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2023年 第44卷 第6期 刊出日期：2023-06-25

2023年 第44卷 第6期
刊出日期：2023-06-25

  

学术论文

智能应急指挥通信网络新框架与关键技术研究

王莉, 费爱国, 张平, 徐连明

2023, 44(6):  1-11.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023112

摘要 ( 461 )   在线阅读 ( 120 )   PDF下载 (2103KB) ( 1085 )   可视化   

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新一代应急指挥通信网络是提升我国重大自然灾害和事故灾难应急处置能力的基本手段和重要支撑，是建设科学应急管理科技体系的重要内容。聚焦“智慧应急”对通信、导航、感知的能力需求，提出智能应急指挥通信网络理论方法和框架，主要从网络部署、资源调配、辅助决策3个方面，重点分析和论述通信-导航-感知多元网络动态部署、通信-计算-缓存多维资源高效调配、云-边-端多级决策智能增强的难点和技术思路，为构建我国新一代应急指挥通信网络提供理论方法与关键技术支撑。

感传算协同工业互联网优化设计

李竟博, 马礼, 李阳, 傅颖勋, 马东超

2023, 44(6):  12-22.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023118

摘要 ( 309 )   在线阅读 ( 59 )   PDF下载 (2488KB) ( 552 )   可视化   

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针对工业互联网中感知传输端到计算端的新型场景与时间敏感的需求，解决应用中端到端时延不达标的问题，提出了一种感知传输协同计算组网优化设计方案。首先，提出了基于云边端的感传算协同网络架构，促进多维系统和异构资源的深度融合。其次，对网络拓扑构建方式进行优化，降低网络的平均路径长度，缩短传播距离，抵消使用更高频率导致的信号衰弱变快的问题。最后，改进路由选择方法，并设计拓扑优化和路由策略集成算法，降低网络内排队时延，将端到端时延控制在有界范围内，削弱“长尾现象”。实验结果表明，所提方案通过优化网络拓扑结构和路由策略并集成设计，降低了端到端时延，保证了网络的实时性和可靠性。

基于深度学习的随机性检验策略研究

陈东昱, 陈华, 范丽敏, 付一方, 王舰

2023, 44(6):  23-33.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023111

摘要 ( 272 )   在线阅读 ( 46 )   PDF下载 (1104KB) ( 491 )   可视化   

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为了获得更好的检验效果，对基于深度学习的随机性检验策略进行了研究，包括 2021 年欧密会提出的批均化策略和数据单元大小的选择策略。通过给出基于深度学习方法的随机性统计检验模型，理论推导得到2个检验策略的统计量分布和检验势表达，并指出：1) 批均化策略虽然能够提升模型预测准确率，但在统计上容易造成第二类错误概率的增大，反而降低了检验势；2) 一般情况下深度学习模型的数据单元越小，取得的检验势越高。基于以上认识，提出了一种新的比特级深度学习模型用于随机性统计检验。该模型应用于线性同余发生器（LCG）算法，相比之前工作，参数量减少至$\frac{1}{80}$，取得预测优势所需数据减少了50%以上；拓展应用于5～7轮Speck算法获得了明显的预测优势，与Gohr模型相比，参数量减少至$\frac{1}{10}$～$\frac{1}{20}$。

基于种群状态信息的自适应差分进化算法

麦伟杰, 刘伟莉, 钟竞辉

2023, 44(6):  34-46.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023113

摘要 ( 323 )   在线阅读 ( 47 )   PDF下载 (1337KB) ( 406 )   可视化   

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种群的局部最优与停滞状态会严重影响差分进化（DE）算法的性能。为了消除这2种状态引起的不利因素，提出一种带有种群状态处理措施的改进 DE 算法。当种群处于局部最优状态时，运用限制记忆的拟牛顿（LBFGS）方法对种群中的个体进行随机学习提高解的全局质量，通过高斯变异生成新个体，促使种群跳出局部最优；当算法处于停滞状态时，运用种群的协方差矩阵，通过空间坐标旋转对目标个体进行重组，从而抑制种群停滞状态，加强算法全局搜索能力。此外，算法设计一种新型的选择策略，该选择策略设置一个存放经贪心选择后被遗弃个体的外部存档。当实验个体劣于目标个体时，算法则不再以贪心选择策略生成下一代，而是围绕外部存档进行合理的智能选择，使算法向全局最优收敛。实验表明，通过与先进的8个DE算法在29个标准的测试函数比较，所提算法在解的精确度和收敛速度均具有更好的性能。

