电讯技术杂志

电讯技术杂志2024年第1期

• 电磁偏谐振阻抗匹配宽带传输超表面设计

  张潇,吕奇皓,金城,田步宁,杨凯

  针对传统传输超表面固有高Q值导致的工作频带窄的问题，提出了一种电、磁双模偏谐振阻抗匹配实现宽带传输超表面设计方法。建立了实现低损耗透波阻抗匹配的本征参数模型，并根据经典Drude-Lorentz模型分析了本征参数在电磁谐振与偏谐振区域的电磁特性。基于此，通过独立激励电、磁偏谐振模式，设计了满足宽频带阻抗匹配的本征参数电路模型。基于该模型，通过在超表面中引入金属微带线和平行贴片分别作为电、磁偏谐振器，调控结构的本征参数，从而在宽频带内实现所需本征参数条件。仿真和测试结果均证明，设计的超表面实现了双极化模式相对带宽为79.5%的3 dB传输带宽，且结构具有0°~40°的斜入射稳定性。该超表面具有超宽带、结构简单的特点，可应用于高性能天线罩设计中。

• 移动边缘网络中基于用户移动的服务功能链迁移策略

  周冬杨,潘显兵

  移动边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)通过在网络边缘部署服务器，提供计算和存储资源，可为用户提供超低时延和高带宽业务。网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)与MEC技术相结合，可在MEC服务器上提供服务功能链(Service Function Chain,SFC)，提升用户的业务体验。为了保证移动用户的服务质量，需要在用户跨基站移动时将SFC迁移到合适的边缘服务器上。主要以最小化用户服务的端到端时延和运行成本为目标，提出了MEC网络中具有资源容量约束的SFC迁移策略，以实现移动用户业务的无缝迁移。仿真结果表明，与现有方案相比，该策略具有更好的有效性和高效性。

• 一种FPGA集群轻量级深度学习计算架构设计及实现

  刘红伟,潘灵,吴明钦,韩毅辉,侯云,席国江

  传感器技术的发展带来了边缘、端设备功能的迅速迭代升级，也带来了战场前端的数据量成倍增长。针对边缘、端设备数据量的急剧增长和芯片计算处理能力的矛盾，结合Map/Reduce框架，提出了一种基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)计算集群资源的深度学习架构，能够实现多个深度学习算法的并行快捷部署和应用。该轻量级深度学习计算架构同时满足军事应用对“端”的智能处理能力提出的新要求，即不仅局限于数据采集和智能的应用，还必须具备分布式并行智能实时计算的能力。该FPGA集群轻量级深度学习计算框架部署不同类型算法容易，实时性高（ms级任务响应），可扩展性好，在多种类异构传感器、大场景大数据吞吐量的军事场景及森林防火等民用场景有广泛的应用前景。

• 基于时频融合的深度学习调制识别算法

  李辉,龚晓峰,雒瑞森

  自动调制识别(Automatic Modulation Recognition,AMR) 能够在缺少先验信息的条件下，识别出接收信号的调制类型，在非合作通信中起着至关重要的作用。为提高调制识别的准确率，提出了一种基于时频融合的深度学习调制识别算法。该算法将调制信号的时频图作为网络的输入，使用一维卷积分别提取信号的时频特征，并通过计算时频维度上的权重来突出重要的时频信息，使网络学习到更具区分度的时频特征。为了充分利用时频特征之间的互补性和相关性，使用了基于压缩和激励网络(Squeeze-and-Excitation Network，SENet)的时频特征融合策略。利用该网络对11种调制类型进行识别，实现了最高92.5%的识别准确率；在0 dB以上时，平均识别准确率达到90.87%，优于其他的深度学习算法。

• 基于AI通信的大规模MIMO信道状态信息反馈网络

  刘为波,颜彪,沈麟,丁宇舟

  在大规模多输入多输出系统中，由于天线数量的增加导致信道状态信息反馈带宽开销增大。为了减少反馈开销，提出了一种基于深度学习的反馈网络。该网络将卷积注意力模块和快速迭代收缩阈值算法(Fast Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm,FISTA)进行了结合。为了贴合实际应用，考虑到了噪声情况，分析了阈值敏感度。仿真结果表明，该网络在不同环境下其性能和鲁棒性可以得到进一步提高。

