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在带频谱认知的车联网中，由于车辆终端的高动态移动性和无线电环境的复杂性，使频谱的稳定性难以评估。该文提出一种评估频谱稳定性的动态频谱接入算法。首先，基于信噪比、接收信号强度和带宽参数，利用长短期记忆神经网络预测出参数在未来1个周期内多时刻的值，并计算各参数1个周期的变化率，将结果作为频谱稳定性的评估指标。其次，利用K-Means算法对变化率向量进行聚类，构建稳定性评估模型。再次，根据稳定性评估结果重构了状态空间和奖励函数，提出一种基于强化学习的动态频谱接入算法。最后，实验结果表明，所提算法能够满...
在带频谱认知的车联网中，由于车辆终端的高动态移动性和无线电环境的复杂性，使频谱的稳定性难以评估。该文提出一种评估频谱稳定性的动态频谱接入算法。首先，基于信噪比、接收信号强度和带宽参数，利用长短期记忆神经网络预测出参数在未来1个周期内多时刻的值，并计算各参数1个周期的变化率，将结果作为频谱稳定性的评估指标。其次，利用K-Means算法对变化率向量进行聚类，构建稳定性评估模型。再次，根据稳定性评估结果重构了状态空间和奖励函数，提出一种基于强化学习的动态频谱接入算法。最后，实验结果表明，所提算法能够满...
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具有良好相关特性的正交波形集可以提高多输入多输出(MIMO)雷达系统的目标检测性能和抗干扰能力。为此，该文提出主瓣增益和动态范围约束下最小化广义互模糊函数积分旁瓣(ISL)的发射序列集和接收滤波器组联合设计方法。该方法采用最大块改进算法(MBI)将非凸优化问题分解为多个子问题，再利用连续凸近似方法(SCA)迭代求解子问题。为了进一步降低运算量，该文还提出了具有并行实现潜力的交替方向惩罚法(ADPM)求解SCA的子问题。最后，通过仿真实验从收敛速度、积分旁瓣电平等方面验证了该方法的有效性。
具有良好相关特性的正交波形集可以提高多输入多输出(MIMO)雷达系统的目标检测性能和抗干扰能力。为此，该文提出主瓣增益和动态范围约束下最小化广义互模糊函数积分旁瓣(ISL)的发射序列集和接收滤波器组联合设计方法。该方法采用最大块改进算法(MBI)将非凸优化问题分解为多个子问题，再利用连续凸近似方法(SCA)迭代求解子问题。为了进一步降低运算量，该文还提出了具有并行实现潜力的交替方向惩罚法(ADPM)求解SCA的子问题。最后，通过仿真实验从收敛速度、积分旁瓣电平等方面验证了该方法的有效性。
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利用生成模型为小样本目标检测提供额外样本是解决样本稀缺问题的方法之一。现有生成额外样本的方法，多关注于生成样本的多样性，而忽略了生成样本的质量和代表性。为解决这一问题，该文提出了一个新的基于数据生成的小样本目标检测框架FQRS。首先，构造类间条件控制模块使得数据生成器能够学习不同类别间的关系，利用基类和新类的类间关系信息辅助模型估计新类的分布，从而提高生成样本的质量。其次，设计类内条件控制模块，利用交并比(IOU)信息限制生成样本在特征空间的位置，通过控制生成的样本更聚集于类别的中心，确保它们能...
利用生成模型为小样本目标检测提供额外样本是解决样本稀缺问题的方法之一。现有生成额外样本的方法，多关注于生成样本的多样性，而忽略了生成样本的质量和代表性。为解决这一问题，该文提出了一个新的基于数据生成的小样本目标检测框架FQRS。首先，构造类间条件控制模块使得数据生成器能够学习不同类别间的关系，利用基类和新类的类间关系信息辅助模型估计新类的分布，从而提高生成样本的质量。其次，设计类内条件控制模块，利用交并比(IOU)信息限制生成样本在特征空间的位置，通过控制生成的样本更聚集于类别的中心，确保它们能...
摘要:
已有的深度主动聚类方法未能通过标注样本推理生成必须链接(ML)约束或不能链接(CL)约束，标注成本较高。为此该文提出一种基于约束传递的深度主动时序聚类方法。该方法设置了标注类簇集合(ACS)及相应的辅助标注集合(AAS)。通过预训练时序自编码器得到时序样本的表示向量。在深度聚类的每个训练轮次过程中，采样并标注表示空间中离类簇中心最近的样本存入ACS，使每个ACS内的样本属同一类别而ACS集合间的样本属于不同类别，然后从包含样本数最小的ACS集合中随机选取时序样本，采样并标注与该样本不属于同一类簇...
已有的深度主动聚类方法未能通过标注样本推理生成必须链接(ML)约束或不能链接(CL)约束，标注成本较高。为此该文提出一种基于约束传递的深度主动时序聚类方法。该方法设置了标注类簇集合(ACS)及相应的辅助标注集合(AAS)。通过预训练时序自编码器得到时序样本的表示向量。在深度聚类的每个训练轮次过程中，采样并标注表示空间中离类簇中心最近的样本存入ACS，使每个ACS内的样本属同一类别而ACS集合间的样本属于不同类别，然后从包含样本数最小的ACS集合中随机选取时序样本，采样并标注与该样本不属于同一类簇...
摘要:
高性能微机电系统电场传感器是大气电场及非接触电压测量的核心部件，模态局域化效应可显著提升传感器的分辨力等性能，是电场传感器的重要发展方向。然而，基于弱耦合的谐振系统在品质因子较低时会出现模态混叠现象，难以读取有效振幅信息。该文提出一种高品质因子的新型模态局域化MEMS电场传感结构，采用双端音叉设计和T形系绳固定锚点的结构以减少能量损耗，实现了高品质因子和高分辨力，有效避免了模态混叠现象。对该结构进行了理论分析和数值模拟，制备了传感器原理样机，在\begin{document}$ {10}^{-3...
高性能微机电系统电场传感器是大气电场及非接触电压测量的核心部件，模态局域化效应可显著提升传感器的分辨力等性能，是电场传感器的重要发展方向。然而，基于弱耦合的谐振系统在品质因子较低时会出现模态混叠现象，难以读取有效振幅信息。该文提出一种高品质因子的新型模态局域化MEMS电场传感结构，采用双端音叉设计和T形系绳固定锚点的结构以减少能量损耗，实现了高品质因子和高分辨力，有效避免了模态混叠现象。对该结构进行了理论分析和数值模拟，制备了传感器原理样机，在
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该文基于精简指令集系统(RISC-V)架构提出了一种新型的自适应全流程(ADFF)时钟树优化方法，高效利用有用偏差(useful skew)来优化高性能CPU时钟树，以满足市场对芯片高性能和低功耗的双重需求。针对时钟树，通过选择关键路径并结合理论延迟和缓冲器制造有用偏差，采用循环迭代的方式，在不同流程自适应修复常规流程无法解决的建立时间违例(setup violation)和保持时间违例(hold violation)。为了在提升性能的同时，最大限度降低功耗，该文对加入的延迟单元进行合并(mer...
