检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2024年第4期46卷 1296-1305页

作者：唐伦单贞贞文明艳李荔陈前斌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

针对工业物联网(IIoT)设备资源有限和边缘服务器资源动态变化导致的任务协同计算效率低等问题,该文提出一种工业物联网中数字孪生(DT)辅助任务卸载算法。首先,该算法构建了云-边-端3层数字孪生辅助任务卸载框架,在所创建的数字孪生层中... 详细信息

针对工业物联网(IIoT)设备资源有限和边缘服务器资源动态变化导致的任务协同计算效率低等问题,该文提出一种工业物联网中数字孪生(DT)辅助任务卸载算法。首先,该算法构建了云-边-端3层数字孪生辅助任务卸载框架,在所创建的数字孪生层中生成近似最佳的任务卸载策略。其次,在任务计算时间和能量的约束下,从时延的角度研究了计算卸载过程中用户关联和任务划分的联合优化问题,建立了最小化任务卸载时间和服务失败惩罚的优化模型。最后,提出一种基于深度多智能体参数化Q网络(DMAPQN)的用户关联和任务划分算法,通过每个智能体不断地探索和学习,以获取近似最佳的用户关联和任务划分策略,并将该策略下发至物理实体网络中执行。仿真结果表明,所提任务卸载算法有效降低了任务协同计算时间,同时为每个计算任务提供近似最佳的卸载策略。

关键词：工业物联网数字孪生边缘关联任务划分深度强化学习

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基于智能分层切片技术的数字孪生传感信息同步策略

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电子与信息学报 2024年第7期46卷 2793-2802页

作者：唐伦李质萱文雯成章超陈前斌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

针对传感数据在无线接入网(RAN)中传输的不可靠性与不及时性造成数字孪生(DTs)同步信息的不精确问题,该文提出一种基于智能分层切片技术的DTs传感信息同步策略。该策略在双时间尺度下,以最大化传感信息满意度和最小化切片重配置及DTs同... 详细信息

针对传感数据在无线接入网(RAN)中传输的不可靠性与不及时性造成数字孪生(DTs)同步信息的不精确问题,该文提出一种基于智能分层切片技术的DTs传感信息同步策略。该策略在双时间尺度下,以最大化传感信息满意度和最小化切片重配置及DTs同步成本为目标,联合优化切片无线资源配置以及DTs传感信息同步问题。首先,在大时间尺度,利用网络切片为有着不同服务质量(QoS)的DTs提供隔离以及解决部署问题;在小时间尺度,通过更加灵活的无线资源分配来提高DTs传感信息同步任务对动态环境的适应性,进一步提高通信性能,建立更逼近于物理实体的DTs。其次,为了求解不同时间尺度的优化问题,该文提出一种双层深度强化学习(DRL)框架实现高效的网络资源交互,其中下层控制算法利用优先经验放回(PER)机制加快收敛速度。最后,仿真结果验证了所提策略的有效性。

关键词：数字孪生网络切片深度强化学习状态估计资源分配

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基于数字孪生的多自动驾驶车辆分布式协同路径规划算法

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2525-2532页

作者：唐伦戴军成章超张鸿鹏陈前斌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

针对多辆自动驾驶车辆(AVs)在进行路径规划过程中存在的车辆之间协作难、协作训练出来的模型质量低以及所求结果直接应用到物理车辆的效果较差的问题,该文提出一种基于数字孪生(DT)的多AVs分布式协同路径规划算法,基于可信度加权去中心... 详细信息

针对多辆自动驾驶车辆(AVs)在进行路径规划过程中存在的车辆之间协作难、协作训练出来的模型质量低以及所求结果直接应用到物理车辆的效果较差的问题,该文提出一种基于数字孪生(DT)的多AVs分布式协同路径规划算法,基于可信度加权去中心化的联邦强化学习方法(CWDFRL)来实现多AVs的路径规划。首先将单个AVs的路径规划问题建模成在驾驶行为约束下的最小化平均任务完成时间问题,并将其转化成马尔可夫决策过程(MDP),使用深度确定性策略梯度算法(DDPG)进行求解;然后使用联邦学习(FL)保证车辆之间的协同合作,针对集中式的FL中存在的全局模型更新质量低的问题,使用基于可信度的动态节点选择的去中心化FL训练方法改善了全局模型聚合质量低的问题;最后使用DT辅助去中心化联邦强化学习(DFRL)模型的训练,利用孪生体可以从DT环境中学习的优点,快速将训练好的模型直接部署到现实世界的AVs上。仿真结果表明,与现有的方法相比,所提训练框架可以得到一个较高的奖励,有效地提高了车辆对其本身速度的利用率,与此同时还降低了车辆群体的平均任务完成时间和碰撞概率。

