面向大规模物联网的随机接入:现状、挑战与机遇 被引量：16

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作者 范平志 李里 +3 位作者 陈欢 程高峰 杨林杰 汤小波 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期1-21,共21页

在传统通信系统中,随机接入是终端与网络之间建立无线链路的必经过程,只有在随机接入完成之后,终端与网络之间才能正常进行数据传输。聚焦大规模节点物联网,首先阐述了大规模物联网随机接入的基本特征,分析了传统授权随机接入(RA)方法... 在传统通信系统中,随机接入是终端与网络之间建立无线链路的必经过程,只有在随机接入完成之后,终端与网络之间才能正常进行数据传输。聚焦大规模节点物联网,首先阐述了大规模物联网随机接入的基本特征,分析了传统授权随机接入(RA)方法对于大规模物联网应用的局限性;然后从系统模型、协议框架、算法流程、系统性能等多个角度,讨论免授权RA、半免授权RA、无用户标识RA三大类新型大规模随机接入方法,分析各类方法优缺点,并指出面临的挑战与潜在的机遇;最后对大规模物联网随机接入涉及的关键技术与共性问题进行了总结。 展开更多

关键词 大规模物联网 随机接入 免授权 无用户标识RA 非正交多址

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一种具有多普勒容忍性的通感一体化波形设计 被引量：2

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作者 王佳欢 范平志 +1 位作者 时巧 周正春 《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期275-286,共12页

针对现有联合设计的通感一体化波形对运动目标探测性能不足的问题,该文提出了一种具有多普勒容忍性的通感一体化波形联合设计方案。首先,基于脉冲串模糊函数,推导了构造多普勒容忍波形等价于波形在相关区内具有极低的积分旁瓣电平。基于... 针对现有联合设计的通感一体化波形对运动目标探测性能不足的问题,该文提出了一种具有多普勒容忍性的通感一体化波形联合设计方案。首先,基于脉冲串模糊函数,推导了构造多普勒容忍波形等价于波形在相关区内具有极低的积分旁瓣电平。基于此,构建了以最小化一体化波形的加权积分旁瓣电平为优化准则,以发射波形的能量、峰均功率比以及与通信波形之间的相位差为约束条件的优化问题,从而实现具有多普勒容忍性的通感一体化波形的构造。由于该优化问题的非凸性,该文提出一种基于优化最小化的迭代优化算法对其进行求解。数值仿真实验表明,相比传统一体化波形,该文提出的一体化波形具有更高的多普勒容忍性和更低的误符号率,在保证通信质量的前提下显著提升了通感一体化系统对运动目标的探测性能。 展开更多

关键词 通感一体化波形 多普勒容忍 积分旁瓣电平 优化最小化 误符号率

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美军认知电子战关键技术发展方向分析

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作者 刘文斌 吉磊 +1 位作者 范平志 丁建锋 《通信技术》 2024年第3期299-308,共10页

美军认知电子战相关概念发展迅速,也开展了较多的项目研究。为分析其关键技术发展现状并研判其未来发展趋势,从美高校、智库、军事科研机构、厂商4个角度,通过研究论文、报告等公开文献,对美军认知电子战关键技术发展情况,特别是其在机... 美军认知电子战相关概念发展迅速,也开展了较多的项目研究。为分析其关键技术发展现状并研判其未来发展趋势,从美高校、智库、军事科研机构、厂商4个角度,通过研究论文、报告等公开文献,对美军认知电子战关键技术发展情况,特别是其在机器学习、人工智能方面的探索进行了深入的分析,对美军认知电子战技术领域研究方向、潜在难题及对应的关键技术思路进行了较为全面的梳理,并从数据、模型、平台、应用等方面给出了启示。 展开更多

关键词 认知电子战 机器学习 人工智能 电磁频谱作战

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美陆军网络与电子战融合发展分析

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作者 刘文斌 陈益龙 +3 位作者 覃勐 范平志 吉磊 丁建锋 《通信技术》 2024年第8期805-815,共11页

美陆军网络空间作战与电子战在作战条令、技术和装备方面都发展较快,但缺少全方位理解和关联关系的深入分析。对其网络建设与电子战发展现状进行深度分析发现,美陆军以数据融合、网络协同等作战需求为牵引,以战略与指南手册为先手,以能... 美陆军网络空间作战与电子战在作战条令、技术和装备方面都发展较快,但缺少全方位理解和关联关系的深入分析。对其网络建设与电子战发展现状进行深度分析发现,美陆军以数据融合、网络协同等作战需求为牵引,以战略与指南手册为先手,以能力集和项目方式推动关键技术的突破,结合统一、高安全的战术网络发展路线,规划电子战装备并不断更新迭代,支撑网络空间作战与电子战的加速融合。对上述发现进行提炼,得出美陆军新网络建设、新基础支撑、新技术转化、新能力塑造、新战法融合、新装备集成的网络与电子战融合发展趋势与启示。 展开更多

