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2022年 第44卷 第3期
2022, 44(3): 781-789.
doi: 10.11999/JEIT210789
摘要:
5G的成功商用为日常生活带来了实质性的变化，如自动驾驶、万物互联等，然而随之也产生了更大的数据量需求，进而催生了第6代移动通信。相较于5G，6G在带宽、时延、覆盖等性能方面均需要有更大的提升。因此，该文针对全域覆盖、场景智联、信息耦合的6G网络中无人机(UAVs)的应用场景进行了综述。首先，针对无人机在空天地海一体化网络架构中的应用进行了陈述，重点讨论了无人机在不同场景中可能承担的角色及功能，如蜂群基站、全息投影部署、远距离中继通信以及数据采集等。然后，对6G中应用于无人机通信的太赫兹、超大规模天线、内生人工智能、智能反射面(IRS)、智能边缘计算、区块链、通信感知一体化等潜在关键技术进行了探讨。最后，对6G场景下无人机通信面临的续航时间、网络融合性、智能反射面兼容性、太赫兹通信研发以及用户安全等方面的技术挑战进行了展望。
5G的成功商用为日常生活带来了实质性的变化，如自动驾驶、万物互联等，然而随之也产生了更大的数据量需求，进而催生了第6代移动通信。相较于5G，6G在带宽、时延、覆盖等性能方面均需要有更大的提升。因此，该文针对全域覆盖、场景智联、信息耦合的6G网络中无人机(UAVs)的应用场景进行了综述。首先，针对无人机在空天地海一体化网络架构中的应用进行了陈述，重点讨论了无人机在不同场景中可能承担的角色及功能，如蜂群基站、全息投影部署、远距离中继通信以及数据采集等。然后，对6G中应用于无人机通信的太赫兹、超大规模天线、内生人工智能、智能反射面(IRS)、智能边缘计算、区块链、通信感知一体化等潜在关键技术进行了探讨。最后，对6G场景下无人机通信面临的续航时间、网络融合性、智能反射面兼容性、太赫兹通信研发以及用户安全等方面的技术挑战进行了展望。
2022, 44(3): 790-802.
doi: 10.11999/JEIT210819
摘要:
随着移动通信技术的迭代更新，车联网(VANET)和无人机自组网(FANETs)已成为通信网络的重要组成部分，而媒体接入控制(MAC)协议则是移动自组织网络未来发展的核心研究内容之一。安全控制信息和用户业务信息是自组织网络最主要的两类信息，而两者不同的服务质量(QoS)需求对MAC机制的设计带来了严峻的考验。该文主要考虑车联网和无人机自组网，针对其网络特征，从不同的优化目标出发，对其使用的MAC协议进行分析与归纳，并对下一步的研究方向进行了思考与展望。
随着移动通信技术的迭代更新，车联网(VANET)和无人机自组网(FANETs)已成为通信网络的重要组成部分，而媒体接入控制(MAC)协议则是移动自组织网络未来发展的核心研究内容之一。安全控制信息和用户业务信息是自组织网络最主要的两类信息，而两者不同的服务质量(QoS)需求对MAC机制的设计带来了严峻的考验。该文主要考虑车联网和无人机自组网，针对其网络特征，从不同的优化目标出发，对其使用的MAC协议进行分析与归纳，并对下一步的研究方向进行了思考与展望。
2022, 44(3): 803-814.
doi: 10.11999/JEIT211509
摘要:
下一代通信网络可利用无人机的高移动性满足其高覆盖、低延迟等通信需求，但安全传输的问题也由于无线信道的广播特性与日益增加的通信节点数量亟待解决。因为无人机是资源受限的空中平台，上层加密技术难以在无人机通信网络中发挥同等有效的作用。物理层安全的本质是对信道进行人为设计从而实现合法信道与窃听信道的差异最大化，在无人机通信网络中应用物理层安全传输技术能够实现保密传输与能量效率的折中。该文综述当前国内外无人机通信网络物理层安全传输技术的研究，先分场景介绍典型的物理层安全传输技术，然后分析物理层安全传输技术应用在无人机通信网络中面临的挑战，并对未来无人机通信网络物理层安全传输技术发展的新场景、新技术和新方法进行展望，以期为无人机通信网络物理层安全传输技术的研究提供新的视角。
下一代通信网络可利用无人机的高移动性满足其高覆盖、低延迟等通信需求，但安全传输的问题也由于无线信道的广播特性与日益增加的通信节点数量亟待解决。因为无人机是资源受限的空中平台，上层加密技术难以在无人机通信网络中发挥同等有效的作用。物理层安全的本质是对信道进行人为设计从而实现合法信道与窃听信道的差异最大化，在无人机通信网络中应用物理层安全传输技术能够实现保密传输与能量效率的折中。该文综述当前国内外无人机通信网络物理层安全传输技术的研究，先分场景介绍典型的物理层安全传输技术，然后分析物理层安全传输技术应用在无人机通信网络中面临的挑战，并对未来无人机通信网络物理层安全传输技术发展的新场景、新技术和新方法进行展望，以期为无人机通信网络物理层安全传输技术的研究提供新的视角。
2022, 44(3): 815-824.
doi: 10.11999/JEIT211140
摘要:
随着无线通信以及无人机(UAV)技术的日益发展，利用无人机移动性、稳定性、广覆盖等优势，建立一个覆盖并连接广袤区域内各种无线终端的大规模“无人机云”，成为未来6G无线通信网络的一个重要的发展方向。如何在无人机云组成的复杂网络拓扑中快速精准地规划出最优路径，成为一个亟待解决的问题。因此，该文利用重力场中的梯度原理设计了一种旨在适用于多种路由方案的新型动态网络拓扑模型，基于此模型实现了复杂拓扑网络下路由路径的计算及选取。这种模型利用梯度本身的特性以实现路径的优化，以适用于未来6G应用中可能出现的高密度高覆盖性无人机群的通信需求。仿真结果表明，该文提出的拓扑模型及路由方法在链路通信质量及平均能耗方面优于目前应用及研究的诸多路由方案。
随着无线通信以及无人机(UAV)技术的日益发展，利用无人机移动性、稳定性、广覆盖等优势，建立一个覆盖并连接广袤区域内各种无线终端的大规模“无人机云”，成为未来6G无线通信网络的一个重要的发展方向。如何在无人机云组成的复杂网络拓扑中快速精准地规划出最优路径，成为一个亟待解决的问题。因此，该文利用重力场中的梯度原理设计了一种旨在适用于多种路由方案的新型动态网络拓扑模型，基于此模型实现了复杂拓扑网络下路由路径的计算及选取。这种模型利用梯度本身的特性以实现路径的优化，以适用于未来6G应用中可能出现的高密度高覆盖性无人机群的通信需求。仿真结果表明，该文提出的拓扑模型及路由方法在链路通信质量及平均能耗方面优于目前应用及研究的诸多路由方案。
2022, 44(3): 825-834.
doi: 10.11999/JEIT211260
摘要:
针对现有通信干扰智能识别方法在小样本条件下识别精度低、网络模型欠拟合的问题，并形成通信干扰识别的空中与地面布设能力，该文提出一种空地协同场景下基于孪生网络的通信干扰智能识别方法。首先在空中无人机与地面设备之间构建空地协同的通信干扰认知架构，并通过提取所接收的通信干扰信号的时频图、分数阶傅里叶变换和星座图，对通信干扰信号进行智能表征，以作为网络的输入。然后搭建基于密集连接网络的网络结构，并设计双输入权值共享的孪生网络。最后，利用随机样本对孪生网络进行训练，并通过孪生单边网络构建基准通信干扰类型特征库进而实现通信干扰的智能识别。该方法通过度量两个样本之间的特征距离来判断样本的相似性，并通过相似度度量扩大了训练样本数量并训练了孪生网络模型。仿真结果表明，所提方法不但在较小数据集的条件下可有效地实现通信干扰的智能识别，而且相比现有的智能识别方法，所提方法的识别性能显著提升。
针对现有通信干扰智能识别方法在小样本条件下识别精度低、网络模型欠拟合的问题，并形成通信干扰识别的空中与地面布设能力，该文提出一种空地协同场景下基于孪生网络的通信干扰智能识别方法。首先在空中无人机与地面设备之间构建空地协同的通信干扰认知架构，并通过提取所接收的通信干扰信号的时频图、分数阶傅里叶变换和星座图，对通信干扰信号进行智能表征，以作为网络的输入。然后搭建基于密集连接网络的网络结构，并设计双输入权值共享的孪生网络。最后，利用随机样本对孪生网络进行训练，并通过孪生单边网络构建基准通信干扰类型特征库进而实现通信干扰的智能识别。该方法通过度量两个样本之间的特征距离来判断样本的相似性，并通过相似度度量扩大了训练样本数量并训练了孪生网络模型。仿真结果表明，所提方法不但在较小数据集的条件下可有效地实现通信干扰的智能识别，而且相比现有的智能识别方法，所提方法的识别性能显著提升。
2022, 44(3): 835-843.