• 深度学习辅助的5G OFDM系统的信道估计

  王义元,常俊,卢中奎,余福慧,魏家齐

  传统的信道估计算法难以满足5G系统中的高速率低时延的需求。针对该问题，将通信信道的时频响应视为二维图像，提出了一种基于图像恢复技术的信道估计方法。首先，设定参数产生基于5G 新空口（ New Radio,NR）标准的物理下行链路共享信道（ Physical Downlink Shared Channel,PDSCH）的信道数据信息数据集，将所产生的信道矩阵看作二维图像；然后，构建基于卷积神经网络的图像恢复网络，并融入残差连接来提高网络的性能；最后，利用训练好的网络模型进行信道估计。仿真结果表明，与最小二乘算法（Least Square,LS）、实际信道估计（Practical Channel Estimation,PCE）和基于图像超分辨率ChannelNet网络相比，所提出的信道估计算法性能提升明显。

• 低轨卫星L频段中继通信载荷技术研究

  刘冕.,赵晖.,胡一皓.,刘才瑞.,薛晟.,王晋阳.,梁显锋

  针对深远海和陆基间高速率实时数据通信需求，完成了一种应用于低轨卫星的高集成度、低成本、低功耗L频段中继通信载荷的设计和实现。该中继通信载荷将通信天线、射频前端、信号处理单元、电源变换单元和接口单元等集成化设计。接收前端采用有源相控阵天线设计，发射前端设计了GaN功率放大器以提高接收单元獹/T值和发射单元等效全向辐射功率(Effective Isotropic Radiated Power,EIRP)。信号处理单元集成了零中频接收结构和直接射频调制结构，可完成反向链路8Mb/s载荷数据接收解调及前向链路数据处理转发的功能。载荷单机和装星后的环境模拟测试以及星地通信回路模拟测试结果表明，装星载荷可实现L频段卫星通信。整机质量为12.87 kg，在工作温度-25℃～+55℃范围内，发射端功率放大器输出大于30 W时，最大功耗为91.2 W(3.04 A/30 V)。

• 改进的NLCS星弹双基SAR俯冲前视成像算法

  席子瑞,段崇棣,左伟华,李财品,李东涛

  在俯冲阶段由于导弹具有加速度，速度大小和方向会发生急剧变化，其收发瞬时斜距会变复杂，将导致距离-方位向耦合严重和方位空变性问题，若直接进行方位向聚焦压缩，会造成图像畸变。针对这两个难题，采用一种改进的非线性变标(Nonlinear Chirp Scaling,NLCS)算法运用到新型星弹双基系统模型中。首先建立了星弹双基系统模型；接着利用级数反演法推导了二维频谱表达式，在二维频域中通过完成距离压缩和徙动校正来消除距离-方位耦合的影响，再利用改进的NLCS算法对方位向多普勒调频率进行补偿解决方位向空变性问题，完成方位向压缩聚焦，从而得到良好的成像结果。与改进的距离多普勒(Range Doppler,RD)算法相比，该算法减少了1.013×108浮点运算量(Floating Point Operations per Second,FLOPS)，边缘点方位向聚焦效果有了很大的改善，方位向峰值旁瓣比(Peak Sidelobe Ratio,PSLR)、积分旁瓣比(Integrated Sidelobe Ratio,ISLR)、分辨率分别提升了2.41 dB，1.29 dB，1.16 m，证明了该方法的有效性与可行性。

