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数据采集与处理
中国电子学会 中国仪器仪表学会信号处理学会　中国仪器仪表学会中国物理学会微弱信号检测学会　南京航空航天大学
数据采集与处理

中国电子学会 中国仪器仪表学会信号处理学会　中国仪器仪表学会中国物理学会微弱信号检测学会　南京航空航天大学

贲德

双月刊

1004-9037

sjcj@nuaa.edu.cn

025-84892742

210016

南京市御道街29号1016信箱

数据采集与处理/Journal Journal of Data Acquisition & ProcessingCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国科协主管，由中国电子学会、中国仪器仪表学会所属信号处理学会，中国仪器仪表学会、中国物理学会所属微弱信号检测学会和南京航空航天大学联合主办，南京航空航天大学出版，向国内外公开发行的技术刊物。主要反映信号处理、测试工程和计算机应用的科技成果，为中文核心期刊，中国科技论文统计周期刊，中国科学引文数据库(CSCD)中文核心期刊统计源，并被美国Ei Page One数据库、俄罗斯《文摘杂志》、《中国电子科技文摘》、《中国无线电电子学文摘》、《计算机网用文摘》、《中国导弹与航天文摘》等多种国内外著名检索刊物列为统计源。并是“中国国防科技中文期刊文献数据库”和“中国学术期刊(光盘版)”的成员。
正式出版
收录年代

    "低空智联网"专栏序言

    樊邦奎吴启晖
    1页
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    区块链赋能的低空智联网

    金永光叶方伟卢晓珍吴启晖...
    2-14页
    查看更多>>摘要：低空智联网是低空经济发展的重要基础设施,在这种复杂的系统中,无人机的安全控制面临着空域安全、数据安全及频谱安全等多重安全挑战.为了同时解决这3个问题,本文提出了一个基于区块链的三面协同监管架构,同时使用链上和链下信息.链上包含无人机身份和注册等信息,而链下包含广播式自动相关监视(Automatic dependent surveillance-broadcast,ADS-B)和频谱等信息.为解决跨域认证问题,提出了一种基于ADS-B信息和无证书的高效签名算法.由于ADS-B协议中缺乏纠错机制,ADS-B信息在传输过程中容易受到信道噪声和干扰而产生错误,因此哈希验证可能会失败.为了缓解这种签名失败,设计了一种基于纠错码的跨层签名算法进行纠错.经实践验证,基于区块链的三面协同监管平台已成功试用于长江低空示范试验区.

    区块链低空智联网广播式自动相关监视

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    基于数字孪生和强化学习的低空智联网协同认知干扰

    沈高青蔡圣所雷磊贲德...
    15-30页
    查看更多>>摘要：针对低空智联网协同认知干扰决策过程中,多架电子干扰无人机对抗多部多功能雷达的干扰资源分配问题,提出了一种基于数字孪生和深度强化学习的认知干扰决策方法.首先,将协同电子干扰问题建模为马尔可夫决策问题,建立认知干扰决策系统模型,综合考虑干扰对象、干扰功率和干扰样式选择约束,构建智能体动作空间、状态空间和奖励函数.其次,在近端策略优化(Proximal policy optimization,PPO)深度强化学习算法的基础上,提出了自适应学习率近端策略优化(Adaptive learning rate proximal policy optimization,APPO)算法.同时,为了以高保真的方式提高深度强化学习算法的训练速度,提出了一种基于数字孪生的协同电子干扰决策模型训练方法.仿真结果表明,与已有的深度强化学习算法相比,APPO算法干扰效能提升30％以上,所提训练方法能够提高50％以上的模型训练速度.

