通信学报

面向有人/无人协同的智能通信与组网关键技术：现状与趋势

尹浩, 魏急波, 赵海涛, 张姣, 王海军, 任保全

2024, 45(1): 1-17. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2024037

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系统总结了有人/无人协同的智能通信与组网领域的研究成果。首先，从有人/无人协同的应用场景出发，具体分析了其对通信组网的需求。然后，自底而上按照物理层、链路层、网络层的层次划分，深入阐述了通信信道建模、通信波形设计、组网架构与协议、智能协同等关键问题，分析了研究现状和代表性技术的特点。最后，面向更加智能、高效、灵活的有人/无人协同通信与组网，展望了可能的发展趋势和极具潜力的技术方向。

在线学习辅助的智能接收机设计与实现

孔凌劲, 梅锴, 刘潇然, 熊俊, 赵海涛, 魏急波

2024, 45(1): 18-30. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2024012

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为了解决复杂场景下的可靠通信问题，设计了一种在线学习辅助的正交频分复用（OFDM）智能接收机。该接收机能够判断信道环境是否发生改变，并在线收集样本数据进行训练，形成当前环境下最佳的接收参数。在OFDM系统的信道估计模块中，设计了基于样本含噪均方误差（MSE）的性能比较器作为信道环境变化的判断依据，并采用轻量化的神经网络结构以实现快速在线训练。最后，通过通用软件无线电外设（USRP）进行了实现和验证。仿真和空口实验表明，所提接收机能够有效感知并适应新的信道环境，并且在导频数量受限的情况下，接收性能和收敛速度均优于现有的机器学习方法。

有人机/无人机智能协同目标搜索和轨迹规划算法

卢卓, 吴启晖, 周福辉

2024, 45(1): 31-40. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2024003

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基于有人机/无人机智能协同平台，针对多个位置未知的干扰信号源搜索及轨迹规划进行了研究。考虑到搜索过程的实时性和动态性，提出了一种基于多智能体深度强化学习的有人机/无人机智能协同目标搜索和轨迹规划（MUICTSTP）算法。各无人机通过感知接收干扰信号强度在线决策轨迹规划，同时将感知信息和决策动作传给有人机来获得全局评估。仿真结果表明，该算法相比其他算法在长期接收干扰信号强度、碰撞等方面表现出更好性能，且获得更优的学习策略。

物联网数据收集中基于负载均衡的无人机-车联合轨迹规划

朱雨超, 王少尉

2024, 45(1): 41-53. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2024005

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为了提升大规模物联网数据收集的效率，提出了一种基于负载均衡区域划分的多无人机-车联合轨迹规划算法，其中，无人机作为空中基站收集物联网设备的数据，地面无人车作为移动电池更换站以弥补无人机能量的不足。为了缩短整体任务完成时间，优化目标为最小化所有无人机-车中最长的任务完成时间，将该问题建模为多站点车辆路由问题的一个变种，并从负载均衡的角度对其进行求解。具体来说，首先通过负载均衡区域划分算法将物联网设备分配到无人机-车的服务区，在此基础上，多站点无人机-车的轨迹规划问题退化为多个独立的单站点单组无人机-车的轨迹规划问题，进而设计联合轨迹规划策略优化各个服务区中的路径。数值结果验证了所提算法在任务完成时间和负载均衡度方面优于对比算法。

面向智能无人通信系统的因果性对抗攻击生成算法

禹树文, 许威, 姚嘉铖

2024, 45(1): 54-62. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2024036

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考虑到基于梯度的对抗攻击生成算法在实际通信系统部署中面临着因果性问题，提出了一种因果性对抗攻击生成算法。利用长短期记忆网络的序列输入输出特征与时序记忆能力，在满足实际应用中存在的因果性约束前提下，有效提取通信信号的时序相关性，增强针对无人通信系统的对抗攻击性能。仿真结果表明，所提算法在同等条件下的攻击性能优于泛用对抗扰动等现有的因果性对抗攻击生成算法。

基于全局-局部散度的多元时间序列无监督降维方法

李正欣, 胡钢, 张凤鸣, 张晓丰, 赵永梅

2024, 45(1): 63-76. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2024008

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针对传统降维方法不能直接应用于多元时间序列，现有的多元时间序列降维方法难以在保证降维有效性的同时大幅降低数据维度的问题，提出一种基于全局-局部散度的多元时间序列无监督降维方法。首先，提出一种特征序列提取方法，提取多元时间序列协方差矩阵的上三角元素，将其组合为特征序列。然后，以“局部散度最小、全局散度最大”为基本思想，提出一种无监督降维模型，在保持局部近邻关系的同时，尽可能保留全局信息。将特征序列作为输入，最小化所有样本点邻域方差之和，最大化邻域中心点方差。求解模型得到的投影矩阵能够实现多元时间序列的降维。最后，在 20 组公开数据集上，对所提方法进行了实验验证。结果表明，所提方法能够在保证降维有效性的同时，较大幅度地降低多元时间序列的维度。

