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超密集工业物联网中基于超图匹配的频谱分配方法 认领 引用
1
作者 王琴 昌昊天 朱洪波 《物联网学报》 2025年第4期29-39,共11页
随着工业物联网(IIoT,industrial Internet of things)的快速发展,网络全要素各实体间的关系更加复杂、动态、多维,现有信息交互技术难以准确描述IIoT全要素的高密度、大规模和复杂的交互关系。针对宏小区场景中网络实体间资源分配的关... 随着工业物联网(IIoT,industrial Internet of things)的快速发展,网络全要素各实体间的关系更加复杂、动态、多维,现有信息交互技术难以准确描述IIoT全要素的高密度、大规模和复杂的交互关系。针对宏小区场景中网络实体间资源分配的关联关系,构建了基于超图的宏小区速率和最大化问题。在该场景中,采用非正交多址接入(NOMA,non-orthogonal multiple access)技术支持IIoT设备的多址接入,同时引入设备直连(D2D,device-to-device)通信技术以降低设备之间的干扰并提高频谱效率。在构建宏小区飞蜂窝基站及其内部设备之间的超图干扰模型时,将飞蜂窝接入点(FAP,femtocell access point)定义为顶点,干扰关系定义为边和超边,通过分析超图中的超边关系,让产生较少干扰的基站共享同一频谱,并采用基于超图的最大顶点权重团算法,实现频谱资源最优分配及频谱共享匹配。仿真结果表明,相比于基于图的资源方案,该方法可以显著提高频谱效率,并且在高密度、大规模和复杂的环境下具有较好的适应性和可扩展性,为IIoT在超密集无线网络环境下的资源分配问题提供了有效解决方案。 展开更多
关键词 工业物联网 非正交多址接入 D2D群组 超图 最大团问题 资源分配
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6G车联网场景下基于通感一体的波束赋形算法 认领 引用 被引量：1
2
作者 宋雨欣 张晖 +1 位作者 汤萍萍 曹浩彤 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2025年第6期32-42,共11页
在未来6G车联网场景中,精准定向波束赋形是提高通信质量和效率的关键。文中提出了一种基于通感一体的波束赋形算法,通过选取基站范围内的锚点车辆,利用其接收到的感知信息对目标车辆进行协同定位,从而实现高效、精准的定向波束通信。首... 在未来6G车联网场景中,精准定向波束赋形是提高通信质量和效率的关键。文中提出了一种基于通感一体的波束赋形算法,通过选取基站范围内的锚点车辆,利用其接收到的感知信息对目标车辆进行协同定位,从而实现高效、精准的定向波束通信。首先,基于定义的变量选择原则选取位置合适的部分车辆,利用多个车辆间通信产生的感知信息联合预测目标车辆的运动参数;其次,采用基于匹配滤波的时延-多普勒方法估计反射回波信息,进行动态车辆协同定位;最终,辅助基站实现对目标车辆的精准定向波束赋形。仿真结果表明,提出的基于通感一体的定向波束赋形算法在波束定向精准度和效率方面均优于传统算法。该算法为车联网场景下的定向波束通信提供了新思路,尤其适用于复杂交通环境中的高动态、高并发的大规模车辆通信。 展开更多
关键词 车联网 协同定位 波束赋形 反射回波 通信可靠性
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面向云雾边协同网络的SFC鲁棒增强部署研究 认领 引用
3
作者 黄鑫 耿石伟 +3 位作者 谢钧 曹浩彤 胡超 田晨景 《无线电工程》 2026年第4期591-601,共11页
云雾边协同网络(Cloud-Fog-Edge Collaborative Network,CFECN)是实现6G泛在智能服务的关键基础设施,但其异构资源特性为服务功能链(Service Function Chain,SFC)的部署带来严峻挑战。现有方法多聚焦于单路径映射,在动态网络环境中易成... 云雾边协同网络(Cloud-Fog-Edge Collaborative Network,CFECN)是实现6G泛在智能服务的关键基础设施,但其异构资源特性为服务功能链(Service Function Chain,SFC)的部署带来严峻挑战。现有方法多聚焦于单路径映射,在动态网络环境中易成为性能瓶颈。在现有两阶段SFC部署框架的基础上,提出一种增强型多路径链路映射机制。该机制在节点映射阶段采用NSGA-Ⅱ算法优化部署成本与系统吞吐量;进而在链路映射阶段,引入K最短路径(K-Shortest Path,KSP)算法生成满足带宽和时延约束的多条候选路径,并设计一种基于路径质量感知的动态选择与预留策略。该改进旨在提升系统对链路拥塞和突发故障的适应能力,增强切片部署的鲁棒性。仿真结果表明,所提增强机制在保持原有成本与吞吐量优势的同时,显著提高了高负载场景下的请求接受率和系统稳定性,为CFECN中可靠、高效的网络服务定制提供了更优的解决方案。 展开更多
关键词 云雾边协同网络 服务功能链 NSGA-Ⅱ 多路径映射 鲁棒性增强
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物品万维网资源管理框架研究与应用 认领 引用 被引量：2
4
作者 李养群 张登银 《物联网学报》 2022年第2期50-64,共15页
