电讯技术杂志

电讯技术杂志2023年第6期

• 超密集网络中基于MEC的动态任务卸载方案

  鲜永菊,刘闯,韩瑞寅,陈万琼

  超密集网络(Ultra-dense Network,UDN)中集成移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)，是5G中为用户提供计算资源的可靠方式，在多种因素影响下进行MEC任务卸载决策一直都是一个研究热点。目前已存在大量任务卸载相关的方案，但是这些方案中很少将重心放在用户在不同条件下的能耗需求差异上，无法有效提升用户体验质量(Quality of Experience,QoE)。在动态MEC系统中提出了一个考虑用户能耗需求的多用户任务卸载问题，通过最大化满意度的方式提升用户QoE，并将现有的深度强化学习算法进行了改进，使其更加适合求解所提优化问题。仿真结果表明，所提算法较现有算法在算法收敛性以及稳定性上具有一定提升。

• 车联网场景下基于内容中心网络的优化缓存策略

  顾金媛,章国安,张鸿来

  车联网中，如何有效选择缓存位置和缓存内容对于提高整体网络性能至关重要。针对上述问题，引入了内容中心网络技术，提出了一种新的优化缓存策略——缓存位置和缓存内容的选择取决于车辆节点值和内容流行度(Vehicle Node Value and Content Popularity，VNVCP)。首先，定义了连通性、中间中心性和特征向量中心性3个车辆节点属性用来评估车辆节点的值，具有不同值的车辆节点缓存具有不同流行度的内容,内容的重要性由其受欢迎程度决定。其次，该策略利用不同类型内容受欢迎程度的差异确保缓存内容分布均匀，同时评估来自多个属性的车辆节点的值以提高车辆节点利用率。仿真结果表明，VNVCP在缓存命中率、平均跳数和传输延迟方面明显优于传统的LCE(Leave Copy Every where)、Prob(0.5)和MPC(Most Popular Content)。

• 基于小波变换和残差神经网络的全盲频谱感知方法

  罗聪,鲁进,钱琼

  为了解决非平稳信号的时频图特征难以提取的问题，提出了基于小波变换和残差神经网络的全盲频谱感知方法。该方法通过连续小波变换将捕获的主用户信号变换成时频信息矩阵，同时转化为图片作为输入，通过残差网络进行训练和识别。仿真测试了不同小波基对非平稳信号的分解能力和所提算法在各种复杂无线信道环境下对非平稳信号的检测性能和泛化能力，以及对不同主用户信号的适应能力。结果表明，在信噪比为?-16 dB?时，该方法能在虚警概率为0.1时达到0.92的检测概率，同时amor小波更适合用于非平稳信号的分解且训练识别能力更优。

• 融合注意力机制的混合神经网络文本情感分析模型

  孔韦韦,田乔鑫,滕金保,王照乾,常亮

  以往的文本情感分析模型存在忽略文本边缘信息、池化层破坏文本序列特征的问题，并且特征提取能力与识别关键信息的能力也存在不足。为了进一步提升情感分析的效果，提出了一种基于注意力机制的动态卷积神经网络(Dynamic Convolutional Neural Network,DCNN)与双向门控循环单元(Bi-directional Gated Recurrent Unit,BiGRU)的文本情感分析模型DCNN-BiGRU-Att。首先，利用宽卷积核提取文本边缘特征，采用动态?k?-max池化保留了文本的相对位置序列特征。其次，构建了DCNN与BiGRU的并行混合结构，避免了部分特征损失问题，并同时保留局部特征与全局上下文信息两种特征，提高了模型的特征提取能力。最后，在特征融合之后引入注意力机制，将注意力机制的作用全局化，提高了模型识别关键信息的能力。将该模型在MR与SST-2两个公开数据集上与多个深度学习模型进行对比，其准确率分别提高了1.27%和1.07%，充分证明了该模型的合理有效性。

