通信学报

车联网中视频语义驱动的资源分配算法

陈九九, 冯春燕, 郭彩丽, 杨洋, 孙启政, 朱美逸

2021, 42(7): 1-11. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2021080

摘要 ( 537 )

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针对车联网中视频语义理解等智能计算业务需求下传统资源分配方式不再适用的问题，研究了视频语义驱动的资源分配算法。首先，以目标检测任务为例，提出视频语义驱动的资源分配指导模型并给出模型参数的求解算法；其次，构建了车联网场景中视频语义驱动的资源分配优化问题，将该问题转化成凸问题并利用凸优化算法求解；进一步，为降低凸优化算法的复杂度，提出了基于强化Q学习的资源分配算法；最后，仿真验证了所提资源分配算法的性能优势。

自适应的时空多样性联合调度策略设计

仝青, 郭云飞, 霍树民, 王亚文, 蔄羽佳, 张凯

2021, 42(7): 12-24. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2021119

摘要 ( 316 )

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为了解决多样性系统在单一多样性策略下存在防御能力、防御代价和服务质量难以兼顾的问题，首先基于调度异构性、执行体安全性和空间多样性度量方法构造不同安全等级下的调度对象选择序列；然后根据对威胁环境的粗粒度评估，综合决策调度时机以及调度对象。通过在云环境下实现时空多样性Web服务系统，对所提调度策略进行攻防实验测试，并与已有调度策略进行了对比。结果显示，所提调度策略在可接受的防御代价增长范围内，显著提高了系统的防御能力，同时维持了较高的服务质量。

智能变电站通信业务优先级及其队列调度方法

李俊娥, 陆秋余, 刘剑, 袁凯, 田薇, 彭弼君

2021, 42(7): 25-40. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2021107

摘要 ( 271 )

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电网的发展对智能变电站提出了全站一网的要求。为满足多种通信业务的不同服务质量（QoS）需求，并保证网络拥塞时关键业务的实时性与可靠性，提出了一种智能变电站业务优先级及其队列调度方法。综合考虑业务时延要求、业务对电网运行控制的重要度和业务流量大小3种因素，对站内通信业务进行了优先级划分；针对新的业务优先级，结合严格优先级队列（SPQ）算法和赤字加权轮询（DWRR）算法的优点，设计了分层级赤字加权轮询（HDWRR）队列调度算法。仿真结果表明，所提方法对恶意流量具有较好的隔离能力，在网络拥塞时仍能保证智能变电站关键业务的实时可靠传输。

基于犹豫模糊集的不等长序列识别方法及应用

李双明, 关欣, 孙贵东

2021, 42(7): 41-51. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2021118

摘要 ( 209 )

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针对不等长序列难以识别的问题，提出了一种基于犹豫模糊距离测度的识别方法。首先，从模糊数的角度对问题加以描述，用格贴近度建立了不等长序列的犹豫模糊信息识别模型。其次，定义了犹豫模糊数的均值、方差、相对范围、犹豫度4个特征，结合较短部分的隶属度差值，定义了犹豫模糊广义集成特征距离测度和广义加权集成特征距离测度，其满足度量空间的相关性质，并给出了严格的数学证明过程。最后，提出了用于确定权重信息的熵测度法和支撑度法，给出了基于犹豫距离测度的 VIKOR 识别方法。从数值算例、能源策略选择和目标识别3个方面进行了仿真验证，结果验证了所提方法的有效性和可行性。

公有云中身份基多源IoT终端数据PDP方案

王化群, 刘哲, 何德彪, 李继国

2021, 42(7): 52-60. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2021077

摘要 ( 290 )

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针对公有云中多源物联网（IoT）数据完整性验证问题，提出了一种身份基多源 IoT 终端数据可证明数据持有（ID-MPDP）方案。首先，给出了ID-MPDP方案的系统模型和安全模型的形式化定义。然后，使用RSA设计了具体的ID-MPDP方案。最后，给出了该方案的性能分析和安全性分析。性能分析和安全性分析结果表明，该方案是可证安全的、高效和可转换的，并具有以下优势：可用于多源IoT终端的数据完整性检测；具有较低的块扩展率；使用身份基公钥密码技术，消除了证书管理；满足可转换性。

基于高阶路径相似度的复杂网络链路预测方法

顾秋阳, 吴宝, 池仁勇

2021, 42(7): 61-69. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2021055

摘要 ( 275 )

