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电信科学
电信科学

梁海滨

月刊

1000-0801

dxkx@ptpress.com.cn

010-67110006-890/879

100062

北京市崇文区广渠门内大街80号通正国际大厦6层

电信科学/Journal Telecommunications Science北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是1956年创刊的通信工程技术刊物，由中国通信学会和人民邮电出版社主办。其宗旨是报道通信科技成果、介绍工程实用技术、传播最新电信知识、交流先进管理经验、促进中国通信发展。主要读者对象为从事通信工作的科研人员、工程技术人员和通信院校师生。
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    基于移动边缘计算的多流自适应卸载方案

    胡叠丽杨哲铭纪雯
    1-15页
    查看更多>>摘要：海量视频流的传输和分析需要大量的带宽和计算资源,这对当前基于移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)的卸载方案提出了严峻挑战.对此,提出了一种基于多流协同优化框架的自适应卸载方案.首先,在满足长期MEC能量预算的约束条件下,通过联合优化数据流选择决策、服务器卸载决策、带宽资源分配和计算资源分配来最小化视频任务的处理成本.然后,基于李雅普诺夫优化方法,将长期优化问题转化为每个时隙独立的确定性子问题,并利用马尔可夫近似和KKT条件求解每个时隙的混合整数非线性规划问题.仿真结果表明,所提方案在满足长期MEC能量约束的同时,其成本性能显著优于已有基准研究方案.

    移动边缘计算多流自适应卸载视频处理李雅普诺夫优化

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    TS模式下STAR-RIS辅助的多用户无线系统波束成形设计

    刘刚李铭泰潘澄郭漪...
    16-26页
    查看更多>>摘要：同时透射与反射可重构智能表面(simultaneously transmitting and reflecting reconfigurable intelligent surface,STAR-RIS)具有同时透射与反射的特性,能够将传统RIS(conventional RIS,CRIS)的通信能力从半空间扩展至全空间.针对STAR-RIS辅助下的多用户多输入单输出(multiple-input single-output,MISO)通信系统,提出了一种基于时间切换(time switch,TS)模式的波束成形算法,以实现发射功率最小化.该算法首先通过最大比传输(maximum ratio transmission,MRT)得到基站初始发射波束,然后利用TS时隙正交性和信道增益最大化(channel gain maximum,CGM)将非凸优化问题解耦为恒模非凸问题和半正定规划(semi-definite programming,SDP)问题,最后利用流形优化与内点法联合求解.仿真结果表明,STAR-RIS相比CRIS可以有效降低发射功率;所提算法在相同信干噪比下,比主流算法具有更低的发射功率;TS模式在低信干噪比下相较于能量分裂(energy split,ES)模式具有更低的发射功率.

    同时透射与反射可重构智能表面多用户波束成形最小化发射功率

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    基于生成对抗网络的超宽带数字信道建模

    诸葛斌王正贤汪盈蔡晓丹...
    27-39页
    查看更多>>摘要：在超宽带通信技术中,获取高质量的信道冲激响应数据对系统设计和性能优化至关重要.引入最小二乘生成对抗网络和改进的损失函数,能显著提升信道数据的捕捉和复现能力.结合特征匹配技术和条件生成对抗网络,可以增强生成数据的细节准确性和多样性,还能使模型根据不同通信环境和信号场景进行数据生成.在模型训练阶段,采用能够代表全局特征的重构信道数据,而在测试阶段使用了经历无线衰落的实际信道数据.实验结果显示,模型在小样本数据集和复杂衰落信道环境下的表现优于带有梯度惩罚的Wasser-stein生成对抗网络(WGAN-GP),识别准确率提高4.8%,模式崩溃问题减少5%.

    数字孪生信道建模生成对抗网络智能通信网络

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    采用自监督对比学习的合成伪造语音检测方法

    杨曼简志华梁承涵
    40-49页
    查看更多>>摘要：为了消除训练数据集中真实语音和伪造语音的样本数量不平衡对合成伪造语音检测系统性能的影响,并进一步提高系统的检测准确率,提出了一种基于自监督对比学习的合成语音检测方法.所提方法将经过音高变换后的样本视为负样本,通过训练神经网络使锚点样本特征与负样本特征不同,从而促使网络提取对于音高变换敏感的特征,再采用深度残差网络作为后端分类器来判决语音真伪.实验结果表明,与传统手工设计的声学特征方法、基于深度学习的伪造语音检测系统以及基于端到端的伪造语音检测系统相比,所提方法显著降低了系统的等错误率.由于自监督对比学习的合成伪造语音检测方法可以训练网络提取对音高变换敏感的特征,并且不受数据集中真伪语音数量不平衡的影响,因此显著提高了合成伪造语音检测的准确率.

    伪造语音检测合成语音检测自监督对比学习深度残差网络音高变换

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    基于毫米波雷达的非接触式心电重构算法

    罗景雪张远辉戴潇付铎...
    50-65页
    查看更多>>摘要：近年来,毫米波雷达信号在医疗监测领域的应用日益广泛,实现雷达信号到心电信号的精准映射已成为满足日常持续性非接触心电监测需求的关键挑战.详细介绍了毫米波雷达信号处理流程,探索了雷达信号与心电信号的细粒度映射关系,引入基于卷积块注意力机制模块(convolutional block attention module,CBAM)的卷积自编码器(convolutional autoencoder,CAE)与双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)组合的CAE-BiLSTM深度学习网络,实现了雷达信号到心电图的非线性转换.实验结果表明,所提方法在形态学精度上的中位数为0.92,特征峰预测误差低于50 ms,显著增强了雷达信号与心电信号的映射关系,为非接触式心电信号的生成提供了新思路.