• 基于自注意力机制的干扰信号检测识别

  王瑞东,王世练,张炜,张彦龙

  为了解决卫星通信系统在对抗电磁环境中的干扰实时检测识别问题，提出了一种基于自注意力(Self-attention，SA)机制的高效轻量化网络模型。通过采用DenseNet加速对原始IQ信号的特征提取，并引入自注意力模块代替参数量较大的多重卷积层，实现对卫星通信系统中常见的干扰样式进行分类识别。仿真结果表明，在识别准确率方面达到常规的神经网络模型和算法性能水平的条件下，所提模型在网络复杂度和运算时延方面得到有效压缩。

• 基于可变形残差卷积与伸缩式特征金字塔算法的PCB缺陷检测

  孙志超,王博,张晓玲

  近年来深度学习技术在印刷电路板（Printed Circust Boord,PCB）缺陷检测上已获得快速进步，但现有算法针对PCB图像中多尺度高密度微小缺陷目标，如何精准高效地提取特征，提高检测精度及速度依然存在巨大挑战。提出了一种可变形残差卷积与伸缩式特征金字塔的PCB缺陷检测算法。在Faster RCNN的基础上，通过引入可变形残差卷积模块替换原始VGG16网络进行通道关系校准，提高算法对复杂缺陷目标特征的语义获取能力；利用一种伸缩式改进的特征金字塔NAS-FPN网络与原区域建议RPN网络融合，以改善算法对多尺度微小缺陷目标的识别能力；结合IoU Loss、Matrix NMS等tricks组合综合优化网络的检测精度及速度。通过实验，相比原始Faster RCNN，检测精度从90.08%提升到99.41%，检测速率从?4.08 frame/s?提升到?6.47 frame/s?。该方法能实现检测精度及速度双高的PCB缺陷检测，具有一定的实际意义。

• 空间站任务地面测控设备自动化运行方案的设计与实现

  赵晓明,魏瑞利,韦武刚,王青松,王中玉,苏新军

  针对我国航天地面测控设备现有自动化运行模式只适用于常规卫星任务而不适用于空间站任务的现状，提出了一种不改动设备现有软硬件的空间站任务自动化运行方案，设计了一种目标自适应的自动化运行软件流程。基于此流程，采用定时发送的任务队列技术，开发了一款自动化运行辅助软件，可使地面测控设备的自动化运行具备目标自适应功能，无论是在常规卫星任务还是空间站任务下均能实现自动化运行。针对空间站任务，在某测控设备上对该辅助软件进行了约两个月的自动化运行验证，结果表明该辅助软件可行、实用。经过多次迭代，目前自动化运行辅助软件运行稳定可靠，使用灵活方便。

• 基于MBSE的微波统一测控系统测试性设计

  吴慧伦

  针对当前微波统一测控系统研制中存在的测试性要求宽松、测试性设计模式落后的问题，通过综合权衡可靠性、维修性和保障性的各项要求和约束条件，确定了微波统一测控系统的测试性定量要求，并对开展测试性定量设计和验证的可行性进行了论证；采用系统工程设计思想，将测试性设计和功能设计融合，构建了基于模型的系统工程（Model-based Systems Engineering，MBSE）的测试性设计环境和设计流程，可为微波统一测控系统在数字化研制过程中开展测试性设计和仿真验证提供参考。

• 基于GNSS多通道跟踪接收机的阵列反欺骗方法

  张佳琪,李归,姚元,伍光新

  近年来，基于阵列天线的空域处理方法被认为是最有效的欺骗检测和抑制手段之一。提出了一种基于卫星导航接收机多通道跟踪能力的阵列反欺骗方法。多通道跟踪接收机对每一个捕获到的导航信号在所有阵元通道后均进行跟踪处理并提取信号幅度和载波相位观测量，首先计算载波相位双差平方和进行欺骗检测，然后利用载波相位单差和信号幅度比估计信号导引矢量，从而进行基于子空间投影的欺骗信号抑制或基于波束形成的真实卫星信噪比提升。理论分析和仿真试验证明，该方法可有效检测并消除同一来向的欺骗信号且不影响真实卫星信号质量。由于前端非理想因素带来的幅度和相位偏移都已包含在接收机跟踪通道提取的观测量内，实际应用时对阵列天线校准和射频通道均衡的要求明显降低。

