词：无人机射频指纹识别深度学习门控循环单元梅尔频率倒谱系数

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