检索结果-内蒙古大学图书馆

西安邮电大学学报 2024年第3期29卷 1-11页

作者：孙爱晶魏德孙驰西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 陕西省信息通信网络及安全重点实验室陕西西安710121

为了减小无人机辅助无线传感器网络(Unmanned Aerial Vehicle Assisted Wireless Sensor Network,UAV-WSN)数据收集的信息新鲜度(the Age of Information,AoI),提出一种改进的深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)算法。构建最小AoI的马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)模型,通过经验回放矩阵和双层网络结构提高算法的收敛速度。将玻尔兹曼策略引入搜索策略中,解决UAV-WSN系统在选择最优动作时局部最优的问题,采用多层长短期记忆神经网络模型,以控制经验池中信息的记忆和遗忘程度,避免算法训练时回合间相互影响。将所提算法与演员-评论家(Actor-Critic,AC)算法、深度Q网络(Deep Q-Network,DQN)算法、DDPG算法及random算法对比,结果表明,改进的DDPG算法具有较好的收敛性和稳定性,能够最小化AoI。

关键词：无人机无线传感器网络深度确定性策略梯度信息新鲜度玻尔兹曼策略长短记忆神经网络

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无人机反向散射计算任务完成率最大化方案

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西安邮电大学学报 2024年第1期29卷 10-19页

作者：刘伯阳党儒鸽郭天润张浩然刘超文西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 陕西省信息通信网络及安全重点实验室陕西西安710121

对多用户边缘计算通信系统中的资源分配问题进行研究,提出一种无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助的反向散射通信(Backscatter Communication,BackCom)任务完成率最大化方案。该方案在UAV辅助的混合反向散射及主动传输边缘计算通... 详细信息

对多用户边缘计算通信系统中的资源分配问题进行研究,提出一种无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助的反向散射通信(Backscatter Communication,BackCom)任务完成率最大化方案。该方案在UAV辅助的混合反向散射及主动传输边缘计算通信系统下建立非凸优化问题,利用连续凸近似(Successive Convex Approximation,SCA)算法将该非凸优化问题转化为凸优化问题,最终获得反射系数、主动传输发射功率、反向散射及主动传输各阶段时间的次优解。仿真结果表明,所提方案在不同参数下均有效可靠,与反射和本地计算、主动传输和本地计算这两种方案相比,能够在有效降低系统能耗的同时使用户设备任务完成率最大。

关键词：移动边缘计算反向散射通信无人机主动传输连续凸近似算法

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基于注意力机制的GRU神经网络辅助INS/GNSS组合导航算法

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西安邮电大学学报 2024年第2期29卷 11-19页

作者：黄庆东王皓郭振李佳欣张典西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 陕西省信息通信网络及安全重点实验室陕西西安710121

针对全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)信号失锁导致定位精度低的问题,提出一种基于注意力机制的门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)神经网络辅助惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)和全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的组合导航算法。在惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)信号中采用5点中值滤波降低随机噪声,训练结合注意力机制的GRU神经网络辅助组合导航。当GNSS信号失锁时,预测伪GNSS位置辅助组合导航,以解决惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)位置随时间发散的问题。仿真结果表明,与基于多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)神经网络的算法和基于长短期记忆递归(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络的算法相比,所提算法在转弯和直线场景下,北向和东向位置最大误差均低于对比算法,可以在GNSS信号失锁的情况下提高导航定位精度。

关键词：全球导航卫星系统惯性导航系统组合导航中值滤波注意力机制门控循环单元神经网络

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基于IMM-KF的混合场景非视距定位算法

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西安邮电大学学报 2024年第3期29卷 12-19页

作者：黄庆东张典李佳欣郭振王皓西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 陕西省信息通信网络及安全重点实验室陕西西安710121

为了降低视距(Line of Sight,LOS)和非视距(Non-Line of Sight,NLOS)混合场景下无线定位的误差,提出一种基于交互式多模型-卡尔曼滤波(Interactive Multiple Model-Kalman Filter,IMM-KF)的残差选择NLOS定位算法。构建适用于LOS的多边定位模型和适用于NLOS的残差选择3边定位模型,通过似然概率加权估计两个模型的融合位置。结合卡尔曼滤波进行误差估计确定残差,得到最优的位置估计值,从而降低计算复杂度和由计算不准确导致的模型失配问题。仿真结果表明,所提算法在混合场景中NLOS噪声服从高斯分布、指数分布及均匀分布下,定位精度优于其他对比算法,能有效降低NLOS误差。