物品万维网(WoT,Web of things)将万物通过Web相连在一起,实现物品(things)所提供的数据或服务等资源的共享,以充分实现它们的潜在价值。但这些资源分布于各地并且分属于不同组织,基于中央基础设施的WoT资源管理机制已无法满足当前应用... 物品万维网(WoT,Web of things)将万物通过Web相连在一起,实现物品(things)所提供的数据或服务等资源的共享,以充分实现它们的潜在价值。但这些资源分布于各地并且分属于不同组织,基于中央基础设施的WoT资源管理机制已无法满足当前应用规模不断扩展、需求快速变化、数据种类不断增加的新形势。针对这些新问题与新需求,提出了一种WoT资源管理框架(WoTRMF,Web of things resource management framework)。首先,在该框架的基础上对资源的分布式管理、资源高效发布与发现、资源的安全高效共享、资源统一管理平台等机制进行综述。接着,针对分布式管理需求,提出了一种基于地理位置的P2P技术以实现WoT应用的高可用性和高效资源管理;针对高效发布/发现需求,提出了基于概率主题的智能化WoT资源发布方法以实现资源的自动化分类及有序发布与存储;针对资源安全访问需求,提出了基于区块链的安全可信WoT资源共享机制。然后,针对资源统一管理需求,给出了该WoT资源管理框架的功能实现模型。最后,通过WoTRMF在智慧城市安全管理中的应用分析了其开放性、灵活性、可扩展性及智能化等特点。 展开更多
关键词 物品万维网 资源管理 区块链 概率主题 管理平台 智慧城市安全 数字孪生
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基于概率主题的物品万维网资源管理机制 认领 引用 被引量：1
5
作者 李养群 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第8期84-91,共8页
针对物品万维网(WoT)资源管理复杂度高、效率低的问题,提出一种基于概率主题模型的WoT资源智能化管理机制。从资源描述中自动提取主题信息;利用分类算法对该主题进行分类;根据分类结果将资源发布在WoT网关构建的P2P网络中。仿真实验表明... 针对物品万维网(WoT)资源管理复杂度高、效率低的问题,提出一种基于概率主题模型的WoT资源智能化管理机制。从资源描述中自动提取主题信息;利用分类算法对该主题进行分类;根据分类结果将资源发布在WoT网关构建的P2P网络中。仿真实验表明,该方法与基于文本及语义的方法相比,具有较高的管理效率以及准确率,同时,基于相同主题的资源分布式存储也提高了应用的可用性。最后,给出一个WoT资源优化管理的实例分析。 展开更多
关键词 物品万维网 智能化资源管理 概率主题模型 资源发现 机器学习
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基于频谱感知和非正交多址的大规模免授权随机接入方案 认领 引用 被引量：3
6
作者 张晶 马林 +3 位作者 高宏旭 陆音 吴烁雨 朱洪波 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2025年第3期151-163,共13页
针对大规模机器类型通信场景,提出一种基于认知无线电(CR)频谱感知和非正交多址(NOMA)的大规模免授权随机接入方案。首先,提出CR-NOMA三步免授权随机接入协议,支持终端用户通过频谱感知获取上行信道状态信息以便有针对性地降低随机接入... 针对大规模机器类型通信场景,提出一种基于认知无线电(CR)频谱感知和非正交多址(NOMA)的大规模免授权随机接入方案。首先,提出CR-NOMA三步免授权随机接入协议,支持终端用户通过频谱感知获取上行信道状态信息以便有针对性地降低随机接入冲突;然后,设计了基于频谱感知结果的接入信道和功率电平优选策略,建立了用户上行传输信号模型和基站接收信号模型;最后,提出了联合信道滤波、功率电平检测、前导和数据检测、冲突检测的多用户信号检测算法,对随机接入性能进行了理论分析和仿真。仿真结果表明,相比现有方案,所提CR-NOMA方案在系统高负载时用户接入概率和过载率提升了近一倍,过载能力更强,鲁棒性更好。 展开更多
关键词 大规模免授权随机接入 频谱感知 非正交多址 接入概率
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基于孪生图卷积神经网络的小样本迁移学习室内指纹定位 认领 引用 被引量：1
7
作者 施政 顾浩 +4 位作者 黄浩 王禹 夏文超 赵海涛 朱洪波 《物联网学报》 2025年第4期62-76,共15页
基于射频信号的室内定位技术是第六代无线通信系统中的重要研究方向之一。随着人工智能的发展,基于深度学习的室内指纹定位方法在定位性能上得到了显著提升。然而,这类方法仍面临以下挑战,包括射频数据采集时间长、标注成本高,导致现有... 基于射频信号的室内定位技术是第六代无线通信系统中的重要研究方向之一。随着人工智能的发展,基于深度学习的室内指纹定位方法在定位性能上得到了显著提升。然而,这类方法仍面临以下挑战,包括射频数据采集时间长、标注成本高,导致现有深度学习算法在不同场景下的环境泛化能力差。针对该问题,提出了一种基于孪生图卷积神经网络(Siamese GCN,siamese graph convolutional network)的小样本迁移学习室内指纹定位方法。该技术结合Siamese GCN模型与基于最大均值差异的领域自适应方法,仅需在当前环境中采集少量信道状态信息样本,即可复用其他环境中已训练好的模型权重,从而显著降低新环境下的数据采集与标注成本。为验证所提方法的有效性,在实验室和走廊两个典型的室内场景下采集了真实的环境数据。实验结果表明,所提的迁移学习方法在仅使用30%的标注样本的情况下,仍能实现较好的定位性能。 展开更多
