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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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    体域网中基于多因子优先级的高效资源调度

    张政易琛林金朝庞宇...
    1247-1256页
    查看更多>>摘要：媒体访问控制(MAC)在确保无线体域网(WBAN)的正常运行方面起着关键的作用.然而,动态环境下紧急数据低延迟和低能耗的高性能需求仍未很好地解决.该文提出一种多因子紧急调度方案(MESS)来满足这样一个严格的需求.首先,针对实际应用场景中数据异质性的特性,设计一种数据分类方法,该方法将数据分为周期数据和紧急数据,这对不同的节点来说更加符合实际情况;其次,设计一种多因子优先级划分方案,包括疾病相关因子、关键程度因子、健康严重程度因子和信息年龄因子,4个因子可以更全面地考虑节点的关键特征;此外,还设计了一种动态时隙分配和排序方法,将节点的时隙依据数据分类和多因子优先级进行动态分配和排序.理论分析和仿真实验结果表明,相较于传统方案所提方案在延迟和能效方面具有明显优势.

    无线体域网动态感知媒体访问控制资源调度多因子

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    RIS辅助MIMO NOMA系统中利用统计CSI的下行传输方法

    陆佳程王斌张军倪艺洋...
    1257-1265页
    查看更多>>摘要：针对可重构智能反射表面(RIS)辅助多输入多输出(MIMO)非正交多址接入(NOMA)下行传输系统,该文提出利用统计信道状态信息(CSI)的基站发送协方差矩阵与RIS相移矩阵设计方法.首先,在莱斯空间相关信道假设下,利用大维随机矩阵理论,推导了RIS辅助MIMO NOMA系统遍历和速率的确定性表达式;然后,在弱用户速率约束与发送功率受限的条件下,通过最大化确定性大系统近似和速率,利用统计CSI,分别设计了强、弱用户的次优发送协方差矩阵和RIS的相移矩阵.仿真结果表明,所推导的近似表达式具有很好的近似效果,所设计的发送协方差矩阵和相移矩阵能显著提升系统的和速率.

    统计信道状态信息非正交多址接入可重构智能反射表面发送协方差大维随机矩阵理论

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    基于通感融合的无人机预编码及飞行轨迹设计

    柴蓉崔相霖孙瑞锦陈前斌...
    1266-1275页
    查看更多>>摘要：无人机(UAVs)具有机动性强,低成本及易部署等特性,通过搭载通信及感知设备,支持通信与感知技术的高效资源共享,无人机可作为融合通信与传感技术的高性能空中平台.该文针对多输入多输出(MIMO)无人机使能的联合通信、感知场景,综合考虑无人机飞行能量、多天线传输及用户业务需求等限制条件,建模无人机通信、感知预编码及飞行轨迹联合优化问题为多目标优化问题,以实现通信用户最低速率最大化及目标最小发现概率最大化.由于通信用户最低速率最大化问题为非凸优化问题,难以直接求解,将原优化问题分解为通信预编码设计子问题及无人机轨迹设计子问题,并采用交替迭代法依次求解两个子问题直至算法收敛,其中,对于通信预编码设计子问题,提出一种基于迫零(ZF)算法的求解策略;对于无人机轨迹设计子问题,提出一种基于连续凸逼近(SCA)算法的求解策略.基于所得到的无人机最优轨迹,将无人机感知位置选择问题建模为加权距离和最小化问题,进而应用泛搜索算法优化确定目标感知位置,并设计基于ZF算法的通信感知预编码联合优化策略,以实现通信感知性能的联合优化.最后通过仿真验证了该文所提算法的有效性.