关键词：数字孪生自动驾驶去中心化联邦强化学习路径规划

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小样本学习驱动的无线频谱状态感知

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电子与信息学报 2024年第4期46卷 1231-1239页

作者：申滨李月王欣王紫昕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

无线频谱状态感知是实现无线频谱资源高效利用及各种用频系统和谐共存的先决条件之一。针对复杂无线传播环境下获取的频谱观测往往存在数据稀疏性、数据类别分布不稳定、标记数据严重不足的情况,该文提出基于插值和小样本学习(FSL)分类... 详细信息

无线频谱状态感知是实现无线频谱资源高效利用及各种用频系统和谐共存的先决条件之一。针对复杂无线传播环境下获取的频谱观测往往存在数据稀疏性、数据类别分布不稳定、标记数据严重不足的情况,该文提出基于插值和小样本学习(FSL)分类的无线频谱状态感知方法。首先,对捕获的稀疏频谱观测数据插值,构建频谱状态地图,作为频谱状态分类器的输入数据。其次,针对频谱数据类别分布不稳定、数据量严重不足的问题,基于小样本学习方法,利用嵌入模块和度量模块协同工作,以实现快速精确的频谱状态分类。具体地,利用嵌入模块将频谱数据映射到嵌入空间,提取频谱数据中的隐含特征;在度量模块的设计中,分别提出基于原型和基于样例的两种类别表示方式,通过计算待分类样本与类别之间的相似度判断待分类样本类别。最后,为了确保分类模型克服测试样本数量少导致过拟合问题,设置A-way B-shot任务训练模型。仿真结果表明,与传统机器学习方法相比,本文模型可以在低信噪比条件下进行精准分类;同时,在测试集样本数很少的情况下,或者在测试集中出现在训练集从未见到的新类时,所训练的模型也可以精准快速判别无线频谱的场景类别。

关键词：频谱状态感知频谱状态地图插值小样本学习

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数字孪生辅助联邦学习中的边缘选择和资源分配联合优化

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电子与信息学报 2024年第4期46卷 1343-1352页

作者：唐伦文明艳单贞贞陈前斌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

在基于联邦学习的智能驾驶中,智能网联汽车(ICV)的资源限制和可能出现的设备故障会导致联邦学习训练精度下降、时延和能耗增加等问题。为此该文提出数字孪生辅助联邦学习中的边缘选择和资源分配优化方案。该方案首先提出数字孪生辅助联... 详细信息

在基于联邦学习的智能驾驶中,智能网联汽车(ICV)的资源限制和可能出现的设备故障会导致联邦学习训练精度下降、时延和能耗增加等问题。为此该文提出数字孪生辅助联邦学习中的边缘选择和资源分配优化方案。该方案首先提出数字孪生辅助联邦学习机制,使得ICV能够选择在本地或利用其数字孪生体参与联邦学习。其次,通过构建数字孪生辅助联邦学习的计算和通信模型,建立以最小化累积训练时延和能耗为目标的边缘选择和资源分配联合优化问题,并将其转化为部分可观测的马尔可夫决策过程。最后,提出基于多智能体参数化Q网络(MPDQN)的边缘选择和资源分配算法,用于学习近似最优的边缘选择和资源分配策略,以实现联邦学习累积时延和能耗最小化。仿真结果表明,所提算法在保证模型精度的同时,有效降低联邦学习累积训练时延和能耗。

关键词：智能驾驶联邦学习数字孪生深度强化学习

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速率分割多址接入系统中的协作中继传输策略与优化

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北京邮电大学学报 2024年第2期47卷 58-65页

作者：雷维嘉张智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

针对两用户系统提出了一种基于速率分割多址接入的协作中继传输策略。首先设计了系统效益函数,以更完善的方式评估协作速率分割多址接入系统的能量成本;然后以最大化系统效益为目标,对预编码矩阵、公共速率分配、发射功率和时间分配进... 详细信息

针对两用户系统提出了一种基于速率分割多址接入的协作中继传输策略。首先设计了系统效益函数,以更完善的方式评估协作速率分割多址接入系统的能量成本;然后以最大化系统效益为目标,对预编码矩阵、公共速率分配、发射功率和时间分配进行了联合优化;采用黄金分割搜索法和逐次凸逼近等方法将非凸问题转化为凸问题,并进行了求解。仿真结果显示,与基准方案相比,所提方案能够实现更高的系统效益。

