智能反射面辅助的抗干扰安全通信系统鲁棒资源分配算法

为了解决恶意干扰攻击、窃听和不完美信道状态信息造成的通信质量降低和安全性差等问题,该文提出一种智能反射面(IRS)辅助的抗干扰安全通信系统鲁棒资源分配算法。首先,基于合法用户的最小安全速率约束、最大发射功率约束和IRS相移约束,在非法节点不完美信道状态信息、干扰器波束成形向量未知的情况下,构建了一个联合优化基站的波束成形向量、人工噪声的协方差矩阵和IRS的相移矩阵的鲁棒资源分配问题。其次,为了求解该非凸问题,利用交替优化、Cauchy-Schwarz不等式、连续凸逼近和泰勒级数展开等方法,将原问题转化为易于求解的凸优化问题。仿真结果表明,与传统算法相比所提算法能有效提高系统安全性、降低功率开销、提高抗干扰裕度,且在一定信道误差范围内能够减低约35%的保密中断概率,具有较强的鲁棒性。

下行RIS-NOMA的用户集群方法

为提高用户分布非均匀的场景下可重构智能表面(RIS)辅助下行非正交多址(NOMA)通信系统的性能,提出了一种分布式RIS辅助下行NOMA的用户聚类方案。首先,采用自适应几何分布(AGD)聚类算法划分用户集群(UCs),从而为各UC匹配RIS。然后,利用分式规划(FP)方法将非凸最大化频谱效率问题转换为凸优化问题。最后,为UC内用户逐级进行功率分配(PA)与被动波束形成(PB)。仿真结果表明,与谱聚类(SPC)、K均值(K-means)、高斯混合模型(GMM)聚类方案和正交多址(OMA)方案相比,在AGD方案下,功率对频谱效率提升了7%、14%、19%和42%的增益,反射面对频谱效率提升了16%、19%、26%和40%的增益。

面向6G通信感知一体化的40~50 GHz毫米波信道反射和透射特性研究

为解决毫米波信道反射和透射特性测量数据不足、多层材料传播系数计算不准确和传播特性表征不明的问题,该文开展面向6G通信感知一体化(ISAC)的40~50 GHz毫米波信道反射和透射特性研究。首先,基于菲涅尔理论和射线弹跳追踪原理,提出一种室内多层建筑材料传播系数计算方法;然后,利用基于矢量网络分析仪的毫米波信道测量平台,开展40~50 GHz频率范围内多层木板和多层玻璃的反射和透射系数测量活动。结果表明,该方法与测量值间高度吻合,传播系数误差低于0.1,能够准确地刻画毫米波信道反射和透射特性变化规律。此外,研究还发现反射系数谐振特性和有效布儒斯特角特性依赖于电波极化、入射角和材料厚度。

智能反射面辅助的多天线通信系统鲁棒安全资源分配算法

为了解决蜂窝通信系统中因窃听者、障碍物阻挡和信道不确定性导致安全性低和传输质量差的问题,该文提出一种智能反射面(IRS)辅助的多天线通信系统鲁棒安全资源分配算法。首先,考虑合法用户的安全速率约束、最大发射功率约束和IRS相移约束,基于有界信道不确定性,建立了一个联合优化基站主动波束、IRS被动波束的鲁棒资源分配问题。然后,利用S-程序、连续凸近似、交替优化和罚函数等方法对含参数摄动的原非凸问题进行转换,得到可直接求解的确定性凸优化问题。最后,提出一种基于迭代的鲁棒能效最大化算法。仿真结果表明,该文算法具有较好的能效和较强的鲁棒性。

