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基于度量学习和子域自适应的辐射源个体识别

电讯技术 2024年

作者：周锋杜奕航赵芸乔晓强张涛南京信息工程大学电子与信息工程学院国防科技大学第六十三研究所

为解决辐射源个体识别中信号传输环境变化引起的数据分布不一致，导致仅接受单一分布数据集训练的网络模型识别准确率严重退化这一问题，提出结合度量学习和子域自适应的辐射源个体识别方法。该方法借鉴了领域自适应中子域自适应的思想... 详细信息

为解决辐射源个体识别中信号传输环境变化引起的数据分布不一致，导致仅接受单一分布数据集训练的网络模型识别准确率严重退化这一问题，提出结合度量学习和子域自适应的辐射源个体识别方法。该方法借鉴了领域自适应中子域自适应的思想，应用局部最大均值差异损失来缩小不同分布下相同辐射源类别之间的差异，并在其基础上加入基于欧氏距离和余弦相似度的度量学习损失，稳定迁移效果。实验表明，在同时使用了度量学习损失和子域自适应方法后，目标域识别准确率相比于未使用迁移方法提高38.7%左右，并且模型具有良好的泛化能力。

关键词：辐射源个体识别子域自适应欧氏距离余弦相似度

基于零样本学习和自编码器的调制信号识别研究

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电子测量技术 2024年

作者：童子滔张治中张涛杜奕航南京信息工程大学电子与信息工程学院国防科技大学第六十三研究所

针对深度学习模型在信号调制识别应用中无法有效识别未知调制方式的问题，提出了一种基于零样本学习和自编码器的信号调制识别模型，用于信号调制开集识别。通过自编码器提取调制信号的特征，引入交叉熵损失、中心损失和重构损失使得不... 详细信息

针对深度学习模型在信号调制识别应用中无法有效识别未知调制方式的问题，提出了一种基于零样本学习和自编码器的信号调制识别模型，用于信号调制开集识别。通过自编码器提取调制信号的特征，引入交叉熵损失、中心损失和重构损失使得不同调制信号的特征能够良好分离，进一步根据特征空间的分布进行调制信号的开集识别。此外，利用解码器重构信号并加入训练，有效提升了模型识别率。实验结果表明，模型能够在提升已知类识别率的前提下对未知类进行区分，且对未知类的分类效果优于传统的开集识别方法，其中未知类识别率达到80％，已知类识别率稳定在95％左右。

关键词：信号识别零样本学习卷积神经网络自编码器组合损失

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面向数据传输稳定性的无人机群频谱接入方法

电讯技术 2024年第2期64卷 222-229页

作者：吴义政杜奕航张余钱鹏智南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 国防科技大学第六十三研究所南京210007

针对频繁变化的无线通信环境中无人机群频谱资源使用问题,在保障无人机数据传输稳定的前提下,以降低无人机间用频冲突率、提升信道利用率和系统吞吐量为目标,设计了基于多用户非耦合排队频谱接入方法。该方法中无人机之间不需要信息交... 详细信息

针对频繁变化的无线通信环境中无人机群频谱资源使用问题,在保障无人机数据传输稳定的前提下,以降低无人机间用频冲突率、提升信道利用率和系统吞吐量为目标,设计了基于多用户非耦合排队频谱接入方法。该方法中无人机之间不需要信息交互和中心控制节点,仅需根据自身数据传输需求、互扰功率和历史信道使用状态信息来构建学习效益函数,生成频谱使用策略。仿真结果表明,所提方法在确保无人机数据传输稳定和兼顾无人机用频公平性的前提下,能有效降低无人机间用频冲突,提升无人机群吞吐量。

关键词：无线通信环境无人机群频谱接入数据传输非耦合排队

多无人机网络中信息隐蔽传输保证的频谱资源分配方法

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中国电子科学研究院学报 2024年第2期19卷 97-108页

作者：吴义政钱鹏智杜奕航张余国防科技大学第六十三研究所江苏南京210007

针对多无人机网络中信息隐蔽传输的频谱分配问题,构建了多无人机网络隐蔽传输中继选择、频谱分配和块长度分配多维度优化模型,将无人机的中继选择问题转化为无人机联盟选择问题,以最大化多无人机网络中信息传输满意度为目标,提出了一种... 详细信息

针对多无人机网络中信息隐蔽传输的频谱分配问题,构建了多无人机网络隐蔽传输中继选择、频谱分配和块长度分配多维度优化模型,将无人机的中继选择问题转化为无人机联盟选择问题,以最大化多无人机网络中信息传输满意度为目标,提出了一种联合无人机联盟选择和频谱资源分配的优化方法。由于无人机联盟选择、频谱分配和块长度分配的联合优化是一个复杂的NP问题和非凸问题,利用降维处理方式将问题划分为两个子问题,一是无人机的中继选择,二是无人机的带宽分配和块长度分配。通过构建联盟形成博弈来优化无人机联盟选择,同时优化无人机的频谱分配和块长度分配。所提博弈被证明是个精确势能博弈(Exact Potential Game,EPG),即,所提博弈至少存在一个纯策略纳什均衡。考虑到对频谱分配和块长度分配联合优化也是一个复杂的NP问题和非凸问题,通过块坐标下降法将联合优化问题分解为带宽分配和块长度分配两个子问题迭代优化,采用粒子群优化算法求解上述两个子问题。仿真结果表明,所提联合优化方法可以有效提高多无人机网络信息传输的满意度,同时使得无人机可以隐蔽地将信息传输到地面控制站。

