电讯技术杂志

电讯技术杂志2024年第3期

• 移动性感知下基于负载均衡的任务迁移方案

  鲜永菊,韩瑞寅,左维昊,汪帅鸽

  针对移动边缘计算中用户移动性导致服务器间负载分布不均，用户服务质量(Quality of Service,QoS)下降的问题，提出了一种移动性感知下的分布式任务迁移方案。首先，以优化网络中性能最差的用户QoS为目标，建立了一个长期极大极小化公平性问题(Max Min Fairness,MMF)，利用李雅普诺夫（Lyapunov）优化将原问题转化解耦。然后，将其建模为去中心化部分可观测马尔可夫决策过程(Decentralized Partially Observable Markov Decision Process,Dec-POMDP)，提出一种基于多智能体柔性演员-评论家(Soft Actor-Critic,SAC)的分布式任务迁移算法，将奖励函数解耦为节点奖励和用户个体奖励，分别基于节点负载均衡度和用户QoS施加奖励。仿真结果表明，相比于现有任务迁移方案，所提算法能够在保证用户QoS的前提下降低任务迁移率，保证系统负载均衡。

• 基于GAIN-LSTM网络的雷达PRI序列还原及识别方法

  李忠媛,鲜果,龚晓峰,雒瑞森

  开展脉冲重复间隔（Pulse Repetition Interval,PRI）模式识别工作是电子支援系统的一项重要任务。现代复杂电磁环境下，受雷达辐射源部署和接收设备本身影响，雷达脉冲丢失率极高，导致分选后PRI序列调制规律被破坏，现有的PRI模式识别方法准确率不足。针对上述问题，从PRI序列还原角度出发，并结合PRI序列本质是时序序列的特点，提出GAIN-LSTM（Generative Adversarial Imputation Nets and Long Short Term Memory）网络架构，其先对丢失脉冲位置进行补全操作，恢复PRI调制规律，然后对还原后PRI序列进行调制模式识别。仿真结果表明，提出的GAIN-LSTM网络架构在脉冲丢失率70%时仍保持95%的正确识别率。

• 基于注意力和自适应特征融合的SAR图像飞机目标检测

  夏一帆,赵凤军,王樱洁,王春乐

  针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中飞机目标尺度多样性及背景强散射干扰的问题，提出了一种基于坐标注意力和自适应特征融合的YOLOv4 SAR图像飞机目标检测算法。该方法首先在主干网络引入坐标注意力机制，以增强对于飞机散射点组合结构的聚焦能力以及抗背景干扰能力。其次，在特征增强网络中引入自适应特征融合机制，提高了对不同大小飞机的特征提取能力，同时改善了YOLOv4算法召回率和精确率不平衡的问题。最后，通过改进的 K-Means聚类针对飞机目标调整先验框的尺寸，提高了模型的定位精度。实验结果表明，改进算法召回率达到91.01%，精确率达到90.09%，AP0.5达到92.34%，分别较原YOLOv4算法提高2.49%，6.56% 和3.62%。

• 动态深度神经网络的硬件加速设计及FPGA实现

  王鹏,任轶群,范毓洋,张嘉诚

  基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)实现的卷积神经网络由于具有优秀的目标识别能力，广泛应用在边缘设备。然而现有的神经网络部署多基于静态模型，因此存在无效特征提取、计算量增大、帧率降低等问题。为此，提出了动态深度神经网络的实现方法。通过引入模型定点压缩技术和并行的卷积分块方法，并结合低延迟的数据调度策略，实现了高效卷积计算。同时对神经网络动态退出机制中引入的交叉熵损失函数，提出便于硬件实现的简化方法，设计专用的加速电路。根据所提方法，在Xilinx xc7z030平台部署了具有动态深度的ResNet110网络，平台最高可完成2.78×104 MOPS（Million Operations per Second）的乘积累加运算，并支持1.25 MOPS的自然指数运算和0.125 MOPS的对数运算，相较于i7-5960x处理器加速比达到287%，相较于NVIDIA TITAN X处理器加速比达到145%。

• 基于FPGA的YOLOv5s网络高效卷积加速器设计

  刘谦,王林林,周文勃

  为提升在资源受限情况下的嵌入式平台上卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）目标识别的资源利用率和能效，提出了一种适用于YOLOv5s目标识别网络的现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)共享计算单元的并行卷积加速结构，该结构通过共享3×3卷积和1×1卷积的计算单元提高了加速器硬件资源利用率。此外，还利用卷积层BN(Batch Normalization)层融合、模型量化、循环分块以及双缓冲等策略，提高系统计算效率并减少硬件资源开销。实验结果表明，加速器在200 MHz的工作频率下，实现的卷积计算峰值性能可达97.7 GOPS（Giga Operations per Second），其YOLOv5s网络的平均计算性可达78.34 GOPS，与其他FPGA加速器方案相比在DSP效率、能耗比以及整体性能等方面具有一定的提升。

