研讨与案例在通信专业课程教学中的实践

在新时代对人才的多样化需求背景下,大学课程的教育教学方式也在发生重要变化。对研讨式教学的必要性、组织形式、不同阶段、案例来源进行探讨,并以通信专业的通信网课程为例,精心设计课前、课中和课后三阶段研讨问题,从科研和工程中挖掘研讨案例,并组织教学实践,有效激发了学生的获得感、自主性和积极性。

配电网中任务卸载决策与边缘资源分配优化方法

移动边缘计算可以减轻配电网核心网络中海量数据的传输及处理压力,相对于云计算,边缘节点有限的计算能力使边缘资源的高效利用成为挑战。基于此,提出一种配电网中任务卸载决策与边缘资源分配优化方法。在包含多边缘节点多用户设备的配电网场景中,考虑任务随机、资源有限、计算能力不均衡及时延要求高等因素,构建云-边-端三层任务卸载及边缘资源分配优化模型;将优化过程分为计算卸载和资源拍卖两个阶段,在计算卸载阶段设计基于DRL的在线决策算法,在资源拍卖阶段设计基于补偿策略的多轮迭代拍卖算法;提出基于改进DQN算法的任务卸载与资源分配优化方法。仿真结果表明,在动态变化的配电网场景中,所提算法可有效提高系统计算能效和边缘节点效益。

基于单片机中人工神经网的故障电弧识别研究

提出了一种基于单片机中人工神经网络的低压串联交流故障电弧识别方法,搭建了交流串联故障电弧实验平台,设计了基于STM32F407ZGT6单片机与AD7606芯片的信号采集板,建立了TensorFlow下的人工神经网络模型。通过采集正常工作和发生故障电弧的电流奇次谐波数据,对人工神经网络模型进行训练,将训练后的人工神经网络导入单片机STM32F407ZGT6中,用于对故障电弧进行识别。实验结果表明该方法可准确识别交流串联故障电弧。

基于区块链技术的身份认证研究综述

区块链技术由中本聪于2008年的白皮书中提出。作为点对点网络中的一种去中心化和分布式公共账本技术,区块链应用链接块结构来验证和存储数据,用可信共识机制来同步数据变化,为身份认证的实现提供了一种可信的技术方案。与传统集中式认证方式相比,基于区块链技术的身份认证可以在保护数据真实可靠、节点隐私安全的同时实现数据共享。文中概述了基于区块链技术的身份认证研究现状及进展。首先,从区块链的技术架构、分类以及共识算法系统地介绍了区块链的一些基本理论;然后重点介绍了口令认证技术、生物识别技术、PKI技术以及其结合区块链应用的身份认证目前的研究现状;接着从物联网、车联网、智能电网、金融、医疗等应用方面介绍了基于区块链的身份认证技术的研究进展;最后分析了区块链身份认证技术目前存在的问题,并展望了未来的发展趋势。

面向配电网分布式终端的安全接入认证方案设计

针对配电网现有认证技术中配电主站和公钥基础设施(publickeyinfrastructure,PKI)系统证书管理负担过重的问题,结合区块链和国密SM9算法,设计一种面向配电网终端的分布式认证方案。首先使用SM9解决密码体制中的公钥管理问题,由密钥生成中心(keygeneratorcenter,KGC)为终端生成身份标识符和密钥,加密并验证终端的注册和接入请求信息;然后,针对中心化认证方式存在的第三方信任、单点故障等问题,以实用拜占庭容错算法为基础提出分布式终端共识算法(distributedterminal-practicalByzantinefault tolerance,DT-PBFT),对新入终端进行去中心化认证;为了解决上链数据的隐私泄漏,使用基于SM9的多KGC群签名算法保证节点匿名并生成区块永久存储;最后,对所提方案进行实验分析,所提方案从共识效率、通信时延和抗攻击性等性能方面得到明显提升,实现终端身份认证的同时保护了节点的隐私,满足配电网对安全性和高效性等多种需求。

基于TDOA和AOA的5G室分场景三维定位方法

在智慧楼宇以及电力检修运维中,需要及时获取设备或人员位置信息。针对室内因非视距传输和多径效应引起的定位精度不高问题,提出了一种基于奇偶交错布局的室分与5G结合的室内三维定位方案。首先,采用到达时间差(time difference of arrival,TDOA)和到达角度(angle of arrival,AOA)融合定位。其次,把具体定位算法融入到定位架构里,基于边缘计算快速获取室内对应移动目标的位置信息。在进行TDOA定位过程中,MEC端的定位服务器结合压缩感知进行信道估计,并在分段正交匹配追踪(stagewise orthogonal matching pursuit,StOMP)算法的基础上加入奇异值进行降噪处理。在进行AOA定位过程中,先利用改进的波束空间变换技术构造矩阵进行降维,为保证降维过程中信息不损失,提出对附加角度误差进行分析处理,然后,采用多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法进行定位。最后,5GC核心网服务器利用Chan-Taylor算法进行TDOA/AOA融合定位。仿真结果证明了所提出的定位方法能够实现对移动目标的精准定位。