该文基于精简指令集系统(RISC-V)架构提出了一种新型的自适应全流程(ADFF)时钟树优化方法，高效利用有用偏差(useful skew)来优化高性能CPU时钟树，以满足市场对芯片高性能和低功耗的双重需求。针对时钟树，通过选择关键路径并结合理论延迟和缓冲器制造有用偏差，采用循环迭代的方式，在不同流程自适应修复常规流程无法解决的建立时间违例(setup violation)和保持时间违例(hold violation)。为了在提升性能的同时，最大限度降低功耗，该文对加入的延迟单元进行合并(mer...
摘要:
可重构智能表面(RIS)被视为未来无线通信中前景广泛的关键技术之一。超对角可重构智能表面(BD-RIS)作为RIS的一种新型架构，相移矩阵不限于对角矩阵的结构，为通信系统设计带来了更高的自由度。该文针对组连接BD-RIS辅助的上行通信系统展开研究，通过联合优化均衡器、用户发射功率和BD-RIS的相移矩阵来降低通信系统的总发射功耗。具体来说，采用最小均方差(MMSE)均衡器使得各个用户接收信干噪比(SINR)最大，接着推导了用户发射功率与相移矩阵之间的表达式，并进一步将相移优化问题转化为无约束的单...
可重构智能表面(RIS)被视为未来无线通信中前景广泛的关键技术之一。超对角可重构智能表面(BD-RIS)作为RIS的一种新型架构，相移矩阵不限于对角矩阵的结构，为通信系统设计带来了更高的自由度。该文针对组连接BD-RIS辅助的上行通信系统展开研究，通过联合优化均衡器、用户发射功率和BD-RIS的相移矩阵来降低通信系统的总发射功耗。具体来说，采用最小均方差(MMSE)均衡器使得各个用户接收信干噪比(SINR)最大，接着推导了用户发射功率与相移矩阵之间的表达式，并进一步将相移优化问题转化为无约束的单...
摘要:
针对低轨卫星场景下，传统固定功率分配、频谱带宽受限及全双工同频干扰等影响通感一体化性能的问题，该文提出一种基于多维资源联合调度的通感一体化(ISAC)性能优化方法。首先，以通信可达和速率、雷达探测互信息和位置精度因子的综合性能为优化目标，并考虑低轨卫星星座同时可用卫星数量多的特点，建立了包含选星、子信道功能分配和功率分配的多变量联合优化问题；其次，针对该混合整数非线性规划问题难以直接求解的特点，将该问题解耦成子问题，并基于块坐标下降法设计了一个综合性能优化方法对所解耦的子问题进行求解；最后，仿真...
针对低轨卫星场景下，传统固定功率分配、频谱带宽受限及全双工同频干扰等影响通感一体化性能的问题，该文提出一种基于多维资源联合调度的通感一体化(ISAC)性能优化方法。首先，以通信可达和速率、雷达探测互信息和位置精度因子的综合性能为优化目标，并考虑低轨卫星星座同时可用卫星数量多的特点，建立了包含选星、子信道功能分配和功率分配的多变量联合优化问题；其次，针对该混合整数非线性规划问题难以直接求解的特点，将该问题解耦成子问题，并基于块坐标下降法设计了一个综合性能优化方法对所解耦的子问题进行求解；最后，仿真...
摘要:
针对传统深度学习意图识别方法难以在噪声标签存在时获得可靠模型的问题，该文提出基于信息分类处理(ICP)网络和多尺度鲁棒学习的空中目标意图识别(ATIR)方法。首先，基于空中目标属性性质，构建基于ICP的编码器，以获得更具可分性的嵌入；随后，设计了从精细到粗糙的跨尺度嵌入融合机制，利用不同尺度的目标序列，训练多个编码器来学习判别模式；同时，利用不同尺度的互补信息，以交叉教学的方式训练每个编码器，以选择小损失样本作为干净标签；对于未选定的大损失样本，基于多尺度嵌入图和说话者-倾听者标签传播算法(SL...
针对传统深度学习意图识别方法难以在噪声标签存在时获得可靠模型的问题，该文提出基于信息分类处理(ICP)网络和多尺度鲁棒学习的空中目标意图识别(ATIR)方法。首先，基于空中目标属性性质，构建基于ICP的编码器，以获得更具可分性的嵌入；随后，设计了从精细到粗糙的跨尺度嵌入融合机制，利用不同尺度的目标序列，训练多个编码器来学习判别模式；同时，利用不同尺度的互补信息，以交叉教学的方式训练每个编码器，以选择小损失样本作为干净标签；对于未选定的大损失样本，基于多尺度嵌入图和说话者-倾听者标签传播算法(SL...
摘要:
文本检测作为计算机视觉领域一项重要分支，在文字翻译、自动驾驶和票据信息处理等方面具有重要的应用价值。当前文本检测算法仍无法解决实际拍摄图像的部分文本分辨率低、尺度变化大和有效特征不足的问题。针对上述待解决的问题，该文提出一种基于高分辨扩展金字塔的场景文本检测方法(HREPNet)。首先，构造一种改进型特征金字塔，引入高分辨扩展层和超分辨特征模块，有效增强文本分辨率特征，解决部分文本分辨率低的问题；同时，在主干网络传递特征过程中引入多尺度特征提取模块，通过多分支空洞卷积结构与注意力机制，充分获取文...
文本检测作为计算机视觉领域一项重要分支，在文字翻译、自动驾驶和票据信息处理等方面具有重要的应用价值。当前文本检测算法仍无法解决实际拍摄图像的部分文本分辨率低、尺度变化大和有效特征不足的问题。针对上述待解决的问题，该文提出一种基于高分辨扩展金字塔的场景文本检测方法(HREPNet)。首先，构造一种改进型特征金字塔，引入高分辨扩展层和超分辨特征模块，有效增强文本分辨率特征，解决部分文本分辨率低的问题；同时，在主干网络传递特征过程中引入多尺度特征提取模块，通过多分支空洞卷积结构与注意力机制，充分获取文...
摘要:
红外与可见光图像融合的目的是将这两种异模态图像信息整合成场景细节信息更全面的融合图像。现有的一些融合算法仅关注评价指标的提升，而忽略了其在现实应用中的模型轻量性和场景泛化性的需求。为了解决该问题，该文提出一种基于场景自适应知识蒸馏的红外与可见光图像融合方法。首先，将领先的融合算法作为教师网络得到白天场景的学习样本，用低光增强算法继续处理得到黑夜场景的学习样本；然后，通过光照感知网络预测可见光图像的白天黑夜场景概率，从而指导学生网络实现对教师网络的场景自适应知识蒸馏；最后，引入基于结构重参数化的视...
红外与可见光图像融合的目的是将这两种异模态图像信息整合成场景细节信息更全面的融合图像。现有的一些融合算法仅关注评价指标的提升，而忽略了其在现实应用中的模型轻量性和场景泛化性的需求。为了解决该问题，该文提出一种基于场景自适应知识蒸馏的红外与可见光图像融合方法。首先，将领先的融合算法作为教师网络得到白天场景的学习样本，用低光增强算法继续处理得到黑夜场景的学习样本；然后，通过光照感知网络预测可见光图像的白天黑夜场景概率，从而指导学生网络实现对教师网络的场景自适应知识蒸馏；最后，引入基于结构重参数化的视...
