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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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    面向卫星物联网的柔性多址接入技术

    庞明亮王朝炜吴彤陈佳彬...
    2497-2505页
    查看更多>>摘要：基于时隙ALOHA(S-ALOHA)的免授权上行随机接入能够显著降低卫星物联网(IoT)中的接入时延和复杂度.然而,随着物联网用户数量的增加,S-ALOHA碰撞概率会显著增加,从而影响系统性能.该文针对卫星物联网中存在海量设备上行接入的场景,专注于研究物联网终端的功率资源控制,以实现最大化系统和速率的目标.具体而言,该文提出基于S-ALOHA的柔性多址接入.当系统中存在碰撞时,采用非正交多址技术进行传输,从而避免了用户信息反复重传的问题,降低了传输时延.为了在终端功率受限的情况下实现系统和速率的最大化,该文将序列决策问题建模为马尔可夫决策过程,并采用优势演员-评论家算法(A2C)进行求解.仿真结果表明,所提出的柔性多址接入技术能够在海量物联网终端的场景下有效保证终端的接入成功率.同时,基于A2C的资源分配算法相较于传统的资源分配算法表现更为优越.

    卫星物联网柔性多址接入资源分配A2C

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    基于不动点深度学习的IRS辅助毫米波移动通信系统全信道估计

    褚宏云潘雪黄航郑凌...
    2506-2514页
    查看更多>>摘要：将智能反射面(IRS)与大规模MIMO结合能够保证和提高毫米波通信系统性能.针对基站(BS)-用户直连信道与用户-IRS-BS反射信道混叠场景,该文提出一种自适应的全信道估计方法.首先,引入辅助变量,采用原子范数将直连信道与反射信道的稀疏角度域子空间进行关联;然后,利用原子范数最小化将全信道估计问题建模为连续角度域稀疏矩阵重建规划;最后,基于不动点深度学习网络设计低复杂度的问题求解算法.该算法不仅能够克服传统基于模型解法中非线性估计算子对先验知识的依赖还可根据移动场景变化自适应调节算法复杂度.仿真结果表明,所提算法能够避免传统时分估计策略引起的差错传播效应,具有更高的估计精度和更低的复杂度.

    智能反射面(IRS)直连与反射混叠信道估计不动点深度学习原子范数最小化毫米波MIMO

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    基于迁移学习和参数优化的干扰效能评估方法

    孙志国肖硕吴毅杰李诗铭...
    2515-2524页
    查看更多>>摘要：针对数字通信系统中传统误码率评估导致干扰效能评估结果单一的问题,该文提出了一种基于迁移学习和参数优化的干扰效能评估方法.该方法选取各信号处理模块的核心参数作为机器学习的训练指标,并以优劣解距离的评估结果作为分类标准,采用支持向量机训练评估模型.通过改进蚁群算法的全局搜索能力和迁移学习的知识传递特性分别解决了支持向量机中的参数优化问题和训练样本中的数据缺失问题.仿真实验结果表明,掌握源域数据集的支持向量机在模型准确度方面提升4.2%,牺牲初始收敛能力的参数优化与最优解的靠近程度提升4.7%,并且可以应用于数字通信系统的干扰效能评估.

    干扰效能评估数字通信支持向量机蚁群优化迁移学习

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    基于数字孪生的多自动驾驶车辆分布式协同路径规划算法

    唐伦戴军成章超张鸿鹏...
    2525-2532页
    查看更多>>摘要：针对多辆自动驾驶车辆(AVs)在进行路径规划过程中存在的车辆之间协作难、协作训练出来的模型质量低以及所求结果直接应用到物理车辆的效果较差的问题,该文提出一种基于数字孪生(DT)的多AVs分布式协同路径规划算法,基于可信度加权去中心化的联邦强化学习方法(CWDFRL)来实现多AVs的路径规划.首先将单个AVs的路径规划问题建模成在驾驶行为约束下的最小化平均任务完成时间问题,并将其转化成马尔可夫决策过程(MDP),使用深度确定性策略梯度算法(DDPG)进行求解;然后使用联邦学习(FL)保证车辆之间的协同合作,针对集中式的FL中存在的全局模型更新质量低的问题,使用基于可信度的动态节点选择的去中心化FL训练方法改善了全局模型聚合质量低的问题;最后使用DT辅助去中心化联邦强化学习(DFRL)模型的训练,利用孪生体可以从DT环境中学习的优点,快速将训练好的模型直接部署到现实世界的AVs上.仿真结果表明,与现有的方法相比,所提训练框架可以得到一个较高的奖励,有效地提高了车辆对其本身速度的利用率,与此同时还降低了车辆群体的平均任务完成时间和碰撞概率.

    数字孪生自动驾驶去中心化联邦强化学习路径规划

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    一种基于柔性形变天线的极化波束在线重构技术

    陈志坤崔津赫王伟陈智斌...
    2533-2541页
    查看更多>>摘要：针对柔性极化阵列天线因其结构实时形变而难以波束重构以及性能受损的问题,该文提出一种基于柔性形变天线的极化波束在线重构技术.首先,基于无人机机翼模型的柔性形变状态进行阵列建模,借助于模态法得到实时形变数据,在线重构天线阵列模型;其次,基于矢量阵列天线的阵元响应,构建3维空间中的柔性阵列信号模型;最后,将循环算法(CA)与2阶锥规划(SOCP)进行深度结合设计以求解最优极化波束重构的动态优化问题.仿真结果表明:在一定的形变范围内,即在环境载荷对不同弧度与角度需求下,该文所提方法能够实现在线天线阵列重构,并根据所测量应变位移数据而实现最优极化波束在线重构,方向图增益、波束宽度以及极化匹配设计均能满足工程应用要求.