基于安全状态更新的信息年龄-能量权衡

考虑状态更新系统中传感器节点要尽可能及时地将随机生成的状态更新传送给基站,以信息年龄(AoI)作为时间新度量,同时引入平均保密年龄和保密年龄中断概率的性能指标,保证系统的通信安全性.采用实用的截断自动重复请求(TARQ)方案,传感器节点持续传输不断更新当前状态,直到达到允许的最大传输次数或生成新的状态更新.推导出平均AoI、平均峰值AoI的闭合形式表达式,以及平均能耗的表达式,通过优化物联网(IoT)设备的传输功率和平均传输功率约束下的最大允许传输次数来最小化平均AoI,实现系统的信息年龄-能量权衡.仿真结果表明,在相同的平均传输功率约束下,采用的TARQ方案比允许无限次重传的经典自动重复请求(ARQ)方案的平均AoI更低,性能更好.

基于强化学习的非正交多址接入和移动边缘计算联合系统信息年龄更新

物联网发展对信息时效性的需求越来越高,信息新鲜度变得至关重要。为了维持信息新鲜度,在非正交多址接入(NOMA)和移动边缘计算(MEC)的联合系统中,对多设备单边缘计算服务器的传输场景进行了研究。在该场景中,如何分配卸载任务量和卸载功率以最小化平均更新代价是一个具有挑战性的问题。该文考虑到现实中的信道状态变化情况,基于多代理深度确定性策略梯度(MADDPG)算法,考虑信息新鲜度影响,建立了最小化平均更新代价的优化问题,提出一种寻找最优的卸载因子和卸载功率决策。仿真结果表明,采用部分卸载的方式可以有效地降低平均更新代价,利用MADDPG算法可以进一步优化卸载功率,经比较,MADDPG算法在降低平均更新代价方面优于其他方案,并且适当地减少设备数量在降低平均更新代价方面效果更好。

认知无线网络按需协同感知和信道分配

结合路由发现和维护过程中控制消息的广播特性,提出将频谱协同感知和信道分配的交互信息部分融入路由控制消息的方法。认知用户的信息交互随按需路由发现过程而启动,并在路由沿线建立协同感知节点簇,利用路由维护消息对该节点簇进行维护。同时以认知网络容量最大化为目标,提出将频谱协同感知和信道分配联合设计。仿真分析表明,减少了认知用户的信息交互开销,缓解了认知无线网络中控制信道的瓶颈影响,对空闲频谱进行了高效再利用。

基于NOMA-MEC系统的信息年龄最小化研究

为提升含多类状态更新的用户信息新鲜度及控制精准度,提出了基于非正交多址接入(NOMA)-远近移动边缘计算(MEC)的状态更新系统。基于信息年龄公平性,建立了以最小化系统平均峰值年龄为目标联合功率分配、卸载管理的优化模型。所建立的优化问题非凸且具有连续随机性,提出了基于离散思想的公平更新卸载策略算法。仿真结果表明,所提出的模型及更新卸载策略算法有效提升了系统的信息新鲜度及年龄公平性。

直流电力分组传输技术研究综述与展望

在可再生能源大范围渗透,传统电网向能源互联网转变的大趋势之下,传统的电力系统设备已经难以满足未来电网实现能量多向流动、功率流主动调控、电能精准供应的要求,难以适应未来电力市场化的需求。在此背景下,电力分组化技术和电力包调度系统应运而生,其不但可以利用电力分组化的手段实现对电力的精准定量供应,电力包路由器更能实现对网络功率流的主动管理及调控。全面介绍了电力包及其调度系统的相关原理及关键设备结构。总结了包括直流配电网构建、供电控制以及电力包传输策略3个方面的现有研究成果,分析了其中存在的问题与不足,并在已有研究的基础上提出了自己的模型架构和未来研究方案等。最后对相关研究的难点和未来发展方向进行了总结以及展望。

非受限条件下多级残差网络人脸图像年龄估计

年龄是人的固有属性,在人的社会交往中起到了基础性作用,因此人脸图像的年龄估计是人工智能领域的重要问题之一.为了解决非受限条件下人脸图像年龄估计困难的问题,提出一种非受限条件下的多级残差网络人脸年龄估计方法.首先针对高分辨率图像数据集构建多级残差神经网络模型;然后采用Image Net数据集对多级残差网络进行预训练,以获得图像的基本特征表达;最后在非受限人脸年龄数据集上结合随机深度算法对网络模型进行微调.在非受限的Adience人脸年龄分类数据集上进行年龄分类对比实验的结果表明,该方法能够明显地提高非受限条件下人脸年龄估计的准确率,并在提高网络学习能力的同时有效地抑制小规模数据集带来的过拟合问题.