• 极低频电流场透地通信路径损耗建模与分析

  徐湛,温晓雯,张淦

  针对水平方向地电极电流场无线强穿透信息传输需求，研究了基于极低频水平双电极电流场信道传输特性。考虑到电极半径、电极入土深度、电极间距、发射信号频率和信号传输距离等参数对透地（Through-The-Earth,TTE）通信传输性能的影响，建立了地电极电流场TTE通信路径损耗模型，分析了各参数对路径损耗的影响，确定了信号传输最佳工作参数。根据选定参数搭建了极低频电流场TTE通信系统，在200 m和400 m通信距离下测试了3~10 Hz信号的路径损耗，通过试验数据与仿真结果对比分析验证了模型的准确性。

• 一种基于改进ORB特征匹配的无人机视觉导航方法

  陈明强,张勇,冯树娟,周子杨,解靖涛

  为了解决在全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System）拒止情况下无人机导航能力缺失等问题，提出了一种基于改进快速提取旋转描述子（Oriented FAST and Rotated Brief，ORB）图像特征匹配的无人机视觉导航方法。首先，为了实现无人机的绝对定位，提出了一种特征图像基准数据库构建方法；其次，为提取图像数据集的特征点，采用了一种结合尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform，SIFT）的尺度空间优化ORB特征提取算法；最后，为了将图像特征与图像基准数据库快速匹配并提高其匹配精度，提出了一种改进ORB特征匹配算法——ORB+GMS+PROSAC算法。通过在ArcGIS中分割图像构建基准数据库并进行实验分析，结果表明，基于ORB+GMS+PROSAC特征匹配算法性能显著提升，其中匹配准确率上升5.05%，匹配时间减少41.61%，明显优于其他传统特征匹配算法。

• 一种卫星隐蔽通信信号盲分离算法

  王亮,魏合文,陆佩忠

  重构抵消算法是卫星隐蔽通信信号分离的关键技术，算法的性能主要依赖于参数估计的精度。然而在实际环境中，参数估计误差带来的算法性能损失无法被避免。此外，对信号的重构使得该算法计算复杂度较高。针对这个问题，首先分析了参数估计误差对分离性能的影响，然后提出基于盲均衡算法的协作分离算法，提升信号分离性能的同时降低了算法的计算量。仿真实验表明，新算法相较于重构抵消算法，降低了对参数估计精度的依赖，当参数估计误差大于0.05时，信号的解调误码率降低了一个数量级左右。

• 动态变化混叠模型下盲源分离中的源数估计

  白琳,温媛媛,李栋

  在进行欠定盲分离时，特别是对于源信号数目及混合矩阵动态变化的情况，常规的欠定盲分离及源数估计方法不能对源信号数目的变化时刻做出判断，因此很难实现动态变化的源信号数目实时和准确的估计。针对这个问题，提出了一种动态变化混叠模型下欠定盲源分离中的源数估计方法。首先，建立动态变化混叠情形下盲源分离的数学模型及动态标识矩阵。其次，基于构建的动态标识矩阵统计和判断动态源信号数目的变化情况。最后，通过分段时间内多维观测矢量采样点聚类区间局部峰值统计，实现动态变化混叠模型下盲源分离中的源信号数目的有效估计。仿真结果表明，该方法能有效实现动态变化混叠模型下欠定盲源分离中的源数估计，并且信号估计效果良好。

• 成熟因子映射的双系统选星方法

  李想,孙鼎,安毅,陈勇,滕云龙

  传统的选星方法通常以遍历为手段，在可见星较多的情形下往往计算量很大。常规的遗传算法通常固定交叉和变异概率，产生不必要的时间消耗。针对这些问题，提出了引入成熟因子映射交叉概率和变异概率的双系统遗传选星算法，目的在于快速地找到最优解或可接受的次优解。该方法以几何精度因子(Geometric Dilution of Precision,GDOP)为适应度，构造单染色体种群，定义成熟度来指导交叉变异操作，再经过每代精英保留策略和隔代种群数量控制，最终搜索得到符合门限的可接受解。实验结果表明，在进化200代的条件下，成熟因子映射遗传算法比常规遗传算法的搜索时间平均节省约24.75%，引入种群数量控制机制后搜索时间进一步节省了约55.32%。该方法可以快速获得稳定数学期望的可用选星集合。

