物联网学报

资源小区——面向下一代超密集网络的无线覆盖结构

张夏雨, 李建东, 刘俊宇, 盛敏, 史琰, 解子文

2023, 7(1): 1-17. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2023.00336

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随着移动用户对高速数据传输业务的需求不断增加，移动通信系统在局部区域容量覆盖能力不足的问题日益显著。为了消除容量覆盖空洞，克服网络的复杂干扰，提出了资源小区覆盖结构。该覆盖结构具有弹性可扩展、高能效按需覆盖的特点，以干扰管控为基础，形成面向容量覆盖和能量覆盖的基本空间单元，实现业务分布、能量分布与覆盖结构的相互适配。依托上述覆盖结构，进一步研究了面向容量覆盖的资源小区生成方法，通过宏观上覆盖结构的动态调整以及网络资源随业务变化的按需高效流转，实现了均匀的接入点部署结构对非均匀业务分布的高效覆盖。仿真和实测结果表明，相比于传统静态覆盖方法，所提资源小区的生成方法消除了容量覆盖空洞，提高了整网的峰值传输速率，有效提升了网络的容量覆盖能力。

面向无人机集群协同感知的多智能体资源分配策略

王志宏, 冷甦鹏, 熊凯

2023, 7(1): 18-26. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2023.00326

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在智能物联网技术发展的推动下，无人机集群已广泛用于应急、救援等场景的感知监测。无人机在任务区域自动感知发现任务目标，邻近无人机组成协作感知与协作计算任务群组，协同完成数据的感知、采集和处理。然而，重复的感知资源以及多任务间的计算资源供需不平衡，会造成额外的计算与通信开销，增大端到端处理时延。为了应对这一挑战，提出了一种结合仿生学和多智能体独立强化学习的多任务资源分配策略，基于局部的任务信息进行资源协同分配决策。该方法用任务情景信息浓度表示各个任务的资源需求，并通过情景信息在各任务群组间的扩散，动态更新各任务异构资源需求。同时，结合独立多智能体强化学习方法进行智能决策，以对各任务异构资源进行智能协同分配。仿真结果表明，所提方案不仅能够有效缩短任务执行时间，还可显著提高计算资源利用率。

基于位置信息和能量均衡的声电协同网络AODV

卫浓钰, 江子龙, 陈芳炯

2023, 7(1): 27-36. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2023.00325

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不同于陆地物联网应用，海洋物联网应用往往需要解决水面网络与水下网络之间的信息交互问题，合理的路由方案是解决上述问题的关键。因此，提出了一种基于位置信息和能量均衡的声电协同网络自组织按需距离向量路由协议（AR-AODV, ad hoc on-demand distance vector for acoustic-radio integrated network），旨在引导信息流更多地通过水面无线电链路进行转发，从而减轻水下通信网的负担，提升网络的整体性能。在该协议中，浮标节点的转发优先级高于水下节点。当源节点需要发送数据时，它进入路由发现阶段，节点以自身的位置和能量信息作为启发式信息，用于计算转发概率并广播路由请求（RREQ, route request）报文进行寻路。当目的节点收到RREQ报文时，发送RREP报文进行信息素更新，依据信息素的大小选择最优的路径。与AODV相比，AR-AODV在传输成功率、传输时延、吞吐量、能量转化率、寻路包转发次数方面的性能有显著提升。

车联网边缘智能：概念、架构、问题、实施和展望

江恺, 曹越, 周欢, 任学锋, 朱永东, 林海

2023, 7(1): 37-48. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2023.00320

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作为一项新兴交叉学科领域，边缘智能通过将人工智能推送至靠近交通数据源侧，并利用边缘算力、存储资源及感知能力，在提供实时响应、智能化决策、网络自治的同时，赋能更加智能、高效的资源调配与处理机制，从而实现车联网从接入“管道化”向信息“智能化”使能平台的跨越。然而，当前边缘智能于车联网领域的成功实施仍处于起步阶段，迫切需要以更为广阔的视角对这一新兴领域进行全面综述。为此，面向车联网应用场景，首先介绍边缘智能的背景、概念及关键技术；然后，对车联网应用场景中基于边缘智能的服务类型进行整体概述，同时详细阐述边缘智能模型的部署和实施过程；最后，分析边缘智能于车联网中的关键开放性挑战，并探讨应对策略，以推动其潜在研究方向。