摘要:
为了提高场面监视效率，实现场面运动目标精准跟踪，考虑到传统交互多模型由于固定马尔可夫转移概率矩阵导致模型跟踪精度降低，该文提出一种转移概率自适应改进的交互多模型滤波算法。该算法利用观测数据和滤波残差数据，结合模糊推理算法，构建机动强弱模糊推理系统，推理出观测数据与隐马尔可夫显状态集合的映射关系，得到显状态集下的状态序列；根据隐马尔可夫模型中的Baum-Welch算法实时求解状态转移矩阵和更新观测概率矩阵，优化状态转移概率矩阵自适应更新策略；将机动强弱模糊推理系统和隐马尔可夫模型融入交互多模型算法...
为了提高场面监视效率，实现场面运动目标精准跟踪，考虑到传统交互多模型由于固定马尔可夫转移概率矩阵导致模型跟踪精度降低，该文提出一种转移概率自适应改进的交互多模型滤波算法。该算法利用观测数据和滤波残差数据，结合模糊推理算法，构建机动强弱模糊推理系统，推理出观测数据与隐马尔可夫显状态集合的映射关系，得到显状态集下的状态序列；根据隐马尔可夫模型中的Baum-Welch算法实时求解状态转移矩阵和更新观测概率矩阵，优化状态转移概率矩阵自适应更新策略；将机动强弱模糊推理系统和隐马尔可夫模型融入交互多模型算法...
摘要:
近年来无人机(UAV)数量的剧增，无论是在民用还是军用领域都带来了一定的隐私和安全问题，因此对无人机的管控技术已成为研究热点。当前基于深度学习的射频指纹识别(RFFI)技术虽然在无人机识别上表现优异，但由于模型复杂度高，训练速度慢，且在不同数据分布下的泛化能力有限，因此在实际应用中存在局限性。该文提出一种基于梅尔频率倒谱系数的无人机识别方法，使用USRP N210采集无人机图传信号，然后提取梅尔倒谱系数(MFCC)作为无人机射频指纹特征，输入门控循环单元(GRU)进行分类识别，最后通过正则化正交...
近年来无人机(UAV)数量的剧增，无论是在民用还是军用领域都带来了一定的隐私和安全问题，因此对无人机的管控技术已成为研究热点。当前基于深度学习的射频指纹识别(RFFI)技术虽然在无人机识别上表现优异，但由于模型复杂度高，训练速度慢，且在不同数据分布下的泛化能力有限，因此在实际应用中存在局限性。该文提出一种基于梅尔频率倒谱系数的无人机识别方法，使用USRP N210采集无人机图传信号，然后提取梅尔倒谱系数(MFCC)作为无人机射频指纹特征，输入门控循环单元(GRU)进行分类识别，最后通过正则化正交...
摘要:
针对协作频谱感知易遭受频谱感知数据篡改(SSDF)攻击导致无法准确识别恶意用户的问题，该文提出一种基于多尺度熵的协作频谱感知方法。该方法通过滑动窗对用户进行多次本地感知以获取信誉值。随后引入多尺度熵算法，对用户的感知结果进一步实施多尺度分析，利用分析结果作为权重更新信誉值，归一化处理后对用户进行判定并做出最终全局判决。仿真结果表明，对于不同的攻击策略，在攻击概率超过0.4的情况下，所提算法与其它对比算法相比恶意用户检测率分别平均提升3.56%, 0.77%和6.45%, 36.92%，具有良好的...
针对协作频谱感知易遭受频谱感知数据篡改(SSDF)攻击导致无法准确识别恶意用户的问题，该文提出一种基于多尺度熵的协作频谱感知方法。该方法通过滑动窗对用户进行多次本地感知以获取信誉值。随后引入多尺度熵算法，对用户的感知结果进一步实施多尺度分析，利用分析结果作为权重更新信誉值，归一化处理后对用户进行判定并做出最终全局判决。仿真结果表明，对于不同的攻击策略，在攻击概率超过0.4的情况下，所提算法与其它对比算法相比恶意用户检测率分别平均提升3.56%, 0.77%和6.45%, 36.92%，具有良好的...
摘要:
虚拟现实晕动症(VRMS)是阻碍虚拟现实技术行业发展的重要问题，检测VRMS水平是研究并克服这一问题的先决条件。所以该文引入并改进了一种脑电端到端识别模型定量识别用户在使用虚拟现实时的VRMS水平。该模型首先利用一维卷积神经网络(CNN)对脑电信号进行滤波，然后计算导联间相关性构成功能脑网络，最后利用CNN和全连接层提取脑网络特征和回归分析。该文通过优化1维卷积核大小及加入一种新型导联注意力结构来增强该模型特征提取能力。最后采用虚拟现实场景《VRQ test》诱发受试者产生VRMS并记录受试者脑...
虚拟现实晕动症(VRMS)是阻碍虚拟现实技术行业发展的重要问题，检测VRMS水平是研究并克服这一问题的先决条件。所以该文引入并改进了一种脑电端到端识别模型定量识别用户在使用虚拟现实时的VRMS水平。该模型首先利用一维卷积神经网络(CNN)对脑电信号进行滤波，然后计算导联间相关性构成功能脑网络，最后利用CNN和全连接层提取脑网络特征和回归分析。该文通过优化1维卷积核大小及加入一种新型导联注意力结构来增强该模型特征提取能力。最后采用虚拟现实场景《VRQ test》诱发受试者产生VRMS并记录受试者脑...
2025, 47(2): 287-295.
doi: 10.11999/JEIT240984
摘要:
智能超表面(RIS)以其卓越的成本效益、低能耗及独特的可编程性，在调控无线环境方面展现出显著优势，已成为6G通信技术的关键组成部分。语义通信(SemCom)突破香农极限，同时确保关键信息的精确传递，同样被视为6G的核心技术之一。该文首先回顾了语义通信的发展历程，阐述其从理论走向实践的过程，并分析了RIS在提高通信性能方面的突出优势。接着，提出RIS赋能语义通信系统模型，展示了RIS在提升通信质量方面的显著效果。最后，对RIS赋能语义通信系统的未来发展趋势进行展望，其将迈向智能化、个性化信息传递新...
智能超表面(RIS)以其卓越的成本效益、低能耗及独特的可编程性，在调控无线环境方面展现出显著优势，已成为6G通信技术的关键组成部分。语义通信(SemCom)突破香农极限，同时确保关键信息的精确传递，同样被视为6G的核心技术之一。该文首先回顾了语义通信的发展历程，阐述其从理论走向实践的过程，并分析了RIS在提高通信性能方面的突出优势。接着，提出RIS赋能语义通信系统模型，展示了RIS在提升通信质量方面的显著效果。最后，对RIS赋能语义通信系统的未来发展趋势进行展望，其将迈向智能化、个性化信息传递新...
2025, 47(2): 296-304.
doi: 10.11999/JEIT240981
摘要:
由于卫星与地面用户之间的直连受限于覆盖范围和链路质量以及非地面网络存在窃听威胁等问题，该文考虑一个无人机中继的非地面网络安全传输系统，引入可重构智能超表面(RIS)，提高合法用户信号质量。同时为了兼顾系统高传输速率和高安全需求，该文设计卫星到无人机的传输速率与地面合法用户的安全速率的加权和作为系统效用，并以此作为优化目标，进而提出一种基于双层双延迟深度确定性策略梯度(TTD3)的联合卫星与无人机波束成形、RIS相移矩阵以及无人机轨迹优化方法，通过采用双层深度强化学习结构解耦波束成形和轨迹优化两个...
