Please wait a minute...

北京邮电大学学报

  • EI核心期刊

本期目录

论文

  • 面向6G系统的极化编码调制
  • 牛凯 吴泊霖 戴金晟 王森 袁弋非
  • 北京邮电大学学报. 2022, 45(6): 1-11.
  • 摘要 ( 719 )     PDF ( 508 )   
  • 未来6G系统的通信指标将有显著提升,同时应用场景更加多样化,对编码调制方案提出了更高的要求。面向6G系统,探讨了极化编码调制的应用优势。针对高谱效和低时延传输场景,分别阐述了多级码极化编码调制和比特交织极化编码调制的原理。在实际编码调制系统中,现有极化码构造算法存在复杂度高与灵活性差的问题。针对这些问题,提出了极化编码调制系统的通用构造框架。在多级码极化编码调制和比特交织极化编码调制两种方案下,详细论述了通用构造的具体操作流程。这类构造方法基于“和速率近似”的准则为极化分量码分配码率,能够实现不依赖于实际信道状态的通用构造,并显著降低系统构造的复杂度。仿真结果进一步验证了该方法的灵活性与通用性,并且可以获得比5G LDPC编码调制系统更好的性能。
  • 相关文章 | 计量指标
  • 面向智能机器通信的语义信息刻画及度量
  • 马楠 宋孟书 刘宜明 董辰
  • 北京邮电大学学报. 2022, 45(6): 12-21.
  • 摘要 ( 638 )     PDF ( 416 )   
  • 语义信息具备高度抽象、智能简约等特性,语义通信引入语义新维度,关注信息内容而非编码符号,将有效提高信息的传输效率。随着人工智能与通信技术的深度融合,语义通信得到学术界和工业界广泛关注,将有助于解决智能机器通信中超大规模连接、巨量数据传输等难题,对实现机器间高效通信发挥重要作用。以信息论为基础、人工智能方法为指导,概述端到端语义通信系统设计方法,总结分析了语义信息的刻画及度量、语义信息编解码方法和语义通信系统评价指标。
  • 相关文章 | 计量指标
  • 人工智能在6G空口物理层的潜在应用研究进展
  • 廖勇 李雪 杨植景
  • 北京邮电大学学报. 2022, 45(6): 22-31.
  • 摘要 ( 1079 )     PDF ( 646 )   
  • 随着人工智能(AI)的快速发展和网络流量的快速增长,新兴的智能应用迫切需要一种更快、更可靠、更灵活的通信网络。第六代移动通信系统(6G)作为2030年智能信息社会的关键推动技术,它有望支持前所未有的“万物互联”场景,并且能满足各种多样化和挑战性的需求。同时,这对下一代的无线通信提出了更加严格的要求。在此背景下,学术界和工业界将AI应用到无线通信物理层(PHY)中,这为系统传输架构的优化提供了一种新思路。本文首先简要介绍了AI原生理论,接着围绕4种基于AI的6G空口PHY关键技术,包括信道估计、信号检测、无源波束赋形以及索引调制(IM),分析了近年来的相关研究,对其应用及贡献进行了总结,最后梳理了AI在6G中应用所面临的挑战以及探讨了未来发展趋势。
  • 相关文章 | 计量指标
  • 通信感知一体化干扰管理:现状与展望
  • 尉志青 牛阳阳 王溢 潘成康 马良
  • 北京邮电大学学报. 2022, 45(6): 32-41.
  • 摘要 ( 1013 )     PDF ( 902 )   
  • 面向第六代移动通信系统(6G),感知通信一体化技术作为6G的关键技术之一,将助力实现6G的数字化、网络化、智能化的发展需求. 通信感知一体化系统中的干扰管理面临诸多挑战,其内涵不仅包括感知子系统和通信子系统协同实现通信感知一体化功能时的互干扰消除,还包括更加灵活高效的干扰避免和干扰利用办法,体现了绿色通信的发展理念. 首先概述了通信感知一体化系统中干扰管理的必要性,然后从一体化系统实现的三种模式分别讨论了干扰消除办法,接着列举了实现干扰避免和干扰利用的可行方法,最后总结全文并给出了该领域的若干开放性问题.避免和干扰利用的可行方法,最后总结全文并给出了该领域的若干开放性问题.
  • 相关文章 | 计量指标
  • 一种基于多码元时分编码的SSVEP-BCI少训练检测算法
  • 张舒玲 杨晨 张洪欣 叶晓晨
  • 北京邮电大学学报. 2022, (6): 42-47.