• 基于DDPG的综合化航电系统多分区任务分配优化方法

  赵长啸,李道俊,汪鹏辉,田毅

  综合化航电系统（Integrated Modular Avionics，IMA）通过时空分区机制实现共享资源平台下的多航电功能集成，分区间的任务分配方法的优劣决定着航电系统的整体效能。针对航电任务集合在多分区内的分配调度问题，提出了一种基于深度强化学习的优化方法。构建了航电系统模型与任务模型，以系统资源限制与任务实时性需求为约束，以提高系统资源利用率为优化目标，将任务分配过程描述为序贯决策问题。引入马尔科夫决策模型，建立基于深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG）法的IMA任务分配模型并提出通用分配架构；引入状态归一化、行为噪声等策略训练技巧，提高DDPG算法的学习性能和训练能力。仿真结果表明，提出的优化算法迭代次数达到500次时开始收敛，分析800次之后多分区内驻留任务方案在能满足约束要求的同时，最低处理效率提升20.55%。相较于传统分配方案和AC(Actor-Critic)算法，提出的DDPG算法在收敛能力、优化性能以及稳定性上均有显著优势。

• 基于改进鲸鱼算法的多无人机协同欺骗干扰技术

  丁宸聪,叶紫晴

  多机协同对组网雷达系统进行航迹欺骗干扰属于大规模优化问题，往往需要利用群体智能算法优化无人机的飞行任务，然而采用传统群体智能算法优化时往往会出现收敛速度慢、求解精度低等问题。针对这一问题，对标准鲸鱼优化算法进行了改进，提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的多无人机协同欺骗干扰技术。首先建立了多无人机协同欺骗干扰组网雷达的数学模型以及对应的优化函数，然后在标准鲸鱼优化算法的基础上引入了自适应惯性权值，提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。仿真实验表明，固定无人机数量为9架时，利用改进鲸鱼、标准鲸鱼、粒子群、蚁群4种算法分别优化多机协同欺骗干扰模型，得出改进鲸鱼优化算法平均运行时间最短，迭代次数最少，同时优化产生的实际航迹与理论值误差最小；逐步增加无人机数量至20架，利用上述四种算法进行模型求解时得出改进鲸鱼优化算法在不同无人机架数的条件下产生的假目标航迹条数均优于其他3种算法。

• 射频隐身仿真分析和评估研究

  杜增

  当前对飞行器平台射频隐身的重视度越来越高，为了贴合实际地分析评估射频隐身性能，提出了一种用于多机协同传感器信号级联合仿真的评估方法。结合射频特征、低被截获性能表征指标以及作战场景、飞行器平台、雷达模型、截获接收机模型和低被截获性能分析算法模型，构建了可以用来对多机协同等作战样式下的射频隐身性能进行分析评估的仿真系统，为射频隐身设计提供支撑依据与评估验证环境。针对信息量大、复杂度高的表征参量计算模型，研究其近似快速算法，提高仿真系统的实用性。

• 特征关联的服务功能链可靠性优化算法

  张顺利,邵苏杰

  针对优化服务功能链(Service Function Chain,SFC)可靠性时资源利用率低的问题，提出了特征关联的服务功能链可靠性优化算法。首先，从底层节点的资源可用率、周边资源密集度、全网中心性评价其作为虚拟网络功能（Virtual Network Function，VNF）实例备选节点的优势，从VNF实例的节点度数与带宽流量评价其作为备选对象的优势。其次，逐个对优越性最高的VNF实例选择备份底层节点，直到所有SFC的可靠性满足客户要求。在为VNF实例选择备份底层节点时，提出了基于资源特征关联感知的备份节点选择算法，将当前VNF实例所映射的底层节点与其他待备份VNF实例的底层节点的邻接节点进行关联，为当前VNF实例选择最优备份底层节点的同时，减少为其他待备份VNF实例选择备份底层节点时链路的开销。仿真结果表明，相比于已有算法，该SFC可靠性优化算法下备份实例数降低了约29%，备份带宽资源消耗降低了约42%，SFC接受率提升了约12%。

