电讯技术杂志

电讯技术杂志2024年第6期

• 基于深度强化学习的无蜂窝系统无线接入点选择算法

  赵婉楠,宋晓阳,赵迎新,吴虹,刘之洋

  面向以用户为中心的无蜂窝分布式多输入多输出（Multiple睮nput Multiple睴utput,MIMO）架构，研究利用不完备信道状态信息（Channel State Information,CSI）下实现无线接入点（Access Point，AP）与用户（User Equipment，UE）之间的选择，提出基于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）的高效分配算法,通过使用不完备CSI快速生成以用户为中心的AP集合，减少了对前馈链路容量的占用。仿真结果表明，与其他传统选择算法相比，所提出的DRL接入点选择算法可以获得至少22.48%的总遍历频谱效率增益；与深度Q网络 (Deep睶睳etwork，DQN)算法相比，可以获得约14.17%的总频谱效率增益。

• 基于CNN-win Transformer的分布式超宽带雷达人体动作识别

  张丽丽,贾德振,潘天鹏,刘彦娟

  针对传统雷达人体动作识别方法中特征提取能力不足和上下文建模困难的问题，提出了一种结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)和Swin Transformer的网络模型，用于有效识别分布式脉冲超宽带雷达数据中的人体动作。通过多分支的CNN对多个雷达的多个谱图、雷达数据的幅度和相位等特征进行提取和融合，利用Swin Transformer模块的多层自注意力机制对生成的特征映射进行上下文建模，提取具有高级语义信息的特征。采用代尔夫特理工大学（Technische Universiteit Delft）公开的数据集进行5折交叉验证，结果表明所提方法能够有效识别9类连续人体动作，识别准确率达到98.2%。

• 可重构智能表面辅助的无源波束成形和信号检测

  王丹,罗一丹,曹磊

  针对基于空间调制的可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)联合无源波束成形和信号检测系统中无源波束成形的非凸二次约束二次规划问题，提出了基于连续凸逼近(Successive Convex Approximation，SCA)和优化最小化(Majorization-inimization，MM)的低复杂度算法。针对用户信息的双线性检测问题，提出自适应阻尼因子双线性广义近似消息传递(Bilinear Generalized Approximate Message Passing，BiG睞MP)算法，在保证误码率性能的同时算法具有更快的收敛速度与更低的复杂度。针对仅有0和1组成的可重构智能表面信息检测，提出基于广义近似消息传递(Generalized Approximate Message Passing，GAMP)算法的改进算法，在计算从检查节点到变量节点的消息时算法不使用GAMP算法中近似值，而直接计算信息。仿真结果表明，在降低误码率性能方面改进的GAMP算法比GAMP实现了4 dB的信噪比增益。

• 基于改进SFLA-lman神经网络的电离层杂波抑制方法

  刘强,尚尚,乔铁柱,祝健,石依山

  针对高频地波雷达目标检测中电离层杂波的干扰问题，提出了一种基于改进混合蛙跳算法优化Elman神经网络预测抑制电离层杂波的策略。为解决混合蛙跳算法初始种群分布不均匀、收敛精度低、易陷于局部极值等问题，引入Cubic混沌映射、莱维飞行策略、非线性平衡因子和复制操作，增强种群多样性，提高算法搜索能力。利用改进后的算法和其他算法分别优化Elman神经网络预测抑制模型，结果表明，改进后的算法无论是在收敛精度和稳定性上，还是在临近距离单元电离层杂波的预测抑制上，都取得了显著的提升。在基本保留目标信号的基础上，平均信杂比较原始回波提升18.52 dB，较原始混合蛙跳算法提升1.08 dB，对于电离层杂波的抑制具有较高应用价值。

• 卫星5G通信抗干扰时频同步算法

  张瑞欣,崔高峰,李峰,王卫东

  为了提高卫星通信系统的抗干扰和抗频偏能力，提出了一种在5G物理层波形中融入扩频技术的传输波形设计方案和辅同步信号（Secondary Synchroniztion Singnal，SSS）辅助主同步信号（Primary Synchronization Signal，PSS）多步联合抗干扰时频同步算法。该算法的实现分为3步：首先采用SSS辅助PSS二维时间同步得到粗同步点；然后根据粗同步点进行整数倍和小数倍频偏估计与补偿，其中小数倍频偏估计分为PSS扫频粗频偏估计和SSS辅助PSS互相关精频偏估计；最后对频偏补偿后的接收序列再次进行精时间同步和频偏补偿。仿真结果表明，所提设计方案和同步算法可以抗干信比为12 dB的干扰，并且在低信噪比下的性能优于传统算法。

