检索结果-内蒙古大学图书馆

系统科学与数学 2025年

作者：胡翔熊余张祖凡重庆邮电大学自动化学院重庆邮电大学通信与信息工程学院

本文研究了一种具有动态归并功能的非线性多智能体系统一致性.首先为系统创建了满足动态归并功能的动力学模型.其次引入节点相似性度量,设计了一种可解释性强的启发式网络拓扑生成策略,为动态归并过程中的智能体提供通信方案.再次结合... 详细信息

本文研究了一种具有动态归并功能的非线性多智能体系统一致性.首先为系统创建了满足动态归并功能的动力学模型.其次引入节点相似性度量,设计了一种可解释性强的启发式网络拓扑生成策略,为动态归并过程中的智能体提供通信方案.再次结合脉冲机制与饱和效应,为系统设计了一种满足控制器功率受限约束的饱和脉冲控制协议,并采用李雅普洛夫稳定性和矩阵测度理论分析方法,得到了系统实现约束一致性的充分条件.最后通过一系列仿真实验和与相关文献的对比分析,验证了所提理论的有效性、实用性和优越性.

关键词：多智能体系统约束一致性启发归并饱和效应脉冲控制

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基于时空卷积网络的通信信号调制识别

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电讯技术 2025年第4期65卷 518-524页

作者：陈发堂刘泽范子健重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学软件工程学院重庆400065

针对基于深度学习的调制识别方法存在的未利用原始信号顺序信息、识别率低、参数量大的问题,提出一种基于时空卷积网络(Spatiotemporal Convolutional Network,SCN)的调制识别算法。为防止信号的顺序信息的丢失,该网络先提取信号的时域... 详细信息

针对基于深度学习的调制识别方法存在的未利用原始信号顺序信息、识别率低、参数量大的问题,提出一种基于时空卷积网络(Spatiotemporal Convolutional Network,SCN)的调制识别算法。为防止信号的顺序信息的丢失,该网络先提取信号的时域特征,再提取信号的空间特征,其中时域特征提取采用时序卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)结构,空间特征提取采用二维卷积神经网络(Two-Dimensional Convolution Neural Network,2D-CNN),最后的分类识别采用全局平均池化(Global Average Pooling,GAP)替代展平(Flatten)层。由于TCN中因果膨胀卷积和GAP的应用使网络高识别率的同时参数大幅减少。在未经预处理的IQ信号调制识别中,与传统的CNN2、ResNet、DenseNet、CLDNN和LSTM2相比,参数量最少,平均识别精度提升4.9%~16.5%。

关键词：通信信号调制识别深度学习时域特征空间特征全局平均池化

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RIS 辅助的MIMO系统安全鲁棒资源分配算法

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信号处理 2025年第3期41卷 504-514页

作者：李国权刘婷刘梦洁庞宇林金朝重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室重庆400065

信息业务的快速发展使得无线通信系统对频谱效率和系统容量的要求更高。可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)能够通过调整反射单元的反射系数来重新配置无线传输环境,从而有效提升系统性能和频谱效率。然而,无线信... 详细信息

信息业务的快速发展使得无线通信系统对频谱效率和系统容量的要求更高。可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)能够通过调整反射单元的反射系数来重新配置无线传输环境,从而有效提升系统性能和频谱效率。然而,无线信道的开放性使得传输数据的安全性无法得到有效保证。物理层安全(Physical Layer Security,PLS)技术充分利用无线信道的物理特性对传输信息进行加密,是从物理层解决无线通信易受到窃听攻击的重要手段,但其安全性能又受到用户信道状态信息(Channel State Information,CSI)的影响。针对无线通信系统的高频谱效率需求和用户CSI不完美导致的系统安全性能损失较大的问题,构建了一个存在多个窃听用户的RIS辅助多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统模型,并提出了一种安全鲁棒资源分配算法。首先,在基站(Base Station,BS)发射功率和RIS相移约束下,针对窃听用户CSI不完美的情况,建立了一个联合优化BS天线功率分配和RIS无源波束成形最大化合法用户保密速率的资源分配模型。随后,提出了一种针对上述多变量耦合的具有无穷多非凸约束的非凸问题求解算法。针对多变量耦合难以求解的问题,利用交替优化方法将原问题转化为了BS发射协方差矩阵优化和RIS相移优化两个子问题,并采用Charnes-Cooper变换、S-Procedure方法和基于惩罚函数的凸差算法分别转化为凸优化问题完成问题求解。最后通过收敛性和复杂度分析,证明了算法的可行性和有效性。仿真结果表明,所提算法在存在多窃听用户和窃听信道有界不确定性的情况下具有更优的合法用户保密速率和鲁棒性。