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针对目前链路预测方法普遍存在精度不高、效率低等问题，提出了基于高阶路径相似度的复杂网络链路预测方法。首先，利用路径作为判别特征对复杂网络中的缺失链接进行预测，以实现资源的有效分配，并通过惩罚公共近邻对信息泄露进行限制。其次，将高阶路径作为判别特征，对种子节点对间的可用长路径实施惩罚。最后，利用多个真实复杂网络数据集进行数值算例。实验结果表明，与其他基线方法相比，所提方法具有更优的精度与效率。

基于端址重载的SDN包转发验证

吴平, 常朝稳, 马莹莹

2021, 42(7): 70-83. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2021108

摘要 ( 202 )

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针对软件定义网络（SDN）现有转发验证机制因嵌入额外的分组字段所带来的通信开销大的问题，提出基于端址重载的包转发验证机制。其核心思想是入口交换机重构数据分组端口和地址信息实现端址重载，下游交换机基于重载的端址信息实现数据分组的概率验证，控制器统计路径中节点验证有效和无效的数据分组信息并定位异常；理论分析给出了恶意注入与丢弃攻击异常检测阈值；最后实现了所提机制并对其进行了评估。实验结果表明，所提机制以引入不超过10%的转发时延、低于8%的吞吐率损失实现高效转发及有效的异常定位。

基于一维CNN的多入多出OSTBC信号协作调制识别

安泽亮, 张天骐, 马宝泽, 邓盼, 徐雨晴

2021, 42(7): 84-94. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2021142

摘要 ( 305 )

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为识别多入多出正交空时分组码（MIMO-OSTBC）系统所采用的调制样式，提出了一种基于一维卷积神经网络（1D-CNN）的协作调制识别算法。首先，采用迫零盲均衡来提升不同调制信号间区分度，并选用天然无损的同相正交（I/Q）信号作为浅层特征；然后，设计并训练基于 1D-CNN 的识别模型，从浅层特征中提取深层特征；最后，采用投票决策和置信度决策融合策略，提升多天线接收端协作识别精度。实验结果表明，所提算法能有效识别{BPSK,4PSK,8PSK,16QAM,4PAM}5种调制方式，当信噪比大于或等于-2 dB时，识别精度可达100%。

基于生成对抗网络的僵尸网络检测

邹福泰, 谭越, 王林, 蒋永康

2021, 42(7): 95-106. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2021082

摘要 ( 679 )

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为了解决僵尸网络隐蔽性强、难以识别等问题，提高僵尸网络检测精度，提出了基于生成对抗网络的僵尸网络检测方法。首先，通过将僵尸网络流量中的数据包重组为流，分别提取时间维度的流量统计特征和空间维度的流量图像特征；然后，基于生成对抗网络的僵尸网络流量特征生成算法，在2个维度生产僵尸网络特征样本；最后，结合深度学习在僵尸网络检测场景下的应用，提出了基于DCGAN的僵尸网络检测模型和基于BiLSTM-GAN的僵尸网络检测模型。实验表明，所提模型提高了僵尸网络检测能力和泛化能力。

多接收机自由扩散分子通信信道建模

孙卓, 鲍煦, 林颉, 张文策

2021, 42(7): 107-116. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2021151

摘要 ( 240 )

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考虑点源、一对吸收机和透明机共存场景，在透明机接收分子概率模型基础上引入干扰因子，考虑空间中吸收机对该透明机接收分子的影响，建立吸收机干扰下点源-透明机信道模型，并结合人工神经网络使用Levenberg-Marquardt算法对信道模型参数进行学习和预测。仿真结果不仅验证了所提信道模型的有效性，还表明空间中任意点峰值时刻与点源到该点的距离平方成正比，与分子扩散系数成反比，峰值时刻不受空间中的吸收机影响。

基于结构链逆向的内存碎片文件雕刻算法

李炳龙, 周振宇, 张宇, 张和禹, 常朝稳

2021, 42(7): 117-127. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2021143

摘要 ( 208 )

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为解决内存映像中碎片证据文件提取问题，针对doc、pdf等常见文件类型，提出了一种基于内存映像的碎片文件雕刻模型。基于该模型，设计了基于文件对象结构链逆向的碎片文件雕刻算法，能够获取遗留在内存中的文件数据。实验结果表明，该算法能够成功从内存映像中雕刻出文件相关的元数据信息，例如文件名、文件来源及操作行为等，雕刻精确度达到 100%；而且在典型应用情况下，文件内容数据雕刻精度达到 87.5％，远高于基于磁盘文件雕刻算法的精确度。