  • 摘要 ( 127 )       
  • 稳态视觉诱发电位(Steady-State Visual Evoked Potentials, SSVEP)脑-机接口( Brain Computer Interface, BCI)是无创脑-机接口研究领域三种主流范式之一。已有研究表明,通过引入被试者的预训练数据可以有效提升SSVEP-BCI的识别效率。然而,传统SSVEP-BCI有训练算法都需要预先采集大量被试者的脑电数据,大幅提升了脑-机接口的使用成本,从而影响了SSVEP-BCI的普及和推广。因此如何在确保BCI识别效率的前提下降低系统的训练成本成为SSVEP-BCI领域的研究热点之一。为降低过长训练对脑-机接口应用带来的不利影响,本研究提出了一种基于多码元时分编码的SSVEP-BCI少训练检测算法。该算法充分利用多码元时分编码方案带来的优势特性,采用码元响应复用的方式,以少量脑电训练数据即可识别出大量备选目标。在12名被试参与的40目标30Hz高频编码的脑-机接口系统在线实验中,该算法仅需要36s训练数据,即可实现平均86.04%±10.27%的识别精度以及97.41±19.12bits/min的信息传输速率。实验结果表明,该算法能够在少量训练数据条件下实现较高的识别准确率和信息传输速率,因此有望提升SSVEP-BCI的实际应用价值。
  • 相关文章 | 计量指标
  • 无人机蜂群通信的虚拟大规模MIMO信道估计算法
  • 张天魁 李亚楠 沈鸿
  • 北京邮电大学学报. 2022, 45(6): 48-54.
  • 摘要 ( 371 )     PDF ( 395 )   
  • 针对利用无人机蜂群通信实现热点区域覆盖的应用场景,提出了一种无人机蜂群通信中虚拟大规模多输入多输出信道估计算法,包括信道状态信息中导向矢量的波达方向(DOA, Direction Of Arrival)估计算法和子阵间距估计算法。考虑到空地信道状态依赖于地面用户的角域信息,因此先利用辅助用户对无人机方向角进行估计,在此基础上提出了一种基于降秩的DOA估计算法,获取精确的DOA信息。进一步,考虑到UAV动态位置变化导致不同UAV的天线阵列相对位置变化,提出了一种基于优化搜索的子阵间距估计算法,避免了大范围搜索带来计算复杂度高的问题。仿真结果表明,所提DOA和子阵间距估计算法可以提高信道估计精度。
  • 相关文章 | 计量指标
  • 用户动态接入下的多播业务链部署和调整方法
  • 孔紫璇 李航 向万 陈亚文 郑伟
  • 北京邮电大学学报. 2022, 45(6): 55-61.
  • 摘要 ( 189 )     PDF ( 146 )   
  • 多播是一种高效的点对多点的数据传输方式。网络功能虚拟化通过软件化网络功能,提高了多播传输的效率和灵活性。在网络功能虚拟化中,多播业务通过部署多播业务链的方式实现。如何更加高效地部署多播业务链,是当前网络亟待解决的一个关键问题。考虑到多播业务的用户可能发生动态接入,结合当前缺乏对于这种用户动态接入场景的研究,综合虚拟网络功能的迁移和网络资源的时变性,以最小化网络成本为目标建立动态多播业务链部署-调整模型。针对此模型设计一种启发式多播业务链部署-调整算法,并进行仿真实验。仿真结果表明,提出的算法可以平均消耗约1.21倍的最优成本完成多播业务链的部署和调整,且平均运行时间可达到最优解的约0.25%。综合网络成本和运行时间,提出的算法优势更加明显。
  • 相关文章 | 计量指标
  • 面向语义通信的3D骨骼点数据编码与压缩方法
  • 张浩 冯春燕 杨佳汇 郭彩丽 周博文
  • 北京邮电大学学报. 2022, 45(6): 62-69.
