通信学报

面向信息年龄的应急无人机网络低能耗信息采集和传输调度机制

张宇明, 徐连明, 印思源, 江林润, 王莉, 费爱国

2023, 44(7): 1-13. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023116

摘要 ( 243 )

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摘要：为解决公网设施缺失、卫星信号不稳等应急场景下，信息无法及时回传与上报的问题，针对信息采集与传输能力受能耗制约的应急无人机网络，提出了一种面向信息时效性的信息采集和传输调度机制。引入了信息年龄作为信息时效性的衡量指标和约束，构建了以最小化无人机信息采集和传输能耗为目标的随机优化问题。基于Lyapunov优化理论，设计了信息时效性约束的虚拟队列，将原问题转化为保证系统稳定前提下的无人机数据采集与传输控制2个子问题，并分别提出了对应的启发式算法。仿真结果表明，相较于传统的队列调度方案，所提算法在保证信息时效性在一定范围的前提下，具备更快的收敛速率和更低的系统平均能耗开销。

高效融合全局和局部上下文特征的语义通信系统

罗鹏, 刘月玲, 张聿远, 曹阔, 赵海涛, 魏急波

2023, 44(7): 14-25. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023133

摘要 ( 175 )

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摘要：采用基于深度学习的端到端一体化设计方法，提出了一种基于扩展上下文语义特征的通信系统。区别于已有研究中只关注局部上下文而忽视全局上下文的问题，所提系统有机地融合了局部和全局上下文知识，利用扩展上下文知识进行语义编码和语义译码，提升了语义通信系统的可靠性。在发送端，采用基于扩展上下文的语义编码，实现高效的语义表征。在接收端，结合历史通信文本挖掘机制、上下文语义特征学习机制和基于启发式图搜索的译码策略，提升语义推理的准确性。与现有语义通信系统仿真对比结果表明，相较于传统通信系统和现有语义通信系统，所提系统在低信噪比下显著提升了通信系统的可靠性。

安全雾计算物联网的联合资源配置方法

张世铂, 高洪元, 苏雨萌, 程建华, 赵立帅

2023, 44(7): 26-37. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023134

摘要 ( 123 )

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摘要：当前雾计算物联网系统在物理通信传输过程中容易遭受窃听攻击，现有雾计算相关研究未能有效解决这一难题，为实现雾计算物联网的物理层安全（PLS）通信以此对抗多个窃听器的恶意窃听，提出一种物理层安全雾计算物联网（PSFC-IoT）系统，并分析所提系统在安全通信场景下的系统保密速率。针对网络的资源配置问题，提出一种基于量子种子优化算法（QBOA）的联合资源配置方法，并对所提方法的收敛性进行分析。仿真实验结果证明了所提模型的有效性，并揭示了各种环境参数对系统保密性能的影响。此外，仿真结果还表明，所提方法在各种通信场景下均能获得最佳的保密性能。

面向应急通信的多无人机协同信道建模研究

白露, 孙铭然, 黄子蔚, 冯涛, 程翔

2023, 44(7): 38-50. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023058

摘要 ( 238 )

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摘要：为了更好地进行应急通信的系统设计和技术研发，从而大力提升我国的安全风险防范和应急处置能力，面向应急通信场景开展了多无人机协同信道建模研究。首先，构建了城市地震和郊区暴雪两大典型应急环境中多无人机协同救援通信场景信道数据集，并据此对多无人机协同应急通信信道参数及其统计特性进行深度分析。其次，针对多无人机协同应急通信提出了一种更加通用的基于随机统计建模的信道模型，计算了多无人机协同应急通信下的信道冲激响应，并联合建模了多无人机高速移动和协同通信带来的协同时间-空间非平稳特性。最后，经过仿真实验，充分分析了多无人机协同应急通信在城市地震和郊区暴雪场景下的信道特性，为多无人机协同应急通信的实际实施起到了一定的指导作用。同时，所提信道模型的统计特性与在城市地震和郊区暴雪场景下的信道数据的统计特性拟合良好，验证了所提模型的有效性。