• 5G终端抗自干扰射频接收前端设计

  高峻

  以发射机非线性为主的自干扰普遍恶化5G终端接收机性能。为此，设计了一款抗自干扰射频接收前端。从典型架构和设计要求入手，提出抗自干扰因素分解法，通过实际场景的指标分解，分别讨论隔离度和线性度等因素，利用理论分析及公式推导给出了设计要求与射频接收前端各指标之间的关系，从而提供了在已知设计要求条件下的产品设计准则。经产品投产和实物测试，测试结果与设计要求吻合，验证了该套设计方法的有效性。与国际通用标准相比，该产品的抗自干扰能力提升15 dB以上。

• 面向覆盖性能均质优化的多波束卫星波束组构型设计

  赵旭,王磊,张新军,郝利云

  在当前多波束通信卫星的波束设计中，波束一般按照频率和极化关系构成波束组（网元）进行管理，而在当前网元的构型设计当中，网元波束之间往往存在地理耦合性强的特点，即在每一个网元之中，波束地理聚集性强、重叠度高，因而影响了区域服务保障的可靠性并且导致单网元工作下的波束覆盖面积有较多重叠，进而制约了多波束卫星系统的整体覆盖效能。针对该问题，构建了以单网元波束覆盖性能均质优化为思路的组合优化问题以重构网元波束构型方案，并设计基于模拟退火算法的优化方法进行最优方案求解。在该方法中，针对多波束重叠覆盖区面积计算复杂度高的难点，设计了基于重要性采样的蒙特卡罗方法进行估算。通过以天通卫星为例进行算法性能验证，新型网元波束构型方案下，单个网元的波束分布具有地理分散均匀的特点，波束之间的重叠度明显减小，最差波束覆盖面积提升37%，平均波束覆盖面积提升28%。

• 融合双域特征均衡的遥感图像道路提取

  徐虹,杨莹洁,文武,吴蔚,王岩,孔维华

  当前遥感图像道路提取模型仍在很大程度上受道路植被遮挡所影响，导致网络模型对道路信息误判。为此，基于双域特征均衡提出了一种不受遮挡物影响的道路提取方法，高效地实现植被遮挡下的道路提取。具体而言，提出了一种新的道路提取卷积神经网络，该网络由去除遮挡子网络和道路提取子网络组成。在去除遮挡子网络中嵌入一个分层卷积模块用于提取输入图像的深层结构特征和浅层纹理特征，以及双域均衡模块用于特征还原，以此去除目标道路上的遮挡物。道路提取子网络用于对去除遮挡后的道路结构进行精细的分割，得到准确性更高的道路提取结果。通过在四川西南农村地区的遥感数据集上进行大量实验，结果显示基于双域特征均衡的方法相较于其他遥感图像道路提取方法在像素精确度(Overall Accuracy,OA)和交并比(Intersection over Union，IoU)指标上达到了最高，分别是98.16%和85.38%。

• 低轨大型星座分布式数据接收资源调度方法

  任勃,朱志诚,宋建国,袁辉

  许多监视与早期预警应用通过具备高时效性的对地观测数据实现。低轨大型星座观测数据接收任务调度的主要挑战是卫星数量大，中心化资源调度冲突消解面临困难。为此，提出一种新的分布式数据接收资源调度方法。首先，基于星间与星地链路融合构建卫星与地面设备之间的分布式传输链路，在卫星、设备、链路组成的无向网络图中，计算数据下传任务期间分布式链路的最短路径及其持续时长；其次，针对由每个设备的最短路径时间窗口合并构成的集合，利用Q学习方法求解数据接收完成率的优化问题。仿真测试结果表明，在典型的数据接收场景下，采用Q学习求解的数据接收完成率优于“先可见先跟踪”的基准资源调度方法，提升接近1%；与仅使用境内地面站的数据接收资源调度相比，数据接收完成率提升超过50%。