    无人机通感联合轨迹优化预编码设计

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    基于皮肤-脂肪模型的太赫兹体内多输入多输出信道特性分析与建模

    张杰尹镜涵邵羽廖希...
    1276-1285页
    查看更多>>摘要：为探究太赫兹(THz)频段体内多输入多输出(MIMO)通信系统的传输特性,该文在0.8～1.2 THz下构建了精确的皮肤-脂肪模型,对皮肤-脂肪模型中垂直方向和水平方向的链路进行全波电磁仿真,分析太赫兹体内信道特性,建立路径损耗模型.首先,结合太赫兹频段人体组织的介电特性和人体皮肤的解剖学结构构建皮肤-脂肪模型.其次,对比分析了3条链路的路径损耗和阴影衰落,提出带有等效吸收因子的太赫兹体内路径损耗模型.最后,对3条链路的莱斯K因子、均方根时延扩展、MIMO容量进行分析.仿真分析表明,带有等效吸收因子的太赫兹体内路径损耗模型可以更准确地描述加长距离垂直链路2的路径损耗,发射端在体表可以增强MIMO容量.该文的工作可以为太赫兹体内通信系统的设计和优化提供参考.

    太赫兹体内通信多输入多输出信道特性

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    利用无线电极化特征的跳频网台分选方法

    齐子森张梓轩许华史蕴豪...
    1286-1295页
    查看更多>>摘要：针对现有方法在跳频通信用户"空时频能"域特征相近、跳频参数捷变等条件下,跳频网台分类识别效果不佳的问题,该文提出一种基于无线电极化特征的跳频用户分选方法.该方法将无线电双极化特征引入到跳频侦察,充分利用各用户的交叉极化鉴别度差异,实现了跳频网台精准分选.针对同类用户交叉极化鉴别度参数易受噪声污染的问题,构建了双通道双极化接收系统,抑制了信号噪声,保证了极化特征提取的精度.在此基础上,基于谱聚类思想,完成了极化特征的分类软判决,进一步提升了跳频网台分选效果,实现了跳频信号的精准识别.仿真实验表明,在5 dB信噪比条件下,所提方法可对同步正交和非正交组网方式下的多跳频网台准确识别,识别分类成功率达99％以上,验证了新方法的有效性.

    跳频网台极化特征分选识别

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    工业物联网中数字孪生辅助任务卸载算法

    唐伦单贞贞文明艳李荔...
    1296-1305页
    查看更多>>摘要：针对工业物联网(IIoT)设备资源有限和边缘服务器资源动态变化导致的任务协同计算效率低等问题,该文提出一种工业物联网中数字孪生(DT)辅助任务卸载算法.首先,该算法构建了云-边-端3层数字孪生辅助任务卸载框架,在所创建的数字孪生层中生成近似最佳的任务卸载策略.其次,在任务计算时间和能量的约束下,从时延的角度研究了计算卸载过程中用户关联和任务划分的联合优化问题,建立了最小化任务卸载时间和服务失败惩罚的优化模型.最后,提出一种基于深度多智能体参数化Q网络(DMAPQN)的用户关联和任务划分算法,通过每个智能体不断地探索和学习,以获取近似最佳的用户关联和任务划分策略,并将该策略下发至物理实体网络中执行.仿真结果表明,所提任务卸载算法有效降低了任务协同计算时间,同时为每个计算任务提供近似最佳的卸载策略.

    工业物联网数字孪生边缘关联任务划分深度强化学习

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    利用A2C-ac的城轨车车通信资源分配算法

    王瑞峰张明黄子恒何涛...
    1306-1313页
    查看更多>>摘要：在城市轨道交通列车控制系统中,车车(T2T)通信作为新一代列车通信模式,利用列车间直接通信来降低通信时延,提高列车运行效率.在T2T通信与车地(T2G)通信并存场景下,针对复用T2G链路产生的干扰问题,在保证用户通信质量的前提下,该文提出一种基于多智能体深度强化学习(MADRL)的改进优势演员-评论家(A2C-ac)资源分配算法.首先以系统吞吐量为优化目标,以T2T通信发送端为智能体,策略网络采用分层输出结构指导智能体选择需复用的频谱资源和功率水平,然后智能体做出相应动作并与T2T通信环境交互,得到该时隙下T2G用户和T2T用户吞吐量,价值网络对两者分别评价,利用权重因子为每个智能体定制化加权时序差分β(TD)误差,以此来灵活优化神经网络参数.最后,智能体根据训练好的模型联合选出最佳的频谱资源和功率水平.仿真结果表明,该算法相较于A2C算法和深度Q网络(DQN)算法,在收敛速度、T2T成功接入率、吞吐量等方面均有明显提升.

