电讯技术杂志

电讯技术杂志2023年第3期

• 基于改进生成对抗网络模型的红外与可见光图像融合

  王海宁,廖育荣,林存宝,倪淑燕

  为增强融合图像的视觉效果，减少计算的复杂度，解决传统红外与可见光图像融合算法存在的背景细节丢失问题，提出了一种生成对抗网络框架下基于深度可分离卷积的红外与可见光图像融合方法。首先，在生成器中对源图像进行深度卷积与逐点卷积运算，得到源图像的特征映射信息；其次，通过前向传播的方式更新网络参数，得到初步的单通道融合图像；再次，在红外及可见光判别器中，使用深度可分离卷积分别对源图像与初步融合图像进行像素判别；最后，在损失函数的约束下，双判别器不断将更多的细节信息添加到融合图像中。实验结果表明，相比于传统的融合算法，该方法在信息熵、平均梯度、空间频率、标准差、结构相似性损失和峰值信噪比等评价指标上分别平均提高了1.63%、1.02%、3.54%、5.49%、1.05%、0.23%，在一定程度上提升了融合图像的质量，丰富了背景的细节信息。

• 自适应卷积神经网络在面部表情识别中的应用

  郑瑞,付文涵,杜俊霄,魏胜非

  针对无法对面部表情进行精确识别的问题，提出了基于ResNet50网络融合双线性混合注意力机制的网络模型。针对传统池化算法造成图像特征提取残缺、模糊等问题，提出了一种基于Average-Pooling算法的自适应池化权重算法，同时基于粒子群算法对卷积神经网络模型超参数进行自适应调节，从而进一步提升模型识别精度。基于改进的网络模型，设计了一款实时面部表情识别系统。经验证，在Fer2013数据集和CK+数据集上，改进的模型在测试集中的识别精度分别为?73.51%?和99.86%。

• 一种基于无人机的测控天线干扰试验系统设计

  王星,门涛,洪宇,何高陵,李欣玲

  面向航天测控装备大口径天线抗电磁干扰能力验证工程应用需求，分析了测控天线抗电磁干扰技术指标，提出了基于干扰入射角的干信比估算方法，设计了一种基于无人机的测控天线干扰试验系统，并通过某型12 m测控天线进行了干扰试验验证。该系统为大口径测控天线抗电磁干扰指标测试提供了一种新的手段，具有良好的工程应用前景。

• 多智能体强化学习驱动的无人机动态信道分配

  翟云逸

  针对无人机编队在进行远距离实时视频传输时频谱资源不足且利用效率低、吞吐量要求较高、传输任务难以完成等问题，提出了多智能体强化学习驱动的动态信道分配算法，使得无人机编队可以根据传输任务和信道环境动态地选择使用的信道，实现了频谱资源的高效利用。该算法使用了集中式训练分布式执行的架构，通过联合探索和联合学习的方式保证了无人机间的探索和合作能力，使得每架无人机均可以依据局部观测信息同时独立分配自身使用信道，提高了算法的灵活性和可行性，并减少了频谱分配用时。仿真结果表明，该算法训练过程性能更好，执行时相比于现有算法可以提高编队整体的平均任务传输成功率。

• 无人机三维路径规划的粒子群混合算法

  孙雪莹,易军凯

  路径规划是无人机控制过程中的重要环节之一，现有基于粒子群等算法的传统路径规划方法存在容易陷入局部最优等问题，无法适应现实场景中复杂环境及高搜索速度的要求。针对已有方法的缺陷，提出了一种无人机路径规划的高性能细菌觅食-遗传-粒子群混合算法，以传统粒子群优化算法为基础，引入细菌觅食算法及遗传算法思想，提高算法计算速度与能力，同时考虑实际场景中无人机的运行约束，进一步提高了方法的可用性。最后，利用仿真实验验证了所提方法的有效性，并通过与传统方法对比证明了所提方法在运行时间、规划航程等方面的优越性。

• 一种基于UQPSK体制的无人机数据链设计与实现

  李昂阳,王曦煜,牟宏伟,孔志杰

  无人机技术和载荷设备的不断升级，对地面站与无人机终端之间数据通信的可靠性和有效性等要素提出了更高的要求。结合传输数据流需求的非对称性，分析了非平衡四相移键控（Unbalanced Quadrature Phase Shift Keying，UQPSK）通信体制的优势，通过Matlab进行可行性仿真分析，并采用现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）进行实现。测试结果表明，在通信距离100 km、图像数据16 Mb/s、遥测数据51.2 kb/s的情况下，该方案能够实现小于10-6?的误码率。

