电讯技术杂志

电讯技术杂志2025年第10期

• 基于生成式LLM的开源情报分析方法

  成磊峰,罗吉,王磊,朱敏,陶思彤

  针对开源情报分析中网页信息提取问答问题，提出一种融合生成式大语言模型（Large Language Model，LM）、XPath与检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）的方法，涉及动态模板化提示策略与多粒度语义检索。动态模板基于情报类型生成领域知识约束提示，提升实体提取精度；多粒度检索构建文档-段落-实体三级体系，结合BERT-Top玨算法优化长文本信息定位。通过OpenKG知识库对齐实体构建属性-关系-事件三维网络，增强复杂事件逻辑分析。该方法在ClueWeb22与TAC-KBP2022数据集上的提取率为0.85，回答准确率为0.78，相比传统RAG，性能提升18%~31%。实际应用中，热点事件简报关键事实准确率达92%，综合成本仅为GPT-4的12%。

• 基于混合残差和全局注意力的遥感图像变化检测

  李钊,许涛,田西兰

  近年来，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的方法尤其是孪生网络成为遥感图像变化检测任务的主流网络。然而，传统孪生网络模型在特征提取与表征能力上存在固有局限，难以适应变化区域在几何形态和空间尺度上的多样性，导致检测结果常出现伪变化误判与真实变化漏检。针对上述技术瓶颈，提出了一种高性能像素级变化检测模型MNUNet-CD（Mix-Nested-Unet Change Detection）。该模型通过混合残差模块对双时相图像对进行多维度特征提取，构建层次化特征表达体系；引入多尺度特征融合机制，实现对不同空间分辨率下变化模式的精细化捕捉；设计全局注意力模块对特征空间进行自适应筛选，强化模型对关键变化特征的表征能力。实验结果表明，所提模型在CDD、WHU-CD和LEVIR-CD 3个公开数据集上均展现出一定性能优势，与基准方法(SNUNet-CD)相比，在F1分数上分别提升了 3.3%、0.7% 和 0.9%。

• 应用残差多层感知机的雷达相机融合三维目标检测

  黄晓红,田子然,徐坤强

  针对毫米波雷达和相机融合进行三维目标检测时毫米波雷达点云特征提取不充分、雷达点云投影到2D图像平面时丢失空间信息造成空间关系捕捉不足，导致目标漏检和错检的问题，提出了一种基于残差多层感知机(Residual Multilayer Perceptron，ResMLP)的雷达相机融合三维目标检测方法(ResMLP-Fusion)。首先，利用图像特征提取器提取多视角图像的特征；其次，利用雷达点云的位置信息和雷达截面信息将点云聚类后输入到设计的ResMLP网络中提取雷达点云特征，用于后续与图像特征融合；然后，将雷达特征和图像特征利用可变形注意力机制进行采样融合之后再更新查询，最后输入到解码器进行解码，对目标进行三维边界框预测和类别预测，并对预测结果进行迭代，以改进预测结果的准确性，实现具有准确性和鲁棒性的三维目标检测。在nuScenes数据集上对所提方法进行评估，其平均精度达到了0.404，nuScenes检测得分达到了0.518。

• 基于多目标的工业SDN智能路由算法优化

  张晓莉,刘夏茜,雷雨声,王斌

  针对网络服务质量的多目标优化问题以及难解的网络图结构问题，提出了一种基于多智能体深度强化学习联合图神经网络的工业软件定义网络智能路由算法。该算法主要采用多智能体系统通过分布式协同控制，优化业务时延要求、网络通信量、链路负载3个指标，针对一般无法实现网络场景通用化的模型，采用图神经网络进行图结构消息传递，同时采用动态权重配比方法对多目标问题进行整合，优化网络性能。实验结果表明，相对于深度Q网络（Deep Q-network,DQN）算法，所提算法在满足时延要求的业务流数量上平均增加了19.70%，在网络通信量上提高了17.35%，在链路负载平衡上实现了12.04%的改进，有效提高了网络服务质量和性能。

