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分布式移动水声传感网络地声参数反演

声学学报 2024年第4期49卷 774-783页

作者：沈一宁刘粉婷潘翔浙江大学信息与电子工程学院杭州310027 浙江省信息处理与通信网络重点实验室杭州310027

提出使用分布式移动水声传感网络以实现大面积海域地声参数的快速反演。将分布式网络节点投影合成不同阵元间距的水平线阵,采用频域相干目标函数,进行匹配场地声参数反演。同时,将定位误差视为一个参量进行反演,结合对水平波数修正的多... 详细信息

提出使用分布式移动水声传感网络以实现大面积海域地声参数的快速反演。将分布式网络节点投影合成不同阵元间距的水平线阵,采用频域相干目标函数,进行匹配场地声参数反演。同时,将定位误差视为一个参量进行反演,结合对水平波数修正的多普勒补偿,提高移动网络反演的鲁棒性。数值仿真和海试数据处理结果验证了分布式移动水声传感网络地声参数反演方法的有效性。

关键词：分布式水声传感网络地声参数反演节点定位误差多普勒补偿

基于深度强化学习和信息论的多智能体通信方法

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航空学报 2024年

作者：高兵张哲婕邹启杰刘治国赵锡玲大连大学通信与网络重点实验室大连大学信息工程学院

在合作环境的多智能体系统中，有效地进行显式通信可以提高智能体间的协作能力。但现有的通信策略往往将智能体的局部观测值直接作为通信内容，且通信对象通常是按照某种拓扑结构固定的，其结果一方面难以适应任务和环境变化而引起通信过程的不确定性；另一方面，通信对象和通信信息缺乏侧重点会造成通信带宽的资源浪费导致通信效率较低。针对上述多智能体通信协同问题，本文提出一种融合深度强化学习和信息论的方法来实现多智能体自适应显式通信机制。本方法采用先验网络使智能体动态地选择通信的对象；再利用互信息的约束和信息瓶颈理论有效过滤冗余信息；最后，汇总自身及接收到的信息推理出更有效的通信内容。本文通过合作导航和交通路口实验环境证明了该方法对比其它方法提高了多智能体系统的交互效率和合作稳定性。

关键词：多智能体深度强化学习互信息显式通信信息瓶颈理论合作环境

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服务定制网络体系架构的设计与思考

通信学报 2024年第2期45卷 1-17页

作者：黄韬张晨肖玉明余水刘韵洁北京邮电大学网络与交换国家重点实验室北京100876 网络通信与安全紫金山实验室江苏南京211111 悉尼科技大学计算机学院悉尼NSW2007

系统性阐述了服务定制网络(SCN)新型网络架构,可为互联网应用提供一种全新的网络底层能力与使用方式。在TCP/IP网络架构中,网络为应用提供“尽力而为”的服务质量,而SCN架构转换了应用与网络两者之间的主客体关系,允许应用“按需定制”... 详细信息

系统性阐述了服务定制网络(SCN)新型网络架构,可为互联网应用提供一种全新的网络底层能力与使用方式。在TCP/IP网络架构中,网络为应用提供“尽力而为”的服务质量,而SCN架构转换了应用与网络两者之间的主客体关系,允许应用“按需定制”网络的服务质量。以应用视角出发,挖掘了“可声明”“细粒度”“端到端”三大能力内涵,由此推演了SCN的总体设计思路,并给出了一种具象的SCN体系架构和一种可行的SCN系统实现。SCN未来可应用于远程工控、增强现实等人机物全场景,为网络即服务(NaaS)的实现提供一种新颖、实用、理想的手段。

关键词：未来网络体系架构服务定制网络网络即服务确定性网络

面向超可靠低时延通信的有限块长MIMO传输理论与技术

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中国科学：信息科学 2024年第5期54卷 1055-1077页

作者：沈弘朱鹏程刘平川孙羿李至诚张睿许威尤肖虎东南大学移动通信国家重点实验室南京210096 紫金山实验室南京211111

超可靠低时延通信是5G及未来6G无线通信系统的重要组成部分.针对该类通信场景,如何从MIMO传输的角度实现时延和可靠性的最佳折中,是近年来备受关注的一项研究课题.由于现有基于长包假设的经典MIMO传输体系难以满足系统对于时延和可靠性... 详细信息

