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边缘计算网络中区块链赋能的异步联邦学习算法

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电子与信息学报 2024年第1期46卷 195-203页

作者：黄晓舸邓雪松陈前斌张杰重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

由于数据量激增而引起的信息爆炸使得传统集中式云计算不堪重负,边缘计算网络(ECN)被提出以减轻云服务器的负担。此外,在ECN中启用联邦学习(FL),可以实现数据本地化处理,从而有效解决协同学习中边缘节点(ENs)的数据安全问题。然而在传... 详细信息

由于数据量激增而引起的信息爆炸使得传统集中式云计算不堪重负,边缘计算网络(ECN)被提出以减轻云服务器的负担。此外,在ECN中启用联邦学习(FL),可以实现数据本地化处理,从而有效解决协同学习中边缘节点(ENs)的数据安全问题。然而在传统FL架构中,中央服务器容易受到单点攻击,导致系统性能下降,甚至任务失败。本文在ECN场景下,提出基于区块链技术的异步FL算法(AFLChain),该算法基于ENs算力动态分配训练任务,以提高学习效率。此外,基于ENs算力、模型训练进度以及历史信誉值,引入熵权信誉机制评估ENs积极性并对其分级,淘汰低质EN以进一步提高AFLChain的性能。最后,提出基于次梯度的最优资源分配(SORA)算法,通过联合优化传输功率和计算资源分配以最小化整体网络延迟。仿真结果展示了AFLChain的模型训练效率以及SORA算法的收敛情况,证明了所提算法的有效性。

关键词：异步联邦学习区块链资源分配边缘计算网络

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超高形状因子的硅基光学平顶滤波器

光学学报 2024年第7期44卷 170-180页

作者：廖莎莎吴俊贤重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

提出一种基于绝缘体上硅的具有超高形状因子的光学平顶滤波器方案。该方案采用跑道型微环谐振器(RMRR)辅助非对称马赫-曾德尔干涉仪(MZI)结构,可实现的3 dB带宽为1.94 nm,相应的形状因子1(3 dB带宽与通带内功率下降10 dB时的通带宽度之... 详细信息

提出一种基于绝缘体上硅的具有超高形状因子的光学平顶滤波器方案。该方案采用跑道型微环谐振器(RMRR)辅助非对称马赫-曾德尔干涉仪(MZI)结构,可实现的3 dB带宽为1.94 nm,相应的形状因子1(3 dB带宽与通带内功率下降10 dB时的通带宽度之比)和形状因子2(3 dB带宽与通带内功率下降15 dB时的通带宽度之比)分别为0.96和0.94,纹波因数(通带中最大功率与最小功率的比值)为2.40 dB。此外,分析了由RMRR引入的相移对该平顶滤波器性能的影响,并实验验证了通过调节施加在RMRR上的电压可以有效地调控其输出谱。该方案具有形状因子高、工艺复杂度低、体积小、质量轻、功耗低等优点,可广泛应用于高速光通信网络中。

关键词：光学器件平顶滤波器集成光学跑道型微环谐振器硅光子学

多用户全双工协作PNOMA系统非正交率控制及功率分配优化算法

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电子学报 2024年第6期52卷 1842-1851页

作者：申滨张楠董坤明重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

传统NOMA系统远近用户设备(User Equipment,UE)之间在时频资源上信号完全重叠,以期获得最高的频率利用率,但其中UE之间的干扰也成为核心问题之一.部分NOMA(Partial NOMA,PNOMA)系统由于仅在部分频段实现NOMA共存,因此可以优化协调UE之... 详细信息

传统NOMA系统远近用户设备(User Equipment,UE)之间在时频资源上信号完全重叠,以期获得最高的频率利用率,但其中UE之间的干扰也成为核心问题之一.部分NOMA(Partial NOMA,PNOMA)系统由于仅在部分频段实现NOMA共存,因此可以优化协调UE之间的干扰.相较于传统NOMA系统,PNOMA系统能够极大地降低非理想连续干扰相消(imperfect Successive Interference Cancellation,ipSIC)对于系统和速率的消极影响.基于全双工协作NOMA(Full Duplex Cooperative NOMA,FD-CNOMA)系统和PNOMA系统,本文提出了一种全双工协作部分NOMA(FDCPNOMA)方案以优化UE之间干扰,提高系统可达速率.考虑由一个基站和若干个远近UE构成的FD-CPNOMA系统,针对实际中存在非理想连续干扰消除问题,本文给出了UE配对、非正交率控制及功率分配的优化算法,并推导了此模型下UE中断概率闭式解.仿真结果表明,本文提出的UE配对方案性能优于其他三种配对方案,所提出的PNOMA系统最大可达速率均优于相应的传统NOMA系统,提出的FD-CPNOMA系统在低信噪比下的最大可达速率比半双工协作部分NOMA(HD-CPNOMA)系统和PNOMA系统分别高出95.42%、44.06%,并且在高信噪比下可以较好地实现UE间公平性和平均可达速率的折衷.