基于信誉的域间路由选择机制的研究与实现

赵仕祺, 黄小红, 钟志港

2023, 44(6):  47-56.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023114

摘要 ( 232 )   在线阅读 ( 39 )   PDF下载 (952KB) ( 490 )   可视化   

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为了解决边界网关协议（BGP）缺乏对路由更新消息验证的问题，提出一种由信誉评估机制和基于信誉的BGP路由选择算法两部分组成的域间路由选择机制。信誉评估机制采用分布式自治系统（AS）联盟架构，详细划分节点路由行为，以服务域和观测权重为指标量化节点行为带来的影响，通过设计反馈机制让信誉不仅能反映节点善恶，还能反映节点对恶意攻击的抵抗能力；基于信誉的 BGP 路由选择算法在现有路由选择算法中加入一条“安全”策略：过滤包含低信誉节点的路由，并从高信誉的路由中选择最佳路由。实验结果表明，所提机制不仅抑制非法路由传播，还避开易受污染的路径，相比于现有的信誉评估机制更适用于域间路由系统，提供更加安全的域间路由环境。

大气联合效应下的光差分空间调制性能分析

赵辉, 李进, 马薇雯, 邓文超, 张天骐, 刘媛妮

2023, 44(6):  57-69.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023117

摘要 ( 155 )   在线阅读 ( 17 )   PDF下载 (1405KB) ( 550 )   可视化   

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传统光空间调制技术均是以系统接收端能够获取精确的信道状态信息为前提的。光差分空间调制（ODSM）系统有效避免了复杂的信道估计，但相关研究只分析了单一湍流状态下的系统性能，且忽略了实际自由空间光通信系统中指向误差和路径损耗等因素的影响。基于此，采用可以表征所有大气湍流状态的 Málaga 湍流信道，推导了 ODSM 系统在大气湍流、指向误差和路径损耗等大气联合效应下的误码率上界表达式与分集阶数。分析结果表明，相较于其他光空间调制方案，ODSM系统避免了复杂的信道估计，使系统不再受信道估计误差的影响，具备更高的抗干扰性和稳定性；ODSM 系统误码性能随着湍流强度和指向误差强度的增大而减小；ODSM系统能够通过优化光学天线数量、光电探测器数量和调制信号阶数等参数，进一步提升系统的误码性能。

知识增强的语义通信接收端设计

李荣鹏, 汪丙炎, 张宏纲, 赵志峰

2023, 44(6):  70-76.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023106

摘要 ( 227 )   在线阅读 ( 29 )   PDF下载 (910KB) ( 515 )   可视化   

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针对现有的语义通信系统对先验知识利用不够充分、接收端解码能力有限的问题，提出了一个知识增强的语义通信框架。在这个框架中，接收端可以利用知识库中的先验知识进行语义推理和解码，同时不需要对发送端的神经网络结构进行额外的修改。具体而言，在语义接收端的基础上，设计了一个基于 Transformer 的知识提取器来为接收到的含噪信号寻找语义相关的知识三元组，以用于语义解码。在WebNLG数据集上的仿真结果表明，所提框架在知识图谱增强解码的基础上产生了明显的性能提升。

缓存辅助的协作NOMA携能传输

杨龙, 赵丽, 周雨晨, 贺冰涛, 陈健

2023, 44(6):  77-89.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023107

摘要 ( 195 )   在线阅读 ( 17 )   PDF下载 (1891KB) ( 373 )   可视化   

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为提升多用户无线携能通信系统吞吐量，设计了一种缓存辅助的协作非正交多址接入（NOMA）携能传输方案，在平均/峰值功耗、用户速率、缓存队列稳定性等约束条件下，最大化系统平均吞吐量。为降低优化复杂度，引入 Lyapunov 方法，将长期平均优化问题转化为一系列时间离散的子优化问题，并提出了一种自适应传输与资源分配优化算法，能根据时变信道/缓存状态，动态优化工作模式、用户调度和功率分配。仿真结果表明，与已有方案相比，所提方案可显著提升平均吞吐量，且实现时延与吞吐量间性能的折中。