• 基于TOPSIS-OPSO的侦察星座优化设计

  刘亚丽,熊伟,韩驰,熊明晖,刘正

  侦察星座优化是天基信息体系建设的关键问题。为弥补以往研究大多只采用少量性能指标进行侦察星座优化的不足，提出了一种综合考虑5项性能指标的侦察星座优化模型。在解算优化模型过程中，为解决传统基于Pareto支配的进化算法出现的选择压力与多样性不足的问题，提出了TOPSIS-OPSO(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution-ulti睴bjective Particle Swarm Optimization)算法，将多属性决策领域的TOPSIS引入进化算法中，并与SPD(Strengthened Pareto Dominate)相结合，得到一种能够同时增强种群收敛性与多样性的环境选择策略。提出了基于Harmonic距离的全局最优粒子选择策略，加快种群收敛速度，保护种群多样性；提出了自适应进化算子选择策略，帮助算法摆脱局部最优解。将TOPSIS-OPSO算法应用在侦察星座优化问题上，并与MOPSO、DGEA、AR-OEA 3种经典方法进行实验对比分析，实验结果显示，所提算法比其他3种算法在Δ*、IGD和HV上的最优指标值分别提升了19.76%、89.07%和28.2%。

• 一种适用于雷达侦测的UWB-OSCA算法

  魏本杰,丁元博

  针对宽带雷达检测门限值设置难度大、系统复杂度高、实时性差等问题，提出了一种UWB-OSCA（Ultra瞁ide Band-mallest of Ordered Statistics and Cell Average）检测算法。该算法主要包括多相滤波、SOSCA恒虚警检测和二元积累。其中，多相滤波将宽带信号划分为多个子信道，降低通道速率；SOSCA恒虚警检测分别对各子信道进行自适应门限调整，提高各子信道检测概率；二元积累对各子信道的检测结果进行时域联合，优化宽带时域连续检测性能。实验结果表明，在信噪比等于7.33 dB，虚警概率为10-5时，SOSCA恒虚警检测算法与传统恒虚警算法相比，检测概率可提升14%；当多相滤波输入信噪比为-5 dB时，UWB-OSCA算法的宽带线性调频信号脉冲宽度测量偏差优于6.5 ns。该算法具有大监视带宽、大动态范围和高检测概率，可广泛应用于侦察接收机的雷达侦测工作。

• 一种面向随机计算卸载的两层无人机能耗优化方法

  谈玲,曹博源,夏景明,刘玉风

  当物联网设备(Internet of Things Device,IoTD)面临随机到达且复杂度高的计算任务时，因自身计算资源和能力所限，无法进行实时高效的处理。为了应对此类问题，设计了一种两层无人机辅助的移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)模型。在该模型中，考虑到IoTD处理随机计算任务时的局限性，引入多架配备MEC服务器的下层无人机和单架上层无人机进行协同处理。为了实现系统能耗最优化，提出了一种资源优化和多无人机位置部署方案，根据计算任务到达的随机性，应用李雅普诺夫优化方法将能耗最小化问题转化为一个确定性问题，应用差分进化(Differential Evolution,DE)算法进行多次变异、交叉和选择取得无人机的优化部署方案；采用深度确定性策略梯度(Depth Deterministic policy Gradient,DDPG)算法对带宽分配、计算资源分配、传输功率分配和任务卸载分配进行联合优化。实验结果表明，该算法相较于对比算法系统能耗降低35%，充分验证了其可行性和有效性。

• 基于信干噪比的无人机集群分布式编队控制算法

  杜智勇,周源利,肜鑫

  编队控制和组网通信是无人机集群保持队形稳定和执行协同任务的前提条件。现有的编队控制算法侧重于队形控制，往往对无人机之间的通信因素考虑较少。针对无人机集群组网编队问题，设计了基于信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)的分布式编队控制算法。该算法兼顾接入覆盖与网络连通性要求，以SINR为参考构建虚拟作用力，能够使无人机以分布式控制的方式自主移动到通信质量更优的位置并维持稳定的拓扑结构。仿真结果表明，该算法可以适用于不同场景，能够在保证网络连通稳定的前提下优化目标区域用户的通信质量，并且具有较高的接入覆盖率和编队稳定性。