  • 摘要 ( 387 )     PDF ( 344 )   
  • 随着万物智联成为时代所趋,传统视频编码与压缩方法难以有效去除视频数据中的大量冗余信息,势必会降低传输效率。针对这一挑战,提出了一种面向语义通信的3D骨骼点数据信源编码与压缩方法(DMDCT)。针对骨骼点数据中的冗余问题,从语义概念出发,提出多尺度骨骼点表示方法,自适应地描述参与每个不同动作语义的骨骼点运动的状态的同时保留人体骨骼架构;引入离散余弦变换(DCT)从频域层面分离多尺度骨骼点表示的直流分量与交流分量,进一步减少了整体数据量。区别于传统通信传输原始视频数据的方式,结合语义通信只传输与高层任务相关的骨骼点数据,提高了数据传输效率。在公开数据集NTU RGB+D上以动作识别为例的实验表明,DMDCT在同等压缩率下,TOP-1准确率比同类算法提高了约5%,且仅保留10%DCT系数仍可达到74.2%的准确率,而数据量仅为原始数据量的6%。
  • 相关文章 | 计量指标
  • 智能反射面辅助的短包通信系统:时延与安全性能分析
  • 韩书君 吕素玉 许晓东 陶小峰 韩伯骁
  • 北京邮电大学学报. 2022, 45(6): 70-77.
  • 摘要 ( 527 )     PDF ( 349 )   
  • 智能反射面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)以其灵活性、低成本和高效率的特性,被认为是第6代移动通信系统的关键技术之一。为了提高短包通信的性能,提出了一种RIS辅助的短包通信系统。在有限长编码定理的指导下,基于排队论及有效容量理论分析了RIS辅助的短包通信系统统计时延违反概率并得到了闭合表达式;基于物理层安全理论,分析了RIS辅助的短包通信系统遍历保密传输速率并得到了闭合表达式,进一步得到了高信噪比条件下系统遍历保密传输速率闭合表达式。通过蒙特卡罗仿真验证了理论分析结果的有效性,通过增加智能反射单元数量、将RIS部署在靠近发送端或接收端的位置,可有效降低短包通信系统统计时延违反概率、提升遍历保密传输速率。
  • 相关文章 | 计量指标
  • 低轨卫星通信系统的前导序列设计研究
  • 朱剑锋 孙耀华 彭木根
  • 北京邮电大学学报. 2022, 45(6): 78-84.
  • 摘要 ( 275 )     PDF ( 514 )   
  • 由于低轨卫星波束小区最大前导到达时间差远大于地面5G小区,在后5G低轨卫星通信系统中直接应用现有5G前导序列设计易导致定时提前估计失败。通过分析两步定时提前估计流程和前导序列间干扰,本文提出了一种增强前导序列设计方案,核心思想为灵活级联前导子序列以及在子序列间进行差异化功率分配。仿真表明,当接入用户数为32且信噪比为-10dB时,所提方案相比现有方案能显著降低考虑定时提前估计精度时的前导漏检率,降低了用户随机接入失败可能性。
  • 相关文章 | 计量指标
  • 意图驱动的自智网络资源按需服务
  • 郭令奇 褚智贤 廖建新 王敬宇 陆璐
  • 北京邮电大学学报. 2022, 45(6): 85-91.
  • 摘要 ( 398 )     PDF ( 313 )   
  • 6G自智网络需要实现面向多层用户的网络自动化全场景按需服务,运营商用户亟需一种有效挖掘多层用户意图并实现资源自动化按需分配的方法,为此,提出了一种将用户意图转为策略对网络资源进行管理的全自动化框架。首先,考虑到意图挖掘数据的稀缺性,提出一种利用无标注语料以提高意图实体挖掘能力的方法。其次,综合考虑网络服务质量和用户业务需求,利用深度强化学习算法,对网络资源的划分进行优化和管理,提升用户使用体验的同时使网络负载均衡,资源达到最大化利用。实验结果表明,所提框架能够更准确挖掘用户意图、更精确划分网络资源,从而保障服务质量。
  • 相关文章 | 计量指标
  • 基于直传和全双工中继的CR-NOMA系统中断性能分析及功率分配研究
  • 董坤明 申滨 蒋慧林
  • 北京邮电大学学报. 2022, 45(6): 92-97.
  • 摘要 ( 627 )     PDF ( 182 )   
  • 非正交多址接入(NOMA)是5G网络的关键候选技术之一,与认知无线电(CR)技术相结合形成的CR-NOMA系统,能够实现更高的频谱效率、更大的吞吐量和更低的传输延迟。本文将协调直传和中继传输(CDRT)技术引入CR-NOMA系统,其中CDRT表示次级源(SS)直接与近端用户通信,而仅通过中继与远端用户通信。在非理想串行干扰消除(SIC)和全双工(FD)中继情况下,推导了NOMA用户中断概率(OP)的精确闭式表达,并获得了在干扰温度限制(ITC)或者SS发射功率趋近于无穷时,用户OP的渐近表达式。此外,基于用户公平性和OP性能,提出用户功率分配因子优化算法。蒙特卡洛仿真验证了理论分析与实验结果的一致性。经过所提算法优化后,用户之间的公平性增加,系统总速率明显增大。
  • 相关文章 | 计量指标
  • 基于多任务学习的MIMO-OFDM信号联合信噪比估计与调制识别
  • 张天骐 汪锐 安泽亮 方竹 王雪怡
  • 北京邮电大学学报. 2022, 45(6): 98-104.