一种基于深度可分离卷积和注意力机制的入侵检测方法

张志飞, 刘峰, 葛祎阳, 李烁, 张煜, 熊轲

2023, 7(1): 49-59. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2023.00307

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为提高网络入侵检测中多分类的准确率，提出了一种基于深度可分离卷积和注意力机制的入侵检测方法。该方法通过深度可分离卷积、长短期记忆网络组成级联结构，提高了模型对数据中空间和时间特征的提取能力；进一步融入混合域注意力机制完善特征提取过程，提高了模型的检测能力。为了解决在中小样本上检测率低的问题，设计了一种基于变分自编码器和生成对抗网络的数据平衡策略，能有效应对网络数据集的数据不平衡现象，提升了所提检测方法的适应性。在CICIDS-2017、NSL-KDD和UNSW-NB15数据集上的实验结果表明，所提方法能够取得99.80%、99.32%、83.87%的准确率，检测准确率分别提高了0.6%、0.5%、2.3%。

6G移动通信网络数据服务与数据面

严学强, 程冠杰, 邓水光, 吴建军, 陆璐, 赵明宇, 习燕, 刘超, 李唯源, 丰雷, 张童

2023, 7(1): 60-72. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2023.00322

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以5G为代表的现有通信网络作为通信会话类数据传输的“管道”，是终端设备和网络之间建立信息交互的通路。不同于通信会话类数据的点到点传输，6G 网络中智能、感知，以及网络运营自身产生和消费的数据需要以一种分布式的方法进行数据采集、预处理、存储和分析。为此，提出了一种独立于传统用户面的数据面架构，系统性地解决 6G 移动通信网络对非用户面数据的管控和价值变现的挑战。给出了 6G 网络数据和数据服务的分类和特征。并在对比分析5G用户面以及现有数据驱动的技术架构基础上，提出了一种以数据编排器和数据代理为核心的独立的6G数据面框架，详细阐述了数据面功能架构。此外，设计了3种支持随路计算和支持任意拓扑数据管道的数据转发控制机制，实现了动态可编程数据管道的构建与维护，以及路由算法和数据转发的彻底分离。

基于深度强化学习的SDN服务质量智能优化算法

廖岑卉珊, 陈俊彦, 梁观平, 谢小兰, 卢小烨

2023, 7(1): 73-82. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2023.00316

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深度强化学习具有较强的决策能力和泛化能力，常被应用于软件定义网络（SDN, software defined network）的服务质量（QoS, quality of service）优化中。但传统深度强化学习算法存在收敛速度慢和不稳定等问题。提出一种基于深度强化学习的服务质量优化算法（AQSDRL, algorithm of quality of service optimization based on deep reinforcement learning），以解决SDN在数据中心网络（DCN, data center network）应用中的QoS问题。AQSDRL引入基于softmax估计的深层双确定性策略梯度（SD3, softmax deep double deterministic policy gradient）算法实现模型训练，并采用基于 SumTree 的优先级经验回放机制优化 SD3 算法，以更大的概率抽取具有更显著时序差分误差（TD-error, temporal-difference error）的样本来训练神经网络，有效提升算法的收敛速度和稳定性。实验结果表明，所提AQSDRL与现有的深度强化学习算法相比能够有效降低网络传输时延，且提高网络的负载均衡性能。

融合射频能量采集的协同节能计算迁移研究

汤蓓, 王倩, 陈思光

2023, 7(1): 83-92. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2023.00311

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为适应垂直市场差异化能源需求，保障物联网设备的高效可持续性运行，研究了一种融合射频能量采集的协同节能计算迁移机制。具体地，基于对计算迁移决策、上行带宽资源分配、下行带宽资源分配及基站功率分割的联合优化考量，构建了一个最小化系统总能耗的优化问题。为有效求解该优化问题，融合惩罚函数的概念设计了新的评价指标，并提出了一种基于自适应粒子群优化的协同节能计算迁移算法。该算法构造了动态变化的惯性权重和线性调节的惩罚因子，可在迭代搜索过程中实时变更粒子群落的空间分布密度，以生成可容忍惩罚下的最优计算迁移策略；进一步地，为避免粒子越过探索范围，引入了速度边界限制，可降低无效解的产生概率，提升搜索有效性。最后，仿真结果表明所提算法能够实现较高的收敛效率及求解精度，且与其他常见基准方案相比，完成任务处理的系统总能耗可分别降低34.09%、14.72%和6.86%。

