电讯技术杂志

电讯技术杂志2024年第8期

• 基于CNN-GRU的对流层散射通信短期传输损耗预测

  赵玉超,钱佳静,芮义斌,王世练

  针对对流层散射通信短期传输损耗预测这一难题，提出了一种基于卷积神经网络联合门控循环单元（Convolutional Neural Networks-Gated Recurrent Neural Network,CNN-GRU）的混合神经网络模型，利用CNN提取气象数据的特征，再利用GRU提取数据的时间相关性特征，最后通过全连接层将特征映射到信道传输损耗，从而利用气象数据实现对散射通信短期传输损耗的预测。通过实测数据进行了验证，结果显示该模型相对现有的短期预测算法精确度提升10.98%，最大误差下降8.57 dB，能更准确地预测对流层散射通信短期传输损耗。

• 基于模型驱动深度学习的OTFS检测方法

  魏新龙,李立,温驰,靳一,徐常志

  正交时频空（Orthogonal Time Frequency Space，OTFS）调制技术凭借对多普勒频移的优良抗性，保证了高动态场景下的可靠性通信。与大多数OTFS信号检测方案相比，基于深度学习（Deep Learning，DL）的OTFS检测器不需要耗费高额的导频能量，以此获得精确的信道状态信息。基于多维输入的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和一维输入的深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN），搭建了OTFS信号检测模型，并结合OTFS的输入输出关系，以模型驱动，提出一种部分输入方法。与数据驱动DL相比，该方法沿时延轴截断输入数据，仅向网络输入与待检测信号相关性强的部分接收信号。该方法不仅减小了数据驱动CNN和DNN的训练参数量，降低了训练复杂度，而且检测性能也不弱于传统的线性最小均方误差（Linear Minimum Mean Square Error，LMMSE）算法。

• 小样本元学习网络在海上船舶识别中的应用

  付瑞玲,曹桂州,张洋洋,乐丽琴

  为提高多场景环境下的海上船舶目标识别的准确率，提出了一种基于小样本元学习网络的海上船舶识别算法。首先，利用一组共享权重的卷积神经网络VGG-16和Swin Transformer网络将海上船舶图片映射到深度全局和局部特征空间，构造多尺度特征；然后，借助船舶图片的真实mask分离目标船只的前景和背景，并利用一种粗细结合的语义学习策略获取前景和背景区域中目标的类特定语义表示；最后，利用一种无参数的度量学习计算所学类特定语义表示与查询图片中目标映射特征之间的相似度，根据相似度值预测目标特征图对应的目标区域。通过在构建的远洋船舶数据集和开源数据集HRSC2016上进行测试，所提模型分别可以实现81.64%和78.93%的平均交并比（Mean Intersection over Union，mIoU），相比主流的海上船舶识别模型具有更好的性能。

• 软件定义并行多径SFC编排

  蔚松霖,周金和

  网络功能虚拟化（Network Functions Virtualization，NFV）技术可以通过动态实例化以及根据随时间变化的服务需求去动态地部署虚拟网络功能。基于NFV的多域网络切片中服务功能链（Service Function Chaining，SFC）的编排问题研究缺乏考虑多域场景，大多数启发式算法仅仅考虑了上界，SFC映射策略无法满足低时延高可靠要求。建立了面向并行业务流服务时延优化的数学模型，并进一步基于拉格朗日松弛法提出了一种考虑了下界的启发式SFC映射策略，可以有效地降低时延，提高服务的可靠性。与多租户边缘网络中可靠的SFC编排算法以及多路径低延迟SFC编排算法相比，所提算法平均包交付率分别提升了3.3%和7.4%，平均资源消耗分别降低了9%和19.2%。

