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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

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具有模式保持功能的片上模式分离器

光学学报 2024年第5期44卷 211-221页

作者：廖莎莎张伍浩赵帅赵薪程唐亮重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

提出一种具有模式保持功能的片上模式分离器方案。该方案基于多模干涉耦合器(MMI),通过在MMI多模区加入微型热电极,并通过合理设计热电极的位置和精确控制热电极的加热温度,实现TE0、TE1和TE2三种模式的分离,其插入损耗均低于1.06 dB,... 详细信息

提出一种具有模式保持功能的片上模式分离器方案。该方案基于多模干涉耦合器(MMI),通过在MMI多模区加入微型热电极,并通过合理设计热电极的位置和精确控制热电极的加热温度,实现TE0、TE1和TE2三种模式的分离,其插入损耗均低于1.06 dB,模式串扰均低于-15.38 dB。该方案具有模式分离数量多和可扩展的优势,可被广泛用于信号处理系统和通信系统中。

关键词：集成光学模式保持多模干涉耦合器模式分离器微型热电极

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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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

基于IEEE 802.1AS的多跳时钟同步算法与系统实现

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电子学报 2024年第3期52卷 814-823页

作者：赵国锋危瑞鹏邢媛徐川张汝凤重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

针对现有IEEE 802.1AS协议中单一主时钟无法保障多跳网络下高精度同步的问题,提出一种基于多属性决策的冗余时钟同步方法.首先,基于链路拥塞程度、节点拓扑属性和时钟源质量系数对时钟属性值进行建模;其次,采用多属性决策算法选取最佳... 详细信息

针对现有IEEE 802.1AS协议中单一主时钟无法保障多跳网络下高精度同步的问题,提出一种基于多属性决策的冗余时钟同步方法.首先,基于链路拥塞程度、节点拓扑属性和时钟源质量系数对时钟属性值进行建模;其次,采用多属性决策算法选取最佳主时钟并生成冗余时钟序列表;最后,利用FPGA(Field Programmable Gate Array)平台设计并实现冗余时钟同步系统,同时搭建真实网络环境对所提方法进行测试.结果表明,相较于现有方法,时钟同步精度提升了68%,主时钟失效后重新同步所需收敛时间减小了60%.

关键词：时钟同步 IEEE 802.1AS协议主时钟选取冗余时钟 FPGA

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

可重构智能表面辅助双功能雷达通信系统的联合波束优化

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电子与信息学报 2024年第1期46卷 222-228页

作者：王华华孙宸朱鹏云重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

双功能雷达通信系统(DFRC)是有效解决未来网络频谱资源拥挤问题的理想技术之一,该文引入了可重构智能表面(RIS)技术,旨在提升用户的加权和速率和系统的探测性能。首先在雷达功率约束和可重构智能表面的恒定模约束以及通信的整体功率预算... 详细信息

双功能雷达通信系统(DFRC)是有效解决未来网络频谱资源拥挤问题的理想技术之一,该文引入了可重构智能表面(RIS)技术,旨在提升用户的加权和速率和系统的探测性能。首先在雷达功率约束和可重构智能表面的恒定模约束以及通信的整体功率预算下,构建了通信用户的加权和速率和系统探测性能最大化的优化模型。通过联合优化基站的主动波束和可重构智能表面的无源被动波束形成,该文设计了一种有效的基于加权最小均方误差、分式规划和流形优化的交替优化算法,将非凸优化问题转化为两个子问题并利用迭代进行求解。仿真结果表明,所提方案对解决该问题的有效性和对用户加权和速率在较低迭代次数下达到收敛,并且可使用户的加权和速率上限提升0.86 bit/(s·Hz)和使系统探测更具方向性。

关键词：双功能雷达通信可重构智能表面波束成形加权和速率

基于SVD-K-means算法的软扩频信号伪码序列盲估计

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系统工程与电子技术 2024年第1期46卷 326-333页

作者：张慧芝张天骐方蓉罗庆予重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

针对通信中软扩频信号伪码序列盲估计困难的问题,提出一种奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和K-means聚类相结合的方法。该方法先对接收信号按照一倍伪码周期进行不重叠分段构造数据矩阵。其次对数据矩阵和相似性矩阵分别... 详细信息

针对通信中软扩频信号伪码序列盲估计困难的问题,提出一种奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和K-means聚类相结合的方法。该方法先对接收信号按照一倍伪码周期进行不重叠分段构造数据矩阵。其次对数据矩阵和相似性矩阵分别进行SVD完成对伪码序列集合规模数的估计、数据降噪、粗分类以及初始聚类中心的选取。最后通过K-means算法优化分类结果,得到伪码序列的估计值。该算法在聚类之前事先确定聚类数目,大大减少了迭代次数。同时实验结果表明,该算法在信息码元分组小于5 bit,信噪比大于-10 dB时可以准确估计出软扩频信号的伪码序列,性能较同类算法有所提升。

关键词：软扩频信号盲估计奇异值分解 K-means

基于改进第一关键集的极化码SCLF译码算法

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北京邮电大学学报 2024年第2期47卷 74-80页

作者：袁建国贺京杰张丰果黄胜重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

为了改进极化码串行抵消列表比特翻转(SCLF)译码算法的误码性能,通过分析已完成译码的比特对未译码比特的影响,提出了一种优化SCLF译码算法的算法,改进了关键集精度。以第一关键集(FCS)作为初始关键集,通过计算比特不可靠度的理论值与... 详细信息

为了改进极化码串行抵消列表比特翻转(SCLF)译码算法的误码性能,通过分析已完成译码的比特对未译码比特的影响,提出了一种优化SCLF译码算法的算法,改进了关键集精度。以第一关键集(FCS)作为初始关键集,通过计算比特不可靠度的理论值与实际值,筛选出FCS中包含串行抵消状态路径的错误比特,并按信道可靠度升序排列形成改进第一关键集(IFCS)。用IFCS能有效提高翻转准确性并减少重译码次数。仿真结果表明,所提算法相较于基于修正关键集的SCLF译码算法和决策后处理SCLF译码算法具有更好的误码性能和更低的复杂度,同时还可以与小列表循环冗余校验辅助SCL(CA-SCL)译码算法结合,达到大列表CA-SCL译码算法的性能水平。

关键词：极化码第一关键集串行抵消列表比特翻转