doi: 10.11999/JEIT211241
摘要:
无蜂窝大规模多入多出(MIMO)网络中分布式接入点(AP)同时服务多个用户，可以实现较大区域内虚拟MIMO的大容量传输；而无人机辅助通信能够为该目标区域热点或边缘用户提供覆盖增强。为了降低反馈链路负载，并有效提升无人机辅助通信的频谱利用率，该文研究了基于AP功率分配、无人机服务区选择和接入用户选择的联合调度；首先将AP功率分配和无人机服务区选择问题联合建模为双动作马尔可夫决策过程 (DAMDP)，提出了基于Q-learning和卷积神经网络(CNN)的深度强化学习(DRL)算法；然后将用户调度构造为一个0-1优化问题，并分解成子问题来求解。仿真结果表明，该文提出的基于DRL的资源调度方案与现有方案相比，可以有效提升无蜂窝大规模MIMO网络中频谱利用率。
无蜂窝大规模多入多出(MIMO)网络中分布式接入点(AP)同时服务多个用户，可以实现较大区域内虚拟MIMO的大容量传输；而无人机辅助通信能够为该目标区域热点或边缘用户提供覆盖增强。为了降低反馈链路负载，并有效提升无人机辅助通信的频谱利用率，该文研究了基于AP功率分配、无人机服务区选择和接入用户选择的联合调度；首先将AP功率分配和无人机服务区选择问题联合建模为双动作马尔可夫决策过程 (DAMDP)，提出了基于Q-learning和卷积神经网络(CNN)的深度强化学习(DRL)算法；然后将用户调度构造为一个0-1优化问题，并分解成子问题来求解。仿真结果表明，该文提出的基于DRL的资源调度方案与现有方案相比，可以有效提升无蜂窝大规模MIMO网络中频谱利用率。
2022, 44(3): 844-851.
doi: 10.11999/JEIT211194
摘要:
无人机(UAV)与毫米波(mmWave)多输入多输出(MIMO)系统的结合可以提供高数据速率的空中链路，然而其部署位置及波束赋形设计直接影响无线通信系统的吞吐量。为实现多用户同时接入通信，该文提出基于离散透镜阵列(DLA)结构的波束空间预编码技术，构建了联合UAV飞行高度、波束选择及混合预编码的优化方案。为了解决这一涉及随机目标函数的非凸优化问题，该文利用最小化加权最小均方误差方法，将问题转化为求一系列子优化问题，进而通过一种惩罚对偶分解(PDD)算法求解。数值仿真结果表明，该方案能够实现接近全数字波束赋形方案的频谱效率性能。
无人机(UAV)与毫米波(mmWave)多输入多输出(MIMO)系统的结合可以提供高数据速率的空中链路，然而其部署位置及波束赋形设计直接影响无线通信系统的吞吐量。为实现多用户同时接入通信，该文提出基于离散透镜阵列(DLA)结构的波束空间预编码技术，构建了联合UAV飞行高度、波束选择及混合预编码的优化方案。为了解决这一涉及随机目标函数的非凸优化问题，该文利用最小化加权最小均方误差方法，将问题转化为求一系列子优化问题，进而通过一种惩罚对偶分解(PDD)算法求解。数值仿真结果表明，该方案能够实现接近全数字波束赋形方案的频谱效率性能。
2022, 44(3): 852-859.
doi: 10.11999/JEIT211280
摘要:
在无人机(UAV)辅助的无线网络中，UAV轨迹设计可以有效地提升无线网络系统性能。然而，3维场景下的UAV轨迹设计问题因其高复杂性，目前仍是开放性研究问题，并缺少高性能的求解方案。该文针对具有一般性的无线能量传输(WPT)系统中UAV 3维轨迹设计问题，在凸空间下，基于间续悬飞(SHF)的最优轨迹结构，提出获得高性能3维轨迹的求解方案。
在无人机(UAV)辅助的无线网络中，UAV轨迹设计可以有效地提升无线网络系统性能。然而，3维场景下的UAV轨迹设计问题因其高复杂性，目前仍是开放性研究问题，并缺少高性能的求解方案。该文针对具有一般性的无线能量传输(WPT)系统中UAV 3维轨迹设计问题，在凸空间下，基于间续悬飞(SHF)的最优轨迹结构，提出获得高性能3维轨迹的求解方案。
2022, 44(3): 860-870.
doi: 10.11999/JEIT210992
摘要:
该文研究了干扰环境下基于博弈论的无人机(UAV)群部署与组网方法。首先，基于拥塞博弈，提出一种分布式无人机群部署算法(CUD)。每架无人机可以通过与邻近无人机的有限交互，实现自主的位置优化，以提高数据采集量，并增强干扰躲避能力。其次，基于联盟形成博弈，提出一种无人机群动态组网算法(USACF)，可使无人机群在干扰威胁下实现分布式动态子网形成，提高数据传输质量，并增强无人机网络的鲁棒性和可靠性。此外，借助精确势能博弈，从理论上证明了所提博弈模型可以获得稳定的纳什均衡解。最后，仿真结果表明，所提算法相较于传统算法有明显的性能提升。
该文研究了干扰环境下基于博弈论的无人机(UAV)群部署与组网方法。首先，基于拥塞博弈，提出一种分布式无人机群部署算法(CUD)。每架无人机可以通过与邻近无人机的有限交互，实现自主的位置优化，以提高数据采集量，并增强干扰躲避能力。其次，基于联盟形成博弈，提出一种无人机群动态组网算法(USACF)，可使无人机群在干扰威胁下实现分布式动态子网形成，提高数据传输质量，并增强无人机网络的鲁棒性和可靠性。此外，借助精确势能博弈，从理论上证明了所提博弈模型可以获得稳定的纳什均衡解。最后，仿真结果表明，所提算法相较于传统算法有明显的性能提升。
2022, 44(3): 871-880.
doi: 10.11999/JEIT220024
摘要:
无人机辅助通信网络可以对现有无线通信网络进行补充，改善通信系统性能以及覆盖服务范围，但无人机辅助通信过程中上行传输通信速率的提高仍面临着巨大的挑战。针对如何提高无人机辅助通信网络的上行传输通信速率问题，该文提出了一种基于联合波束赋形的无人机辅助通信网络上行传输技术。首先，对用户节点接收信号强度值进行伯努利粒子滤波，结合无人机运动模型完成无人机定位，进一步用户节点联合运用分布式波束赋形算法向无人机方向发送信号，完成上行传输通信。并与非正交多址接入算法以及传统全向发射算法进行了对比，实验结果表明，所提方法显著提高了无人机接收信号的信噪比、通信速率，保障了无人机上行通信的通信质量，为未来无人机辅助通信网络的上行传输提供了一种极具潜力的保障通信性能解决方案。
无人机辅助通信网络可以对现有无线通信网络进行补充，改善通信系统性能以及覆盖服务范围，但无人机辅助通信过程中上行传输通信速率的提高仍面临着巨大的挑战。针对如何提高无人机辅助通信网络的上行传输通信速率问题，该文提出了一种基于联合波束赋形的无人机辅助通信网络上行传输技术。首先，对用户节点接收信号强度值进行伯努利粒子滤波，结合无人机运动模型完成无人机定位，进一步用户节点联合运用分布式波束赋形算法向无人机方向发送信号，完成上行传输通信。并与非正交多址接入算法以及传统全向发射算法进行了对比，实验结果表明，所提方法显著提高了无人机接收信号的信噪比、通信速率，保障了无人机上行通信的通信质量，为未来无人机辅助通信网络的上行传输提供了一种极具潜力的保障通信性能解决方案。
2022, 44(3): 881-889.
