主编观点

为了满足不断增长的全球覆盖应用需求,下一代移动通信网络通过将地面蜂窝网络与非地面网络的深度融合,构建空天地海一体化网络。空天地海一体化网络是一个集卫星通信网络、空中网络、地面网络和海上通信网络于一体的网络架构,其覆盖范围从传统的有限二维地面扩展到近地表的广域三维空间。

用于无线数字传输的双相编码调制

阐述了可变相移键控（ＶＰＳＫ）和甚小频移键控（ＶＭＳＫ）基带数字调制技术编解码原理，给出了双相码基带信号频谱的一般数学表达式和计算机仿真得出的频谱图．对ＶＰＳＫ 和ＶＭＳＫ 信号的频谱利用率作出初步估计，并提出了基于ＦＰＧＡ 的编解码器实现方案．

Turbo/MAP 编译码器中的交织器优化设计

讨论采用软输出迭代译交织级联卷积码（Ｔｕｒｂｏ码）编译码器中的交织器优化设计问题．从基于最大后验概率（ＭＡＰ）算法与迭代译码的Ｔｕｒｂｏ码编译码原理出发，给出交织器设计的一些基本方法并分析其特点；提出“保奇偶”的随机交织器设计方案，它能有效地改善某些以提高编码效率为目的的“删余截短”Ｔｕｒｂｏ码的纠错性能．通过计算机仿真得出一些Ｔｕｒｂｏ码在加性高斯白噪声信道中采用不同交织器时的误码率数据，分析了交织类型和交织深度的变化对Ｔｕｒｂｏ码纠错性能的影响．针对Ｔｕｒｂｏ码的特点提出了在卫星通信等应用中交织器设计的实用性结论．

次最佳软输入软输出译码算法

对两种次最佳软输入软输出译码算法（简化的最小误符号率（ＢＣＪＲ）和软输出维特比算法（ＳＯＶＡ））的优缺点进行简要比较分析，并就进一步简化ＢＣＪＲ 算法作了探讨．导出了以减少单步译码运算量为目的的两种简化算法递推公式；提出了一种更具一般性的活动窗ＢＣＪＲ算法实现方案．该方案用于级联码的迭代译码，通过适当调整活动窗参数，在尽可能降低算法复杂度的同时。

基于步进拍卖的认知无线网络动态频谱分配

动态频谱分配是认知无线电网络的关键技术之一,主要关心频谱拥有者如何将其空闲频谱动态地分配给二级用户.提出了一种基于拍卖理论的动态频谱分配模型——多卖家步进拍卖模型,其中频谱拥有者作为拍卖人,二级用户作为竞买人,其基本过程为:每个拍卖人从底价逐步抬高自己的频谱价格,每个竞买人决定是否购买频谱以及购买哪个拍卖人的频谱.所提方法的特点是:①分布式执行,复杂度很低;②频谱拥有者之间不需要信息交互,二级用户之间也不需要信息交互,节省信令开销;③最终的频谱分配结果近似于全局最优.

甚高频带利用率的无线数字传输技术

由于无线信道的多样性和特殊性以及受信道编码与调制技术发展水平的制约,在以往的各种无线数字通信系统中,能够达到2bits/sec/Hz的频带利用率已算比较理想。如今,有两种被称着VPSK和VMSK的双相基带数字编码调制技术可使抑制载波的无线单边带通信系统轻而易举地实现15bits/sec/Hz甚至更高的无线数字传输。本文较详细地阐述这两种基带数字调制技术编解码原理,分析其中的技术难点,并提出基于FPGA的编解码器实现方案。

基于不同SISO算法的TC编译码器仿真及其性能分析

软输入软输出(SISO)译码器既是构成Turbo Codes编译码器的核心部件,又是导致设计成本和译码延时的主要因素之一。文章介绍两种用于递归卷积码译码的改进的软输入软输出最大后验概率译码算法MAP和SOVA,并对这两种算法改进前后的复杂度和相应的译码延时进行对比分析;根据基于这两种算法的TurboCodes编译码器的计算机仿真结果,就算法的计算量、实现成本、延时开销和纠错性能等问题进行了综合分析,对进一步简化算法的可能性做了探讨;最后对Turbo Codes编译码器的工程实现给出探索性建议。

