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华南理工大学学报（自然科学版） 2023年第11期51卷 28-34页

作者：庄陵黄恺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

智能反射面辅助索引调制(RIS-IM)系统作为智能电磁环境下的潜在传输方案,但目前相关研究仅考虑单用户直接发送M阶调制信号场景,若要面向未来无线通信连接海量用户,需结合多址技术对相同资源下更多用户接入场景进行讨论。非正交多址接入(... 详细信息

智能反射面辅助索引调制(RIS-IM)系统作为智能电磁环境下的潜在传输方案,但目前相关研究仅考虑单用户直接发送M阶调制信号场景,若要面向未来无线通信连接海量用户,需结合多址技术对相同资源下更多用户接入场景进行讨论。非正交多址接入(NOMA)技术通过主动引入干扰,对时频资源块进行功率域复用以连接更多用户,实现资源高效利用。文中基于NOMA提出了一种智能反射面辅助索引调制(RIS-IM-NOMA)系统,以实现RIS-IM系统的多用户接入。该系统利用智能反射面提升接收信号质量,并选择最佳发送天线、传递索引信息,通过NOMA将相同时频资源分配给更多用户,以提高频谱效率。在接收端采用贪婪检测方法进行信号检测,并对误码率理论上界进行推导及分析,针对NOMA带来用户间干扰造成的误码率性能下降提出了改进方案。对系统频谱效率进行理论分析,针对用户间频谱效率公平性问题,提出了一种功率分配方式。仿真结果表明:增加反射元件个数可有效降低系统误码率,所提功率分配方式可有效保证系统公平性,从而验证所提方案的有效性。

关键词：调制频分多址非正交多址接入移动通信系统

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可重构智能表面辅助通信系统时变级联信道估计

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通信学报 2024年第1期45卷 119-128页

作者：邵凯鲁奔王光宇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 移动通信教育部工程研究中心重庆400065

针对可重构智能表面(RIS)辅助通信系统时变级联信道的估计中需解决的级联信道稀疏表示、时变信道参数跟踪和信号重构等关键问题,提出了一种结合Khatri-Rao积的分层贝叶斯卡尔曼滤波(KR-HBKF)算法。该算法首先利用信道的稀疏特性,通过Kha... 详细信息

针对可重构智能表面(RIS)辅助通信系统时变级联信道的估计中需解决的级联信道稀疏表示、时变信道参数跟踪和信号重构等关键问题,提出了一种结合Khatri-Rao积的分层贝叶斯卡尔曼滤波(KR-HBKF)算法。该算法首先利用信道的稀疏特性,通过Khatri-Rao积和克罗内克积变换得到RIS级联信道的稀疏表示,将RIS级联信道估计问题转化为低维度的稀疏信号恢复问题。然后,根据RIS级联信道的状态演化模型,在HBKF算法的预测模型中引入了时间相关性参数,应用改进的HBKF解决时变信道参数跟踪和信号重构问题,完成时变级联信道的估计。KR-HBKF算法综合利用了信道的稀疏性和时间相关性,能以较小的导频开销获得更好的估计精度。仿真结果表明,与传统压缩感知算法相比,所提算法具有约5 dB的估计性能提升,且在不同的时变信道条件下具有更好的鲁棒性。

关键词：可重构智能表面信道估计贝叶斯压缩感知卡尔曼滤波

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基于L_(2)灵敏度最小化的数字滤波器状态空间实现稀疏化方法

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电子学报 2024年第2期52卷 518-527页

作者：庄陵张文静王光宇重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信教育部工程研究中心重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

为解决传统数字滤波器在有限精度实现时因有限字长(Finite Word Length,FWL)效应导致滤波器性能下降的问题,提出一种L_(2)灵敏度最小化的数字滤波器状态空间实现稀疏化方法.推导前向差分算子数字滤波器结构传输函数及其等效状态空间实现... 详细信息

为解决传统数字滤波器在有限精度实现时因有限字长(Finite Word Length,FWL)效应导致滤波器性能下降的问题,提出一种L_(2)灵敏度最小化的数字滤波器状态空间实现稀疏化方法.推导前向差分算子数字滤波器结构传输函数及其等效状态空间实现,根据可控及可观格莱姆矩阵得到基于相似变换矩阵的L_(2)灵敏度表达式,并进行稀疏化校准,将L_(2)灵敏度最小化问题转换为凸函数求最值问题,求导得到L_(2)灵敏度最小化表达式,代回即得前向差分算子数字滤波器的稀疏化状态空间实现.仿真结果表明,所提方法设计的数字滤波器具有更好的抗FWL效应.

关键词：数字滤波器有限字长效应前向差分算子矩阵稀疏化 L_(2)灵敏度

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基于耦合相移STAR-RIS的认知无线电系统资源分配算法

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通信学报 2024年第11期45卷 131-140页

作者：李国权熊豪谢宗霖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

针对频谱资源紧缺和通信质量受限等问题,建立了一种相移耦合的同时透射与反射可重构智能表面(STAR-RIS)辅助的多输入单输出(MISO)认知无线电系统并提出了一种认知基站发射功率最小化的资源分配算法。首先在满足次用户服务质量(QoS)以及... 详细信息

针对频谱资源紧缺和通信质量受限等问题,建立了一种相移耦合的同时透射与反射可重构智能表面(STAR-RIS)辅助的多输入单输出(MISO)认知无线电系统并提出了一种认知基站发射功率最小化的资源分配算法。首先在满足次用户服务质量(QoS)以及主用户干扰约束的情况下,构建了认知基站波束成形向量和STAR-RIS系数联合优化问题来实现认知基站发射功率的最小化;然后通过块坐标下降(BCD)法将其转化为主动波束成形向量和STAR-RIS系数2个子问题进行变量解耦,并基于惩罚对偶分解(PDD)框架分别利用半正定松弛(SDR)和连续凸近似(SCA)算法交替优化求解。仿真结果表明,所提算法收敛性好,建立的系统方案可使认知基站具有更低的功率消耗。

关键词：认知无线电同时透射与反射可重构智能表面资源分配波束成形功率最小化

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STAR-RIS辅助的CR-SWIPT系统安全波束成形算法

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电子学报 2024年第12期52卷 4002-4008页

作者：李国权胡航王玥涛谢宗霖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

为解决认知无线电(Cognitive Radio,CR)系统动态开放性带来的信息传输安全问题,本文提出了一种同时透射和反射的可重构智能表面(Simultaneously Transmitting And Reflecting Reconfigurable Intelligent Surface,STARRIS)辅助CR系统安全波束成形算法.在考虑认知基站(Cognitive Base Station,CBS)发射功率、次用户(Secondary User,SU)能量收集等约束下,联合优化SU功率分配(Power Splitting,PS)系数等耦合变量,以最大化SU最差保密率.通过连续凸逼近(Successive Convex Approximation,SCA)算法将其转化为凸问题,利用半定松弛(Semi-Definite Relaxation,SDR)等算法求解耦合变量.仿真结果表明,所提出的联合优化算法相较于其他方案具有更高的SU保密率,且引入人工噪声(Artificial Noise,AN)可以进一步提升系统的安全性.

关键词：同时透射和反射的可重构智能表面认知无线电无线携能通信物理层安全保密率

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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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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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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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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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