面向5G协作通信系统的资源分配技术综述

随着物联网技术的发展和移动设备的爆炸性增长,无线网络呈现出异构化、超密集等特性。协作通信具有可提高系统容量和覆盖范围的特点,被广泛应用于5G移动通信网络中。从中继选择、转发方式和收发机增益等不同角度对中继网络模型进行分析;介绍了5G协作通信系统下的网络模型,如非正交多址接入网络、大规模多输入多输出网络、超密集异构网络和设备间通信网络等,并对不同网络模型下的应用场景进行阐述;对5G协作通信系统的资源分配优化模型和中继选择算法进行了类比分析与总结;提出了基于中继协作的5G通信系统网络中尚存的问题,并在此基础上对未来研究方向进行了展望。     

基于协作分集技术的无线传感器网络传输性能

对基于协作分集技术的传感器网络传输性能问题进行了深入研究,建立了多信源、多信宿和多中继的传感器网络协作分集模型,推导出了在该模型下传感器网络的传输性能具体表达式,据此可以定量地计算在协作分集下多信源、多信宿和多中继的传感器网络的传输性能指标,为进一步讨论协作选择策略等技术方案在实际的无线传感器网络环境中的应用提供理论上的判断依据.另一方面,本文也从理论上证明了协作分集技术可以提高传感器网络的传输性能.最后利用仿真参数,给出了主要的几个仿真结果,其反应出来的协作通信下的无线传感器网络传输性能变化特点与本文的结论相吻合.     

基于智能反射表面的中继协作安全通信技术

在传统中继协作的通信过程中,中继节点在对信号处理时,会放大中继节点自身的干扰信号。此外,现实通信场景中往往存在窃听节点窃取重要信息。智能反射表面具备无源反射特性,能对信号的相位进行调整,以及在处理信号时能减少干扰信号的产生。针对中继节点增大干扰信号和安全传输问题,提出了基于智能反射表面的中继协作安全传输技术。考虑通信场景中存在恶意窃听节点,且窃听链路与合法链路的相关性较高的情况下,通过部署智能反射表面将基站发送的信号反射给合法用户,提高系统的安全通信质量。为了解决保密速率表达式的非凸性,采用交替优化、黎曼共轭梯度下降的算法对波束形成向量及反射相位进行交替优化。最后,通过仿真结果验证在3 GHz高频段载波下,基于智能反射表面协作通信技术在数据传输、能效、安全方面的作用优于传统中继协作通信方法。     

一种无线携能通信系统中的中继协议

无线携能通信技术的出现为解决节点能量受限问题提供了可能性。在无线携能通信系统中,中继节点通过无线射频(RF)信号获得能量,利用所获得的能量来转发信息。本文研究了基于放大转发(AF)中继的三节点无线携能通信系统,考虑中继端电路能耗的存在,在功率分配(PS)中继协议的基础上提出了开关型功率分配(OPS)中继协议,并推导了该协议下系统中断概率与吞吐量的表达式。仿真结果表明:在该协议下,系统的中断概率与中继端电路能耗无关,系统的吞吐量随着电路能耗的增大而降低。     

认知解码转发中继网络的安全性能分析

在认知中继安全通信网络中,研究了自适应解码转发中继节点采用机会式传输策略的物理层安全性能。在满足主用户对干扰功率限制的条件下,推导了在瑞利信道下的安全中断概率的闭合表达式,并进一步推导了安全中断概率性能的渐近表达式,从而可以直观地对系统性能进行分析。仿真结果验证了理论分析的正确性,并揭示了在认知中继网络中各系统参数对机会式传输方案的安全性能的影响。结果表明,可以通过增大主用户的最大干扰功率容限和增加次级中继节点个数来提升系统安全性能。     

无线传感器网络的声通信试验系统

在无线传感器网络所处环境中,由于强电磁或短距无线通信频率共存的原因,传感器节点间的短距无线通信常常会受到干扰甚至中断,针对这个问题,研究了一种短距声通信方式,将信号调制于声信号上,通过空气中声信号的传播来完成节点之间的数据通信。首先介绍了本设计的传感器网络节点的硬件结构,以无线射频通信作为主通信方式,声通信作为协通信方式;接着针对物理层上的声通信进行了设计,并介绍了声通信的实现过程及与声通信相关的ARM程序和FPGA控制逻辑部分程序的工作流程。最后的测试实验表明设计的传感器节点间的短距声通信方法是可行的。     

无线网卡的设计与应用

简要介绍无线局域网网卡设计,尤其是利用宽带扩展频谱通信技术,使它具有多址功能、抗干扰能力强、安全保密和抗多径干扰等特点而倍受人们青睐.扩频通信用于无线局域网,使计算机具有随意移动、灵活入网和可靠通信的前景.     

