检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2023年第8期45卷 2911-2918页

作者：蒲旭敏刘雁翔孙致南李静洁陈前斌金石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

针对可重构智能表面(RIS)中的毫米波通信系统,用户至RIS端信道角度参数的缓慢变化,该文提出一种基于牛顿算法的低复杂度信道追踪方案。该方案将RIS部分元件连接射频(RF)链,首先使用2维快速傅里叶变换(2D-FFT)算法初始化估计角度,并且使... 详细信息

针对可重构智能表面(RIS)中的毫米波通信系统,用户至RIS端信道角度参数的缓慢变化,该文提出一种基于牛顿算法的低复杂度信道追踪方案。该方案将RIS部分元件连接射频(RF)链,首先使用2维快速傅里叶变换(2D-FFT)算法初始化估计角度,并且使用最大似然算法估计路径增益。在后续时隙中,使用牛顿算法追踪每个时隙的角度参数。由于环境突然变化和终端缓慢变化会导致信道矩阵发生突变,若检测到信道突变,则再次初始化参数,否则使用牛顿算法继续追踪角度参数。仿真结果表明,该方案在具有优良性能的前提下复杂度可以达到最低,极大节约算力资源,在计算复杂度和性能之间可以取得很好的平衡。

关键词：可重构智能表面信道追踪牛顿算法低复杂度

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基于图拉普拉斯正则化的柯西非负矩阵分解高光谱解混

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激光与光电子学进展 2024年第14期61卷 268-278页

作者：陈善学许少华重庆邮电大学通信与信息工程学院移动通信教育部工程研究中心重庆400065 重庆邮电大学通信与信息工程学院移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

基于欧氏距离标准的非负矩阵分解(NMF)在面对含有噪声和异常像元污染的高光谱图像时,容易造成解混的失败。为了抑制噪声或异常像元的影响,采用基于柯西损失函数的NMF模型以提高解混的鲁棒性。由于对异常值的抑制可能会破坏高光谱图像内... 详细信息

基于欧氏距离标准的非负矩阵分解(NMF)在面对含有噪声和异常像元污染的高光谱图像时,容易造成解混的失败。为了抑制噪声或异常像元的影响,采用基于柯西损失函数的NMF模型以提高解混的鲁棒性。由于对异常值的抑制可能会破坏高光谱图像内在的丰度结构,因此为保证原始高光谱内部数据不被破坏,将图拉普拉斯约束引入模型中。同时,为提高丰度矩阵的稀疏性,提高解混性能,引入重加权稀疏约束项,提出基于图拉普拉斯正则化的柯西非负矩阵(CNMF-GLR)分解的算法。考虑到图拉普拉斯约束对邻域选择的需求,使用局部邻域加权的方法,通过矩形窗结构来确定局部邻域。在模拟数据集和真实数据集上使用相同初始化条件与其他经典算法进行比较,结果表明,所提算法具有更好的鲁棒性和解混性能。

关键词：高光谱解混非负矩阵分解柯西损失函数图拉普拉斯重加权稀疏

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基于硬件损伤的认知反向散射通信网络鲁棒安全资源分配算法

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电子与信息学报 2024年第2期46卷 652-661页

作者：徐勇军姜思巧张海波王正强周继华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 航天新通科技有限公司重庆401332

为了提高反向散射通信网络频谱效率、传输鲁棒性及信息安全性,该文提出一种基于硬件损伤的认知反向散射通信网络鲁棒安全资源分配算法。首先,考虑认知反向散射用户的最小安全速率、传输时间、能量收集和反射系数等约束,基于有界信道不... 详细信息

为了提高反向散射通信网络频谱效率、传输鲁棒性及信息安全性,该文提出一种基于硬件损伤的认知反向散射通信网络鲁棒安全资源分配算法。首先,考虑认知反向散射用户的最小安全速率、传输时间、能量收集和反射系数等约束,基于有界信道不确定性和频谱感知误差模型,建立一个多变量耦合的吞吐量最大化非凸资源分配问题。其次,利用最坏准则、连续凸近似和交替优化方法,将原问题转换为凸优化问题,并提出一种基于迭代的鲁棒资源分配算法。仿真结果表明,与现有算法对比,所提算法具有较好的鲁棒性。

关键词：认知反向散射通信鲁棒资源分配硬件损伤安全通信频谱感知误差

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联合功率域与码域NOMA-OTFS系统研究

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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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基于卷积特征提取及深度降噪网络的大规模MIMO系统信号检测

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信号处理 2024年第6期40卷 1030-1040页

作者：申滨涂媛媛阳建金龙康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

传统多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信号检测算法受到天线数量和收发天线比例的限制,一般仅适用于少量天线、收发天线比例较低的情况。本文提出一种基于深度学习(Deep Learning,DL)的稀疏连接卷积降噪网络模型,用... 详细信息