基于增强加权质心定位的认知物联网用户频谱接入控制

申滨, 李银波, 梁枭伟

2023, 7(1): 93-108. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2023.00312

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在认知物联网（CIoT, cognitive internet of things）中，由于主用户（PU, primary user）与次级用户（SU, secondary user）之间的非合作特性，单独依靠传统的频谱感知技术判断频谱接入机会存在一定的不可靠性。作为一种重要的辅助信息，PU与SU之间的相互位置信息可以协助判断授权频谱的二次接入可能性。提出了一种低复杂度的基于相邻关系的加权质心定位（NB-WCL, neighbor-based weighted centroid localization）算法，通过解决CIoT中 SU 的定位问题，从而完成 CIoT 中各个地理位置上是否能够进行频谱接入的决策。在理论层面分析了二维位置估计的均方根误差（RMSE, root mean square error）性能，通过仿真验证了通信半径、节点密集度、阴影影响、路径损失、连通性度量值以及发送数据次数等因素对于算法性能的影响。理论推导与实验结果表明，相对于传统的定位算法，所提方案为 CIoT 中的 SU 定位算法提供了更为强健和良好的定位误差性能，能够有效地增强认知物联网中用户频谱接入的可靠性。该方案可以作为认知物联网中的一种高效实用的定位感知方案。

基于时延和能耗约束的感知数据协作卸载策略研究

袁培燕, 邵赛珂, 魏然, 张俊娜, 赵晓焱

2023, 7(1): 109-117. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2023.00324

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研究了物联网感知数据边缘卸载问题，即多个边缘节点相互协作，将原本需要发送给云中心的感知数据全部或部分卸载，以保护数据隐私与提升用户体验。在协作卸载过程中，感知数据传输以及边缘节点之间的信息交互会消耗系统资源，产生协作代价。如何在保持较低协作代价的基础上提高感知数据的卸载比例是一个具有挑战性的问题。首先，将该问题表述为一个满足网络时延和系统能耗约束的感知数据卸载比例和协作规模联合优化问题。其次，提出了一种基于约束投影和变量分裂的分布式交替方向乘子法（ADMM, alternating direction method of multipliers）进行求解。最后，使用MATLAB进行仿真实验，数值结果表明，与分布式优化算法（DOA, distributed optimization algorithm）、公平合作算法（FCA, fairness cooperation algorithm）和多子任务到多服务器卸载方案（MTMS, multi-subtasks-to-multi-servers offloading scheme）相比，所提方法在网络时延和能耗上均有较大优化。

基于AE和Transformer的运动想象脑电信号分类研究

蒋锐, 孙刘婷, 王小明, 李大鹏, 徐友云

2023, 7(1): 118-128. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2023.00310

摘要 ( 339 )

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基于运动想象的脑机接口系统一直是海内外研究学者的关注对象。针对传统运动想象脑电识别系统不能精准提取显著特征、分类识别准确率低等问题，提出一种新的基于自编码器（AE, auto-encoder）降维的 Transformer分类识别模型。该方法使用滤波器组共空间模式（FBCSP, filter bank common spatial pattern）对数据进行多个频段的特征提取，并利用AE获得降维后的特征矩阵。同时借助Transformer模型的位置编码考虑全局信号特征影响并利用多头自注意力机制考虑特征矩阵的内部关联性，提升系统分类识别效果。与传统的基于线性判别分析（LDA, linear discriminant analysis）的K-近邻（KNN, K-nearest neighbors）法分类识别系统进行对比，实验表明AE+Transformer模型的分类识别效果优于LDA+KNN系统，说明这种改进后的算法适用于运动想象的二分类。

