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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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    基于强化学习的大规模多模Mesh网络联合路由选择及资源调度算法

    朱晓荣贺楚闳
    2773-2782页
    查看更多>>摘要：为了平衡新型电力系统中大规模多模Mesh网络的传输可靠性和效率,该文在对优化问题进行描述和分析的基础上提出一种基于强化学习的大规模多模Mesh网络联合路由选择及资源调度算法,分为两个阶段.在第1阶段中,根据网络拓扑结构信息和业务需求,利用一种多条最短路径路由算法,输出所有最短路径.在第2阶段中,提出一种基于多臂老虎机(MAB)的资源调度算法,该算法基于得到的最短路径集合构建MAB的摇臂,然后根据业务需求计算回报,最终给出最优的路由选择及资源调度方式用于业务传输.仿真结果表明,所提算法能够满足不同的业务传输需求,实现端到端路径的平均时延和平均传输成功率的高效平衡.

    Mesh网络路由选择资源调度多臂老虎机强化学习

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    车联网隐私保护自主管理身份方案

    郭显袁建鹏冯涛蒋泳波...
    2783-2792页
    查看更多>>摘要：针对车联网(VANETs)环境下车辆用户数字身份管理问题,该文提出基于区块链的去中心化可撤销隐私保护自主管理身份(SSI)方案.经可信机构(TA)授权后,路侧单元(RSU)组成委员会负责车辆用户身份注册、数字身份凭证颁发及维护.基于门限BLS签名和实用拜占庭容错(PBFT)共识机制实现数字身份凭证创建,解决凭证颁发机构去中心化问题;集成秘密共享和零知识证明技术,解决数字身份凭证颁发和验证过程中隐私保护问题;基于密码学累加器技术,解决分布式存储环境数字身份凭证撤销问题.最后,对该方案安全属性进行了详细分析,证明方案能够满足所提出的安全目标,同时基于本地以太坊私有链平台使用智能合约对所提方案进行了实现及性能分析,实验结果表明了设计的可靠性、可行性和有效性.

    车联网自主管理身份区块链隐私保护

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    基于智能分层切片技术的数字孪生传感信息同步策略

    唐伦李质萱文雯成章超...
    2793-2802页
    查看更多>>摘要：针对传感数据在无线接入网(RAN)中传输的不可靠性与不及时性造成数字孪生(DTs)同步信息的不精确问题,该文提出一种基于智能分层切片技术的DTs传感信息同步策略.该策略在双时间尺度下,以最大化传感信息满意度和最小化切片重配置及DTs同步成本为目标,联合优化切片无线资源配置以及DTs传感信息同步问题.首先,在大时间尺度,利用网络切片为有着不同服务质量(QoS)的DTs提供隔离以及解决部署问题;在小时间尺度,通过更加灵活的无线资源分配来提高DTs传感信息同步任务对动态环境的适应性,进一步提高通信性能,建立更逼近于物理实体的DTs.其次,为了求解不同时间尺度的优化问题,该文提出一种双层深度强化学习(DRL)框架实现高效的网络资源交互,其中下层控制算法利用优先经验放回(PER)机制加快收敛速度.最后,仿真结果验证了所提策略的有效性.

    数字孪生网络切片深度强化学习状态估计资源分配

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    基于四阶相关的时分多址调制数据独特码盲识别

    江桦宋凯飞邹坤衡孙鹏...
    2803-2811页
    查看更多>>摘要：针对非合作通信中时分多址(TDMA)信号的独特码(UW)盲识别问题,该文首次提出分布式独特码的盲识别算法.区别于比特层的独特码识别算法,该文分别针对集中式独特码和分布式独特码,提出面向调制数据不同窗口之间相关性的波形层独特码识别算法.算法利用独特码的一致性与相关性,分两步进行,首先通过差分累积消除不同突发信号间频偏与相偏的影响,来纵向对齐各个突发信号的独特码,然后通过多层差分共轭4阶相关算法识别出独特码的位置和长度.仿真分析了不同突发个数、信噪比和有无频偏相偏情况下算法的性能,验证了波形层识别独特码的有效性,针对集中式独特码和分布式独特码,所提算法在信噪比为5 dB时均达到了95％以上的识别率,具有一定的工程应用价值.

    调制数据时分多址信号差分累积4阶相关独特码盲识别

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    空中智能反射面辅助的无线供能通信网络轨迹优化研究

    周毅晋占齐石华光田玉香...
    2812-2820页
    查看更多>>摘要：由于无人机(UAV)良好的机动性、可靠性和快速部署等特性,无人机搭载智能反射面(IRS)可以有效解决复杂无线场景中混合接入点和节点之间由于障碍物遮挡导致信息传输和能量传输效率低的问题.该文提出一种基于时间划分的空中智能反射面辅助无线供能通信网络架构,充分利用空中智能反射面的灵活性提高网络性能.该架构针对每一个时隙,采用先收集能量后传输信息方案实现能量和数据的分时传输.在满足节点能量收集阈值的前提下,建立一个联合空中智能反射面飞行轨迹、节点选择关联变量、时隙分配比率和智能反射面相位的多变量耦合优化问题.采用块坐标下降算法把原始优化问题分解为4个子问题分别进行求解.首先根据波束对齐原理求解出智能反射面最优相位的闭式解,然后通过引入辅助变量并采用连续凸近似方法使非凸问题转变为凸问题,最后利用交替优化算法迭代求解.仿真结果表明,该文提出的联合优化方案具有很好的收敛性能并可以显著提高系统平均吞吐量.