结合深度强化学习的边缘计算网络服务功能链时延优化部署方法

该文针对边缘网络资源受限且对业务流端到端时延容忍度低的问题,结合深度强化学习与基于时延的Dijkstra寻路算法提出一种面向时延优化的服务功能链(SFC)部署方法。首先,设计一种基于注意力机制的序列到序列(Seq2Seq)代理网络和基于时延的Dijkstra寻路算法,用于产生虚拟网络功能(VNF)的部署以及服务SFC的链路映射,同时考虑了时延优化模型的约束问题,采用拉格朗日松弛技术将其纳入强化学习目标函数中;其次,为了辅助网络代理快速收敛,采用基线评估器网络评估部署策略的预期奖励值;最后,在测试阶段,通过贪婪搜索及抽样技术降低网络收敛到局部最优的概率,从而改进模型的部署。对比实验表明,该方法在网络资源受限的情况下,比First-Fit算法与TabuSearch算法的时延分别降低了约10%和86.3%,且较这两种算法稳定约74.2%与84.4%。该方法能较稳定地提供更低时延的端到端服务,使时延敏感类业务获得更好体验。

面向通信感知一体化的信号波形设计综述

通信感知一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)作为6G的关键技术之一,广泛应用于智慧交通、智能家居等领域。随着频谱资源的紧缺、技术发展的融合,促使通信和感知功能的一体化,其中ISAC的波形设计是同时实现高效率通信和高精度感知的研究重点。从ISAC技术趋势、波形设计重要性、应用场景和发展现状四方面进行了简要介绍,对以通信为主的波形设计、以感知为主的波形设计和波形复用设计进行了分析总结,阐述了联合波形设计的一体化性能边界以及潜在的一体化波形新型设计方式;并对ISAC波形设计的发展方向进行展望。

RedCap部署策略建议

RedCap作为轻量级5G技术,是蜂窝物联网的重要演进方向,它可有效兼顾行业对技术性能和部署成本的双重需求,有助于加速5G技术融入千行百业。分析了RedCap关键特性、基本通信功能要求、产业生态及应用场景等,提出RedCap部署策略及网络、业务规划建议,推动蜂窝物联网持续向端网协同方向发展和演进。

异构边缘云架构下的多任务卸载算法

为在资源有限的终端设备上运行计算密集型与时延敏感型应用,同时降低系统时延和能耗,构建边缘云异构网络模型。本文提出了一种H-PSOGA多任务卸载优化算法,并通过无人机、路边单元、车辆等边缘设备以及边缘云服务器进行多任务计算卸载。该算法以先串行再并行的方式将粒子群和遗传算法结合在一起,通过适应度值排序、种群选择、多点交叉、反向变异等操作,利用遗传算法对粒子群进行优选,弥补粒子群算法早熟收敛、陷入局部最优的缺陷。6种标准测试函数的测试分析以及与基线方案进行仿真对比的结果表明:在用户数较多时,混合优化算法的系统平均开销可降低26%~43%,可以有效提高收敛精度。

6G新型时延多普勒通信范式:OTFS的技术优势、设计挑战、应用与前景

在未来的通信网络中,被广泛期待的第6代移动通信系统(The Sixth Generation of Mobile Communications System,6G)技术将面临诸多挑战,其中包括在高速移动场景下的超高可靠通信问题。正交时频空间(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制技术克服了传统通信系统在高速移动环境下多径和多普勒效应的影响,为实现6G超高可靠通信提供了新的可能性。该文首先介绍了OTFS的基本原理、数学模型、干扰与优势分析。然后,归纳分析了OTFS技术在同步、信道估计、信号检测技术上的研究现状。接着,从车联网、无人机、卫星通信、海洋通信4个典型应用场景分析了OTFS的应用趋势。最后,从降低多维匹配滤波器、相位解调和信道估计、硬件实现的复杂度和提高对时频资源的高度利用4个角度探讨了未来研究OTFS需要克服的困难和挑战。

基于全频谱共享的三维轨迹和功率优化方法

当前蜂窝系统频谱资源极度短缺,免授权频谱因而被建议在蜂窝系统中使用。无人机(UAV)的飞行轨迹和功率控制对频谱利用效率有重大影响。然而,基于频谱共享的3维轨迹和功率优化方法却鲜少研究。为此,该文首先提出一种全频谱共享方法,即无人机通过控制上行蜂窝用户和设备到设备(D2D)用户的发射功率,在不影响WiFi设备正常传输的前提下使用免授权频谱;同时无人机也能够在不影响其他下行蜂窝用户的前提下使用授权频谱。然后基于提出的全频谱共享方法,该文构建了无人机电池能量约束下的3维飞行轨迹和发射功率的联合优化问题。为了求解提出的复杂多变量耦合的非凸优化问题,该文采用块坐标下降和连续凸逼近方法将原问题转化为3维轨迹优化和功率控制两个凸优化子问题并迭代求解。大量仿真结果证明提出的基于3维轨迹和功率优化的全频谱共享方法能够显著提高频谱利用效率。

