检索结果-内蒙古大学图书馆

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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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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基于加权最小二乘的稀疏FIR滤波器设计方法

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华南理工大学学报(自然科学版) 2025年第1期53卷 84-91页

作者：庄陵宋诗苇刘莹重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

大规模通信系统的发展对传统滤波器设计提出了更高的要求,稀疏有限脉冲响应(FIR)滤波器具有低计算复杂度与低实现成本的特点,但常规凸松弛近似设计方法会产生额外的逼近误差,稀疏性也不理想,并且求解过程复杂。针对FIR滤波器在设计中由... 详细信息

大规模通信系统的发展对传统滤波器设计提出了更高的要求,稀疏有限脉冲响应(FIR)滤波器具有低计算复杂度与低实现成本的特点,但常规凸松弛近似设计方法会产生额外的逼近误差,稀疏性也不理想,并且求解过程复杂。针对FIR滤波器在设计中由于乘法器个数多而导致实现成本高的问题,该文提出了一种基于加权最小二乘准则的稀疏FIR滤波器设计方法。首先,根据不同范数性质对初始稀疏表示的L0范数进行替换,即对目标函数进行改进,从而在保持稀疏性的基础上,解决非凸函数难以直接求解的问题;然后,将目标问题转化为2个凸子问题差的形式,根据迭代规则构造形式更为简单的子问题,采用交替求解方法求解子问题,以进一步提高求解效率并降低求解复杂度;最后,在确定0系数的位置后,通过求解一个加权最小二乘问题来进一步减小近似误差。仿真实验结果显示:与已有的稀疏滤波器求解方法相比,所提方法能够提高FIR滤波器的系数稀疏性,降低乘法器个数,并且在稀疏性增强的情况下获得较为折中的均方根误差与最大误差,同时计算机求解时间更少,求解效率更高。

关键词：滤波器设计方法有限脉冲响应加权最小二乘

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基于深度学习的分数多普勒信道估计技术

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东南大学学报(自然科学版) 2025年第2期55卷 593-602页

作者：蒲旭敏王可豪陈伟聪刘雁翔陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 东南大学移动通信国家重点实验室南京211189

针对正交时频空间系统在整数多普勒模型中多普勒分辨率较低,不适用于实际通信场景的问题,在多输入多输出的正交时频空间(multiple⁃input multiple⁃output orthogonal time frequency space,MIMO⁃OTFS)调制系统中考虑分数多普勒信道模型... 详细信息

针对正交时频空间系统在整数多普勒模型中多普勒分辨率较低,不适用于实际通信场景的问题,在多输入多输出的正交时频空间(multiple⁃input multiple⁃output orthogonal time frequency space,MIMO⁃OTFS)调制系统中考虑分数多普勒信道模型,可有效提升多普勒频移分辨率,但同时会产生虚拟路径,导致多普勒间干扰。因此研究了一种模型驱动的学习去噪近似消息传递(learned denoising⁃based approximate message passing,LDAMP)算法,对含有多普勒间干扰的分数多普勒信道进行估计。该算法以去噪近似消息传递(denoising⁃based approximate message passing,DAMP)算法为基础,构建了一个可解释的神经网络框架,并选用去噪卷积神经网络(denoising convolutional neural network,DnCNN)替代DAMP中的传统去噪器,通过学习噪声特征将之有效去除,进而显著提升后续信号处理性能。仿真结果表明,模型驱动的LDAMP算法结合了迭代算法的模型优势和深度学习强大的泛化能力,相较于传统算法,能够有效补偿多普勒间干扰带来的性能损失,实现更高的信道估计精度。

关键词：正交时频空间深度学习分数多普勒模型驱动信道估计

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基于深度强化学习的IRS辅助认知无线电系统波束成形算法

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电子与信息学报 2025年第3期47卷 657-665页

作者：李国权程涛郭永存庞宇林金朝重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 光电信息感测与微系统重庆市重点实验室重庆400065

为进一步提升多用户无线通信系统的频谱利用率,该文提出了一种基于深度强化学习的智能反射面(IRS)辅助认知无线电网络次用户和速率最大化算法。首先在考虑次基站最大发射功率约束、次基站对主用户的干扰容限约束以及IRS相移矩阵单位模... 详细信息

为进一步提升多用户无线通信系统的频谱利用率,该文提出了一种基于深度强化学习的智能反射面(IRS)辅助认知无线电网络次用户和速率最大化算法。首先在考虑次基站最大发射功率约束、次基站对主用户的干扰容限约束以及IRS相移矩阵单位模量约束的情况下,建立一个联合优化次基站波束成形和IRS相移矩阵的资源分配模型;然后提出了一种基于深度确定性策略梯度的主被动波束成形算法,联合进行变量优化以最大化次用户和速率。仿真结果表明,所提算法相对于传统优化算法在和速率性能接近的情况下具有更低的时间复杂度。

关键词：智能反射面认知无线电深度强化学习波束成形

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IRS赋能的共生无线电系统的传输设计与优化

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西安电子科技大学学报 2025年第1期52卷 50-59页

作者：贾哲雷维嘉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

研究智能反射面赋能的共生无线电系统中的传输方案设计与性能优化问题。系统中,智能反射面辅助多天线基站与主用户的通信,同时作为反向散射装置生成次级信号,向次级用户传输信息。智能反射面采用开关键控方式,通过控制反射单元的开关实... 详细信息

