子连接有源可重构智能表面辅助的宽带无蜂窝网络能效优化

面对无蜂窝网络中超密集基站部署产生的高功耗问题,提出了一种基于子连接有源可重构智能表面辅助的宽带无蜂窝网络系统。考虑有源智能超表面最大功率约束、放大因子约束和基站端最大功率约束,构建了一个联合基站和可重构智能表面波束优化的能效最大化问题。由于所形成的优化问题非凸,提出了一种交替优化方案将原问题转化为多个子问题,进而利用块坐标下降、拉格朗日对偶变换、多维复二次变换等方法将每个子问题转化为凸优化问题,通过交替求解每个子问题最终获得原问题的解。仿真结果验证了所提方案的有效性。

智能电网中基于二分图匹配的网络切片资源分配算法

为了解决智能电网中多类业务的服务质量需求难以同时得到满足的问题并兼顾电力终端和网络侧经济效用,提出了一种基于二分图匹配的网络切片资源分配算法。针对智能电网场景中的控制类和采集类业务,为电力终端分别制定相应的投标信息,并据此计算支付价格和效用矩阵;将网络切片与电力终端之间的资源分配建模为二分图匹配问题,根据不同业务的时延、传输速率或能耗需求,向终端分配不同的切片资源以最大化系统效用。仿真结果表明,相较于已有的双向拍卖算法和贪心算法,所提算法能够提高10%~20%的系统效用。

低地球轨道卫星边缘计算场景中任务卸载与资源分配联合优化算法

针对低地球轨道(LEO)卫星边缘计算场景中地面用户计算任务的卸载需求,提出联合卸载与资源分配优化(JORAO)算法。考虑到LEO卫星的有限覆盖时间,以最小化所有地面用户的平均服务时延为目标,联合优化卸载策略、LEO卫星的通信和计算资源分配。将任务卸载与资源分配的联合优化问题分解为卸载决策和资源分配子问题,使用交替优化方法,获得原始优化问题的次优解。对于任务卸载决策子问题,将其建模为联盟博弈模型,当博弈达到纳什均衡时,获得最小化平均服务时延的地面用户卸载策略;对于资源分配子问题,使用拉格朗日乘子法获得最优的通信和计算资源分配结果。此外,还证明了所提算法的收敛性和稳定性。仿真结果表明,所提算法具有良好的收敛性,能显著降低地面用户的平均服务时延和提高任务卸载成功率。

耦合相移下有源同时反射和透射智能反射面辅助的多用户安全通信

无源智能反射面在增强无线通信系统和提高物理层安全方面极具潜力,但是其存在严重的“双衰落”和半区域覆盖的缺点。为此,该文研究了一种有源同时反射和透射智能反射面(STAR-RIS),并在考虑反射和透射相移互耦合条件下,建立一个联合优化基站波束和有源STAR-RIS波束的安全能效最大化问题。为求解所形成的非凸优化问题,利用连续凸近似、罚函数法、半正定松弛、交替优化技术将原问题转化为凸问题,并提出一种基于惩罚对偶分解算法。仿真结果验证了该文所提算法的有效性。

多机协同自主任务规划系统研究综述

针对多机协同自主任务规划显著提升无人机任务感知效能、提高任务执行能力的现状,对其关键技术进行阐述,主要包括知识表示、通感一体化、任务调度及航迹规划等技术。针对知识表示技术,阐述基于任务环境上下文感知的知识库构建方法,进而对多域融合知识图谱构建、动态知识图谱更新与共享方法进行分析总结;针对通感一体化技术,分析了环境适变、灵活可扩的多机协同通感一体化架构,进而揭示多机协同通感一体化理论能限,阐述面向任务差异性需求的资源共享方法;针对任务调度及航迹规划技术,阐述资源适配的多机协同自主任务调度方案,并对基于动力学模型的航迹控制策略及不完美环境下的鲁棒控制机制进行分析总结。

基于改进YOLOv3-SPP算法的道路车辆检测

针对在城市道路场景下视觉检测车辆时,车辆密集和远处车辆呈现小尺度,导致出现检测精度低或者漏检的问题,提出了一种基于改进的YOLOv3-SPP算法,对激活函数进行优化,以DIOU-NMS Loss作为边界框损失函数,增强网络的表达能力。为提高所提算法对小目标和遮挡目标的特征提取能力,引入空洞卷积模块,增大目标的感受野。实验结果表明,所提算法在检测车辆目标时m AP提高了1.79%,也有效减少了在检测紧密车辆目标时出现的漏检现象。