• 基于改进YOLOv8的SAR图像飞机目标检测算法

  陈益方,张上,冉秀康,王杰

  针对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像飞机目标检测算法存在模型复杂度较高、检测效果差、泛化能力弱等问题，提出了一种基于改进YOLOv8的SAR图像飞机目标检测算法。首先，针对SAR图像飞机目标较小的特点，剔除大目标检测层，重构特征提取网络和特征融合网络，降低模型计算量。其次，在主干网络引入可变形卷积（Deformable Convolutional Network，DCN），增强特征提取能力；在颈部网络引入全局注意力机制（Global Attention Mechanism，GAM）提高检测精度。最后，采用WIOU（Wise-IoU）损失函数提高收敛速度和回归精度。在SADD数据集（SAR Aircraft Detection Dataset）上实验结果显示，改进算法较原YOLOv8算法模型体积压缩59.66%，参数量降低61.18%，计算量减少18.29%，最高精度提高至98.1%。与其他算法相比，所提算法在保证较高检测精度的情况下大幅降低了模型体积、参数量和计算量，实现了模型复杂度和检测精度的平衡。

• 一种基于改进YOLOv7的无人机多目标光学检测方法

  赵青,察豪,牟伟琦,罗宇

  为解决由于空中多目标及其多尺度特征导致的目标检测召回率低、精确度低等问题，提出了一种基于YOLOv7改进的无人机多目标光学检测方法。针对无人机蜂群目标，使用K-means算法对自制的多尺度无人机数据集（Multi Scale Drone Dataset，MSDD）优化聚类，对原有YOLOv7锚框进行增改；在特征融合网络部分加深网络层数，使更深层的特征与浅表特征进一步融合，增强小尺度目标的特征表达能力；在网络预测部分增加一个极小目标预测头，有效增强多尺度、多目标的检测性能。较原YOLOv7算法，改进算法在自制数据集上mAP达到75.69%，提升了6.25%，对于多尺度特征的无人机多目标检测具有更好检测效果。

• 基于改进WTD-SVD-WOA-LSTM方法的海杂波背景下小目标检测

  祝健,尚尚,石依山,乔铁柱,刘强

  针对海面小目标因体积小、移速慢而导致的检测难问题，提出了一种改进WTD-SVD-WOA-LSTM检测方法。首先，利用改进小波阈值法(Wavelet Threshold Denoising，WTD)结合优化奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)法对海杂波去噪；然后，通过改进鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm，WOA)对长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory，LSTM)的超参数选优，获得最佳预测模型；最后，根据预测误差均方根值进行小目标检测。利用冰区多参数成像X频段雷达(Ice Multiparameter Imaging X-band Radar，IPIX)实测海杂波数据进行验证，所提方法相较于单一LSTM检测方法，检测阈值区间更广，检测能力至少提高了16%。

• 基于大模型的电子信息领域知识图谱自动构建与检索技术

  谢明华

  当前电子信息领域积累的越来越多宝贵经验知识对知识使用技术提出了新的挑战。知识图谱（Knowledge Graph，KG）技术和大规模预训练语言模型(Large Language Model,LLM)技术在知识使用方面都各自存在缺陷，但两种技术的优缺点能够形成互补。因此，基于LLM技术，提出了应用于电子信息领域的知识图谱自动构建与检索增强问答技术。首先基于LLM的语义理解能力自动构建电子信息领域知识图谱，然后构建基于知识图谱和检索增强大模型的知识问答系统。在CoNLL2003数据集和构建的电子信息领域数据集上的实验证明了所方法具有较好质量，知识问答系统具有较好的实用效果。所提方法能够更好地满足从业人员从海量文档中提取相关知识，提高知识利用效率的迫切需求，为推动大模型结合知识图谱技术在电子信息垂直领域的落地应用提供参考。

• 从多相滤波视角阐释滑窗DFT多路输出的特性

  石荣,谢佳霖,胡柱

  滑窗离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）是目前工程上最常用的信号时频分析工具，但目前对滑窗重叠度以及滑窗DFT的物理意义的阐释并不透彻。针对这一问题，在简要回顾了两种形式的滑窗DFT和两种形式的多相滤波实现流程的基础上，从多相滤波视角对滑窗DFT多路输出的特性进行了全新的阐释，指出了窗口不交叠的滑窗DFT与简化形式的多相滤波之间的等价关系，以及窗口部分重叠的滑窗DFT与常规形式的多相滤波之间的关联关系，并通过仿真验证了上述分析的正确性与有效性。从而为基于滑窗DFT的多信道并行滤波处理、信号时频分析、子信道信号提取与分离等工程应用提供了理论指导与应用参考。

