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电子与信息学报
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吴一戎

月刊

1009-5896

jeit@mail.ie.ac.cn

010-58887066

100190

北京市北四环西路19号

电子与信息学报/Journal Journal of Electronics & Information TechnologyCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是电子科学高级综合性学术刊物。主要刊登有关电子与信息科学方面的具有创新性的、高水平的文章。
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    DroneRFa:用于侦测低空无人机的大规模无人机射频信号数据集

    俞宁宁毛盛健周成伟孙国威...
    1147-1156页
    查看更多>>摘要：为研究与发展反无人机检测识别技术,该文公开了一个名为DroneRFa的大规模无人机射频信号数据集.该数据集使用软件无线电设备探测无人机与遥控器相互通信的射频信号,包含城市户外场景下运动无人机信号9类、城市室内场景下信号15类以及背景参照信号1类.每类数据有不少于12个片段,每个片段包含1亿个以上的采样点.数据采集覆盖了3个ISM无线电频段,记录无人机多频通信的真实活动.该数据集具有详细的无人机户外飞行距离和工作频段标注,以前缀字符结合二进制编码的形式方便用户灵活访问所需数据.此外,该文提供了基于频谱可视统计特征和基于深度学习表征的两种无人机识别方案,以验证数据集的可靠和有效性.

    人工智能反无人机检测频谱学习信号识别

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    非完全信息下无人机集群对抗研究综述

    薛健赵琳向贤财吕科...
    1157-1172页
    查看更多>>摘要：无人机集群以其具备的应用优势及发展前景,成为当前人工智能领域研究者关注的热点之一.而非完全信息下的无人机集群对抗技术,因其集群结构变化的高动态性以及环境信息复杂多变且不能完全感知的特点,成为对集群协同性与智能性要求最高的研究方向之一.其研究成果可以促进智能化无人系统的快速发展和广泛应用.该文全面回顾了非完全信息环境下无人机集群对抗研究的最新进展,按照包以德循环理论的思路将无人机集群对抗过程划分为态势评估、意图推断、任务规划与机动决策4个相互衔接的关键组成部分,并进一步将其细分为8个子研究目标.通过分析比较近年来的相关研究,着重阐述了无人机集群对抗领域各项任务的研究重点和难点以及已取得的成果,并讨论了无人机集群对抗技术所面临的挑战,包括大规模异构集群的协同控制、非完全信息的处理、复杂决策过程的建模以及实际应用任务的应对等.

    无人机集群非完全信息态势评估意图推断任务规划机动决策

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    具有可重构特征的轨道角动量天线技术研究进展

    吴杰胡俊张忠祥沙威...
    1173-1185页
    查看更多>>摘要：轨道角动量(OAM)因其模式具有理论上无穷且正交互不干扰的特点,在扩展信道容量方面展现出良好的优势,为解决日趋紧张的频谱资源提供了一种新型设计自由度.面对复杂多样的无线通信场景,设计具有可重构特征的OAM天线,是实现多模态复用、智能信息感知和人工智能天线的物理层基础.该文首先结合可重构天线实现机理,给出了OAM可重构天线设计的方法及具备的特点;然后,系统性综述了具有可重构特征的OAM天线的研究进展;最后,对未来设计具有可重构特征的OAM天线研究进行了展望.

    涡旋电磁波轨道角动量天线可重构复用

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    多LED可见光定位通信一体化稳健功率分配

    杨瑞鑫张冠杰马帅柴进晋...
    1186-1195页
    查看更多>>摘要：为了实现可见光定位(VLP)与可见光通信(VLC)一体化信号传输,保证稳健通信和有效定位,该文提出一种基于频分复用(FDM)的可见光定位通信一体化(VLPC)信号传输方案,并设计了一种多LED VLPC稳健功率分配方案.首先提出了一种基于频分复用的VLPC传输方案,实现两种信号一体化传输,频谱资源独立分配,从而降低传输时延,提高定位实时性;然后基于定位结果进行可见光信道估计,揭示了信道估计误差、通信速率与实际定位误差之间耦合关系与统计特性;更进一步,基于所得到的耦合关系,研究了多LED VLPC联合功率分配问题,从而最小化定位误差克拉默-拉奥下界(CRLB),并满足功率约束和通信速率中断概率约束,并利用半正定松弛、最差情况条件风险值和连续凸近似等方法,将难以求解的非凸问题转化为一系列凸半正定规划问题进行迭代求解,并获得高质量可行解;最后,经过数值仿真验证,所提出的方案能够同时实现稳健通信和有效定位.稳健传输速率超过350 Mbit/s,并且当最小速率门限为200 Mbit/s,最大中断概率门限为0.01时,在直射路径加散射路径场景中,可以实现厘米级定位.

    可见光定位可见光通信稳健功率分配

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    基于改进子载波预留算法的正交频分复用信号峰均比抑制方法研究

    刘子威杨彪赵珊珊杜鸿飞...
    1196-1202页
    查看更多>>摘要：由于系统对线性元器件的要求非常严格,导致目前正交频分复用(OFDM)系统产生峰值平均功率比(PAPR)过高的问题,引起OFDM和基于OFDM的雷达一体化系统的信号失真,影响系统性能.针对该问题,该文提出了基于加权最小二乘法的子载波预留法(TR).该算法首先将OFDM设计方案中的子载波分为数据子载波和预留的空白子载波,数据子载波调制数据子载波,空白子载波调制空白数据.然后利用原始数据通过加权最小二乘法得到最佳削峰系数和削峰数据,并将削峰数据调制在空白子载波上面.最后将削峰数据叠加到原始数据上,完成PAPR的抑制.仿真表明,基于加权最小二乘法的TR算法能够在1～3次迭代下实现良好的PAPR抑制效果,并且它的收敛速度相比于传统算法有了明显的提高.

