检索结果-内蒙古大学图书馆

西安电子科技大学学报 2022年第3期49卷 1-9页

作者：肖尚辉陈燕铭王梓豫郭文博邵士海电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室四川成都611731 成都工业学院电子工程学院四川成都610031

安全通信的前提是在授权接收机对协作干扰信号进行精准重建和对消,但因硬件和传播环境的影响,且受实际工程精度的制约,始终存在时频同步误差。因此,针对物理层安全通信中协作干扰抑制收发非完美时频同步问题,在高斯窃听信道模型下推导... 详细信息

安全通信的前提是在授权接收机对协作干扰信号进行精准重建和对消,但因硬件和传播环境的影响,且受实际工程精度的制约,始终存在时频同步误差。因此,针对物理层安全通信中协作干扰抑制收发非完美时频同步问题,在高斯窃听信道模型下推导了存在时频同步误差的残余干扰功率,从理论上分析时频同步误差对系统性能的影响,得到了授权用户干扰抑制比、解调误码率和安全通信保密容量3个性能评价指标的闭合表达式,进而分析时频同步误差对这3个指标的影响,并对理论性能进行了计算机仿真验证。仿真结果显示,时频同步误差对系统安全性能的影响并不单一。随着时延或频偏增大,系统对协作干扰信号的抑制程度降低,授权用户干扰抑制比、保密容量降低,解调误码率增加;而在一定范围内,时频同步误差不会影响这3个指标性能。当信噪比为10 dB,归一化时延小于0.06且归一化频偏小于10^(-5)时,时延和频偏对系统安全通信的性能影响较小,保密容量损失小于16%。据此,分析时频同步误差对协作干扰安全指标产生的影响,可以为设计安全通信系统提供指导和理论支持。

关键词：协作干扰抑制时频同步误差干扰抑制比误码率保密容量

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卫星互联网路由技术现状及展望

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通信学报 2021年第8期42卷 33-42页

作者：朱立东张勇贾高一电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室四川成都611731

卫星互联网作为空间信息传输网络,具备广域覆盖、可靠传输的特点,是重要的战略基础设施。信息的全球可达及空间资源的高效利用对路由技术提出了要求,因此对卫星互联网路由技术进行了详细阐述。由于路由策略受系统架构的影响,首先对单层... 详细信息

卫星互联网作为空间信息传输网络,具备广域覆盖、可靠传输的特点,是重要的战略基础设施。信息的全球可达及空间资源的高效利用对路由技术提出了要求,因此对卫星互联网路由技术进行了详细阐述。由于路由策略受系统架构的影响,首先对单层、多层卫星星座体系下的路由技术分别进行了综述;其次考虑路由策略也往往涉及优化问题,因此从时延、带宽、数据分组丢失率、稳健性及资源利用等方面分别对已有研究进行了回顾和介绍;最后对进一步的研究方向进行了展望。

关键词：卫星互联网卫星通信空间网络路由卫星星座

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SAR ATR中标签噪声不确定性建模与纠正

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雷达学报（中英文） 2024年第5期13卷 974-984页

作者：于跃王琛师君陶重犇李良唐欣欣周黎明韦顺军张晓玲苏州科技大学电子与信息工程学院苏州215000 电子科技大学信息与通信工程学院成都611731 四川航天系统工程研究所成都610100 重庆交通大学信息科学与工程学院重庆400074 电磁空间安全全国重点实验室成都610036

深度监督学习在合成孔径雷达自动目标识别任务中的成功依赖于大量标签样本。但是,在大规模数据集中经常存在错误(噪声)标签,很大程度降低网络训练效果。该文提出一种基于损失曲线拟合的标签噪声不确定性建模和基于噪声不确定度的纠正方... 详细信息