• 一种综合射频系统SCA软件平台的设计与实现

  高业文,孙学,陈小康

  针对机载综合射频开放式系统架构，为了在软件综合层面上实现波形应用软件与具体平台的解耦，设计并实现了一种基于软件通信架构（Software Communication Architecture,SCA）的软件平台及其环境工具，解决了机载平台软件的分布式通信、资源调度管理、系统建模等技术问题，从而实现功能、应用和波形的组件化与动态重构。测试验证与工程应用情况表明，软件平台能够满足机载领域信号、信息处理强实时、高可用的应用需求，可有效提升综合射频系统软件开发质量与集成联试效率。

• 面向不间断通信保障的星间网络自维护建模与求解

  潘瑞雪,杜一凡,杨牧

  星间链路是通信卫星互联成网的主要手段，当节点中一颗卫星星间链路通信异常时需经地面干预才可恢复，严重影响系统可用度；而若星间通信网络具备自主管理能力则可弥补上述不足。针对部署于静止轨道具有全球通信覆盖能力的多星通信网络，提出了一种基于多主体协同机器学习的星间链路网络自维护策略，保障通信节点卫星异常时重点地区高可用性不间断通信服务能力。

• 中继卫星终端相控阵天线自跟踪算法设计与性能分析

  蒋文丰,安建,叶琪玮

  针对飞行器与中继卫星之间建立全球实时通信数据链的需求，开展了飞行器二维有源相控阵天线自跟踪技术研究。结合载体坐标系，对自跟踪算法原理进行了分析，给出了计算公式，并完成了二维相控阵天线跟踪系统设计与实现。仿真和系统测试表明，跟踪算法静态角跟踪误差≤0.25°，角速度≤25°/s时，跟踪算法能正常工作，且在阵元失效率≤20%时性能保持不变。

• 基于峭度加权VMD和熵特征的雷达脉内调制识别

  刘玉欣,田润澜,任琳,孙亮

  针对复杂电磁环境下识别雷达信号脉内调制样式困难以及受噪声影响识别准确率受限的问题，提出了一种将变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）与熵特征提取相结合的识别方法。首先，通过基于峭度加权的改进VMD算法对雷达信号进行分解，得到由三个本征模态函数组成的最优分量集合；其次，对各分量分别计算其模糊熵、排列熵和符号熵值，从而实现对熵特征信息提取；最后，将特征向量输入到支持向量机完成识别。相较于其他方法，该方法有着较高的识别准确率和抗噪性能，在?2 dB?信噪比以上平均识别准确率为94.63%。

• 太赫兹无线局域网MAC协议优化设计

  刘奕君,任智,李维政

  针对现有太赫兹无线网络MAC（Medium Access Control）协议中存在的无线局域网场景下原有波束赋形方案不适用、关联请求时段在新入网节点数量受限情况下时隙利用率低，以及网络流量较大时扇区号靠后的节点一直无法获得时隙导致时延陡增的情况，提出了一种适用于无线局域网的高效低时延太赫兹MAC协议（High Efficiency and Low Latency Terahertz MAC,HELL-MAC)。该协议利用中心控制节点与普通节点间的信息交互减少了不必要的波束赋形过程，采用机会性复用关联S-CAP（Sub-channel Access Period）机制提高了时隙利用率，采用公平时隙分配机制提高了时隙分配的公平性，从而减少了波束赋形时间,降低了平均端到端时延，提高了信道利用率。

• 一种面向B5G初始接入过程的增强型波束管理机制设计

  田永清,刘岩松,刘丹谱

  波束管理是毫米波通信的重要研究内容，5G NR（New Radio）协议中已完整设计了用户在初始接入和连接状态下与基站确定最佳通信波束的流程，然而B5G(Beyond Fifth Generation)场景将使用52.6 GHz以上甚至更高的通信频率，需要更大规模的天线单元对抗路损，导致波束管理在初始接入过程中的信令开销和时延急剧增加。为此，在5G NR协议现有框架的基础上，针对52.6 GHz以上的高频段重新设计了一种专用于波束扫描的信号块（Beam Sweeping Block，BSB），并提出一种两阶段增强型波束管理机制，用于在初始接入过程中快速确定用户和基站的最佳通信波束，进而完成同步和小区搜索。仿真结果表明，相对于NR中现有的波束管理机制，所提出的增强型波束管理方案可在保证接入性能的前提下，大幅降低初始接入时延。