doi: 10.11999/JEIT211360
摘要:
物联网数据的快速增长和物联网设备的计算限制催生了移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)解决方案。其中，无人机群的高机动性、易部署以及成本低的特点和多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)技术能够增强边缘计算网络的传输容量，缩短边缘计算网络的传输时延。该文在基于多无人机的多用户MIMO-MEC系统中通过联合优化无人机轨迹、地面用户卸载比、辅助无人机卸载比和辅助无人机数据分发比最小化整个周期的系统最大总时延。采用了连续凸优化技术和块坐标下降方法来解决其中的非凸问题。仿真结果讨论了影响系统时延的因素，并验证了算法的有效性及收敛性。
物联网数据的快速增长和物联网设备的计算限制催生了移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)解决方案。其中，无人机群的高机动性、易部署以及成本低的特点和多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)技术能够增强边缘计算网络的传输容量，缩短边缘计算网络的传输时延。该文在基于多无人机的多用户MIMO-MEC系统中通过联合优化无人机轨迹、地面用户卸载比、辅助无人机卸载比和辅助无人机数据分发比最小化整个周期的系统最大总时延。采用了连续凸优化技术和块坐标下降方法来解决其中的非凸问题。仿真结果讨论了影响系统时延的因素，并验证了算法的有效性及收敛性。
2022, 44(3): 890-898.
doi: 10.11999/JEIT211305
摘要:
针对海洋大数据收集场景，为提高数据收集效率，该文提出一种无人机和无人船联合数据收集方法。无人船在行驶过程中，通过放飞无人机并行驶到指定地点回收无人机，实现对目标海域内节点数据的高效收集。为最小化无人船和无人机工作时间，该文在无人机集群任务分配的基础上，引入连续悬停飞行(Successive-Hover-and-Fly, SHF)结构以实现低复杂度的联合轨迹优化。待优化问题受限于节点数据量和无人机速度，是难以求解的非凸问题。因此，该文提出了一个高效的连续凸近似技术迭代算法以得到次优解，并通过计算机仿真得以验证。
针对海洋大数据收集场景，为提高数据收集效率，该文提出一种无人机和无人船联合数据收集方法。无人船在行驶过程中，通过放飞无人机并行驶到指定地点回收无人机，实现对目标海域内节点数据的高效收集。为最小化无人船和无人机工作时间，该文在无人机集群任务分配的基础上，引入连续悬停飞行(Successive-Hover-and-Fly, SHF)结构以实现低复杂度的联合轨迹优化。待优化问题受限于节点数据量和无人机速度，是难以求解的非凸问题。因此，该文提出了一个高效的连续凸近似技术迭代算法以得到次优解，并通过计算机仿真得以验证。
2022, 44(3): 899-905.
doi: 10.11999/JEIT211314
摘要:
无线能量传输(WPT)和移动边缘计算(MEC)可以为无线设备提供能量供应和任务计算，有效提高设备的能量效率。该文提出一种基于无人机无线能量传输的边缘计算系统能耗优化方法，在所提方法中，通过联合优化能量收集(EH)时间、用户发射功率和卸载决策，最小化系统总能耗。利用块坐标下降法(BCD)，将优化问题分解为两个子问题，通过交替优化来获得最优能量收集时间、用户发射功率和卸载决策。仿真结果表明，该文提出的系统能耗优化方法优于其他基准方案，并且系统所需能量可以显著减少。
无线能量传输(WPT)和移动边缘计算(MEC)可以为无线设备提供能量供应和任务计算，有效提高设备的能量效率。该文提出一种基于无人机无线能量传输的边缘计算系统能耗优化方法，在所提方法中，通过联合优化能量收集(EH)时间、用户发射功率和卸载决策，最小化系统总能耗。利用块坐标下降法(BCD)，将优化问题分解为两个子问题，通过交替优化来获得最优能量收集时间、用户发射功率和卸载决策。仿真结果表明，该文提出的系统能耗优化方法优于其他基准方案，并且系统所需能量可以显著减少。
2022, 44(3): 906-914.
doi: 10.11999/JEIT211328
摘要:
目前，无人机定位技术主要依赖以GPS(Global Positioning System)为代表的全球定位系统，然而在室内等GPS信号缺失的地方进行定位则比较困难。另外，传统的室内定位技术主要采用蓝牙、WiFi、基站定位等多种方式融合成一套定位体系，但是该类方法受环境的影响比较大，而且往往需要部署多个设备。此外，这种方式只能得到远近信息，无法知道设备在空间中的姿态。该文提出一种基于单目视觉的无人机室内定位方法。首先，通过无人机机载相机拍摄的图像，结合特征点法和直接法，先跟踪特征点，然后利用直接法根据关键点进行块匹配，估计相机位姿。然后利用深度滤波器对特征点进行深度估计，建立一个当前环境的稀疏地图，最后利用ROS (Robot Operating System)的3维可视化工具RVIZ对真实环境进行仿真。仿真结果表明，所提方法在室内环境下可以获得良好的性能，定位精度达到0.04 m。
目前，无人机定位技术主要依赖以GPS(Global Positioning System)为代表的全球定位系统，然而在室内等GPS信号缺失的地方进行定位则比较困难。另外，传统的室内定位技术主要采用蓝牙、WiFi、基站定位等多种方式融合成一套定位体系，但是该类方法受环境的影响比较大，而且往往需要部署多个设备。此外，这种方式只能得到远近信息，无法知道设备在空间中的姿态。该文提出一种基于单目视觉的无人机室内定位方法。首先，通过无人机机载相机拍摄的图像，结合特征点法和直接法，先跟踪特征点，然后利用直接法根据关键点进行块匹配，估计相机位姿。然后利用深度滤波器对特征点进行深度估计，建立一个当前环境的稀疏地图，最后利用ROS (Robot Operating System)的3维可视化工具RVIZ对真实环境进行仿真。仿真结果表明，所提方法在室内环境下可以获得良好的性能，定位精度达到0.04 m。
2022, 44(3): 915-923.
doi: 10.11999/JEIT211177
摘要:
无人机(UAV)作为空中基站有望成为传统地面网络的有力补充，以提供灵活覆盖和容量增强的解决方案。然而，大多现有研究忽略空中基站的无线回传这一实际因素对网络性能和用户体验的影响。为此，考虑接入回传一体化的空地毫米波蜂窝网络场景，其中无人机提供热点流量传输服务，地面基站(TBS)提供无人机回传链路并且服务非热点区域用户，以及接入和回传采用正交资源分配方法。针对该场景，提取地面基站、无人机和用户的空间分布特性，以及不同链路信号的传播特性，该文采用随机几何理论建立与之匹配的毫米波空地网络模型，推导了非热点用户的接入链路覆盖率和热点用户的接入回传链路的联合覆盖率。进一步地，基于地面基站和无人机的负载特性分析，推导了两种用户的速率覆盖率以及总体用户性能。基于所提分析框架，该文研究了关键系统参数，如接入链路频谱分配比例、无人机密度和热点用户密度等对用户性能的影响。
无人机(UAV)作为空中基站有望成为传统地面网络的有力补充，以提供灵活覆盖和容量增强的解决方案。然而，大多现有研究忽略空中基站的无线回传这一实际因素对网络性能和用户体验的影响。为此，考虑接入回传一体化的空地毫米波蜂窝网络场景，其中无人机提供热点流量传输服务，地面基站(TBS)提供无人机回传链路并且服务非热点区域用户，以及接入和回传采用正交资源分配方法。针对该场景，提取地面基站、无人机和用户的空间分布特性，以及不同链路信号的传播特性，该文采用随机几何理论建立与之匹配的毫米波空地网络模型，推导了非热点用户的接入链路覆盖率和热点用户的接入回传链路的联合覆盖率。进一步地，基于地面基站和无人机的负载特性分析，推导了两种用户的速率覆盖率以及总体用户性能。基于所提分析框架，该文研究了关键系统参数，如接入链路频谱分配比例、无人机密度和热点用户密度等对用户性能的影响。
2022, 44(3): 924-939.