关键词：多输入多输出可重构智能表面鲁棒资源分配非完美信道状态信息保密速率

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联邦学习网络中基于分层博弈的边缘关联和资源分配

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重庆邮电大学学报(自然科学版) 2025年第2期37卷 261-272页

作者：范露露倪郑威李职杜浙江工商大学信息与电子工程学院杭州310018 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

在分层联邦学习网络中,引入边缘服务器需要面对边缘服务器与终端设备间交互时延和边缘聚合模型质量两大挑战。针对上述问题,利用分层博弈模型对带宽资源分配和边缘关联机制进行分析。在下层,利用演化博弈思想,提出低时延的边缘关联算法... 详细信息

在分层联邦学习网络中,引入边缘服务器需要面对边缘服务器与终端设备间交互时延和边缘聚合模型质量两大挑战。针对上述问题,利用分层博弈模型对带宽资源分配和边缘关联机制进行分析。在下层,利用演化博弈思想,提出低时延的边缘关联算法,建立终端设备自适应选择边缘服务器的机制;在上层,利用非合作博弈思想,提出平衡模型质量与带宽消耗的资源分配算法,建立边缘服务器自适应调节带宽的机制。仿真结果表明,提出的方法能够智能调节联邦学习网络中的节点,使终端设备达到低延时的边缘关联状态,边缘服务器权衡模型质量与资源消耗达到最佳带宽分配状态,可以为联邦学习网络解决边缘关联和资源分配问题提供一种新的方法。

关键词：分层联邦学习演化博弈非合作博弈边缘关联资源分配

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可重构智能表面辅助多用户NOMA网络鲁棒安全资源分配

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中国科学:信息科学 2025年第1期55卷 187-201页

作者：胡林刘锡炎齐倩雷宏江陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

在不完美信道状态信息和不完美串行干扰消除的场景下,研究了可重构智能表面辅助多用户非正交多址接入网络的鲁棒安全资源分配问题.考虑能量用户作为网络中的潜在窃听节点,在两类用户(信息用户和能量用户)服务质量约束和能量用户最大窃... 详细信息

在不完美信道状态信息和不完美串行干扰消除的场景下,研究了可重构智能表面辅助多用户非正交多址接入网络的鲁棒安全资源分配问题.考虑能量用户作为网络中的潜在窃听节点,在两类用户(信息用户和能量用户)服务质量约束和能量用户最大窃听速率约束下,建立了基站发射功率最小化优化问题.首先,基于信息用户信道增益确定串行干扰消除解码顺序,然后使用S-程序转化含信道不确定性的非凸约束,将优化问题分解为两个子问题,最后使用基于半正定松弛的交替优化方法迭代求解两个子问题.仿真结果表明:在不完美信道状态信息下,优化串行干扰消除解码顺序可以有效地降低基站发射功率.