基于超图Transformer的APT攻击威胁狩猎网络模型

针对物联网环境中高级持续性威胁(APT)具有隐蔽性强、持续时间长、更新迭代快等特点,传统被动检测模型难以对其进行有效搜寻的问题,提出了一种基于超图Transformer的APT攻击威胁狩猎(HTTN)模型,能够在时间跨度长、信息隐蔽复杂的物联网系统中快速定位和发现APT攻击痕迹。该模型首先将输入的网络威胁情报(CTI)日志图和物联网系统内核审计日志图编码为超图,经超图神经网络(HGNN)层计算日志图的全局信息和节点特征;然后由Transformer编码器提取超边位置特征;最后对超边进行匹配计算相似度分数,从而实现物联网系统网络环境下APT攻击的威胁狩猎。在物联网仿真环境下的实验结果表明,提出的HTTN模型与目前主流的图匹配神经网络相比均方误差降低约20%,Spearman等级相关系数提升约0.8%,匹配精度提升约1.2%。

基于拟牛顿法的深度强化学习在车联网边缘计算中的研究

为了解决车联网中由于多任务和资源限制导致的任务卸载决策不理想的问题,提出了拟牛顿法的深度强化学习双阶段在线卸载(QNRLO)算法。该算法首先引入批归一化技术优化深度神经网络的训练过程,随后采用拟牛顿法进行优化,有效逼近最优解。通过此双阶段优化,算法显著提升了在多任务和动态无线信道条件下的性能,提高了计算效率。通过引入拉格朗日算子和重构的对偶函数,将非凸优化问题转化为对偶函数的凸优化问题,确保算法的全局最优性。此外,算法考虑了车联网模型中的系统传输时间分配,增强了模型的实用性。与现有算法相比,所提算法显著提高了任务卸载的收敛性和稳定性,并能有效处理车联网中的任务卸载问题,具有较高的实用性和可靠性。

基于溯源图和注意力机制的APT攻击检测模型构建

针对现有攻击检测方法难以应对持续时间长、攻击手段复杂隐蔽的高级持续威胁的问题,构建了基于注意力机制和溯源图的APT攻击检测模型。首先,基于系统的审计日志构建能够描述系统行为的溯源图;其次,设计优化算法,确保在不牺牲关键语义的前提下缩减溯源图规模;再次,利用深度神经网络(DNN)将原始攻击序列转换为语义增强的特征向量序列;最后,设计并实现了APT攻击检测模型DAGCN,该模型将注意力机制应用于溯源图序列,利用该机制对输入序列的不同位置分配不同的权重并进行权值计算,能够提取较长时间内的持续攻击的序列特征信息,从而有效地识别恶意节点,还原攻击过程。该模型在识别精确率等多个指标上均优于现有模型,在公开的APT攻击数据集上的实验结果表明,该模型在APT攻击检测中的精确率达到93.18%,优于现有主流检测模型。

6G无线多模态通信技术

该文综述了多模态通信作为一种能够同时交互多种模态形式的信息转移方式在不同应用场景下的重要性及其未来在6G无线通信技术中的发展前景。首先,将多模态通信分为3类,并探讨了其在这些领域中的关键作用。随后,针对6G无线通信系统可能面临的通信、感知、计算和存储资源限制以及跨域资源管理问题进行了深入剖析,指出未来的6G无线多模态通信将实现通感算存的深度融合和通信能力的提升。在多模态通信实现过程中,必须考虑多个环节,包括多发送端处理、传输技术和接收端处理等,以解决多模态语料库构建、多模态信息压缩、传输、干扰处理、降噪、对齐、融合和扩充等方面的挑战,以及资源管理问题。最后,强调了6G网络的跨域多模态信息转移、互补和协同的重要性,这将更好地整合和应用海量异构信息,以满足未来高速、低延迟、智能互联的通信需求。

面向移动边缘计算的任务卸载方法研究

目前大多计算卸载策略是在任务整体卸载情况下进行的,且仅考虑时延或能耗单一指标,未将二者结合进行优化,为此,以任务处理的时延与能耗加权和为优化目标,提出一种基于强化学习的部分卸载算法。将单个任务的处理分为本地计算和部分卸载两种方式,且在部分卸载中引入了变量确定卸载权重,最后利用强化学习Q-learning完成了所有任务的计算卸载与资源分配。实验结果表明,所提算法能有效降低任务处理的时延与能耗。

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

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。

无人机辅助MEC系统中基于最优SIC顺序的能耗优化方案

在基于上行非正交多址接入(NOMA)的无人机(UAV)辅助移动边缘计算(MEC)系统中,NOMA的连续干扰消除(SIC)顺序已成为限制上行任务卸载链路传输性能的瓶颈,为降低系统能耗,对SIC顺序进行了讨论,提出了联合信道增益与任务时延约束的最优SIC顺序。在满足设备给定任务时延、设备最大发射功率约束以及UAV轨迹的约束下,基于最优SIC顺序提出了最小化系统能耗的问题。由于该问题是个复杂的非凸问题,采取交替优化的方法求解该优化问题,以实现功率分配和UAV轨迹的优化;利用匹配理论,提出了低复杂度算法来得到不同时隙的最优设备分组。仿真结果表明,与其他SIC顺序相比,最优SIC顺序能够在相同的任务时延约束下实现更小的系统能耗;所提的低复杂度设备分组算法能够得到最优设备分组。