• 一种基于四维天线阵改进时序的方向调制技术

  孙超

  四维天线阵能够在保持瞬时方向性不变的情况下使得仅侧射方向合法接收机能够准确接收完整信号，而位于非侧射方向的不期望接收机不能准确接收完整信号。这一保密通信功能的实现不需要引入新的天线结构，也无需使用传统阵列中移相器、衰减器，但是其误码率波束宽度等性能较传统天线阵有所牺牲。提出了一种改进时间序列的四维天线阵方向调制技术。通过合理地设计时间序列，该四维天线阵在实现保密通信的同时，相较于传统天线阵还具有更窄的误码率波束宽度、更高的误码率副瓣、更强的不期望方向混叠效应。此外，引入优化时间序列的四维天线阵还具备结构简单、设计灵活的优势，在保密通信等应用中前景良好。

• 一种基于低成本软件无线电的二维测向系统设计

  张紫晗,赵文杰,黄永辉,胡婉如

  为解决现有测向系统体积大、运算量高、成本高、同步采集困难等问题，设计了一种低成本高精度二维测向系统，由五阵元十字型天线阵列及HackRF One同步采集子系统组成。该测向系统通过外接频率源、引入时间同步信号以及初始相位校准分别实现了接收设备间频率同步、时间同步、相位同步，然后将同步的采集信号采用多重信号分类（Multiple Signal Classification,MUSIC）算法进行处理，估计出二维波达方向。实验结果表明，系统的同步误差可控制在一个采样周期内,定位误差小于2°，可广泛应用于雷达、声呐、室内定位等多种领域。

• 基于DDS相位搜索的数字阵列通道幅相标校技术

  周文涛

  在大型数字相控阵系统中，为了满足阵列增益及天线方向图特性，需要保证阵列通道的幅度和相位的一致性，而动态不一致性标校是大型阵列的标校难题。提出了一种基于直接数字频率合成（Direct Digital Synthesizer，DDS）相位搜索算法的数字相控阵通道一致性标校技术，较传统基于相关算法的标校技术，可有效降低对标校信号信噪比的要求，且可提升大规模数字阵列通道标校的效率。仿真结果表明，当信噪比等于?0 dB?时，采用所提算法可将幅度估计误差的均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）值控制在?0.3 dB?以内，相位估计误差的RMSE值可控制在1.5°以内，较传统算法的性能均提升了3倍。通过搭建样机评估系统，进一步验证了提出算法对数字相控阵通道一致性标校性能的提升。

• 雷达通信一体化子载波和功率联合分配方法

  张子睿,张贞凯

  雷达通信一体化系统是缓解无线电频谱拥塞和频谱资源短缺的高效解决方案。在雷达的最小信号噪声比和最小通信传输速率的约束条件下，通过构建混合整数非线性优化模型，提出了子载波和功率联合分配方法，实现系统总发射功率的最小化。首先将优化模型转化为线性模型并添加罚因子，然后选择用于雷达或通信目的的子载波。考虑到雷达性能和通信性能评价标准的差异，对用于雷达或通信目的子载波设置不同的发射功率约束，最终通过循环优化实现子载波和功率的联合分配。数值仿真结果表明，所提方法显著节约了功率资源。

• 太赫兹网络中基于优先级调度的低开销双信道MAC协议

  姚玉坤,周杨,周霜霜,任丽丹,张本俊

  针对现有太赫兹通信网络双信道MAC协议存在控制开销冗余和在竞争信道时缺少优先级调度策略等问题，提出了一种太赫兹网络中基于优先级调度的低开销双信道MAC协议（Low Overhead Dual-channel MAC Protocol Based on Priority Scheduling，LO-PSMAC）,包含通信距离预判、优先级调度策略的CSMA/CA和精简THz频段MAC帧三种机制，可有效提升信道利用率和整体网络吞吐量，同时减小控制开销和降低数据平均时延。仿真结果表明，所提协议与现有太赫兹双信道MAC协议相比，MAC层吞吐量和信道利用率分别提升了7.14%和14.75%，数据平均时延降低了14.21%。