超可靠低时延通信是5G及未来6G无线通信系统的重要组成部分.针对该类通信场景,如何从MIMO传输的角度实现时延和可靠性的最佳折中,是近年来备受关注的一项研究课题.由于现有基于长包假设的经典MIMO传输体系难以满足系统对于时延和可靠性的严苛要求,亟需研究更具挑战性的有限块长MIMO传输理论和技术.本文围绕有限块长MIMO信息论、发射机以及接收机设计的已有研究工作进行全面总结,并重点介绍二维空时信道编码以及MIMO一体化接收机等新型技术,为显著提升超可靠低时延通信的性能提供指导.另外,本文简要介绍了作者所在课题组搭建的MIMO超可靠低时延试验验证平台,为后续相关理论与算法的验证奠定试验基础.

关键词：超可靠低时延通信有限块长 MIMO传输二维空时信道编码 MIMO一体化接收机

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面向人工智能模型的安全攻击和防御策略综述

计算机研究与发展 2024年第10期61卷 2627-2648页

作者：秦臻庄添铭朱国淞周尔强丁熠耿技网络与数据安全四川省重点实验室(电子科技大学)

近年来，以深度学习为代表的人工智能技术发展迅速，在计算机视觉、自然语言处理等多个领域得到广泛应用.然而，最新研究表明这些先进的人工智能模型存在潜在的安全隐患，可能影响人工智能技术应用的可靠性.为此，深入调研了面向人工智... 详细信息

近年来，以深度学习为代表的人工智能技术发展迅速，在计算机视觉、自然语言处理等多个领域得到广泛应用.然而，最新研究表明这些先进的人工智能模型存在潜在的安全隐患，可能影响人工智能技术应用的可靠性.为此，深入调研了面向人工智能模型的安全攻击、攻击检测以及防御策略领域中前沿的研究成果.在模型安全攻击方面，聚焦于对抗性攻击、模型反演攻击、模型窃取攻击等方面的原理和技术现状；在模型攻击检测方面，聚焦于防御性蒸馏、正则化、异常值检测、鲁棒统计等检测方法；在模型防御策略方面，聚焦于对抗训练、模型结构防御、查询控制防御等技术手段.概括并扩展了人工智能模型安全相关的技术和方法，为模型的安全应用提供了理论支持.此外，还使研究人员能够更好地理解该领域的当前研究现状，并选择适当的未来研究方向.

关键词：人工智能安全攻击攻击检测防御策略模型安全

具有行人影响的11 GHz室内无线信道建模与特性分析

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北京邮电大学学报 2024年第2期47卷 45-50页

作者：薛寒杨丽花魏苏皖杨钦吕文俊南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室南京210003

为了研究高频段宽带短距离无线通信的信道传播特性,对11 GHz频段在不同室内场景下的无线传播特性进行了分析。利用大量实测数据建立了考虑行人影响因素的路径损耗模型,并给出了均方根时延扩展的统计特性。此外,对走廊、空房间和大型会... 详细信息

为了研究高频段宽带短距离无线通信的信道传播特性,对11 GHz频段在不同室内场景下的无线传播特性进行了分析。利用大量实测数据建立了考虑行人影响因素的路径损耗模型,并给出了均方根时延扩展的统计特性。此外,对走廊、空房间和大型会议室这3种场景中行人因素对信道传播特性的影响进行了比较和分析。研究结果显示,当行人在收发端间移动时,其遮挡衰减路径损耗与距发送端的距离呈二次函数关系;当行人静止不动时,其遮挡衰减路径损耗与距接收端的距离呈指数函数关系;不同场景中行人对路径损耗的影响程度不同;此外,行人因素还会增强收发端间的多径效应。以上研究结果可为未来高频段室内短距离无线通信提供理论和实践依据。

关键词：高频段室内无线通信行人影响路径损耗时延扩展

形式幂级数∏∞n=0(1-x2~n)m系数的无界性（英文）

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四川大学学报(自然科学版) 2024年第2期 29-34页

作者：朱朝熹赵伟保密通信全国重点实验室

设■为Prouhet-Thue-Morse序列的生成级数.设m≥2为正整数.令■.2018年，Gawron,Miska和Ulas猜想：当m≥2时序列{tm（n）}∞n=1无界.对于m=3及m=2k的情形，他们通过研究tm（n）的2-adic赋值证明猜想部分成立.本文发展了一种新方法，即... 详细信息

