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期刊信息/Journal information
重庆邮电大学学报（自然科学版）
重庆邮电大学
重庆邮电大学学报（自然科学版）

重庆邮电大学

刘宴兵

双月刊

1673-825X

journal@cqupt.edu.cn

023-62461032

400065

重庆南岸区

重庆邮电大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications(Natural Science Edition)CSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊主要刊登通信与信息系统，信号与信息处理，计算机应用技术，计算机软件与理论，电磁与微波技术，微电子学与固体电子学，控制理论与控制工程以及相关基础技术领域的学术论文、研究报告、综述、研究简报及学位论文。中国科技核心期刊、教育部优秀期刊、全国优秀学报、重庆市“十佳”科技期刊、重庆市优质期刊；英国科学文摘（SA）、英国INSPEC数据库、美国剑桥科学文摘（CSA）、俄罗斯文摘（AJ）、中国科技论文与引文数据库（CSTPC）、学术期刊综合评价数据库等收录。
正式出版
收录年代

    低复杂度的大规模MIMO分布式信道估计

    王华华龚自豪窦思钰
    199-208页
    查看更多>>摘要：针对大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统传统信道矩阵获取方式导频开销大、计算复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的二阶段分布式信道估计方案.该方案的初始阶段在基站侧采用传统压缩感知算法恢复信道矩阵,第 2 阶段在用户端利用信道的时间相关性,将大规模MIMO的角度域信道分解为密集部分和稀疏部分,并分别估计以实现连续信道追踪.稀疏部分信道通过所提的分布式自适应弱匹配追踪(dis-tributed adaptive weak matching pursuit,DAWMP)算法,利用子信道的联合稀疏性进行多维重建.相比于线性最小均方误差(linear minimum mean square error,LMMSE)算法,所提方案的信道分解策略有效减少了在用户端进行信道估计的计算复杂度.仿真结果表明,所提算法与经典压缩感知信道估计算法相比,计算复杂度降低了约 33%,算法性能提升了约 0.5 dB.

    大规模多输入输出(MIMO)分布式信道估计信道追踪分布式压缩感知联合稀疏性

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    基于信道特征生成对抗网络的信道建模方法

    刘何鑫段红光黄凤翔
    209-219页
    查看更多>>摘要：基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的数据生成特性,提出一种用于信道特征生成的GAN改进模型,即信道特征生成对抗网络(channel feature generative adversarial networks,CFGAN).采用完全无监督学习信道特征方式,利用线性编码向量与生成信道之间的互信息关系和变分互信息最大化原理,实现编码向量与信道特征对应;采用实测室内电力线信道数据集训练CFGAN模型,训练完成的CFGAN能够学习到不同信道特征分布.仿真表明,在-80～-10 dB大动态衰减范围内,CFGAN可根据学习到的信道特征生成具有明显区别的 4类信道模型,并且生成信道和实测信道的信道特征差异小于 2%.

    生成对抗网络信道建模互信息

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    宽带太赫兹大规模MIMO系统中的混合预编码

    李贵勇贾璐宋利利
    220-228页
    查看更多>>摘要：针对宽带太赫兹大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)通信系统中更大的带宽和更多的天线导致的波束分裂问题,构建了基于时延的宽带太赫兹大规模MIMO系统的混合预编码通信模型,并提出了一种高效且可实现的联合时延和相位的宽带太赫兹混合预编码算法.考虑到时延器值的硬件限制,通过最小化最优模拟预编码与等效模拟预编码之间的差来联合优化模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵,将联合优化问题转换成目标优化问题,通过将非凸问题转换成等价的凸问题来求全局最优解.仿真结果表明,提出的算法可以获得接近最优的可实现速率性能,且可以提高能量效率.

    太赫兹多输入多输出(MIMO)混合预编码波束分裂

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    基于接收信号强度预测的自适应垂直切换算法

    马彬刘爽谢显中
    229-241页
    查看更多>>摘要：城市部署的超密集异构无线网络中车辆终端的运动状态和业务类型差异巨大,针对不同运动状态和业务类型的终端并发接入导致的频繁切换和拥塞问题,提出一种基于接收信号强度预测的自适应垂直切换算法.在切换触发阶段使用长短时记忆神经网络预测接收信号强度,在信道链路质量恶化之前提前触发切换,在网络选择阶段综合考虑网络参数以及终端在不同运动状态和业务类型下的接入偏好,并选出综合效益值最高的网络作为切换目标网络.仿真结果表明,该算法能更好地适应终端运动状态和业务类型的变化,能降低不必要的切换次数和网络拥塞度.

    超密集异构无线网络循环神经网络支持向量机自适应算法频繁切换

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    基于ROAMP-Net的大规模MIMO系统智能信号检测方法

    赵梓焱刘丽哲杨朔李勇...
    242-249页
    查看更多>>摘要：针对大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统存在的信号检测计算复杂度高、检测精度不足等问题,参考OAMP-Net算法思想,引入残差结构,提出了一种新的智能信号检测网络模型ROAMP-Net.将正交近似消息传递(orthogonal approximate message passing,OAMP)估算信号的迭代过程展开为深度学习网络,同时引入残差结构,分别对各网络层的线性和非线性估计值进行逐层修正,有效防止估计误差的前向传播和过程积累,避免网络模型随着网络层数增加而发生性能退化,从而提高最终信号检测的准确度.针对不同调制方式和不同天线阵列的系列仿真实验结果表明,不同调制方式和天线阵列下ROAMP-Net在检测准确度上均有不错的性能表现.