基于强化学习的电力通信网故障恢复方法

大规模的自然灾害或恶意攻击会引发智能电网中电力通信网的严重故障,如果不能及时恢复,将给电力系统的安全稳定运行带来极大的风险。为解决电力通信网络大规模故障后的恢复问题,在通信链路恢复资源有限的约束下,建立以失效业务数量恢复最大化为目标的电力通信网大规模故障后链路恢复模型。针对该模型,提出一种基于强化学习的启发式算法,该算法利用链路恢复资源和故障链路在失效业务中的重要度,设置奖惩函数和选择规则,并累积奖励最大值,得到最优链路恢复组合。实验结果表明,提出的电力通信网故障恢复方法可以在恢复资源有限的约束下,恢复较多的失效业务。

基于相干光时域反射计的光纤温度传感测量

研究了基于相干光时域反射计的光纤传感技术,分析了基于相干光时域反射计的分布式温度传感机理.根据传感系统的组成和原理,建立了仿真模型,利用MATLAB对传感系统的性能进行了仿真与分析,结果表明基于相干光时域反射计的传感系统可以达到温度测量分辨率为0.01℃,空间分辨率为1m的性能指标.

基于F-P滤波器的光纤光栅解调技术研究

介绍了光纤光栅传感器的解调原理,设计并实现了一个基于可调谐F-P滤波器的光纤光栅波长解调系统。利用数据采集卡采集光纤光栅的光谱数据上传给计算机,用LabVIEW编写了对数据进行实时处理的软件。实验结果表明该系统有效可行,可以获得±0.3℃的测量精度,并具有对50个以上的光纤光栅传感器进行解调的潜力。

基于改进BP神经网络的网络态势评估方法

针对传统基于特征分析、分类器或人工神经网络的态势评估方法存在对专家经验依赖高、模型训练速度慢和准确度较差等问题,提出了一种基于改进BP神经网络的网络态势评估方法,将网络评估指标作为BP神经网络的输入向量,将熵权法和L-M算法引入传统的BP神经网络进行优化,克服了标准BP网络中初始值对模型结果的限制,加快了神经网络模型的收敛速度,增强了全局最优解的可达性,提高了态势评估的准确率,为下一步运维管理措施的制定提供了参考。

空中应急通信网络中基于多属性的关键节点识别

基于无人机的空中应急通信网具有高空立体侦察、灵活性高、部署方便和操作简单等特点,在保障救援、紧急救助和必要通信等方面起着十分重要的作用。针对空中应急通信网非同质结构的特点,对网络中关键节点识别问题进行了研究,通过构建包括节点属性和节点拓扑指标的评价体系,提出了基于多属性决策的关键节点评价算法,通过数值仿真实验验证了所提算法的有效性。

基于多天线立体异构网络的物理层安全性能研究

异构网络性能分析研究中,基站和用户分布大多数是平面分布模型,其拓扑结构不适用于建筑物密集的超密度网络场景;同时,垂直维度上的窃听者直接影响异构网络物理层安全性;针对此问题,作者调整了基站天线的垂直维度,通过倾斜、基站与用户的空间分布得到合法用户和窃听者的信干噪比表达式、累积分布函数,对异构网络的物理层安全性能进行了分析。在立体异构网络下行传输链路中增加对基站天线垂直维度的调整,给出了增加基站天线倾斜角变量后合法用户以及窃听用户的信干噪比表达式;并且根据基站和用户的空间随机泊松点过程分布,推导出合法用户和窃听用户的信干噪比累积分布函数,利用此累积分布函数得到系统的平均安全速率闭合表达式。仿真结果验证了微基站密度、下倾角和平均安全速率函数关系闭合表达式的正确性,验证了通过调整垂直下倾角提高物理层安全性能的可行性,并能够得到具体场景的基站密度比。

基于物联网技术的变电站作业现场接地线管控系统研究

结合变电站作业现场临时接地线实时监测的需求,提出设计基于物联网技术的变电站作业现场接地线管控系统,介绍系统的硬件和软件设计方案,分析系统的测试和应用情况,认为该系统可完成作业现场接地线挂接位置和状态信息的实时采集,具有较好的应用推广价值。

基于射频标签技术的变电站智能化管理解决方案分析

论述了物联网技术作为信息通信技术发展中的一门新技术,对各行各业的信息化进程产生了深远的影响,在智能电网中的发、输、变、配、用各个环节更是进行了大量应用。基于物联网中射频标签(RFID)技术的不同频段特点,对变电站智能化管理解决方案进行整体设计和分析,并得出一些有益的结论,为今后智能变电站的信息化设计提供一些借鉴。