    多无人机协同认知干扰决策多功能雷达深度强化学习数字孪生

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    数字低空空域栅格化的表征度量与最优标定

    谢华尹嘉男朱永文陈志杰...
    31-43页
    查看更多>>摘要：低空飞行空间范围小、目标速度慢、环境要素杂,传统的经纬度表征方式无法满足智联环境下的低空精细管理要求,为此本文研究了数字低空空域栅格化的表征度量与最优标定问题.首先,从"点-线-面"视角构建了多维度低空空域结构要素量化表征规则,提出了低空空域多层级栅格量化表征方法;然后,通过判定不同空域栅格的"点-线-面"位置关系,提出了基于栅格交集矩阵的低空空域拓扑关系度量方法;最后,综合考虑低空无人机碰撞指数、低空栅格利用指数等优化目标,以及节点与栅格匹配约束、空间位置约束、无人机与无人机/障碍物安全约束等限制条件,建立了面向多维性能的低空空域栅格粒度最优标定模型.针对城市低空典型飞行任务场景对所提方法的有效性及优化效果进行了验证分析.实验结果表明,针对任意设定的低空空域和无人机飞行任务,在可接受的无人机碰撞指数和栅格利用指数下,所提方法可对数字低空栅格粒度进行最优配置,从根源上有效确保低空飞行活动的安全和高效.研究成果对于支撑数字低空空域精细化管理和异质飞行器融合运行具有一定的理论价值和应用意义.

    低空空域无人机空域栅格化栅格表征栅格标定

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    基于图神经网络的无人机网络表征与优化技术

    承楠傅连浩王秀程尹志胜...
    44-59页
    查看更多>>摘要：无人机作为低空智联网的重要组成部分,在无线通信领域已经被广泛应用,然而在无人机网络规模和拓扑结构的不断变化时,现有解决方案常常遭遇诸多挑战,如收敛速度缓慢、实时响应能力不足、训练成本高昂以及泛化能力受限等.针对这些问题,本文提出了一种基于图神经网络(Graph neural network,GNN)的无人机网络观测表征和决策方案.研究首先通过图建模方法对无人机与其观测实体之间的关系进行建模,设计了一种基于GNN的表征方案,并利用机器学习算法进行预训练,以适应动态变化的观测空间.针对决策空间的动态特性,进一步提出了一种基于边决策的GNN模型,该模型通过图建模及边权重拟合,以增强对动态决策空间的适应性.此外,通过两个无人机网络案例的研究,本文验证了所提出方案的有效性和先进性,展现了其在实际无人机网络应用中的潜力.

    无人机网络无线通信图神经网络观测表征边决策模型机器学习

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    低空智联网中基于多质心OpenMax的无人机开集识别方法

    杨宁胡景明张邦宁丁国如...
    60-70页
    查看更多>>摘要：随着网络化、智能化的发展,无人机(Unmanned aerial vehicles,UAVs)逐渐成为低空智联网(Low-altitude intelligent network,LAIN)的重要组成部分,但如何对低空智联网中的无人机平台进行有效的管理仍面临严峻挑战.基于无人机信号中的细微特征可对无人机进行个体识别,并检测是否为非法无人机,从而实现低空智联网中无人机的身份识别和管理.针对低空领域信道环境复杂且无法提前获取非法无人机信号样本的问题,本文提出了基于差值时频和多质心OpenMax的无人机开集识别方法.首先,提出了与信道无关的差值时频特征来降低多径信道环境对射频指纹(Radio frequency fingerprinting,RFF)特征的影响,并利用数据增强提高了识别模型的准确率和鲁棒性.其次,利用多质心OpenMax替代神经网络Softmax层,以实现无人机个体的开集识别.最后,对神经网络的损失函数进行了改进,提高了开集识别准确率.本文利用真实环境采集的数据对所提算法进行了验证,在多径信道环境中开放度为 0.087时,开集识别准确率达到了 93.23％,与基准算法相比,准确率分别提高了7.61％和13.4％.本文提出的算法可在复杂信道环境中有效识别无人机个体并检测出首次出现的非法无人机.