基于六维语义空间的自动驾驶风险评估研究

陈亚男, 李昂, 吴丹

2024, 45(1): 77-93. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2024001

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针对自动驾驶中风险要素提取不充分、风险场景评估鲁棒性低等问题，提出一种基于六维语义空间的风险评估框架，包括基于六维语义空间的风险要素提取和基于知识图谱的风险场景评估。前者构建六维语义空间并将RGB和红外数据映射其中，利用模态间的关联提取丰富的数据特征，以获得显在和潜在的风险要素。后者通过语义角色标注和实体融合将风险要素凝练为知识图谱，并联合节点补全和风险等级函数设计知识图谱推理方法，实现准确的风险评估。仿真结果表明，较现有的MSMatch和iSQRT-COV-Net方法，所提方法在准确率、漏/虚警率和处理时间上均有优势。

基于分层结构的匹配量隐藏加密多重映射方案

陈晶, 李瀚星, 何琨, 加梦, 李雨晴, 杜瑞颖

2024, 45(1): 94-105. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2024002

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匹配量隐藏的加密多重映射（EMM）方案可以防止攻击者利用匹配量泄露推理搜索的明文，但是现有方案存在查询计算开销较大的问题。基于被检索数据的匹配量往往服从齐夫定律的特性，设计了一种分层结构的匹配量隐藏EMM方案。相对将全部键值匹配量填充至相等的朴素设计，所提方案将对整体数据的填充转为对多块子数据的填充，减少了存储开销，并实现了常数复杂度的查询开销。安全性分析表明，所提方案能够在查询结果无损的情况下实现匹配量隐藏。仿真结果表明，与当前最高效的方案XorMM相比，所提方案能够以增加10%的存储开销为代价，减小90%的查询计算开销，显著提高查询效率。

物联网场景下基于蜜场的分布式网络入侵检测系统研究

吴昊, 郝佳佳, 卢云龙

2024, 45(1): 106-118. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2024020

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为了解决物联网网络入侵检测系统无法识别新型攻击、灵活性有限等问题，基于蜜场提出了一种能有效识别异常流量和具备持续学习能力的网络入侵检测系统。首先，结合卷积块注意力模块的特点，构建专注于通道和空间双维度的异常流量检测模型，从而提高模型的识别能力。其次，利用联邦学习下的模型训练方案，提高模型的泛化能力。最后，基于蜜场对边缘节点的异常流量检测模型进行更新迭代，从而提高系统对新型攻击流量的识别准确度。实验结果表明，所提系统不仅能有效检测出网络流量中的异常行为，还可以持续提高对异常流量的检测性能。

可重构智能表面辅助通信系统时变级联信道估计

邵凯, 鲁奔, 王光宇

2024, 45(1): 119-128. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2024028

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针对可重构智能表面（RIS）辅助通信系统时变级联信道的估计中需解决的级联信道稀疏表示、时变信道参数跟踪和信号重构等关键问题，提出了一种结合 Khatri-Rao 积的分层贝叶斯卡尔曼滤波（KR-HBKF）算法。该算法首先利用信道的稀疏特性，通过Khatri-Rao积和克罗内克积变换得到RIS级联信道的稀疏表示，将RIS级联信道估计问题转化为低维度的稀疏信号恢复问题。然后，根据RIS级联信道的状态演化模型，在HBKF算法的预测模型中引入了时间相关性参数，应用改进的HBKF解决时变信道参数跟踪和信号重构问题，完成时变级联信道的估计。KR-HBKF 算法综合利用了信道的稀疏性和时间相关性，能以较小的导频开销获得更好的估计精度。仿真结果表明，与传统压缩感知算法相比，所提算法具有约 5 dB的估计性能提升，且在不同的时变信道条件下具有更好的鲁棒性。

基于改进混合量子遗传算法的二相编码雷达波形优化

张余, 赵婧, 贾彦国, 沈秀敏

2024, 45(1): 129-140. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2024022

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针对当前雷达波形优化算法搜索策略单一、适用范围受限的问题，提出了一种基于改进混合量子遗传算法的二相编码雷达波形优化算法。所提算法采用了一种新的自适应旋转角度策略，根据迭代次数和余弦相似度动态调整旋转角度，提高了算法的收敛速度、全局搜索能力和求解质量。仿真结果表明，与遗传算法、基本量子遗传算法和混合量子遗传算法相比，对于包含了单峰、多峰和非凸优化问题的6个标准测试函数，所提算法在质量和资源消耗上均表现更好；对于二相编码雷达波形优化，证实了使用所提算法优化波形是可行和有效的。

PRIDE轻量级密码的不可能统计故障分析

李玮, 孙文倩, 谷大武, 张爱琳, 温云华

2024, 45(1): 141-151. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2024019