• 新型低轨通信卫星载荷设计及在轨应用

  张世层,张冬,王立民,孙艳红,王平

  低轨卫星互联网系统因其低时延、高容量等特点成为国内外研究热点，被纳入新基建范畴。考虑到低轨卫星小型化、功能多样化的发展趋势，以及对现有地面终端设备的兼容性等因素，并充分发挥透明传输和再生处理的优势，提出了一种低轨通信卫星的新型载荷配置方式，用于实现星地间的多波束通信，每个波束均支持透明转发和再生处理模式的切换。针对该配置方式进行各种工作场景分析和最大工况下的能源平衡分析，结果表明该载荷配置可满足使用要求。

• 外军舰载一体化射频系统现状分析

  李迅,李越强,李庶中,王泽众,王鹏

  着眼舰艇未来作战威胁和电磁频谱战对舰载射频系统的需求，分析了外军开展的舰载“侦干探通”一体化射频系统典型项目，从总体思路、体系架构、技术体制、技术特征和目标图像等方面提出了未来舰载“侦干探通”一体化射频系统的发展方向，并系统梳理了需解决的关键技术。

• 无线电地图辅助的多无人机部署与用户关联离线规划方法

  万诺天,王雨榕,张恬宁,马骋乾,夏晓晨,许魁

  构建基于无人机基站（Unmanned Aerial Vehicle Base Station,UBS）的空地网络是解决移动通信网络覆盖等问题的重要途径。区别于地面移动通信网络，空地网络需要对UBS位置和用户关联进行联合优化。针对上述问题，首先通过构建二进制无线电地图（Binary Radio Map,BRM）使得UBS能够有效获取整个任务区域中用户位置关联的信道知识，在此基础上提出基于BRM的离线多UBS部署与用户关联联合规划方法。该方法以最大化网络效用函数为目标，通过互嵌套的启发式UBS部署位置搜索和基于匹配博弈的UBS-用户匹配实现UBS位置和用户关联的离线优化。在复杂城市环境下，相比于参考方案，所提方法可使得用户和速率性能提升10%~40%。

• 基于四轴无人机的快递投递系统仿真

  马建业,许致火,汪月霞

  针对传统配送方式配送效率低下的问题，设计了一种基于四轴无人机的快递投递仿真系统，为无人机配送提供一种解决方案。首先，提出了四轴无人机投递路径规划平滑设计方法，采用平滑的样条曲线生成技术，以实现四轴无人机的稳定和安全飞行。其次，建立了一个四轴无人机的快递投递系统仿真平台，并通过两个紧急药品投递仿真实验验证了无人机控制器在路径跟踪和姿态调整方面的性能。该系统可为无人机在执行快递投递任务时提供精确控制和稳定飞行的仿真环境，为无人机快递配送技术的研发提供参考。

• 异构网络中基于强化学习的通信-计算资源联合分配算法

  李丽妍,李学华,陈硕,孙立新

  基于强化学习（Reinforcement Learning,RL），在保证用户服务质量（Quality of Service,QoS）的前提下，研究了人机物混合接入的异构网络中通信-计算资源联合分配算法。建立了一种新型人机物混合接入的异构网络拓扑结构。在最小服务质量需求、无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）传输功率等限制条件下，将信道分配、功率分配和计算资源联合分配问题建模为最小化系统时延和能耗的多目标优化问题。基于强化学习理论和多智能体马尔可夫决策过程，提出一种分布式Q学习通信-计算资源联合分配（Distributed Q-learning Communication and Computing joint Resources Allocation,DQ-CCRA）算法。该算法与现有算法相比，不仅能够降低人类型设备对物类型设备的干扰，还能有效减小系统时延和能耗，将系统总开销降低7.4%。