关键词：不完美信道状态信息不完美串行干扰消除可重构智能表面非正交多址接入安全资源分配

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异步移动边缘计算网络中的联合任务调度与计算资源分配优化策略

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电子与信息学报 2025年第2期47卷 470-479页

作者：王汝言杨安琪吴大鹏唐桐祝志远重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 先进网络与智能互联技术重庆市高校重点实验室重庆400065 泛在感知与互联重庆市重点实验室重庆400065

移动边缘计算(MEC)通过将密集型任务从传感器卸载到附近边缘服务器,来增强本地的计算能力,延长其电池寿命。然而,在面向无线传感器网等时变环境中,任务之间的异构性可能会导致通信低效率、高时延等问题。为此,该文提出一种异步移动边缘... 详细信息

移动边缘计算(MEC)通过将密集型任务从传感器卸载到附近边缘服务器,来增强本地的计算能力,延长其电池寿命。然而,在面向无线传感器网等时变环境中,任务之间的异构性可能会导致通信低效率、高时延等问题。为此,该文提出一种异步移动边缘计算网络中的联合任务调度与计算资源分配优化策略,该策略实时感知任务信息年龄和能耗,将异步边缘卸载问题数学建模为NP难(NP-hard problem)的混合整数规划问题,并提出基于混合动作优势演员-评论家(HA2C)强化学习算法的任务调度和计算资源分配方案解决该问题。仿真结果表明,该文方法能显著降低异步卸载网络的平均信息年龄和能耗,满足无线传感器网络对任务时效性的要求。

关键词：异步移动边缘计算无线传感器网络平均信息年龄平均能耗混合动作强化学习

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数字孪生辅助MEC任务卸载和资源分配联合优化

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重庆邮电大学学报(自然科学版) 2025年第2期37卷 222-231页

作者：李云江源王碧梁吉申夏士超重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 陆军工程大学通信士官学校重庆400035 重庆邮电大学软件工程学院重庆400065

在移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)密集部署场景中,边缘服务器的资源异质性和环境状态的复杂多变性给设计有效的任务卸载和资源分配策略带来了显著挑战。针对该问题,建立了数字孪生边缘网络(digital twin edge networks,DTEN)... 详细信息

在移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)密集部署场景中,边缘服务器的资源异质性和环境状态的复杂多变性给设计有效的任务卸载和资源分配策略带来了显著挑战。针对该问题,建立了数字孪生边缘网络(digital twin edge networks,DTEN)模型。以最小化任务的长期处理时延为优化目标,在带宽、计算和存储等多维资源约束下,提出了一种数字孪生(digital twin,DT)辅助的MEC用户关联、任务卸载、服务缓存和资源分配联合优化问题;考虑到高度动态化的网络特征,将优化问题抽象成部分可观测的马尔科夫决策过程(partially observable Markov decision process,POMDP),设计了一种基于深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)的任务卸载方案,利用DT中物理实体的映射数据对神经网络进行训练;考虑到DT的估计值与实际值之间存在时延偏差,讨论了时延偏差对任务处理时延的影响。大量仿真实验表明,提出的方案有效地降低了任务处理时延,提高了缓存命中率。

关键词：移动边缘计算任务卸载资源分配数字孪生深度强化学习

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内容新鲜度保障的车联网多智能体缓存分发策略

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通信学报 2025年第1期46卷 52-66页

作者：崔亚平石宏吉吴大鹏何鹏王汝言重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 先进网络与智能互联技术重庆市高校重点实验室重庆400065 泛在感知与互联重庆市重点实验室重庆400065

车辆需要频繁动态变化内容支持车联网(IoV)时延敏感型应用,这会增加宏基站(MBS)负载,降低内容新鲜度。利用边缘缓存将最新内容提前缓存在小基站(SBS)能有效降低车辆时延和提高内容新鲜度。对影响时延和内容信息年龄(AoI)进行深入分析,... 详细信息

车辆需要频繁动态变化内容支持车联网(IoV)时延敏感型应用,这会增加宏基站(MBS)负载,降低内容新鲜度。利用边缘缓存将最新内容提前缓存在小基站(SBS)能有效降低车辆时延和提高内容新鲜度。对影响时延和内容信息年龄(AoI)进行深入分析,提出一种内容新鲜度保障的多智能体强化学习(MARL)算法,通过优化缓存分发决策保障车辆获得高新鲜度内容。仿真结果表明,所提算法不仅收敛速度更快,而且在降低车辆时延和提升内容新鲜度方面表现出更好效果。

