通信学报

面向低空智联网频谱认知与决策的云边端融合体系架构

董超, 经宇骞, 屈毓锛, 周博, 黄洋, 贾子晔, 戴海鹏, 吴启晖

2023, 44(11): 1-12. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023228

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介绍了面向低空智联网频谱认知与决策这一典型应用场景的新型体系架构。首先，分析了低空智联网频谱安全管控与高效共享面临的挑战，凝练了亟待解决的关键科学问题。其次，以云边端深度融合支撑低空智联网频谱管控和共享为思路，提出了面向低空智联网频谱认知与决策的云边端融合体系架构。接着，探讨了基于云边端融合的低空智联网频谱快速精准认知与敏捷适变决策等关键技术。最后，介绍了该体系架构的未来研究方向。

面向无线电数字孪生的多感知节点卷积融合身份识别算法

魏国峰, 丁国如, 焦雨涛, 徐以涛, 郭道省, 汤鹏

2023, 44(11): 13-24. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023227

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电磁空间是赋能统筹海、陆、空、太空、网络的重要纽带，电磁目标识别为电磁空间的孪生构建提供了重要的无线电目标身份信息，使其可以在数字空间描述、刻画物理空间的电磁目标身份态势。然而，单个感知节点易受到干扰、识别性能受限，错误的识别结果将会为孪生提供虚实不一致的身份信息。为此，面向电磁空间无线电数字孪生的需求，首先构建了面向无线电数字孪生的无线电目标识别框架，然后提出了面向无线电数字孪生的多感知节点卷积神经网络个体身份融合识别算法。通过在实际场景中部署多节点识别网络，相比于距离最近的单感知节点，识别性能提高了6.29%，提供了更加准确的个体身份信息。

电磁频谱多维态势压缩测绘技术研究进展

沈锋, 丁国如, 李婕, 周博, 吴启晖

2023, 44(11): 25-42. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023174

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在日益复杂的电磁频谱环境中，精准获取完备的频谱态势信息是做出准确频谱决策的重要前提。首先，介绍了频谱测绘并对比了其与频谱感知的主要区别。接着，综述了现有频谱态势生成方法的研究现状。然后，提出了异构性、大尺度缺失、动态性、环境复杂性等挑战下的多维频谱态势压缩测绘技术研究工作，有效弥补了传统频谱态势生成方法忽略频谱态势感知过程而导致的频谱测绘框架不完整性，该研究可进一步为提升频谱利用效率、增强频谱安全维护以及强化军事电磁对抗的决策提供更精准的指导。最后，对未来频谱压缩测绘的发展趋势进行了展望。

通信感知一体化原型验证的研究现状与发展趋势

杨杰, 黄艺璇, 杜涛, 阙杭, 夏树强, 金石

2023, 44(11): 43-54. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023205

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针对技术落地面临的实际挑战，对通信感知一体化原型验证的研究现状和发展趋势进行了阐述和总结。首先，概括基于单节点的通信感知一体化原型系统在定位、环境制图、成像、波形设计和波束追踪等方面的研究进展和实测性能。接着，从车联网和物联网场景入手，分析基于多点协作的通信感知一体化原型系统的实际增益。然后，聚焦基于跨设备的通信感知一体化原型验证，总结各传感器的优劣势和实测融合效果。最后，针对现有原型验证遇到的问题和挑战，指出通信感知一体化系统实现和技术验证的研究趋势。

用户密集环境下基于边缘智能的直播视频传输优化机制

顾晓丹, 吴文甲, 凌振

2023, 44(11): 55-66. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023232

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针对传统直播视频传输优化机制部署在服务器侧，无法快速响应用户终端所处的无线网络环境动态变化的问题，提出基于边缘智能的直播视频传输优化机制S-Edge。该机制部署在基于OpenWrt的无线接入点上，综合利用占空比、信噪比等无线信道状态信息，基于模糊逻辑理论对终端优先级及传输速率进行智能决策，并通过分层令牌桶的主动队列管理和业务需求驱动的无线传输速率自适应控制技术，实现直播视频终端业务的实时调度。为了验证所提机制 S-Edge 的有效性和性能，在真实场景下搭建基于多射频接口的硬件实验平台并开展用户密集无线网络环境下的实验。实验结果表明，S-Edge可以显著降低平均时延和丢包率，有效提升用户密集环境下直播视频传输业务的服务质量指标。