doi: 10.11999/JEIT211410
摘要:
在对抗环境下，捕获无人机通信网络的通联拓扑有助于我们高效发现并破坏其集群功能。然而，在非合作条件下，传统的拓扑先验信息难以获取，通联拓扑推理面临着巨大的挑战。现有相关研究总体上仍处于起步阶段，系统模型和推理机理不清晰，各类方法在同一数据维度下的对比较少。因此，针对非合作的物理场景，该文首先构建了系统模型，揭示了推理机理。然后，分别对相关性、格兰杰因果、转移熵和多维霍克斯过程4种方法进行了仿真对比分析。最后，对该研究方向的发展前景进行了展望。
在对抗环境下，捕获无人机通信网络的通联拓扑有助于我们高效发现并破坏其集群功能。然而，在非合作条件下，传统的拓扑先验信息难以获取，通联拓扑推理面临着巨大的挑战。现有相关研究总体上仍处于起步阶段，系统模型和推理机理不清晰，各类方法在同一数据维度下的对比较少。因此，针对非合作的物理场景，该文首先构建了系统模型，揭示了推理机理。然后，分别对相关性、格兰杰因果、转移熵和多维霍克斯过程4种方法进行了仿真对比分析。最后，对该研究方向的发展前景进行了展望。
2022, 44(3): 940-950.
doi: 10.11999/JEIT210662
摘要:
空天地一体化通信作为未来6G的发展方向，很好地弥补了当前无线通信覆盖不足的弊端。该文提出一种基于多智能体强化学习(MARL)的多无人机(Multi-UAV)辅助通信算法，在用户与无人机(UAVs)构成的混合博弈模式下求解纳什均衡近似解，解决了动态环境下UAVs轨迹设计、多维资源调度以及用户接入策略联合优化问题。结合马尔可夫博弈概念建模该连续决策过程，以集中训练分布式执行(CTDE)机制，将近端策略优化(PPO)算法扩展到多智能体领域。针对离散与连续共存的动作空间设计了两种策略输出模式，并且结合Beta策略改进实现，最后通过仿真实验验证了算法的有效性。
空天地一体化通信作为未来6G的发展方向，很好地弥补了当前无线通信覆盖不足的弊端。该文提出一种基于多智能体强化学习(MARL)的多无人机(Multi-UAV)辅助通信算法，在用户与无人机(UAVs)构成的混合博弈模式下求解纳什均衡近似解，解决了动态环境下UAVs轨迹设计、多维资源调度以及用户接入策略联合优化问题。结合马尔可夫博弈概念建模该连续决策过程，以集中训练分布式执行(CTDE)机制，将近端策略优化(PPO)算法扩展到多智能体领域。针对离散与连续共存的动作空间设计了两种策略输出模式，并且结合Beta策略改进实现，最后通过仿真实验验证了算法的有效性。
2022, 44(3): 951-959.
doi: 10.11999/JEIT211312
摘要:
在无人机(UAV)辅助的能量受限低功耗物联网(IoT)节点数据传输场景中，针对传统的Matérn聚类过程 (MCP)建模造成的无人机覆盖冗余问题，该文提出一种Matérn集群下的距离约束分簇策略(MCDC)。该策略采用带有距离约束的Matérn聚类过程对无人机和地面IoT节点位置进行了建模，实现冗余覆盖的大幅度下降。在此分布策略下，IoT节点首先通过从无人机发送的射频信号中收集能量，然后利用收集的能量向无人机进行上行数据传输，解决IoT节点能量受限问题。此外，分析了IoT节点传输机会以及无人机群空地网络的上行传输中断性能和吞吐量，并衡量了上下行阶段的时间分配比，无人机的发射功率，以及IoT节点密度等参数对网络性能的影响。最后通过仿真对理论结果进行了验证。
在无人机(UAV)辅助的能量受限低功耗物联网(IoT)节点数据传输场景中，针对传统的Matérn聚类过程 (MCP)建模造成的无人机覆盖冗余问题，该文提出一种Matérn集群下的距离约束分簇策略(MCDC)。该策略采用带有距离约束的Matérn聚类过程对无人机和地面IoT节点位置进行了建模，实现冗余覆盖的大幅度下降。在此分布策略下，IoT节点首先通过从无人机发送的射频信号中收集能量，然后利用收集的能量向无人机进行上行数据传输，解决IoT节点能量受限问题。此外，分析了IoT节点传输机会以及无人机群空地网络的上行传输中断性能和吞吐量，并衡量了上下行阶段的时间分配比，无人机的发射功率，以及IoT节点密度等参数对网络性能的影响。最后通过仿真对理论结果进行了验证。
2022, 44(3): 960-968.
doi: 10.11999/JEIT211368
摘要:
无人机(UAV)可以作为空中基站而凭借其移动性灵活地实现热点区域的覆盖。如何预测流量的分布而优化UAV部署是运营商面临的挑战。针对此问题，该文提出一种基于注意力机制卷积长短期记忆网络(A-ConvLSTM)的UAV节能预部署策略：提出一种融合注意力机制的卷积长短期记忆深度时空网络模型A-ConvLSTM，用于预测用户与流量的时空分布；基于预测结果优化UAV的覆盖和位置，在满足用户接入速率要求的前提下，以最小化UAV系统发射功率为目标建立优化模型，将目标问题解耦成两个子问题并提出一种节能部署算法迭代求解。实验结果表明A-ConvLSTM性能高于各基线模型；节能部署算法能够有效降低UAV系统发射功耗，并能以更少数量的UAV实现整体区域覆盖。
无人机(UAV)可以作为空中基站而凭借其移动性灵活地实现热点区域的覆盖。如何预测流量的分布而优化UAV部署是运营商面临的挑战。针对此问题，该文提出一种基于注意力机制卷积长短期记忆网络(A-ConvLSTM)的UAV节能预部署策略：提出一种融合注意力机制的卷积长短期记忆深度时空网络模型A-ConvLSTM，用于预测用户与流量的时空分布；基于预测结果优化UAV的覆盖和位置，在满足用户接入速率要求的前提下，以最小化UAV系统发射功率为目标建立优化模型，将目标问题解耦成两个子问题并提出一种节能部署算法迭代求解。实验结果表明A-ConvLSTM性能高于各基线模型；节能部署算法能够有效降低UAV系统发射功耗，并能以更少数量的UAV实现整体区域覆盖。
2022, 44(3): 969-975.
doi: 10.11999/JEIT210429
摘要:
针对无人机(UAV)基站(BS)多播通信系统的通信时延最小化问题，该文提出飞行路线在线优化算法。在该系统中无人机基站向多个地面用户同时发送公共信息，其中每次通信任务中地面用户位置是随机的。为了保证地面用户能够接收完整的公共信息以及考虑到无人机的能量有限性，该文以最小化无人机基站完成通信任务的平均时间为目标。首先将问题转化成一个马尔可夫决策过程(MDP)；然后把通信时延引入到动作价值函数中；最后提出使用Q-Learning算法对无人机飞行路线进行学习和在线优化，从而实现平均通信时延最小化。仿真结果显示，与其他基准方案相比，该文所提方案能够有效地为无人机多播通信系统飞行路线实现在线优化，并有效降低通信任务的完成时间。
针对无人机(UAV)基站(BS)多播通信系统的通信时延最小化问题，该文提出飞行路线在线优化算法。在该系统中无人机基站向多个地面用户同时发送公共信息，其中每次通信任务中地面用户位置是随机的。为了保证地面用户能够接收完整的公共信息以及考虑到无人机的能量有限性，该文以最小化无人机基站完成通信任务的平均时间为目标。首先将问题转化成一个马尔可夫决策过程(MDP)；然后把通信时延引入到动作价值函数中；最后提出使用Q-Learning算法对无人机飞行路线进行学习和在线优化，从而实现平均通信时延最小化。仿真结果显示，与其他基准方案相比，该文所提方案能够有效地为无人机多播通信系统飞行路线实现在线优化，并有效降低通信任务的完成时间。
2022, 44(3): 976-986.
doi: 10.11999/JEIT210491
摘要:
为更好地利用周围环境中的射频信号能量，提升终端直连(D2D)通信的运行时间和无人机(UAV)通信的频谱利用率，该文提出一种基于能量收集的UAV-D2D网络资源分配算法。考虑UAV最大发射功率和移动性约束，蜂窝用户和D2D用户的最小速率约束，建立了系统和速率最大化的多变量耦合资源分配问题。利用连续凸近似和变量替换方法将混合整数非线性规划问题转化为凸优化问题，并利用拉格朗日对偶方法获得闭式解。仿真结果表明，所提算法具有良好的收敛性能，并能够有效提升系统容量。
为更好地利用周围环境中的射频信号能量，提升终端直连(D2D)通信的运行时间和无人机(UAV)通信的频谱利用率，该文提出一种基于能量收集的UAV-D2D网络资源分配算法。考虑UAV最大发射功率和移动性约束，蜂窝用户和D2D用户的最小速率约束，建立了系统和速率最大化的多变量耦合资源分配问题。利用连续凸近似和变量替换方法将混合整数非线性规划问题转化为凸优化问题，并利用拉格朗日对偶方法获得闭式解。仿真结果表明，所提算法具有良好的收敛性能，并能够有效提升系统容量。
2022, 44(3): 987-995.