• 面向无线联邦学习网络的用户选择与资源分配联合优化

  周钊辉,李奕彤,孙兆展

  为了提高无线联邦学习网络性能，提出了一种用户选择和资源分配的联合优化算法。针对无线联邦学习网络中存在的资源受限和资源异质的问题，研究了长期能量约束下无线联邦学习网络的用户选择、通信资源分配和计算资源分配的联合优化问题，以达到最大化学习效率的目的。基于李雅普诺夫理论，将构建的长期优化问题转化为一系列的短期优化问题，并使用迭代算法优化用户选择和资源分配。与基准算法相比，所提算法能使学习效率提升10%以上，能在满足能量约束的条件下提高测试精度。

• 基于改进Chebyshev混沌映射的抗比相法IFM测频信号设计

  马月红,曹佳琦,韩壮志,刘新悦

  为了降低雷达发射信号的载频被瞬时测频(Instantaneous Frequency Measuring,IFM)截获的概率，基于抗IFM接收机信号的设计原理，提出了一种运用新型混沌映射产生的强随机、宽间隔频率捷变序列的方法，对线性调频连续波信号(Linear Frequency Modulated Continuous Wave,LFMCW)的载频进行调制，设计了一种抗IFM测频信号。仿真结果表明，所提混沌映射具有强随机性以及高复杂度，并且IFM接收机对所设计信号载频进行测量时，90.5%的测量结果与真实值的绝对误差大于200 MHz，77.5%的测量结果与真实值的绝对误差大于500 MHz，表明所设计的信号具有较好的抗截获性能，抗IFM测频效果良好。

• 一种多谱线插值优化处理的频偏估计算法

  张钰莅,谢世珺,安康,姚昌华

  多进制相移键控(Multi-phase Shift Keying,MPSK)信号在各种数字通信系统中被广泛应用，但当收发两端存在相对运动速度时，引发的多普勒频偏会影响相干解调的准确性。针对这一问题，提出了一种基于传统多次方谱估计的频偏估计算法。该算法采用非数据辅助方法去除调制信息，利用傅里叶系数插值算法得到小数频偏粗估计值，并通过频域内最大谱线以及其左右±0.5处谱线插值优化处理获得小数频偏精估计值。在信号采样点数为512，信噪比大于6 dB的情况下，该算法与传统多次方谱估计算法相比，其归一化频偏估计的均方误差降低了15 dB左右，相干解调误码性能也趋于理论曲线，且具有更高的稳定性和适应性。

• 基于国产FPGA的移动通信网信令设计与实现

  李静岩,何赞园,陈鸿昶,巩小锐,陈云杰

  为提高电信网设备应对异常信令访问的检测能力，需对64K信令进行分析并处理。为了提高解析效率并满足近年来相关产品对自主可控越来越高的要求，设计了一种基于国产现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）的信令解析方案，给出了方案的总体设计思路，并对FPGA实现的功能模块进行详细说明。对系统进行设计时，采用模块化参数化方法以及在关键环节添加状态参数，提高了可扩展性并可以对模块内部运行状态进行监控，最终实现了对信令高效且灵活的解析，主要器件等均为国产。经过测试，可以实现STM-1(STM-Synchronous Transfer Module-1)数据的接入、串并转换、HDLC（High-level Data Link Control）解帧等功能，完成32路64K信令的并发处理，模块运行状态可查可看，达到了预期的效果。以STM-1为例，基于现有功能的模块化设计，可以平滑地扩展到STM-4、STM-16的应用。

• 一种最长扩展公共子序列新算法

  王前东

  在最长填充公共子序列问题中提出一种新问题：假设有一个完整序列獵和一个不完整序列玅，长度分别为玬和n，玅中丢失的元素为相邻的相同元素，要求寻找一个丢失前的序列，使得獵和具有最长的公共子序列。针对此问题，首先将玅中每个元素复制玬-1个并插入玅中原来的位置，生成长度为玬n的扩展序列玅*，然后证明了獵和Q的最长扩展公共子序列是两序列獵和Q*的最长公共子序列，最后提出一种时空复杂度为玂(mn)的最长扩展公共子序列求解新算法，并用轨迹实验证明了该算法对强噪声干扰和轨迹点丢失的同时有效性。