基于强化学习的在线离线混部云环境下的调度框架

马玲, 樊漆亮, 许婷, 郭冠琛, 张圣林, 孙永谦, 张玉志

2023, 44(6):  90-102.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023119

摘要 ( 282 )   在线阅读 ( 24 )   PDF下载 (3127KB) ( 379 )   可视化   

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目前针对云计算平台的强化学习调度算法考虑的场景较单一，或者忽略了任务的资源约束并简单地将所有机器看作同一类型，存在资源利用率较低及调度效率不高等不足。为了解决云环境中的在线离线混部调度问题，提出 JobFusion 框架。首先，通过集成带连通性约束的层次要素算法，在基于虚拟化技术的云计算平台中构建高效的资源划分方案；其次，为了解决扩展性问题，使用图卷积神经网络对具有任意层次约束关系及任意数量的任务进行嵌入，以捕获工作流的关键路径等信息；最后，集成了表现优异的强化学习模型对任务实施调度。实验结果表明，相较对比方法，JobFusion提高了39.86%的资源利用率，且最多降低了64.36%的平均任务完成时间。

车联网中基于环的匿名高效批量认证与组密钥协商协议

张海波, 兰凯, 陈舟, 王汝言, 邹灿, 王明月

2023, 44(6):  103-116.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023055

摘要 ( 296 )   在线阅读 ( 40 )   PDF下载 (2714KB) ( 582 )   可视化   

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针对当前批量认证与密钥协商协议依赖于半可信路边单元（RSU）且不适用于大规模车联网（IoV）场景下密钥更新的问题，提出了IoV中基于环的匿名高效批量认证与组密钥协商协议。通过假名机制确保匿名性，利用混沌映射安全构建认证密钥对，并通过少量双线性映射快速完成对大批车辆的批量认证。充分考虑大规模IoV场景下车辆加入与离开情况，利用混沌映射半群性高效构建环状会话组，设计了适用于大规模车辆的组密钥建立与更新机制。此外，该协议设定了假名更新与匿名追溯机制确保更安全的会话过程，同时利用 BAN 逻辑模型证明了协议语义安全性。安全性分析与仿真结果表明，所提协议具备多重安全属性且拥有一定的效率优势。

基于外辐射源的空中目标直接定位算法

夏楠, 高丹阳, 邢宝辉, 王亚宁

2023, 44(6):  117-124.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023120

摘要 ( 274 )   在线阅读 ( 32 )   PDF下载 (4300KB) ( 659 )   可视化   

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为了提高空中目标定位的准确性并保证其隐蔽性，提出一种基于外辐射源的空中目标直接定位算法。利用固定广播信号作为发射源，对经过空中目标散射的信号进行多站接收，建立同步采集的多维基带信号和目标位置坐标的直接联系，并构造空间互谱函数和联合匹配函数。通过迭代式谱峰搜索，获得对空中目标的优化定位，并能够有效抑制地面直达波和多径信号的干扰。仿真结果表明，所提算法在低信噪比情况下性能优于传统两步定位法和其他直接定位方法，能够实现三维空中目标的高精度定位。

功能互补关系增强的云API推荐方法

陈真, 陈文辉, 刘啸威, 尤殿龙, 刘林林, 申利民

2023, 44(6):  125-137.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023093

摘要 ( 195 )   在线阅读 ( 17 )   PDF下载 (2388KB) ( 633 )   可视化   

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当前云API推荐方法主要采用相似性计算或者利用Mashup的历史调用来生成推荐结果，忽略了Mashup与云API之间有益的功能互补关系。针对上述问题，提出一种基于功能互补关系增强的云API推荐方法。首先，利用标签共现对功能互补关系进行刻画。然后，计算功能互补得分来刻画云API和Mashup之间的功能互补程度，学习功能互补向量来刻画云API和Mashup之间的潜在功能互补关系。在此基础上，将功能互补得分和功能互补向量嵌入云API推荐模型中，使功能互补关系在推荐云API的过程中起到关键性的作用。在真实世界云API数据集上进行实验，所提方法在稀疏场景下的 AUC、F1、HR@5 指标上平均提升了 2.32%、1.86%、9.15%，最终验证了所提方法可以在提高云API推荐结果准确性的同时，提升对长尾云API的推荐性能。