无人机辅助边缘计算安全通信能力最大化方案

针对无人机辅助移动边缘计算系统下用户信息容易泄露的问题,设计了一种基于非正交多址接入技术(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)的无人机辅助边缘计算系统的安全通信方案。在保证每个地面用户的最小安全计算要求下,通过联合优化信道系数、发射功率、中央处理单元计算频率、本地计算和无人机轨迹来最大化系统的平均安全计算能力。由于窃听者位置的不确定性、多变量的耦合以及问题的非凸性,利用逐次凸逼近和块坐标下降方法来解决该问题。仿真结果表明,与基准方案相比,所提方案在系统安全计算性能方面优于基准方案。

面向星地融合的6G云雾化自组网

低轨星座朝支持星上处理、功能可重构、星地协作和通信遥感导航控制等多任务一体化的方向演进,受限于星上信号处理和计算能力不足、星间链路容量不宽等瓶颈,迫切需要和具有强大云化处理与计算能力的陆地移动通信网络深度融合。为此,提出了面向星地融合的6G云雾化自组网的体系架构和协议体系,实现了低轨雾化卫星网络和陆地云化通信网络的协同融合,研究了基于星上雾化处理的通信遥感导航控制一体化波形和资源管理,以及云雾化协同的移动性管理和智能信息处理等关键技术,展望了未来的标准化工作和硬件试验。

一种基于NB-IoT的智能井盖监测系统设计

针对城市井盖保有量大、安全事故频发、人工巡检困难、管理组织混乱等问题,提出一种基于窄带物联网(NB-IoT)技术的窨井盖自动监测系统。该系统以STM32作为主控模块,包含倾角、水位等传感器,实现对井盖状态以及井内重点数据的采集,配合云端服务器和客户端完成井盖数据远程可视化显示。结果表明,所提系统可以实现故障井盖自动报警、精确定位,降低人工巡检的难度,让城市井盖管理更加智能化,让故障检修更加便捷化,提高城市管理的智能化水平。

一种自适应稀疏度的混合场信道估计算法

针对6G超大规模多输入多输出(Extremely Large-scale Multiple-Input Multiple-Output,XL-MIMO)系统信道特性变化造成现有的近场和远场信道估计方案不能准确估计XL-MIMO混合场信道的问题,同时考虑到实际系统中稀疏度难以获取,提出了一种基于分段弱正交匹配追踪的混合场信道估计(Hybrid-field Stagewise Weak Orthogonal Matching Pursuit,HF-SWOMP)算法。该算法利用XL-MIMO混合场中近场和远场区域不同的信道特性,分别对近场和远场信道分量进行估计,从而得到混合场信道。仿真结果表明,所提XL-MIMO混合场信道估计算法性能相对于仅考虑近场和远场信道估计方案分别提高了约3.5 dB和3 dB,更符合实际信道场景。

无蜂窝大规模MIMO系统接入点动态选择算法

在无蜂窝大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中,所有接入点(Access Point,AP)为用户提供服务的方式会造成较大的功率消耗和增加前传链路压力。以“用户为中心”的AP选择方案为每个用户选择最佳的AP集合,使系统频谱效率和能量效率得以提升。为了给每个用户选择最佳的AP集合,提出了一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的接入点动态选择算法。将AP与用户之间的大尺度衰落向量作为输入,AP与用户之间的连接关系作为BP神经网络输出的预测向量,同时,针对BP神经网络初始化权值,提出了一种改进的自适应遗传算法以提高算法的收敛速度和收敛性能。仿真结果表明,改进后的BP神经网络预测结果更接近于实际值,并且比全连接和启发式的AP选择方案具有更高的系统和速率。