基于无证书签密的车联社会网络安全通信机制

张文波, 黄文华, 冯景瑜

2021, 42(7): 128-136. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2021144

摘要 ( 313 )

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针对车联社会网络（VSN）的通信安全问题，提出了一种高效的无证书签密方案，在随机预言模型下基于计算性Diffie-Hellman和椭圆曲线离散对数困难性问题证明了所提方案的安全性，为VSN成员间的通信提供了机密性和不可伪造性保护。采用假名机制解决 VSN 中的隐私保护问题时，在不需要安装额外防篡改装置的条件下，提出了一种车辆假名及其密钥的自生成机制。性能分析表明，所提方案可有效减少通信量，并可显著减少密钥生成中心的计算负担。

基于深度图嵌入的无人机自组网链路预测

舒坚, 王启宁, 刘琳岚

2021, 42(7): 137-149. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2021083

摘要 ( 335 )

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针对无人机自组网的拓扑时变、节点移动、间歇性连接等特点，提出用时序化图嵌入模型对预处理后的无人机自组网进行表征，基于线性概率计算采样间隔以提高采样效率，将网络结构特征映射为节点间关系，并采用对抗训练提取节点上下文语义特征。利用长短期记忆网络提取无人机自组网的时序特征，预测下一时刻的网络连接情况。采用AUC、MAP、Error Rate作为评价指标。Ns-3仿真实验表明，与Node2vec、DDNE、E-LSTM-D等方法相比，所提方法具有更高的预测准确率。

基于公交车缓存的车联网位置隐私保护方案

崔杰, 陈学峰, 张静, 魏璐, 仲红

2021, 42(7): 150-161. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2021132

摘要 ( 466 )

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为了解决车联网中车辆用户使用基于位置的服务（LBS）时真实位置的泄露问题，提出一种基于公交车缓存的位置隐私保护方案。公交车先根据其线路信息向LBS提供商获取兴趣点（POI）池，然后在行驶时根据其当前位置从POI池中挑选部分POI数据形成POI列表并广播给周围私家车。私家车在接收到广播信息后，验证公交车身份，然后将POI列表存储到车辆的本地缓存中。当私家车需要查询POI信息时，首先在本地缓存中进行检索，若缓存未命中再以 k-匿名的方式向 LBS 提供商发送查询请求。仿真实验结果表明，所提方案通过减少私家车与LBSP的通信次数，能够降低私家车真实位置泄露的可能性，从而有效提高私家车的位置隐私保护水平。

基于谱聚类的异构蜂窝超密集网络高能效资源分配算法

王雪, 刘京, 孙佳妮, 张继真, 钱志鸿

2021, 42(7): 162-175. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2021141

摘要 ( 294 )

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为了解决5G移动通信超密集场景下功耗较大、频谱紧张、能效不高等问题，针对两层异构蜂窝非正交多址接入网络，提出了一种基于能效最大的资源分配算法。在超密集场景下行通信链路中，通过分步求解频率资源分配和功率分配方案将NP-hard优化问题转化为确定性的约束寻优问题，提出了基于谱聚类用户分组算法和改进的k-means基站聚类分簇算法，得到不同用户组的频率资源分配方案。基于Dinkelbach方法将能效优化的分式问题转化为可求解的连续凸优化问题，并通过拉格朗日乘子迭代算法实现功率分配。从基站分簇、用户分组、资源块分配与功率分配方面共同优化系统能效，最大限度地削弱基站簇间干扰与簇内干扰。仿真结果表明，所提算法在能效和计算效率相较对比算法均有明显优化。

基于深度学习的传感云sink节点最优能效SWIPT波束成形设计

王哲, 李陶深, 葛丽娜, 张桂芬, 吴敏

2021, 42(7): 176-188. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2021131

摘要 ( 233 )

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为了解决传统基于最优化方法所设计的无线网络资源管理策略通常复杂度较高且实时性差，不利于在线决策制定的问题，针对基于SWIPT的传感云系统，建立汇聚（sink）节点能效最大化问题及其数学模型，然后引入深度学习方法，通过对最优化算法的学习实现更低复杂度与更高实时性的算法设计。为了实现深度学习算法在网络资源分配中的应用，首先将 sink 节点最优能效模型转化为高维可求解形式，设计具有迭代形式的SWIPT-WMMSE算法实现最优波束成形矢量的求解，同时证明了算法的收敛性。然后基于DNN逼近误差的传递过程推导了DNN设计准则，并通过对DNN的训练实现其对SWIPT-WMMSE算法的逼近。最后通过仿真实验分别验证了SWIPT-WMMSE算法与DNN算法的有效性，及DNN算法的逼近效果和在提升系统性能方面的优势。