    低空智联网开集识别射频指纹多径信道环境非法无人机

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    区块链增强的低空智联网可信协作架构及集群构建策略

    乐煜炜江锐江毅恒王家恒...
    71-82页
    查看更多>>摘要：低空生态的繁荣不断推动智能网络服务由平面向低空三维立体方向转变,低空业务呈现出规模化、协同化和智能化等演进态势,对低空智联网跨域设备协作能力、任务处理效率、数据安全性及操作可信性等提出了较严苛要求.集群式多设备联合计算协作可提升低空智联网中复杂化大规模任务的处理效率,然而现有模式仍存在跨域设备协作困难、安全可信性缺乏保障以及资源调度灵活性不足等问题.区块链具有数据及操作不可篡改、公开透明和集体维护等特性,尤为适合在多方参与的低空智联环境中建立高效协作信任.本文提出区块链增强的低空智联网可信协作架构,为低空多源异构智联设备提供链上跨域协作计算与状态同步渠道,并设计深度融合集群任务处理流程的多级共识协议,保障低空智联网协作集群式计算服务的安全性与可信性.针对低空智联网中协作集群链上同步状态的时效性开展分析,并据此提出一种基于排队模型的低空智联协作节点链上状态修正算法与高效集群构建策略,保障链上协作任务处理效率.仿真结果表明所提架构及方案可有效提升低空智联网中协作任务处理效率和资源利用率等性能.

    区块链低空智联网共识协议排队模型信息年龄

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    基于信息年龄的无人机缓存和轨迹优化算法

    周晓雅朱琦
    83-94页
    查看更多>>摘要：针对无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)辅助的内容分发系统中信息新鲜度的问题,提出了一种基于信息年龄(Age of information,AoI)的无人机缓存和轨迹优化算法,缓解了热点区域内用户请求长时间无法应答的问题.在无人机有限的缓存容量和覆盖范围内,通过优化地面用户成簇,无人机缓存策略以及轨迹,建立了所有用户获取请求内容的平均代价最小化问题.以无人机的覆盖半径作为成簇半径,采用AP(Affinity propagation)聚类算法,对地面用户进行分簇;将本文中的无人机缓存问题转化为 01 背包问题,采用动态规划(Dynamic programming,DP)算法进行求解;通过遗传算法(Genetic algorithm,GA)求解无人机的飞行轨迹.仿真结果表明,本文算法能够有效降低用户获得请求内容的平均代价.

    无人机缓存信息年龄轨迹低空智联网

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    天空地多层异构融合网络性能分析及切换协议优化

    周赫高晓铮丁旭辉李建国...
    95-105页
    查看更多>>摘要：针对多层异构融合网络(Multi-layer heterogeneous integrated network,MLHetINet)切换复杂的问题,提出通过凝视波束及干扰消除算法获取切换分析的有效数据,简化波束对准及捕获过程,扩展空基网络覆盖范围,进而降低跨层切换的复杂度.首先,针对地面终端和空中基站间的相对高速运动特性,提出空基凝视多波束形成算法,自适应地调整天线相位和权值,在目标方向生成主瓣并对干扰源进行零陷实现空域隔离,简化切换分析的复杂度.然后针对空地信道的复杂性,提出了基于列范数分组排序的多阶干扰消除算法,进一步提高目标信号的检测精度,提高切换分析的准确性.最后,依靠凝视波束技术和干扰消除算法,针对空天地三维多层异构融合网络中的切换事件设计了独立的切换协议,显著降低了网络资源的消耗.仿真结果表明,相较于传统地面网络和天地融合网络,所提波束赋形辅助的天空地多层异构融合网络中的用户信息速率有显著提升.

    多层异构融合网络移动切换分析波束赋形干扰消除切换协议优化

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    面向雷达图像分类模型的两步式对抗样本检测技术

    王见张赛楠陈芳
    106-119页
    查看更多>>摘要：深度学习技术极大地提高了雷达图像目标分类的精度,但由于神经网络自身的脆弱性使得雷达图像分类系统的安全性受到威胁.本文对雷达对抗样本的攻击性及雷达对抗样本与原始样本在频率域上的差异性进行了分析,并在此基础上,提出了两步式雷达对抗样本检测技术来提升雷达分类模型的安全性.首先基于频率域对输入的雷达图像进行第1步对抗样本检测,分离出对抗样本,然后将剩下的图像分别送入到一个经过对抗训练的模型和一个未经过对抗训练的模型进行第2次对抗样本检测.通过这种两步式的检测方法,可以有效地检测出对抗样本,检测成功率不低于95.73％,有效提升了雷达分类模型的安全性.

    合成孔径雷达深度神经网络对抗样本频率域转换模型安全性

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