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基于迁移学习的室内波束选择优化方法

系统工程与电子技术 2024年第3期46卷 1109-1115页

作者：王俊智仲伟志肖丽君王鑫朱秋明林志鹏南京航空航天大学航天学院江苏南京210016 南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京210016

使用基于深度学习的室内波束选择方法可以显著提高波束匹配概率和搜索效率,但该方法需要大型数据集来调整其大量可训练参数,导致了额外的系统开销。针对这一不足,结合一种迁移学习技术,使得目标场景神经网络以小数据集方式获得与大数据... 详细信息

使用基于深度学习的室内波束选择方法可以显著提高波束匹配概率和搜索效率,但该方法需要大型数据集来调整其大量可训练参数,导致了额外的系统开销。针对这一不足,结合一种迁移学习技术,使得目标场景神经网络以小数据集方式获得与大数据集相近的匹配精度,从而减小基于深度学习的波束选择方法中数据集大小对匹配结果产生的影响。首先使用大型数据集在一个源场景中对源神经网络进行充分训练,使得网络参数能够充分包含信道状态信息以及环境信息;而后利用源神经网络参数对目标场景中的神经网络进行不同程度初始化,使该神经网络在经过小数据集训练后依然可以获得较好的波束匹配性能。仿真结果表明,针对室内波束选择场景,在数据集有限的情况下,使用迁移学习方法进行波束选择,同样可以获得较高的匹配精度。

关键词：毫米波室内环境波束搜索迁移学习

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Two-dimensional directional modulation with dual-mode vortex beam for security transmission

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Journal of Systems Engineering and Electronics 2022年第6期33卷 1108-1118页

作者： zhu Changju SONG Maozhong DANG Xiaoyu zhu qiuming College of Electronic Information Engineering Nanjing University of Aeronautics and AstronauticsNanjing 211106China

A two-dimensional directional modulation(DM)technology with dual-mode orbital angular momentum(OAM)beam is proposed for physical-layer security of the relay unmanned aerial vehicle(UAV)tracking *** elevation and azimuth of the vortex beam are modulated into the *** can form the digital waveform with the encoding *** the signal is direction-dependent,the modulated waveform is purposely distorted in other directions to offer a security *** concentric uniform circular arrays(UCAs)with different radii are excited to generate dual vortex beams with orthogonality for the composite signal,which can increase the demodulation *** to the phase propagation characteristics of vortex beam,the constellation at the desired azimuth angle will change continuously within a wavelength.A desired single antenna receiver can use the propagation phase compensation and an opposite helical phase factor for the signal demodulation in the desired *** show that the proposed OAM-DM scheme offers a security approach with direction sensitivity transmission.

关键词： directional modulation(DM) orbital angular momentum(OAM) physical-layer security directional sensitivity

面向无人机通信网络的信道全域特性空间聚类和识别

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电波科学学报 2024年第3期39卷 432-441页

作者：朱古月李双德刘芫健朱秋明张静怡毛开周哲豪南京邮电大学电子与光学工程学院南京210003 南京航空航天大学电子与信息工程学院南京211100

为提高无人机通信网络的稳定性和可靠性,提出了一种基于信道全域特性的信道子空间聚类与识别方法。首先,利用距离域、时延域、空间域和多普勒域特性对信道进行完备表征,并提出了一种信道子空间聚类方法,将全域特性相似的信道组成信道子... 详细信息