多接入边缘计算网络的资源共享与激励机制

宋良均, 孙罡, 孙健, 虞红芳

2023, 44(11): 67-78. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023210

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针对“云-边-端”三层边缘网络架构，提出了一种三方激励机制辅助的边缘设备资源共享算法以管理和分配共享资源。首先，考虑单点网络拥塞、全网覆盖率约束、有限资源约束和传输成本约束，将边缘设备抽象为不同的功能性节点并设计基于凸包络的共享节点选择算法，实现了全覆盖、低能耗的共享资源部署方案。其次，针对在边缘设备上分配共享资源导致的附加成本问题，基于共享资源租赁模式设计了三方共享激励机制，保障了边缘设备长期稳定地参与共享机制。仿真结果表明，相较于现有算法，所提算法的系统能耗和节点收益都有显著的改善。

异构边缘计算环境下异步联邦学习的节点分组与分时调度策略

马千飘, 贾庆民, 刘建春, 徐宏力, 谢人超, 黄韬

2023, 44(11): 79-93. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023196

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为了克服异构边缘计算环境下联邦学习的3个关键挑战，边缘异构性、非独立同分布数据及通信资源约束，提出了一种分组异步联邦学习（FedGA）机制，将边缘节点分为多个组，各个分组间通过异步方式与全局模型聚合进行全局更新，每个分组内部节点通过分时方式与参数服务器通信。理论分析建立了 FedGA 的收敛界与分组间数据分布之间的定量关系。针对分组内节点的通信提出了分时调度策略魔镜法（MMM）优化模型单轮更新的完成时间。基于FedGA的理论分析和MMM，设计了一种有效的分组算法来最小化整体训练的完成时间。实验结果表明，FedGA和MMM相对于现有最先进的方法能降低30.1%～87.4%的模型训练时间。

联邦学习中的模型逆向攻防研究综述

王冬, 秦倩倩, 郭开天, 刘容轲, 颜伟鹏, 任一支, 罗清彩, 申延召

2023, 44(11): 94-109. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023209

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联邦学习作为一种分布式机器学习技术可以解决数据孤岛问题，但机器学习模型会无意识地记忆训练数据，导致参与方上传的模型参数与全局模型会遭受各种隐私攻击。针对隐私攻击中的模型逆向攻击，对现有的攻击方法进行了系统总结。首先，概括并详细分析了模型逆向攻击的理论框架；其次，从威胁模型的角度对现有的攻击方法进行总结分析与比较；再次，总结与比较了不同技术类型的防御策略；最后，对现有模型逆向攻击常用的评估标准及数据集进行汇总，并对模型逆向攻击现有的主要挑战以及未来研究方向进行总结。

边缘智能下基于强化学习的车联网路由协议

刘冰艺, 刘煜昊, 韩玮祯, 夏振厂, 吴黎兵, 熊盛武

2023, 44(11): 110-119. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023187

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为实现复杂城市车联网环境下高可靠、自适应的数据包路由协议，提出一个端-边-云边缘智能架构，该架构包括终端用户层、边缘协作层和云计算层。在所提边缘智能架构的基础上，设计了一个基于多智能体强化学习的数据包路由协议。实验结果表明，相比于现有的紧急消息传输机制、基于交叉路口雾节点的分布式路由协议和基于双深度Q网络的路由协议，所提协议在消息传输时延和接收率方面分别取得29.65%～44.06%和17.08%～25.38%的优化。

基于异构导频能量估计的边缘节点导频攻击检测算法

王仕果, 田淑娟, 邓清勇

2023, 44(11): 120-128. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023231