移动边缘计算中智能服务编排和算网资源分配联合优化方法

李云, 高倩, 姚枝秀, 夏士超, 梁吉申

2023, 44(7): 51-63. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023125

摘要 ( 222 )

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摘要：为了解决边缘网络环境中由于业务差异化、网络环境高度动态化以及算网资源部署去中心化造成的网络服务缓存和算网资源分配效率低等问题，研究并建立了一种去中心化的移动边缘计算服务编排和计算卸载模型；并在算力、存储、带宽等多维资源约束下，以最小化任务处理时延为目标，将服务缓存和算网资源分配联合优化问题抽象为部分可观测马尔可夫决策过程；考虑到服务请求时间依赖性及其与服务缓存间的耦合关系，引入长短时记忆网络来捕获时间相关的网络状态信息，进而提出基于循环多智能体深度强化学习的分布式服务编排和资源分配算法以自主决策服务缓存和算网资源分配策略。仿真结果表明，所提算法在缓存命中率、任务处理时延等方面具有显著的性能提升。

IRS辅助的星地融合认知网络中断性能分析

林敏, 郭怀波, 刘笑宇, 韩略, 谈苗苗, 杨绿溪

2023, 44(7): 64-75. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023124

摘要 ( 119 )

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摘要：分析了智能反射面（IRS）辅助的星地融合认知网络系统的中断性能。首先，针对卫星采用点波束技术服务地球站，而基站通过智能反射面扩大通信范围，并采用非正交多址接入（NOMA）技术服务多用户场景，在系统采用认知无线电技术来实现卫星主网络与地面次级网络之间频谱共享的情况下，建立以地面用户平均信干噪比最大化为目标的优化问题；其次，基于角度域的信道状态信息提出了一种低复杂度的IRS相移设计方案，从而得到智能反射面相移矩阵；接着，分别推导出地面用户在固定和移动2种情况下的中断概率闭合表达式。为了进一步分析系统性能，推导了高信噪比条件下系统的中断概率近似表达式。最后，计算机仿真验证了中断概率表达式的正确性，并分析了主要参数对系统性能的影响。

基于门限同态加密的自适应联邦学习安全聚合方案

马卓, 金嘉玉, 杨易龙, 刘洋, 应作斌, 李腾, 张俊伟

2023, 44(7): 76-85. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023140

摘要 ( 306 )

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摘要：针对当前联邦学习安全聚合算法应用在复杂网络环境时的通信瓶颈问题，提出一种基于门限同态加密的自适应联邦学习安全聚合方案。在保护梯度隐私的同时，用户根据当前可用带宽自适应压缩梯度，从而极大地降低联邦用户的通信开销。进一步地，在聚合梯度解密阶段，设计了一种全新的动态解密任务分发和梯度结合算法，缓解了用户上行通信压力。实验结果表明，当所提方案的数据通信量为现有方案的4%时，模型预测准确率仅损失1%。

基于异常行为的海洋气象传感网的入侵检测方法研究

苏新, 田天, Ziyang Gong, 周一青

2023, 44(7): 86-99. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023132

摘要 ( 102 )

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摘要：应对海洋气象传感网面临的异常数据流攻击，分析安全机制，针对其复杂庞大的网络结构和节点内分布极端不平衡的数据流，对基于异常行为的海洋气象传感网入侵检测方法进行研究，并搭建入侵检测系统。重点考虑数据集不平衡问题，使用深度生成网络 CVAE-GAN 学习数据集中少数类的分布，实现有效的数据生成。使用基于OPTICS的去噪算法清除多数类中噪声点，清晰化类别边界。从数据角度入手，降低数据集不平衡率，减小不平衡数据集对入侵检测系统的影响，提高分类器对少数类异常流量的识别能力。仿真结果表明，所提系统能够有效识别各类异常流量，尤其是少数类异常流量，所采用的不平衡数据集处理方法对分类器的检测能力有显著提高。