关键词： FD-CPNOMA 非理想连续干扰消除 UE配对功率分配中断概率平均可达速率

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基于悬空槽波导的高灵敏度折射率传感器

光学学报 2024年第4期44卷 319-328页

作者：廖莎莎赵帅张伍浩张艺达唐亮重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

介绍了一种基于绝缘体上硅(SOI)的马赫-曾德尔干涉仪(MZI)型高灵敏度折射率传感器。在该传感器中采用悬空槽(SSlot)波导作为传感臂,条形波导作为参考臂,利用两臂不同模式之间的干涉提高传感器的灵敏度。分析了MZI型传感器的工作原理,推... 详细信息

介绍了一种基于绝缘体上硅(SOI)的马赫-曾德尔干涉仪(MZI)型高灵敏度折射率传感器。在该传感器中采用悬空槽(SSlot)波导作为传感臂,条形波导作为参考臂,利用两臂不同模式之间的干涉提高传感器的灵敏度。分析了MZI型传感器的工作原理,推导了灵敏度公式,通过灵活调节两臂长度和合理设计SSlot波导,实现了9.824×10^(4)nm/RIU的高灵敏度。该传感器还具有尺寸小、制造简单等优势,可广泛应用于生物医疗、环境监测等领域。

关键词：光谱学硅光子学折射率传感器马赫-曾德尔干涉仪灵敏度

基于多特征融合的MIMO-OFDM系统单-混信号调制识别算法

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系统工程与电子技术 2024年第4期46卷 1456-1465页

作者：邹涵张天骐马焜然杨宗方重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

为解决非协作通信中多输入多输出正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing, MIMO-OFDM)系统的单-混信号调制识别问题,提出一种基于多特征融合和决策融合的调制识别方法。首先,利用特... 详细信息

为解决非协作通信中多输入多输出正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing, MIMO-OFDM)系统的单-混信号调制识别问题,提出一种基于多特征融合和决策融合的调制识别方法。首先,利用特征矩阵的联合近似对角化(joint approximate diagonalization of eigenvalue matrix, JADE)算法从接收端恢复发送信号;然后,提取恢复后信号的四次方谱、循环谱和高阶累积量作为输入样本,利用多特征融合网络对输入样本进行训练;最后,使用决策融合策略根据每条支路输出得到最终判决结果。仿真实验结果表明,所提方法可以对MIMO-OFDM系统中的7种信号进行有效识别,在信噪比为10 dB时识别精度可达99.4%。

关键词：正交频分复用单-混信号调制识别四次方谱循环谱高阶累积量决策融合

联合可靠实例挖掘和特征优化的无监督行人重识别

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第3期36卷 368-378页

作者：许国良侯振东雒江涛刘杨刘立竹重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

针对无监督行人重识别方法的伪标签中包含大量噪声的问题,提出一种联合可靠实例挖掘和特征优化的行人重识别方法.首先设计一种衡量伪标签可靠度的指标,利用不同参数下DBSCAN聚类结果的稳定性衡量伪标签的质量;然后提出可靠实例挖掘策略... 详细信息

针对无监督行人重识别方法的伪标签中包含大量噪声的问题,提出一种联合可靠实例挖掘和特征优化的行人重识别方法.首先设计一种衡量伪标签可靠度的指标,利用不同参数下DBSCAN聚类结果的稳定性衡量伪标签的质量;然后提出可靠实例挖掘策略进行伪标签去噪,伪标签可靠度大于预设阈值的实例保留其原伪标签,反之则修正其伪标签;再提出融合全局和局部特征的二重动量更新策略,每个batch对涉及的样本进行即时特征更新,每个epoch对存储字典中所有样本特征进行更新;最后利用统一对比损失对骨干神经网络进行训练优化.在2个大型公共数据集Market-1501和DukeMTMC-reID上的实验结果表明,mAP分别达到77.9%和67.4%,Rank-1分别达到90.2%和88.2%.

