检索结果-内蒙古大学图书馆

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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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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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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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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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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融合RNN与稀疏自注意力的文本摘要方法

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计算机工程 2025年第1期51卷 312-320页

作者：刘钟唐宏王宁喆朱传润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

随着深度学习的高速发展,基于序列到序列(Seq2Seq)架构的文本摘要方法成为研究焦点,但现有大多数文本摘要模型受限于长期依赖,忽略了注意力机制复杂度以及词序信息对文本摘要生成的影响,生成的摘要丢失关键信息,偏离原文内容与意图,影... 详细信息

随着深度学习的高速发展,基于序列到序列(Seq2Seq)架构的文本摘要方法成为研究焦点,但现有大多数文本摘要模型受限于长期依赖,忽略了注意力机制复杂度以及词序信息对文本摘要生成的影响,生成的摘要丢失关键信息,偏离原文内容与意图,影响用户体验。为了解决上述问题,提出一种基于Transformer改进的融合递归神经网络(RNN)与稀疏自注意力的文本摘要方法。首先采用窗口RNN模块,将输入文本按窗口划分,每个RNN对窗口内词序信息进行压缩,并通过窗口级别的表示整合为整个文本的表示,进而增强模型捕获局部依赖的能力;其次采用基于递归循环机制的缓存模块,循环缓存上一文本片段的信息到当前片段,允许模型更好地捕获长期依赖和全局信息;最后采用稀疏自注意力模块,通过块稀疏矩阵对注意力矩阵按块划分,关注并筛选出重要令牌对,而不是在所有令牌对上平均分配注意力,从而降低注意力的时间复杂度,提高长文本摘要任务的效率。实验结果表明,该方法在数据集text8、enwik8上的BPC分数相比于LoBART模型降低了0.02,在数据集wikitext-103以及ptb上的PPL分数相比于LoBART模型分别降低了1.0以上,验证了该方法的可行性与有效性。

关键词：序列到序列架构文本摘要 Transformer模型递归神经网络递归循环机制稀疏自注意力机制

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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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融合迁移学习和解纠缠负采样的去偏推荐方法

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计算机应用研究 2025年第4期42卷 1115-1121页

作者：刘琦唐宏杨力鸣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

针对现有去偏推荐方法在选择负样本时将样本作为一个整体考虑导致的采样偏差问题,以及不平衡的热门-长尾项目表征学习无法有效缓解数据稀疏的问题,提出融合迁移学习和解纠缠负采样的去偏推荐方法(DTDN)。该方法首先利用交互行为中的对... 详细信息

针对现有去偏推荐方法在选择负样本时将样本作为一个整体考虑导致的采样偏差问题,以及不平衡的热门-长尾项目表征学习无法有效缓解数据稀疏的问题,提出融合迁移学习和解纠缠负采样的去偏推荐方法(DTDN)。该方法首先利用交互行为中的对撞效应设计负采样模块;其次,根据采样数据设计特征解耦模块对用户和正负样本的特征进行解耦表征学习(DRL);然后,在表征学习阶段引入迁移学习模块,以对齐热门项目和长尾项目的表征分布;最后,基于解耦表征设计样本选择器去除数据中的固有偏差,帮助模型准确学习用户和正负样本特征中的规律。在两个实际应用数据集上的广泛实验结果表明,与最优的基线方法CD 2AN相比,DTDN的各项性能指标均有明显的提升,验证了DTDN在降低推荐系统偏差负面影响方面的有效性。

关键词：推荐系统去偏推荐负采样解纠缠表征学习迁移学习

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IRS辅助无线供电通信网络的最小用户速率最大化优化算法

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北京邮电大学学报 2025年第1期48卷 79-86页

作者：雷维嘉张童雷宏江唐宏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

针对智能反射表面(IRS)辅助的无线供电通信网络,为了在提高系统整体传输速率的同时兼顾用户服务的公平性,提出了以最大化最小用户传输速率为目标,联合优化混合接入点波束赋形、上下行时间分配、用户发送功率以及IRS相移矩阵的优化算法... 详细信息

针对智能反射表面(IRS)辅助的无线供电通信网络,为了在提高系统整体传输速率的同时兼顾用户服务的公平性,提出了以最大化最小用户传输速率为目标,联合优化混合接入点波束赋形、上下行时间分配、用户发送功率以及IRS相移矩阵的优化算法。原始优化问题为多变量耦合的非凸问题,利用引入松弛变量、半定松弛等方法对原问题进行转换,再利用黄金分割搜索、逐次凸逼近、交替迭代优化等方法进行求解。仿真结果显示,相较于以系统和速率最大化为目标的优化算法,所提算法的最小用户速率明显更高,用户间服务公平性显著改善;而与没有使用IRS的算法相比,所提算法的最小用户速率与系统和速率都更高,且随IRS单元数增加性能优势增大,表明IRS能有效提升能量和信息的传输效率。

关键词：智能反射表面无线供电通信网络波束赋形

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基于STAR-RIS和中继集成系统的下行NOMA覆盖增强技术

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电讯技术 2025年第3期65卷 469-476页

作者：陈思宇申滨元文军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

可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)与中继技术相结合是近年来兴起的新型增强型无线通信技术。为实现下行覆盖增强,提出了一种基于同时反射和透射的可重构智能表面(Simultaneously Transmitting and Reflecting Re... 详细信息

可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)与中继技术相结合是近年来兴起的新型增强型无线通信技术。为实现下行覆盖增强,提出了一种基于同时反射和透射的可重构智能表面(Simultaneously Transmitting and Reflecting Reconfigurable Intelligent Surface,STAR-RIS)与解码转发(Decode-and-Forward,DF)中继协同工作的下行非正交多址(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)双用户系统。在Nakagami-m信道假设下,通过联合优化基站和中继处的NOMA功率分配以及STAR-RIS的能量分裂系数,实现最大化该系统中两个用户的可实现速率之和。在满足功率约束和理想连续干扰消除的条件下,提出了一种基于两阶段中继系统流量平衡的双层迭代算法,通过内层迭代功率分配和外层迭代能量分裂系数来得到最优值。仿真结果表明,该集成系统覆盖性能在系统功率同为1 W的情况下要优于纯中继系统,且优势随STAR-RIS元件数量增多而变大;当STAR-RIS元件个数小于200或发射信噪比小于80 dB时,该系统相较于纯STAR-RIS系统亦可获得0.5~2 b/s/Hz的系统和速率增益。

关键词： STAR-RIS 非正交多址(NOMA) 解码转发中继集成系统功率分配

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