    正交频分复用峰值平均功率比子载波预留法

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    智能反射面辅助的多入单出共生无线电鲁棒安全资源分配算法

    吴翠先周春宇徐勇军陈前斌...
    1203-1211页
    查看更多>>摘要：针对信道不确定性影响、无线信息泄露和障碍物阻挡导致通信质量下降等问题,该文提出一种基于智能反射面(RIS)辅助的多输入单输出(MISO)共生无线电(SR)鲁棒安全资源分配算法.考虑主用户的安全速率约束、次用户的最小速率约束、RIS最小能量收集约束,基于有界信道不确定性,建立了一个联合主被动波束赋形优化的资源分配问题.利用半正定松弛、S-procedure和变量替换法将含参数摄动的非凸问题转化为确定性的凸优化问题,并提出一种基于半正定松弛的鲁棒资源分配算法.仿真结果表明,与现有算法相比,该文算法具有较好的收敛性和鲁棒性.

    共生无线电不完美信道状态信息智能反射面物理层安全

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    基于生成式对抗网络和多模态注意力机制的扩频与常规调制信号识别方法

    王华华张睿哲黄永洪
    1212-1221页
    查看更多>>摘要：针对低信噪比条件下的扩频与常规调制信号分类精度低的问题,该文提出一种基于生成式对抗网络(GAN)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的多模态注意力机制信号调制识别方法.首先生成待识别信号的时频图像(TFIs),并利用GAN实现TFIs降噪处理;然后将信号的同相正交数据(I/Q data)与TFIs作为模型输入,并搭建基于CNN的TFIs识别支路和基于LSTM的I/Q数据识别支路;最后,在模型中添加注意力机制,增强I/Q数据和TFIs中重要特征对分类结果的决定作用.实验结果表明,该文所提方法相较于单模态识别模型以及其它基线模型,整体分类精度有效提升2％～7％,并在低信噪比条件下具备更强的特征表达能力和鲁棒性.

    深度学习自动调制识别生成对抗网络(GAN)多模态特征时频分布

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    面向无线传感器网络信息年龄的多无人机轨迹优化算法

    胡昊南韩铭李文鹏张杰...
    1222-1230页
    查看更多>>摘要：由于无线传感器网络(WSN)中传感器的传输功率有限,同时可能与基站(BS)传输距离较远,造成无法及时交付数据,数据新鲜度过低,影响时延敏感型业务决策质量.因此,采用无人机(UAV)辅助收集传感器数据,成为提升无线传感器网络数据新鲜度的有效手段.该文通过信息年龄(AoI)性能指标评估无线传感器网络数据新鲜度,并基于集中式训练分布式执行框架的多智能体近端策略优化(MAPPO)方法研究了无人机轨迹优化算法.通过联合优化所有无人机的飞行轨迹,实现地面节点平均加权信息年龄的最小化.仿真结果验证了所提多无人机路径规划算法在降低无线传感器网络信息年龄方面的有效性.

    无人机辅助通信信息年龄轨迹规划多智能体强化学习

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    小样本学习驱动的无线频谱状态感知

    申滨李月王欣王紫昕...
    1231-1239页
    查看更多>>摘要：无线频谱状态感知是实现无线频谱资源高效利用及各种用频系统和谐共存的先决条件之一.针对复杂无线传播环境下获取的频谱观测往往存在数据稀疏性、数据类别分布不稳定、标记数据严重不足的情况,该文提出基于插值和小样本学习(FSL)分类的无线频谱状态感知方法.首先,对捕获的稀疏频谱观测数据插值,构建频谱状态地图,作为频谱状态分类器的输入数据.其次,针对频谱数据类别分布不稳定、数据量严重不足的问题,基于小样本学习方法,利用嵌入模块和度量模块协同工作,以实现快速精确的频谱状态分类.具体地,利用嵌入模块将频谱数据映射到嵌入空间,提取频谱数据中的隐含特征;在度量模块的设计中,分别提出基于原型和基于样例的两种类别表示方式,通过计算待分类样本与类别之间的相似度判断待分类样本类别.最后,为了确保分类模型克服测试样本数量少导致过拟合问题,设置A-way B-shot任务训练模型.仿真结果表明,与传统机器学习方法相比,本文模型可以在低信噪比条件下进行精准分类;同时,在测试集样本数很少的情况下,或者在测试集中出现在训练集从未见到的新类时,所训练的模型也可以精准快速判别无线频谱的场景类别.

    频谱状态感知频谱状态地图插值小样本学习

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    一种基于RIS的宽带毫米波SISO定位方法

    孙俊倡谷荣妍马帅柴进晋...
    1240-1246页
    查看更多>>摘要：针对毫米波定位过程中空间宽带效应产生的影响,该文基于可重构智能超表面(RIS)和单输入单输出(SISO)毫米波系统提出一种新颖的3维(3D)定位估计方法.首先,通过设计RIS相位,利用快速傅里叶逆变换(IFFT)粗略地估计直射路径的视距(LoS)时延、RIS路径的虚拟视距(VLoS)时延以及RIS与用户之间的出发角(AoD)等信道参数.然后,利用拟牛顿法修正上述参数进而估计用户的位置坐标.通过仿真模拟对比了所提宽带估计方法和传统的窄带估计方法的定位性能,结果表明,通过考虑空间宽带效应,带宽为240 MHz时定位精度大约可提高10％,随着带宽增大超过800 MHz时定位性能可提高超过20％.

    毫米波定位空间宽带效应可重构智能超表面单站定位

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