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超密集网络中基于BCD的联合频谱资源优化方法

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电波科学学报 2024年第2期39卷 305-312页

作者：周宇航陈勇张建照行鸿彦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

针对超密集网络(ultra dense network,UDN)中基站密集部署导致的严重层间干扰问题,构建了考虑频谱复用和共信道干扰条件下最大化系统总吞吐量问题模型,提出了一种基于块坐标下降(block coordinate descent,BCD)法的联合频谱资源优化(joi... 详细信息

针对超密集网络(ultra dense network,UDN)中基站密集部署导致的严重层间干扰问题,构建了考虑频谱复用和共信道干扰条件下最大化系统总吞吐量问题模型,提出了一种基于块坐标下降(block coordinate descent,BCD)法的联合频谱资源优化(joint resource optimization based on BCD,JROBB)方法。该方法将原问题分解为分簇、子信道分配和功率分配三个子问题,通过BCD法迭代优化子信道分配和功率分配,逼近原问题的最优解。仿真分析表明,在复杂度提升有限的情况下,系统总吞吐量比现有典型算法平均至少提升22%,可以有效提升频谱利用率。

关键词：超密集网络(UDN) 分簇资源分配联合优化块坐标下降(BCD)法

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基于多智能体深度强化学习的车联网频谱共享

电子学报 2024年第5期52卷 1690-1699页

作者：王为念苏健陈勇张建照唐震南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 国防科技大学第六十三研究所江苏南京210007

针对高动态车联网环境中基站难以收集和管理瞬时信道状态信息的问题,提出了基于多智能体深度强化学习的车联网频谱分配算法.该算法以车辆通信延迟和可靠性约束条件下最大化网络吞吐量为目标,利用学习算法改进频谱和功率分配策略.首先通... 详细信息

针对高动态车联网环境中基站难以收集和管理瞬时信道状态信息的问题,提出了基于多智能体深度强化学习的车联网频谱分配算法.该算法以车辆通信延迟和可靠性约束条件下最大化网络吞吐量为目标,利用学习算法改进频谱和功率分配策略.首先通过改进DQN模型和Exp3策略训练隐式协作智能体.其次,利用迟滞性Q学习和并发体验重放轨迹解决多智能体并发学习引起的非平稳性问题.仿真结果表明,该算法有效载荷平均成功交付率可达95.89%,比随机基线算法提高了16.48%,可快速获取近似最优解,在降低车联网通信系统信令开销方面具有显著优势.

关键词：车联网分布式频谱共享多智能体深度强化学习

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基于动态联盟的无人机集群协同干扰方法

电讯技术 2024年

作者：姚昌华万中妨张建照李家强陈金立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

针对无人机集群对多个异构电磁目标进行协同干扰时面临的多智能体协同学习决策问题，提出基于动态联盟的无人机集群协同干扰方法，运用马尔可夫决策对协同干扰进行建模，构建干扰联盟博弈模型，优化集群干扰中的频率和功率联合决策以及... 详细信息

针对无人机集群对多个异构电磁目标进行协同干扰时面临的多智能体协同学习决策问题，提出基于动态联盟的无人机集群协同干扰方法，运用马尔可夫决策对协同干扰进行建模，构建干扰联盟博弈模型，优化集群干扰中的频率和功率联合决策以及干扰资源的动态调配，实现对多个用频模式不同、压制功率需求不同的电磁目标进行干扰的系统效能优化。首先，利用协同强化学习算法对任务目标的信道决策进行学习，联盟内无人机协同干扰，然后，根据干扰效果进行干扰联盟结构的动态调整。仿真结果表明，所提算法可从强化学习进程中根据干扰效能的差异动态调整干扰资源，并能适应目标功率的变化，相同场景下，系统干扰效能值较基线算法提升约12.5%。