认知容量收集网络中网络切片频谱共享策略

黄杰, 杨凡, 谢应昭, 左迅, 邱天

2021, 42(7): 189-197. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2021137

摘要 ( 203 )

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针对认知容量收集网络中网络切片的频谱共享问题，提出了一种认知容量收集网络中网络切片频谱共享策略。通过建立4D冲突图模型，提出了无冲突节点集的求解方法，并建立了频谱共享的机会容量模型，推导了非授权信道的机会容量，联合4D冲突图模型和机会容量模型提出了一种认知容量收集网络中网络切片频谱共享策略。仿真结果表明，与现有算法相比，所提算法能有效利用机会频谱资源，进一步提高信道利用率。

高精度室内定位研究评述及未来演进展望

王慧强, 高凯旋, 吕宏武

2021, 42(7): 198-210. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2021136

摘要 ( 1007 )

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如今，高精度室内定位服务因成为众多5G重大应用场景的关键支撑而受到广泛关注，其实现技术、实现方案不断更新，且各具优缺点及特异性。因此，对高精度室内定位服务进行时效的、系统化的总结，并对其演进方向进行分析。首先，在总结已有的综述类文献的基础上，按定位技术、定位方案2种不同维度对室内定位领域进行分类总结；其次，提出了基于定位场景的分类，指出了其中蕴含的“隐性要求”；再次，提出了定位系统评价指标体系并对现有高精度定位系统进行评估；最后，总结了高精度室内定位领域未来的演进方向，指出了网络一体化发展的趋势，提出了“在线即在位”等重要概念。

快时变FDD大规模MIMO系统智能CSI反馈方法

廖勇, 王帅, 孙宁

2021, 42(7): 211-219. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2021129

摘要 ( 307 )

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针对快时变频分双工（FDD）大规模多输入多输出（MIMO）系统中因无线信道干扰使信道状态信息（CSI）矩阵中存在噪声以及多普勒频移导致的时间相关性使系统无法保证高可靠和低时延通信的问题，提出一种智能CSI反馈方法。该方法利用卷积神经网络（CNN）和批标准化（BN）网络对CSI矩阵中的噪声进行提取并且学习信道的空间结构，通过注意力机制提取CSI矩阵间的时间相关性以提高CSI重构的精度。利用标准的快时变信道模型仿真产生的数据对网络进行离线训练。系统仿真与分析表明，所提方法能够有效地抑制噪声的影响以及对多普勒引起的时间相关性进行提取。与代表性CSI压缩反馈方法和CsiNet方法相比，所提方法拥有更好的归一化均方误差（NMSE）和余弦相似度性能。

适用于再生编码分布式存储的轻量型隐私保护审计方案

刘光军, 郭网媚, 熊金波, 刘西蒙, 董长宇

2021, 42(7): 220-230. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2021116

摘要 ( 316 )

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为了降低面向再生编码分布式存储系统的外包数据审计机制的安全实现开销，提出了一种正交化代数编码方法，以此构造一类基于线性同态认证的轻量型隐私保护审计方案。利用文件编码数据与私有密钥向量的正交化构造外包存储向量的同态认证标签，并提出利用密钥特定分量的正交基向量组的随机化掩码来完成审计响应消息的隐私保护，实现代数编码、隐私保护和安全审计的高效融合。理论分析表明，所提方案在再生编码分布式存储应用中可实现信息理论意义下的安全性。与现有同类工作相比，该方案计算复杂度低，通信开销小，具有更好的性能优势。

基于深层信息散度最大化的说话人确认方法

陈晨, 肜娅峰, 季超群, 陈德运, 何勇军

2021, 42(7): 231-237. doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2021133

摘要 ( 158 )

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针对说话人确认中无法准确捕获特征间非线性关系的问题，提出了一种基于深层信息散度最大化的目标函数表示方法。该方法能通过计算特征所在分布之间相似度，来对特征间的非线性关系进行隐性表示，并在最大化这种统计相关性的优化目标指导下，使深度神经网络向着同类数据更紧凑、异类数据更分散的方向优化，最终达到提升深层特征空间区分性的目标。实验结果表明，相对于其他深度学习方法，所提方法的相对等错误率（EER）最多降低了15.80%，显著提升了系统性能。

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