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针对边端协同联邦学习中边缘服务器与设备终端频繁交互更新模型和梯度参数时，窃听者容易通过导频攻击干扰信道估计，从而达到降低模型更新效率和窃取模型参数的问题，基于异构导频能量估计提出一种导频攻击检测算法。首先，通过深入分析导频攻击对系统安全速率的影响，构建联邦学习导频攻击系统模型。进而，基于随机分割和加密方法提出一种信号平均能量差的导频攻击检测方法，能够准确地检测出潜在的导频攻击并进行污染信道的恢复。实验结果表明，与其他已有算法相比，所提算法适用于检测发射功率小、隐蔽性强的导频攻击，基于恢复的信道状态信息进行预编码可以大幅度提高边缘服务器的数据传输速率。

算力网络中面向计算重用的任务调度优化

马云霄, 吴忠辉, 徐祖云, 衷璐洁, 许长桥

2023, 44(11): 129-142. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023206

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为应对未来算力需求爆炸性增长所带来的挑战，将计算重用技术引入算力网络中，通过重用计算任务结果，来缩短服务时延并减少计算资源消耗。在此基础上，提出基于服务联盟的上下文感知在线学习算法。首先，设计重用指数来减少额外查找时延；然后，基于服务联盟机制进行在线学习，根据上下文信息及历史经验做出计算任务调度决策。仿真实验结果表明，所提算法在服务时延、计算资源消耗等方面均优于基准算法。

运动平台分布式功率合成效能分析

郭文博, 杜嘉鑫, 杨健, 严牧, 赵宏志, 邵士海

2023, 44(11): 143-150. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023219

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针对运动平台的位置摄动问题，分析了位置摄动对分布式功率合成效能影响，建立了存在位置摄动的分布式功率合成模型，推导了平均远场波束图、互补累积分布函数表达式以及 3 dB 波束宽度近似表达式。理论分析和数值仿真表明，位置摄动加剧会导致分布式功率合成的平均远场波束图、峰值功率、3 dB波束宽度和互补累积分布函数不断恶化。当位置摄动达到信号波长的 9%时，运动平台进行分布式功率合成后的信号峰值功率下降到其理论上限的90%。

基于卷积神经网络的车载数字孪生持续认证方案

赖成喆, 张鑫伟, 李冠颉, 郑东

2023, 44(11): 151-160. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023229

摘要 ( 110 )

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为了解决无人驾驶通信过程中存在的车辆身份合法性问题，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的车载数字孪生持续认证方案进行车辆身份合法性验证。具体来说，数字孪生获取车辆传感器收集的数据，用于训练部署在数字孪生上的CNN，然后执行主成分分析为分类器选择合适的典型特征。利用CNN提取的特征，在注册阶段训练一类支持向量机（OC-SVM）分类器，在认证阶段进行数据分类，进而将当前车辆验证为合法或者恶意车辆。仿真结果表明，所提方案在性能和准确率方面优势突出并优于现有方案。

面向认知通信防护的穿透式干扰效能评估方法

孙志国, 肖硕, 吴毅杰, 李诗铭, 王震铎

2023, 44(11): 161-172. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023195

摘要 ( 66 )

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在认知通信对抗场景下，为了支撑“通信模块/参数与干扰的多维正交配置式通信防护”的实施，干扰效能需要具备模块级响应能力，提出一种穿透式干扰效能评估方法。首先，选取各信号处理模块的核心参数作为评估参量；然后，采用层次分析法和熵权法确定指标权重，通过专家权重分配解决了层次分析法中的协同问题，通过非均匀映射解决了熵权法中的权重分配问题；最后，通过博弈论权衡主客观权重，利用优劣解距离法判断干扰效能；并对 Link16 数据链的干扰效能进行评估实验，综合考虑了干扰类型、干扰频点个数、干扰时间和系统类型等多个方面。实验结果表明，穿透式干扰效能评估方法不仅可以直观展示评估结果与指标参数之间的关系，而且具有良好的干扰区分能力。