• 基于改进SURF的飞行训练科目自动识别

  张娅岚,刘芳,刘伟杰,魏永超

  现有飞行训练科目识别方法在复杂机动动作识别中存在滞后性，忽视了现代数字技术的应用与最新规章制度的更新，其核心挑战在于如何降低匹配误差率并提升运算速度。针对上述问题，设计并构建了一种混合自动识别框架（SURF-FLANN-RANSAC Hybrid Algorithmic Framework,SFR）。首先，采用改进的加速稳健特征（Speeded Up Robust Features，SURF）算法实现驾驶舱场景内的图像特征提取与匹配。其次，引入近似最近邻快速搜索库（Approximate Nearest Neighbors，FLANN）匹配器以加速特征匹配过程，提升特征匹配效率与精度。然后，基于随机采样一致性（Random Sample Consensus，RANSAC）算法消除误匹配问题，增强算法整体鲁棒性。在大坡度盘旋、懒“8”、急上升转弯3个典型飞行训练场景自建数据集上的实验结果表明，该算法的识别精度分别为94.58%、62.95%、86.72%，与表现次佳的算法相比，分别提升了1%、20%、4%，且处理速度上实现了显著改善，为飞行训练的智能化管理提供了强有力的技术支持。

• 面向雷达信号预分选的粒子群快速密度聚类算法

  路心雨,黄永辉,崔天舒,朱岩,韩佳宝

  为了在复杂多变的电子战场景下对密集重叠的雷达脉冲信号进行快速准确的分选，稀释脉冲流，解决现有基于密度的空间聚类算法(Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)在分选时易受干扰点影响、聚类参数需要人为设置、算法复杂度高的问题，提出了一种面向雷达信号预分选的粒子群快速密度聚类算法(Particle Swarm Fast Density Clustering Algorithm,PSK-DBSCAN)。该算法首先引入数据场理论剔除雷达脉冲信号里的干扰点，提升了分选准确度；其次，引入粒子群算法并设计了基于轮廓系数的适应度函数，自适应地获得最优聚类参数；最后，使用K-D(K-Dimensional)树降低DBSCAN的算法复杂度，减少分选时间。经实验验证，算法可以对复杂交错的雷达脉冲信号实现快速聚类分选，正确率达到98.9%，性能稳定。

• 任务卸载位置隐私保护的强化学习算法

  张鉴,韩言妮,安伟,陶涛,王学建,范东媛

  针对边缘计算任务卸载中的位置隐私泄露问题，使用位置K-匿名技术为进行任务卸载的智能终端设备生成K-匿名区域，终端设备的任务通过K-匿名区域中的所有终端设备进行任务卸载，从而保护终端设备的位置隐私。提出了一种基于强化学习的位置隐私保护任务卸载（Reinforcement Learning Based Location Privacy Protection Mechanism for Task Offloading，RL-LPTO)算法，通过部署Actor和Critic网络来优化任务卸载决策，同时保护位置隐私，并在每个终端设备上设计了双部分Actor网络结构以实现任务转发和卸载决策，从而实现对智能体的训练并优化任务卸载的时延和能耗。仿真实验结果表明，RL-LPTO算法在保护位置隐私的同时将任务卸载性能的代价降低为基准算代价平均值的55%。

• 基于全变分同态滤波的实孔径毫米波雷达图像噪声抑制

  黄同辉,许致火

  实孔径毫米波雷达图像乘性噪声使得图像目标难以识别。为了降低乘性噪声水平，提高道路环境识别的准确性，结合图像分割技术，提出了一种基于全变分同态滤波的雷达图像噪声抑制算法。该算法首先对图像进行分割以提取目标的边缘信息和图像的平滑区域,随后在对数域中利用同态滤波有效抑制平滑区域中的乘性噪声,最后通过全变分方法对图像的各个区域进行精细化去噪处理。实验结果表明，所提方法在噪声抑制图像平滑方面，其等效视数接近无穷大；在边缘保持客观指标衡量方面，其β指数值也优于参考方法。

• 面向多任务的无人机集群功率和频谱资源分配

  沈祥志,何攀峰,陈勇,杨凌升

  针对有限频谱资源条件下无人机集群执行多任务时频谱资源共享不充分的问题，基于多任务将无人机集群分为多个群组，从信道分配和功率分配两个维度开展多任务频谱资源分配方法研究。为保证所有群组传输吞吐量的公平性，在考虑频谱复用和共信道干扰的情况下，以最大化最小群组传输吞吐量为目标，构建了面向无人机群组的频谱资源分配模型。为降低模型求解复杂度，提出了一种联合功率和频谱资源优化算法，利用改进遗传算法同时优化簇头无人机和成员无人机的信道分配，并通过凸优化方法分步优化了簇头无人机和成员无人机的传输功率，交替迭代实现问题求解。仿真结果表明，在仿真参数相同的情况下，群组吞吐量比基准算法平均至少提升16%，同时保证了群组传输的公平性。