关键词 电子战 网络空间作战 战法融合 高安全

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基于重要区域定位与掩码的射频指纹可视化分析

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作者 刘文斌 范平志 +3 位作者 杨佳煌 李雨锴 王钰浩 孟华 《强激光与粒子束》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期137-144,共8页

针对时域脉冲信号样本的射频指纹提取与深度学习模型的可解释性,提出了一种基于Grad-CAM的重要区域可视化呈现方法,并通过重要区域的多次掩码测试,来分析重要区域对射频指纹识别结果的影响。基于10个辐射源的信号样本,对比了层数不同的... 针对时域脉冲信号样本的射频指纹提取与深度学习模型的可解释性,提出了一种基于Grad-CAM的重要区域可视化呈现方法,并通过重要区域的多次掩码测试,来分析重要区域对射频指纹识别结果的影响。基于10个辐射源的信号样本,对比了层数不同的两种ResNet模型的测试结果。测试发现该方法能够区分不同类型信号并呈现个体差异。分析表明,该方法能够发现不同辐射源发送相同信号时的重要区域定位差异,能可视化反映辐射源个体特征的空间距离,以及不同模型的特征表征与指纹定位准确度差异;同时发现对重要区域的掩码更容易产生误预测,证明特定信号存在与时频特征相关的射频指纹,并可辅助可视化定位影响射频指纹样本识别的关键点。 展开更多

关键词 可解释性 射频指纹 深度学习 可视化 信号特征

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辐射源个体识别的一种可解释性测试架构 被引量：1

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作者 刘文斌 范平志 +2 位作者 李雨锴 王钰浩 孟华 《太赫兹科学与电子信息学报》 2023年第6期734-744,共11页

由于射频信号种类多,电磁环境复杂,特征提取难度大,现有的基于人工特征的射频辐射源个体识别方法的鲁棒性、适用性难以满足应用需求。数据驱动的深度学习方法虽然可以提供更灵活的辐射源个体识别模式,但深度学习方法自身可解释性差,而... 由于射频信号种类多,电磁环境复杂,特征提取难度大,现有的基于人工特征的射频辐射源个体识别方法的鲁棒性、适用性难以满足应用需求。数据驱动的深度学习方法虽然可以提供更灵活的辐射源个体识别模式,但深度学习方法自身可解释性差,而且缺乏通用测试模式来评价一个深度学习方法的优劣。本文在电磁大数据非凡挑战赛目标个体数据集的基础上,探索了基于该数据集的深度学习模型测试方法,提出面向辐射源个体识别神经网络模型的通用测试系统架构。该构架通过信号特征遮掩、生成对抗网络(GAN)、欺骗信号汇集、信道模拟等方法构造仿真测试样本,并把测试样本与原样本数据导入深度模型进行识别结果对比测试。基于测试结果分析了深度模型聚焦的信号关键特征位置,分析模型的鲁棒性,揭示信道环境对识别性能的影响,从而解释了深度学习网络模型的性能。 展开更多

关键词 辐射源个体识别 可解释性 生成对抗网络 无线信号欺骗

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一种抑制相位噪声的多通道变时延下变频全双工收发方法

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作者 全欣 刘颖 +1 位作者 范平志 唐友喜 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期1627-1634,共8页

相位噪声会限制全双工(FD)收发机的自干扰抑制能力,恶化有用信号解调性能,即使全双工收发机采用发射机、接收机共用本振的结构,也无法消除相位噪声的限制作用。为了降低多径自干扰(SI)分量中相位噪声的影响,该文提出一种多通道变时延下... 相位噪声会限制全双工(FD)收发机的自干扰抑制能力,恶化有用信号解调性能,即使全双工收发机采用发射机、接收机共用本振的结构,也无法消除相位噪声的限制作用。为了降低多径自干扰(SI)分量中相位噪声的影响,该文提出一种多通道变时延下变频全双工收发方法,具体包括可以补偿相位噪声的全双工收发机设计和能够抑制残余相位噪声的自干扰抑制算法。多通道变时延下变频全双工收发机采用多条通道接收同一天线的信号,各接收本振信号为经过不同延时调整的发射本振信号,可以在下变频时补偿多径自干扰中的相位噪声。自干扰抑制算法利用不同接收信号估计相位噪声参数,进一步降低残余相位噪声的影响。此外,该文推导了这种全双工收发方法的自干扰抑制能力,并给出了其随发射功率、接收通道数量的变化关系。分析与仿真结果表明,当接收通道数量高于自干扰信道强径数量时,多通道变时延下变频全双工接收方法不受相位噪声影响。 展开更多

关键词 全双工 相位噪声 自干扰抑制

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结构化导频序列设计及低复杂度检测算法

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作者 周佳鑫 沈炳声 +2 位作者 周正春 范平志 骆喆 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期45-49,121,共6页