  • 摘要 ( 269 )     PDF ( 179 )   
  • 针对当前非协作通信中MIMO-OFDM信号信噪比盲估计与子载波的调制识别研究仅集中在单个任务中的问题,提出了一种将深度神经网络与多任务学习(MTL)框架相结合从而同时完成信噪比盲估计与调制识别的算法。首先利用特征值矩阵联合近似对角化算法(JADE)恢复发送信号,并提取恢复信号的同向正交(I/Q)分量作为浅层特征;然后搭建基于一维卷积神经网络(CNN)的多任务学习模型,通过联合训练信噪比(SNR)估计和调制识别两个任务,实现优势互补。仿真结果表明,所提算法可获得比单任务学习(STL)更优的性能,当信噪比为-10dB时,信噪比估计的均方误差降低了66.21%,调制识别精度提高了4.75%。另外,多任务学习模型在信噪比大于-1dB时,信噪比估计的均方误差小于0.1;信噪比为3dB时,调制识别的精度可达到100%。
  • 相关文章 | 计量指标
  • 星上透明转发非地面网络中的切换机制研究
  • 王则予 张梦菲 孙耀华 彭木根
  • 北京邮电大学学报. 2022, 45(6): 105-112.
  • 摘要 ( 322 )     PDF ( 480 )   
  • 针对星上透明转发的非地面网络架构,提出了基于星历信息触发切换和基于多决策指标进行切换链路判决的切换方案,设计了切换实施流程,通过系统仿真评估了不同切换方案性能。结果表明,与基于最大卫星仰角、最长卫星覆盖时间和最长链路存续时间的切换链路选择方案相比,所提方案可有效降低基站间切换次数从而降低切换信令开销,提高切换成功率。
  • 相关文章 | 计量指标
  • RIS辅助太赫兹通信的宽带上行信道估计
  • 李贵勇 杜一舟 王丹 刘星星
  • 北京邮电大学学报. 2022, 45(6): 113-118.
  • 摘要 ( 443 )     PDF ( 297 )   
  • 针对现有可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)辅助通信系统的宽带信道估计方案只考虑了信道的频率选择性,而忽略波束斜视的影响导致性能下降的问题,提出了一种基于分组策略的分布式Dice子空间追踪(Distributed Dice Subspace Pursuit, DDSP)方案。首先,利用太赫兹(Terahertz, THz)信道的稀疏性,将级联信道估计问题转化为稀疏信号恢复问题;然后,设计了宽带字典和提出了一种分组策略来解决波束斜视的影响;最后,引入Dice系数准则和回溯思想优化支撑集的选择。仿真结果表明,所提算法相较于传统宽带信道估计方案能够提高信道估计的精确度。
  • 相关文章 | 计量指标
  • 一种低信噪比下基于深度学习的DoA估计方法
  • 余佳润 王亚峰
  • 北京邮电大学学报. 2022, 45(6): 119-125.
  • 摘要 ( 488 )     PDF ( 592 )   
  • 针对低信噪比下毫米波系统多径方位估计问题,提出了一种基于深度学习的多径波达方向估计方法。该方法通过构建协方差矩阵与多径角度间的映射模型来实现:首先利用接收信号,构建抽样协方差矩阵;然后,通过基于深度残差收缩网络的多标签分类模型,实现视距传输路径角度估计;最后,利用基于卷积神经网络的回归模型,实现非视距传输路径的角度估计。仿真结果表明,与传统方法相比,所提方法能够显著降低均方根误差,并且在低信噪比下可以取得较低的角度估计误差;在不同场景下,所提方法具有良好的适用性。
  • 相关文章 | 计量指标
  • 基于交替方向乘子法与深度强化学习算法的资源分配
  • 郭兴康 孙君
  • 北京邮电大学学报. 2022, 45(6): 126-130.