深度监督学习在合成孔径雷达自动目标识别任务中的成功依赖于大量标签样本。但是,在大规模数据集中经常存在错误(噪声)标签,很大程度降低网络训练效果。该文提出一种基于损失曲线拟合的标签噪声不确定性建模和基于噪声不确定度的纠正方法:以损失曲线作为判别特征,应用无监督模糊聚类算法获得聚类中心和类别隶属度以建模各样本标签噪声不确定度;根据样本标签噪声不确定度将样本集划分为噪声标签样本集、正确标签样本集和模糊标签样本集,以加权训练损失方法分组处理训练集,指导分类网络训练实现纠正噪声标签。在MSTAR数据集上的实验证明,该文所提方法可处理数据集中混有不同比例标签噪声情况下的网络训练问题,有效纠正标签噪声。当训练数据集中标签噪声比例较小(40%)时,该文所提方法可纠正98.6%的标签噪声,并训练网络达到98.7%的分类精度。即使标签噪声比例很大(80%)时,该文方法仍可纠正87.8%的标签噪声,并训练网络达到82.3%的分类精度。

关键词：合成孔径雷达标签噪声标签噪声纠正标签噪声不确定性建模模糊聚类算法

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光子脉冲神经网络研究进展

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激光与光电子学进展 2025年

作者：张雅慧项水英郭星星韩亚楠解长健王涛郝跃西安电子科技大学通信工程学院空天地一体化综合业务网全国重点实验室西安电子科技大学微电子学院宽禁带半导体国家工程研究中心

生成式人工智能、大模型、深度学习等新一代信息技术的飞速发展使全球数据流量呈爆炸性增长，这对算力和能耗提出了更高的要求。类脑计算旨在借鉴大脑的结构、功能和低功耗信息处理机制，开发新型的信息处理模式、计算模型、算法和智能... 详细信息

生成式人工智能、大模型、深度学习等新一代信息技术的飞速发展使全球数据流量呈爆炸性增长，这对算力和能耗提出了更高的要求。类脑计算旨在借鉴大脑的结构、功能和低功耗信息处理机制，开发新型的信息处理模式、计算模型、算法和智能系统，从而有效缓解目前面临的算力和能耗压力。其中，脉冲神经网络具有稀疏编码、低功耗、时空信息处理能力强、生物合理性等优势。光脉冲神经网络进一步结合脉冲神经网络与光子学高速、大带宽、低能耗、并行处理能力强等优势，已成为备受瞩目的研究热点。本文回顾了国内外主要研究团队在光子脉冲神经元的模型构建、器件研制与动力学特性研究、光子脉冲神经网络的模型架构、集成芯片等方面的工作，并提出了相关挑战与展望。

关键词：光子脉冲神经网络光子脉冲神经元类脑计算时空信息处理

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基于低采样率数模转换器和模数转换器的太赫兹发射机线性化

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电子与信息学报 2023年第2期45卷 718-724页

作者：肖尚辉刘简胡波张梦瑶全欣徐强潘文生刘颖邵士海唐友喜电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室成都611731 中国人民解放军96901部队北京100094 西南交通大学信息科学与技术学院成都611756

太赫兹(THz)频率高、带宽大,是6G移动通信中极具优势的潜在无线频谱资源。然而太赫兹器件的非线性失真,限制了功率转换效率与通信传输距离。若采用传统数字预失真(DPD)技术对其进行非线性校正,通常要求数模转换器(DAC)和模数转换器(ADC... 详细信息

太赫兹(THz)频率高、带宽大,是6G移动通信中极具优势的潜在无线频谱资源。然而太赫兹器件的非线性失真,限制了功率转换效率与通信传输距离。若采用传统数字预失真(DPD)技术对其进行非线性校正,通常要求数模转换器(DAC)和模数转换器(ADC)的采样速率达到信号带宽的5倍,对于太赫兹频段难以应用。因此,该文提出一种低速率DAC和ADC的DPD算法对太赫兹发射机的非线性进行校正。该方法主要分为3个步骤:首先利用低采样率ADC获取的观测数据进行上采样,恢复出带宽受限的高采样率的观测信号,此时信号采样率为信号带宽的5倍,可以有效表征出5阶非线性失真;然后建立带宽受限的DPD模型,采用最小二乘算法提取DPD校正系数;最后对校正后的信号进行下采样送往DAC以校正发射通道的非线性失真。仿真结果表明,当DAC和ADC工作在1.25倍基带信号速率的采样率条件下,对于64-QAM调制信号,该方法可以把误差矢量幅值(EVM)从8.46%降低到2.27%,从而可以支持更高阶的调制方式。