    毫米波雷达非接触式ECG生命体征监测

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    数据增强的多模式时间感知序列推荐

    李家乐王瑞琴于洋
    66-78页
    查看更多>>摘要：序列推荐系统以包含了显式信息的用户交互序列作为上下文,推测用户的下一个可能动作.其中,时间感知序列推荐挖掘了序列中的时间信息,并考虑了时间信息对用户决策的影响.但是现有的时间感知序列推荐模型只运用到了原始时间信息,原本的序列中还有很多额外信息没有被充分挖掘,如用户评分、项目属性、项目流行度以及项目的标题和评论等文本信息.因此,提出了DMTiSASRec模型,它既可以以更高效的方式挖掘时间信息中的相关秩序,还利用对比学习、多模态等技术对不同的额外信息进行挖掘.在5个不同领域、不同规模的公开数据集的实验数据表明,DMTiSASRec比现有模型更有效.

    序列推荐时间感知多模态对比学习

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    基于动态权重分配的智能汽车网络安全评估模型

    秘蓉新林志强齐佳豪姚文文...
    79-90页
    查看更多>>摘要：评估指标权重的确定是影响智能汽车网络安全性评估的重要因素之一.针对传统确权方法忽略指标属性状态变化对评估指标权重影响的问题,提出了一种基于动态权重分配的网络安全评估模型.该模型首先对车辆自组织网络(vehicular Ad Hoc network,VANET)进行安全目标分解与分析,构建其安全性评估指标体系.针对构建出的安全性评估指标体系,利用基于排序的确权算法对安全指标进行指标关联性分析,随后采用所提出的动态权重分配算法,计算指标体系中各个指标的动态权重,进而实现智能汽车VANET的安全性评估,得到安全等级评估结果.实验结果表明,该模型可以提升智能汽车VANET评估的合理性.

    智能网联汽车安全评估指标体系动态权重分配安全评估

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    基于QR分解与波束增益对准的多用户混合预编码设计

    张婷婷曹海燕李斌吉杨锐...
    91-102页
    查看更多>>摘要：基于透镜天线阵列的毫米波大规模MIMO系统,可以在不损失性能的情况下,有效减少所需的射频链数.为了解决现有波束空间信道中的功率泄露和多用户干扰问题,提出了一种联合QR分解和波束增益对准(beam gain alignment,BGA)的混合预编码方案.首先,设计了一种移相网络(phase shift network,PSN)结构,使得波束空间MIMO中的每个射频链能够选择多个波束来收集泄露功率.其次,对波束信道矩阵进行QR分解,以可达和速率为目标,按照递增顺序逐一选择合适的波束,直至选出最优波束选择矩阵.最后利用波束增益对准策略设计模拟预编码,为了消除系统中的多用户干扰,设计了一种使信道对角化的数字预编码器.仿真结果表明,所提算法有着更低的复杂度以及更高的可达和速率及能量效率.

    大规模MIMO混合预编码QR分解波束增益对准多用户干扰

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    基于FP-Growth算法的新能源配电网CPS网络攻击检测方法

    李瑞刘珊闫磊
    103-113页
    查看更多>>摘要：为有效分析识别有源配电网信息物理系统(cyber physical system,CPS)状态,提出基于FP-Growth算法的有源配电网信息物理系统网络攻击检测方法.首先分析考虑网络攻击的有源配电网控制模型及CPS网络攻击影响机理,通过实时仿真平台对有源配电网CPS信息侧和物理侧进行监测来获取原始数据;然后通过额定电压、电流值制订数据离散化规则,并根据规则对原始数据进行离散量化处理来生成事件序列.在此基础上,采用FP-Growth算法挖掘历史数据异常信号的频繁项集和强关联关系,通过已有频繁序列特征对新的攻击类别和故障点进行识别,实现对有源配电网CPS网络攻击的检测.最后,仿真实验验证了所提方法的可行性和有效性.

    有源配电网信息物理系统网络攻击FP-Growth算法事件序列

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    量子计算云平台的技术演进与发展趋势

    郝苑辰解宇恒唐建军
    114-124页
    查看更多>>摘要：当前,量子计算云平台以便捷、按需访问的方式,有效依托经典网络提供量子计算服务,成为量子计算能力输出的有效途径之一.探讨了量子计算云平台的架构、服务模式及全球发展动态,分析指出平台当前面临用户实时体验不足、噪声与误差制约算法性能、量子编程标准化不足以及平台间资源共享与协作存在局限等主要挑战.因此,明确了持续优化量子计算云平台的发展方向,提出优化用户体验、加速噪声中等规模量子(noisy intermediate-scale quantum,NISQ)算法研发及提升编程框架兼容性和推动平台合作交流等建议,为平台的深入发展提供重要支撑,释放量子计算云平台的潜在优势,以促进其在各行业的广泛应用与持续创新.

    量子计算云计算量子计算云平台混合量子经典云计算

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