检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2024年第3期46卷 808-816页

作者：袁一铭徐勇军周继华重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 浙江省信息处理与通信网络重点实验室杭州310058 航天新通科技有限公司重庆401332

太赫兹通信作为6G的关键技术之一,被认为是能够解决频谱资源短缺、提升系统容量的有效手段。然而,由于路径损耗极高和分子的吸收作用,太赫兹容易被障碍物阻挡导致通信中断。为了解决该问题,该文将可重构智能反射面(RIS)引入到太赫兹通... 详细信息

太赫兹通信作为6G的关键技术之一,被认为是能够解决频谱资源短缺、提升系统容量的有效手段。然而,由于路径损耗极高和分子的吸收作用,太赫兹容易被障碍物阻挡导致通信中断。为了解决该问题,该文将可重构智能反射面(RIS)引入到太赫兹通信系统中,且考虑信道不确定性对传输稳定性的影响,基于用户服务质量约束、基站发射功率约束及RIS离散相移约束,建立多用户能效最大化波束赋形模型。利用丁克尔巴赫、连续凸近似、S-程序、半正定松弛、相位映射和块坐标下降将原非凸优化问题转化为凸优化问题进行求解。仿真结果表明,与传统非鲁棒波束赋形对比,所提算法能效提升了15.4%,中断概率减小了15.48%。

关键词：太赫兹通信可重构智能反射面鲁棒波束赋形能量效率

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

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

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

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

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度灵活编码策略与性能预测的无线语义图像传输系统

引用

通信学报 2025年第5期46卷 29-46页

作者：杨舒涵申滨黄晓舸重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 运城学院数学与信息技术学院山西运城044000 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

为了提升多样化的图像内容在复杂多变的无线信道条件中的自适应性和编码灵活性,面向语义图像传输(SIT)系统提出一种深度灵活的信源信道联合编码(DF-JSCC)方案以及传输性能预测(PreNet)模型。具体而言,在DF-JSCC中融入多尺度特征融合模块... 详细信息

为了提升多样化的图像内容在复杂多变的无线信道条件中的自适应性和编码灵活性,面向语义图像传输(SIT)系统提出一种深度灵活的信源信道联合编码(DF-JSCC)方案以及传输性能预测(PreNet)模型。具体而言,在DF-JSCC中融入多尺度特征融合模块(MS-FFM),提高模型对细节特征的捕获能力。进一步引入特征增强模块(FEM),通过自适应地调整特征图的通道权重,增强对重要特征的表达能力。此外,PreNet通过在细节丰富的特征图中进行特征分布建模,并利用多维特征融合和学习,实现了对重构图像峰值信噪比(PSNR)的高质量预测。实验结果表明,与现有最先进的DeepJSCC方案相比,DF-JSCC在多样化通信场景中实现了至少1.03dB的PSNR性能改进,同时在相同的传输条件下,能够节约50%以上的带宽资源消耗。PreNet通过进一步降低20%的均方误差(MSE),增强了复杂环境中SIT的预测质量和鲁棒性。

关键词：编码灵活性语义图像传输信源信道联合编码性能预测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于梯度下降的可变分数时延滤波器优化方法

引用

通信学报 2025年第4期46卷 121-128页

作者：庄陵郝汉杰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

针对可变分数时延滤波器低失真传输需求,提出一种基于梯度下降并结合均方根传播的优化方法。首先,通过矩阵形式推导目标函数与梯度表达式,利用历史与当前梯度信息的指数移动平均来调整步长。其次,更新权重时引入上次迭代残差的协方差矩... 详细信息

针对可变分数时延滤波器低失真传输需求,提出一种基于梯度下降并结合均方根传播的优化方法。首先,通过矩阵形式推导目标函数与梯度表达式,利用历史与当前梯度信息的指数移动平均来调整步长。其次,更新权重时引入上次迭代残差的协方差矩阵,以进一步提高滤波器频响特性与理想特性的逼近程度。最后,从复杂度和误差方面与现有方法进行对比。仿真结果表明,与传统加权最小二乘法相比,所提方法在保证局部幅度与群时延精度的同时,归一化均方根误差有效降低34.36%。

关键词：可变分数时延滤波器低失真梯度下降均方根传播归一化均方根误差

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向无线传感器网络信息年龄的多无人机轨迹优化算法

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

下行NOMA-HetNet中联合干扰对齐与功率分配的干扰管理方案

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

多区域融合轻量级人脸表情识别网络

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于图拉普拉斯正则化的柯西非负矩阵分解高光谱解混

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

联合功率域与码域NOMA-OTFS系统研究

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：