设■为Prouhet-Thue-Morse序列的生成级数.设m≥2为正整数.令■.2018年，Gawron,Miska和Ulas猜想：当m≥2时序列{tm（n）}∞n=1无界.对于m=3及m=2k的情形，他们通过研究tm（n）的2-adic赋值证明猜想部分成立.本文发展了一种新方法，即由序列{tm（n）}∞n=1的递推关系式得到一类反中心对称矩阵，然后通过计算其相应矩阵的特征值来证明猜想.利用这种方法，本文证明当m=5和6时猜想成立.此外，本文还给出了序列{t5（n）}∞n=1和{t6（n）}∞n=1的无界子列，以及{t5（n）}∞n=1的一个子列的2-adic赋值表达式，进而证明了另一个关于{t5（n）}∞n=1的2-adic赋值的猜想部分成立.

关键词： Prouhet-Thue-Morse序列无界性特征值

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基于锁模光学频率梳的高速数据传输

物理学报 2024年第4期73卷 178-185页

作者：刘琪华梅佳雪王金栋张福民曲兴华天津大学精密测试技术及仪器全国重点实验室天津300072 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室重庆400044

大数据时代网络数据流量的爆炸式增长给通信系统的容量和数据传输速率带来极大的挑战.本文基于锁模光学频率梳的宽光谱范围和高相位相干性提出了一种高频正交幅度调制信号生成方法,通过电光调制器对光学频率梳进行幅度相位整形并下变频... 详细信息

大数据时代网络数据流量的爆炸式增长给通信系统的容量和数据传输速率带来极大的挑战.本文基于锁模光学频率梳的宽光谱范围和高相位相干性提出了一种高频正交幅度调制信号生成方法,通过电光调制器对光学频率梳进行幅度相位整形并下变频至射频域,生成携带编码信息的高速、高阶、低相位噪声的调制信号,再结合锁模光学频率梳窄线宽、多波长的特性,仅使用单个激光器即可实现基于波分复用技术的大规模并行高速通信.仿真验证了该方案的可行性,随后在100 m的自由空间光链路中使用光子微波信号进行16元正交幅度调制通信实验,实现了误码率低于10^(–6)的14 Gbit/s数据传输.

关键词：锁模光学频率梳微波光子学空间光通信正交幅度调制

基于双层联邦学习的高动态车联网业务边缘协作计算机制

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电子学报 2024年第7期52卷 2228-2241页

作者：徐思雅郭佳惠北京邮电大学网络与交换技术全国重点实验室北京100876

联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习架构,允许车联网中多个车辆终端进行本地模型训练,并在兼顾数据隐私保护的条件下实现模型的全局聚合,从而提供可靠的车联网服务.然而,在联邦学习训练过程中,车辆终端往往因其高移动性在不同区域间... 详细信息

联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习架构,允许车联网中多个车辆终端进行本地模型训练,并在兼顾数据隐私保护的条件下实现模型的全局聚合,从而提供可靠的车联网服务.然而,在联邦学习训练过程中,车辆终端往往因其高移动性在不同区域间切换训练,导致全局模型精度低.此外,恶意终端频繁上传无效或错误模型数据将导致车联网服务可靠性差.因此,本文提出了一种基于双层联邦学习的高动态车联网业务边缘协作计算机制.首先,综合考虑车辆终端的移动性、计算能力和可靠性,构建了终端服务能力模型,并提出了基于深度强化学习的边缘协作计算域构建算法,通过将多个边缘节点覆盖下的车辆终端进行聚簇训练,降低了终端本地模型的切换概率,从而保证联邦学习模型训练的持续性.进而,构建了包含边缘协作计算域内聚合层和域间聚合层的双层联邦学习框架,分别采用基于自适应聚合因子的本地模型半异步聚合机制和基于数据量的区域模型异步聚合机制,提升了联邦学习系统的聚合效率.特别地,考虑终端高速移动引起的跨域问题,引入了本地模型部分条件更新机制,避免了高质量模型被低质量模型覆盖的情况,进一步提高了全局模型准确率和系统资源利用率.仿真结果表明,本文所提机制在模型精度和服务可靠性等方面均优于本地计算、同步联邦学习和异步联邦学习算法.

关键词：联邦学习边缘计算可靠性高动态车联网