支持陷门撤销和编辑次数限制的可编辑区块链

陈越, 郝增航, 魏江宏, 胡学先, 杨冬梅

2023, 44(7): 100-113. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023135

摘要 ( 108 )

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摘要：针对已有支持陷门撤销的可编辑区块链方案虽可撤销陷门持有者的编辑权限，但不能限制利用陷门进行编辑的次数，存在编辑权限管理不够精细的问题，提出了编辑次数限制的变色龙哈希函数，并基于此给出了一个新的可编辑区块链方案。具体而言，所构造的方案包含主陷门和从陷门以及所生成的见证，其中，从陷门用于编辑数据，主陷门用于撤销从陷门，以达到撤销编辑权限的目的，而见证可将从陷门的编辑次数严格限制为一次。所提方案在标准的困难性问题假设下被证明是安全的。理论分析和仿真实验表明，与已有支持陷门撤销的方案相比，所提方案在安全性方面具有优势，且额外引入的计算开销较小，具有一定的实用性。

车联网中基于模糊评价密度聚类的共谋节点检测方法

张海波, 王大斌, 王汝言, 王冬宇

2023, 44(7): 114-123. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023096

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摘要：针对开放车联网环境中共谋恶意车辆带来的安全问题，设计了一种基于模糊评价密度聚类的共谋节点检测方法。首先，通过主观推荐信任、客观数据信任和历史信誉值实现车辆信誉更新。其次，设计两轮恶意车辆节点检测方法检测恶意车辆，第一轮利用模糊综合评价筛选出单个恶意车辆节点，第二轮根据单个恶意车辆节点，基于改进的密度聚类方法搜索出共谋恶意车辆节点，保证网络环境安全的可持续发展。实验结果表明，所提方法对恶意车辆有较高的识别率，当恶意车辆占比达到30%时，检测准确率仍能保持在90%以上。在不同恶意车辆占比下，检测召回率和检测F值整体保持较高数值，这表明所提方法具有较高的稳定性。针对总车辆节点的变化，性能评估指标的值变化幅度较小，仍然保持在80%～100%。

基于深度强化学习的计算卸载与资源分配策略

曾锋, 张政, 陈志刚

2023, 44(7): 124-135. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023139

摘要 ( 298 )

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摘要：为了扩大车载边缘网络的覆盖范围及其计算能力，提出了一种适用于空天地融合车载网的计算卸载架构。考虑计算任务的时延和能耗约束，以及空天地融合车载网的频谱、计算和存储约束，将计算卸载决策和资源分配的联合优化问题建模为一个混合整数非线性规划问题。基于强化学习方法，将原问题转换成一个马尔可夫过程，提出了一种深度强化学习算法以求解该问题，所提算法具有较好的收敛性。仿真结果表明，所提算法在任务时延和成功率方面优于其他算法。

基于图协同过滤模型的D2D协作缓存策略

陈宁江, 练林明, 欧平杰, 袁雪梅

2023, 44(7): 136-148. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023131

摘要 ( 99 )

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摘要：针对设备到设备（D2D）缓存中基站信号覆盖范围有限导致的难以获得足够数据来预测用户偏好的问题，提出了一种基于图协同过滤模型的 D2D 协作缓存策略。首先，构建图协同过滤模型，通过多层图卷积神经网络捕捉用户-内容交互图中的高阶连通信息，并利用多层感知机学习用户和内容之间的非线性关系来预测用户偏好。其次，为了最小化平均访问时延，综合考虑用户偏好和缓存时延收益，将缓存内容放置问题建模为马尔可夫决策过程模型，设计基于深度强化学习的协作缓存算法进行求解。仿真实验表明，与现有的缓存策略相比，所提缓存策略在不同的内容种类、用户密度和D2D通信距离参数下均取得了最优的性能效果。

基于参数寻优的立体声鲁棒水印算法

薛一鸣, 张金雨, 陈波涛, 杨正洪

2023, 44(7): 149-158. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023123

摘要 ( 69 )