关键词：多无人机信息传输安全传输频谱资源分配联合优化算法联盟形成博弈

基于频谱感知的认知Ad hoc网络分簇算法

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数据采集与处理 2018年第1期33卷 41-50页

作者：齐全王可人杜奕航国防科技大学电子对抗学院合肥230037

为了提高认知Ad hoc网络频谱感知效率,解决认知Ad hoc网络分簇问题,本文提出一种基于频谱感知的认知Ad hoc网络分簇算法。通过引入检测因子,综合考虑多个主用户信号交叠与阴影衰落的情况,将认知Ad hoc网络中的次用户节点与需要检测的主... 详细信息

为了提高认知Ad hoc网络频谱感知效率,解决认知Ad hoc网络分簇问题,本文提出一种基于频谱感知的认知Ad hoc网络分簇算法。通过引入检测因子,综合考虑多个主用户信号交叠与阴影衰落的情况,将认知Ad hoc网络中的次用户节点与需要检测的主用户信道建模为二部图模型,使得分簇问题简化为最大权边二部图(Constraint maximum-weight edge biclique,C-MWEB)分解问题,并设计一种贪婪算法对其求解。仿真结果表明,在多个主用户信号交叠与阴影衰落并存的情况下,相较于传统算法,本文算法分簇更为合理,具有更好的有效性与可靠性。

关键词：认知无线网络频谱感知分簇二部图检测因子

联合包调度频谱切换和功率分配的跨层设计方案

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探测与控制学报 2017年第1期39卷 116-121页

作者：杜奕航王可人焦传海解放军电子工程学院安徽合肥230037 解放军陆军军官学院安徽合肥230031

针对认知无线网络频谱切换造成系统吞吐量损失和切换延迟较大的问题,提出了联合包调度频谱切换和功率分配的跨层设计方案。该方案根据连续时间马尔科夫链模型预测信道状态信息,调度器采用包调度算法对预繁忙信道次用户进行调度,并重新... 详细信息

针对认知无线网络频谱切换造成系统吞吐量损失和切换延迟较大的问题,提出了联合包调度频谱切换和功率分配的跨层设计方案。该方案根据连续时间马尔科夫链模型预测信道状态信息,调度器采用包调度算法对预繁忙信道次用户进行调度,并重新分配认知节点功率以提升系统吞吐量。仿真结果表明,相对于传统频谱切换算法,该方案可在降低认知用户中断率的同时使系统吞吐量提升约5%。

关键词：主动频谱切换认知无线网络跨层设计包调度算法

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动态主用户流量模型的跨层优化设计

计算机工程与应用 2017年第13期53卷 113-118页

作者：杜奕航王可人齐全电子工程学院合肥230037

为适应主用户流量变化较快的场景,在不完美频谱感知的情况下最大化认知用户的吞吐量,提出了一种基于集中式Overlay认知无线网络中感知时间与资源分配跨层优化算法。将优化目标分解为信道分配和检测时间同功率分配联合优化两个子问题,通... 详细信息

为适应主用户流量变化较快的场景,在不完美频谱感知的情况下最大化认知用户的吞吐量,提出了一种基于集中式Overlay认知无线网络中感知时间与资源分配跨层优化算法。将优化目标分解为信道分配和检测时间同功率分配联合优化两个子问题,通过子算法迭代,最终得到感知时间与资源分配的联合最优解。仿真结果表明,相对于仅考虑频谱感知或资源分配的单层优化算法,该算法可在兼顾公平的前提下使次用户吞吐量得到有效提升。

关键词：认知无线网络动态主用户流量模型跨层优化信道可信度

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基于能量效率的认知无线网络联合优化算法

计算机应用研究 2017年第3期34卷 849-852页

作者：杜奕航王可人齐全电子工程学院合肥230037

为提高认知无线网络能量有效性,提出一种基于能量效率的联合优化算法。在考虑主用户干扰容限的基础上构建了能量有效性模型,将优化目标分解为接入策略求解和功率优化问题,采用粒子群算法反复迭代,得到接入概率与功率分配的联合最优解。... 详细信息

为提高认知无线网络能量有效性,提出一种基于能量效率的联合优化算法。在考虑主用户干扰容限的基础上构建了能量有效性模型,将优化目标分解为接入策略求解和功率优化问题,采用粒子群算法反复迭代,得到接入概率与功率分配的联合最优解。仿真结果表明,相对于不考虑功率优化或接入概率的传统优化方法,所提算法可使系统能量效率得到显著提升。

关键词：能量效率认知无线网络信道接入概率粒子群优化算法联合优化

基于信誉机制的认知Adhoc网络分簇协作频谱感知

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计算机科学 2017年第10期44卷 103-108页

作者：齐全王可人杜奕航电子工程学院合肥230037

为了提高认知Ad hoc网络频谱感知的准确率,并抵抗可能存在的SSDF攻击,提出一种基于信誉机制的认知Ad hoc网络分簇协作频谱感知方法。首先,引入检测因子来描述节点的感知能力,采用基于公平性的分簇方法将SU分为不同的簇;然后,对簇内SU设... 详细信息

为了提高认知Ad hoc网络频谱感知的准确率,并抵抗可能存在的SSDF攻击,提出一种基于信誉机制的认知Ad hoc网络分簇协作频谱感知方法。首先,引入检测因子来描述节点的感知能力,采用基于公平性的分簇方法将SU分为不同的簇;然后,对簇内SU设定初始信誉值,并根据感知结果对信誉值进行更新;最后,采用检测因子判决机制对感知数据进行融合,并计算得出漏检概率与虚警概率上界。仿真结果表明,所提方法能有效识别恶意次用户和抵御频谱感知数据伪造攻击,同时具有较小的虚警概率、漏检概率和较好的容错能力。

关键词：认知无线电 Ad hoc网络协作频谱感知分簇 SSDF攻击