检索结果-内蒙古大学图书馆

南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年第2期45卷 13-19页

作者：周围陈黎向曾黎飞雨余明明重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室

正交时频空（OTFS）调制是一种新的6G候选波形，可在高移动性场景中提供可靠通信。为了更好地满足未来6G的需求，需要在高移动性场景中兼顾高频谱效率。然而现有功率域NOMA-OTFS(PD-NOMA-OTFS)和码域NOMA-OTFS(SCMA-OTFS)系统存在和速... 详细信息

正交时频空（OTFS）调制是一种新的6G候选波形，可在高移动性场景中提供可靠通信。为了更好地满足未来6G的需求，需要在高移动性场景中兼顾高频谱效率。然而现有功率域NOMA-OTFS(PD-NOMA-OTFS)和码域NOMA-OTFS(SCMA-OTFS)系统存在和速率低、过载率（用户数/资源数）低和可支持用户数量少的问题。针对此问题，提出了联合功率域与码域NOMA-OTFS(PD-SCMA-OTFS)系统。该系统在发射端，根据信道增益高低将用户分为强、弱用户组，组内用户使用传统SCMA方式叠加，组间用户使用功率域NOMA思想叠加。在接收端，使用消息传递算法（MPA）和串行干扰消除（SIC）进行联合检测。通过对不同系统进行对比，结果表明，所提系统拥有更高的和速率，并且过载率是传统SCMA-OTFS和PD-NOMA-OTFS系统的1.5～2倍，可支持用户数量是传统系统的1.2～6倍。

关键词：正交时频空功率域非正交多址接入稀疏码多址接入和速率过载率

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智能反射面辅助的多入单出共生无线电鲁棒安全资源分配算法

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电子与信息学报 2024年第4期46卷 1203-1211页

作者：吴翠先周春宇徐勇军陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 数智化通信新技术应用研究中心重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

针对信道不确定性影响、无线信息泄露和障碍物阻挡导致通信质量下降等问题,该文提出一种基于智能反射面(RIS)辅助的多输入单输出(MISO)共生无线电(SR)鲁棒安全资源分配算法。考虑主用户的安全速率约束、次用户的最小速率约束、RIS最小... 详细信息

针对信道不确定性影响、无线信息泄露和障碍物阻挡导致通信质量下降等问题,该文提出一种基于智能反射面(RIS)辅助的多输入单输出(MISO)共生无线电(SR)鲁棒安全资源分配算法。考虑主用户的安全速率约束、次用户的最小速率约束、RIS最小能量收集约束,基于有界信道不确定性,建立了一个联合主被动波束赋形优化的资源分配问题。利用半正定松弛、S-procedure和变量替换法将含参数摄动的非凸问题转化为确定性的凸优化问题,并提出一种基于半正定松弛的鲁棒资源分配算法。仿真结果表明,与现有算法相比,该文算法具有较好的收敛性和鲁棒性。

关键词：共生无线电不完美信道状态信息智能反射面物理层安全

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下行NOMA-HetNet中联合干扰对齐与功率分配的干扰管理方案

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中国科学：信息科学 2023年第2期53卷 365-386页

作者：景小荣陈怡西高维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

在基于马特恩簇过程的下行非正交多址接入型异构网(non-orthogonal multiple access heterogeneous network,NOMA-HetNet)中,针对典型宏小区中不同干扰类型,提出一种联合干扰对齐(interference alignment,IA)与功率分配(power allocation,PA)的干扰管理方案.在该方案中,在分析IA可行性的基础上,通过设计基于干扰信道对齐的两阶段式IA算法、微基站(small base station,SBS)预编码矢量和宏用户(macro user,MUE)检测矢量,来分别消除宏基站(macro base station,MBS)对微用户(small user,SUE)的层间干扰、SBS对SUE的簇间干扰和SBS对MUE的层间干扰.同时,为抑制簇内干扰,以最大化系统和速率为目标,构建一基于PA的非凸优化问题,并通过对非线性最小速率约束条件线性化处理,将原问题转化为凸优化问题,进而利用卡罗需–库恩–塔克(Karush-Kuhn-Tucker)最优性条件,从理论上推导出该问题的最优闭式解.仿真结果验证了所提干扰管理方案的有效性.

关键词：非正交多址接入型异构网干扰管理干扰对齐功率分配凸优化

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跨尺度特征融合的遥感微小目标检测算法

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系统工程与电子技术 2024年

作者：邵凯李浩刚梁燕宁婧陈戊重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆邮电大学移动通信教育部工程研究中心

针对遥感图像微小目标检测中存在的浅层细化特征、深层语义表征和多尺度信息提取等三个问题，本文提出了一种综合运用多项技术的跨尺度YOLOv7网络 (Cross-scale YOLOv7，CSYOLOv7)。首先，设计了跨阶段特征提取模块(Cross-stage feature... 详细信息