• 一种采用集成装袋树的雷达多次回波分类方法

  潘美艳,蔡兴雨,臧会凯,薛健

  传统雷达多次回波分类方法容易受到目标类型和幅度起伏特性等因素的影响，其泛化性和准确性难以满足雷达装备实际需求。针对该问题，提出了一种采用集成装袋树的雷达多次回波分类方法。该方法首先对雷达多脉冲回波数据进行幅度对数变换和相邻脉冲幅度补齐预处理操作，然后利用决策树算法从标注的训练数据中学习雷达多次回波在脉冲维的幅度起伏特征，最后通过多个分类器的集成实现对雷达多次回波的准确分类。实测雷达数据验证结果表明，所提方法分类准确率达到了95.9%，可有效提升雷达多次回波的分类性能，并且不依赖于经验门限的特性，增强了其泛化能力。

• 基于射频能量收集的无线中继网络资源分配

  钮金鑫

  针对现有射频能量收集网络资源分配研究局限于单个数据源场景，无法适配于多数据源网络的问题，提出了一种适用于多数据源场景的射频能量收集中继网络传输协议框架，在该框架内节点可作为源节点或中继节点传输自身数据或转发数据，并在其他节点的数据传输过程中完成射频能量收集。以协议框架为基础，分别以系统吞吐量及用户公平性为优化目标设计两种资源分配方案。仿真表明，两种方案可有效改善网络吞吐量及资源分配公平性。

• 基于张量四元数极化平滑的极化-DOA估计

  蓝晓宇,高佳琦,耿莽河,王宇鹏

  为了解决相干信号的极化平滑算法在小快拍数和低信噪比条件下估计性能较差的问题，结合四元数的正交特性和协方差张量方法，提出了一种基于张量四元数的极化平滑多重信号分类（Multiple Signal Classification,MUSIC）解相干算法。首先，为了充分利用接收数据样本中的多维结构信息，建立了由张量四元数表示的柱面共形阵列极化平滑信号模型；其次，将平滑后的张量协方差矩阵通过高阶奇异值分解得到信号子空间；最后，通过极化秩亏MUSIC算法对入射相干信号分别进行二维波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计和极化参数估计。仿真结果表明，该算法在小快拍数和低信噪比条件下具有更高的估计精度和分辨能力。

• 一种区分极化码编码的PDCCH帧和噪声帧的算法

  汪奕汝,管鹏鑫,王夏怡,赵玉萍

  在第五代移动通信系统中，采用极化码编码下行控制信息，并通过物理下行控制信道（Physical Download Control Channel，PDCCH）发送给用户设备，用户设备通过极化码盲检获得属于自己的控制信息。在通常情况下，用户设备接收到的帧包括极化码字帧和噪声帧，若将其全部进行译码，则存在不必要的开销。针对此问题，提出了一种基于阈值检验的区分极化码字帧和噪声帧的方法。该方法根据收端接收到的极化码字各个节点呈现出不同的硬判可靠度，为各个节点设置不同的硬判错误率阈值，对所有帧按照未通过阈值检验的节点个数进行由小到大进行排序，选取较小的帧进入后续的译码盲检，从而在盲检前剔除一定数量的噪声帧，显著降低用户设备端的盲检译码能耗。仿真验证表明，在复杂度相同的情况下，与已有的区分算法相比，该方案能将漏检率降低90%以上。

• 调制解调非理想特性联合补偿数字预失真方法

  姚元飞,张小舟,蔡方凯,李晓钰

  针对调制解调非理想特性影响数字预失真效果，导致邻信道功率比性能较差的问题，提出了一种调制端和解调端联合补偿的数字预失真方法。首先，建立了正交调制器、解调器的基带等效模型；然后，基于多项式预失真，利用正交调制器与解调器的特点，结合递归最小二乘法，推导出了联合补偿数字预失真原理，避免了仅通过调制端补偿，或者调制端、解调端分别补偿只能使数字预失真算法收敛到局部最优解的现象出现；最后，以甚高频航空通信常用的差分八相移键控（Differential 8 Phase Shift Keying,D8PSK）调制方式为例进行了仿真和实现验证，邻信道功率比相对无预失真可以改善28 dBc，相对现有联合补偿数字预失真可以改善16 dBc。