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针对2014年美密会上提出的PRIDE轻量级密码的实现安全，提出了面向唯密文攻击假设的新型不可能统计故障分析方法，设计了卡方拟合优度-汉明重量区分器、卡方拟合优度-极大似然估计区分器等新型区分器。所提方法基于随机半字节故障模型，结合统计分布状态和不可能关系分析，围绕导入故障前后中间状态的变化，最少仅需432个故障即可恢复出PRIDE算法的128 bit原始密钥，且成功率达99%及以上。实验分析表明，所提方法不仅能减少故障数和耗时，而且进一步提升了准确率。该结果对轻量级密码的实现安全性提供了重要参考。

自适应聚类的图像块分级DCT混合数模无线传输方法

唐述, 杨鹏, 谢显中, 周广义, 李佳庆, 赵瑜

2024, 45(1): 152-166. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2024015

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提出了一种新颖的混合数模无线传输方法来实现高质量的图像传输。首先，从原始图像中减去先下采样后上采样的图像来得到残差层图像。其次，提出了一种自适应聚类的块分级离散余弦变换算法来有效去除残差层图像像素之间的相关性。最后，提出了一种基于图像块等级的不等功率分配策略来进一步提升接收端的图像质量。大量的实验结果表明，所提方法在定性评估和定量度量两方面都明显优于现有较成功的混合数模图像无线传输方法。

基于区块链且可验证的智能电网多维数据聚合与分享方案

陈建伟, 王姝妤, 张美平, 张桢萍

2024, 45(1): 167-179. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2024010

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针对如何支持轻量级多维数据聚合，实现系统整体过程中多维数据的双端完整性验证，以及处理云服务器集中化等问题，提出了一种基于区块链且可验证的智能电网多维数据聚合与分享方案。首先，为了满足智能电网对电量数据细粒度分析的需求，利用掩蔽值和霍纳法则实现了隐私保护多维数据聚合。在此基础上，针对现有数据聚合方案在云存储数据与第三方分享方面存在的数据完整性验证问题，借用基于 RSA 的乘法同态承诺方案和同态哈希函数的同态性设计了一种新的签名算法，使云服务器不仅可以验证聚合数据的完整性，还可以验证数据分享阶段的完整性，即实现了云存储数据的双端可验证性，并且可以抵抗内部攻击。同时，提出了一种基于联盟链多链的聚合数据分享体系结构，有效地避免单机处理瓶颈和易受攻击等集中化问题。理论分析证明了所提方案的安全性。性能实验表明，所提方案比已有方案具有更低的计算和通信成本。

基于雅可比显著图的电磁信号快速对抗攻击方法

张剑, 周侠, 张一然, 王梓聪

2024, 45(1): 180-193. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2024021

摘要 ( 32 )

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为了生成高质量的电磁信号对抗样本，提出了快速雅可比显著图攻击（FJSMA）方法。FJSMA 通过计算攻击目标类别的雅可比矩阵，并根据该矩阵生成特征显著图，之后迭代选取显著性最强的特征点及其邻域内连续特征点添加扰动，同时引入单点扰动限制，最后生成对抗样本。实验结果表明，与雅可比显著图攻击方法相比， FJSMA在保持与之相同的高攻击成功率的同时，生成速度提升了约10倍，相似度提升了超过11%；与其他基于梯度的方法相比，攻击成功率提升了超过20%，相似度提升了20%～30%。

7元旋转对称2-弹性函数的构造

杜蛟, 李琳, 赵紫薇, 李月月, 王天银

2024, 45(1): 194-200. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2024007

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基于旋转对称轨道的数对分布矩阵的性质，给出了所有7元旋转对称2-弹性函数的具体构造。结果表明，在 $F_{2}^{7}$ 上有且仅有280个非线性旋转对称2-弹性函数。进一步地，对于任意的奇数k，在 $F_{2}^{7 k}$ 上至少有280个非线性旋转对称2-弹性函数。

K-Modes聚类数据收集和发布过程中的混洗差分隐私保护方法

蒋伟进, 陈艺琳, 韩裕清, 吴玉庭, 周为, 王海娟

2024, 45(1): 201-213. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2024004

摘要 ( 31 )

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针对目前聚类数据收集与发布安全性不足的问题，为保护聚类数据中的用户隐私并提高数据质量，基于混洗差分隐私模型，提出一种去可信第三方的K-Modes聚类数据收集和发布的隐私保护方法。首先，使用K-Modes聚类数据收集算法对用户数据进行采样并加噪，再通过填补取值域随机排列发布算法打乱采样数据的初始顺序，使恶意攻击者不能根据用户与数据之间的关系识别出目标用户。然后，尽可能减小噪声的干扰，利用循环迭代的方式计算出新的质心完成聚类。最后，从理论层面上分析了以上3种方法的隐私性、可行性和复杂度，并利用3个真实数据集和近年来具有权威性的同类算法 KM、DPLM、LDPKM 等进行准确率、熵值的对比，验证所提方法的有效性。实验结果表明，所提方法的隐私保护和发布数据质量均优于当前同类算法。

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