面向Non-IID数据的拜占庭鲁棒联邦学习

马鑫迪, 李清华, 姜奇, 马卓, 高胜, 田有亮, 马建峰

2023, 44(6):  138-153.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023115

摘要 ( 552 )   在线阅读 ( 111 )   PDF下载 (2173KB) ( 890 )   可视化   

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面向数据分布特征为非独立同分布的联邦学习拜占庭节点恶意攻击问题进行研究，提出了一种隐私保护的鲁棒梯度聚合算法。该算法设计参考梯度用于识别模型训练中“质量较差”的共享梯度，并通过信誉度评估来降低数据分布异质对拜占庭节点识别的影响。同时，结合同态加密和随机噪声混淆技术来保护模型训练和拜占庭节点识别过程中的用户隐私。最后，在真实数据集中进行仿真测试，测试结果表明所提算法能够在保护用户隐私的条件下，准确、高效地识别拜占庭攻击节点，具有较好的收敛性和鲁棒性。

基于网络流量水平等级预测的自适应随机早期检测算法

魏德宾, 潘成胜, 杨力, 颜佐任

2023, 44(6):  154-166.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023092

摘要 ( 195 )   在线阅读 ( 25 )   PDF下载 (4673KB) ( 156 )   可视化   

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针对随机早期检测及其变体算法中平均队列长度和数据包最大丢弃概率的计算对网络流量的变化反应迟缓的问题，提出了一种基于网络流量水平等级预测的自适应随机早期检测算法。基于自相似网络流量的统计特性，建立了网络流量水平等级转移概率表，设计了自相似网络流量水平等级预测方法，该方法复杂度较低且精度较高。进一步，将预测结果应用于等间隔平均队列长度计算及数据包最大丢弃概率调整中，在固定和可变瓶颈链路容量2 种情况下的仿真发现，无论自相似程度如何，所提算法在丢包率和吞吐量方面都有提升，特别在 Hurst 参数较大且流量负载较低时，吞吐量性能提升较大。

具有大零相关区宽度的Ⅱ型偶长Z-互补对构造方法

陈晓玉, 孙连峰, 张钇涵

2023, 44(6):  167-174.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023121

摘要 ( 127 )   在线阅读 ( 18 )   PDF下载 (875KB) ( 317 )   可视化   

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利用交织技术提出了Ⅱ型偶长Z-互补对的构造方法，提出了以Golay互补对及其互补偶为基础序列的交织结构基本框架，并给出了该框架需要满足的必要条件，以使所得Z-互补对可以具有较大的零相关区宽度。所构造的 Z-互补对的主要参数形式为((2k+1)N,(2k+1)N-k)-ZCP，其中N 为所选 Golay 互补对的长度。所构造的 Z-互补对虽然不能覆盖所有偶数长度，但其零相关区宽度可以达到或接近Ⅱ型偶长二进制 Z-互补对的理论上界，且具有较小的峰均包络功率比，其值小于或等于 4，应用到多载波扩频系统中可以消除更多的异步干扰和减小非线性失真。

轻量级分组密码Piccolo的量子密码分析

杜小妮, 王香玉, 梁丽芳, 李锴彬

2023, 44(6):  175-182.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023109

摘要 ( 233 )   在线阅读 ( 37 )   PDF下载 (1283KB) ( 401 )   可视化   

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根据Piccolo算法RP置换的结构特点，提出3轮量子区分器，并用Grover meets Simon算法进行6轮量子密钥恢复攻击。分析结果表明，该攻击可恢复密钥56 bit，时间复杂度为2²⁸，共需量子比特数为464；当攻击轮数大于6 轮时，时间复杂度为2^28+16(r-6)，降至Grover量子暴力搜索的$\frac{1}{2^{68}}$。与传统差分和线性分析相比，所提攻击方法时间复杂度更低，且较Grover暴力搜索的时间复杂度大幅降低，为后续轻量级分组密码的量子攻击的研究奠定了基础。