• 面向船舶AIS自组织网络的地理位置路由算法

  刘星,潘佳明,吴昊,章小宁

  针对船舶自动识别系统（Automatic Identification System，AIS）的自组织网络路由算法设计问题，提出了一种基于优化的贪婪边界无状态路由（Greedy Perimeter Stateless Routing，GPSR）的技术方案。该方案利用AIS时分多址接入协议，为消息报文提供信道接入方法。首先，设计了位置报文的自适应转发策略，使船舶节点根据网络环境自主决策位置报文的转发行为；其次，通过缩小GPSR贪婪转发的选择范围，减少了因节点运动导致的边缘路由失败情况。仿真结果表明，所提方案实现了AIS船舶节点的有效组网。与现有转发策略相比，自适应转发策略降低92.7%的位置报文转发量，并降低了79.6%的时隙冲突率，可有效提高网络资源的利用率。?

• FBMC/OQAM中基于离散粒子群优化的峰均比抑制方法

  胡邓华,李磊,薛伦生

  部分传输序列(Partial Transmit Sequence,PTS)是降低正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）系统峰均比(Peak-to-Average Power Ratio,PAPR)的有效方法，但是PTS穷举法搜索最优解，使系统复杂度增加。针对这一缺点进行改进，提出了基于离散粒子群优化的部分传输序列(Partial Transmit Sequence based on Discrete Particle Swarm Optimization,PTS-DPSO)方法，并将其应用到基于偏移正交幅度调制的滤波器组多载波系统(Filter Bank Multicarrier with Offset Quadrature Amplitude Modulation,FBMC/OQAM)中。PTS-DPSO利用离散粒子群优化搜寻最优解，避免了系统复杂度的增加。通过仿真验证，PTS-DPSO可以有效抑制FBMC/OQAM系统过高的PAPR且误码率低。

• LDPC短码WBF-OSD组合译码设计

  周敏,包嘉筠

  为了在译码性能和复杂度之间取得折中，针对低密度奇偶校验（Low Density Parity Check,LDPC）短码设计了加权比特翻转（Weighted Bit-Flipping,WBF）译码与顺序统计量译码（Ordered Statistics Decoding,OSD）的组合译码方法。在接收端，首先进行WBF译码，如果译码失败，则将原始接收序列送入OSD进行译码，最后输出OSD译码结果，这种组合方式称为WBF-OSD-I译码。为了进一步提高译码性能，考虑到WBF-OSD-I译码算法中WBF译码存在的不可检错误导致译码错误的接收序列并没有进入OSD译码器进行译码，设计了WBF-OSD-II组合译码方式。这种WBF-OSD-II组合译码方式通过比较WBF译出的估计码字与接收序列的距离，根据选择的门限决定是否使用OSD译码，从而进一步降低译码错误概率。仿真分析验证了LDPC短码的WBF-OSD组合译码性能。

• OTFS调制系统的低复杂度GAMP算法实现

  方斌,田海,贾皓翔,赵旦峰,孙宇彤,何欣,周子建

  针对正交时频空（Orthogonal Time Frequealy Space,OTFS）调制技术信号检测算法复杂度高的问题，结合OTFS信道矩阵特性构建匹配滤波器，在广义近似消息传递(Generalized Approximate Message Passing,GAMP)算法的基础上，提出了基于期望最大化(Empectation Maxinization,EM)的阻尼广义消息传递算法。相较于传统的消息传递（Message Passing,MP）、近似消息传递（Approximate Message Passing,AMP）和GAMP等检测方式，所提算法有更低复杂度。在?500 km/h?的高动态场景中对该算法进行仿真，其误码率性能优于最小均方差（Minimum Mean Squared Error,MMSE）和传统的GAMP检测算法,并且具有更好的收敛性。

• 不确定信息下的评估指标权重配置方法

  孙文

  为了解决在数据不确定条件下极大熵权重配置模型找寻最优权重的问题，引入云模型将具有随机性和模糊性的数据转换为定性的数字特征。以此为基础在逼近理想解排序方法架构下定义了正负理想解，基于改进的欧氏距离设计了正负向距离，提出了多评估对象相对能力量化模型，并在极大熵准则下构建了新的权重配置模型,使得评估对象相对能力大小排序的专家知识得到充分运用。通过分析采用了模拟退火算法实现最优指标权重的搜寻，解决了原先算法模型不能应用于非凸优化情形的问题，进而给出科学合理的权重配置方案。仿真实例表明，在多次迭代后找寻到最优权重熵为?1.377 7?，满足要求，证明了所提算法的有效性。