    城市轨道交通资源分配T2T通信多智能体深度强化学习A2C-ac算法

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    智能反射面室内部署的位置规划方法

    王文鼐耿心怡余锦涵吴炜...
    1314-1320页
    查看更多>>摘要：智能反射面(IRS/RIS)应用于实际无线通信系统时,如何优选布放位置及面板取向,是提升技术实效所面临的主要问题之一.RIS布放的数学规划问题,不仅有优化目标的设计,还要考虑通信环境的建筑物分布和可选部署面的有效散射截面.相比于室外较为开放的空间,RIS的室内部署存在更多限制性条件.针对室内既有墙面的RIS布放,该文设计了多终端接入选址规划模型和等价问题.为约化其非线性计算,通过单终端退化分析,给出目标函数的卡西尼卵形线分布特征,证明RIS布放范围限于各终端及基站在部署面投影的重叠区,提出基于对半搜索法的高效启发式算法.数值仿真了2种复杂室内结构的多终端接入场景,结果表明所提算法不仅有显著加速效益,还可扩展用于多RIS网络规划.

    智能反射面室内部署位置规划算法设计

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    基于深度强化学习的多用户计算卸载优化模型和算法

    李志华余自立
    1321-1332页
    查看更多>>摘要：在移动边缘计算(MEC)密集部署场景中,边缘服务器负载的不确定性容易造成边缘服务器过载,从而导致计算卸载过程中时延和能耗显著增加.针对该问题,该文提出一种多用户计算卸载优化模型和基于深度确定性策略梯度(DDPG)的计算卸载算法.首先,考虑时延和能耗的均衡优化建立效用函数,以最大化系统效用作为优化目标,将计算卸载问题转化为混合整数非线性规划问题.然后,针对该问题状态空间大、动作空间中离散和连续型变量共存,对DDPG深度强化学习算法进行离散化改进,基于此提出一种多用户计算卸载优化方法.最后,使用该方法求解非线性规划问题.仿真实验结果表明,与已有算法相比,所提方法能有效降低边缘服务器过载概率,并具有很好的稳定性.

    移动边缘计算计算卸载深度强化学习资源分配

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    分布式智能车载网联系统的匿名认证与密钥协商协议

    张晓均唐浩宇张楠王文琛...
    1333-1342页
    查看更多>>摘要：智能车载网联系统作为智慧城市建设的重要组成部分,近年来受到学术界与工业界越来越多的关注.智能车载网联系统中提升了智能车辆的行驶安全性与出行效率,但在开放的环境下数据传输容易被截取,造成敏感信息泄漏.因此需要实现匿名认证并且协商正确的会话密钥,来确保智能车载网联系统敏感信息的安全.该文提出面向分布式智能车载网联系统架构的匿名认证与密钥协商协议.该协议基于中国剩余定理秘密分享技术来保护认证标识符,智能车辆能够以线性的计算开销在不同的区域恢复出对应的标识符,该标识符能够长期安全使用且智能车辆能够在不使用防篡改设备的情况下完成安全认证,路侧通信基站能够检测信息的匿名性和完整性,并与智能车辆协商到后续安全通信的会话密钥,同时实现双向认证.此外,协议能够在复杂的分布式智能车载网联系统中拓展批量匿名认证、域密钥更新、车对车的匿名认证、匿名身份可追踪等实用性功能.安全性与性能分析表明该协议能够安全高效地部署在分布式智能车载网联环境.

    智能车载网联系统匿名认证中国剩余定理密钥协商身份追踪

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