西安电子科技大学学报

空天地网络确定性服务架构、挑战及关键技术

曹欢,陈岩,周一青,苏泳涛,刘子凡,陈道进,丁雅帅

2023, 50(3): 1-18. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2023.03.001

摘要 ( 177 )

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面向空天地全域垂直行业用户极致通信的需求,协同地面移动通信网络和快速发展的非地面(NTN)通信网络,打破传统“尽力而为”的僵化服务模式,为用户提供全域确定性服务是未来6G通信重要的发展方向之一。首先,概述了未来空天地一体化组网架构及该架构下的确定性服务内涵与场景需求,并提出了一种面向全域网络的确定性服务管控技术框架。然后,分析了全域确定性服务过程中面临的三大挑战,包括全域全场景用户业务感知难以保障、空天地一体端到端切片组网编排困难和切片子网内全域多维资源协同快速调度困难等问题。针对上述挑战,分别介绍了基于智能云的全域全场景业务感知技术、基于网络拓扑预测的星地端到端智能切片编排和数据与模型驱动的星地资源智能分配技术三个解决方案,为空天地一体网络极致服务技术的发展提供参考。

ResNet使能的OTFS联合信道估计和信号检测

周硕,周一青,张冲,邢旺

2023, 50(3): 19-30. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2023.03.002

摘要 ( 166 )

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正交时频空调制能够在高多普勒频偏下实现宽带可靠通信,是6G感通算融合场景中的潜在应用技术之一。针对该系统中接收机算法复杂度高、性能受限的问题,提出了一种基于修正残差神经网络的联合信道估计和信号检测方案,在无需获得显式信道信息的情况下直接恢复传输符号信息。根据时延-多普勒域信道的稳定性,将深度学习技术引入到接收机设计中,采用嵌入式导频的数据帧结构,设计了一种能够充分提取信号特征的轻量级残差神经网络模型,可以直接对时延-多普勒域信号输入输出关系进行拟合,实现隐式的信道估计并完成信号检测。联合设计方案利用实际通信链路中采集的数据进行离线训练,获取最优网络模型用于在线检测,以离线训练时间为代价来减少在线检测的耗时,同时借助误差反向传播机制和梯度下降准则实现信道估计和信号检测的联合优化,有效提升通信性能。仿真结果表明,与传统接收算法对比,所提方案兼具更强的鲁棒性和良好的泛化性,不仅降低了算法的复杂度,同时将误码率性能也提升了2 dB左右。

基于空中计算架构的通信感知计算一体化

韩凯峰,周梓钦,王志勤,贡毅,李晓阳

2023, 50(3): 31-39. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2023.03.003

摘要 ( 196 )

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受限于设备条件和计算机网络层级,传统研究将传感设备端的数据感知、服务器端的数据计算和两端之间的数据通信视为相互独立的环节,缺乏全局考虑,严重阻碍了数据处理的效率。为了提高数据感知和传输效率,通信感知融合技术致力于设计同时支持雷达感知和数据通信的复用信号。为了提高数据传输与计算效率,空中计算旨在利用信号在无线多址信道传输过程中的波形叠加性质,在数据传输的同时直接进行计算。为了实现高效准确的数据处理,可以利用通信感知融合技术中的复用信号和空中计算技术中的波形叠加属性,实现基于空中计算架构的通信感知计算一体化,并通过对波束赋形器等信号处理环节进行设计,以降低信道噪声和信号干扰,从而提升数据在通信感知计算过程中的准确度。该技术可应用在目标探测、车联网、边缘智能等多个领域。实验结果表明,相比于传统方案,基于空中计算架构的通信感知计算一体化可以显著提升数据处理的效率和准确度。

CNN-Transformer轻量级智能调制识别算法

杨静雅,齐彦丽,周一青,赵登攀,王尚权,石晶林

2023, 50(3): 40-49. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2023.03.004

摘要 ( 263 )

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现有基于深度学习的调制识别方法,当存在噪声及不确定信道干扰影响时识别率较低,同时由于模型参数量大,难以直接应用到移动终端。针对该问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和Transformer的轻量级智能调制识别方法。该方法首先利用卷积神经网络对信号进行局部信息特征提取,然后利用卷积神经网络通道注意力和Transformer时域注意力模块分别从信号的通道和时域两个维度关注最有利于识别的特征,降低信道或噪声等的影响,以提升识别率。所提方法可以适应多种信号表征,如原始IQ信号、幅度相位信号及变换域特征。仿真表明,在RadioML2016.10b数据集上,相较现有基于卷积神经网络的方法,所提方法的平均识别率提升了约8%~12%,相比基于残差神经网络和长短时记忆网络的方法,参数量降低了约90%~92%,计算量降低了约83%~93%。实验结果验证了所提方法增加模型分类精度的同时,有效地降低了模型的参数量和计算量。