通感一体去蜂窝超大规模MIMO与高频段无线接入技术

随着全息类通信、数字孪生、虚实空间融合互动等新兴应用的快速涌现,未来移动通信系统需要能够支持超大容量无线传输和极高精度定位。基于去蜂窝超大规模MIMO系统的分布式天线阵列和以用户为中心的可伸缩服务架构,进行通信与感知一体化设计,实现高能/谱效传输与带内高精度感知定位,是一种有效的解决思路。首先介绍了未来移动通信系统的潜在技术和应用需求;接着从波束成形与系统性能分析、导频分配与信道估计、回程/前向链路受限下的性能优化等方面介绍了去蜂窝超大规模MIMO系统的研究现状;之后从基本信息理论分析、通信感知一体化接入方法、联合信道估计和位置更新方法、位置信息辅助的分布式波束成形、高能/谱效的分布式资源优化、高频段近场无线接入等方面分析了通感一体去蜂窝超大规模MIMO技术的未来研究方向;最后总结了通感一体去蜂窝超大规模MIMO系统的主要优势和未来仍需关注的问题。

Turbo Codes在INMARSAT移动卫星通信系统中的应用

本文介绍的是ＩＮＭＡＲＳＡＴ最新推出的增强型ｍｉｎｉＭ系统———ＩＮＭＡＲＳＡＴｐｈｏｎｅＭ４中用以实现“压缩频带的高速数据（ＨＳＤ）传输”的核心技术ＴｕｒｂｏＣｏｄｅｓ的具体应用方案。着重阐述ＴｕｒｂｏＣｏｄｅｓ与多电平调制结合方式、信道状态信息提取、编译码器的性能和实现上有待解决的关键问题。

一种面向中文自动问答的注意力交互深度学习模型

随着互联网、大数据的飞速发展,以深度神经网络(DNN)为代表的人工智能技术迎来了黄金发展时期,自动问答作为人工智能领域的一个重要分支,也得到越来越多学者的关注。现有网络模型可以提取问题或答案的语义特征,但其一方面忽略了问题与答案之间的语义联系,另一方面也不能从整体上把握问题或答案内部所有字符之间的潜在联系。基于此,提出了两种不同形式的注意力交互模块,即互注意力交互模块和自注意力交互模块,并设计出一套基于所提注意力交互模块的深度学习模型,用于证明该注意力交互模块的有效性。首先将问题和答案中的每个字符映射成固定长度的向量,分别得到问题和答案对应的字嵌入矩阵;然后将字嵌入矩阵送入注意力交互模块,得到综合考虑问题与答案所有字符之后的字嵌入矩阵,并与之前的字嵌入矩阵相加,送入深度神经网络模块,用于提取问题与答案的语义特征;最后得到问题与答案的向量表示并计算两者之间的相似度。实验结果表明,所提模型的Top-1准确度较主流深度学习模型最高提升了3.55%,证明了所提注意力交互模块对于改善上述问题的有效性。

基于注意力机制及多分支特征融合的实时语义分割算法

为了合理平衡语义分割中的精确度与实时性,基于快速卷积神经网络模型(Fast-SCNN)提出了一种基于注意力机制及多分支特征融合的实时语义分割算法模型。该算法模型首先通过注意力模块捕获空间特征之间的相互联系,增强空间细节信息;然后合理设计融合模块,最大化利用各分支信息,实现深层特征与浅层特征更好的融合;最后引入自适应特征增强注意力模块,捕获长距离像素间的相互依赖关系。实验结果表明,文中算法模型在Cityscapes数据集上获得了71.55%的分割精度,推理速度FPS达到97.6帧/s,模型参数量为1.39 M,验证了该算法所构成网络模型的有效性。

基于CHAN的改进卡尔曼滤波室内定位算法

由于现在室内环境的复杂度越来越高,室内非视距情况下定位误差的影响逐渐增大,如何降低其影响显得尤其重要。定位技术选用的是UWB室内定位技术,其中,卡尔曼滤波在降低室内非视距定位误差方面有着广泛的应用,针对其在视线线路与非视距场景转换过程中会产生新的误差的问题,提出了一种基于CHAN的改进卡尔曼滤波定位算法。采用5个或以上基站的测距结果构建定位解算方程组,选取在非视距情况下定位误差敏感的CHAN算法进行解算,将解算结果与各基站的位置进行残差处理,并划分出不同的置信区域。对于不同置信区域,预先设定匹配的卡尔曼滤波增益系数K,提高视线线路和非视距场景转换的定位结果稳定性,降低转换过程中的定位误差。实验结果表明,在仿真环境中,所提算法可将误差降低至80 cm左右;在实际应用中,可将复杂场景下的定位误差降低至60 cm,比正常复杂室内定位精度提高60%。

