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期刊信息/Journal information
西安电子科技大学学报（自然科学版）
西安电子科技大学
西安电子科技大学学报（自然科学版）

西安电子科技大学

梁昌洪

双月刊

1001-2400

xuebao@mail.xidian.edu.cn

029-88202853

710071

西安市太白南路2号349信箱

西安电子科技大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Xidian University(Natural Science)CSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊主要刊登通信工程、信息工程、计算机科学与技术、机电工程与自动控制、微电子学、物理电子学、电磁场与微波技术、无线电物理、密码学、应用数学等方面的有创见有参考价值的学术论文。
正式出版
收录年代

    叠加导频传输无标识随机接入方案研究

    郝孟男李颖宋光辉
    1-8页
    查看更多>>摘要：在无标识随机接入中,基站只需要恢复各个活跃设备发送的数据,而不需要识别活跃设备的信息.这使得大量活跃设备可以在无需事先请求资源的条件下,随时接入基站,从而极大地降低信令开销和传输时延,成为近期的研究热点.目前的研究大都采用基于前导序列来设计的随机接入方案,但这类方案在活跃设备数改变时的鲁棒性较差,且不能充分利用信道带宽,导致活跃设备数较大时系统性能较差.针对这一问题,提出一种叠加导频传输方案来提升信道利用率,并通过最优功率分配进一步提升不同活跃设备数下的系统性能,使系统在活跃设备数变化时具有良好的鲁棒性.在该方案中,首先将需要发送的消息序列的前Bp 个比特做为索引,选择一对导频序列和交织器.然后,利用选中的交织器对消息序列进行编码、调制和交织,并将选中的导频序列与交织后的调制序列进行叠加来得到发送信号.针对该传输方案,提出基于最小错误概率的功率优化方案来得到不同活跃设备数下的最优功率分配比例,设计了叠加导频检测消除和多用户检测译码的两阶段检测方案.仿真结果表明,叠加导频传输方案可以使基于前导序列的无标识随机接入方案和基于前导的稀疏无标识随机接入方案的性能分别提升约 1.6～2.0 dB和 0.2～0.5 dB,可以灵活地改变所能承载的活跃设备数量,并具有较低的译码复杂度.

    无标识随机接入叠加导频多用户检测和译码功率分配

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    面向带宽受限场景的高效语义通信方法

    刘伟王孟洋白宝明
    9-18页
    查看更多>>摘要：语义通信为通信系统优化和性能提升提供了新的研究角度,然而,目前语义通信的研究忽略了通信开销的影响,未考虑语义通信性能和通信开销的关系,导致带宽资源受限时语义通信性能难以提升.为此,针对带宽受限场景,提出一种基于信息瓶颈的语义通信方法.首先,该方法采用Transformer模型进行语义和信道联合编解码,并设计特征选择模块以识别和删除冗余语义信息,构建了端到端语义通信模型;进而考虑语义通信性能与通信开销之间的折衷关系,基于信息瓶颈理论设计损失函数,在保证语义通信性能的同时,降低通信开销,完成语义通信模型的训练和优化.实验结果显示,在欧洲议会平行语料库上,与基线模型相比,所提方法在保证通信性能的同时可降低约 20%～30%的通信开销,在相同带宽条件下该方法的BLEU分数可提升约 5%.实验结果表明,所提方法可以有效降低语义通信开销,从而提升带宽资源受限场景下的语义通信性能.

    语义通信通信系统深度学习Transformer特征选择模块信息瓶颈理论

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    无人机平台运动状态下节点间高精度时间同步

    陈聪段柏宇徐强潘文生...
    19-29页
    查看更多>>摘要：节点间的时间同步是无人机集群资源调度、协同定位、数据融合的基础,在同步精度要求较高的场景中常用双向时间同步进行节点间的时间同步.然而无人机的相对运动会导致两次同步消息的传播时延不等,进而引起时间同步误差.针对该问题,首先从线性方程组求解角度分析了时间同步误差的产生原因,提出了一种利用双触发双向时间同步以增加方程个数、并在节点匀速运动前提下减少未知量个数的方法.然后推导了该方法下钟差的求解公式,结果表明钟差求解与节点的匀速运动速度无关.随后比较了在加性高斯白噪声信道中双触发式双向时间同步方法与现有运动补偿方法的钟差估计性能,并分析了时间戳处理时延和速度改变对钟差求解精度的影响.最后通过外场实验验证了双触发式双向时间同步的有效性.仿真及实验结果表明,相比于传统双向时间同步,双触发式双向时间同步不会因节点的匀速运动导致主从节点间的时间同步出现系统偏差.