doi: 10.11999/JEIT211020
摘要:
无人机(UAV)具备高灵活性、强适应性和高机动性等优势，能够为6G网络提供便捷有效的辅助通信方案。为提高UAV通信系统的频谱效率，让所有用户彼此间在更少的时隙内完成信息交互，该文提出一种全双工(FD)多向中继非正交多址接入(NOMA)(FD NOMA MWRN)传输方案，考虑收发端都存在同相/正交(I/Q)失衡的情况，对系统的传输率和能量效率进行分析。仿真结果表明：相比半双工(HD)，全双工技术可以实现频谱利用率的翻倍；所提方案比正交多址接入(OMA)方案更具性能优势，且不受用户数量的影响，传输消耗的时隙数始终为1；I/Q失衡会限制系统传输率，UAV的工作高度也对其起到一定的约束作用。
无人机(UAV)具备高灵活性、强适应性和高机动性等优势，能够为6G网络提供便捷有效的辅助通信方案。为提高UAV通信系统的频谱效率，让所有用户彼此间在更少的时隙内完成信息交互，该文提出一种全双工(FD)多向中继非正交多址接入(NOMA)(FD NOMA MWRN)传输方案，考虑收发端都存在同相/正交(I/Q)失衡的情况，对系统的传输率和能量效率进行分析。仿真结果表明：相比半双工(HD)，全双工技术可以实现频谱利用率的翻倍；所提方案比正交多址接入(OMA)方案更具性能优势，且不受用户数量的影响，传输消耗的时隙数始终为1；I/Q失衡会限制系统传输率，UAV的工作高度也对其起到一定的约束作用。
2022, 44(3): 996-1005.
doi: 10.11999/JEIT211205
摘要:
地下空间灾害事故对极端环境下应急通信网络快速重组与灾情信息实时回传提出了严峻挑战，亟需构建具备按需动态重构、快速响应能力的无人机(UAV)应急通信网络。针对拓扑快变等动态不确定性造成的网络连通性频繁失效等问题，该文利用图论对时变拓扑的关键信息提取简化后，将联盟博弈（CG）引入时变拓扑图，提出一种基于联盟图博弈的自适应拓扑控制算法（CGG-ATC），通过协同决策建立远程传输链路（LLs）维护拓扑连通性。仿真结果表明，与其他现有算法相比，该算法能更好地实现拓扑连通性、平均传输时延与链路损耗3种性能之间的权衡优化。此外，该算法具有较快的收敛速度，能支持灾后动态不确定场景下组网决策随拓扑快变弹性适变。
地下空间灾害事故对极端环境下应急通信网络快速重组与灾情信息实时回传提出了严峻挑战，亟需构建具备按需动态重构、快速响应能力的无人机(UAV)应急通信网络。针对拓扑快变等动态不确定性造成的网络连通性频繁失效等问题，该文利用图论对时变拓扑的关键信息提取简化后，将联盟博弈（CG）引入时变拓扑图，提出一种基于联盟图博弈的自适应拓扑控制算法（CGG-ATC），通过协同决策建立远程传输链路（LLs）维护拓扑连通性。仿真结果表明，与其他现有算法相比，该算法能更好地实现拓扑连通性、平均传输时延与链路损耗3种性能之间的权衡优化。此外，该算法具有较快的收敛速度，能支持灾后动态不确定场景下组网决策随拓扑快变弹性适变。
2022, 44(3): 1006-1013.
doi: 10.11999/JEIT211372
摘要:
由于中长距离的无线隐蔽通信中信号发射功率较大，容易被监测者检测到，针对此问题该文提出无人机(UAV)中继协助的有限码长隐蔽传输方案。首先，根据无人机通信的信道模型，推导从发射机经过无人机中继到合法接收机的信噪比(SNR)，得到隐蔽传输中断概率及吞吐量的表达式；然后，分析监测者的检测性能, 即KL(Kullback-Leibler)散度，并将其作为隐蔽通信的约束条件；最后，在此约束的条件下，联合优化发射机和中继的发射功率以及无人机的飞行高度，从而最大化隐蔽通信的吞吐量。仿真结果验证了系统的隐蔽性能，并且通过与缺少无人机协助的传统方案对比，揭示所提出的无人机中继隐蔽传输方案可以有效地降低监测者的KL散度。
由于中长距离的无线隐蔽通信中信号发射功率较大，容易被监测者检测到，针对此问题该文提出无人机(UAV)中继协助的有限码长隐蔽传输方案。首先，根据无人机通信的信道模型，推导从发射机经过无人机中继到合法接收机的信噪比(SNR)，得到隐蔽传输中断概率及吞吐量的表达式；然后，分析监测者的检测性能, 即KL(Kullback-Leibler)散度，并将其作为隐蔽通信的约束条件；最后，在此约束的条件下，联合优化发射机和中继的发射功率以及无人机的飞行高度，从而最大化隐蔽通信的吞吐量。仿真结果验证了系统的隐蔽性能，并且通过与缺少无人机协助的传统方案对比，揭示所提出的无人机中继隐蔽传输方案可以有效地降低监测者的KL散度。
2022, 44(3): 1014-1023.
doi: 10.11999/JEIT210063
摘要:
随着空间通信任务日趋复杂化，尤其是对时间敏感的需求不断提升，一方面要求星内系统的高带宽、可靠性和实时性；另一方面星间无线链路也应具备低时延和高可靠性。但由于卫星内部有线链路与星间无线链路差异大，业务数据经过有线和无线链路联合传输时，容易引发节点拥塞，而无法保障时敏业务的时延有界需求。为了提升数据在空间网络传输的实时性，该文提出了一种有线无线融合的时间敏感网络(TSN)流调度方案，首先对有线和无线链路资源分配与终端时延关系进行分析建模，并通过TSN控制器收集终端时敏需求，构建以全网时敏业务端到端最小平均时延为优化目标，然后采用基于增强精英保留遗传算法进行方案的快速求解。通过Pycharm对比测试时隙分配算法的性能，同时设计实现基于EXata网络仿真平台的低轨卫星TSN系统，并搭建实验场景进行试验验证。测试结果表明，该文所提出的流联合调度方案能够为空间时敏任务提供有界、稳定的时延保障。
随着空间通信任务日趋复杂化，尤其是对时间敏感的需求不断提升，一方面要求星内系统的高带宽、可靠性和实时性；另一方面星间无线链路也应具备低时延和高可靠性。但由于卫星内部有线链路与星间无线链路差异大，业务数据经过有线和无线链路联合传输时，容易引发节点拥塞，而无法保障时敏业务的时延有界需求。为了提升数据在空间网络传输的实时性，该文提出了一种有线无线融合的时间敏感网络(TSN)流调度方案，首先对有线和无线链路资源分配与终端时延关系进行分析建模，并通过TSN控制器收集终端时敏需求，构建以全网时敏业务端到端最小平均时延为优化目标，然后采用基于增强精英保留遗传算法进行方案的快速求解。通过Pycharm对比测试时隙分配算法的性能，同时设计实现基于EXata网络仿真平台的低轨卫星TSN系统，并搭建实验场景进行试验验证。测试结果表明，该文所提出的流联合调度方案能够为空间时敏任务提供有界、稳定的时延保障。
2022, 44(3): 1024-1033.