卫星通信系统双向中继转发自干扰消除算法

针对卫星通信系统频谱资源日益紧张、邻带干扰难以消除的问题,提出了一种双向中继转发自干扰消除算法。该算法对地面通信站上、下行频带采用相同的匹配频带,并通过中继卫星进行放大转发实现频率复用;利用地面通信站对自身发射信号已知的特点,通过延时寄存器对自身发射信号进行多抽头采样,然后根据各抽头采样对接收信号的干扰影响,对抽头采样进行加权处理并赋予不同权重,以减小自身发射信号的干扰;最后采用网络栅格方案对剩余信号进行解码。该算法可依据不同的信号调制方式和码延时长度动态调整网络栅格的大小,在保证误码率的情况下,能有效降低解码复杂度,从而缩短卫星通信链路的建立时间。仿真结果表明,与基于全网络栅格方案的双向中继转发通信相比,在16APSK调制下误码率为10-3时,信噪比为27dB,但解码复杂度只相当于全网络栅格方案的10%。     

通信约束下的干扰波束成形和功率分配方法

通扰一体是网络信息体系和网电攻防融合的重要手段之一。针对电子战中频谱环境复杂、通信质量无法保证、干扰信号难以灵活控制的问题,提出了一种通信约束下的干扰系统设计方法。利用多天线空分复用增益,同时进行信息传输与通信干扰,通过对波形的合理设计避免我方干扰信号对己方通信信号的影响,提高干扰效果的同时保证通信系统有效性。考虑基于零空间的干扰波束成形和干扰目标的威胁等级,建立了通扰一体的干扰效果最优化问题。在3种不同的先验信息条件下对优化问题进行求解。仿真结果表明,该方案充分利用了多天线的空分复用增益和干扰目标的各种先验信息,在对抗环境下避免了干扰信号对己方通信信号的影响,且在能耗相同的情况下能达到更好的干扰效果。     

卫星舱内无线组网传输技术研究

卫星舱内无线组网通信具有多径干扰严重及电磁环境复杂等特点,本文设计了一个应用于星内的分布式Adhoc无线通信网络系统,重点阐述了无线节点组网、抗多径干扰及单机节点设计,对设计的星内无线通信系统的抗干扰和中继传输性能进行了仿真研究和测试验证。试验结果表明,所设计的无线通信网络能够满足星内多径环境下分布多跳式的组网传输需求,为航天器舱内无缆化信号传输奠定基础。     

深度神经网络模型数字水印技术研究进展综述

近年来,深度神经网络模型在各种应用领域都取得了巨大的成功,训练先进的深度神经网络模型仍需要大规模的数据集、高昂的算力成本和优异的算法思想,生成的深度神经网络模型成为一种宝贵的资源,也是完成人工智能应用领域某项特定任务的核心算法。因此,深度神经网络模型的安全则变得极其重要,利用数字水印版权保护技术保障模型的安全已经成为人工智能安全领域一个重要的研究方向。为了综述深度神经网络模型数字水印版权保护技术的最新研究进展,首先介绍了深度神经网络模型数字水印技术分类;其次介绍了深度神经网络模型数字水印版权保护技术基础概况;再次归纳总结了深度神经网络模型数字水印版权保护技术的研究方法;最后总结并展望了深度神经网络模型数字水印版权保护领域的研究重点和发展方向。     