• 数据链分布式航迹优选机制与验证技术研究

  罗强一,张秦宏,秦思高,赵卫华

  面向统一的战场态势融合与共享，介绍了通常适用于窄带数据链的“产品数据融合（分布式航迹优选）”机制和主要适用于宽带数据链的“原始数据融合”机制的作用、关联与差异。重点研究了数据链分布式航迹优选机制与验证技术的基本原理，分析了数据注册、航迹相关/解相关、航迹质量计算、报告职责、航迹综合、航迹管理与测试验证等关键技术。最后，指出设计与实现可适应不同带宽网络的“产品数据融合”与“原始数据融合”的战场态势融合与共享机制，对于构建高效敏捷杀伤网/链而言至关重要。

• 基于抗差的改进部分模糊度固定方法

  钟贤发,许承东,黄国限,武明

  针对多星座下RTK（Real Time Kinematic）定位观测数据易被污染、模糊度搜索难度增大、固定率下降的问题，提出了基于抗差的改进部分模糊度固定方法。该方法首先通过引入IGGIII抗差算法调整观测权阵，将粗差的影响最小化，从而提高参数浮点解及其方差的精度。其次，依据高度角、信噪比和模糊度浮点解方差3个指标对可见卫星进行排序。随后采用LAMBDA(Least-square Ambiguity Decorrelation Adjustment)法进行模糊度固定，若固定失败，则依次剔除指标最差的卫星，再次进行模糊度固定，直至固定成功或卫星数不满足条件为止，从而确定模糊度固定最优子集。静态与动态测试下所提方法均能有效改善模糊度固定率和整体定位精度。相比于全模糊度固定方法，该方法模糊度固定率最大提升28.8%，定位精度在东、北、天3个方向上分别最大提升72%、62%和70%。

• 相控阵高精度测速系统群要素一体化设计

  刘嗣勤,李增有,孙超

  区别于基于抛物面天线的单目标高精度测量系统，相控阵天线测速系统需要解决多目标同时高精度测速难题，尤其对于毫米/秒级测速精度的应用需求，工程实现中只考虑个别影响要素，将无法达成系统建设目标。针对多目标、毫米/秒级测速精度应用需求，基于天地一体化全链路设计思想，将影响系统测速精度的关键环节分解为测量体制、收发链路、相控阵天线角跟踪耦合、基准频率短期稳定度等，简要分析了各构成要素的影响，完成了收发共本振、大间距非周期环栅阵面等的优化设计。开展了基于试验样机的测试验证，结果表明经过一体化设计的相控阵测速系统测速精度优于0.1 cm/s，满足工程应用需求。

• 一种多优先级的自适应太赫兹无线局域网定向MAC协议

  任智,张伟业,祁君易,吕玉超

  针对太赫兹无线局域网定向网络中重要信息传输优先级不足以及时隙请求帧碰撞的问题，提出了一种多优先级的自适应太赫兹无线局域网定向MAC(Medium Access Control)协议——PA-MAC(Priority-based Adaptive Time Slot Request MAC)。PA-MAC协议采用基于数据业务类型的优先级划分机制，为不同优先级节点赋予不同的退避窗口大小，确保重要信息优先传输；采用基于优先级的新型CAP(Contention Access Period)时段划分机制，降低了碰撞概率；采用基于节点状态的自适应申请时隙机制，提高了时隙利用率。与现有相关协议相比，PA-MAC协议使节点申请到更多的剩余时隙资源，使时隙利用率最大提升了5.89%，网络吞吐量提高了5.86%，数据传输成功率最大提升了6.23%。

• STAR-RIS 辅助的安全 MIMO 系统的最大最小安全速率优化(英文)

  黄晋浩,缪玲,索龙,周雯

  可同时透射和反射的可重构智能表面(Simultaneous Transmitting and Reflecting Reconfigurable Intelligent Surface,STAR?RIS)能够独立调整表面单元的透射和反射系数，从而实现全空间覆盖。针对包含了STAR?RIS、基站(Base Station,BS)、单个窃听者和多个合法用户的多输入多输出(Multiple Input Multiple?Output,MIMO)通信系统，研究系统安全速率的优化问题。通过对发射端功率分配系数、STAR?RIS的透射与反射系数矩阵进行联合设计，最大化了系统的最差可达安全速率(Achievable Security Data Rate,ASDR)。由于该问题是非凸的且不易求解，因此设计了一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization)的联合优化算法来解决这个难题，同时考虑STAR?RIS处于连续相位和离散相位的两种情况。仿真结果证明了所提算法的有效性，并体现了其在MIMO多用户系统中使用STAR?RIS的显著优势。?