由于卫星与地面用户之间的直连受限于覆盖范围和链路质量以及非地面网络存在窃听威胁等问题，该文考虑一个无人机中继的非地面网络安全传输系统，引入可重构智能超表面(RIS)，提高合法用户信号质量。同时为了兼顾系统高传输速率和高安全需求，该文设计卫星到无人机的传输速率与地面合法用户的安全速率的加权和作为系统效用，并以此作为优化目标，进而提出一种基于双层双延迟深度确定性策略梯度(TTD3)的联合卫星与无人机波束成形、RIS相移矩阵以及无人机轨迹优化方法，通过采用双层深度强化学习结构解耦波束成形和轨迹优化两个...
2025, 47(2): 305-314.
doi: 10.11999/JEIT240822
摘要:
可重构智能超表面(RIS)因能提供额外的无源波束增益被视为一项颇具前景的技术。考虑到未来大型物联网中不同用户服务需求的多样性及信息传输的安全性，该文面向协作无线携能同传-非正交多址接入(SWIPT-NOMA)系统，提出一种RIS使能的安全传输方案。通过合理部署RIS的位置，将其同时作用于直接传输阶段和协作传输阶段。在满足非正交多址接入(NOMA)弱用户信息速率需求、NOMA强用户能量收集需求和基站最小发射功率的条件下，通过联合优化基站的有源波束成形、RIS的相移矩阵、强用户的功率分割系数等来最大...
可重构智能超表面(RIS)因能提供额外的无源波束增益被视为一项颇具前景的技术。考虑到未来大型物联网中不同用户服务需求的多样性及信息传输的安全性，该文面向协作无线携能同传-非正交多址接入(SWIPT-NOMA)系统，提出一种RIS使能的安全传输方案。通过合理部署RIS的位置，将其同时作用于直接传输阶段和协作传输阶段。在满足非正交多址接入(NOMA)弱用户信息速率需求、NOMA强用户能量收集需求和基站最小发射功率的条件下，通过联合优化基站的有源波束成形、RIS的相移矩阵、强用户的功率分割系数等来最大...
2025, 47(2): 315-323.
doi: 10.11999/JEIT240666
摘要:
在监控物联网中，一些感知设备需要在能耗受限条件下及时地将采集信息回传给接入节点(AP)，信息年龄(AoI)和能量效率(EE)对系统都很重要。该文研究了多设备监控物联网中时效与能效之间的折衷问题，其中感知设备在智能反射面(IRS)辅助下通过短包传输监控信息给AP。为了避免多个感知设备占用同一资源块导致包的碰撞，该文提出了一个接入控制协议，并推导了平均AoI和EE的闭式表达式。在此基础上，引入了平均AoI和EE之比这个指标，通过优化传输功率来最小化平均AoI和EE之比，以折衷时效性能与能效性能。仿真...
在监控物联网中，一些感知设备需要在能耗受限条件下及时地将采集信息回传给接入节点(AP)，信息年龄(AoI)和能量效率(EE)对系统都很重要。该文研究了多设备监控物联网中时效与能效之间的折衷问题，其中感知设备在智能反射面(IRS)辅助下通过短包传输监控信息给AP。为了避免多个感知设备占用同一资源块导致包的碰撞，该文提出了一个接入控制协议，并推导了平均AoI和EE的闭式表达式。在此基础上，引入了平均AoI和EE之比这个指标，通过优化传输功率来最小化平均AoI和EE之比，以折衷时效性能与能效性能。仿真...
2025, 47(2): 324-333.
doi: 10.11999/JEIT240488
摘要:
当基站(BS)和用户的位置固定，基站到智能反射面(IRS)与IRS到用户的距离和一定时，该文在视距信道和瑞利信道下基于最大化系统可达速率准则对无源和有源IRS的最优放置位置进行分析。首先，运用相位对齐和大数定律推导了无源和有源IRS辅助无线网络可达速率的闭合表达式；然后，分析了基站到IRS的路径损耗指数\begin{document}${\beta _1}$\end{document} \begin{document}${\beta _2}$\end{document}
当基站(BS)和用户的位置固定，基站到智能反射面(IRS)与IRS到用户的距离和一定时，该文在视距信道和瑞利信道下基于最大化系统可达速率准则对无源和有源IRS的最优放置位置进行分析。首先，运用相位对齐和大数定律推导了无源和有源IRS辅助无线网络可达速率的闭合表达式；然后，分析了基站到IRS的路径损耗指数
\begin{document}${\beta _1}$\end{document}
\begin{document}${\beta _2}$\end{document}
2025, 47(2): 334-343.
doi: 10.11999/JEIT240561
摘要:
针对传统联合波束成形方法在智能超表面(RIS)辅助无人机(UAV)通信系统优化中存在的局限性，包括针对RIS仅考虑相移矩阵优化、优化方法缺乏应用普适性等问题，该文面向RIS辅助无人机通信服务多用户场景，创新性提出一种基于合作协同进化(CCEA)的联合波束优化方法。该方法利用两个子种群的独立进化将联合波束成形问题分解成RIS反射波波束设计和发射端波束设计两个子问题进行求解，通过进化过程中的信息交互与协作来实现联合波束成形设计。数值仿真结果表明，相较于仅考虑RIS相移矩阵设计的联合波束优化，CCEA...
针对传统联合波束成形方法在智能超表面(RIS)辅助无人机(UAV)通信系统优化中存在的局限性，包括针对RIS仅考虑相移矩阵优化、优化方法缺乏应用普适性等问题，该文面向RIS辅助无人机通信服务多用户场景，创新性提出一种基于合作协同进化(CCEA)的联合波束优化方法。该方法利用两个子种群的独立进化将联合波束成形问题分解成RIS反射波波束设计和发射端波束设计两个子问题进行求解，通过进化过程中的信息交互与协作来实现联合波束成形设计。数值仿真结果表明，相较于仅考虑RIS相移矩阵设计的联合波束优化，CCEA...
2025, 47(2): 344-352.
doi: 10.11999/JEIT240059
摘要:
近年来，因对电磁波具备灵活的调控能力，超表面天线技术受到来自通信、雷达以及天线领域学者的广泛关注。其中，超表面天线单元中所使用的有源调控器件，是决定整个系统性能的最关键部件之一。该文基于0.13 μm SiGe BiCMOS工艺设计了一个95～105 GHz的五位宽带数控衰减器芯片。该衰减器采用了反射式和简化T型两种拓扑结构，其中4 dB与8 dB反射式衰减单元采用交叉耦合宽带耦合器代替传统的3 dB耦合器或定向耦合器，同时获得了高衰减精度和低插入损耗；而0.5 dB, 1 dB, 2 dB三个...
近年来，因对电磁波具备灵活的调控能力，超表面天线技术受到来自通信、雷达以及天线领域学者的广泛关注。其中，超表面天线单元中所使用的有源调控器件，是决定整个系统性能的最关键部件之一。该文基于0.13 μm SiGe BiCMOS工艺设计了一个95～105 GHz的五位宽带数控衰减器芯片。该衰减器采用了反射式和简化T型两种拓扑结构，其中4 dB与8 dB反射式衰减单元采用交叉耦合宽带耦合器代替传统的3 dB耦合器或定向耦合器，同时获得了高衰减精度和低插入损耗；而0.5 dB, 1 dB, 2 dB三个...