RIS辅助的LDPC乘积码编码中继协作系统构建与性能分析

张顺外, 王金

2023, 44(11): 173-182. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023212

摘要 ( 75 )

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为实现极其可靠信息传输，针对融合可重构智能表面（RIS）技术与编码中继协作技术系统展开研究，建立了RIS辅助的低密度奇偶校验（LDPC）乘积码编码中继协作系统模型；利用LDPC乘积码，信源节点对信息矩阵行编码，中继节点对信息矩阵列编码；提出了一种高效联合迭代译码算法，目的节点对接收的两路信号分别进行LDPC行译码与LDPC列译码，并迭代更新信息位的对数似然比，再判决输出。理论推导了所提系统的中断概率以及有限码长信道容量的闭合解。理论分析与仿真结果表明，所提系统性能明显优于传统编码中继协作系统，而且随着RIS反射单元数量增加，优势变得更明显；随着LDPC乘积码码长增加，所提系统的有限码长信道容量逐渐逼近理想信道容量。

异构联邦双向知识蒸馏传递半监督调制类型识别

齐佩汉, 丁渊磊, 尹凯, 徐佳波, 李赞

2023, 44(11): 183-200. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023191

摘要 ( 106 )

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新一代移动通信系统的规模化部署和快速发展支撑巨量多样物联网设备的广泛应用。然而物联网设备的分布式应用导致的私有数据迥异和本地处理模型差别，严重制约全局智能模型的聚合能力。因此，针对认知物联网中智能调制类型识别面临的数据异质、模型异构和标记不足等问题，提出异构联邦双向知识蒸馏传递半监督调制类型识别算法，通过变分自编码器在云端生成公开伪数据集支持上行全局知识蒸馏，自适应共享至本地辅助下行异质知识蒸馏，并在蒸馏过程中内嵌半监督算法。仿真结果表明，在通信信号处理领域中，所提算法的有效性和适用性优于现有的联邦学习算法。

基于扩散模型的室内定位射频指纹数据增强方法

艾浩军, 曾维珂, 陶荆杰, 徐锦盈, 常含笑

2023, 44(11): 201-212. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023200

摘要 ( 107 )

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射频指纹室内定位方法通过在离线阶段采集足量信号指纹建立密集指纹库保证定位精度。为降低指纹采集成本，提出一种基于扩散模型的射频指纹数据增强方法（FPDiffusion）。首先建立指纹序列的时序图表示，通过高斯加噪方法实现扩散模型的前向过程，反向过程采用U型自编码器网络，根据射频指纹特性设计了网络的损失函数，最后给出了基于稀疏指纹生成稠密指纹的计算过程。实验结果表明，在仅有少量有标签指纹的情况下， FPDiffusion方法在K-近邻（KNN）和卷积神经网络（CNN）算法上的定位误差降低率分别达到76%和28%，在KNN上的定位精度相比高斯过程回归（GPR）和GPR-GAN方法有显著提升。

xStripeMerge：基于纠删码存储的高效宽条带生成方法

郑美光, 化韬斐, 张心宇, 胡志刚

2023, 44(11): 213-224. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023217

摘要 ( 68 )

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为了解决纠删码存储系统的已有宽条带生成方法中扩容方案将产生大量宽条带生成带宽，合并方案受限于双条带的问题，提出了一种针对多条带合并下的宽条带生成问题的高效宽条带生成方法。定义了多条带合并过程的2个关键算子，并将宽条带生成问题建模为组合优化问题，提出了优先寻找具有小的奇偶校验块传输成本的窄条带组合方案的高效宽条带生成方法 xStripeMerge。实验结果表明，与目前最优的存储扩容方法相比， xStripeMerge 可以减少 75%宽条带生成带宽。xStripeMerge 的时间和空间复杂度远优于扩展的双条带合并方法， xStripeMerge可以在更短的时间内获得与其性能相近的宽条带生成方案，并且xStripeMerge可以适用于大规模存储系统。