• 面向动态环境的虚拟光网络资源优化算法

  张顺利,邵苏杰

  为解决采用单个虚拟网特征重配置导致虚拟网接受率低的问题，基于资源竞争特征重构底层网络模型，并基于此构建虚拟网映射线性规划模型。设计了无划分的随机舍入优化算法和有划分的随机舍入优化算法，为每个虚拟网分配全局最优的底层网络资源。与现有算法相比，该算法下虚拟网请求的平均接受率提升11%，节点资源平均利用率提升61%，链路资源平均利用率提升27%。

• 无蜂窝大规模MIMO系统接入点动态选择算法

  申敏,裘德市

  在无蜂窝大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）系统中，所有接入点（Access Point，AP）为用户提供服务的方式会造成较大的功率消耗和增加前传链路压力。以“用户为中心”的AP选择方案为每个用户选择最佳的AP集合,使系统频谱效率和能量效率得以提升。为了给每个用户选择最佳的AP集合，提出了一种基于反向传播（Back Propagation，BP）神经网络的接入点动态选择算法。将AP与用户之间的大尺度衰落向量作为输入，AP与用户之间的连接关系作为BP神经网络输出的预测向量，同时，针对BP神经网络初始化权值，提出了一种改进的自适应遗传算法以提高算法的收敛速度和收敛性能。仿真结果表明，改进后的BP神经网络预测结果更接近于实际值，并且比全连接和启发式的AP选择方案具有更高的系统和速率。

• 用于大规模MIMO系统的改进自适应SOR检测算法

  陆佳,李鹏,冯姣

  大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）系统由于具备较多的天线数，会导致传统线性信号检测算法如最小均方误差（Minimum Mean Square Error，MMSE）的复杂度过高。针对以上问题，提出了F修正的自适应超松弛迭代（F-corrected Adaptive Successive over Relaxation，FA-SOR）检测算法。该算法首先利用超松弛迭代（Successive over Relaxation，SOR）算法避免高阶矩阵求逆运算，降低复杂度；其次使用F修正的公式自动更新SOR算法迭代使用的松弛参数，同时优化迭代的公式与初始解来加快收敛速度。仿真结果表明，不论在理想独立信道还是相关信道下，相比于现有的自适应SOR算法，FA-SOR都能以更低的复杂度达到更低的误码率，同时逼近MMSE算法的性能。

• 一种基于SIC-CDM的低复杂度混合波束赋形方案

  周围,贺凡,廖先平,黎婧怡,杨秋艳

  为了平衡毫米波大规模多输入多输出系统的性能和硬件开销，降低系统功耗，以频谱效率为优化目标，在部分连接结构下提出了一种收发端联合设计的低复杂度混合波束赋形方案。 首先，基于连续干扰消除将原始优化问题转化为多个子阵的速率优化问题；然后，利用坐标下降法完成模拟波束赋形矩阵设计；最后，引入等效信道矩阵大幅降低矩阵维度，再对其进行奇异值分解获得数字波束赋形矩阵。仿真结果表明，与其他算法相比，所提算法在系统功耗降低的同时保持了较优的性能，且性能逼近部分连接结构的最优方案。

• 最大SNR准则的共形阵列波束合成方法

  张华健,李聪颖,黄治磊,周文斐,曾浩

  相控阵波束合成的最终目的是提高接收信号的信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)，但是由于共形阵阵面是弯曲的，各个阵元具有不同的接收SNR，把所有阵元移相后直接进行波束合成并不能保证获得最大SNR。在考虑单元方向图影响情况下，通过对共形相控阵天线接收SNR解析表示，采用迭代方式对阵元是否接入波束合成进行判断，确保了天线具有最大SNR输出。计算机仿真证实了阵元选择方法的正确性。

• 采用差分星座图的SDR设备射频指纹识别

  安永丽,申俊峰,纪占林

  差分星座图(Differential Constellation Trace Figure,DCTF)在射频指纹(Radio Frequency Fingerprint,RFF)识别中具有良好的性能，但在低信噪比情况下会产生严重的模糊。为了提高DCTF的识别精度，设计了注意力残差卷积神经网络模型，即DCTF-Res2Net模型。该模型在网络提取特征时加入注意力模块来提高DCTF的识别精度，并将标签平滑损失函数与网络模型结合，有效缓解了DCTF中的离群点对网络模型的干扰。在实验中，根据不同的传输方式和传输场景构建了完备的DCTF的数据集，并用DCTF-Res2Net模型对其进行分类。实验结果表明，在信噪比为5 dB的情况下，与传统的残差网络相比，所提出的DCTF-Res2Net模型可以达到更高的识别精度。

