主动干扰辅助下的无人机隐蔽通信功率与位置联合优化

利用友好干扰节点发送人工噪声是无线隐蔽通信中一种常见实现方法,可以增加监听者做出判断的不确定性,从而实现隐蔽传输。为此,考虑在无人机隐蔽通信网络中,部署一个空中的友好干扰节点,发射人工噪声干扰地面监听者的检测。对无人机与地面用户之间实现无线隐蔽传输进行了研究,分析了其有效隐蔽性能,联合优化了2架无人机的发送功率和位置部署以最大化隐蔽传输速率,使用粒子群优化算法与功率位置交替迭代算法2种优化方法得到最优的无人机部署位置及功率分配方案。仿真结果表明,联合优化方案相比于固定位置只优化功率的基准方案可以显著地提高系统隐蔽传输性能,且交替迭代算法所得结果要优于粒子群优化算法。     

恶意干扰下基于斯坦伯格博弈的无人机动态频谱分配

针对恶意干扰场景下无人机群动态频谱分配问题,构建了基于斯坦伯格博弈的动态频谱分配模型,干扰机为斯坦伯格博弈的领导者,无人机群为斯坦伯格博弈的跟随者,设计了不同博弈参与者的效益函数,并证明了该博弈存在稳定的斯坦伯格均衡解。在此基础上设计了一种分层动态频谱分配算法,针对领导者采用Q学习选择干扰信道的场景下,跟随者采用随机学习自动机来确定信道分配策略。仿真结果表明,所提算法能够得到无人机用户的最优信道分配策略,有效提升无人机用户的总吞吐量性能,实现效益最大化。     

面向空地协同移动边缘计算的服务布置策略

无人机辅助的移动边缘计算被认为是在下一代移动通信网络中能高效灵活处理时延敏感的计算密集型任务的潜力技术之一.本文研究了基于无人机的空地协同移动边缘计算的服务布置问题,具体而言,如何在满足任务时延需求和其他资源约束的情况下,通过联合优化无人机和地面基站的服务布置、无人机航迹、任务卸载和计算资源分配,以最小化所有用户的总能...     

安全能量效率优化的传感器网络传输研究

研究了射频无线充能传感器网络通信系统的安全传输及能量效率问题,针对传感器网络能量受限而无线通信容易被窃听的问题,利用物理层安全技术,提出了一种两阶段的安全传输协议。通过联合优化发送功率、射频能量协方差矩阵、敏感信息波束成型以及协作干扰协方差矩阵,使得传感器网络的安全能量效率达到最大。针对所提出的非凸问题,利用Dinkelbach方法将包含分式形式的目标函数简化,利用连续参数凸近似方法将非凸问题转化为可解形式,进而使用收敛迭代算法得到原问题的近似最优解。仿真结果表明,与对比方案相比,提出的传输方案可以在保证安全通信的基础上有效提高安全能量效率。     

面向卫星-地面协同通信系统的物理层安全传输设计

为增强多窃听者场景下的卫星-地面协同通信系统数据传输安全性,首先建立以卫星链路物理层安全传输速率最大化为优化准则、地面链路传输质量和信号发送功率为约束条件的卫星-地面协同传输优化问题.由于该优化问题的非凸性,随后通过引入辅助变量,将原问题分解为主、次两个子问题进行迭代求解,其中主问题为一维搜索问题,次问题则需进一步借助半正定松弛和矩阵变换方法转换为等价凸优化问题.最终,提出一种基于物理层安全的卫星-地面协同传输设计方案.计算机仿真结果表明,信号发射功率和卫星天线数的增加可提升系统安全速率,而窃听者数量的增加则会使得系统安全性降低.     

一种基于深度神经网络的电波传播损耗模型构建方法

将传统经验模型用于电波传播损耗计算,存在泛化性差等问题,在复杂传播环境下难以取得良好的计算效果。针对该问题,本文从数据驱动的角度出发,设计了一种基于深度神经网络的电波传播损耗模型构建方法并进行了仿真验证。首先,基于辐射源与接收机的距离特征及环境特征,构建一定地域内电磁环境感知数据与地形数据的联合数据集,作为本模型的数据源;其次,构建深度神经网络,迭代训练网络参数,并通过网格搜索法优化超参数;最后,运用联合数据集与深度神经网络模型开展计算机仿真实验。结果表明,提出的方法在复杂地域电波传播损耗计算方面能够取得良好的预测精度。     

基于差分-变分模态分解与全局信息分析网络的辐射源个体识别方法

为了解决基于希尔伯特黄变换（HHT,Hilbert-Huang Transform）辐射源个体识别方法中的模态混叠分解不充分以及低信噪比下效果较差的问题,本文将信号处理与深度学习相结合提出了一种新的辐射源个体识别方法。首先,对信号进行差分处理,并通过变分模态分解得到对应的模态分量;接着,对各模态分量进行希尔伯特变换得到希尔伯特谱;最后,针对希尔伯特谱的稀疏性特点,本文运用改进的全局信息分析模块对其进行全局细微特征提取。本文实验采用ORACLE公开数据集对所提方法进行性能测试,实验结果表明,该方法识别性能优于4种现有的基于希尔伯特黄变换的辐射源识别方法,其不仅有较低的计算复杂度,而且在5 dB信噪比下有着90%以上的识别效果。     

非对称成对载波多址信号的相位误差分析及幅度改进算法

针对由主站和小站信号同频混合而成的非对称成对载波多址（PCMA）信号解调问题，构建了一种实现此类信号解调的框架。参数估计是非对称PCMA通信系统在实现两路信号分离解调时不可或缺的环节，对于幅度参数估计精度问题，提出一种基于四次方法的搜索式幅度估计算法。首先建立非对称PCMA系统解调模型并作出基本假设，然后对不同假设下的相位误差进行对比并分析相位误差对幅度估计算法的影响，最后提出一种新的幅度估计算法。实验结果表明在相同信噪比（SNR）下，正态相位误差下的小站信号解调性能要劣于其均值条件下的解调性能。当误比特率（BER）在数量级为10^-4时，改进算法下小站信号的解调性能提升了1 dB，说明改进算法优于四次方法。     

卫星通信中心站在资源池化架构下的系统可靠性分析

卫星通信中心站是卫星通信系统中的核心组成部分,既担负着网系管理的控制功能,又承载了地面网络接入的业务职能。它的系统架构可靠性的高低将直接决定整个卫星通信系统的运行是否稳定,所以可靠性同通信效能、经济成本一样,已经成为衡量中心站性能的一个重要指标。因此,针对中心站现有"烟囱"式架构下存在的问题,介绍一种基于资源池化的解决方案,并通过对两种系统架构可靠性的对比分析,证明了基于资源池化的系统架构具有更高的可靠性。