  • 摘要 ( 217 )     PDF ( 107 )   
  • 为了研究在有限信道状态信息下,密集型网络的资源分配问题,提出了交替方向乘子法结合深度强化学习算法的模型驱动学习框架。该框架区别于数据驱动框架,能够根据具体问题进行一对一建模。针对资源分配的问题建模内容包括:将基站选择、功率和子载波分配用交替方向乘子法进行交替优化;用深度强化学习算法优化权重,求解目标函数,提高算法性能;框架利用有效信道状态信息而非多余信息,降低了通信开销;加强对最低用户服务质量要求参数的约束,可以在保证用户的体验下最大化小区频谱效率。仿真结果表明,该模型驱动学习框架在较少的迭代次数下即可收敛。
  • 相关文章 | 计量指标
  • 认知NOMA系统中基于IRS的V2V网络物理层安全性能研究
  • 李美玲 刘畅 杨晓霞 薛凯轩 路兆铭
  • 北京邮电大学学报. 2022, 45(6): 131-137.
  • 摘要 ( 312 )     PDF ( 209 )   
  • 认知非正交多址接入(NOMA, Non-Orthogonal Multiple Access)和智能反射面(Intelligent Reflecting Surface, IRS)由于其高频谱效率和低功耗而被认为是车联网两种有前景的技术。本文考虑恶意窃听者存在时基于认知NOMA的IRS辅助的车—车(Vehicle to Vehicle, V2V)网络,在不考虑信道估计误差的情况下,从安全性和可靠性两个角度研究了认知NOMA系统中基于IRS的V2V网络物理层安全性能,推导了双瑞利衰落信道下的中断概率和截获概率解析表达式,最后通过蒙特卡洛仿真进行了验证。结果表明,通过对源车辆发射功率、车辆间距离、IRS反射单元数量、目标速率以及功率分配系数等参数进行优化,能够进一步提升V2V网络的物理层安全性能。
  • 相关文章 | 计量指标
  • 虚实映射误差条件下数字孪生辅助的无人机网络计算任务卸载及资源自适应优化机制
  • 蒋丽 缪家辉 郑镐 谢正昊 赖健鑫
  • 北京邮电大学学报. 2022, 45(6): 138-144.
  • 摘要 ( 321 )     PDF ( 235 )   
  • 为了解决动态时变的无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)网络环境下,智能终端设备有限的计算和存储资源不能满足资源密集型任务需求,以及高传输时延和低可靠连接的问题,本文使用数字孪生技术在地面基站(Base Station, BS)构建无人机、智能终端以及无线网络环境的孪生网络模型,以对无人机网络运行状态进行模拟和仿真。进而,基于构建的孪生网络模型设计智能终端设备计算任务卸载机制。在满足智能终端设备计算任务最大容忍延迟的条件下,智能终端设备选择将计算任务全部卸载到无人机,或者在本地进行计算。然后,将计算卸载问题建模为马尔科夫决策过程,建立联合无人机悬停点、计算任务卸载决策、无人机计算资源分配的自适应资源优化模型,实现最大化无人机效用函数的目标。考虑孪生网络模型与真实无人机网络的虚实映射误差,提出近端策略优化算法(Proximal Policy Optimization,PPO),求解自适应资源优化模型。仿真结果表明,与已有方案对比,所提算法可以有效提高无人机的效用。同时,在适应虚实映射误差方面优于传统深度强化学习算法。
  • 相关文章 | 计量指标
  • 结合区块链的车联网隐私保护可信预测缓存架构
  • 刘琨 王圆洁 申自浩 王辉 刘沛骞
  • 北京邮电大学学报. 2022, 45(6): 145-150.
  • 摘要 ( 273 )     PDF ( 190 )   
  • 在享受基于位置的服务(LBS, location-based service)时,用户需要频繁提交位置信息和查询请求,可能导致隐私泄露。因此,利用认知引擎感知用户需求的能力提出一种基于区块链的隐私保护缓存架构(TPCB, trusted prediction cache architecture based on blockchain)。首先,基于LSTM模型预测查询请求,请求者依靠服务提供商广播缓存数据获取服务。其次,采用信任机制评估信任值来解决与不同邻居通信时引起的交互不可信问题。最后,基于区块链的特性将交易过程中生成的大量信任数据和交易数据存储在区块中。实验结果表明TPCB能有效提高缓存命中率,并对抑制恶意提供商、激励拒绝参与的提供商和隐私保护方面具有良好的性能。
  • 相关文章 | 计量指标