• 基于两步噪声学习网络的波束域毫米波大规模MIMO信道估计

  杨静,王朋朋,陶华伟

  针对波束域毫米波大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output，MIMO)系统，构建了一种新型两步噪声学习网络（Two-step Noise Learning Network,TNLNet）。基本原理是在接收信号反复经过卷积层和池化层提取噪声特征的基础上，利用波束域毫米波大规模MIMO信道矩阵稀疏性所引起的相邻元素相近的特点，采用下采样将信道矩阵重构成4个子矩阵，提高训练测试效率。该算法具有以比全卷积去噪近似消息传递(Fully Convolutional Denoising Approximate Message Passing，FCDAMP)算法和学习去噪的近似消息传递(Learned Denoising-based Approximate Message Passing，LDAMP)算法更低的复杂度，取得了比最小二乘算法、最小均方误差算法、FCDAMP和LDAMP更优的归一化均方误差（Normalized Mean Squared Error，NMSE）性能；与快速灵活去噪卷积神经网络(Fast and Flexible Denoising convolutional neural Network，FFDNet)相比虽然复杂度略高，但具有更优的NMSE性能，且在单一训练模型中获得了比FFDNet更宽的信噪比适用范围，增强了实用性。

• 一种固定位置MTC设备的随机接入改进算法

  陈发堂,杨夏,李鹏飞

  针对海量机器类通信（Massive Machine Type Communications,mMTC）场景下传统随机接入存在大量前导碰撞问题，提出了一种对终端侧和基站侧的接入改进算法，利用前导标记序列和固定位置随机接入终端的定时提前（Timing Advance,TA）信息，使得基站能合理地确定应该向哪些终端回复随机接入响应消息，避免碰撞终端占用资源发送消息3（Message 3,Msg3），实现前导高效利用。仿真表明，该算法在均匀分布和Beta分布接入模型下均能有效降低前导碰撞概率，提高终端的接入成功率，并且拥有合理的平均接入时延。

• 面向两层小区网络的两级跳频多址接入技术研究

  王文弢,杨奎

  为了抑制异构多层通信网络的多层干扰并保证多级服务质量(Quality of Service,QoS）需求，提出了一种新型跳频多址接入（Frequency Hpping Multiple Access,FHMA）技术。首先基于传统伪随机FH序列和数学变换给出了一类具有两级汉明相关的FH图案（FH 序列集）设计方法,然后在两层小区上行链路中对采用这类FH序列的OFDM/FHMA系统的抗干扰性能和频谱效率进行了研究。信号分析和仿真结果表明，所提出的 FHMA 方案可以缓解两层小区的用户干扰，降低系统传输误码率（Bit Error Rate,BER），同时保证两层用户的差异化传输质量（两级BER性能和频谱效率）。该FHMA技术能够满足两层干扰抑制和多级服务质量的设计目标，这是传统伪随机FH技术难以实现的。

• 一种基于量化预处理的低复杂度LDPC译码算法

  孙友明,李神峰,黄奕俊,黎相成,覃团发

  为了降低低密度奇偶校验(Low Density Parity Check，LDPC)码译码算法的复杂度，提出了一种基于量化预处理的LDPC迭代大数逻辑译码算法。该算法在迭代译码过程中，校验节点采用基于伴随式的信息处理方式，避免了外信息的计算；同时，变量节点基于回传的伴随式信息进行可靠度偏移大小的计算，并结合与当前码位相对应的调制映射信息进行可靠度偏移方向的设计。迭代更新时，变量节点采用基于信息匹配的可靠度更新规则。迭代前的量化预处理能避免实数乘法运算进入迭代过程，使其只涉及整数加法操作和逻辑操作。仿真结果表明，在保持译码性能的前提上，所提算法具有更低的译码复杂度。

• 5G高速场景下随机接入前导设计和检测

  廖学富,席兵,邓炳光

  针对5G高速场景下随机接入前导检测过程中大频偏导致峰值移位和能量泄露的问题，利用双共轭ZC（Zadoff-Chu）序列，构造了一种新的随机接入前导来消除整数倍频偏带来的峰值移位问题，并提出了一种小数倍频偏补偿算法补偿小数倍频偏导致的峰值能量弥散。所提方案的检测性能满足5G标准要求，并且在加性高斯白噪声信道和抽头延迟线信道中，当频偏大于子载波间隔时，所提算法的漏检率性能相较于限制集算法分别提升了1.3 dB和1.5 dB；当频偏大于两倍子载波间隔时，在限制集算法失效的情况下所提算法仍可以正确检测出前导。