2025, 47(2): 353-362.
doi: 10.11999/JEIT240612
摘要:
近年来，有源可重构智能表面(ARIS)技术获得了学术界的广泛关注。然而，ARIS在多RIS辅助无线通信系统中的应用还缺乏相关研究。针对此问题，该文提出基于双RIS辅助的无线通信系统模型。模型假设基站(BS)和用户之间的直连链路受阻，仅通过RIS形成的反射链路进行通信。在此基础上，根据ARIS与被动RIS(PRIS)的不同组合情况，提出4种RIS组合模型。模型的目标是优化基站波束赋形、RIS的相移矩阵和功率分配因子，以最大化系统通信容量。由于该优化问题为非凸问题，该文采用了交替优化算法(AO)与连...
近年来，有源可重构智能表面(ARIS)技术获得了学术界的广泛关注。然而，ARIS在多RIS辅助无线通信系统中的应用还缺乏相关研究。针对此问题，该文提出基于双RIS辅助的无线通信系统模型。模型假设基站(BS)和用户之间的直连链路受阻，仅通过RIS形成的反射链路进行通信。在此基础上，根据ARIS与被动RIS(PRIS)的不同组合情况，提出4种RIS组合模型。模型的目标是优化基站波束赋形、RIS的相移矩阵和功率分配因子，以最大化系统通信容量。由于该优化问题为非凸问题，该文采用了交替优化算法(AO)与连...
2025, 47(2): 363-374.
doi: 10.11999/JEIT240619
摘要:
针对视频和触觉业务共存的跨模态业务场景，该文构建了可重构智能表面(RIS)辅助的共存网络切片系统，用以提高视频业务和触觉业务的传输速率和可靠性。同时，为了有效降低触觉业务通过穿孔带给视频业务的资源损耗，提出了动态被动波束赋形方案，允许RIS在不同时隙进行动态调整。基于上述方案，该文在确保触觉业务传输的时延和可靠性满足约束的同时，构建最大化视频业务传输速率的优化问题，以满足跨模态业务共存需求，实现资源的合理分配。为求解此优化问题，该文将其建模为一个马尔可夫决策过程(MDP)，通过深度确定性策略梯度...
针对视频和触觉业务共存的跨模态业务场景，该文构建了可重构智能表面(RIS)辅助的共存网络切片系统，用以提高视频业务和触觉业务的传输速率和可靠性。同时，为了有效降低触觉业务通过穿孔带给视频业务的资源损耗，提出了动态被动波束赋形方案，允许RIS在不同时隙进行动态调整。基于上述方案，该文在确保触觉业务传输的时延和可靠性满足约束的同时，构建最大化视频业务传输速率的优化问题，以满足跨模态业务共存需求，实现资源的合理分配。为求解此优化问题，该文将其建模为一个马尔可夫决策过程(MDP)，通过深度确定性策略梯度...
2025, 47(2): 375-385.
doi: 10.11999/JEIT240643
摘要:
为了解决感知与通信一体化(ISAC)系统中的信息安全传输问题，该文研究智能反射面(IRS)辅助的感知与隐蔽通信一体化(ISACC)系统中的资源分配算法。首先，分析监测者Willie的最优检测性能，并推导了其最小检测错误概率的下界表达式。随后，推导目标估计的平均克拉美罗下界(CRLB)的解析表达式。在此基础上，构建以最小化平均CRLB为目标函数，以隐蔽需求、通信速率需求、IRS相移等为约束的优化问题。提出基于交替优化(AO)的惩罚连续凸近似(PSCA)的算法联合设计了感知信号协方差矩阵、通信信号波...
为了解决感知与通信一体化(ISAC)系统中的信息安全传输问题，该文研究智能反射面(IRS)辅助的感知与隐蔽通信一体化(ISACC)系统中的资源分配算法。首先，分析监测者Willie的最优检测性能，并推导了其最小检测错误概率的下界表达式。随后，推导目标估计的平均克拉美罗下界(CRLB)的解析表达式。在此基础上，构建以最小化平均CRLB为目标函数，以隐蔽需求、通信速率需求、IRS相移等为约束的优化问题。提出基于交替优化(AO)的惩罚连续凸近似(PSCA)的算法联合设计了感知信号协方差矩阵、通信信号波...
2025, 47(2): 386-396.
doi: 10.11999/JEIT240663
摘要:
隐蔽通信可以在被监控的情况下安全传输数据，是网络安全领域重要分支。然而，实际通信系统具有通信环境复杂、覆盖范围广等特点，这使得隐蔽通信很难部署。为此，该文提出一种基于智能反射面(IRS)与无人机(UAV)辅助的无线隐蔽通信系统。引入智能反射面作为中继节点转发发送者的信号，使用无人机作为发送者的友元节点，该友元节点通过发送人工噪声来干扰恶意用户对隐蔽通信的检测。在监听者接收噪声不确定的情况下，推导了最小错误检测概率，并与中断概率作为约束，以最大化隐蔽通信速率为目标 ，建立了系统的优化问题，采用Di...
隐蔽通信可以在被监控的情况下安全传输数据，是网络安全领域重要分支。然而，实际通信系统具有通信环境复杂、覆盖范围广等特点，这使得隐蔽通信很难部署。为此，该文提出一种基于智能反射面(IRS)与无人机(UAV)辅助的无线隐蔽通信系统。引入智能反射面作为中继节点转发发送者的信号，使用无人机作为发送者的友元节点，该友元节点通过发送人工噪声来干扰恶意用户对隐蔽通信的检测。在监听者接收噪声不确定的情况下，推导了最小错误检测概率，并与中断概率作为约束，以最大化隐蔽通信速率为目标 ，建立了系统的优化问题，采用Di...
2025, 47(2): 397-408.
doi: 10.11999/JEIT240710
摘要:
该文研究了一种基于新型光学可调制智能超表面(IRS)辅助的无蜂窝可见光通信(VLC)网络接入方案，其中IRS可以为收发端提供额外的反射信道，也可以利用反射系数可调制的特性，直接为网络用户提供无线接入。该文建立了可调制IRS辅助的无蜂窝VLC接入网络的系统模型，推导了网络吞吐量与发光二极管(LED)照明通信设备的工作模式、IRS的工作模式和用户接入关联之间的关系，并提出以最大化网络吞吐量为目标的接入优化问题。该优化问题分两步求解：(1) 当调制模式的LED数和调制模式的IRS数给定时，基于深度确定...
该文研究了一种基于新型光学可调制智能超表面(IRS)辅助的无蜂窝可见光通信(VLC)网络接入方案，其中IRS可以为收发端提供额外的反射信道，也可以利用反射系数可调制的特性，直接为网络用户提供无线接入。该文建立了可调制IRS辅助的无蜂窝VLC接入网络的系统模型，推导了网络吞吐量与发光二极管(LED)照明通信设备的工作模式、IRS的工作模式和用户接入关联之间的关系，并提出以最大化网络吞吐量为目标的接入优化问题。该优化问题分两步求解：(1) 当调制模式的LED数和调制模式的IRS数给定时，基于深度确定...