为提高无人机通信网络的稳定性和可靠性,提出了一种基于信道全域特性的信道子空间聚类与识别方法。首先,利用距离域、时延域、空间域和多普勒域特性对信道进行完备表征,并提出了一种信道子空间聚类方法,将全域特性相似的信道组成信道子空间,作为无人机通信场景分类的依据。然后,提出了一种基于反向传播神经网络的信道子空间识别方法,判断新的信道数据是否属于原有信道子空间的结构,并利用信道全域特性作为特征张量以提高识别精度。同时,通过计算信道与信道子空间中心的距离,消除训练数据异常值的影响,从而提高识别的鲁棒性。最后,通过入射及反弹射线法/镜像法对176个典型数字城市场景进行仿真,获得176000个信道的全域特性和对应信道状态信息,用于验证本文提出的聚类和识别方法的准确性。仿真结果表明,本文提出的场景识别方法可以将传统场景分类方法的176个识别目标减少至20个,且信道子空间中信道状态特性的吻合度达到99%,识别方法的准确度也达到98.7%。因此,本文提出的方法可以精确识别无人机通信工作中所处的信道子空间,为无人机通信性能优化提供依据。

关键词：无人机信道子空间信道全域特性聚类和识别特征张量

基于深度强化学习的无人机路径规划与无线电测绘

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应用科学学报 2024年第2期42卷 200-210页

作者：王鑫仲伟志王俊智肖丽君朱秋明南京航空航天大学航天学院江苏南京211106 南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京211106

针对传统无人机轨迹优化设计方法在构建通信模型上具有局限性的问题,本文面向蜂窝连接无人机通信方式,引入一种基于深度强化学习的无人机路径规划与无线电测绘方法。该方法利用扩展后的双深Q网络模型,结合无线电预测网络,生成无人机轨... 详细信息

针对传统无人机轨迹优化设计方法在构建通信模型上具有局限性的问题,本文面向蜂窝连接无人机通信方式,引入一种基于深度强化学习的无人机路径规划与无线电测绘方法。该方法利用扩展后的双深Q网络模型,结合无线电预测网络,生成无人机轨迹并预测由于动作选择而累计的奖励值。此外,基于Dyna框架将实际飞行和模拟飞行相结合,进一步训练双深Q网络模型,从而大大提高学习效率。仿真结果表明,与Direct-RL算法相比,该方法能更有效地利用学习到的覆盖区域概率图,使无人机避开弱覆盖区域,减小飞行时间和预期中断时间的加权和。

关键词：无人机蜂窝通信路径规划深度强化学习无线电测绘

可重构智能表面辅助的V2I通信系统联合波束赋形算法

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电子与信息学报 2024年第8期46卷 3117-3125页

作者：仲伟志何艺段洪涛万诗晴范振雄朱秋明林志鹏南京航空航天大学电磁频谱空间认知动态系统工业与信息化部重点实验室南京211106 国家无线电监测中心北京100144

为解决基于信道先验知识的联合波束赋形方法受限于多变的车辆与交通基础设施(V2I)通信场景且信道估计开销过大等问题,该文结合环境态势感知,提出一种基于无线传播链路预测的联合波束赋形方法。该方法首先利用射线追踪模拟器构建了可重... 详细信息

为解决基于信道先验知识的联合波束赋形方法受限于多变的车辆与交通基础设施(V2I)通信场景且信道估计开销过大等问题,该文结合环境态势感知,提出一种基于无线传播链路预测的联合波束赋形方法。该方法首先利用射线追踪模拟器构建了可重构智能表面(RIS)辅助的V2I毫米波通信系统模型,通过改变环境态势以获取多样的无线传播链路数据来构建数据集。其次,使用该数据集训练基于机器学习的无线传播链路预测模型。最后,在最大发射功率约束条件下,构建了联合波束赋形问题模型,并基于预测结果采用交替迭代优化方法(AIOA)优化基站波束赋形矩阵和RIS相移矩阵,以实现同步通信车辆用户最小信干噪比(SINR)的最大化。仿真结果验证了该方法的有效性,通过引入非信道先验知识驱动,降低了信道探测开销,提高了该方法在V2I场景中的可行性。

关键词： V2I通信可重构智能表面联合波束赋形环境态势感知信道预测

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智能反射面辅助的MU-MISO车联网毫米波通信联合波束赋形