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摘要：针对网络音频数据非法传播、隐私泄露等问题，提出了一种基于参数寻优的立体声鲁棒水印算法。首先利用立体声2个声道之间的相对关系对攻击的不敏感性，以2个声道的相对失真最小为目标，优化嵌入过程，修改奇数段的奇异值比值以嵌入水印，提高音频文件的感知质量。其次，针对不同音频文件，提出一种参数寻优算法用于寻找对每个音频文件最优的参数，更好地平衡了算法的不可感知性和鲁棒性。仿真实验结果证明，所提算法具有较好的不可感知性，并且对常规信号处理均具有较好的鲁棒性。

基于机器学习的光网络干扰攻击检测、识别与恢复方法

巩小雪, 庞嘉豪, 张琦涵, 徐长乐, 秦文帅, 郭磊

2023, 44(7): 159-170. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023127

摘要 ( 126 )

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摘要：光网络由于其结构的脆弱性，容易受到旨在中断通信服务的信号干扰攻击。基于此，提出了一种基于机器学习的攻击检测、识别与恢复框架。在攻击检测与识别方面，评估了 BiLSTM、1DCNN 和 7 种常规机器学习分类器（ANN、DT、KNN、LDA、NB、RF和SVM）在检测攻击是否存在，以及识别受到的不同类型的干扰攻击上的性能。在攻击恢复方面，提出了基于 BiLSTM-BiGRU 的干扰攻击恢复模型，分别用来恢复轻度带内、强度带内、轻度带外和强度带外干扰攻击。数值仿真结果表明，所提模型表现出优异的性能，检测与识别准确率高达99.20%，针对4种攻击的恢复率分别为95.05%、97.03%、94.06%和61.88%。

基于深度学习的SM4密码算法新型区分器

王慧娇, 张鑫, 韦永壮, 李灵琛

2023, 44(7): 171-184. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023141

摘要 ( 180 )

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摘要：针对大状态分组密码区分器的数据复杂度、时间复杂度和存储复杂度较高的问题，提出了一种建立长分组和长密钥分组密码算法深度学习区分器模型的方法，构建了 SM4 算法的神经区分器。借鉴密文差分能够提升区分器性能的思想，将密文对之间的部分差异信息作为训练数据的一部分，设计了神经区分器新数据输入结构，采用残差神经网络模型建立神经区分器，对长分组的训练数据集进行数据预处理。同时，针对所构建的区分器存在高特异度和低敏感度的现象，提出了一种模型再学习的改进策略。实验结果表明，基于深度学习的区分器模型获得了9轮SM4神经区分器，其4～9轮区分器的准确率最高可达100%、76.14%、65.20%、59.28%、55.89%和53.73%，所获得的差分神经区分器的复杂度和准确率远优于传统差分区分器，也是目前已知针对 SM4 密码算法最好的神经区分器，证明了深度学习方法在长分组密码安全性分析上的有效性和可行性。

有人无人网络化信息系统动态协同技术研究

叶海军, 王国峰, 冯志勇

2023, 44(7): 185-196. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023129

摘要 ( 129 )

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摘要：为满足有人无人编队信息安全共享和体系化动态协同需求，构建动态通信网络，首先设计网络化高精度系统时间同步方案，利用网络链路综合管理策略和无线信道按需优选算法，时间同步精度可达百纳秒级；其次构建适用于机载网络的数据隐私保护和安全共享方案，实现有人无人编队通信数据安全防护，并对性能和安全性进行分析讨论，证明所提方案具有可证明的高安全强度；同时设计有人无人编队动态协同模型，对各节点进行实时发现、认证和撤销，并进行合法性身份验证，通过多机协同构建多目标信息获取最优化分配方案，利用差异化数据传输同步数据，节省网络资源，提升数据传输效率，满足有人无人分布式动态协同需求。

新型电力系统分布式家庭光伏采集场景下的信任评估模型

李莉, 王小龙, 张之欣, 时榕良, 郭旭

2023, 44(7): 197-206. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023137

摘要 ( 89 )