2025, 47(2): 409-417.
doi: 10.11999/JEIT240717
摘要:
针对超可靠低时延通信(URLLC)场景，该文研究了融合透射与反射功能的智能超表面(STAR-RIS)辅助的非正交多址接入(NOMA)系统的传输设计。具体而言，该文联合设计了基站端的波束成形向量、RIS端的透射相移矩阵和反射相移矩阵，以在满足基站总功率约束的条件下实现能耗最小化。为解决所提出的非凸问题，该文首先分析了有限块长传输下的用户速率函数特性，并据此将优化问题进行等价转换。随后，采用交替优化和半正定松弛(SDR)方法来解决联合波束设计问题。实验结果表明，与正交多址接入和传统RIS方案相比，所...
针对超可靠低时延通信(URLLC)场景，该文研究了融合透射与反射功能的智能超表面(STAR-RIS)辅助的非正交多址接入(NOMA)系统的传输设计。具体而言，该文联合设计了基站端的波束成形向量、RIS端的透射相移矩阵和反射相移矩阵，以在满足基站总功率约束的条件下实现能耗最小化。为解决所提出的非凸问题，该文首先分析了有限块长传输下的用户速率函数特性，并据此将优化问题进行等价转换。随后，采用交替优化和半正定松弛(SDR)方法来解决联合波束设计问题。实验结果表明，与正交多址接入和传统RIS方案相比，所...
2025, 47(2): 418-426.
doi: 10.11999/JEIT240733
摘要:
为弥补可重构智能表面(RIS)半空间覆盖和“乘性衰落”等不足，该文提出一种有源同时透射和反射可重构智能表面(aSTAR-RIS)技术用于提升移动边缘计算(MEC)卸载性能增益。首先，考虑MEC服务器计算资源、aSTAR-RIS能耗以及相移耦合约束，联合设计任务卸载比例、计算资源配置、多用户检测矩阵(MUD)、aSTAR-RIS相移以及用户上传功率，建立一个多变量耦合的加权总时延最小化问题。然后，借助块坐标下降法(BCD)将原问题分解为两个子问题，使用拉格朗日乘子法和罚项对偶分解法(PDD)交替优...
为弥补可重构智能表面(RIS)半空间覆盖和“乘性衰落”等不足，该文提出一种有源同时透射和反射可重构智能表面(aSTAR-RIS)技术用于提升移动边缘计算(MEC)卸载性能增益。首先，考虑MEC服务器计算资源、aSTAR-RIS能耗以及相移耦合约束，联合设计任务卸载比例、计算资源配置、多用户检测矩阵(MUD)、aSTAR-RIS相移以及用户上传功率，建立一个多变量耦合的加权总时延最小化问题。然后，借助块坐标下降法(BCD)将原问题分解为两个子问题，使用拉格朗日乘子法和罚项对偶分解法(PDD)交替优...
2025, 47(2): 427-438.
doi: 10.11999/JEIT240866
摘要:
为了应对智能反射面(RIS)辅助的无人机(UAV)在物联网数据收集过程中能量高效利用与信息收集时效性之间的均衡问题，该文提出一种基于深度强化学习的数据收集优化策略。针对无人机在数据采集过程中的飞行能耗、通信复杂性及采集信息时效性(AoI)约束，设计了一种基于双深度Q网络(DDQN)的联合优化方案，涵盖无人机轨迹规划、物联网设备调度以及智能反射面相位调整。该方案有效缓解了传统Q学习方法中Q值过估计的问题，使无人机能够根据实时环境动态调整飞行轨迹和通信策略，从而在提升数据传输效率的同时降低能量消耗。...
为了应对智能反射面(RIS)辅助的无人机(UAV)在物联网数据收集过程中能量高效利用与信息收集时效性之间的均衡问题，该文提出一种基于深度强化学习的数据收集优化策略。针对无人机在数据采集过程中的飞行能耗、通信复杂性及采集信息时效性(AoI)约束，设计了一种基于双深度Q网络(DDQN)的联合优化方案，涵盖无人机轨迹规划、物联网设备调度以及智能反射面相位调整。该方案有效缓解了传统Q学习方法中Q值过估计的问题，使无人机能够根据实时环境动态调整飞行轨迹和通信策略，从而在提升数据传输效率的同时降低能量消耗。...
2025, 47(2): 439-448.
doi: 10.11999/JEIT240987
摘要:
传统的可重构智能表面辅助的空间调制(RIS-SM)通信系统利用接收天线的索引来传输额外的信息比特，因此该系统数据传输速率的提升是以增加接收机天线数为代价。为了提高RIS-SM系统的数据传输速率和能量效率，该文提出可重构智能表面辅助的联合空间和码索引调制(RIS-JSCIM)通信系统。该系统利用多元正交幅度调制(M-QAM)符号、空域的接收天线索引和码索引传输信息比特。天线索引和码索引传输的信息比特不需要消耗能量，因此RIS-JSCIM系统能够获得良好的能量效率。该文对比了RIS-JSCIM系统和...
传统的可重构智能表面辅助的空间调制(RIS-SM)通信系统利用接收天线的索引来传输额外的信息比特，因此该系统数据传输速率的提升是以增加接收机天线数为代价。为了提高RIS-SM系统的数据传输速率和能量效率，该文提出可重构智能表面辅助的联合空间和码索引调制(RIS-JSCIM)通信系统。该系统利用多元正交幅度调制(M-QAM)符号、空域的接收天线索引和码索引传输信息比特。天线索引和码索引传输的信息比特不需要消耗能量，因此RIS-JSCIM系统能够获得良好的能量效率。该文对比了RIS-JSCIM系统和...
2025, 47(2): 449-457.
doi: 10.11999/JEIT240988
摘要:
在可重构智能超表面(RIS)辅助的通信场景中，基站(BS)与RIS的位置通常保持相对静止，而终端(UE)则处于移动状态。两段时变性不一致的信道级联会引起信道信息熵的损失，从而造成物理层密钥容量的劣化。针对该问题，该文首先从理论上分析了信道级联对密钥容量造成的劣化效应；为了缓解这一效应，该文提出一种基于展开信道的密钥生成方法，通过展开信道估计和相移矩阵的分离，充分利用了展开信道的信息熵；最后对级联信道劣化效应进行了仿真验证，并对所提出的方案进行了性能评估。仿真结果显示，与直接采用级联信道作为密钥源...
在可重构智能超表面(RIS)辅助的通信场景中，基站(BS)与RIS的位置通常保持相对静止，而终端(UE)则处于移动状态。两段时变性不一致的信道级联会引起信道信息熵的损失，从而造成物理层密钥容量的劣化。针对该问题，该文首先从理论上分析了信道级联对密钥容量造成的劣化效应；为了缓解这一效应，该文提出一种基于展开信道的密钥生成方法，通过展开信道估计和相移矩阵的分离，充分利用了展开信道的信息熵；最后对级联信道劣化效应进行了仿真验证，并对所提出的方案进行了性能评估。仿真结果显示，与直接采用级联信道作为密钥源...
2025, 47(2): 458-469.
doi: 10.11999/JEIT240659
摘要:
为满足远郊和灾区物联网(IoT)设备的时延与能耗需求，该文构建了由IoT终端、低地球轨道(LEO)卫星和云计算中心组成的新型动态卫星物联网模型。在时延、能耗等实际约束条件下，将系统时延与能耗加权和视为系统开销，构造了最小化系统开销的任务卸载、功率和计算资源联合分配问题。针对动态任务到达场景，提出一种模型辅助的自适应深度强化学习(MADRL)算法，实现任务卸载决策、通信资源和计算资源的联合配置。该算法将问题分为两部分解决，第1部分通过模型辅助、二分搜索算法和梯度下降法优化了通信资源与计算资源；第2...