面向云存储的属性基双边访问控制方案

针对目前云存储中细粒度双边访问控制机制安全模型较弱且外包解密结果缺乏验证的问题,提出了一种面向云存储数据的属性基双边访问控制方案。首先,提出了自适应安全可验证外包双边CP-ABE的形式化定义和安全模型;其次,以此为基础并结合批量可验证技术在合数阶群上设计了双边访问控制方案,支持数据拥有者与数据使用者同时为对方定义访问策略;最后,安全性分析表明,所提方案在自适应安全模型下针对选择明文攻击与选择消息攻击是不可区分的和存在性不可伪造的。实验结果显示,所提方案减轻了用户端的匹配、解密以及验证阶段的计算开销。

基于可微分架构搜索的多载波信号自动调制识别

针对城市多径信道下缺乏多载波信号通用数据集,以及传统信号特征与网络模型难以有效识别低信噪比下失真信号调制类型的问题,提出一种基于可微分架构搜索的多载波信号自动调制识别算法。首先,产生了常见OFDM、FBMC与OTFS多载波信号经过典型城市多径信道的接收信号数据集,选取对调制参数不敏感的信号时频图作为特征向量来训练神经网络;其次,采用可微分架构搜索方法自动搜索最佳网络结构,避免了网络结构设计的反复验证工作;最后,在特征学习过程中引入联合注意力机制,将失真信号特征进行空间转换以降低多径干扰影响,同时计算特征图各通道信息权重并排序,以提升相关特征图通道的分类效果。仿真结果表明,所提算法不仅能提升在城市多径信道环境下尤其是低信噪比时的识别正确率,而且对调制参数变化和小样本场景具有更好的鲁棒性。

同态明文-密文矩阵运算及其应用

支持单指令多数据操作的同态加密方案能有效提高密文计算的均摊效率,但密文结构导致矩阵运算复杂度高。在许多应用中,采用明文-密文矩阵操作可以在确保安全的同时实现隐私计算。基于此,提出一个适用于任意维数的明文-密文矩阵乘法方案。该方案通过明文矩阵编码和密文矩阵维数变换等步骤计算得到密文结果。与已知最好的Jiang等所提的密文方阵乘法算法相比,所提方案支持任意维数的矩阵乘法,并支持矩阵连乘;理论分析和实验结果均表明,所提方案具有更低的密文旋转复杂度和更高的计算效率。将所提方案应用在隐私保护的贝叶斯分类器中,能以更高安全参数和更少计算时间完成分类任务。

基于感通算融合和信息年龄优化的车联网多节点协同感知

面向未来自动驾驶系统中的实时性业务需求(如高清地图更新),基于感知-通信-计算融合,引入信息年龄作为实时性度量,设计感通算融合的车联网多节点协同感知机制。在通信-计算资源和车辆能耗约束下,优化调度感知节点信息采集和传输处理,最小化感知信息的平均信息年龄;提出基于李雅普诺夫的在线调度算法,将复杂的长期随机优化问题转化为单时隙在线优化问题,并设计低复杂度算法求解。仿真表明,与现有仅考虑通信与计算融合的机制相比,所提机制信息实时性可提高9%~50%。

智能反射表面辅助的非正交多址接入系统用户分组、波束赋形与相移的优化

该文研究智能反射表面(IRS)辅助的多天线非正交多址接入(NOMA)网络中用户分组、发送波束赋形、相移等的联合优化问题。系统中1个分组分配1个波束并在组内进行连续干扰消除检测。该文提出一种不依赖于发送波束赋形和IRS相移的用户分组配对策略,将用户分组与其他优化分离,显著降低了优化问题求解的难度和计算复杂度。进一步,联合优化基站发送波束赋形、功率分配和IRS相移矩阵,最小化基站的总发送功率。原始优化问题是一个多变量相互耦合的非凸优化问题,利用松弛变量、连续凸逼近、半定松弛、交替迭代优化等方法将原问题转化为凸问题并求解。仿真结果显示,相较于1个用户1个波束的方案,所提方案在基站天线数较少时性能更优,而在天线数较多时也与该对比方案非常接近,但所提方案的优化计算复杂度更低。而对比采用不同分组算法、随机IRS相移方案、最大比发射方案,以及无IRS的方案,所提方案的性能始终更优。

软件定义卫星网络中基于业务调度的混合路由算法

为了解决低轨卫星网络高动态拓扑、大数据传输量、多信令开销的问题,满足全球覆盖和海量移动用户日益增长的需求,在研究不同业务性能指标体系的基础上,构建了高低轨卫星协同的软件定义卫星网络架构及虚拟拓扑模型;设计了综合考虑业务到达率和等待时长的优先级赋值函数,并提出一种基于业务感知与调度的联合星间路由算法,该算法包括针对高QoS需求业务的低复杂度轨道内优先转发路由算法和针对低QoS需求业务的链路加权路由算法.仿真结果表明,所提算法在平均端到端时延、丢包率和吞吐量等方面比传统算法均有显著的改善.

空中智能反射面辅助的无线供能通信网络轨迹优化研究

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。