基于GNN-LSTM-CNN网络的6G车辆轨迹预测算法

蔡国庆,刘玲,张冲,周一青

2023, 50(3): 50-60. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2023.03.005

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6G时代将实现万物互联,建立多层级、全覆盖的无缝连接,车联网作为通信、交通、汽车等多个行业融合交叉的关键领域将借助6G技术发展、部署。针对6G车联网中车辆轨迹预测精度不足的问题,采用深度学习的方法,提出了一种三通道神经网络模型。该模型考虑了车辆之间的交互信息、目标车辆的轨迹信息和车道结构信息对轨迹的影响。模型使用长短期记忆网络(LSTM)提取车辆轨迹信息特征,使用图神经网络(GNN)提取不同车辆之间的交互特征,使用卷积神经网络(CNN)提取车道结构特征。通过计算三通道特征向量的权重得到目标车辆预测的轨迹;通过NGSIM数据集对模型进行训练和测试。测试结果表明:与其他预测模型相比,考虑多维度信息的三通道网络预测方法在预测精度和长时域预测上有优势,预测精度提高了20%以上。降低6G车联网系统的数据传输量,可提升车联网系统的用户隐私安全。

通感算协同的无人机群轨迹规划与功率分配

吴义豪,齐彦丽,周一青,蔡青,刘玲,石晶林

2023, 50(3): 61-74. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2023.03.006

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区域性自然灾害会造成地面基础通信设施的损坏,无人机群组网可作为空中基站恢复通信。现有研究集中于静态场景下如何在无人机频谱和电池容量受限的条件下为救援人员提供高效通信服务。然而,实际场景中救援人员的位置移动和业务变化会导致静态方案失效。针对这一问题,提出了通感算协同的无人机群调度算法。首先实时感知环境信息,即救援人员历史位置信息和业务需求,并对救援人员未来位置和业务需求进行预测,为无人机群的调度提供先验信息;其次,针对无人机负载约束提出了改进的k-sums算法用于实现无人机群位置的部署,以实现无人机群负载均衡;最后,进一步采用强化学习算法,对无人机群的发射功率进行优化,在有限带宽下保证救援人员的通信服务质量。仿真结果表明,相比于静态场景下基于信噪比建立救援人员与无人机群关联,所提的无人机群调度算法能够有效提升约20%的网络效用(网络通信收益与通信成本之差),为应急救灾场景下救援人员的业务服务提供保障。

感知信息辅助毫米波系统中的鲁棒收发机设计

李明睿,陈力,王卫东

2023, 50(3): 75-82. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2023.03.007

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感知辅助通信作为通信感知一体化技术的重要分支,通过利用大量的传感器数据,为毫米波信道环境特征的估计提供帮助。但是,受传感器精度的限制,在利用陀螺仪等传感器获取信道传播路径角度信息的过程中会存在一定的测量误差,进而导致波束方向的偏差以及通信性能的损失。针对感知信息的误差问题,提出了鲁棒收发机设计方案。首先针对静止与移动场景分别建立了角度测量误差与毫米波几何信道模型的关系;随后通过求解最大化频谱效率,得到了模拟波束赋形下的鲁棒收发机设计方案;最后通过二阶泰勒展开,给出了利用角度误差统计信息修正的鲁棒收发机闭式表达式。仿真结果表明,相比于直接使用角度信息观测值设计的收发机,所提鲁棒收发机设计能有效地减小因传感信息误差造成的频谱效率性能损失。在误差较大的情况下,能获得更好的性能。

融合Stacking框架的BiGRU-LGB云负载预测模型

刘惠,董锡耀,杨志涵

2023, 50(3): 83-94. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2023.03.008

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随着云计算技术的飞速发展,越来越多的用户将应用部署在云平台上.。平台内集群资源的调度可以提高云平台数据中心的实际利用率,而高效的云平台负载预测是解决集群资源调度问题的关键技术,因此本文建立了一种融合Stacking框架、多层BiGRU网络和LightGBM算法的云负载预测模型。该模型的结构主要包括两种学习器:首先是初级学习器,使用时间编码层处理原始负载序列并利用BiGRU网络参数少、信息学习完整的特点减少模型训练时间和隐藏层数,学习负载序列中的时间维度信息;使用经过特征工程处理的原始负载序列来高效训练LightGBM算法,学习负载序列中的特征维度信息。然后是次级学习器,利用GRU网络整合时间和特征维度的负载信息,完成整个负载预测模型的训练。通过两层学习器的共同学习提高整体负载预测模型的预测精度。在华为云集群数据集上进行实验,结果表明,与传统的单一预测模型BiGRU、LightGBM等以及现有的组合预测模型GRU-LSTM相比,融合Stacking的BiGRU-LGB模型的预测精度提升约13%,训练时间开销得到一定程度的降低。