为满足远郊和灾区物联网(IoT)设备的时延与能耗需求，该文构建了由IoT终端、低地球轨道(LEO)卫星和云计算中心组成的新型动态卫星物联网模型。在时延、能耗等实际约束条件下，将系统时延与能耗加权和视为系统开销，构造了最小化系统开销的任务卸载、功率和计算资源联合分配问题。针对动态任务到达场景，提出一种模型辅助的自适应深度强化学习(MADRL)算法，实现任务卸载决策、通信资源和计算资源的联合配置。该算法将问题分为两部分解决，第1部分通过模型辅助、二分搜索算法和梯度下降法优化了通信资源与计算资源；第2...
2025, 47(2): 470-479.
doi: 10.11999/JEIT240685
摘要:
移动边缘计算(MEC)通过将密集型任务从传感器卸载到附近边缘服务器，来增强本地的计算能力，延长其电池寿命。然而，在面向无线传感器网等时变环境中，任务之间的异构性可能会导致通信低效率、高时延等问题。为此，该文提出一种异步移动边缘计算网络中的联合任务调度与计算资源分配优化策略，该策略实时感知任务信息年龄和能耗，将异步边缘卸载问题数学建模为NP难(NP-hard problem)的混合整数规划问题，并提出基于混合动作优势演员-评论家(HA2C)强化学习算法的任务调度和计算资源分配方案解决该问题。仿真结...
移动边缘计算(MEC)通过将密集型任务从传感器卸载到附近边缘服务器，来增强本地的计算能力，延长其电池寿命。然而，在面向无线传感器网等时变环境中，任务之间的异构性可能会导致通信低效率、高时延等问题。为此，该文提出一种异步移动边缘计算网络中的联合任务调度与计算资源分配优化策略，该策略实时感知任务信息年龄和能耗，将异步边缘卸载问题数学建模为NP难(NP-hard problem)的混合整数规划问题，并提出基于混合动作优势演员-评论家(HA2C)强化学习算法的任务调度和计算资源分配方案解决该问题。仿真结...
2025, 47(2): 480-489.
doi: 10.11999/JEIT240677
摘要:
作为全球化通信网络的重要组成部分，卫星通信因其能够实现全球无缝覆盖和构建天地一体化信息网络而备受关注。跳时(TH)作为一种常用的卫星通信方式，具备强大的抗干扰能力、灵活的频谱利用和高安全性。该文提出一种适用于卫星通信的TH图案随机变化系统，以进一步增强数据传输过程的安全性。针对发射功率受限的问题，该文提出多跳信号相干合并策略，并进一步在该策略指导下，面对接收信号信噪比(SNR)低的约束，提出了交叉熵(CE)迭代辅助的跳时图案与多跳载波相位联合估计算法，以合并信噪比损失为目标函数，自适应调整待估参...
作为全球化通信网络的重要组成部分，卫星通信因其能够实现全球无缝覆盖和构建天地一体化信息网络而备受关注。跳时(TH)作为一种常用的卫星通信方式，具备强大的抗干扰能力、灵活的频谱利用和高安全性。该文提出一种适用于卫星通信的TH图案随机变化系统，以进一步增强数据传输过程的安全性。针对发射功率受限的问题，该文提出多跳信号相干合并策略，并进一步在该策略指导下，面对接收信号信噪比(SNR)低的约束，提出了交叉熵(CE)迭代辅助的跳时图案与多跳载波相位联合估计算法，以合并信噪比损失为目标函数，自适应调整待估参...
2025, 47(2): 490-497.
doi: 10.11999/JEIT240349
摘要:
正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)系统由于在面对高速移动通信场景下的时频双色散信道时的优异性能受到了广泛关注。为了准确获取信道状态信息，采用基于压缩感知的信道估计方法，并辅以特殊的导频序列完成信道估计。该文针对导频优化问题，提出了一种基于改进遗传算法的OTFS导频序列优化方法，该方法以互相关最小化为优化目标，采用遗传算法进行寻优，并能够自适应调整交叉和变异概率，在较少的迭代次数下即可实现比传统伪随机序列更优的互相关性，能够有效提高信道估计的准...
正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)系统由于在面对高速移动通信场景下的时频双色散信道时的优异性能受到了广泛关注。为了准确获取信道状态信息，采用基于压缩感知的信道估计方法，并辅以特殊的导频序列完成信道估计。该文针对导频优化问题，提出了一种基于改进遗传算法的OTFS导频序列优化方法，该方法以互相关最小化为优化目标，采用遗传算法进行寻优，并能够自适应调整交叉和变异概率，在较少的迭代次数下即可实现比传统伪随机序列更优的互相关性，能够有效提高信道估计的准...
2025, 47(2): 498-509.
doi: 10.11999/JEIT240698
摘要:
在差异化服务共存的车联网场景中，针对基于平均信息年龄(AoI)优化无法降低极端事件发生概率的问题，该文提出一种信息新鲜度保障的用户功率控制和资源分配策略。首先，根据系统模型刻画出车辆到车辆(V2V)用户状态更新信息新鲜度约束下最大化车辆到基站(V2I)用户体验质量(QoE)的问题。然后，结合与AoI中断约束等价的队列积压约束，并引入极值理论以优化AoI尾部分布。接着，基于李雅普诺夫优化方法将原问题转化最小化李雅普诺夫漂移加惩罚函数的问题，在此基础上求解最优的用户发射功率。最后，在构建超图的基础上...
在差异化服务共存的车联网场景中，针对基于平均信息年龄(AoI)优化无法降低极端事件发生概率的问题，该文提出一种信息新鲜度保障的用户功率控制和资源分配策略。首先，根据系统模型刻画出车辆到车辆(V2V)用户状态更新信息新鲜度约束下最大化车辆到基站(V2I)用户体验质量(QoE)的问题。然后，结合与AoI中断约束等价的队列积压约束，并引入极值理论以优化AoI尾部分布。接着，基于李雅普诺夫优化方法将原问题转化最小化李雅普诺夫漂移加惩罚函数的问题，在此基础上求解最优的用户发射功率。最后，在构建超图的基础上...
2025, 47(2): 510-518.
doi: 10.11999/JEIT240486
摘要:
在低信噪比环境下，阵列天线获取空域信号的来波方向极其困难，导致一般的波束形成方法无法准确形成正对入射信号的波束。针对上述问题，该文提出了一种基于双卷积自编码器的盲接收自适应波束形成(Dual Convolutional AutoEncoder-Adaptive Beamforming, DCAE-ABF)方法，该方法在基于大量空域统计信息的情况下，以时域-频域联合条件作为约束，利用两个独立的卷积自编码器(CAE)分别对阵列接收信号与辐射源信号进行特征提取，并使用深度神经网络(DNN)将两个CAE...