关键词：车联网边缘缓存信息年龄多智能体强化学习

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虚拟电厂异构接入终端轻量级信任评价方法

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天津大学学报(自然科学与工程技术版) 2025年第3期58卷 260-273页

作者：盆海波蔡绍堂吴维农胡骏董峰杨挺天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 国网重庆市电力公司信息通信分公司重庆401121 湖南医药学院医学人文与信息管理学院怀化418000

针对多类型异构终端广泛接入造成虚拟电厂(VPP)网络攻击接口激增致使传统安全防护方法难以抵御网络内部攻击的能力,无法实现终端持续高可靠接入的问题,本文提出一种基于私有链的VPP异构接入终端轻量级信任评价方法,实现VPP异构终端安全... 详细信息

针对多类型异构终端广泛接入造成虚拟电厂(VPP)网络攻击接口激增致使传统安全防护方法难以抵御网络内部攻击的能力,无法实现终端持续高可靠接入的问题,本文提出一种基于私有链的VPP异构接入终端轻量级信任评价方法,实现VPP异构终端安全、准确和高效的信任评价.首先,通过研究各类异构接入终端交互特性,建立面向VPP各类异构终端的虚拟映射机制,提出基于信息熵的VPP异构终端多因素信任评价方法,综合考虑终端通信行为、数据质量和传输速率3种信任因素,采用信息熵对各类信任值进行融合加权计算,避免信任权重的主观分配,提升VPP异构终端信任评价精度;其次,提出一种基于私有链的海量异构终端信任参数共识方法,设计全节点共识验证机制实现对上链信任参数进行可靠性筛选,有效验证信任参数上链的合法性与真实性,并采用Merkle山脉逐层构建信任参数根哈希值,改进传统私有链区块结构,降低信任参数存储和计算复杂度,实现信任参数的轻量化存储与计算.最后,构建了包含风电场、光伏、储能以及各类异构终端的10 kV虚拟电厂接入终端信任评价仿真算例.仿真结果表明,较现有信任评估方法,本文所提方法可有效抵御诽谤、ON-OFF等网络内部攻击,实现了异构终端安全、精准和轻量的信任评价.

关键词：虚拟电厂异构终端轻量级私有链信任评价

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基于区块链的协作式车联网信任管理方案

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电子与信息学报 2025年第3期47卷 720-728页

作者：张海波谭茂煌徐勇军李方伟王明月重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 公共大数据安全技术重庆市重点实验室重庆401420

针对车联网(IoV)中传统信任管理方案对恶意车辆的识别假阳率高、无法满足多样化服务且传统共识算法不适用于当前车联网环境的问题,该文提出了基于区块链的协作式车联网信任管理方案。构建了基于狄利克雷分布的信任管理模型,将车辆信任... 详细信息

针对车联网(IoV)中传统信任管理方案对恶意车辆的识别假阳率高、无法满足多样化服务且传统共识算法不适用于当前车联网环境的问题,该文提出了基于区块链的协作式车联网信任管理方案。构建了基于狄利克雷分布的信任管理模型,将车辆信任和协作服务划分为多个等级,针对不同服务调整信任等级阈值。设计了具有反馈机制的信任等级评价算法,考虑协作车辆当前状态、邻居推荐、历史信任信息、服务质量4方面因素,从协作前、后两阶段对协作车辆信任等级进行评价。改进了传统的工作量证明(PoW)共识算法,动态调整矿工节点出块难度。仿真结果表明,相比同类方案,所提方案在保证能够高效识别恶意节点的前提下,还能够进一步降低识别假阳率,提高协作成功率和共识效率。

关键词：车联网信任管理区块链车辆协作共识算法

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