关键词：模数转换器太赫兹通信功率放大器数字预失真

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基于机器学习的蜂窝网络故障管理框架及方法综述

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计算机应用研究 2022年第12期39卷 3521-3533页

作者：雷泽临苏俭郭伟电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室成都611731

网络故障管理旨在检测、识别和纠正网络中发生的错误状况,为用户获得可靠稳定的网络服务提供保障,近年来,如何利用机器学习方法进行蜂窝网络故障管理引起了广泛关注。首先介绍了蜂窝网络故障管理的研究背景,明确网络故障管理的流程和功... 详细信息

网络故障管理旨在检测、识别和纠正网络中发生的错误状况,为用户获得可靠稳定的网络服务提供保障,近年来,如何利用机器学习方法进行蜂窝网络故障管理引起了广泛关注。首先介绍了蜂窝网络故障管理的研究背景,明确网络故障管理的流程和功能;接着介绍现有蜂窝网络故障管理框架;随后对现有机器学习在蜂窝网络故障管理中的方法研究进行评述,从故障管理周期入手,分别对实现故障检测、故障诊断以及故障预测的机器学习方法展开介绍、总结和对比分析,为相关领域的研究提供参考。

关键词：蜂窝网络机器学习故障管理故障检测故障诊断故障预测

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噪声环境下干扰用频模式开集识别

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电子信息对抗技术 2025年第3期40卷 1-8页

作者：姚昌华蒋雨张娟李家强陈金立南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 电子科技大学通信抗干扰全国重点实验室成都611731

准确识别通信干扰用频模式能够提高通信抗干扰决策的有效性。目前对该问题的研究大多依赖数据的闭集假设,即测试数据与训练数据共享相同的标签集合,且未考虑环境噪声对识别性能的影响。为了应对这一挑战,提出了卷积重构识别网络(Convolu... 详细信息

准确识别通信干扰用频模式能够提高通信抗干扰决策的有效性。目前对该问题的研究大多依赖数据的闭集假设,即测试数据与训练数据共享相同的标签集合,且未考虑环境噪声对识别性能的影响。为了应对这一挑战,提出了卷积重构识别网络(Convolutional Reconstruc-tion Recognition Network,CRRN),利用自动编码器来提取干扰数据的特征表示。然后,用判别损失函数替代交叉熵损失函数,并采用马氏距离作为特征之间的度量,对干扰用频模式进行分类。通过对干噪比(Jamming-to-Noise Ratio,JNR)为-4~2 dB条件下的30种干扰用频模式进行对比实验,得到的受试者工作特征曲线下面积(Area Under the Receiver Operating Character-istic Curve,AUROC)值和F1-score证明了所提方法在处理噪声环境下的干扰用频模式开集识别任务中的有效性。

关键词：干扰用频模式噪声环境卷积神经网络开集识别

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基于知识图谱的6G网络场景认知研究

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智能科学与技术学报 2023年第4期5卷 494-504页

作者：赵茁乔承楠陈劼陈芳炯李长乐西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071 电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室四川成都610054 华南理工大学电子与信息学院广东广州510640

6G网络覆盖空天地海全域,对于多样化、个性化的场景,6G网络需要提供定制化的服务,即按需服务。为实现全域全场景的按需服务,对场景特性进行精准、实时、智能的认知是一个重要前提。如何使网络自主智能地认知不同的场景及服务并将认知结... 详细信息