• FBMC系统改进序列算法的定时同步技术

  李同庆,宋志群,刘玉涛,魏恒舟

  为提高滤波器组多载波（Filter Bank Multicarrier，FBMC）系统在低信噪比下的定时同步准确率和抗频偏性能，基于FBMC系统与正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiple,OFDM）系统的相似性，对OFDM系统定时同步中的Park测度函数进行改进并引入到FBMC系统中。利用共轭对称结构能够提高定时精度和加权处理能够更好地抵抗频偏影响的特点设计同步序列，进行共轭对称和加权处理。仿真结果表明，基于改进序列的Park算法相较共轭对称序列的TR1算法，其信噪比提前3 dB达到了100%定时准确率，实现了低信噪比下的高精度定时同步，且具有更强的抗频偏性能；相较原Park算法，相同信噪比下，改进序列的Park算法的频偏均方差（Mean Square Error,MSE)也小于原Park算法的频偏MSE，抗频偏性能表现更优。

• TH预编码的超奈奎斯特系统残余干扰消除算法

  邱壮彬,彭端

  超奈奎斯特（Faster-Than-Nyquist，FTN）技术能够有效提高传输系统的频谱效率，然而代价是引入了严重的码间串扰（Inter-Symbol Interference，ISI）。在基于Ungerboeck模型的FTN系统中的发送端使用TH预编码（Tomlinson-Harashima Precoding，THP）并不能完全有效消除FTN系统所引入的ISI，会存在残余ISI。对此，针对FTN系统中的残余干扰提出了两种接收端检测算法，分别是基于后向串行干扰消除（Backward Serial Interference Cancellation，BSIC）的无迭代检测算法和基于连续干扰消除（Successive Interference Cancellation，SIC）的Turbo迭代均衡改进算法，并通过蒙特卡洛方法寻找最优的扩展取模间隔。计算机数值仿真结果表明，在选定的扩展取模间隔下，两种接收端检测算法在FTN系统的加速因子为0.8和0.9时均能有效消除FTN技术所引入的ISI，其误码率趋近于奈奎斯特正交传输性能。

• 基于误码率的软件无线电射频干扰效应分析

  李爽,周长林,余道杰,郭柏森,贺凯,王东

  针对通信系统工作过程中受到外界电磁干扰而无法通信的问题，研究了基于软件无线电的电磁干扰效应及误码特征。通过分析典型软件无线电电磁信号传输特性及其信息链路电磁干扰耦合路径，设计了软件无线电通信干扰实验系统。该系统利用Simulink软件观测、记录通信信号眼图、星座图信息等受扰特征，并通过分析接收信号的误码率，给出了不同干扰信号对通信系统的影响规律：当同频干扰功率达到-40 dBm时通信开始出现误码，干扰功率每增加5 dB，误码率增加一个量级，干扰功率增加到-18 dBm时，误码率达到阈值0.25；邻频干扰误码率随干扰功率变化趋势与同频干扰一致，但出现误码的最小干扰功率更大；带外强干扰信号也会影响通信系统可靠性，在相同误码率情况下，需要更大的干扰信号功率且大小与信号频偏成正比。

• 无线通信网络中流量分析技术综述

  程定国,曾浩洋

  对无线网络流量的分析和准确预测是无线网络管理与安全领域的重要研究内容之一，在网络规划、网络监控、流量趋势分析、网络优化以及入侵检测和异常检测等方面发挥着重要作用。介绍了目前典型的无线网络流量分析的模型与常用流量分析方法，综述了传统无线通信网络（如无线局域网和物联网）中的流量分析技术，指出了流量分析技术应用于无线自组网系统的可能性与面临的几点挑战，以及无线自组网系统与流量分析技术结合的发展方向。

• 软件定义的无人机网络架构研究综述

  余思聪,樊阳,郑会吉,马彩虹

  软件定义网络（Software Defined Network，SDN）依靠着其集中控制、可编程性和数控分离等优点，能够有效解决无人机网络（Flying Ad Hoc Network，FANET）面临的任务拓扑高度变化、网络链路连接不稳定、网络安全防护脆弱以及应用程序的异构性等问题，极大地提升FANET的灵活性和可靠性。针对SDN架构与FANET的结合问题，描述了SDN的体系架构，并以SDN控制器部署方式为关注点分类别概括了近几年软件定义无人机网络（Software-defined Flying Ad Hoc Network，SD-FANET）的研究进展，重点阐述了结合移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）的SD-FANET研究现状，最后指出了SD-FANET的应用场景和一些具体的未来研究方向。