    柔性阵列天线极化波束形成天线阵列重构

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    一种基于有限内存拟牛顿法的混合波束成形算法

    严军荣江沛莲李沛
    2542-2548页
    查看更多>>摘要：针对现有混合波束成形算法运行时间长、频谱效率低、误码率高的问题,该文提出一种基于有限内存拟牛顿法的混合波束成形算法(LBFGS).该算法首先通过数字预编码器的最小二乘解构建单变量目标函数;然后采用目标函数的梯度近似黑塞矩阵的逆得到搜索方向并沿搜索方向更新模拟预编码器,直到满足停止条件;最后固定模拟预编码器得到数字预编码器.MATLAB仿真结果表明,LBFGS算法较现有MO算法减少了28%的运行时间,频谱效率提高了1.05%,误码率降低了1.06%.

    毫米波大规模MIMO混合波束成形重叠天线阵列

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    大型带罩天线阵列的精确高效电磁仿真算法

    殷磊侯鹏丁宁林中朝...
    2549-2557页
    查看更多>>摘要：针对大型带罩天线阵列系统的辐射特性仿真问题,基于等效原理和波导模式匹配法,建立了多层快速多极子算法的波端口模型,实现了对天线激励源和匹配负载的精确电磁建模,同时提出了一种适用于计算金属介质天线模型的多层快速多极子算法并行策略,通过建立多棵八叉树结构降低了计算过程中各进程间的通信量,实现了对大型带罩天线阵列系统的精确、高效一体化仿真计算.通过与高阶矩量法及有限元-边界积分方程法计算得到的天线方向图、S参数进行对比,验证了该方法的精确性及高效性.

    大型带罩天线阵列波端口电磁辐射与耦合多层快速多极子并行策略

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    对称谐振式甚低频发/接磁电天线耦合性能研究

    王晓煜张博焱赵相晨杨西杰...
    2558-2567页
    查看更多>>摘要：甚低频段由于低传播损耗特性,在远距离信号传输及军事通信方面有巨大潜力.传统天线庞大物理尺寸以及复杂网络匹配限制了低频天线通信的发展.磁电(ME)天线基于声波谐振原理可以突破尺寸极限且易于阻抗匹配,在甚低频段传输具有独特优势.基于此设计了P/T/P结构的发射天线和T/P/T结构的接收天线组成的新型ME天线系统.依据磁机电耦合模型分析天线在接收/发射电磁波时的规律;依据辐射模型研究近场范围内天线磁场分布情况;以声波介导激励,实现ME天线在甚低频段的发/收通信实验.实验得到在谐振频率下,ME发射/接收天线在压电占比分别在0.66,0.34时,结构优化前较于优化后输出电压提升82.6%,通信距离提升42.2%;相较于同等尺寸电小天线辐射效率提高3个数量级;可实现传输速率为5bit/s的调制通信,依据结构优化实现了天线性能的提升.

    磁电天线甚低频声波谐振结构优化辐射效率

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    DNA存储场景下基于引物索引矩阵的文件高效随机检索方法

    张淑芳李予辉李炳志
    2568-2577页
    查看更多>>摘要：DNA分子具有密度高和稳定性的优势,有望成为下一代海量数据存储需求的介质,近年来受到广泛关注.目前将引物作为文件的唯一标识,基于聚合酶链式反应(PCR)扩增技术可实现对DNA池存储文件的随机检索,但对引物与文件之间的分配和映射关系没有进行深入研究,仍然采用随机分配的方式来关联引物与文件,这会导致目标引物序列的查找效率降低,且保存引物与文件的映射关系表会造成大量的数据冗余.为了提供一种高效的硅基计算设备与碳基存储系统的连接桥梁,有效降低存储引物与文件映射关系所带来的数据冗余,该文提出一种基于引物索引矩阵的DNA存储随机检索方法.该方法通过将存储文件集按照文件的不同属性进行划分来构建引物索引矩阵,同时将引物库中的引物按照转换规则转化为有序引物库,最后优化引物与文件之间的映射关系,以实现对文件的高效、多维度检索.实验结果表明,在存储不同规模的文件集时,运用所提算法建立对应的引物索引矩阵,可将引物检索效率提高为常数级时间复杂度,并且存储引物与文件的映射关系所需要的额外存储空间从原来的线性增长优化为对数增长.

    DNA存储随机检索引物索引矩阵

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    关键细粒度信息指导的多尺度遮挡行人重识别

    周玉赵小锋汪一孙彦景...
    2578-2586页
    查看更多>>摘要：为了减轻背景和遮挡等干扰信息对行人身份重识别(ReID)准确率的影响以及充分利用细粒度和粗粒度信息之间的互补性,该文提出关键细粒度信息指导的多尺度遮挡行人重识别网络.首先,将图像划分为两种不同尺寸的重叠图像块,构建同时包含细粒度和粗粒度信息提取分支的多尺度识别网络,以更好模拟人类观察图像时的多尺度特性以及观察相邻区域时的连续性特性.然后,考虑到细粒度分支能够提取更多的图像细节信息且细粒度和粗粒度信息之间存在一定的共性与差异,进一步通过细粒度注意力模块实现细粒度信息对粗粒度信息学习分支的指导.其中,参与指导的细粒度信息是通过干扰信息剔除(IIE)模块滤除干扰信息后保留的关键信息.最后,通过双次差分获取与行人身份识别相关的关键信息,并通过标签和特征等多维度的联合监督,实现行人身份的预测.在多个公开的行人重识别数据库进行的大量实验证明了该算法的性能优越性以及其中各个模块的有效性和必要性.

    遮挡行人重识别多尺度细粒度信息粗粒度信息干扰信息剔除

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