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信号处理 2024年第2期40卷 336-344页

作者：何艺仲伟志万诗晴朱秋明林志鹏南京航空航天大学航天学院江苏南京210016 南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京210016

近年来,车联网通信系统提出了大规模数据传输,通信连接稳定等需求。高频段通信凭借超高传输速率,低时延的特点被引入了该系统,但是,高频段通信仍面临着阻塞问题的挑战。因此,智能反射面作为一种可解决高频段通信阻塞问题的技术,成为车... 详细信息

近年来,车联网通信系统提出了大规模数据传输,通信连接稳定等需求。高频段通信凭借超高传输速率,低时延的特点被引入了该系统,但是,高频段通信仍面临着阻塞问题的挑战。因此,智能反射面作为一种可解决高频段通信阻塞问题的技术,成为车联网高频通信的热点议题。智能反射面由超材料构成,其表面的多个无源反射单元均匀排布形成阵列,所有反射单元的反射系数均可通过智能控制器实时调节,控制反射波束的方向和形状,来实现对无线传输环境的智能调控,提供增强视距通信、扩展通信覆盖范围等服务。针对MU-MISO车联网毫米波通信场景下,基站与车辆用户视线通信链路因遮蔽,车辆高速移动等因素,面临随机中断的问题,将智能反射面引入该系统,并结合该系统提出了基于半定松弛问题的交替迭代优化算法,以提高通信稳定性。该方法将系统中基站波束赋形矩阵优化和智能反射面相移矩阵优化分解为两个子问题,通过定义半定矩阵变量并适当放松特定的约束条件将两个子问题近似成为半定松弛问题,随后,使用交替优化技术对其进行迭代求解以实现联合优化,通过最大化同时刻通信车辆中的最小信干噪比来确保通信稳定性。仿真结果表明,该方法显著提高了车辆用户的信干噪比和基站的总频带利用率,确保了动态场景中车辆与基站的通信稳定性。

关键词：车联网智能反射面联合波束赋形半定松弛问题交替迭代优化算法

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融合卫星姿态的星地信道建模及硬件模拟

信号处理 2024年第6期40卷 1019-1029页

作者：周强军吕崇玉陈小敏华博宇台鑫朱秋明南京航空航天大学电磁频谱空间认知动态系统工业与信息化部重点实验室江苏南京211100 中电科思仪科技股份有限公司山东青岛266555

针对传统星地信道模型及其硬件模拟方法没有考虑卫星姿态对信道特性影响的问题,本文基于几何地理随机模型(Geometry-based Stochastic Model,GBSM)框架,提出了一种融合卫星姿态的星地信道模型。该模型通过构建四个独立的坐标系并引入姿... 详细信息

针对传统星地信道模型及其硬件模拟方法没有考虑卫星姿态对信道特性影响的问题,本文基于几何地理随机模型(Geometry-based Stochastic Model,GBSM)框架,提出了一种融合卫星姿态的星地信道模型。该模型通过构建四个独立的坐标系并引入姿态修正矩阵,来描述卫星姿态变化对星地信道特性造成的影响。在此基础上,本文基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA),设计并研制了一种星地信道硬件模拟器。硬件模拟器采用差分迭代的算法来生成信道衰落因子,可以极大提高硬件模拟的实时性,确保生成的衰落数据与实际场景相匹配。同时,还采用了并行处理架构,可以支持最大640 MHz带宽的星地信道模拟。为了将衰落数据与并行架构相匹配,引入了并行内插算法,可以将串行的衰落数据内插成同速率的多路并行衰落数据。此外,为了能够精准控制硬件装置输出信号的功率,设计了基于预训练的功率校正方法。通过内部校正源信号预先训练出整个模拟过程给信号带来的增益再进行功率补偿,从而保证输出信号的功率可以被精准控制。最后,在典型场景下开展仿真模拟,导出硬件模拟器的输出结果并分析其统计特性,结果表明实测输出的概率密度函数(Probability Density Function,PDF)和多普勒功率谱密度(Doppler Power Spectral Density,DPSD)与理论值吻合,证明本文设计的硬件模拟器可以准确地复现实际场景下卫星姿态发生变化的星地信道。本文提出的融合卫星姿态的星地信道模型以及研制的硬件模拟器很好地解决了传统模型以及硬件模拟方法的局限性,在卫星通信系统的优化、评估和验证环节具有极大的潜在价值。