H.264/AVC自适应视频水印算法

王泳,黄俊毓,陈艺芳,张峻,陈晓宗

2023, 50(3): 95-104. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2023.03.009

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H.264/AVC视频数字水印在视频版权保护和信息隐藏等方面具有重要作用。目前,已有的水印研究,在水印嵌入过程中缺乏考虑视频画面复杂程度不断变化的问题,从而易导致两种后果:一是可能无法在画面复杂程度低的帧完整嵌入所需水印;二是无法充分利用画面复杂程度高的帧的冗余度。由此,分析在视频编码过程中与视频画面复杂程度相关的因素,提出一种根据视频画面复杂程度自适应嵌入水印的视频数字水印算法。在所提算法中,根据上一关键帧中符合嵌入条件的Intra_4×4子宏块的总个数预测获得当前关键帧的画面复杂度,并依据此复杂度自动调整每一水印比特重复嵌入的次数,从而达到自适应的目的。当由于预测失误而导致某一帧的水印嵌入失败,水印提取端则会舍弃该帧提取出的水印。提取端采用多数表决的机制提取水印。实验结果显示,该算法的水印具有良好的不可见性,且能保证码流的稳定性,优于近期相关文献的算法。算法对以重复嵌入水印比特为基础的研究具有启发意义。

纠单个相邻对换错误置换码构造与编译码方法

韩辉,慕建君,焦晓鹏,赵展展

2023, 50(3): 105-111. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2023.03.010

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等级调制方案是一种利用置换表示信息的编码方法,用来高效地写入和存储闪存设备的数据。该方案中,信息由单元电荷值的相对等级表示,而不是由单元电荷绝对值来表示。因此,可以构造置换上的等级调制码来缓解闪存单元的过度编程问题与电荷泄漏产生的相邻对换错误问题。从而,等级调制方案下的置换码可以提高闪存系统的可靠性。但是,对于多级存储单元的闪存系统,现有的纠单个相邻对换错误的等级调制置换码缺乏有效的编译码算法。为了解决这个问题,通过交织置换符号集的划分块集合上的两个置换码,提出了一种新的Kendall τ距离度量下可纠正单个相邻对换错误置换码的构造方法。然后,借助unranking映射与置换码的交织技术,提出了一种该类置换码的编码算法。同时,利用置换的ranking映射,提出了一种该类置换码的有效译码算法。所提出的置换码具有简单的结构,而且,通过计算实例验证了所提出的置换码构造方法及其编译码算法的有效性。

二元稀疏卷积纠删码

郭网媚,刘丹丹,陈琦,高晶亮

2023, 50(3): 112-121. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2023.03.011

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针对6G无线通信中低延迟、高可靠的要求,提出了二元稀疏卷积纠删码方案,用于二元删除信道中的信息传输。该编码方案是卷积码和低密度校验码的结合。将数据包进行平均分组,然后用分块为系统低密度校验码的生成矩阵、二元随机矩阵和零矩阵的生成矩阵对数据包分组进行卷积编码。在译码时,信宿可以一边接收一边译码;若一个数据包译码失败,信宿可在接收到后续数据包后将该数据包中的信息一同译出。在该编码方式下,分析了系统的平均包时延和平均最大包时延,并且通过仿真验证了分析结果的正确性。仿真同时也表明在相同的可靠性下,二元稀疏卷积纠删码比系统低密度校验码提高了约30.8%的传输速率;在相同的码率下,二元稀疏卷积纠删码码比Raptor10码具有更高的可靠性。因此,二元稀疏卷积纠删码可用于有低时延、高可靠需求的场景。

融合超分辨率重建技术的多尺度目标检测算法

王娟,刘子杉,武明虎,陈关海,郭力权

2023, 50(3): 122-131. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2023.03.012