化学化工实验室无线安全监测系统故障诊断方法研究

针对化学化工实验室的安全问题设计了一种无线安全监测系统,通过无线通信模块传输现场检测数据和经压缩后的图片,实现了实验室安全远程无线监测与监视的功能. 由于监测系统中的无线通信模块能耗较高,长期运行容易发生故障,其故障检测方式也较为复杂. 为了在线检测无线通信模块的故障和识别其类型,以确保无线安全监测系统的可靠性,研究了无线通信模块的电流特性,建立了基于模糊神经网络的故障诊断模型,可实现对无线通信模块在不同状态下的故障进行诊断. 实验结果表明,与BP神经网相比,采用模糊神经网络的无线通信模块故障诊断方法训练耗时短、收敛快、训练误差和验证误差小、诊断正确率高,能够在线检测无线通信模块的多种类型故障,明显提高了无线安全监测系统的可靠性,具有较好的实际应用价值.      

基于虚拟现实技术的安全智能无线网络通信接口设计

针对当前无线网络通信在安全可靠方面以及传输效率方面的缺陷,设计了一种新的基于虚拟现实技术的安全智能无线网络通信接口。介绍了无线网络的结构和接口开发平台Visual Studio 2010。所设计的通信接口主要由无线微控制单元、DSP单元和电源模块构成。无线微控制单元以P87LPC764芯片为核心,具有无线网络管理和传输功能,可通过SPI接口和DSP单元实现数据交换。DSP单元主要负责对采集数据进行预处理和识别,将识别结果通过P87LPC764芯片传输至主机。详细介绍了P87LPC764芯片和通信接口硬件连接方案,分析了通信接口设计过程中的关键技术。实验结果表明,所设计接口在保证通信安全、稳定的同时,传输效率高。     

无线传感器网络研究概述

介绍无线传感器网路的体系结构、通信协议和传感器节点结构.无线传感器网络的技术、应用还不够成熟,但是它是一种全新的信息获取技术,具有广阔的应用前景.     

基于FDMA点对多点通信在无线传感器网络中的设计与实现

无线传感器网络是计算机科学技术的一个新的研究领域,因其巨大的发展前景而受到学术界和工业界的高度重视.文中介绍了IEEE 802.15.4标准和FDMA通信原理,分析了无线传感器网络中星型网络的形成和点对多点通信程序设计的思路,并设计实现了无线传感器网络中点对多点的通信.     

人工神经网络在调制识别中的应用综述

面临无线通信技术的不断发展以及通信环境的复杂多变,信号的调制方式呈现出多样化发展态势,在无线电频谱资源监管和现代电子战争等非合作通信系统中,调制识别是其中非常关键的技术.对调制识别技术进行了详细阐述,从基本原理、常用方法分类及发展现状等方面介绍了基于假设检验的最大似然估计法和基于特征提取的调制识别方法,重点介绍了人工神...     

基于深度学习的无线物理层关键技术研究综述

目前深度学习在通信系统的上层中得到了广泛应用,随着技术不断发展,深度学习正在向通信系统的底层推进。为解决传统算法计算效率低、复杂度高等问题,深度学习已经被应用到无线通信物理层关键技术中。对深度学习在无线通信物理层关键技术中的应用进行了综述性讨论,包括深度学习定义、深度学习神经网络介绍、基于深度学习的无线物理层关键技术等。分析表明,深度学习与无线通信系统之间存在结合点,在传统的通信模块或算法中加入用深度学习训练的可学习的参数是当前比较具有竞争力的一种设计方案,有必要对此进行深入研究。     

基于改进深度卷积生成对抗网络的入侵检测方法研究

针对入侵检测系统因采用的网络攻击样本具有不平衡性而导致检测结果出现较大偏差的问题,文章提出一种将改进后的深度卷积生成对抗网络(DCGAN)与深度神经网络(DNN)相结合的入侵检测模型(DCGAN-DNN),深度卷积生成对抗网络能够通过学习已知攻击样本数据的内在特征分布生成新的攻击样本,并对深度卷积生成对抗网络中生成网络所用的线性整流(ReLU)激活函数作出改进,改善了均值偏移和神经元坏死的问题,提升了训练稳定性。使用CIC-IDS-2017数据集作为实验样本对模型进行评估,与传统的过采样方法相比DCGAN-DNN入侵检测模型对于未知攻击和少数攻击类型具有较高检测率。