研究智能反射面赋能的共生无线电系统中的传输方案设计与性能优化问题。系统中,智能反射面辅助多天线基站与主用户的通信,同时作为反向散射装置生成次级信号,向次级用户传输信息。智能反射面采用开关键控方式,通过控制反射单元的开关实现对基站反射信号的调制和散射,次级用户则使用能量检测法进行次级符号的检测。在保证主传输的最小传输速率的条件下,对基站波束成形矢量和智能反射面的相移矩阵进行联合优化,最小化次级传输的差错概率。原始优化问题为非凸问题,通过采用半正定松弛法和交替迭代优化等方法对原问题进行转化和求解。最后对所提方案进行仿真验证,结果表明,相较于基准方案,所提方案不仅可以提高主传输系统的性能,而且可以获得更低的次级传输误比特率,且误比特率随发送功率、天线数和智能反射面反射单元数增加具有明显更高的下降速率。

关键词：智能反射面共生无线电误比特率波束成形

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面向新能源汽车能源交易系统的PoRT共识机制

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通信学报 2025年第1期46卷 157-166页

作者：张海波李佳琪刘开健李方伟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

针对新能源汽车的能源交易系统在交易过程中容易出现隐私泄露等交易安全问题,设计了一种区块链下基于旅行验证的信誉值证明共识机制。首先,可信机构选择RSU作为节点构建区块链网络。然后,车辆采用基于旅行验证的信誉值证明(PoRT),通过... 详细信息

针对新能源汽车的能源交易系统在交易过程中容易出现隐私泄露等交易安全问题,设计了一种区块链下基于旅行验证的信誉值证明共识机制。首先,可信机构选择RSU作为节点构建区块链网络。然后,车辆采用基于旅行验证的信誉值证明(PoRT),通过位置签名确定、行驶里程验证和信誉值判断与更新3个阶段保证分布式信誉值数据库的迭代更新,进而确保能源交易系统的可持续运行。实验结果表明,与使用其他共识机制的能源交易系统相比,所提机制在面对车联网中常见攻击时具有更高的安全性和更低的交易时延。

关键词：车联网区块链能源交易共识机制

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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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基于自适应空谱约束的加权残差NMF高光谱图像解混

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信号处理 2025年第3期41卷 553-568页

作者：陈善学戚俊杰重庆邮电大学通信与信息工程学院移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

标准的非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)模型应用于高光谱图像解混时,由于模型的非凸性、光谱和空间先验信息未充分利用的问题,导致解混精度不高。为提高解混性能,提出了一种基于自适应空谱约束的加权残差非负矩阵... 详细信息

标准的非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)模型应用于高光谱图像解混时,由于模型的非凸性、光谱和空间先验信息未充分利用的问题,导致解混精度不高。为提高解混性能,提出了一种基于自适应空谱约束的加权残差非负矩阵分解高光谱图像解混算法。该算法首先,对传统的NMF模型进行改进,利用在迭代过程中原始高光谱图像矩阵与重构图像矩阵之间的残差来构建残差权重因子,为损失函数的每一行分配贡献权重,以减轻噪声的影响,提高算法的鲁棒性。其次,为利用高光谱图像丰富的先验信息,算法引入像元空谱相似度来衡量像元间的相似性以捕获像元在空间及光谱上的联系,并由相似度矩阵自适应地确定像元邻域来构造空间权重因子,提升了丰度的分段平滑性。此外,结合丰度矩阵的固有特征,构造光谱权重因子,促进了丰度的稀疏性。最后,由于高光谱图像具有较高的光谱分辨率,相邻波段的反射值变化较小,因此端元光谱具有一定的平滑度,算法通过端元光谱反射值间的差异分配平滑权重,以调整在迭代过程中端元光谱的平滑程度。本文利用梯度下降推导出算法的乘法更新规则,为证明所提算法的有效性,将其与其他几种算法在模拟数据以及Jasper Ridge和Urban两个真实高光谱数据上进行实验,实验结果验证了该算法具有更好的解混性能。

关键词：高光谱图像解混非负矩阵分解加权残差像元空谱相似度平滑权重

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LoRa网络中基于深度强化学习的信息年龄优化

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电子与信息学报 2025年第2期47卷 541-550页

作者：程克非陈彩蝶罗佳陈前斌重庆邮电大学网络空间安全与信息法学院重庆400065 重庆邮电大学通信与信息工程学院移动通信技术重点实验室重庆400065

信息年龄(AoI)是信息新鲜度的衡量指标,针对时间敏感的物联网,最小化AoI显得尤为重要。该文基于LoRa网络的智能交通环境,分析Slot-Aloha协议下的AoI优化策略,建立了Slot-Aloha协议下数据包之间传输碰撞和等待时间的系统模型。通过分析指... 详细信息

信息年龄(AoI)是信息新鲜度的衡量指标,针对时间敏感的物联网,最小化AoI显得尤为重要。该文基于LoRa网络的智能交通环境,分析Slot-Aloha协议下的AoI优化策略,建立了Slot-Aloha协议下数据包之间传输碰撞和等待时间的系统模型。通过分析指出,在LoRa上行传输过程中,随着数据包数量增多,AoI主要受到数据包碰撞影响。为克服优化问题中动作空间过大导致难以实现有效求解的问题,该文采用连续动作空间映射离散动作空间的方式,使用柔性动作-评价(SAC)算法对LoRa网络下的AoI进行优化。仿真结果显示,SAC算法优于传统算法与传统深度强化学习算法,可有效降低网络的平均AoI。

关键词：信息年龄 LoRa 柔性动作-评价算法深度强化学习优化策略

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