doi: 10.11999/JEIT210145
摘要:
针对源节点配备能量收集装置的点对点能量收集无线通信系统，该文以最大化长期平均传输速率为目标，提出一种基于Lyapunov优化框架的在线功率控制和自适应调制联合优化策略。由于能量到达和信道状态的随机性，优化问题是一个随机优化问题。利用Lyapunov优化框架将电池操作和可用能量约束下的长期时间优化问题转化为每时隙以虚队列“漂移加惩罚”最小化为目标的发送功率、调制方式和帧长的联合优化问题，并求解。该算法仅依赖当前的电池状态和信道状态信息做出决策，计算复杂度低，实用性强。仿真结果显示，所提算法通过联合优化发送功率、调制方式和帧长，能够高效地利用收集的能量，适应信道变化，长期平均实际可达的信息传输速率要明显优于贪婪和半功率算法，即使相比较以信道容量最大化为目标的离线注水算法和其他对比算法，在实际可达的信息传输速率上也有优势。
针对源节点配备能量收集装置的点对点能量收集无线通信系统，该文以最大化长期平均传输速率为目标，提出一种基于Lyapunov优化框架的在线功率控制和自适应调制联合优化策略。由于能量到达和信道状态的随机性，优化问题是一个随机优化问题。利用Lyapunov优化框架将电池操作和可用能量约束下的长期时间优化问题转化为每时隙以虚队列“漂移加惩罚”最小化为目标的发送功率、调制方式和帧长的联合优化问题，并求解。该算法仅依赖当前的电池状态和信道状态信息做出决策，计算复杂度低，实用性强。仿真结果显示，所提算法通过联合优化发送功率、调制方式和帧长，能够高效地利用收集的能量，适应信道变化，长期平均实际可达的信息传输速率要明显优于贪婪和半功率算法，即使相比较以信道容量最大化为目标的离线注水算法和其他对比算法，在实际可达的信息传输速率上也有优势。
2022, 44(3): 1034-1043.
doi: 10.11999/JEIT210056
摘要:
针对稀疏步进调频信号对目标径向运动敏感且低信噪比(SNR)下难以聚焦成像的问题，该文提出基于遗传算法和稀疏贝叶斯学习的平动补偿与高分辨逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法。首先，针对稀疏步进调频信号建立回波模型和稀疏观测模型，通过构造参数化字典，将ISAR成像问题转换为目标运动参数估计与高分辨距离像(HRRP)合成的联合问题。然后，对目标高分辨距离像引入Gamma-Gauss先验，并采用变分贝叶斯推断(VBI)对散射点进行估计。在此基础上，通过遗传算法迭代同步获得目标运动参数与高质量HRRP，最终实现高分辨聚焦成像和运动参数精确估计。不同场景下的仿真和实测数据处理结果验证了所提算法的有效性。
针对稀疏步进调频信号对目标径向运动敏感且低信噪比(SNR)下难以聚焦成像的问题，该文提出基于遗传算法和稀疏贝叶斯学习的平动补偿与高分辨逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法。首先，针对稀疏步进调频信号建立回波模型和稀疏观测模型，通过构造参数化字典，将ISAR成像问题转换为目标运动参数估计与高分辨距离像(HRRP)合成的联合问题。然后，对目标高分辨距离像引入Gamma-Gauss先验，并采用变分贝叶斯推断(VBI)对散射点进行估计。在此基础上，通过遗传算法迭代同步获得目标运动参数与高质量HRRP，最终实现高分辨聚焦成像和运动参数精确估计。不同场景下的仿真和实测数据处理结果验证了所提算法的有效性。
2022, 44(3): 1044-1051.
doi: 10.11999/JEIT210135
摘要:
宽幅干涉成像高度计采用双天线近天底角短基线干涉测高技术，实现对海洋亚中尺度现象的高时空分辨率与高精度观测。在反演海面高度(SSH)的过程中，干涉相位滤波处理是抑制随机相位噪声，保持相位边缘细节的重要环节。该文针对成像高度计干涉相位随机噪声方差在刈幅范围内分布不均匀的特点，基于宽幅干涉成像高度计相位模型，提出一种改进的总变分正则化滤波方法，可以有效抑制去平地后成像高度计的干涉相位噪声。通过仿真数据验证，滤波相位误差的标准差(STD)由0.32 rad降低至0.023 rad，且刈幅范围内STD最大偏差小于0.001 rad。改进的总变分滤波方法实现全刈幅干涉相位误差精度的均匀分布，较好地保持了分辨率和边缘信息，为海面高程精度的一致性提供有效保障。
宽幅干涉成像高度计采用双天线近天底角短基线干涉测高技术，实现对海洋亚中尺度现象的高时空分辨率与高精度观测。在反演海面高度(SSH)的过程中，干涉相位滤波处理是抑制随机相位噪声，保持相位边缘细节的重要环节。该文针对成像高度计干涉相位随机噪声方差在刈幅范围内分布不均匀的特点，基于宽幅干涉成像高度计相位模型，提出一种改进的总变分正则化滤波方法，可以有效抑制去平地后成像高度计的干涉相位噪声。通过仿真数据验证，滤波相位误差的标准差(STD)由0.32 rad降低至0.023 rad，且刈幅范围内STD最大偏差小于0.001 rad。改进的总变分滤波方法实现全刈幅干涉相位误差精度的均匀分布，较好地保持了分辨率和边缘信息，为海面高程精度的一致性提供有效保障。
2022, 44(3): 1052-1058.
doi: 10.11999/JEIT210038
摘要:
由于在网格失配情况下依然具备良好的估计性能，无网格DOA估计算法近年来受到了广泛的关注与研究，其中又以基于原子范数最小化(ANM)的DOA估计算法最具代表性。随着可分离ANM(DANM)算法的提出，为ANM理论在2维DOA估计领域中的应用提供了可能。不过传统的DANM算法以及其后续的一系列改进算法都只适用于均匀矩形阵列(URA)或稀疏矩形阵列(SRA)，无法适用于具有任意几何结构的平面阵列。针对上述问题，该文提出一种适用于任意几何结构平面阵列的无网格DOA估计算法，即B-DANM算法。该算法利用一类贝塞尔函数对实际平面天线阵列接收信号的协方差数据进行展开，从而获得适用于任意几何结构平面阵列的DANM算法框架，然后再通过求解半定规划问题、Toeplitz矩阵的Vandermonde分解以及估计参数配对、角度变换等过程来得到最终的DOA估计结果。仿真实验验证了，在任意几何结构平面阵列的测向系统中，B-DANM算法相比于传统的2维DOA估计算法在精度、分辨力等方面的优势。
由于在网格失配情况下依然具备良好的估计性能，无网格DOA估计算法近年来受到了广泛的关注与研究，其中又以基于原子范数最小化(ANM)的DOA估计算法最具代表性。随着可分离ANM(DANM)算法的提出，为ANM理论在2维DOA估计领域中的应用提供了可能。不过传统的DANM算法以及其后续的一系列改进算法都只适用于均匀矩形阵列(URA)或稀疏矩形阵列(SRA)，无法适用于具有任意几何结构的平面阵列。针对上述问题，该文提出一种适用于任意几何结构平面阵列的无网格DOA估计算法，即B-DANM算法。该算法利用一类贝塞尔函数对实际平面天线阵列接收信号的协方差数据进行展开，从而获得适用于任意几何结构平面阵列的DANM算法框架，然后再通过求解半定规划问题、Toeplitz矩阵的Vandermonde分解以及估计参数配对、角度变换等过程来得到最终的DOA估计结果。仿真实验验证了，在任意几何结构平面阵列的测向系统中，B-DANM算法相比于传统的2维DOA估计算法在精度、分辨力等方面的优势。
2022, 44(3): 1059-1066.
doi: 10.11999/JEIT210113
摘要:
沿距离维复杂空变的多普勒对SAR成像质量有很大影响，常规的距离多普勒 (RD)算法处理结果容易出现明暗交替现象，图像可视性较差。通过在方位预滤波和方位脉冲压缩时，沿距离块/门估计或者计算多普勒频率，在方位预滤波和方位脉压时把窗函数根据多普勒频率沿方位移动，能有效解决明暗交替现象，但是这种处理方法无法改善距离近端或远端的聚焦效果。基于上述问题，该文提出一种改进的运动补偿方法，通过沿距离维分块进行运动补偿和走动校正，把沿距离空变的多普勒校直，然后进行方位脉压处理。所提方法处理结果没有明暗交替现象，图像沿距离维连续完整，可视性较好，同时在远离距离中心处还具有良好的聚焦效果。实测数据处理结果验证了该算法的有效性。
沿距离维复杂空变的多普勒对SAR成像质量有很大影响，常规的距离多普勒 (RD)算法处理结果容易出现明暗交替现象，图像可视性较差。通过在方位预滤波和方位脉冲压缩时，沿距离块/门估计或者计算多普勒频率，在方位预滤波和方位脉压时把窗函数根据多普勒频率沿方位移动，能有效解决明暗交替现象，但是这种处理方法无法改善距离近端或远端的聚焦效果。基于上述问题，该文提出一种改进的运动补偿方法，通过沿距离维分块进行运动补偿和走动校正，把沿距离空变的多普勒校直，然后进行方位脉压处理。所提方法处理结果没有明暗交替现象，图像沿距离维连续完整，可视性较好，同时在远离距离中心处还具有良好的聚焦效果。实测数据处理结果验证了该算法的有效性。
2022, 44(3): 1067-1074.