大规模随机接入是5G的三大应用场景之一。在该场景下,需要构造支持海量用户的导频序列,同时设计低复杂度检测算法。基于确定性的低相关序列集作为导频序列,利用导频序列的循环结构和离散傅里叶变换实现低复杂度检测。研究结果表明,与传... 大规模随机接入是5G的三大应用场景之一。在该场景下,需要构造支持海量用户的导频序列,同时设计低复杂度检测算法。基于确定性的低相关序列集作为导频序列,利用导频序列的循环结构和离散傅里叶变换实现低复杂度检测。研究结果表明,与传统的随机导频序列相比,这种导频序列具有实现简单、存储空间小等优势。此外,通过使用分块快速傅里叶变换,可大大地减小矩阵的乘法运算,加速了活跃用户的检测。仿真结果表明,文中构造的确定性导频序列集比同等大小的高斯随机序列集性能更优。 展开更多

关键词 随机接入 导频序列集 近似消息传递算法 快速傅里叶变换 活跃用户检测与信道估计

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基于多目标深度强化学习的车车通信无线资源分配算法

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作者 李可 马赛 +2 位作者 戴朋林 任婧 范平志 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期2229-2245,共17页

针对车联网动态不确定特性、业务类型多元化以及无线通信资源稀缺性,研究了蜂窝车联网车与网络(vehicle-to-network,V2N)和车与车(vehicle-to-vehicle,V2V)链路共存且共享频谱场景下保证业务多指标需求和无线资源有效利用的问题.首先建... 针对车联网动态不确定特性、业务类型多元化以及无线通信资源稀缺性,研究了蜂窝车联网车与网络(vehicle-to-network,V2N)和车与车(vehicle-to-vehicle,V2V)链路共存且共享频谱场景下保证业务多指标需求和无线资源有效利用的问题.首先建立多目标优化问题模型来表示蜂窝车联网信道选择和功率控制的决策过程,该问题考虑了网络环境动态变化的影响,旨在实现优化目标V2V链路的性能(即信息年龄、延迟以及传输速率)和V2N链路传输速率之间的权衡.在此基础上,提出了基于多目标深度强化学习的车车通信无线资源分配算法进行神经网络训练和问题求解.通过训练好的神经网络模型可以得到多目标优化问题的帕累托前沿.仿真实验表明,所提出算法能够有效地权衡不同通信链路可实现的性能.与4种有代表性的算法比较,V2V链路信息年龄降低12.0%~17.2%,V2N链路传输速率提升11.4%~21.6%,V2V链路传输成功率提高4.6~13.91个百分点,决策延迟时间降低10.6%~20.3%. 展开更多

关键词 蜂窝车联网 无线资源分配 信息年龄 深度强化学习 多目标优化

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基于协作小小区与流行度预测的在线热点视频缓存更新策略 被引量：2

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作者 张超 李可 范平志 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期2044-2050,共7页

针对无线移动设备数量的指数增长使得异构协作小小区(SBS)将承载大规模的流量负载问题,提出了一种基于协作SBS与流行度预测的在线热点视频缓存更新方案(OVCRP)。首先,分析在线热点视频的流行度在短期内变化情况;然后,构建k近邻模型进行... 针对无线移动设备数量的指数增长使得异构协作小小区(SBS)将承载大规模的流量负载问题,提出了一种基于协作SBS与流行度预测的在线热点视频缓存更新方案(OVCRP)。首先,分析在线热点视频的流行度在短期内变化情况;然后,构建k近邻模型进行在线热点视频流行度的预测;最后,确定在线热点视频的缓存更新位置。为了选择合适的位置存放在线热点视频,以最小化总体传输时延为目标,建立数学模型,设计整数规划优化算法。仿真实验结果显示,与随机缓存(RANDOM)、最近最少使用(LRU)、最不经常使用(LFU)方案相比,OVCRP在平均缓存命中率和平均访问时延方面具有明显的优势,因此减轻了协作SBS的网络负担。 展开更多

关键词 异构网络 在线热点视频 k近邻模型 流行度预测 缓存更新

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随机接入中基于一次碰撞序列的接入策略设计

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作者 汤小波 李里 +1 位作者 郝莉 范平志 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期13-20,共8页

在基于多阶段前导序列传输的随机接入策略中,由于基站可能无法正确恢复设备所使用的多阶段前导序列,从而出现多阶段前导序列检测模糊性问题。针对多阶段前导序列检测模糊性问题,提出了一种基于一次碰撞序列的多阶段前导序列设计方法。... 在基于多阶段前导序列传输的随机接入策略中,由于基站可能无法正确恢复设备所使用的多阶段前导序列,从而出现多阶段前导序列检测模糊性问题。针对多阶段前导序列检测模糊性问题,提出了一种基于一次碰撞序列的多阶段前导序列设计方法。该方法通过绑定多个前导序列间组合方式,有效地消除了多阶段前导序列检测模糊性。此外,为有效扩展前导序列资源池规模,在所设计的多阶段前导序列基础上,还引入了标签前导机制。仿真表明,相比于传统基于单阶段前导序列传输的接入策略,带标签多阶段前导序列传输的接入策略能在消除序列检测模糊性的同时扩展前导资源池,进而降低前导碰撞概率,并提高随机接入成功率。 展开更多

关键词 随机接入 多阶段前导序列传输 一次碰撞序列

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