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目前大多数目标检测算法,由于尺度跨度较大而导致模型整体精确率和召回率不高,容易出现错检、漏检等现象。针对上述问题,提出一种融合超分辨率重建技术的多尺度目标检测算法。首先,算法以单阶段目标检测算法YOLO框架为基础,在颈部网络实现多尺度特征融合时加入超分辨率重建模块,避免进一步丢失较深层特征图中的细节特征。其次,使用通道注意力模块将较浅层特征图中的无关特征进行抑制,重点关注含有目标轮廓特征的通道信息,进一步增强浅层特征的表达能力。最后,在PASCAL VOC 2007和MS COCO 2017公开数据集上进行了消融实验和对比实验。实验结果表明,所提模块对检测性能有不同程度的提升,相比当前其他多尺度目标检测算法,所提算法在大、中、小三种尺度下目标平均精确率分别提升约1.20%、1.20%和1.30%,平均召回率分别提升约4.20%、3.50%和4.20%,算法整体检测性能得到进一步改善。

分布式存储中新型分组piggybacking框架

王禹博,孙蓉,刘景伟

2023, 50(3): 132-141. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2023.03.013

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随着互联网技术的快速发展,全球数据量爆炸式增长对分布式存储系统的可靠性和可用性提出了严峻的挑战。Piggybacking框架作为一种高效的数据容错技术成为近年来研究的热点。目前,绝大多数piggybacking框架均以牺牲子条带数和修复度的方式来降低修复带宽,导致修复失效节点过程中所节省的数据量通常无法有效地提升磁盘读取效率。针对上述情况,提出一种新型分组piggybacking框架,在保证较低修复带宽的同时,进一步降低了子条带数和信息节点修复度,从而提升分布式存储系统的输入/输出性能。该框架将校验节点分为两个部分,信息符号和校验符号分别按照一定规则分组后依次嵌入到对应的校验节点中,设计简单。通过这种设计,可以同时有效修复信息节点和校验节点,既减少了子条带数,又使其在校验节点个数较多时拥有较强的综合修复能力。与其他piggybacking框架相比,新型分组piggybacking框架能更好地权衡修复带宽、修复度与子条带数,适合在实际系统中应用。

RELIC-GNN:一种高效的状态寄存器识别算法

董勐,高一鸣,潘伟涛,邱智亮,杨建磊,邸志雄,郑凌

2023, 50(3): 142-150. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2023.03.014

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随着集成电路(IC)设计水平化、制造全球化的发展,由第三方厂商生产的大量硬件集成电路被应用于芯片设计中,这引起了人们对芯片中被插入设计后门/硬件木马的担忧。逆向工程可以恢复出集成电路芯片的设计网表,设计人员通过提取高层描述并分析关键逻辑可以判断设计功能是否被篡改。然而,逆向网表的可读性差,其数据路径和控制逻辑混杂在一起,难以快速、准确地抽象出高层描述。文中将该问题等价定义为网表路径结构分类问题,并提出一种基于图神经网络的高效状态寄存器识别算法。首先对网表预处理,消除工艺库的差异并降低建模复杂度;其次将网表建模为有向图,并提取其中每个寄存器的路径结构;然后将路径结构输入到构建好的图神经网络模型中,为每个寄存器生成相应的特征;最后对嵌入的特征进行聚类,将寄存器分为状态寄存器和控制寄存器。实验结果证明,该算法可以在百万门级网表上正确运行,其平均识别准确率达到约88.37%,相较于现有算法,在识别精度、运行速度、可迁移性等方面均有提升。

采用深度学习的极化SAR地物分类方法综述

谢雯,滑文强,焦李成,王若男

2023, 50(3): 151-170. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2023.03.015

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极化合成孔径雷达 (PolSAR) 能够实现全天时、全天候的成像,因此该数据成为遥感数据的主要来源之一。其中地物分类是极化SAR数据解译的重要研究内容,已成为该研究领域的热点之一,目前在军事和民事领域都有着广泛的应用。近年来深度学习已在多个研究领域取得了显著成果,并且在极化SAR图像解译领域也获得了一定的成效。与传统的图像分类方法相比,深度学习方法具有自动提取特征、泛化性能强及获取较高准确率等优势。围绕极化SAR数据解译中的地物分类问题,对现有采用深度学习的极化SAR图像地物分类方法进行综述。根据深度学习中不同的网络模型,主要从三方面对极化SAR地物分类研究进行了详细叙述,即基于深度信念网络,稀疏自编码网络以及卷积神经网络的图像分类模型。最后,通过与经典的极化SAR分类方法进行性能评估和比较,总结采用深度学习的极化SAR地物分类方法的优势与不足,同时对该领域未来的发展趋势进行分析和探讨。

城市环境电磁态势计算中的并行UTD方法

王楠,陈贵齐,赵延安,张玉

2023, 50(3): 171-181. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2023.03.016