doi: 10.11999/JEIT210035
摘要:
微波光子信道化接收机可将待接收的射频信号转化到光域进行传输和处理，有效避免了电子瓶颈的限制，可实现超大带宽信号或多频点信号的瞬时接收，非常适用于雷达系统和电子战。该文提出一种镜像抑制双输出的微波光子信道化接收机，信号路和本振路都采用光分路器分为3路，光本振利用声光移频器实现左右移频后与信号路进入镜像抑制混频器，最终可将一个6 GHz带宽的射频信号划分到6个带宽为1 GHz的子信道完成接收。该方案无须用到光频梳且信道化效率提高1倍，子信道的信道串扰均超过22 dB，镜像抑制比约为24 dB左右，系统的无杂散动态范围可达到106.7 dB·Hz 2∕3。
微波光子信道化接收机可将待接收的射频信号转化到光域进行传输和处理，有效避免了电子瓶颈的限制，可实现超大带宽信号或多频点信号的瞬时接收，非常适用于雷达系统和电子战。该文提出一种镜像抑制双输出的微波光子信道化接收机，信号路和本振路都采用光分路器分为3路，光本振利用声光移频器实现左右移频后与信号路进入镜像抑制混频器，最终可将一个6 GHz带宽的射频信号划分到6个带宽为1 GHz的子信道完成接收。该方案无须用到光频梳且信道化效率提高1倍，子信道的信道串扰均超过22 dB，镜像抑制比约为24 dB左右，系统的无杂散动态范围可达到106.7 dB·Hz 2∕3。
2022, 44(3): 1075-1085.
doi: 10.11999/JEIT210049
摘要:
近年来，发票形式由传统的纸质凭据向电子凭据转变。相比于开具纸质凭据，在线开具电子凭据具有流程简化、成本降低以及便于存储等优势。但是，如何保证在线开具电子凭据服务中实体身份的合法性以及身份信息的隐私性是当前研究的重点问题。为了解决此问题，利用预共享密钥机制，该文提出一种隐私保护在线开具电子凭据的认证方案。在此方案中，合法用户与企业完成交易后可以本地在线发起开票申请，国家税务总局的电子凭据系统成功核验实体身份和交易信息后可为该用户提供电子凭据。安全和性能分析结果表明提出方案可以在耗费较少认证开销的情况下提供鲁棒的安全属性。
近年来，发票形式由传统的纸质凭据向电子凭据转变。相比于开具纸质凭据，在线开具电子凭据具有流程简化、成本降低以及便于存储等优势。但是，如何保证在线开具电子凭据服务中实体身份的合法性以及身份信息的隐私性是当前研究的重点问题。为了解决此问题，利用预共享密钥机制，该文提出一种隐私保护在线开具电子凭据的认证方案。在此方案中，合法用户与企业完成交易后可以本地在线发起开票申请，国家税务总局的电子凭据系统成功核验实体身份和交易信息后可为该用户提供电子凭据。安全和性能分析结果表明提出方案可以在耗费较少认证开销的情况下提供鲁棒的安全属性。
2022, 44(3): 1086-1092.
doi: 10.11999/JEIT210155
摘要:
云存储技术的发展实现了资源共享，为用户节省了数据管理开销。可搜索加密技术，既保护用户隐私又支持密文检索，方便了用户查找云端密文数据。现有的公钥关键字可搜索加密方案虽然支持身份认证，但未实现否认的属性。为了更好地保护发送者的身份隐私，该文将否认认证与公钥关键字可搜索加密技术相结合，提出一种基于身份的具有否认认证的关键字可搜索加密方案(IDAPKSE)。在该方案中，发送者上传密文后，能够对自己上传密文这一通信行为进行否认，与此同时，接收者可以确认密文数据的来源，但是，即使与第三方合作，接收者也不能向第三方证明其所掌握的事实。在随机预言模型下，基于双线性Diffie-Hellman(BDH)和决策双线性Diffie-Hellman(DBDH)数学困难问题，证明了该文方案满足不可伪造性、密文和陷门的不可区分性。
云存储技术的发展实现了资源共享，为用户节省了数据管理开销。可搜索加密技术，既保护用户隐私又支持密文检索，方便了用户查找云端密文数据。现有的公钥关键字可搜索加密方案虽然支持身份认证，但未实现否认的属性。为了更好地保护发送者的身份隐私，该文将否认认证与公钥关键字可搜索加密技术相结合，提出一种基于身份的具有否认认证的关键字可搜索加密方案(IDAPKSE)。在该方案中，发送者上传密文后，能够对自己上传密文这一通信行为进行否认，与此同时，接收者可以确认密文数据的来源，但是，即使与第三方合作，接收者也不能向第三方证明其所掌握的事实。在随机预言模型下，基于双线性Diffie-Hellman(BDH)和决策双线性Diffie-Hellman(DBDH)数学困难问题，证明了该文方案满足不可伪造性、密文和陷门的不可区分性。
2022, 44(3): 1093-1101.
doi: 10.11999/JEIT210133
摘要:
显著物体检测目前在计算机视觉领域中非常重要，如何处理不同尺度的特征信息成为能否获得优秀预测结果的关键。该文有两个主要贡献，一是提出一种用于显著目标检测的特征排列方法，基于自编码结构的卷积神经网络模型，利用尺度表征的概念将特征图进行分组和重排列，以获得一个更加泛化的显著目标检测模型和更加准确的显著目标预测结果；二是在输出部分利用了双重卷积残差和FReLU激活函数，抓取更全面的像素信息，完成空间信息上的激活。利用两种算法的特点融合作用于模型的学习训练。实验结果表明，将该文算法与主流的显著目标检测算法进行比较，在所有评测指标上都达到了最优的效果。
显著物体检测目前在计算机视觉领域中非常重要，如何处理不同尺度的特征信息成为能否获得优秀预测结果的关键。该文有两个主要贡献，一是提出一种用于显著目标检测的特征排列方法，基于自编码结构的卷积神经网络模型，利用尺度表征的概念将特征图进行分组和重排列，以获得一个更加泛化的显著目标检测模型和更加准确的显著目标预测结果；二是在输出部分利用了双重卷积残差和FReLU激活函数，抓取更全面的像素信息，完成空间信息上的激活。利用两种算法的特点融合作用于模型的学习训练。实验结果表明，将该文算法与主流的显著目标检测算法进行比较，在所有评测指标上都达到了最优的效果。
2022, 44(3): 1102-1110.
doi: 10.11999/JEIT210131
摘要:
级联卷积神经网络(CNN)结构和循环神经网络(RNN)结构的卷积循环神经网络(CRNN)及其改进是当前主流的声音事件检测模型。然而，以端到端方式训练的CRNN声音事件检测模型无法从功能上约束CNN和RNN结构的作用。针对这一问题，该文提出了音频标记一致性约束CRNN声音事件检测方法(ATCC-CRNN)。该方法在CRNN模型的声音事件分类网络中添加了CRNN音频标记分支，同时增加了CNN音频标记网络对CRNN网络CNN结构输出的特征图进行音频标记。然后，通过在模型训练阶段限定CNN和CRNN的音频标记预测结果一致使CRNN模型的CNN结构更关注音频标记任务，RNN结构更关注建立音频样本的帧间关系。从而使CRNN模型的CNN和RNN结构具备了不同的特征描述功能。该文在IEEE DCASE 2019国际竞赛家庭环境声音事件检测任务(任务4)的数据集上进行了实验。实验结果显示：提出的ATCC-CRNN方法显著提高了CRNN模型的声音事件检测性能，在验证集和评估集上的F1得分提高了3.7%以上。这表明提出的ATCC-CRNN方法促进了CRNN模型的功能划分，有效改善了CRNN声音事件检测模型的泛化能力。
级联卷积神经网络(CNN)结构和循环神经网络(RNN)结构的卷积循环神经网络(CRNN)及其改进是当前主流的声音事件检测模型。然而，以端到端方式训练的CRNN声音事件检测模型无法从功能上约束CNN和RNN结构的作用。针对这一问题，该文提出了音频标记一致性约束CRNN声音事件检测方法(ATCC-CRNN)。该方法在CRNN模型的声音事件分类网络中添加了CRNN音频标记分支，同时增加了CNN音频标记网络对CRNN网络CNN结构输出的特征图进行音频标记。然后，通过在模型训练阶段限定CNN和CRNN的音频标记预测结果一致使CRNN模型的CNN结构更关注音频标记任务，RNN结构更关注建立音频样本的帧间关系。从而使CRNN模型的CNN和RNN结构具备了不同的特征描述功能。该文在IEEE DCASE 2019国际竞赛家庭环境声音事件检测任务(任务4)的数据集上进行了实验。实验结果显示：提出的ATCC-CRNN方法显著提高了CRNN模型的声音事件检测性能，在验证集和评估集上的F1得分提高了3.7%以上。这表明提出的ATCC-CRNN方法促进了CRNN模型的功能划分，有效改善了CRNN声音事件检测模型的泛化能力。
2022, 44(3): 1111-1118.