    无线供能通信网络智能反射面无人机轨迹优化

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    车联网中基于有向无环图区块链的个性化联邦互蒸馏学习方法

    黄晓舸吴雨航尹宏博梁承超...
    2821-2830页
    查看更多>>摘要：联邦学习(FL)作为一种分布式训练方法,在车联网(IoV)中得到了广泛应用.区别于传统机器学习,FL允许智能网联车辆(CAVs)通过共享模型而非原始数据来协同训练全局模型,从而保护CAV隐私和数据安全.为了提升联邦学习模型精度,降低通信开销,该文首先提出一种基于有向无环图(DAG)区块链和CAVs的IoV架构,分别负责全局模型共享和本地模型训练.其次,设计了一种基于DAG区块链的异步联邦互蒸馏学习(DAFML)算法在本地同时训练教师和学生模型,教师模型的专业级网络结构可取得更高精度,学生模型的轻量级网络结构可降低通信开销,并采用互蒸馏学习使教师模型和学生模型从互相转移的软标签中学习知识以更新模型.此外,为了进一步提高模型精度,基于全局训练轮次和模型精度设定个性化权值来调节互蒸馏占比.仿真结果表明,DAFML算法在模型精度和蒸馏比率方面优于其他比较算法.

    联邦学习互蒸馏有向无环图个性化权值

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    基于深度强化学习的空天地一体化网络资源分配算法

    刘雪芳毛伟灏杨清海
    2831-2841页
    查看更多>>摘要：空天地一体化网络(SAGIN)通过提高地面网络的资源利用率可以有效满足多种业务类型的通信需求,然而忽略了系统的自适应能力和鲁棒性及不同用户的服务质量(QoS).针对这一问题,该文提出在空天地一体化网络架构下,面向城区和郊区通信的深度强化学习(DRL)资源分配算法.基于第3代合作伙伴计划(3GPP)标准中定义的用户参考信号接收功率(RSRP),考虑地面同频干扰情况,以不同域中基站的时频资源作为约束条件,构建了最大化系统用户的下行吞吐量优化问题.利用深度Q网络(DQN)算法求解该优化问题时,定义了能够综合考虑用户服务质量需求、系统自适应能力及系统鲁棒性的奖励函数.仿真结果表明,综合考虑无人驾驶汽车,沉浸式服务及普通移动终端通信业务需求时,表征系统性能的奖励函数值在2 000次迭代下,相较于贪婪算法提升了39.1％;对于无人驾驶汽车业务,利用DQN算法进行资源分配后,相比于贪婪算法,丢包数平均下降38.07％,时延下降了6.05％.

    空天地一体化网络资源分配算法深度强化学习深度Q网络

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    双因子更新的车联网双层异步联邦学习研究

    王力立吴守林杨妮黄成...
    2842-2849页
    查看更多>>摘要：针对车联网(IoV)中节点资源异构、拓扑结构动态变化等特点,该文建立了一个双因子更新的双层异步联邦学习(TTAFL)框架.考虑到模型版本差和车辆参与联邦学习(FL)次数对局部模型更新的影响,提出基于陈旧因子和贡献因子的模型更新方案.同时,为了避免训练过程中,车辆移动带来路侧单元切换的问题,给出考虑驻留时间的节点选择方案.最后,为了减少精度损失与系统能耗,利用强化学习方法优化联邦学习的本地迭代次数与路侧单元局部模型更新次数.仿真结果表明,所提算法有效提高了联邦学习的训练效率和训练精度,降低了系统能耗.

    车联网联邦学习异步训练深度强化学习

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    用户请求感知的边端缓存与用户推荐联合优化策略

    王汝言蒋昊唐桐吴大鹏...
    2850-2859页
    查看更多>>摘要：针对当前边缘缓存场景中普遍存在的用户偏好未知与高度异质问题,该文提出一种用户请求感知的边端缓存与用户推荐联合优化策略.首先,建立点击率(CTR)预测基本模型,引入对比学习方法生成高质量的特征表示,辅助因子分解机(FM)预测用户偏好;然后,基于用户偏好设计一种动态推荐机制,重塑不同用户的内容请求概率,从而影响缓存决策;最后,以用户平均内容获取时延最小化为目标建立边端缓存与用户推荐联合优化问题,将其解耦为边端缓存子问题和用户推荐子问题,分别基于区域贪婪算法和一对一交换匹配算法求解,并通过迭代更新获得收敛优化结果.仿真结果表明,相较于基准模型,引入对比学习方法的预测模型在曲线下面积(AUC)和准确率(ACC)上分别提升1.65％和1.30％,且联合优化算法能够有效降低用户平均内容获取时延,提升系统缓存性能.

    边缘缓存对比学习推荐机制平均时延

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    非完美信道状态信息下分布式智能反射面辅助安全通信研究

    冯友宏张彦峨张玉峰董国青...
    2860-2868页
    查看更多>>摘要：针对非完美信道状态信息(CSI)下分布式智能反射面(RIS)安全通信问题,该文构建基于基站波束成形、人工噪声(AN)和RISs相移的联合优化问题,并提出相对应优化方法和1维线性搜索的有效算法来求解所构建的非凸优化方程.仿真结果表明:相对于随机相位、无AN辅助的安全传输策略,所提方法在非完美CSI场景可取得更高的安全传输速率;在总反射单元数目固定情况下,分布单元数目越多,所提算法优越性越明显;进一步,所提算法具有更强的鲁棒性,即本策略能更好地适应信道不确定性.

    智能反射面物理层安全分布式鲁棒性非凸优化

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