关键词：无人机集群协同干扰强化学习联盟博弈

超密集网络中基于BCD的联合频谱资源优化方法

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电波科学学报 2023年

作者：周宇航陈勇张建照行鸿彦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

针对超密集网络(ultra dense network, UDN）中基站密集部署导致的严重层间干扰问题，构建了考虑频谱复用和共信道干扰条件下最大化系统总吞吐量问题模型，提出了一种基于块坐标下降（block coordinate descent, BCD）法的联合频谱资源... 详细信息

针对超密集网络(ultra dense network, UDN）中基站密集部署导致的严重层间干扰问题，构建了考虑频谱复用和共信道干扰条件下最大化系统总吞吐量问题模型，提出了一种基于块坐标下降（block coordinate descent, BCD）法的联合频谱资源优化(joint resource optimization based on BCD,JROBB)方法.将原问题分解为分簇、子信道分配和功率分配三个子问题，并通过BCD法迭代优化子信道分配和功率分配，逼近原问题的最优解.仿真分析表明，在复杂度提升有限的情况下，系统吞吐量比现有典型算法平均至少提升22%，可以有效提升频谱利用率.

关键词：超密集网络(UDN) 分簇资源分配联合优化块坐标下降(BCD)法

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基于多智能体深度强化学习的车联网频谱共享

电子学报 2023年

作者：王为念苏健陈勇张建照唐震国防科技大学第六十三研究所南京信息工程大学计算机与软件学院

针对高动态车联网环境中，基站难以收集和管理瞬时信道状态信息的问题，提出了基于多智能体深度强化学习的车联网频谱分配算法。该算法以车辆通信延迟和可靠性约束条件下最大化网络吞吐量为目标，利用学习算法改进频谱和功率分配策略。... 详细信息

针对高动态车联网环境中，基站难以收集和管理瞬时信道状态信息的问题，提出了基于多智能体深度强化学习的车联网频谱分配算法。该算法以车辆通信延迟和可靠性约束条件下最大化网络吞吐量为目标，利用学习算法改进频谱和功率分配策略。首先通过改进DQN模型和Exp3策略训练隐式协作智能体。其次，利用迟滞性Q学习和并发体验重放轨迹解决多智能体并发学习引起的非平稳性问题。仿真结果表明，提出算法有效载荷平均成功交付率可达95.89%，比随机基线算法提高了16.48%，可快速获取近似最优解，在降低车联网通信系统信令开销方面具有显著优势。

关键词：车联网分布式频谱共享多智能体深度强化学习

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基于有意义扰动掩码的频谱预测解释方法

电讯技术 2023年第10期63卷 1500-1506页

作者：孔青张建照柳永祥国防科技大学第六十三研究所南京210007

针对频谱序列预测问题中深度学习技术可解释性不足、现有方法解释效果不直观以及时间相关性难以体现等问题,提出了一种基于掩码方案的频谱预测解释方法。首先,生成与输入频谱数据同样大小的重要性掩码矩阵,通过显著图标注输入数据的重... 详细信息

针对频谱序列预测问题中深度学习技术可解释性不足、现有方法解释效果不直观以及时间相关性难以体现等问题,提出了一种基于掩码方案的频谱预测解释方法。首先,生成与输入频谱数据同样大小的重要性掩码矩阵,通过显著图标注输入数据的重要性部分,获得对单一样本预测结果的可视化解释;其次,将解释问题转变为针对掩码的多目标优化问题,根据频谱数据的动态特性与相关性特点改进扰动方式,实现针对频谱预测问题的有意义扰动;最后,通过在优化目标中添加对时间步跳跃的惩罚项,体现了短的连续序列或者相邻时间步的时间相关性同样重要的先验知识。基于实测频谱数据的测试分析表明,所提的解释方法具有简洁直观和易于用户理解等特点。与基线方法相比,所标注的重要性部分凸显了中心频点和相邻频点的相关性。在性能恶化实验中,模型输出精度下降最多,平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)指标平均分别比综合梯度方法、沙普利值采样和高斯扰动掩码方案高6.4%,26.2%和30.0%;在性能恢复实验中,模型输出精度改善最大,MAPE指标平均分别比前述三种对比方案低7.6%,32.2%和32.8%。