6G网络覆盖空天地海全域,对于多样化、个性化的场景,6G网络需要提供定制化的服务,即按需服务。为实现全域全场景的按需服务,对场景特性进行精准、实时、智能的认知是一个重要前提。如何使网络自主智能地认知不同的场景及服务并将认知结果转换成场景特定的网络关键性能指标,并进一步对网络资源进行高效调度是亟待解决的关键问题。为此,将知识图谱应用于网络场景的认知识别,形成对6G网络场景的规范化描述,并构建了基于6G场景本体的知识图谱。同时,提出一种基于知识图谱嵌入的场景认知推理方法,实现了对图谱节点和关系的嵌入学习,并对场景特征节点进行了预测推理,取得了较高的准确度。该方法有助于实现6G全场景网络中场景感知、认知、按需服务的服务全生命周期自主管控,对于提高下一代网络的自主性和智能性有重要的指导意义。

关键词： 6G全场景场景认知知识图谱图嵌入节点预测

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电磁频谱伞罩自干扰抑制实验验证

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系统工程与电子技术 2021年第9期43卷 2637-2641页

作者：郭文博宋长庆张译丹赵宏志邵士海唐友喜电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室四川成都611731

针对电子战场上的电磁波干扰问题,以电磁频谱伞罩系统中一个点对点通信场景为对象,研究伞罩自干扰抑制架构,并设计实验平台对所提架构进行验证。首先,对授权接收机处的接收信号进行频率同步,然后利用本地参考伞罩自干扰进行时间同步和... 详细信息

针对电子战场上的电磁波干扰问题,以电磁频谱伞罩系统中一个点对点通信场景为对象,研究伞罩自干扰抑制架构,并设计实验平台对所提架构进行验证。首先,对授权接收机处的接收信号进行频率同步,然后利用本地参考伞罩自干扰进行时间同步和信道估计,最后完成伞罩自干扰信号的重建和对消。实验结果表明,所提出的伞罩自干扰抑制架构能够充分地抑制授权接收机处的伞罩自干扰信号,预期可用于区域战术电磁频谱授权管理,夺取区域范围内的制电磁权。

关键词：电子战电磁频谱伞罩自干扰抑制时频同步信道估计

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支持错误定位与数据恢复的多云关键词审计

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软件学报 2025年第3期36卷 1268-1288页

作者：薛婧婷罗抒琴张文政李发根周宇张晓均保密通信全国重点实验室(中国电子科技网络信息安全有限公司中国电子科技集团公司第三十研究所) 四川成都610041 西南石油大学计算机与软件学院四川成都610500 电子科技大学计算机科学与工程学院四川成都611731

基于关键词的审计(KA)技术是保障云审计经济适用性的重要手段.不同于概率性审计对外包数据进行随机抽样验证,KA考虑多用户多属性数据的审计需求,执行关键词检索和定向审计,能有效降低审计开销.然而,现有的KA方案通常聚焦于目标数据的审... 详细信息

基于关键词的审计(KA)技术是保障云审计经济适用性的重要手段.不同于概率性审计对外包数据进行随机抽样验证,KA考虑多用户多属性数据的审计需求,执行关键词检索和定向审计,能有效降低审计开销.然而,现有的KA方案通常聚焦于目标数据的审计效率,而很少关注审计失败后的错误定位及数据恢复等补救措施;这无益于保障数据的可用性.因此,提出基于关键词的多云审计方案(简称KMCA),结合智能合约技术实现定向审计、批量错位定位与数据恢复功能.具体来说,定向审计模块借鉴可搜索加密技术的索引结构,定义关键词-文件数据映射关系,并利用布隆过滤器的误报率特性来隐藏审计词频,保护关键词隐私;错误定位模块采用二分思想实现出错云服务器批量定位和受损数据细粒度定位;数据恢复模块提出多云冗余存储与数据恢复策略,避免单点故障,提升存储容错率.在随机预言机模型下,KMCA是可证明安全的.性能分析表明,KMCA具备可行性.

关键词：基于关键词的审计批量错误定位数据恢复智能合约多云存储

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