• 动态扰动辅助的串行抵消双比特翻转Polar译码算法

  曾俏丽,陈海强,周泉,刘远博,孙友明,黎相成

  针对串行抵消翻转译码算法（Successive Cancellation Flip，SCF）受限于单比特翻转而性能提升有限问题，提出了一种双比特翻转译码算法（Successive Cancellation Flip with 2 Bits，SCF2）。针对SCP算法扰动方差初始值固定的问题，设计了一种扰动方差可随码长和码率变化的改进SCP算法。在此基础上，结合翻转和扰动机制，提出了一种动态扰动辅助的串行抵消双比特翻转（Dynamic Perturbation-Aided SCF2，DPA-SCF2）译码算法，并对其译码复杂度和性能进行了分析。仿真结果显示，相比于列表长度为4的循环冗余校验辅助串行抵消列表（Cyclic Redundancy Check Aided Successive Cancellation List,CA-SCL）译码算法，所提算法最大可获得约0.5 dB的性能增益。

• 基于宽深超分辨率网络的信道估计方法

  谢朋,钱蓉蓉,任文平

  在正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM) 系统中由于快衰落导致信道特征不连续,常规的信道插值方法无法准确反应导频与整个信道之间的关联性。针对这一问题，提出了一种基于宽深超分辨率（Wide Deep Super-resolution,WDSR）网络的信道估计方法,把导频值通过最小二乘估计（Least Squares,LS）初步插值,再通过WDSR网络再次放大重构整个信道的响应。将信道估计插值上采样替换成初步插值和图像超分辨率上采样两步。仿真结果表明,与超分辨率卷积神经网络(Super-resolution Convolutional Neural Network,SRCNN)信道估计算法相比,在不同种类的信道以及导频数下WDSR信道估计方法均方误差性能提升约4.6 dB。

• 基于解码转发CR-NOMA协同系统物理层安全性能分析

  吕铄,嵇建波

  分析了认知无线电（Cognitive Radio，CR）非正交多址（Non-orthogonal Multiple Access，NOMA）网络中的物理层安全性能。考虑到现有窃听者，支持NOMA的CR通过Nakagami-m信道以解码转发协作模式传输数据。为了分析CR-NOMA物理层安全性能，通过连接中断概率和安全中断概率的闭式表达式来评估CR-NOMA的安全性能。此外，通过蒙特卡罗模拟仿真以验证推导出的分析结果，并深入分析了参数对系统性能的影响。

• 机载低轨卫星通信发展及关键技术综述

  陈书恒,莫嘉倩,莫小欣

  卫星通信是保障机载平台远程飞行的主要通信手段。低轨卫星通信具有传输损耗小、传输时延短、卫星发射灵活、能全球覆盖等优点，已成为机载卫星通信领域的研究热点。梳理了国内外机载低轨卫星通信技术发展历程，开展了机载低轨卫星通信应用分析，重点从相控阵天线、信号同步、编码调制、接入与切换等方面阐述了机载低轨卫星通信需要解决的关键技术，探讨了机载低轨卫星通信发展趋势，可为机载低轨卫星通信系统建设应用提供借鉴。

• 基于期望传播算法的多天线信号检测：架构、技术与挑战

  蒲旭敏,孙致南,宋米雪,陈前斌

  近年来，期望传播(Expectation Propagation，EP)算法被广泛应用于多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output，MIMO)信号检测。EP是一种优良的贝叶斯推断算法，能够良好匹配信号检测工作所对应的贝叶斯模型，是目前接近最优检测算法的先进检测算法之一。面向6G，EP可在诸多场景达成高性能信号检测，对未来超高可靠通信需求提供支撑，具有实际研究意义。然而，当前研究缺乏该算法的综述性分析，相关研究人员缺乏直观学习参考。概述了基于期望传播算法的MIMO信号检测架构以及相关技术研究现状，总结了现有问题并展望了未来研究挑战，旨在为相关研究人员提供思路，为EP信号检测算法服务6G实际通信场景做出贡献。