• OFDM叠加导频联合信道估计和检测方法

  赵恒,袁正道,刘飞,崔建华

  针对现有正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）系统信道估计和迭代检测算法中频谱效率低和鲁棒性差等问题，提出了一种基于酉近似消息传递和叠加导频的信道估计与联合检测方法。首先，在软调制/解调中叠加导频对正交幅度调制的星座点进行预处理，检测时将叠加的导频作为频域符号的先验分布，利用置信传播算法进行调制和解调，实现检测模型的简化。然后，应用因子图-消息传递算法对OFDM传输系统和信道进行建模和全局优化，引入酉变换加强信道估计算法的鲁棒性。最后，建立OFDM仿真环境对现有方法进行仿真分析。仿真结果表明，相对于现有的独立导频类算法，所提算法能够以相同复杂度显著提升OFDM系统的频谱效率和鲁棒性。

• 飞行器格栅结构电磁特性分析

  王一珺,艾俊强,崔力,张维仁

  飞行器格栅结构能够阻碍电磁波入射到腔体结构形成强的后向散射。为研究菱形栅孔的电磁屏蔽规律，采用波导传输理论和Floquet定理分析了均匀格栅的电磁屏蔽原理。针对孔径边长、线宽和两边夹角等5组几何参数，建立变参数模型并计算了传输参数玈21和可屏蔽带宽占比。仿真结果表明,孔径边长和格栅深度对屏蔽效能影响较大；随着两边夹角增加,TE和TM极化的屏蔽效能呈现相反的增减趋势。最后，选取屏蔽效能较优的栅孔，构建了加装格栅的进气腔体模型，计算了掠入射状态下的散射特性，结果表明，在水平极化和垂直极化下，格栅均能有效屏蔽腔体散射。

• 基于高分辨一维距离像及其特征的空间目标识别效果分析

  王放,韩晓磊,张延鑫

  目标高分辨一维距离像（High Resolution Range Profile,HRRP）中包含了丰富的目标尺寸、结构等目标特征，是进行空间目标身份识别的有效途径。但由于卫星宽带雷达实测数据获取难度大，前期相关研究多集中于基于HRRP的目标识别算法，结论也多是基于仿真数据和少量类别（几类）的前提下得到的，与工程应用实际情况有较大差距，工程指导意义有限。为解决这一问题，基于地基雷达获取的30类卫星目标的大量一维距离像实测数据，从识别正确率的角度对目标HRRP及其特征（组合）的可分性和在空间目标个体识别中的应用效果进行了量化分析，分析结果可为后续基于HRRP的空间目标个体识别技术研究和工程应用提供可靠依据。

• 基于悬置微带结构的无反射滤波器

  杨梦洋,肖建康,李小芳

  通过悬置微带传输线结构进行了无反射滤波器的研究和设计。首先利用耦合线结构设计了中心频率为3.92 GHz，插入损耗为0.32 dB，在0.1~10 GHz内回波损耗超过11.6 dB，中心频率处超过38 dB的双端口无反射带通滤波器；又利用λ/4开路谐振器和λ/4短路谐振器作为滤波单元，设计了中心频率为4.25 GHz，回波损耗在1.5~6 GHz内超过11 dB，在中心频率处超过40 dB的双端口无反射带阻滤波器。所提出的这两款无反射滤波器具有无反射频带范围宽、工作频带内玈11衰减大、多层自封装等突出优点。

• 可见光室内定位技术研究进展

  陈静,刘旋,郑杰

  可见光赋能的定位技术具有无电磁辐射、成本低、精度高、安全性高、不易受电磁干扰等优势，故近年来可见光室内定位技术（Visible Light Indoor Positioning,VLIP）受到了学界和业界的广泛关注。为了展示VLIP的研究进展和发展全貌，阐述了VLIP的系统架构及相关通信技术，对VLIP基础定位方法及其相关辅助定位技术进行了详细地梳理、分类和对比分析，针对VLIP当前面临的挑战分析了潜在的解决方案，展望了VLIP未来研究方向。

• 基于超表面的卫星天线设计进展综述

  韩冷,谢文宣,龚安民,杨于飞

  超表面是由亚波长尺寸单元密集排布组成的平面结构，具有强大的电磁波调控能力，而基于超表面的新型卫星天线在缓解业务多样化和用户数量激增方面极具潜力。介绍了目前卫星天线发展现状趋势，对传统天线加载超表面和单一超表面天线加以区分，归纳了加载超表面后天线所具有的低剖面、多极化、波束控制等优势，综述了超表面作为主要辐射元件的天线设计。分析了超表面在不同天线设计方案中的工作原理、效能以及存在的优势与不足，最后讨论了超表面卫星天线的发展方向，指出超表面技术在卫星天线设计领域中具有实用价值。