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摘要：针对现有传感器网络信任评估模型不能直接用于新型电力系统分布式家庭光伏采集场景，难以满足高防御力、强计算力需求的问题，提出了一种基于多指标检测的分布式动态信任评估模型。首先，根据终端节点历史交互情况进行基于贝叶斯的通信信任评估；然后，对当前采集数据进行基于自身历史数据支持度的感知信任评估与基于概率密度的区域信任评估；最后，利用熵权法对通信信任、感知信任和区域信任的自适应权重进行计算，引入活跃系数与双重奖惩机制综合计算后实现信任值的动态更新。实验结果表明，该四层信任评估模型适用于新型电力系统环境，并可在 20 轮交互周期内有效检测出分布式家庭光伏采集场景中，对物理环境因素、设备质量因素、人为误操作和恶意入侵等情况下的异常节点，实现动态、精准的信任评估。

基于分层强化学习的中继卫星网络任务动态调度方法

刘润滋, 马天赐, 吴伟华, 要趁红, 杨清海

2023, 44(7): 207-217. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023130

摘要 ( 162 )

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摘要：近年来，随着各类紧急任务数量的不断增长，如何在控制对常规任务影响的同时保障系统的收益已成为中继卫星网络任务动态调度的巨大挑战。针对这一问题，以最大化紧急任务总收益和最小化常规任务破坏程度为目标，提出了一种基于分层强化学习的中继卫星网络任务动态调度方法。具体而言，为了兼顾系统的长期与短期性能，设计了由上、下级DQN实现的双层调度框架，上级DQN从长期性能出发决定临时优化目标，下级DQN根据优化目标决定当前任务的调度策略。仿真结果表明，与传统的深度学习方法以及部分处理动态调度问题的启发式方法相比，所提方法能够在降低常规任务破坏程度的同时提升紧急任务总收益。

基于特征选择和图卷积表示的JPEG图像隐写者识别

张倩倩, 张祎, 李浩, 马媛媛, 罗向阳

2023, 44(7): 218-229. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023128

摘要 ( 89 )

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摘要：针对JPEG图像隐写检测特征维度过高，导致用户间距离计算复杂且隐写者识别性能下降的问题，提出了一种基于特征选择和图卷积表示的JPEG图像隐写者识别方法。首先，提取每个用户图像集的隐写检测特征并度量特征的可分性，从中选取高可分的特征子集；接着，将用户表示为图结构，选取的高可分特征作为图中节点表示，通过训练图卷积神经网络来获得用户特征；最后，考虑类间可分性和类内聚集性，学习到能更大程度捕捉用户差异的表征，提高识别性能。基于常用的BOSSbase-1.01和BOWs图像库的大量实验结果表明，针对利用nsF5、UED、J-UNIWARD 等多种主流 JPEG 隐写方法在图像上嵌入秘密信息的隐写者，所提方法在降低特征维度和计算开销的前提下，多种嵌入比率下的识别准确率均在80.4%以上，并且在低嵌入比率下识别准确率具有明显优势。

“单显”矩阵下加权Laguerre-FDTD法在柱形结构中的应用研究

朱大伟, 陈海林, 沈忠文, 贾秀玲, 李镇

2023, 44(7): 230-242. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023126

摘要 ( 53 )

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摘要：为解决通信应用中时域有限差分（FDTD）算法在电磁波传播中的不足，构建“单显”矩阵下FDTD算法并应用至柱形结构。首先，结合弱条件稳定（WCS）和加权拉盖尔多项式（WLP）思想，建立新系数矩阵。其次，引入微扰项形成初值和迭代方程。最后，对z轴上的场进行特殊处理。算例证明，所提算法在电磁波传播中优于WCS-FDTD和WLP-FDTD算法，最佳提升83%的效率和88%精度，降低44%内存消耗。同时，对比传统FDTD算法，在不失精度的情况下，提升7个时间步长的效率，降低53%内存消耗。此外，在完全匹配层（PML）边界截断下，所提算法亦呈现良好的电磁波吸能性能，可不超过-60 dB。

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