针对遥感图像微小目标检测中存在的浅层细化特征、深层语义表征和多尺度信息提取等三个问题，本文提出了一种综合运用多项技术的跨尺度YOLOv7网络 (Cross-scale YOLOv7，CSYOLOv7)。首先，设计了跨阶段特征提取模块(Cross-stage feature extraction module， CFEM)和感受野特征增强模块(Receptive field feature enhancement module， RFFEM)。CFEM提高模型细化特征提取能力并抑制浅层下采样过程中特征的丢失，RFFEM加大网络对深层语义特征的提取力度，增强模型对目标上下文信息获取能力。其次，设计了跨梯度空间金字塔池化模块(Cross-gradient space pyramid pool module， CSPPM)有效融合微小目标多尺度的全局和局部特征。最后，用形状损失函数(Shape-intersection over union， Shape-IoU)替换损失函数CIoU，提高模型在边界框定位任务中的精确度。实验结果表明，CSYOLOv7网络在DIOR数据集和NWPU VHR-10数据集上分别取得了74%和89.6%的检测精度，其有效提升了遥感图像微小目标的检测效果。

关键词：遥感图像微小目标特征提取上下文信息

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基于深度学习的智能反射面辅助通信系统信道估计

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计算机应用 2025年第5期45卷 1613-1618页

作者：王丹张文豪彭丽娟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(重庆邮电大学)

针对智能反射面（RIS）辅助通信系统中信道估计精度低的问题，提出一种基于信道去噪网络（CDN）的信道估计方案，将信道估计问题建模为信道噪声消除的问题。首先使用传统算法对接收到的导频信号进行初步预估计，随后将该预估计信号输入... 详细信息

针对智能反射面（RIS）辅助通信系统中信道估计精度低的问题，提出一种基于信道去噪网络（CDN）的信道估计方案，将信道估计问题建模为信道噪声消除的问题。首先使用传统算法对接收到的导频信号进行初步预估计，随后将该预估计信号输入信道估计网络以学习噪声特征并进行去噪处理，从而恢复出精确的信道系数。为了提高网络的去噪能力，设计了加权注意力块（WAB）和膨胀卷积块（DCB）以增强网络对噪声主体特征的提取，同时设计多尺度特征融合模块以防止浅层特征的丢失。仿真结果表明，与经典的DnCNN (Denoising Convolutional Neural Network)和CDRN (Convolutional neural network-based Deep Residual Network)方案相比，所提方案的归一化均方误差（NMSE）在不同信噪比（SNR）下平均降低了2.89 dB和2.01 dB。

关键词：深度学习智能反射面信道估计注意力机制卷积神经网络

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智能反射面增强的全双工环境反向散射通信系统波束成形算法

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电子与信息学报 2024年第3期46卷 914-924页

作者：张晓茜徐勇军吴翠先黄崇文重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 数智化通信新技术应用研究中心重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065 浙江大学信息与电子工程学院杭州310007

当前传统环境反向散射通信存在双重衰落、障碍物阻挡和网络容量有限的问题。智能反射面(RIS)作为6G的关键候选技术因能够主动改善信号传输质量、提升通信系统传输性能而备受关注。为此,该文将RIS与全双工技术引入到环境反向散射通信系统... 详细信息

当前传统环境反向散射通信存在双重衰落、障碍物阻挡和网络容量有限的问题。智能反射面(RIS)作为6G的关键候选技术因能够主动改善信号传输质量、提升通信系统传输性能而备受关注。为此,该文将RIS与全双工技术引入到环境反向散射通信系统,研究了考虑硬件损伤与RIS离散相移的RIS增强全双工环境反向散射通信系统波束成形算法。首先,考虑反射节点最小能量收集与服务质量约束、功率站最大发射功率约束和RIS相移约束,建立了总发射功率最小的波束成形优化问题。然后,利用交替优化、半正定松弛、变量替换、半正定规划将原非凸问题转化成可求解的凸优化问题。最后,仿真结果表明,所提算法比传统波束成形方法平均功耗降低了7.8%。

关键词：环境反向散射通信智能反射面资源分配硬件损伤

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多区域融合轻量级人脸表情识别网络

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激光与光电子学进展 2023年第6期60卷 71-79页

作者：唐宏向俊玲陈海涛吕榕城夏泽昊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 重庆邮电大学国际学院重庆400065

由于人脸表情特有的微妙性和复杂性,对全局面部进行研究时无法突出表情特性.为了增强表情识别在自然环境下的鲁棒性并且优化模型参数,提出一种基于多区域融合的轻量级人脸表情识别方法,融合局部细节特征和全局整体特征,实现粗细粒度结合... 详细信息

由于人脸表情特有的微妙性和复杂性,对全局面部进行研究时无法突出表情特性.为了增强表情识别在自然环境下的鲁棒性并且优化模型参数,提出一种基于多区域融合的轻量级人脸表情识别方法,融合局部细节特征和全局整体特征,实现粗细粒度结合,增强模型对表情细微变化的判别能力.首先,通过一个分支从人脸子区域提取局部特征,以眼部和嘴部作为细节区域输入,描述面部细节.其次,通过另一个分支从人脸全局自适应地获取面部整体特征,以关键点生成掩模,辅助调节面部注意力图.注意力图作用于全局特征,突出未遮挡部位权重,描述整体高级语义信息.并且,采用剪枝算法对整体模型进行轻量级优化,使用更少的运行内存和计算操作,得到更紧凑的网络.最后,在公开数据集RAF-DB和AffectNet上,所提方法对表情的识别精度分别达85.39%和58.81%.实验结果表明:所提方法的识别精度高于其他先进方法,并显著减少了参数量,有效性和先进性得到证明.