GenFedRL：面向深度强化学习智能体的通用联邦强化学习框架

金彪, 李逸康, 姚志强, 陈瑜霖, 熊金波

2023, 44(6):  183-197.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023122

摘要 ( 575 )   在线阅读 ( 83 )   PDF下载 (1359KB) ( 576 )   可视化   

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针对智能物联网中，搭载深度强化学习智能体的智能设备缺乏有效安全数据共享机制的问题，提出一种面向深度强化学习智能体的通用联邦强化学习（GenFedRL）框架。GenFedRL不需要共享深度强化学习智能体的本地私有数据，而通过模型共享技术实现共同训练，在保护各智能体私有数据隐私的同时，有效地利用其数据资源和计算资源。为应对现实通信环境的复杂性与满足加速训练的需要，为GenFedRL设计了基于同步并行的模型共享机制。结合常见深度强化学习算法自身的模型结构特点，基于 FedAvg 算法设计了适用于单网络结构与多网络结构的通用联邦强化学习算法，进而实现了具有同种网络结构的智能体间的模型共享机制，更好地保护各类智能体的私有数据。仿真实验表明，即使在大部分数据节点无法参与训练的恶劣通信环境下，常见深度强化学习算法智能体在所提框架上仍表现出良好的性能。

综述

基于随机游走的社区发现方法综述

高阳, 张宏莉

2023, 44(6):  198-210.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023108

摘要 ( 376 )   在线阅读 ( 51 )   PDF下载 (1285KB) ( 640 )   可视化   

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随机游走技术可实现准确、高效的社区发现。为总结分析基于随机游走的社区发现方法，将随机游走技术细分为个性化网页排名方法、热核扩散方法和其他随机游走方法，将社区发现问题分为局部社区发现和全局社区结构识别两类任务。详细综述了不同类型的随机游走技术及其在2种社区发现任务中的应用方式，并分析了现有方法存在的问题，对未来研究方向进行了展望。最后，针对不同社区发现任务从相似性标准与结构性标准两方面总结了社区发现准确性的评价指标，为相关研究提供便利。

学术通信

基于生成模型的地磁室内高精度定位算法研究

马帅, 裴科, 祁华艳, 李航, 曹雯, 王洪梅, 熊海良, 李世银

2023, 44(6):  211-222.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023104

摘要 ( 231 )   在线阅读 ( 27 )   PDF下载 (3116KB) ( 553 )   可视化   

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针对目前构建精细的地磁指纹库需要耗费大量人力成本的瓶颈，提出了条件变分自动编码器和条件对抗生成网络2种生成模型，能够在收集少量数据样本的基础上，对给定位置进行伪标签指纹的生成。同时，针对单点地磁指纹定位精度低的问题，设计了一种基于注意力机制的卷积神经网络-门控循环单元的地磁序列定位算法，能够有效利用指纹的空间和时间特性，实现精准定位。此外，还设计并搭建了实时、便携的移动端数据采集和定位系统。通过实际测试表明，利用所提模型可有效构建可用的地磁指纹库，所提算法平均误差可达0.16 m。

基于GRU网络辅助和路径度量交换的极化码SCLF算法

李君, 周乐佳, 李正权, 吉茹, 诸锦涛, 刘兴鑫, 刘子怡

2023, 44(6):  223-237.  doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023110

摘要 ( 141 )   在线阅读 ( 17 )   PDF下载 (3938KB) ( 459 )   可视化   

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为了解决极化码的现有SCLF算法传输性能较低，翻转集构建不精确，复杂度过高的问题，提出了一种基于 GRU 网络辅助和路径度量交换串行抵消列表比特翻转（PME-SCLF）算法。首先，重新划分译码状态，将路径度量交换和反向判决的思想结合，提出了一种位翻转策略。其次，通过训练 GRU 网络定位译码中的第一个错误位，提出了一种翻转集构造方法。最后，对每次低阶翻转的路径度量进行排序，固定低阶可靠位后再进行高阶翻转，提出了一种多比特翻转规则。仿真结果表明，与现有SCLF算法相比，在低信噪比下，所提算法识别第一个错误比特的准确率提高了18～24%，在单比特和多比特翻转下，所提算法分别有最高0.3 dB和0.2 dB的性能增益，且在线译码复杂度较低。