    大规模MIMO信号检测深度学习残差结构

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    神经网络在无线隐蔽通信中的应用

    于季弘林子砚杨传敏蔡雨庭...
    250-258页
    查看更多>>摘要：无线通信技术已经应用到社会人、机、物等多种元素中,承载着包含多种隐私数据的无线信号.无线传输信道的开放性使其安全性受到了不断的挑战,无线隐蔽通信技术在实现了通信意图安全的同时保证了信息安全和通信路径安全.该文介绍了无线隐蔽通信系统的经典模型,并总结、归纳了传统方法下的隐蔽性能分析和隐蔽系统设计;介绍了利用对抗神经网络解决不同隐蔽通信场景下的干扰设计、中继功率分配和可重构智能表面设计等问题;以利用公开信号作为掩体的隐蔽通信场景为例,介绍了一种利用生成对抗网络生成有限长隐蔽信号的方案,并进一步给出应用该网络设计全双工接收机的干扰信号;探讨了神经网络方法在中继隐蔽通信、非正交多址接入(NOMA)下的隐蔽通信,瑞丽衰落下的隐蔽通信,干扰辅助的隐蔽通信场景下的应用前景以及进一步的研究方向.

    无线隐蔽通信神经网络机器学习生成对抗网络

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    MEC架构下基于DDPG的车联网任务卸载和资源分配

    杨金松孙三山刘莉熊有志...
    259-267页
    查看更多>>摘要：为了缓解车联网中个体车辆计算资源配置过低而导致的任务处理时延较大的问题,提出了一种移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)架构下的动态任务卸载策略和资源分配方案.以最小化全网任务处理时延为目标,将车联网中的任务卸载和资源分配问题建模为马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP),并利用深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法进行了问题求解.仿真结果表明,与执行者-评价者(actor-critic,AC)和深度Q网络(deep Q-network,DQN)这 2 种算法相比,DDPG算法以最快的算法收敛特性获得最小的全网任务处理时延.

    车联网移动边缘计算马尔可夫决策过程深度确定性策略梯度

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    基于改进粒子群算法的UWB雷达人体动作识别研究

    李新春曾仕豪
    268-276页
    查看更多>>摘要：针对雷达信号中的杂波干扰及样本数量对人体动作识别精度的限制,提出一种基于改进粒子群算法(parti-cle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(support vector machine,SVM)模型的超宽带(ultra-wideband,UWB)雷达人体动作识别算法.利用动态目标指示(moving target indication,MTI)与小波阈值滤波对接收到的UWB回波信号进行预处理,消除回波信号中的杂波和噪声对人体动作识别的影响;结合二维离散小波包分解(two dimensional discrete wavelet packet decomposition,2D-DWPD)与奇异值分解(singular value decomposition,SVD),对预处理后的雷达信号进行特征提取和降维;提出一种改进粒子群算法,优化SVM模型的相关参数进行识别和分类.实验结果表明,提出的算法准确率可达到 96.25%,具有良好的识别性能.

    超宽带雷达人体动作识别小波阈值滤波改进粒子群算法

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    基于机器学习链路权重优化的无人机网络路由算法

    乔冠华
    277-286页
    查看更多>>摘要：针对分布式"马赛克战"场景下侦察-判断-决策-行动(observe orient decide act,OODA)环通信加速的要求,提出了基于机器学习链路权重优化的无人机集群网络路由算法.针对OODA环当前阶段业务量通信需求,对业务量通信的完成时间进行建模,以最小化业务量通信完成时间为优化目标,通过利用机器学习梯度下降方法实现无人机集群网络分布式路由链路权重的优化,从而满足OODA环的通信加速要求,使己方可以先敌行动,获得战场主动权.仿真表明,相比于现有无人机网络的路由算法,提出的算法能显著降低OODA环的通信时间,提高数据报文传输成功率.

    无人机集群网络侦察-判断-决策-行动(OODA)路由算法机器学习

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    结合软约束的演化数据流模糊聚类算法

    代少升边志奇袁中明
    287-298页
    查看更多>>摘要：多源局部放电检测中,不同类型的局放信号同时存在且不断变化使得信号的分离更具挑战,而这种情况同样存在于许多数据流的聚类分析场景中.为了能够适应类簇内的不均匀密度和类簇间的重叠边界问题,同时对数据流的漂移和演化进行及时跟踪,提出了一种结合软约束的实时数据流模糊聚类算法.算法引入 2 种模糊性软约束来描述微簇距离和密度上的不确定度,通过阈值划分出核心微簇、边界微簇和离群微簇;在类簇边缘使用模糊隶属度,给予微簇分属不同类簇的可能性,保证类簇的完整性并提高聚类效果;使用两阶段的流程结构和 2 种时间窗口模型,赋予算法具有对可变化数据流的适应能力和更低的时间空间占用率.在多种数据集上的实验表明,该算法相比同类型算法在聚类效果上提升了 1%～3%,且平均运行时间缩短 5%～20%,在实际硬件平台的测试中也验证了算法的聚类分离性能.

    数据流聚类密度聚类模糊聚类概念漂移局部放电

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