关键词：无线传感器网络非视距视距交互式多模型卡尔曼滤波残差选择

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多UAV辅助反向散射边缘计算网络能耗优化方案

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西安邮电大学学报 2024年第1期29卷 20-31页

作者：刘超文王丽平党儒鸽张浩然刘伯阳西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 陕西省信息通信网络及安全重点实验室陕西西安710121

为了改善通信过程中由于遮挡导致信号衰落及设备能量不足以支撑大数据传输的问题,提出一种多无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助反向散射边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)网络能耗优化方案。该方案根据UAV与反向散射辅助MEC... 详细信息

为了改善通信过程中由于遮挡导致信号衰落及设备能量不足以支撑大数据传输的问题,提出一种多无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助反向散射边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)网络能耗优化方案。该方案根据UAV与反向散射辅助MEC系统模型构建非凸优化问题,利用块坐标下降法(Block Coodinate Descent,BCD)和变量替换将非凸优化问题转化为凸问题,再利用拉格朗日对偶算法和次梯度算法对该凸问题进行迭代求解。基于连续凸近似(Successive Convex Approximation,SCA)算法优化UAV轨迹,以最小化用户设备与UAV的能耗加权和。仿真结果表明,所提方案在不同参数下均有效可靠,与固定所有UAV轨迹、固定通信UAV轨迹、固定功率UAV轨迹等3种方案相比,所提方案能够有效降低系统能耗。

关键词：移动边缘计算无人机反向散射块坐标下降法拉格朗日对偶算法次梯度算法连续凸近似算法

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基于MEC的空天地一体化网络任务分割与资源分配

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计算机工程 2025年第5期51卷 43-51页

作者：杜剑波董伟哲金蓉王军选康嘉文刘雷策力木格西安邮电大学通信与信息工程学院陕西省信息通信网络与安全重点实验室陕西西安710121 西安邮电大学教务处陕西西安710121 广东工业大学自动化学院广东广州510006 西安电子科技大学广州研究院广东广州510555 日本电气通信大学日本东京182-8585

在6G时代,空天地一体化网络(SAGIN)可以为物联网(IoT)设备提供无处不在的覆盖,能有效解决当前网络架构覆盖能力不足的问题。多接入边缘计算(MEC)是一种非常重要的技术,可以进一步增强SAGIN的服务能力,其中MEC在有效降低任务执行延迟和... 详细信息

在6G时代,空天地一体化网络(SAGIN)可以为物联网(IoT)设备提供无处不在的覆盖,能有效解决当前网络架构覆盖能力不足的问题。多接入边缘计算(MEC)是一种非常重要的技术,可以进一步增强SAGIN的服务能力,其中MEC在有效降低任务执行延迟和系统能耗方面表现出显著的能力。提出一种支持MEC的SAGIN架构,其中卫星和多架无人机(UAV)作为边缘节点,为IoT设备就近提供算力。通过IoT设备的任务分割以及UAV和卫星的带宽分配,实现网络平均总能耗的最小化。将网络动态性问题表述为马尔可夫决策过程(MDP)问题,提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的自适应决策算法对其进行求解。仿真结果表明,该算法在最小化网络能耗和DDPG代理累计奖励最大化方面表现出良好的性能。

关键词：深度确定性策略梯度算法空天地一体化网络边缘计算资源分配任务分割

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基于无监督DNN和Sub-6GHz的毫米波功率控制算法

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西安邮电大学学报 2023年第2期28卷 29-38页

作者：孙长印毛亚宁江帆王军选西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 西安邮电大学信息通信网络与安全重点实验室陕西西安710121

针对毫米波(millimeter Wave,mmW)系统中有监督深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)功率控制算法的性能受限及mmW信道信息测量质量不佳的问题,提出一种基于无监督DNN(Unsupervised DNN,UDNN)和Sub-6GHz频段的mmW功率控制算法。将最... 详细信息

针对毫米波(millimeter Wave,mmW)系统中有监督深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)功率控制算法的性能受限及mmW信道信息测量质量不佳的问题,提出一种基于无监督DNN(Unsupervised DNN,UDNN)和Sub-6GHz频段的mmW功率控制算法。将最大化系统和速率设置为UDNN的损失函数,改进有监督学习的性能上限并利用集成学习进一步提升算法性能,最终实现输入Sub-6GHz频段信道信息即可得到mmW频段最优功率分配。为了验证所提算法的可行性,将所提算法与加权最小均方误差算法、最大功率控制算法、随机功率控制算法和二进制穷举搜索算法的系统和速率进行对比。验证结果表明,所提算法的和速率性能分别是其他4种算法的1.121倍、2.322倍、1.843倍和1.022倍,且采用Sub-6GHz预测mmW功率控制可全程逼近使用mmW信道预测功率控制的性能。