非理想顺序干扰消除和信道状态信息下SWIPT-NOMA-CR网络中断性能

马柱华, 罗丽平

2023, 7(1): 129-139. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2023.00314

摘要 ( 175 )

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针对基于无线携能通信（SWIPT, simultaneous wireless information and power transfer）和非正交多址接入（NOMA, non-orthogonal multiple access）的认知中继（CR, cognitive relay）（SWIPT-NOMA-CR）网络，考虑非理想顺序干扰消除（SIC, successive interference cancellation）和信道状态信息（CSI, channel state information）实际情况，研究系统在采用理想、时间开关（TS, time switching）和功率分割（PS, power splitting）3种中继传输方案时次用户的中断性能。推导出次用户中断概率的解析表达式，并通过蒙特卡洛仿真验证理论推导的正确性。实验结果表明，非理想SIC和CSI会导致次用户的中断性能下降，相对于非理想CSI，非理想SIC给系统中断性能带来的损失更大。此外，用户采用PS中继传输方案的中断概率比采用TS方案低，当改变非理想SIC和CSI因子时，采用PS方案用户的中断概率差值比TS方案小，说明PS中继传输方案的可靠性优于TS方案。

移动边缘计算中基于资源联合分配的部分计算卸载方法

刘耀, 何岳园, 周红静, 李超良, 李闯

2023, 7(1): 140-148. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2023.00313

摘要 ( 375 )

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为了满足用户计算密集型任务的需求，解决移动终端计算资源和能量有限的问题，针对正交频分多址的多用户移动边缘计算系统，以任务时延为主要优化目标，设置任务时限、设备能量、通信资源等约束条件，提出了一个结合通信和边缘服务器计算资源分配的部分卸载方法。该方法在满足用户最低时延的条件下设置初始卸载比和分配通信资源，然后根据服务器计算能力来分配剩余计算资源，最后根据资源分配情况优化卸载比。仿真结果表明，该方法能够减少任务计算的时延和移动终端的能量消耗。

火星探测中的深空测控通信关键技术

马文峰, 王聪, 田辉, 朱熠, 于琼, 史涵意

2023, 7(1): 149-158. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2023.00289

摘要 ( 325 )

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我国深空测控系统的实施始终围绕探月工程的三步走战略，包括“绕”“落”“回”，从关键技术突破、系统初步建成到系统完善，逐步发展起来。如今火星探测工程的成功实施，将进一步带动深空测控系统能力的建设与提升。从深空应答关键技术和地面站系统建设等方面，回顾了我国深空测控系统从无到有的发展历程，对火星深空测控系统的关键技术进行了总结。同时，针对美国在行星探测上的优势，对“毅力号”火星车的深空应答技术进行了分析概述，为我国火星探测未来发展提供借鉴。进一步，结合美国深空站建设现状，针对我国当前快速增长的对未来深空探测任务的需求，简要回顾了中国深空站系统结构、总体性能、关键系统设计和贡献。

基于区块链技术的云制造服务架构及共识算法研究

蒋伟进, 周文颖, 李恩, 罗田甜, 杨莹

2023, 7(1): 159-173. doi:10.11959/j.issn.2096-3750.2023.00305

摘要 ( 271 )

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随着信息技术与制造业的深度融合，制造交易网络化成为必然趋势。云制造服务可以实现不受地理空间限制的跨供应商交易，但在交易过程中，存在交易双方的信任难以保障和隐私泄露等问题。为了解决以上问题，提出一种基于双链模式的云制造服务平台架构，将用户数据与交易数据分链存储，并采用实用拜占庭容错（PBFT, practical Byzantine fault tolerance）共识算法解决区块间的数据同步问题。但传统PBFT共识算法在存储和共识效率上存在瓶颈，不适合应用于大规模的制造平台上，因此进一步对PBFT共识算法展开研究，提出结合EigenTrust模型和服务质量（QoS, quality of service）对PBFT共识算法进行改进，优化共识集群的选举过程和一致性协议流程，然后给出制造资源寻租和匹配步骤。仿真实验表明，该研究有效提高了PBFT共识节点的可靠性，提升了平台的运行效率和区块共识速度，节省了数据存储空间。

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