• 移动条件下基于容积卡尔曼滤波的短波OFDM信道估计

  李国军,艾昊,叶昌荣,马宝泽

  针对移动短波通信场景下短波信道出现的时变性使得正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统不能精确估计信道状态信息导致通信质量下降的问题，提出了一种基于容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)的信道估计方法。该方法基于球面径向积分准则，可更好地追踪信道的变化，提升信道估计的精度。建立了基于信道频域响应的非线性状态空间方程，并用容积卡尔曼滤波对每帧符号的信道频域响应进行估计。系统仿真结果表明，在静态短波通信场景到720 km/h的移动短波通信场景中，所提算法对信道有着更精确的估计精度，也可以有效抵抗多径时延所带来的影响。因此，所提算法更适用于移动短波通信场景。

• 一种改进组合加权的TDOA室内二维定位算法

  徐文杰,张贞凯

  针对现有组合加权算法对定位区域边缘的目标定位时精度较低的问题，在现有组合加权算法的基础上提出了一种改进算法。首先，将基站分组，以到达时差算法得到目标位置的多个估计结果；其次，计算各估计结果之间距离值并排序，以滑动窗口法判断是否存在基站组出现异常定位估计；最后，当任意基站组的定位结果发生异常时，使用目标位置估计结果及其估计克拉美罗下界值设计两个加权步骤的权值，通过二步组合加权算法得到最终定位结果。仿真结果表明，所提算法有效减少了原组合加权算法对定位区域边缘的目标定位时的误差，当测量噪声标准差为0.8 m时，所提算法相较于原算法在正方形边缘区域定位均方根误差减小了0.35 m；在定位狭窄矩形区域时，所提算法平均定位均方根误差减小了0.11 m。

• 基于可靠度差值特征的自适应判决多元LDPC译码算法

  孙友明,韦礼乐,黄奕俊,莫莉歆,黎相成,孙洪民

  利用变量节点符号可靠度在迭代过程中的分布特征，提出了一种基于可靠度差值特征的自适应判决多元低密度奇偶校验（Low Density Parity Check,LDPC)译码算法。整个迭代过程划分为两个阶段，针对不同阶段节点可靠度的差值特征分别采用不同的判决策略:前期阶段，采用传统的基于最大可靠度的判决策略；后期阶段，根据最大、次大可靠度之间的差值特征，设计自适应的码元符号判决策略。仿真结果表明，所提算法在相当的译码复杂度前提下，能获得0.15~0.4 dB的性能增益。同时，对于列重较小的LDPC码，具有更低的译码错误平层。

• 一种非规则广义LDPC码的构造方法

  周华,李文杰,马凌峻

  广义低密度奇偶校验(Generalized Low睤ensity Parity睠heck,GLDPC)码把低密度奇偶校验(Low睤ensity Parity睠heck,LDPC)码中的单奇偶校验(Single Parity睠heck,SPC)节点替换为校验能力更强的广义约束(Generalized Constraint,GC)节点，使其在中短码和低码率的条件下具有更低的误码率。传统GLDPC码要求基矩阵的行重等于分量码的码长，这限制了GLDPC码构造的灵活性。另外，相比于传统GLDPC码中GC节点位置的随机选取，GC节点的位置选择在GLDPC码的误码率性能上有一定的优化空间。针对以上两点，提出了一种基于渐进边增长(Progressive Edge-rowth,PEG)算法的非规则GLDPC码构造方法和一种基于Tanner图边数的GC节点位置选择算法。使用PEG算法生成的非规则LDPC码作为本地码，根据本地码的校验节点度使用多种分量码，结合GC节点位置选择算法构造非规则GLDPC码。仿真结果表明，与传统方法构造的GLDPC码相比，基于Tanner图边数的GC节点位置选择算法构造的非规则PEG-LDPC码在误码率和译码复杂度上均得到明显改善。