• 面向NLOS场景的改进EKF融合定位方法

  申陈宁,刘宁,杨翠婷,刘宏,王健安,李美玲

  为了解决当前密闭环境下超宽带（Ultra-wide Band,UWB）技术在非视距（Non Line of Sight，NLOS）条件下无法实现精确定位的问题，提出了一种行人航迹推算（Pedestrian Dead Reckoning,PDR）辅助UWB结合移动基站融合定位方法。首先，将已知位置的标签作为移动基站，利用移动基站和固定基站与标签的通信进行距离测量以增加 LOS 情况的定位信息。其次，通过分析和利用PDR的高频噪声特性，能够在融合过程中有效抑制UWB的NLOS误差。提出改进的扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF)算法，通过对多传感器（UWB、PDR和移动基站）的信息进行更为精细的融合，来处理非线性问题。与单纯UWB/PDR数据融合算法以及使用KF融合算法相比，所提的融合策略定位误差分别提升0.6 m和1.8 m左右。

• 基于定时曲线匹配拟合的猝发脉冲开环TOA估计

  罗治斌,张欣然,钱东,赵大勇,方涛,黄玉龙

  传统基于相干积分结果最大值检测的开环信号到达时间（Time of Arrival,TOA）估计方法性能受限于采样率，TOA估计分辨率无法突破采样间隔限制。针对这一问题，提出一种基于定时曲线匹配拟合的开环TOA估计方法，通过将相干积分结果与定时曲线进行最优匹配拟合来估计信号到达时间。以直接序列扩频信号三角形定时曲线为例，首先基于相干积分结果和定时曲线构建拟合误差平方和模型，然后采用牛顿迭代法，通过最小化拟合误差平方和，实现对信号到达时间的最小二乘估计，最后评估了检测信噪比和采样率对估计精度的影响。与传统方法相比，所提方法能够将TOA估计误差的标准差降低50%~97%。该方法可推广应用于其他类型定时曲线。

• 采用双向收缩优化的TDOA区间定位算法

  张文健,苏轩,周彪

  针对传统基于到达时间差（Time Difference of Arrival,TDOA）定位方法存在的数值结果不确定性导致的定位误差问题，提出了一种采用双向收缩优化的TDOA区间定位算法。该算法在区间前向收缩阶段利用坐标系旋转解决了基站布型导致的定位失败问题，并巧妙地将时差测量转换为双曲线区间，利用二分法将双曲线区间离散成矩形集，并进行区间交叠运算缩小初始定位区间；在区间后向收缩阶段，利用初始定位区间反向收缩双曲线区间。由该算法最终可以得到收敛的区间定位结果。仿真结果表明，优化后的算法在不影响定位精度并且达到了克拉美罗下界的同时，定位结果的面积由40.10 m2缩小到22.20 m2，降低了44.6%，置信度始终保持在99.3%以上。

• 复杂战场环境下综合电磁复杂度评估方法

  华诞麟,赵晨,潘成胜

  针对复杂战场环境中电磁复杂度评估的电磁参数相互影响和环境因素难以度量的问题，提出一种结合电磁因素和自然环境因素的综合电磁复杂度评估方法。除了传统的时、空、频等电磁环境指标外，引入了气象和地形环境因素，基于水汽、降雨及地形的衰减模型建立强度隶属度函数，综合量化后采用模糊层次分析法形成不同气象以及地形环境下的综合电磁复杂度。通过仿真实例直观展现典型战场场景下不同气象、地理条件下的电磁复杂度和对应等级，结果表明该方法能够对战场电磁环境进行科学合理的评估，为作战指导和战场部署提供有效理论依据和参考。