关键词：行人重识别完全无监督可靠实例挖掘存储字典二重动量更新

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基于模型驱动深度学习的OTFS信道估计

电子与信息学报 2024年第2期46卷 680-687页

作者：蒲旭敏刘雁翔宋米雪陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

针对单输入单输出(SISO)的正交时频空间(OTFS)调制系统,该文利用一种模型驱动深度学习算法进行OTFS信道估计。该方案首先将去噪近似消息传递(DAMP)算法进行深度展开,利用去噪卷积神经网络代替传统的去噪器,对含噪的时延多普勒信道进行... 详细信息

针对单输入单输出(SISO)的正交时频空间(OTFS)调制系统,该文利用一种模型驱动深度学习算法进行OTFS信道估计。该方案首先将去噪近似消息传递(DAMP)算法进行深度展开,利用去噪卷积神经网络代替传统的去噪器,对含噪的时延多普勒信道进行去噪估计,然后提供了状态演化方程来预测可学习去噪近似消息传递(LDAMP)算法的理论归一化均方误差性能。仿真结果表明,相比于其他估计方案,该方案不仅在低信噪比条件下具有优越的性能表现,而且还具有非常好的鲁棒性,在信道路径总数不变时,增加OTFS 2维网格点数量,可以有效提升信道估计精确度。

关键词：正交时频空间信道估计时延多普勒信道深度学习

非理想干扰消除全双工协作NOMA系统性能分析及功率分配

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电子学报 2024年第3期52卷 792-802页

作者：申滨蒋慧林董坤明重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

随着非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术的不断发展,协作NOMA(Cooperative Non-Orthogonal Multiple Access,CNOMA)也受到广泛关注.该文研究了由一个基站(Base Station,BS)、一个远端用户和一个近端用户组成的全双工(Full-Duplex,FD)协作NOMA(FD-CNOMA)系统,其中近端用户作为一个FD解码转发中继以传输远端用户的信号.考虑实际情况中存在基站与远端用户有无直接链路两种情况,以及非理想连续干扰消除(Successive Interference Cancellation,SIC)对系统带来的残留干扰问题,该文提出并解决了在该模型下用户的功率分配问题.最后,该文基于此模型给出了中继用户和远端用户的中断概率闭式表达式和遍历速率的近似闭式表达式.理论分析与仿真结果表明,即便存在非理想SIC和自干扰,相对于半双工(Half-Duplex,HD)协作NOMA(HDCNOMA)和NOMA系统而言,FD-CNOMA系统表现出更好的系统性能.同时,非理想SIC和中继用户自干扰都会对用户性能产生负面影响,且非理想SIC在遍历速率上对HD机制的影响较FD机制更为严重.最后,文中提出的功率分配方法较随机功率分配和固定功率分配分别获得了13%和10%的速率提升.

关键词：协作非正交多址接入中断概率平均可实现速率非理想干扰消除

基于图卷积神经网络的室内穿墙无源目标检测算法

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电子学报 2024年第2期52卷 614-625页

作者：杨小龙唐婷李兆玉唐鑫星重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

针对室内穿墙场景下目标状态差异而导致的信道状态信息(Channel State Information,CSI)功率谱密度在时序发生相应变化规律的不同,本文提出了一种基于图卷积神经网络(Graph Convolutional Neural,GCN)的室内穿墙无源目标检测算法.不同... 详细信息

针对室内穿墙场景下目标状态差异而导致的信道状态信息(Channel State Information,CSI)功率谱密度在时序发生相应变化规律的不同,本文提出了一种基于图卷积神经网络(Graph Convolutional Neural,GCN)的室内穿墙无源目标检测算法.不同于传统的基于CSI的统计特征实现目标检测的相关系统,该算法从CSI的图域出发,基于CSI时频图特征构建得到GCN图结构后,使用可实现对复杂图中各节点进行分类的GCN作为分类器,提高了室内复杂环境下目标检测的性能.该方法在对原始CSI进行异常值去除和小波阈值去噪的基础上,利用短时傅里叶变换得到每个子载波上CSI幅值的时频图;然后根据各子载波CSI时频图特点,将存在能量的频率平均分为5个频段,再计算每个频段的平均功率谱密度,并在每个时序对其进行排序;最后基于对平均功率谱密度排序后各频段索引的变化规律构造GCN图,并将其邻接矩阵和特征矩阵输入GCN网络中进行训练,最终实现图节点特征与目标状态的一一映射.实验结果表明,在玻璃墙和砖墙场景下,本文提出的算法能够很好地刻画目标状态不同而导致的CSI功率谱密度变化规律的差异,且其平均检测准确率均高于现有的R-TTWD(Robust device-free Through-The-Wall Detection)和TWMD(The-Wall Moving Detection)目标检测算法.

关键词： Wi-Fi 信道状态信息穿墙目标检测短时傅里叶变换图卷积神经网络