• 基于动态自适应近邻算法的天波雷达RD图分类器设计

  罗忠涛,唐洪涛,高天翱,曹健

  天波雷达的干扰检测问题可转化为距离-多普勒(Range-Doppler,RD)图像分类。在RD图分类器设计中，使用K近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法时，玨值的选取直接影响到干扰检测准确率。根据过往经验预设玨值时，无法确定所设玨值下的干扰检测准确率。为此，将互近邻条件引申为玨值自动赋值方法，以局部均值为距离计算依据，设计动态自适应近邻(Dynamic Adaptive Nearest Neighbor,DANN)新算法。分别在多个UCI(University of California Irvine)数据集与现有RD图库上测试，与6个常数玨值下K近邻算法进行对比分析。多个UCI数据集实验表明，DANN的平均准确率比不同玨值下KNN的均值高6.21%，且比最优玨值高3.7%；实测RD图库实验表明，DANN的平均准确率比不同玨值下KNN的均值高2.9%，且比最优玨值高0.56%。因此，该算法可以在干扰检测中减少人工参与，且能够获得较高的检测准确率。

• Ka频段卫通收发共口径多波束相控阵封装天线设计

  蓝海,王子宁

  为满足卫星通信中双频共口径、高集成、多波束等要求，提出了一种基于封装天线（Antenna in Package，AIP）架构的Ka频段收发共口径多波束相控阵天线。天线以双频堆叠微带单元的形式实现了收发共口径，并通过天线集成滤波器保证了收发通道的隔离度优于44 dB。在±60°范围内，64元接收阵增益优于17.4 dB，128元发射阵增益优于20.2 dB，具有良好的波束扫描性能。为获得收发多波束一片式集成，在收发（Transmitter/Receiver，T/R）组件中使用晶圆级三维系统集成封装（Three Dimensions System in Package,3D-SIP）并结合微凸点的制备技术，保证了系统级芯片（System-on-Chip,SOC）的高密度二次集成。高低频混压技术同样被应用于阵面、收发网络、控制供电链路的多层板集成。所提多波束的相控阵天线新架构具有高密度集成TR组件、多波束一体化、高效散热等特点，在卫星通信和数据链等方面具有广阔的应用前景。

• 基于开槽和四合扣的频带扩展重构织物天线

  刘逢雪,晁帅,曹天天,孟凡宇,霍羽,尹洪胜

  织物半模衬底集成空腔天线适合作为可穿戴天线进行应用，但存在带宽小的缺点。在其结构基础上，提出了一款基于开槽和四合扣的频带扩展重构织物可穿戴天线。通过在顶面添加开槽的方法实现基模频带扩展，通过在辐射开口添加金属四合扣的方法实现频带重构。该天线在四合扣断开、闭合状态下分别覆盖不同的无线体域网频带，可动态覆盖相对带宽为17.5%的频率范围（2.27~2.71 GHz）。利用电脑缝纫技术制备了实物天线，通过仿真与实测验证了设计，分析了人体、柱面弯曲对天线性能的影响。

• 旋翼无人机目标雷达探测技术研究进展

  周涵楚,朱永忠,张玲玲,王志伟,徐军伟,谢文宣

  旋翼无人机因其垂直起降、低空飞行和长时间滞空悬停等优势，在军事和民用领域被广泛使用，然而旋翼无人机的泛滥和非法使用也给社会秩序和国家安全带来了严峻挑战。雷达探测技术是无人机探测领域的关键技术之一，在无人机探测识别方面具有不可替代的优势。首先介绍了旋翼无人机的特性与探测难点，其次重点分析了3种旋翼无人机雷达探测技术的基本原理和特点以及基于人工智能的识别技术，最后探讨了未来旋翼无人机雷达探测技术的发展趋势和研究方向，为解决基于雷达系统的旋翼无人机探测识别问题提供了一定的参考。