关键词：毫米波通信无监督DNN 深度神经网络功率分配系统和速率集成学习

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基于16QAM-LFM的光载太赫兹通感信号产生与传输分析

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西安邮电大学学报 2025年第2期30卷 9-18页

作者：赵峰孔令杰左延群王琎段云飞钱强侯帅帅西安邮电大学电子工程学院陕西西安710121 陕西省信息通信网络及安全重点实验室陕西西安710121 西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121

为了融合通信与感知波形,提升频谱利用率,设计了一种通信感知一体化的光子辅助太赫兹系统,基于此系统对信号产生和传输进行分析。将16正交幅度调制(Quadrature Amplitude Modulation,QAM)信号编码到线性调频信号(Linear Frequency Modul... 详细信息

为了融合通信与感知波形,提升频谱利用率,设计了一种通信感知一体化的光子辅助太赫兹系统,基于此系统对信号产生和传输进行分析。将16正交幅度调制(Quadrature Amplitude Modulation,QAM)信号编码到线性调频信号(Linear Frequency Modulation,LFM)上,实现通信与感知波形的融合。基于一体化信号产生与传输原理及通信和感知端接收原理,仿真分析不同输入光功率、不同带宽分配和不同直流偏置下该系统的性能及通信感知性能边界。实验结果表明,该系统通过光子辅助拍频在124 GHz频段上实现1.7 cm分辨率的距离感知,在9.6 m距离下完成最高24 Gbit·s^(-1)的无线通信,且通信误码率达到前向纠错硬判决阈值。该系统可以避免复用一体化系统因频率时间等资源复用带来的串扰与浪费,能提升一体化信号的频谱利用率。

关键词：太赫兹通信光载太赫兹一体化波形概率整形正交幅度调制第六代移动通信系统

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RIS辅助双向物联网通信系统性能分析

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计算机科学 2022年第6期49卷 19-24页

作者：董丹丹宋康青岛大学电子信息学院山东青岛266071 西安邮电大学陕西省信息通信网络及安全重点实验室西安710121

可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)可以智能地调整无线传播环境来显著提升通信性能,相比传统的中继系统具有成本低、功耗低、易部署等特点,被视为6G的潜在关键技术之一。由于RIS可以动态地改变无线电波的相位特征... 详细信息

可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)可以智能地调整无线传播环境来显著提升通信性能,相比传统的中继系统具有成本低、功耗低、易部署等特点,被视为6G的潜在关键技术之一。由于RIS可以动态地改变无线电波的相位特征,通过合理地调整相移可以实现网络的可伸缩性,灵活服务于网络中海量的物联网节点。为了进一步提升RIS辅助物联网传输系统的性能,提出了一个由RIS辅助物联网通信的双向传输系统,通过引入全双工技术和自干扰消除技术,有效提高了系统容量和传输效率。推导了所提系统的中断概率、平均误码率和平均信道容量的解析表达式,得到了系统性能与系统中RIS反射单元的数量等系统参数之间的函数关系。蒙特卡洛仿真验证了推导的准确性和所提方案的性能优势。

关键词：可重构智能表面物联网双向中断概率平均误码率平均信道容量

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车联网中时延感知的计算卸载和资源分配策略

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西安邮电大学学报 2023年第1期28卷 1-8页

作者：江帆李妍宋琦琳西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 西安邮电大学陕西省信息通信网络及安全重点实验室陕西西安710121

对车联网中多个车辆用户设备(Vehicle User Equipment,VUE)卸载过程中的资源分配问题进行研究,提出一种时延感知的计算卸载和资源分配策略。采用支持向量机将卸载任务根据时延和能耗的要求选择移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)... 详细信息

对车联网中多个车辆用户设备(Vehicle User Equipment,VUE)卸载过程中的资源分配问题进行研究,提出一种时延感知的计算卸载和资源分配策略。采用支持向量机将卸载任务根据时延和能耗的要求选择移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)服务器辅助卸载和VUE辅助卸载两种处理模式,考虑MEC服务器的计算资源分配以及车到车链路复用蜂窝链路的干扰问题,建立最小化总成本的优化问题。最后,使用深度竞争双Q网络算法完成不同处理模式下相应的资源分配过程。为了验证所提策略的有效性,将其与基于深度Q网络算法的资源分配策略、基于正交多址接入的资源分配策略和随机资源分配策略等3种策略相比。验证结果表明,所提策略可以在最大时延限制内有效降低卸载总成本。

关键词：车联网移动边缘计算计算卸载资源分配支持向量机深度竞争双Q网络

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