关键词：速率分割多址接入协作中继优化

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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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超密集网络中基于改进DQN的接入选择算法

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哈尔滨工业大学学报 2023年第5期55卷 107-113页

作者：唐宏刘小洁甘陈敏陈榕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(重庆邮电大学) 重庆400065

在超密集网络环境中,各个接入点密集部署在热点区域,构成了复杂的异构网络,用户需要选择接入合适的网络以获得最好的性能。如何为用户选择最优的网络,使用户自身或网络性能达到最佳,称为网络接入选择问题。为了解决超密集网络中用户的... 详细信息

在超密集网络环境中,各个接入点密集部署在热点区域,构成了复杂的异构网络,用户需要选择接入合适的网络以获得最好的性能。如何为用户选择最优的网络,使用户自身或网络性能达到最佳,称为网络接入选择问题。为了解决超密集网络中用户的接入选择问题,综合考虑网络状态、用户偏好以及业务类型,结合负载均衡策略,提出了一种基于改进深度Q网络(deep Q network,DQN)的超密集网络接入选择算法。首先,通过分析网络属性和用户业务的偏好对网络选择的影响,选择合适的网络参数作为接入选择算法的参数;其次,将网络接入选择问题利用马尔可夫决策过程建模,分别对模型中的状态、动作和奖励函数进行设计;最后,利用DQN求解选网模型,得到最优选网策略。此外,为了避免DQN过高估计Q值,对传统DQN的目标函数进行优化,并且在训练神经网络时,引入了优先经验回放机制以提升学习效率。仿真结果表明,所提算法能够解决传统DQN的高估问题,加快神经网络的收敛,有效减少用户的阻塞,并改善网络的吞吐能力。

关键词：超密集网络接入选择深度Q网络(DQN) 优先经验回放负载均衡

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基于空谱字典的加权联合稀疏表示高光谱图像分类

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光学学报 2023年第1期43卷 58-68页

作者：陈善学何宇峰重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

稀疏表示广泛用于高光谱图像分类任务中。针对字典原子空间信息和光谱信息未得到充分利用的问题,提出了基于空谱字典的加权联合稀疏表示高光谱图像分类算法。计算测试像元与字典原子的空谱联合距离,选择相似度最高的K个字典原子,并将被... 详细信息

稀疏表示广泛用于高光谱图像分类任务中。针对字典原子空间信息和光谱信息未得到充分利用的问题,提出了基于空谱字典的加权联合稀疏表示高光谱图像分类算法。计算测试像元与字典原子的空谱联合距离,选择相似度最高的K个字典原子,并将被选择字典原子的超像素邻域扩充到新的字典中,形成空谱字典。在联合稀疏模型中,对测试像元的超像素邻域像元使用不同的权重,在空谱字典上构建加权稀疏表示模型。基于所选的两个高光谱数据集的实验证明所提算法能够有效地提高分类精度。

关键词：图像处理高光谱图像分类空谱字典超像素稀疏表示

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能量收集通信系统中发送功率与传输速率的在线控制算法

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电子与信息学报 2023年第6期45卷 2024-2033页

作者：雷维嘉刘美玎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

该文针对发送端由能量收集(EH)设备供电的无线通信系统,研究在能量收集和信道状态先验信息未知的条件下,以最大化实际可达传输速率为目标的发送功率、调制方式和信道编码码率的联合优化问题。基于Lyapunov优化框架,将能量使用的长期约... 详细信息

该文针对发送端由能量收集(EH)设备供电的无线通信系统,研究在能量收集和信道状态先验信息未知的条件下,以最大化实际可达传输速率为目标的发送功率、调制方式和信道编码码率的联合优化问题。基于Lyapunov优化框架,将能量使用的长期约束转换为能量虚队列的稳定性要求,将能量使用约束下的长期时间平均实际可达传输速率最大化问题转化为单时隙的、仅依赖于当前信道状态和电池状态的“漂移加惩罚”项上界的最小化问题。优化问题通过一个高效的数值方法求解。另外还给出了基于滑动窗口的K-means聚类方法的“漂移加惩罚”中权重和电池电量虚队列偏移量两个参数的自适应调整算法。在不同能量到达随机模型下与对比算法进行了性能的仿真对比,结果表明,该文所提算法在各种能量到达模型下都能获得更高的长期平均实际可达传输速率。另外,通过与参数固定为最优情况下算法性能的对比,证明参数自适应调整算法正确、有效。

关键词：能量收集功率速率自适应调制信道编码

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