• 一种小型国产射频收发芯片无线数据ご输系统设计与实现

  徐雷钧,杨鹏,陈建锋,白雪

  针对通信系统国产化的需求，采用国产射频收发芯片，从硬件与软件两个方面开发，设计了一套完整的软件无线电（Software Defined Radio，SDR）系统。以Zynq-7000芯片作为数字基带验证平台，利用Verilog和C语言进行开发，通过自主设计调制解调IP核，实现了全双工模式下无线数据收发功能。依据国产射频收发芯片系统架构，提出了一种改进型正交相移键控（Quadrature Phase Shift Keying，QPSK）结构，并通过自定义通信协议成功实现数据收发。该系统性能稳定可靠，能够在户外500 m以上的范围内有效通信，未出现误码，且功耗低于7.5 W。

• Ka频段双波束平板卫通相控阵天线设计

  何小峰,王永胜,朱贵德,赵小刚,孙飞,张云

  根据车载卫星通信终端天线低剖面、多轨道、多模式应用需求，研制了一款Ka频段双波束平板卫通相控阵天线。该天线采用板级集成天线(Antenna on Board,AOB)平板有源相控阵架构以及可扩展的有源天线子阵拼接技术，实现了接收6 144阵元、发射512阵元的双波束相控阵天线高密度集成设计。经加工实测，天线两个波束扫描范围均可达±60°，发射天线等效全向辐射功率大于等于44.33 dBW，接收天线增益与噪声温度比大于等于12.33 dB/K。该天线具有集成度高、剖面低、成本低、生产效率高的特点，为毫米波频段平板架构的多波束有源相控阵天线的工程研制提供了一种可行的参考。

• 带PVT波动校正功能的Ka波段硅基高线性温度补偿衰减器

  刘智卿,孙建鹏

  基于65 nm 互补金属氧化物半导体(Complementary Metal Oxide Semiconductor,CMOS)工艺设计了一款应用于Ka波段多通道收发前端的温补衰减器，以补偿环境温度变化引起的系统链路增益漂移。该温补衰减器无需传统的片上温度传感器，能够有效降低系统实现复杂度的同时减小芯片面积。仅利用了收发系统芯片中内置的带隙基准电流獻㏄TAT，该电流大小具有正比于绝对温度（Proportional to Absolute Temperature,PTAT）的特性。通过将此电流转换为特定控制电压，使得最终衰减幅度与温度呈高度线性关系。为了最大限度地减少由工艺、电压、温度（Process,Voltage,and Temperature,PVT）引起的补偿误差，该转换部分还集成了用于PVT波动校正的调谐电路。此外，为了保证全温状态下的宽带端口匹配特性，该衰减器构建了一个新型自匹配反馈环路。通过引入运算放大器产生反馈电压至衰减单元，使端口阻抗自动匹配到50 Ω，实现了直流到40 GHz频率范围内小于-15 dB的低回波损耗。经仿真验证，该衰减器在Ka波段-55 ℃~85 ℃温度范围内可实现8 dB的增益补偿，衰减量随温度变化非线性小于6%，芯片尺寸为130 μm×230 μm。

• 低空通信网络在车联网中的应用综述

  谢焕,黄净海,靳苏喆,何腾飞,仲元昌

  随着低空经济与智能交通系统的快速发展，以无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)为核心的低空通信网络（Low-altitude Communication Networks, LACN）已成为车联网（Internet of Vehicles, IoV）智能化演进的关键支撑技术。通过融合5G-A通感一体化、星地一体化网络及移动边缘计算等前沿技术，低空通信网络为车联网提供了高可靠、低时延、广覆盖的通信与计算能力，有效解决了传统地面网络在复杂交通场景下面临的通信盲区、服务质量瓶颈和算力不足等问题。综述了低空通信网络在车联网中的应用，沿着技术纵向演进与应用横向拓展两条主线，从移动边缘计算、协同定位与感知以及信息娱乐服务3个核心维度深入剖析了现有研究的技术脉络、核心挑战与发展趋势。通过梳理分析发现，当前研究呈现出两大趋势：一是从传统模型驱动优化向数据驱动的智能决策模式转变，深度强化学习等人工智能技术被广泛应用；二是从单点技术优化向“空-地-云”一体化协同架构演进，数字孪生、多无人机协作等成为研究热点。进一步指出，发展无需外部设施支持的自主协同网络、实现空地资源的智能一体化调度，是未来实现全域无缝高精度服务的关键突破口。