• 一种面向112 Gb/s PAM4接收机的自适应均衡设计方案

  刘雪娜,李振松,闻豪,缪旻

  提出了一种适用于超短距离（Very Short Reach,VSR）信道、面向112 Gb/s PAM4 (Pulse Amplitude Modulation 4)接收机的自适应均衡设计方案。在该方案中，接收机前端利用3个连续时间线性均衡器（Continuous Time Linear Equalizer,CTLE）对信号分别在高频、中频和低频进行补偿,可变增益放大器（Variable Gain Amplifier,VGA）和饱和放大器（Saturation Amplifier,SatAmp）则用于对信号幅值的缩放。除了3个数据采样器外，引入4个辅助采样器用于进一步改善阈值自适应算法性能。同时，采用符号最小均方算法,利用接收端数据采样器和辅助采样器之间的偏移推动辅助参考电压收敛到信号星座电平，从而确保PAM4接收信号的眼图在垂直方向上3个眼睛具有相等的间隔和恒定的信噪比（Signal瞭o睳oise Ratio,SNR）。仿真结果表明，所提出的112 Gb/s PAM4接收机能够在损耗为15 dB的信道上实现小于10-12的误码率，并且具有良好的眼图性能，其最差眼高为75 mV，眼宽为0.34 UI (Unit Interval)，与传统方案相比具有显著的性能提升。

• 一种基于Savitzky-olay滤波的物理层密钥生成方法

  韩志芳,战福瑞

  物理层密钥生成技术使得节点能够利用无线信道的物理特性直接生成共享密钥，从而保证无线通信过程的安全性。针对当前物理层密钥生成方案普遍存在实际场景下密钥生成率低的问题，提出了一个基于Savitzky-olay滤波的物理层密钥生成机制优化方案。该方案中，合法通信节点首先探测信道并通过Savitzky-olay滤波消除部分由信道干扰造成的信道状态差异，然后，利用多级量化以及格雷码将信道状态转为比特序列，最终通过Cascade交互式信息协调协议以及基于2阶全域哈希函数的保密增强生成合法节点之间的共享密钥。实验结果表明，基于Savitzky-olay滤波的优化方案能够有效提高物理层密钥生成过程的效率，提高了此类安全机制的实际可用性。

• 基于FPGA的功能域隔离电路设计

  王鹏,李子航,范毓洋

  静态随机存储器(Static Random Access Memory, SRAM)型现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array, FPGA）广泛应用于航空航天系统中，但是高空中FPGA易受高能粒子影响造成配置出错，互联资源上发生的单点错误可能导致跨域故障，使芯片内多个模块同时失效。跨域故障可能导致电路中的工作模块与检错模块同时故障，使设备中存在不能被检测到的隐蔽故障。针对上述问题，提出在芯片上将不同功能的模块相互隔离，并通过约束实现模块间可信通信的故障隔离方法，将故障限定在单一模块内，防止多个模块同时失效，提高电路的容错能力。通过故障注入评估隔离设计前后的航空电子全双工交换式以太网（Avionics Full Duplex Switched Ethernet, AFDX）电路的各类故障发生率。实验结果证明隔离设计可以与电路原有的检错容错机制结合，将隐蔽故障的发生率降为原来的3%。

• 一种基于优化引导的无线联邦学习异步训练机制

  张海波,任俊平,蔡磊,邹灿

  针对在数据异构和资源异构的无线网络中联邦学习训练效率低及训练能耗高的问题，面向图像识别任务，提出了基于优化引导的异步联邦学习算法AFedGuide。利用较高样本多样性的客户端模型的引导作用，提高单轮聚合有效性。采用基于训练状态的模型增量异步更新机制，提高模型更新实时性以及信息整合能力。设计基于模型差异性的训练决策，修正优化方向。仿真结果显示，相较于对比算法，AFedGuide的训练时长平均减少67.78%，系统能耗平均节省65.49%，客户端的准确率方差平均减少25.5%,说明在客户端数据异构和资源异构的无线网络下，AFedGuide可以在较短的训练时间内以较小的训练能耗完成训练目标，并维持较高的训练公平性和模型适用性。

• 数字孪生技术在航天侦察情报保障领域的应用设想

  康圣,张静

  针对当前航天侦察支援多域联合作战效率低，难以融入多域联合作战的矛盾问题，提出一种航天侦察数字孪生系统及运用设想。利用数字孪生系统能将虚拟域与物理域两个世界双向关联、双向驱动的特性，将航天侦察资源状态向用户透明，并向用户提供虚拟侦察任务规划能力，为用户更好“知天用天”成为了可能；同时，解放了航天侦察力量生产力，极大减少会商协调的频次，将精力更多用于情报生产。最后，提出了航天侦察数字孪生系统的主要技术需求，为后续的研究和建设提供支撑。