    无人机双向时间同步非对称传输时延线性方程组

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    空空高速移动通信信号的频偏估计和跟踪算法

    张欣李建东
    30-37页
    查看更多>>摘要：空空高速移动场景下飞行平台通信信号的多普勒频率范围大且变化快.针对现有频偏估计和跟踪算法难以兼顾估计精度和工程可实现性的难题,提出了低复杂度的新型高精度频偏估计和跟踪算法.首先根据空空高速移动场景下多普勒频率快速变化且具有时空相关性特征,在传统频偏模型的基础上构建适用于空空高速移动场景的时变频偏模型;然后基于此模型将相邻短前导的频偏估计值进行相互关联并处理,将频偏精度优化问题转化为经典的超定线性方程组的优化求解问题,最大限度地抑制了估计噪声,提高了频偏估计精度.仿真结果表明,该算法估计的残余频偏相对于经典算法大幅降低,当信噪比大于5dB时,残余频偏的均方根误差控制在 100 Hz 范围内.针对该算法求解过程中存在的数值稳定性问题,给出了相应的工程可实现方法.该算法采用前馈补偿频偏跟踪方法,与传统的锁相环反馈跟踪方法相比,提高了系统的稳定性和时效性.

    高速移动通信频偏模型频偏估计频偏跟踪

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    矩量法的一般波端口电磁建模方法

    丁宁侯鹏赵勋旺林中朝...
    38-45页
    查看更多>>摘要：针对矩量法中非规则截面波端口的电磁建模问题,提出了一种基于高阶基函数矩量法的一般波端口建模方法.基于等效原理和模式匹配法建立了波端口表面积分方程,并利用二维有限元法对非规则波端口的模式进行高精度数值分析,将矩量法的规则波端口模型拓展为可用于规则及非规则波端口建模的一般波端口模型.在此基础上,使用定义于双线性曲面四边形单元的高阶基函数取代传统低阶基函数,减少了矩量法矩阵的未知量,显著降低了算法的内存需求和计算时间.通过数值算例对方法进行测试,与有限元法的数值结果进行对比,验证了方法的正确性;与低阶矩量法的数值结果对比,验证了方法的高效性.结果表明,该方法进行一般波端口模型建模仿真具有高效率和高数值精度的特点.

    矩量法模式匹配法特征值非规则截面波端口

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    结合模板更新与轨迹预测的孪生网络跟踪算法

    贺王鹏胡德顺李诚周悦...
    46-54页
    查看更多>>摘要：目标跟踪一直是计算机视觉领域中重要且富有挑战的问题.为克服目标形变、遮挡或快速移动等因素对跟踪性能的影响,笔者提出一种结合模板更新与轨迹预测的孪生网络跟踪算法.首先,在基于孪生网络跟踪模型中引入模板图像的自适应更新迭代机制,实现对目标表观变化的动态表征,以此提升目标形状或颜色发生变化时的跟踪性能.具体来说,通过对每一帧跟踪结果的分析,判断是否满足更新条件,设计了自适应模板更新的策略,有效地降低了目标模板被污染的可能性.其次,在目标跟踪过程中引入卡尔曼滤波,通过收集跟踪过程中目标位置信息并进行轨迹预测,将前一帧中跟踪算法预测的目标位置信息与轨迹预测的位置信息相融合,得到当前帧搜索区域的裁剪位置,进而实现了离线跟踪与在线学习的结合,进一步解决了目标被遮挡或者快速移动的问题.最后,在 VOT2018 和 LaSOT 数据集上验证了该算法在多种复杂场景下的性能表现.实验结果表明,所提算法的跟踪性能超过了大部分其他跟踪算法.