基于皮肤-脂肪模型的太赫兹体内多输入多输出信道特性分析与建模

为探究太赫兹(THz)频段体内多输入多输出(MIMO)通信系统的传输特性,该文在0.8~1.2 THz下构建了精确的皮肤-脂肪模型,对皮肤-脂肪模型中垂直方向和水平方向的链路进行全波电磁仿真,分析太赫兹体内信道特性,建立路径损耗模型。首先,结合太赫兹频段人体组织的介电特性和人体皮肤的解剖学结构构建皮肤-脂肪模型。其次,对比分析了3条链路的路径损耗和阴影衰落,提出带有等效吸收因子的太赫兹体内路径损耗模型。最后,对3条链路的莱斯K因子、均方根时延扩展、MIMO容量进行分析。仿真分析表明,带有等效吸收因子的太赫兹体内路径损耗模型可以更准确地描述加长距离垂直链路2的路径损耗,发射端在体表可以增强MIMO容量。该文的工作可以为太赫兹体内通信系统的设计和优化提供参考。

5G/B5G异构网络切换过程分析和移动性管理解决方案

有效的移动性管理对于确保5G异构网络预期的QoS和QoE至关重要。切换过程在移动性管理中起着至关重要的作用。在此过程中的故障可能会对5G通信网络的可靠性、稳定性和连接性产生不利影响。对5G HetNet的切换过程进行了分析,包括5G切换过程步骤、5G HetNet的三层切换、5G HetNet的关键切换参数。此外,针对具体问题,如超高速、负载均衡和小区间干扰,归纳总结了5G HetNet的移动性管理主要解决方案,并提出了5G/B5G HetNet的移动性管理新方法。

资源块间跳频的高可靠SCMA系统设计与分析

传统稀疏码分多址(Sparse Code Division Multiple Access,SCMA)系统在固定时频资源块(Resource Block,RB)上传输信息,系统性能易受到信道污染(外在干扰和信道衰落)的影响。为了解决这一问题,提出一种基于资源块间跳频(Frequency Hopping,FH)的SCMA系统(FH-SCMA系统)。借助跳频技术实现动态SCMA码字复用,使得各用户能够均匀、随机地使用所有资源块。同时,基于素数序列设计了一种动态码字正交复用的跳频策略(跳频码),提升了FH-SCMA系统容量以及抗干扰能力。该系统接收端采用对数域消息传递(MAX-log-MPA)多用户检测算法,推导了该FH-SCMA系统的理论误码率上界。对比传统的SCMA系统,该资源块间FH-SCMA系统能均匀化资源块被污染对用户性能的影响,使得每个用户的传输误码率达到可接受的程度;相比传统SCMA系统和采用完全随机跳频策略的FH-SCMA系统(干扰时频资源占比η=25%时),设计的跳频策略及FH-SCMA系统在误码平层处分别获得4 dB和8 dB的信噪比增益。

IRS辅助的车联网相移设计和信道对齐策略

针对车联网中车辆的动态移动以及信号的随机散射所导致的信道快速变化问题,研究了智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助的车联网通信并提出了联合相移设计和信道对齐策略,以削减车联网中多普勒频移的影响并提升通信性能。提出的策略由两个阶段构成。在第一阶段设计IRS的相移以改善级联信道的衰落状态,在策略的第二阶段进行修正函数的设计,实现了直接信道和级联信道的信道对齐,从而减少直接信道快衰落状态对通信性能的影响。通过联合相移设计和信道对齐策略中设计的反射相移以及修正函数,实现了通信性能的提升。仿真结果表明,所提策略相比于相移优化策略可以提升8.8%的频谱效率。

基于改进麻雀搜索算法的无线传感器网络定位研究

针对距离矢量跳(DV-Hop)算法在无线传感器网络中存在的定位误差大的问题,提出了一种基于改进麻雀搜索的无线传感器网络定位算法。首先,针对传统DV-Hop算法,修正了节点平均跳距和节点最小跳数。其次,引入Sine混沌映射、自适应惯性权重和双样本学习策略提高算法的搜索能力;最后,利用MATLAB构建仿真模型进行性能对比实验。实验结果表明:与其他节点定位算法相比,所提算法可有效提高对未知节点的定位精度和收敛速度。