在低信噪比环境下，阵列天线获取空域信号的来波方向极其困难，导致一般的波束形成方法无法准确形成正对入射信号的波束。针对上述问题，该文提出了一种基于双卷积自编码器的盲接收自适应波束形成(Dual Convolutional AutoEncoder-Adaptive Beamforming, DCAE-ABF)方法，该方法在基于大量空域统计信息的情况下，以时域-频域联合条件作为约束，利用两个独立的卷积自编码器(CAE)分别对阵列接收信号与辐射源信号进行特征提取，并使用深度神经网络(DNN)将两个CAE...
2025, 47(2): 519-529.
doi: 10.11999/JEIT240414
摘要:
联邦学习是一种分布式机器学习方法，它使多个设备或节点能够协作训练模型，同时保持数据的本地性。但由于联邦学习是由不同方拥有的数据集进行模型训练，敏感数据可能会被泄露。为了改善上述问题，已有相关工作在联邦学习中应用差分隐私对梯度数据添加噪声。然而在采用了相应的隐私技术来降低敏感数据泄露风险的同时，模型精度和效果因为噪声大小的不同也受到了部分影响。为解决此问题，该文提出一种自适应聚类中心个数选择机制(DP-Fed-Adap)，根据训练轮次和梯度的变化动态地改变聚类中心个数，使模型可以在保持相同性能水平...
联邦学习是一种分布式机器学习方法，它使多个设备或节点能够协作训练模型，同时保持数据的本地性。但由于联邦学习是由不同方拥有的数据集进行模型训练，敏感数据可能会被泄露。为了改善上述问题，已有相关工作在联邦学习中应用差分隐私对梯度数据添加噪声。然而在采用了相应的隐私技术来降低敏感数据泄露风险的同时，模型精度和效果因为噪声大小的不同也受到了部分影响。为解决此问题，该文提出一种自适应聚类中心个数选择机制(DP-Fed-Adap)，根据训练轮次和梯度的变化动态地改变聚类中心个数，使模型可以在保持相同性能水平...
2025, 47(2): 530-540.
doi: 10.11999/JEIT240481
摘要:
现有光场图像角度重建方法通过探索光场图像内在的空间-角度信息以进行角度重建，但无法同时处理不同视点层的子孔径图像重建任务，难以满足光场图像可伸缩编码的需求。为此，将视点层视为稀疏模板，该文提出一种能够单模型处理不同角度稀疏模板的光场图像角度重建方法。将不同的角度稀疏模板视为微透镜阵列图像的不同表示，通过模板对齐将输入的不同视点层整合为微透镜阵列图像，采用多阶段特征学习方式，以微透镜阵列级-子孔径级的特征学习策略来处理不同输入的稀疏模板，并辅以独特的训练模式，以稳定地参考不同角度稀疏模板，重建任意...
现有光场图像角度重建方法通过探索光场图像内在的空间-角度信息以进行角度重建，但无法同时处理不同视点层的子孔径图像重建任务，难以满足光场图像可伸缩编码的需求。为此，将视点层视为稀疏模板，该文提出一种能够单模型处理不同角度稀疏模板的光场图像角度重建方法。将不同的角度稀疏模板视为微透镜阵列图像的不同表示，通过模板对齐将输入的不同视点层整合为微透镜阵列图像，采用多阶段特征学习方式，以微透镜阵列级-子孔径级的特征学习策略来处理不同输入的稀疏模板，并辅以独特的训练模式，以稳定地参考不同角度稀疏模板，重建任意...
2025, 47(2): 541-550.
doi: 10.11999/JEIT240404
摘要:
信息年龄(AoI)是信息新鲜度的衡量指标，针对时间敏感的物联网，最小化AoI显得尤为重要。该文基于LoRa网络的智能交通环境，分析Slot-Aloha协议下的AoI优化策略，建立了Slot-Aloha协议下数据包之间传输碰撞和等待时间的系统模型。通过分析指出，在LoRa上行传输过程中，随着数据包数量增多，AoI主要受到数据包碰撞影响。为克服优化问题中动作空间过大导致难以实现有效求解的问题，该文采用连续动作空间映射离散动作空间的方式，使用柔性动作-评价 (SAC)算法对LoRa网络下的AoI进行优...
信息年龄(AoI)是信息新鲜度的衡量指标，针对时间敏感的物联网，最小化AoI显得尤为重要。该文基于LoRa网络的智能交通环境，分析Slot-Aloha协议下的AoI优化策略，建立了Slot-Aloha协议下数据包之间传输碰撞和等待时间的系统模型。通过分析指出，在LoRa上行传输过程中，随着数据包数量增多，AoI主要受到数据包碰撞影响。为克服优化问题中动作空间过大导致难以实现有效求解的问题，该文采用连续动作空间映射离散动作空间的方式，使用柔性动作-评价 (SAC)算法对LoRa网络下的AoI进行优...
2025, 47(2): 551-560.
doi: 10.11999/JEIT240735
摘要:
为在不增加网络参数规模的情况下提升目标分割性能，该文提出一种基于Transformer特征金字塔的自蒸馏目标分割方法，提升了Transformer分割模型的实用性。首先，以Swin Transformer为主干网构建了像素级的目标分割模型；然后，设计了适合Transformer的蒸馏辅助分支，该分支由密集连接空间空洞金字塔(DenseASPP)、相邻特征融合模块(AFFM)和得分模块构建而成，通过自蒸馏方式指导主干网络学习蒸馏知识；最后，利用自上而下的学习策略指导模型学习，以保证自蒸馏学习的一致...
为在不增加网络参数规模的情况下提升目标分割性能，该文提出一种基于Transformer特征金字塔的自蒸馏目标分割方法，提升了Transformer分割模型的实用性。首先，以Swin Transformer为主干网构建了像素级的目标分割模型；然后，设计了适合Transformer的蒸馏辅助分支，该分支由密集连接空间空洞金字塔(DenseASPP)、相邻特征融合模块(AFFM)和得分模块构建而成，通过自蒸馏方式指导主干网络学习蒸馏知识；最后，利用自上而下的学习策略指导模型学习，以保证自蒸馏学习的一致...
2025, 47(2): 561-572.
doi: 10.11999/JEIT240324
摘要:
非局部稀疏表示模型，如联合稀疏(JS)模型、低秩(LR)模型和组稀疏表示(GSR)模型，通过有效利用图像的非局部自相似(NSS)属性，在图像去噪研究中展现出巨大的潜力。流行的基于字典的JS算法在其目标函数中利用松驰的凸惩罚，避免了NP-hard稀疏编码，但只能得到近似的稀疏表示。这种近似的JS模型未能对潜在的图像数据施加低秩性，从而导致图像去噪质量降低。该文提出一种新颖的低秩正则联合稀疏(LRJS)模型，用于求解图像去噪问题。提出的LRJS模型同时利用非局部相似块的LR和JS先验信息，可以增强非...
非局部稀疏表示模型，如联合稀疏(JS)模型、低秩(LR)模型和组稀疏表示(GSR)模型，通过有效利用图像的非局部自相似(NSS)属性，在图像去噪研究中展现出巨大的潜力。流行的基于字典的JS算法在其目标函数中利用松驰的凸惩罚，避免了NP-hard稀疏编码，但只能得到近似的稀疏表示。这种近似的JS模型未能对潜在的图像数据施加低秩性，从而导致图像去噪质量降低。该文提出一种新颖的低秩正则联合稀疏(LRJS)模型，用于求解图像去噪问题。提出的LRJS模型同时利用非局部相似块的LR和JS先验信息，可以增强非...
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