    深度学习目标跟踪孪生网络模板更新轨迹预测卡尔曼滤波

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    存在幅相误差时二维稳健超分辨测角算法

    刘敏提曾操胡树林陈建忠...
    55-62页
    查看更多>>摘要：针对 4D车载毫米波雷达在俯仰与方位维角度分辨力较低、阵列存在幅相误差时测角有偏的问题,提出一种基于快速稀疏贝叶斯学习的稳健二维超分辨测角方法.首先,利用空域稀疏性特点,对角度域空间进行栅格划分,构建了存在幅相误差时的二维超分辨测角信号模型;然后,通过固定点更新的 MacKay SBL重构算法实现了多个邻近目标二维角度估计,并利用基于向量点乘的自校正算法对相位误差进行估计,以对有偏的角度估计进行修正;最后,给出了多输入多输出虚拟阵列下的二维角度估计的克拉美-罗界,并分析了所提算法的计算复杂度.仿真结果表明,在大陆ARS548 雷达实际 12 发 16 收天线布局下,通过对比 6 种超分辨测角算法,所提方法在低信噪比、少量快拍下和幅相误差较小时,具有较高的角度分辨力与较低的均方根误差.

    超分辨多输入多输出阵列毫米波雷达贝叶斯学习幅相误差

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    智慧交通场景下云边端协同的多目标优化卸载决策

    朱思峰宋兆威陈昊朱海...
    63-75页
    查看更多>>摘要：随着智慧交通、云计算网络以及边缘计算网络的快速发展,车载终端与路基单元、中心云服务器之间的信息交互变得越发频繁.针对智慧交通云边端协同计算场景下如何高效地实现车路云一体化融合感知、群体决策以及各级服务器间对资源的合理分配问题,设计了基于云边端与智慧交通全面融合的网络架构.在该架构下,通过对任务类型的合理划分,再由各服务器对其进行选择性的缓存、卸载;在智慧交通云边端协同计算场景下,依次设计了一种对任务自适应的缓存模型、任务卸载时延模型、系统能量损耗模型、车载用户对服务质量不满意度评价模型、多目标优化问题模型,并给出了一种基于改进型非支配遗传算法的任务卸载决策方案.实验结果表明,文中方案能够有效降低任务卸载过程中所带来的时延和能耗,提高了系统资源利用率,给车辆用户带来更好的服务体验.

    智慧交通云边端协同计算卸载决策多目标优化算法非支配遗传算法

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    6G业务场景的不完全多视图聚类分析

    张茹倩承楠陈文李长乐...
    76-87页
    查看更多>>摘要：在 6G网络中,由于业务种类繁杂且需求各不相同,5G网络中划分的三大业务场景已无法满足其粒度上的要求,这给 6G按需服务目标的实现带来了巨大挑战.针对海量杂乱的 6G场景和 6G场景分类中业务数据量庞大以及数据缺失问题,提出了一套基于业务关键性能指标的多维度场景聚类分析方案.该方案基于不完全多视图聚类技术,在上千种参数组合下使用肘部法和轮廓系数法进行调参聚类.聚类结果表明,提出的方案能在不完整的场景数据集中保证收敛,并达到较高的轮廓系数值.此外,通过对比不同比例的缺失数据聚类实验,所提出的 6G场景聚类方案能够有效完成对于不同程度缺失数据的多维度聚类.最后,结合原始数据和聚类标签,分析并提炼聚类得到了 11 类场景的场景知识及各场景的关键性能指标特征,从而为未来 6G网络中的新兴场景及业务提供方法基础和理论参考.

    6G场景聚类关键性能指标不完全多视图聚类

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    一种自注意力序列模型的视频流长期预测方法

    葛云峰李红艳史可懿
    88-102页
    查看更多>>摘要：视频流量预测是实现传输带宽精准分配和提高互联网业务服务质量的关键技术.然而视频流量固有的高速率变异性、长期依赖性和短期依赖性使得其难以快速、精准、长期预测,具体表现为:① 现有预测序列依赖关系的模型复杂度高;② 预测模型失效快.针对视频流精准预测问题,提出了画面组帧结构特征嵌入的自注意力序列模型.自注意力序列模型对离散数据非线性关系的建模能力强,基于视频帧的特点和相关分析的发现,首次将时间序列自注意力模型应用于视频流量长期预测.现有时间序列自注意力模型无法对视频帧的类别特征有效表示,通过引入基于画面组帧结构嵌入层,将画面组帧结构信息有效嵌入时间序列,提升模型的准确度.结果表明,所提基于画面组帧结构特征嵌入的自注意力序列模型相比于现有的长短期记忆网络模型、卷积神经网络模型等,推理速度快,预测精度在平均绝对误差指标上至少降低约 32%.

    预测时间序列分析网络管理视频流

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