传统多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信号检测算法受到天线数量和收发天线比例的限制,一般仅适用于少量天线、收发天线比例较低的情况。本文提出一种基于深度学习(Deep Learning,DL)的稀疏连接卷积降噪网络模型,用于大规模MIMO系统上行链路信号检测。首先,通过简化经典的检测网络(Detection Network,DetNet),改进ScNet(Sparsely Connected Neural Network)检测算法,引入卷积神经网络(Convolutional NeuralNetworks,CNN)对三通道输入数据提取特征以减少训练参数,提出一种SConv(SparselyConnected Convolutional Neural Network)检测算法。与DetNet算法相比,该算法可同时降低计算复杂度和提高检测精度。在此基础上,进一步基于CNN构建信号降噪模块,并嵌入SConv网络,提出一种卷积神经降噪(Sparsely Connected Convolutional Denoising,SConv-D)网络辅助的大规模MIMO检测算法。此算法检测过程分为两级,第一级由SConv算法提供初始估计值,再将初始估计值作为降噪过程的输入,并由此构成算法第二级。实验结果表明,本文提出的SConv-D算法适用于QPSK、4QAM及16QAM等多种信号调制模式,在高阶调制模式下获得的性能增益尤为明显。此外,该算法能够适应各种比例的收发天线及数量规模的系统配置,尤其是在收发天线数量相等的情况下亦能获得更优的性能。本文算法还克服了MMNet在高阶调制情况下的性能平台效应,在16QAM调制、收发天线数量相等的情况下,SConv-D在10^(-2)误比特率上能获得接近2 dB的性能增益。

关键词：大规模MIMO 深度学习稀疏连接卷积神经网络降噪

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面向无线传感器网络信息年龄的多无人机轨迹优化算法

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电子与信息学报 2024年第4期46卷 1222-1230页

作者：胡昊南韩铭李文鹏张杰重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信技术重点实验室重庆400065 英国谢菲尔德大学谢菲尔德S102TN

由于无线传感器网络(WSN)中传感器的传输功率有限,同时可能与基站(BS)传输距离较远,造成无法及时交付数据,数据新鲜度过低,影响时延敏感型业务决策质量。因此,采用无人机(UAV)辅助收集传感器数据,成为提升无线传感器网络数据新鲜度的有... 详细信息

由于无线传感器网络(WSN)中传感器的传输功率有限,同时可能与基站(BS)传输距离较远,造成无法及时交付数据,数据新鲜度过低,影响时延敏感型业务决策质量。因此,采用无人机(UAV)辅助收集传感器数据,成为提升无线传感器网络数据新鲜度的有效手段。该文通过信息年龄(AoI)性能指标评估无线传感器网络数据新鲜度,并基于集中式训练分布式执行框架的多智能体近端策略优化(MAPPO)方法研究了无人机轨迹优化算法。通过联合优化所有无人机的飞行轨迹,实现地面节点平均加权信息年龄的最小化。仿真结果验证了所提多无人机路径规划算法在降低无线传感器网络信息年龄方面的有效性。

关键词：无人机辅助通信信息年龄轨迹规划多智能体强化学习

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基于改进广义正交匹配追踪的低地球轨道卫星MIMO-OTFS系统的信道估计方法

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计算机应用 2024年第8期44卷 2514-2520页

作者：雷芳牛永才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协议创新实验室重庆400065

针对基于多输入多输出(MIMO)技术和正交时频空间(OTFS)调制的低地球轨道卫星系统的复杂性带来的信道估计困难问题,提出一种基于改进广义正交匹配追踪(GOMP)的信道估计方法。根据单输入单输出(SISO)-OTFS系统的输入输出关系和低地球轨道... 详细信息

针对基于多输入多输出(MIMO)技术和正交时频空间(OTFS)调制的低地球轨道卫星系统的复杂性带来的信道估计困难问题,提出一种基于改进广义正交匹配追踪(GOMP)的信道估计方法。根据单输入单输出(SISO)-OTFS系统的输入输出关系和低地球轨道卫星信道的传播特性,建立一种基于MIMO-OTFS的低地球轨道卫星信道模型,并将系统的信道估计问题转化为稀疏信号的恢复问题。考虑到传统的GOMP算法存在对稀疏度的过度依赖和对稀疏信号的重构精度差等问题,所提方法结合了分段弱正交匹配追踪(SWOMP)的弱选择思想和广义Jaccard系数的相似性准则,以快速准确地重建稀疏信号。仿真结果表明,当天线数为16且导频开销比为0.5时,与正交匹配追踪(OMP)算法相比,所提方法的归一化均方误差(NMSE)降低了约2.5 dB,误码率(BER)降低了约5 dB。