关键词：认知无线电频谱预测可解释人工智能时间序列预测

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无人机集群协同侦察覆盖分布式自主优化

国外电子测量技术 2022年第8期41卷 97-104页

作者：姚昌华胡程程张建照刘鑫程康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 桂林理工大学信息科学与工程学院桂林541007

将无人机集群应用于对多个任务目标同时进行覆盖性协同侦察,是未来无人化作战的重要应用方向之一。研究了多架无人机集群协同侦察时的覆盖范围和能量效率问题,提出一种面向多任务目标的协同侦察覆盖模型。利用博弈论对该模型存在最优的... 详细信息

将无人机集群应用于对多个任务目标同时进行覆盖性协同侦察,是未来无人化作战的重要应用方向之一。研究了多架无人机集群协同侦察时的覆盖范围和能量效率问题,提出一种面向多任务目标的协同侦察覆盖模型。利用博弈论对该模型存在最优的无人机位置和功率进行了证明,提出一种基于分布式自主迭代学习的高能效集群协同侦察覆盖算法,对集群成员覆盖部署的位置和功率进行优化。仿真结果表明,该方法可以实现无人机集群对多个目标进行覆盖侦察部署时的策略稳定收敛,相较于传统方法有效提升了侦察性能,并有效提升集群对区域内多目标的综合侦察能量效率。

关键词：无人机集群势能博弈纳什均衡侦察覆盖分布式自主优化

利用部分重叠信道的多无人机自主协同优化抗干扰

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电讯技术 2023年第2期63卷 179-186页

作者：姚昌华程康张建照刘鑫胡程程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 桂林理工大学信息科学与工程学院广西桂林541007

针对多无人机通信网络抗干扰中的功率和信道联合优化问题,考虑多无人机通信网络中的部分重叠信道切换、外部恶意干扰与网络内部互扰问题,通过构建Stackelberg博弈抗干扰模型,设计无人机用户和干扰机的效用函数,并提出了基于次梯度迭代... 详细信息

针对多无人机通信网络抗干扰中的功率和信道联合优化问题,考虑多无人机通信网络中的部分重叠信道切换、外部恶意干扰与网络内部互扰问题,通过构建Stackelberg博弈抗干扰模型,设计无人机用户和干扰机的效用函数,并提出了基于次梯度迭代的算法求解博弈的均衡解,获得无人机用户在干扰条件下的部分重叠信道选择和功率选择联合优化结果。仿真结果表明,所提算法能使多无人机用户获得良好的信道选择和传输功率策略,优化多无人机通信网络抗干扰性能。

关键词：多无人机通信网络抗干扰自主协同优化 Stackelberg博弈部分重叠信道

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基于复合2D-LSTM网络的频谱预测研究

物联网技术 2022年第10期12卷 36-39,44页

作者：孔青张建照柳永祥国防科技大学第六十三研究所江苏南京210000

频谱预测技术对提升物联网频谱利用效率具有重要作用,受到广泛关注和研究。根据实际频谱环境数据的时-频域相关性和时间上的周期性特征,提出一种基于二维采样的长短时记忆网络预测模型2D-SPLSTM。在充分利用历史频谱数据时-频域相关性... 详细信息

频谱预测技术对提升物联网频谱利用效率具有重要作用,受到广泛关注和研究。根据实际频谱环境数据的时-频域相关性和时间上的周期性特征,提出一种基于二维采样的长短时记忆网络预测模型2D-SPLSTM。在充分利用历史频谱数据时-频域相关性的基础上,通过采样融合了历史频谱数据中的接近趋势和周期趋势。仿真表明,2D-SPLSTM模型在实际频谱环境数据中获得了明显的性能提升,并在均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和R2分数性能指标方面得到验证。同时,在跨步预测场景中,提出的模型有着更稳定、优越的性能,进一步说明了模型的有效性。

关键词：认知无线电频谱预测 2D-LSTM网络激活函数频谱演化时间复杂度