大数据无线通信面临的几点挑战与对策

随着社交网络、物联网的蓬勃发展,跨行业、地域以及领域的物理实体的海量信息交互,带来了数字信息总量的几何级数增长,大数据时代已经到来。数据总量的爆发式增长,在深刻影响着社会和人们生活方式的同时,也给传输和处理这些数据带来了诸多新的挑战。针对这些挑战,研究了大规模无线终端环境下,高能效的大数据无线传输、M2M系统的动态资源分配、基于部分反馈的有限集合网络编码自动重传请求等方法,为改善大数据无线通信网络性能提供了思路。

基于逐比特MAP算法的Turbo编码调制方式

给出了一种基于逐比特 MAP算法的 Turbo编码与多元调制相结合的编码调制方式 .该编码调制方式通过删截 Turbo码的校验位以获得高编码效率 ,将复用后的编码输出以 Gray映射方式与多元调制结合从而获得高频带利用率 ,并采用逐比特 MAP算法进行迭代译码 .仿真结果表明 ,将 Turbo码的高编码增益与多元调制的高频谱利用率有效地结合在一起 ,是一种功率和频谱高效的编码调制方式 ,它比传统的网格编码调制 ( TCM)

一种新的双多进制正交扩频系统的性能分析

在传统的多进制正交扩频的基础上 ,提出了一种新的用于高速数据传输的双多进制正交扩频 ( DualM- ary orthogonal SS)系统方案 ,分析了系统在 AWGN和单径瑞利衰落信道下的理论误比特率性能 ,并给出了

移动Ad Hoc网络中机会路由转发策略的研究

针对移动无线自组织(Ad Hoc)网络中使用机会路由协议时,采用贪婪转发策略会引起"没有后续转发节点"这一现象,提出了一种新的应用于移动Ad Hoc网络的机会路由转发策略—考虑后续路径的转发策略。主要思想是在报文每跳传输之后进行下一跳转发节点选取时,不仅考虑各个候选节点本身距离目的节点的距离,还要考虑经过此节点的转发,当前数据报文能否成功到达目的节点。仿真结果表明,对比于采用贪婪转发策略的机会路由协议,考虑后续路径的转发策略能够有效地减小无后续转发节点的现象,提高数据传送成功率和网络吞吐率,具有较好的可靠性。

非对称双向多中继系统机会式网络编码中断概率分析

建立了一个实际的非对称双向多中继系统模型,并采用机会中继策略,推导出了该模型在译码转发方式下采用网络编码时的中断概率表达式,Monte Carlo仿真和理论值吻合,充分验证了该表达式的正确性。分析了不同中继节点位置、不同中继节点个数和不同功率分配因子等情况下的系统中断性能,揭示了最优功率分配因子与中继节点个数和位置以及系统总功率的内在关系。仿真结果表明,在非对称双向多中继系统中同时采用网络编码和机会中继策略时,功率分配因子取值为0.6时可获得最佳的系统中断性能,并指出在研究系统中断概率问题时,中继节点位置是一个不可忽略的因素。

基于联邦卡尔曼滤波器的容错GPS-AOA-SINS组合导航算法

目前,全球定位系统(GPS)被广泛应用于室外定位。随着城市发展,定位环境复杂化,定位精度急剧下降。因此,采用GPS/5G基站到达角定位/捷联惯性导航系统(GPS-AOA-SINS)的组合定位方案,并提出一种基于联邦卡尔曼滤波的容错组合导航算法。该算法基于GPS-AOA-SINS组合定位方案,在联邦卡尔曼子滤波器和主滤波器之间加入故障检测,自适应调整故障子滤波器的滤波增益矩阵。实验表明,所提算法可以有效检测系统故障并对其进行实时处理,提高系统的可靠性。

OFDMA系统中线性注水功率分配算法

功率分配是OFDMA系统资源调度中的一个重要研究问题。该文通过寻求快速确定不需分配功率的子载波方法,提出了一种线性注水功率分配算法,运算中不需多次迭代,就可完成功率注水过程。仿真结果表明,该算法的吞吐量逼近迭代注水功率分配算法。

基于UML的面向C4ISR能力需求分析的对象建模语言

军事电子信息系统是一种典型的大规模复杂系统,如何获取这种复杂系统的需求仍然是一个难题。提出了一种新的能力需求分析方法。该方法从领域概念化入手,构造了C4ISR能力概念化的元本体;利用UML元层扩展机制,提出了一种用于定义C4ISR能力概念的对象建模语言,并给出了该语言的抽象语法和详细语法,利用OWL DL定义了形式语义。最后以一个C4ISR体系结构仿真建模为案例,说明了该方法的有效性和可用性。