关键词：星地信道模型信道模拟姿态修正矩阵多普勒功率谱

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机舱环境5G信道传播模型及信号覆盖研究

应用科学学报 2024年第3期42卷 425-436页

作者：刘宇欣叶溪涓鲍军委马健陈小敏李明昇朱秋明南京航空航天大学电磁频谱空间认知动态系统工业与信息化部重点实验室江苏南京211106 南京航空航天大学物理学院江苏南京211106 中国航空工业集团有限公司金城南京机电液压工程研究中心江苏南京211106 南京任康科技有限公司江苏南京210019

针对机舱无线通信覆盖不全面、速度慢、不稳定等问题,该文基于射线跟踪方法构建了机舱环境第5代移动通信技术(5th generation mobile communication technology,5G)信道模型,并分析了信号覆盖能力及信道参数特性。首先,利用三角面元对... 详细信息

针对机舱无线通信覆盖不全面、速度慢、不稳定等问题,该文基于射线跟踪方法构建了机舱环境第5代移动通信技术(5th generation mobile communication technology,5G)信道模型,并分析了信号覆盖能力及信道参数特性。首先,利用三角面元对真实的机舱环境进行三维几何重构,以降低射线跟踪方法获取信道参数的复杂度;然后,结合分簇算法构建5G信道传播模型,进而分析了机舱环境下5G信号覆盖和通信性能。仿真分析结果表明,簇功率偏移和簇时延偏移服从高斯分布,簇到达方位角和簇到达俯仰角偏移服从拉普拉斯分布,同时发现,机舱环境中的密集散射体是影响5G信号覆盖范围的关键因素。上述结论可用于机舱环境5G基站的无线通信信号覆盖预测和多径参数评估等领域。

关键词：机舱环境信道模型射线追踪信号覆盖分簇算法

Machine learning based altitude-dependent empirical LoS probability model for air-to-ground communications

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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2022年第9期23卷 1378-1389页

作者： Minghui PANG qiuming zhu Zhipeng LIN Fei BAI Yue TIAN zhuo LI Xiaomin CHEN Key Laboratory of Dynamic Cognitive System of Electromagnetic Spectrum Space College of Electronic and Information EngineeringNanjing University of Aeronautics and AstronauticsNanjing211106China State Key Laboratory of Integrated Services Networks Xidian UniversityXi’an710000China Key Laboratory of Radar Imaging and Microwave Photonics Ministry of EducationCollege of Electronic and Information EngineeringNanjing University of Aeronautics and AstronauticsNanjing211106China

Line-of-sight(LoS)probability prediction is critical to the performance optimization of wireless communication ***,it is challenging to predict the LoS probability of air-to-ground(A2G)communication scenarios,because the altitude of unmanned aerial vehicles(UAVs)or other aircraft varies from dozens of meters to several *** paper presents an altitude-dependent empirical LoS probability model for A2G *** estimating the model parameters,we design a K-nearest neighbor(KNN)based strategy to classify LoS and non-LoS(NLoS)***,a two-layer back propagation neural network(BPNN)based parameter estimation method is developed to build the relationship between every model parameter and the UAV *** results show that the results obtained using our proposed model has good consistency with the ray tracing(RT)data,the measurement data,and the results obtained using the standard *** model can also provide wider applicable altitudes than other LoS probability models,and thus can be applied to different altitudes under various A2G scenarios.

关键词： Line-of-sight probability model Air-to-ground channel Machine learning Ray tracing