doi: 10.11999/JEIT210459
摘要:
方面情感分析旨在识别句子中特定方面的情感极性，是一项细粒度情感分析任务。传统基于注意力机制方法，仅在单词之间进行单一的语义交互，没有建立方面词与文本词的语法信息交互，导致方面词错误地关注到与其语法无关的文本词信息。此外，单词的位置距离特征和语法距离特征，分别体现其在句子线性形式中和句子语法依存树中的位置关系，而基于图卷积网络处理语法信息的方法却忽略距离特征，使距方面词较远的无关信息对其情感分析造成干扰。针对上述问题，该文提出多交互图卷积网络(MIGCN)，首先将文本词位置距离特征馈入到每层图卷积网络，同时利用依存树中文本词的语法距离特征对图卷积网络的邻接矩阵加权，最后，设计语义交互和语法交互分别处理单词之间语义和语法信息。实验结果表明，在公共数据集上，准确率和宏F1值均优于基准模型。
方面情感分析旨在识别句子中特定方面的情感极性，是一项细粒度情感分析任务。传统基于注意力机制方法，仅在单词之间进行单一的语义交互，没有建立方面词与文本词的语法信息交互，导致方面词错误地关注到与其语法无关的文本词信息。此外，单词的位置距离特征和语法距离特征，分别体现其在句子线性形式中和句子语法依存树中的位置关系，而基于图卷积网络处理语法信息的方法却忽略距离特征，使距方面词较远的无关信息对其情感分析造成干扰。针对上述问题，该文提出多交互图卷积网络(MIGCN)，首先将文本词位置距离特征馈入到每层图卷积网络，同时利用依存树中文本词的语法距离特征对图卷积网络的邻接矩阵加权，最后，设计语义交互和语法交互分别处理单词之间语义和语法信息。实验结果表明，在公共数据集上，准确率和宏F1值均优于基准模型。
2022, 44(3): 1119-1128.
doi: 10.11999/JEIT210119
摘要:
在移动群智感知任务分配中，数据平台不知道用户的感知质量或成本值的前提下，如何建立合适的用户招募机制是该文需要解决的关键问题，不仅需要在用户执行的过程学习其感知质量值，还要尽可能保证移动群智感知平台的高效性和利润最大化。因此该文提出基于组合多臂赌博机(CMAB)的移动群智感知用户招募算法来解决用户成本已知和未知的招募问题。首先把用户招募过程建模为组合多臂赌博机模型，每个摇臂代表选择不同的用户，所获得的收益代表用户的感知质量；其次提出基于上限置信区间 (UCB)算法的感知质量函数，根据任务完成情况更新用户的感知质量；然后在每轮的用户招募过程中，学习用户的感知质量和成本，并提出一种新颖的贪婪修复算法。该算法是将用户的感知质量值从高到低进行排序，再选择满足预算条件下感知质量值与招募成本最大比率的用户，最后分配任务和更新其感知质量。最后进行了大量基于真实数据集的实验仿真，以此验证算法的可行性与有效性。
在移动群智感知任务分配中，数据平台不知道用户的感知质量或成本值的前提下，如何建立合适的用户招募机制是该文需要解决的关键问题，不仅需要在用户执行的过程学习其感知质量值，还要尽可能保证移动群智感知平台的高效性和利润最大化。因此该文提出基于组合多臂赌博机(CMAB)的移动群智感知用户招募算法来解决用户成本已知和未知的招募问题。首先把用户招募过程建模为组合多臂赌博机模型，每个摇臂代表选择不同的用户，所获得的收益代表用户的感知质量；其次提出基于上限置信区间 (UCB)算法的感知质量函数，根据任务完成情况更新用户的感知质量；然后在每轮的用户招募过程中，学习用户的感知质量和成本，并提出一种新颖的贪婪修复算法。该算法是将用户的感知质量值从高到低进行排序，再选择满足预算条件下感知质量值与招募成本最大比率的用户，最后分配任务和更新其感知质量。最后进行了大量基于真实数据集的实验仿真，以此验证算法的可行性与有效性。
2022, 44(3): 1129-1136.
doi: 10.11999/JEIT210163
摘要:
密集人群计数是计算机视觉领域的一个经典问题，仍然受制于尺度不均匀、噪声和遮挡等因素的影响。该文提出一种基于新型多尺度注意力机制的密集人群计数方法。深度网络包括主干网络、特征提取网络和特征融合网络。其中，特征提取网络包括特征支路和注意力支路，采用由并行卷积核函数组成的新型多尺度模块，能够更好地获取不同尺度下的人群特征，以适应密集人群分布的尺度不均匀特性；特征融合网络利用注意力融合模块对特征提取网络的输出特征进行增强，实现了注意力特征与图像特征的有效融合，提高了计数精度。在ShanghaiTech, UCF_CC_50, Mall和UCSD等公开数据集的实验表明，提出的方法在MAE和MSE两项指标上均优于现有方法。
密集人群计数是计算机视觉领域的一个经典问题，仍然受制于尺度不均匀、噪声和遮挡等因素的影响。该文提出一种基于新型多尺度注意力机制的密集人群计数方法。深度网络包括主干网络、特征提取网络和特征融合网络。其中，特征提取网络包括特征支路和注意力支路，采用由并行卷积核函数组成的新型多尺度模块，能够更好地获取不同尺度下的人群特征，以适应密集人群分布的尺度不均匀特性；特征融合网络利用注意力融合模块对特征提取网络的输出特征进行增强，实现了注意力特征与图像特征的有效融合，提高了计数精度。在ShanghaiTech, UCF_CC_50, Mall和UCSD等公开数据集的实验表明，提出的方法在MAE和MSE两项指标上均优于现有方法。
2022, 44(3): 1137-1146.
doi: 10.11999/JEIT210023
摘要:
为提高图像传输安全性，该文提出一种基于填充曲线和相邻像素比特置乱的加密算法。首先，设计一种新的填充曲线用于图像像素的全局置乱。其次，将混沌序列作为约瑟夫遍历的起点和步长，利用改进的约瑟夫遍历方法对相邻像素进行比特级置乱。像素级和比特级的双重置换，打破了图像像素间的高度相关性。最后，通过双向密文反馈，进一步提高方法的安全性。此外，设计了一种与明文图像关联的自适应密钥生成方法，以克服选择/已知明文攻击。并从密钥空间、密钥灵敏度、信息熵和相关性等性能指标对该方案进行了分析，结果表明，该算法具有良好的性能和足够的安全性。
为提高图像传输安全性，该文提出一种基于填充曲线和相邻像素比特置乱的加密算法。首先，设计一种新的填充曲线用于图像像素的全局置乱。其次，将混沌序列作为约瑟夫遍历的起点和步长，利用改进的约瑟夫遍历方法对相邻像素进行比特级置乱。像素级和比特级的双重置换，打破了图像像素间的高度相关性。最后，通过双向密文反馈，进一步提高方法的安全性。此外，设计了一种与明文图像关联的自适应密钥生成方法，以克服选择/已知明文攻击。并从密钥空间、密钥灵敏度、信息熵和相关性等性能指标对该方案进行了分析，结果表明，该算法具有良好的性能和足够的安全性。