基于三方生成对抗网络的隐蔽通信方法

于季弘, 林子砚, 叶能, 杨凯, 安建平

2023, 44(11): 225-236. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023215

摘要 ( 75 )

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针对隐蔽通信中隐蔽信息的传输隐蔽性与解调准确性联合优化问题，设计了一种新型三方生成对抗网络（TripartiteGAN），提出了基于该神经网络的隐蔽通信方法，并给出理论性能分析。TripartiteGAN 隐蔽通信方法从幅度和相位等维度对经传统数字调制后的隐蔽信号进行优化，使最终生成的隐蔽信号与公开的合法信号叠加发送后，其信号分布逼近仅存在合法信号时的分布。该方法可以应对利用神经网络进行信号监测的侦听方，此侦听方不需要发送方功率特征先验信息，不需要人为确定检测阈值。仿真实验结果表明，在加性白高斯噪声信道下，所提 TripartiteGAN 隐蔽通信方法在保证隐蔽信息接收方解调准确率的同时，可使侦听方判决当前信号是隐蔽信号或合法信号的概率均逼近 0.5。该方法的解调准确率和隐蔽性均优于现有基于生成对抗网络的隐蔽通信方法。

硬件损伤下IRS辅助下行NOMA短包通信性能分析

袁磊, 徐婧, 莫名秀, 雷妍

2023, 44(11): 237-248. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023201

摘要 ( 69 )

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分析了莱斯信道下硬件损伤对采用非正交多址接入的智能反射表面（IRS）辅助下行两用户短包通信（SPC）系统性能的影响。IRS利用统计信道状态信息进行相位调整。首先，利用中心极限定理、矩匹配方法、SPC相关理论及高斯-切比雪夫正交积分法推导了两用户平均块错误率的解析表达式；其次，在用户可靠性约束下利用二分法和一维搜索算法给出了最优功率分配方案来最小化系统传输时延；最后，仿真结果验证了理论分析的正确性并显示硬件损伤对SPC的影响比长包通信更加显著。

PSR-SQUARES：基于程序空间约简器的SQL逆向合成系统

窦全胜, 张顺, 潘浩, 王荟贤, 唐焕玲

2023, 44(11): 249-259. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023203

摘要 ( 43 )

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针对SQUARES程序空间增长过快，导致程序合成效率偏低的问题，在SQUARES的基础上，增加了以深度神经网络为核心的程序空间约简器，将给定的＆lt;被查询表，查询结果＆gt;示例表示成二维张量，作为深度神经网络的输入，网络的输出是关于目标 SQL 语句合成规则的相关性标记向量。约简器根据神经网络的输出结果，采用末N位淘汰策略，删除与目标SQL语句相关性弱的合成规则，以减少候选SQL语句的生成和验证，提升系统合成效率。对约简器中深度神经网络的结构设计、训练样本集的生成方法和网络训练过程进行了详细描述。同时将PSR-SQUARES与当前有代表性SQL逆向合成系统进行实验对比，实验结果表明，PSR-SQUARES的综合性能不同程度地优于其他合成系统，平均合成时间由SQUARES的251 s降低至130 s，目标程序合成成功率由80%提升至89%。

面向目标检测的对抗攻击与防御综述

汪欣欣, 陈晶, 何琨, 张子君, 杜瑞颖, 李瞧, 佘计思

2023, 44(11): 260-277. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023223

摘要 ( 373 )

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针对近年来目标检测对抗攻防领域的研究发展，首先介绍了目标检测及对抗学习的相关术语和概念。其次，按照方法的演进过程，全面回顾并梳理了目标检测中对抗攻击和防御方法的研究成果，特别地，根据攻击者知识及深度学习生命周期，对攻击方法和防御策略进行了分类，并对不同方法之间的特点和联系进行了深入分析和讨论。最后，鉴于现有研究的优势和不足，总结了目标检测中对抗攻防研究面临的挑战和有待进一步探索的方向。

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