关键词：正交时频空间低地球轨道卫星多输入多输出信道估计广义正交匹配追踪

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高速飞行器自组网快速高效加权分簇算法

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计算机应用研究 2025年第3期42卷 888-894页

作者：张琳权任智杨建军王淮张伟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

针对高速飞行器自组织网络中组网时间较长、维护开销较大、网络恢复较慢等问题,提出了一种快速高效的加权分簇算法。该算法与现有的加权分簇算法进行了比较,对平均节点间距离、平均移动相似度以及节点度三个指标进行了改进;针对梯度抑... 详细信息

针对高速飞行器自组织网络中组网时间较长、维护开销较大、网络恢复较慢等问题,提出了一种快速高效的加权分簇算法。该算法与现有的加权分簇算法进行了比较,对平均节点间距离、平均移动相似度以及节点度三个指标进行了改进;针对梯度抑制导致的组网周期延长问题,优化了现有的组网流程;针对备用簇首维护开销较大的问题,提出了一种高效备用簇首选举和跨层通告机制;针对簇首节点突发损坏的情况下,簇成员反应较慢的问题,提出了一种簇成员快速响应切换机制。通过OPNET软件进行仿真模拟,该算法在组网时间、控制开销及恢复时间等指标上,相较于现有加权分簇算法均有一定提升。仿真结果表明,该算法能够有效提升网络性能,更加适用于复杂环境下的高速飞行器自组织网络。

关键词：高速飞行器自组网分簇算法簇维护快速恢复

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基于Swin Transformer的宽带无线图传语义联合编解码方法

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电子与信息学报 2025年

作者：申滨李旋赖雪冰杨舒涵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

现有的图像语义通信研究大多集中在高斯信道和瑞利衰落信道等理想化场景中。在实际的无线通信环境中，信道特性往往表现为复杂的多径衰落效应，需要复杂的收发端链路信号处理机制。针对这一现状，该文结合正交频分复用(OFDM)技术，提出... 详细信息

现有的图像语义通信研究大多集中在高斯信道和瑞利衰落信道等理想化场景中。在实际的无线通信环境中，信道特性往往表现为复杂的多径衰落效应，需要复杂的收发端链路信号处理机制。针对这一现状，该文结合正交频分复用(OFDM)技术，提出一种基于Swin Transformer的宽带无线图像传输语义通信(WWIT-SC)系统，旨在解决多径衰落信道下的图像传输问题。WWIT-SC采用Swin Transformer作为语义编解码器的骨干网络，通过在语义编解码器处引入基于信道状态信息(CSI)和坐标注意力(CA)机制，使模型能够将关键的语义特征精确地映射到子载波上，并可以适应时变的信道条件。此外，在接收端设计了信道估计子网(CES)以补偿信道估计误差，从而提升CSI的精确度。实验结果表明，相较于现有最优的基于注意力机制的联合信源信道语义编码方法，WWIT-SC取得了最高9.8%的PSNR增益。

关键词：语义通信 Swin Transformer 正交频分复用图像传输

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一种基于权重网络的约束多目标任务卸载优化方法

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计算机应用研究 2025年第5期42卷 1447-1452页

作者：赵文卓唐宏冯琛戴佳妤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

在移动边缘计算(MEC)网络的现有研究中,部分研究专注于对时延或能耗单方面的优化。然而,在实际的计算卸载场景中,用户体验受到多个相互冲突的目标约束,仅对一个目标进行优化难以满足复杂的应用需求。此外,由于这些目标之间容易发生冲突... 详细信息

在移动边缘计算(MEC)网络的现有研究中,部分研究专注于对时延或能耗单方面的优化。然而,在实际的计算卸载场景中,用户体验受到多个相互冲突的目标约束,仅对一个目标进行优化难以满足复杂的应用需求。此外,由于这些目标之间容易发生冲突,部分研究多个优化目标通过加权和的方式组合成单一的优化目标,这类做法易丢失目标需求信息,为此提出一种基于权重网络的约束多目标任务卸载优化方法(WNDQN)。首先,通过引入权重网络,使决策中心根据环境信息选取智能体给出的最关联权重值,并执行该权重值所在智能体所推荐的动作;其次,通过引入基于损失值的经验回放机制和动作探索机制,有效缓解算法陷入局部最优解的问题,显著加快收敛速度,提升算法的稳定性。实验结果表明,该方法能够在边缘客户端设备电量有限的条件下,加速神经网络的收敛,实现时延和能耗的动态平衡,有效减小边缘客户端的加权代价,显著改善用户体验。

关键词：边缘计算任务卸载多目标优化权重网络

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