• 基于拍卖算法的传感器协同目标分配方法

  段恒宇,赵爽宇,纪德东,张少卿

  针对体系化多域联合作战背景下的异构平台协同目标分配问题，以任务需求为牵引，总结了典型的传感器协同探测模式，建立了基于我方探测优势和敌方威胁程度的目标协同探测效能函数；由此提出一种改进分布式拍卖算法以适应不同的目标任务分配问题，通过优化随机竞拍顺序生成过程，实现整体探测效能最优。通过仿真验证了改进算法的有效性，为算法在实际场景中的参数设置提供了可借鉴的思路和规律。

• 多子带频域超宽带合成雷达半实物仿真

  刘淑一,刘永庆,高卓妍,贾岩,张祥坤

  宽带合成技术是实现距离向高分辨的一种有效手段，目前频域宽带合成方法拓展至超宽带合成，合成带宽受限，合成信号质量随子带数增加而恶化。针对这些问题，提出了一种适用于频率步进线性调频信号的多子带频域超宽带合成方法，采用预失真、子带间高精延时对齐、相位自适应调整等技术对影响信号合成质量的系统失真、延时误差、子带拼接处相位跳变改进，并搭建步进频雷达半实物仿真系统以验证所提方法的有效性及合成信号性能。实验结果表明，43个?28 MHz?带宽的子脉冲合成的超分辨距离向信号，带宽为?1.035 7 GHz?，时间分辨率高达?0.872 0 ns?，具有良好的点目标分辨性能，未来可应用于二维合成孔径雷达超分辨成像。

• 基于3D ResNet-LSTM的多视角人体动作识别方法

  杨思佳,辛山,刘悦,张雷

  在基于视频图像的动作识别中，由于固定视角相机所获取的不同动作视频存在视角差异，会造成识别准确率降低等问题。使用多视角视频图像是提高识别准确率的方法之一，提出基于三维残差网络（3D Residual Network，3D ResNet）和长短时记忆（Long Short-term Memory,LSTM）网络的多视角人体动作识别算法，通过3D ResNet学习各视角动作序列的融合时空特征，利用多层LSTM网络继续学习视频流中的长期活动序列表示并深度挖掘视频帧序列之间的时序信息。在NTU RGB+D 120数据集上的实验结果表明，该模型对多视角视频序列动作识别的准确率可达83.2%。

• 基于改进序列模式挖掘算法的告警关联模型

  吕磊,刘家宇,李琦,姚皓,李嘉周,张凤荔

  在电力故障发生时，会产生大量的电力故障告警信息数据，如何从电力故障告警信息中挖掘出可靠的关联规则，对后续电力的调度运维有着重要的影响。广义序列模式（Generalized Sequential Pattern,GSP）算法通过增加时间上的约束条件提高算法的效率，适合应用于电力故障告警信息挖掘的场景。针对GSP算法中的关键参数多和不同的参数组合影响算法的准确性和可靠性的问题，将遗传算法与GSP算法相结合，自适应地得到一组较好的参数，将参数代入GSP算法，从而得到更加可靠的关联规则，以此来解决在电力故障告警信息应用中很难为不同的数据集找到合适的参数组合的问题。通过实例验证，电力故障告警信息数据应用遗传算法结合GSP算法能够有效地得到更加准确和可靠的计算结果。

• 无线通信中的智能识别神经网络对抗攻击技术综述

  韩超,秦若熙,王林元,崔维嘉,闫镔

  利用深度学习解决无线通信识别问题的研究越来越多。为了建立安全可靠的深度神经网络模型，有必要研究其对抗攻击技术。在介绍对抗样本概念和攻击算法的基础上，提出了无线通信智能识别神经网络的对抗攻击模型；对近年来无线通信中智能识别神经网络的对抗攻击方法进行了对比分析，给出了当前对抗攻击方法的局限性和后续研究重点；最后展望了未来的研究方向。