关键词：图像处理人脸表情识别注意力图轻量级网络剪枝算法多区域融合

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可重构智能表面中低复杂度毫米波信道估计算法

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电子与信息学报 2022年第7期44卷 2281-2288页

作者：蒲旭敏孙致南李静洁黄琼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重点实验室重庆400065 东南大学移动通信国家重点实验室南京210096

针对可重构智能表面(RIS)辅助的大规模多输入多输出(MIMO)毫米波系统中信道估计复杂度高的问题,该文提出一种低复杂度的信道估计算法。在该方案中,将RIS部分元素连接射频(RF)链,分离估计基站/用户和RIS之间的信道,分开获取信道有助于提... 详细信息

针对可重构智能表面(RIS)辅助的大规模多输入多输出(MIMO)毫米波系统中信道估计复杂度高的问题,该文提出一种低复杂度的信道估计算法。在该方案中,将RIS部分元素连接射频(RF)链,分离估计基站/用户和RIS之间的信道,分开获取信道有助于提升用户移动性场景下信道估计的灵活性。在所考虑系统中,首次使用低复杂度的2维快速傅里叶变换(2D-FFT)算法对角度进行估计,并考虑信号补零以获得更加精准的角度估计值,最后利用信号2维空间谱的谱峰和其对应的辐角得到路径增益估计。仿真结果表明,该算法达到了优良的信道估计性能,且在确保信道估计性能的系统参数设置下,该算法具有压倒性的复杂度优势。

关键词：信道估计可重构智能表面大规模MIMO 低复杂度

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支持拜占庭容错的分布式物联网访问控制机制

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通信学报 2025年第4期46卷 174-186页

作者：柴蓉艾莉萍杨泞渝梁承超重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆市移动通信技术重点实验室重庆400065

随着物联网的广泛应用,物联网设备承载的数据量迅速增长,数据访问需求显著增加。然而,物联网应用场景复杂多样、设备异构高混杂以及数据高度敏感等特性,给数据的高效管理与安全访问带来了严峻挑战。针对存在拜占庭节点的物联网场景,研... 详细信息

随着物联网的广泛应用,物联网设备承载的数据量迅速增长,数据访问需求显著增加。然而,物联网应用场景复杂多样、设备异构高混杂以及数据高度敏感等特性,给数据的高效管理与安全访问带来了严峻挑战。针对存在拜占庭节点的物联网场景,研究物联网访问控制技术,提出了一种分层区块链网络架构,包括一个主集群及多个子集群。综合考虑物联网设备的算力及通信速率,定义节点性能度量以确定主集群节点,并基于系统吞吐量优化确定节点关联策略。基于所构建的分层区块链网络架构,设计数据访问控制智能合约,精确刻画访问控制策略的定义、更新、部署和撤销函数。为实现数据访问控制的高效可靠共识,综合考虑系统共识性能与复杂度,提出了一种改进的Paxos-Hotstuff分层共识算法,由主集群节点执行改进式Paxos算法,子集群节点执行Hotstuff算法。仿真结果验证了所提算法的有效性。

关键词：物联网访问控制区块链共识算法拜占庭容错智能合约

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压缩感知重构算法的两步深度展开策略研究

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智能系统学报 2023年第5期18卷 1117-1126页

作者：邵凯闫力力王光宇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 重庆邮电大学移动通信教育部工程研究中心重庆400065

针对压缩感知中重构算法的深度展开问题,提出了一种两步深度展开策略(two-step deep unfolding,TwDU)。已有深度展开重构算法通常依赖前一步估计值估计当前值,TwDU对已有深度展开重构算法增加估计深度,依赖于前两步估计值估计当前展开值... 详细信息

针对压缩感知中重构算法的深度展开问题,提出了一种两步深度展开策略(two-step deep unfolding,TwDU)。已有深度展开重构算法通常依赖前一步估计值估计当前值,TwDU对已有深度展开重构算法增加估计深度,依赖于前两步估计值估计当前展开值。TwDU对已有深度展开算法前两步估计值增加了两个训练权重。训练权重优化利用了信号估计值之间的相关特性,可以随着数据的特性自我学习和调整,所提TwDU策略应用于可学习迭代软阈值算法(learned iterative soft thresholding algorithm,LISTA)、可训练迭代软阈值算法(trainable iterative soft thresholding algorithm,TISTA)、可学习近似消息传递算法(learned approximate message passing,LAMP)等已有深度展开算法。通过在一维和二维稀疏信号的仿真验证,TwDU策略在重构精度和收敛速度上都更具有明显优势。

关键词：压缩感知稀疏信号信号重构深度学习深度展开模型驱动迭代软阈值近似消息传递算法图像处理

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