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复杂城市环境中的电磁态势预测是无线通信频谱利用、城市系统工程规划以及电磁兼容设计的基本问题,既有工程实用性价值,又具有理论探索价值。计算电磁学中的一致性几何绕射理论方法是分析电大环境电磁问题的有效方法,建立并行策略之后可有效地对城市环境中的电磁态势进行仿真计算和分析。引入了解析六面体模型,使用平面反射、边缘绕射以及与边缘绕射有关的二次绕射、反射-绕射等射线模型来描述电磁波在不可见区域中的传播情况,给出了二次边缘绕射的解析射线寻迹方法。给出计算实例,分别与矩量法计算结果和实际测量结果进行了对比,验证了所述方法的准确性和有效性。为缩短射线寻迹模块的计算时间,提升计算效率并进一步扩展可应用的工程问题计算规模,设计了一种可扩展性较好的并行计算策略,根据射线类型相似性分配计算任务以保证较好的并行计算量均衡。对并行效率和并行加速比进行了讨论,说明了此并行策略的扩展性;与实测结果的对比说明了并行一致性几何绕射理论方法的工程实用性。

全双工测控链路自干扰抑制设计与实验验证

余湋,张毅,张志亚,沈莹,潘文生,邵士海

2023, 50(3): 182-191. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2023.03.017

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为解决航天测控业务日益增加与航天测控链路频谱资源紧缺之间的矛盾,提出、设计并实验验证了一种同时同频全双工测控链路的实现架构,采用空域、射频域和数字域联合的多域自干扰抵消机制,在保证测距精度的前提下,达到提升频谱效率的目的。空域自干扰抵消模块设计了共口面馈源高隔离度一体化抛物面天线,收发阵元间采用结构化扼流措施,降低了收发阵元间的耦合效应,提高了天线系统的隔离度。射频域自干扰抵消模块采用多抽头自干扰抵消方法,建立了多抽头重建射频信号模型,以残余干扰功率最小化为目标,给出了多抽头系数的最小范数解。数字域自干扰抵消模块采用重建自干扰抵消方式,建立了数字域非线性自干扰信号模型,提出了最小二乘估计非线性系数的方法。通过计算仿真和外场实验验证了全双工测控链路多域自干扰抵消架构的可行性和有效性,在确保测距精度条件下自干扰总抑制度达到156.5 dB。

共形极化敏感阵列单元失效下的稳健参数估计

蓝晓宇,姜来,耿莽河,王宇鹏

2023, 50(3): 192-201. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2023.03.018

摘要 ( 65 )

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传统极化-DOA参数估计方法在部分阵列单元失效的情况下,其估计性能会严重恶化甚至失效;同时,面临着日益复杂的电磁环境,部分阵列失效单元不可避免地引入错误数据,这对算法的稳健性是一个巨大挑战。针对以上问题,为了充分探究部分阵列单元失效和错误数据对算法参数估计性能的影响,在共形极化敏感阵列中考虑了部分单元完全失效和部分单元出错概率两种情况,提出了一种基于变分稀疏贝叶斯学习的稳健空域二维联合稀疏极化-DOA参数估计方法。首先利用信源的空域稀疏特性,建立基于共形极化敏感阵列包含错误数据的二维稀疏接收信号模型;其次,采用奇异值分解方法来降低阵列输出矩阵的维度,从而减小算法运算量;然后,利用变分稀疏贝叶斯学习算法来获得信源稳健的DOA估计;最后,通过模值约束算法获得信源的极化参数估计。仿真结果表明,在阵列单元失效的情况下,所提算法具有相对稳健的参数估计性能,具有较高的估计精度和角度分辨率。

改进算术优化算法用于稀布平面阵列综合

国强,刘从业,王亚妮,王勇,CHERNOGOR Leonid

2023, 50(3): 202-212. doi:10.19665/j.issn1001-2400.2023.03.019

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针对稀布平面阵列方向图旁瓣电平抑制和零陷综合问题,提出了一种基于改进算术优化算法的阵列天线综合算法。首先,为平衡开发和勘探过程比重,对算术优化算法中的算术优化加速器采用非线性函数重构;其次,采用前三优的个体代替当前最优个体进行勘探开发,并引入精英变异策略,以增强算法跳出局部最优的能力,提高算法的收敛精度;最后,提出了一种自适应矩阵映射法则,对当前阵元分布进行判断,若其不满足最小阵元间距约束,则通过调整策略对其进行调整,在避免不可行解的同时保证了阵元的自由度。与现有文献中的算法相比,改进的算术优化算法对单峰和多峰标准测试函数的优化精度和稳定性均有一定的提高;在稀布平面阵列旁瓣电平抑制实验和零陷综合实验中,所提算法可以综合出更优的峰值旁瓣电平和零陷深度,证明了所提算法的有效性。

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