关键词 孪生图卷积神经网络 室内定位 迁移学习 信道状态信息
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基于子帧组合扩频和压缩感知的大规模免授权多址接入方案 认领 引用
8
作者 张晶 谌翔 +1 位作者 吴烁雨 俞龙鸣 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2025年第11期3851-3858,共8页
针对大规模机器类型通信稀疏突发场景下的终端接入问题,提出一种基于子帧组合扩频和压缩感知的大规模免授权多址接入方案。首先,设计了子帧组合扩频上行传输模式,支持用户在多个子帧上以不同的扩频序列传输业务数据,由此强化用户特征以... 针对大规模机器类型通信稀疏突发场景下的终端接入问题,提出一种基于子帧组合扩频和压缩感知的大规模免授权多址接入方案。首先,设计了子帧组合扩频上行传输模式,支持用户在多个子帧上以不同的扩频序列传输业务数据,由此强化用户特征以降低多址干扰;然后,设计了基于循环移位的子帧扩频码本生成方法,建立了上行多址传输模型和多用户信号压缩感知模型。最后,提出子帧组合扩频辅助的同步子空间追踪算法,完成活跃用户检测和多用户信号重构。仿真结果表明,相较传统方法,该方案在高信噪比条件下多用户检测误比特率降低近一个数量级,在误比特率为0.1的条件下过载率提升了约3倍,展现出良好的随机多址性能。 展开更多
关键词 大规模机器类型通信 免授权非正交多址接入 子帧组合扩频 压缩感知多用户检测
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基于块压缩感知的大规模免授权多址接入方案 认领 引用
9
作者 张晶 马林 何艳 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2025年第2期20-29,共10页
针对大规模机器终端零星突发传输场景,提出一种基于块压缩感知和自适应匹配追踪的大规模免授权多址接入方案。首先,将上行多址信号建模为逐帧稀疏结构压缩感知方程。然后,将上行多址信号重构问题转变为块稀疏结构的压缩感知多用户检测... 针对大规模机器终端零星突发传输场景,提出一种基于块压缩感知和自适应匹配追踪的大规模免授权多址接入方案。首先,将上行多址信号建模为逐帧稀疏结构压缩感知方程。然后,将上行多址信号重构问题转变为块稀疏结构的压缩感知多用户检测。最后,提出一种块稀疏模型自适应匹配追踪算法,完成多址信号检测,引入动态步长、动态剪枝和动态迭代3种自适应策略,提高多用户信号检测重构性能。仿真结果表明,所提方案极大降低了上行免授权多址接入传输的误码率,提高了无线网络的过载接入能力。 展开更多
关键词 大规模机器类型通信 免授权多址接入 压缩感知多用户检测 块稀疏模型 自适应匹配追踪
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独立操控频率和辐射特性的环加载扇形单极子天线 认领 引用
10
作者 吴泽宇 喻金 +1 位作者 陈致允 吕文俊 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2025年第4期28-35,共8页
提出了一种具有频率和方向图可重构特性的环加载扇形单极子天线,该天线由一个扇形单极子单元和边缘加载扇环构成,并采用同轴线进行馈电。研究表明,扇环加载和馈电位置的变化会激发出不同模式组合,从而呈现出可独立操控的频率和辐射特性... 提出了一种具有频率和方向图可重构特性的环加载扇形单极子天线,该天线由一个扇形单极子单元和边缘加载扇环构成,并采用同轴线进行馈电。研究表明,扇环加载和馈电位置的变化会激发出不同模式组合,从而呈现出可独立操控的频率和辐射特性:改变环路加载位置,可使得在天线保持水平面和俯仰面辐射特性不变的情况下,分别实现窄频、宽频和多频段特性之间切换;改变馈电位置,可使得天线在1.9~5.6 GHz的阻抗带宽保持不变的情况下,在2.8~5.0 GHz频段内实现天线背射/端射(水平面)、有/无零向频扫(俯仰面)特性的切换。 展开更多
关键词 环加载扇形单极子天线 频率可重构 方向图可重构
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雾辅助的轻量级隐私保护数据多级聚合研究 认领 引用 被引量：14
11
作者 杨丽 陈思光 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第6期1224-1230,共7页
针对当前隐私保护数据聚合研究方案在计算成本、通信开销、数据完整性验证以及灵活性等方面存在的不足,本文提出了一种雾辅助的轻量级隐私保护数据多级聚合方案(Fog-assisted Lightweight Privacy-preserving Data Multilevel Aggregati... 针对当前隐私保护数据聚合研究方案在计算成本、通信开销、数据完整性验证以及灵活性等方面存在的不足,本文提出了一种雾辅助的轻量级隐私保护数据多级聚合方案(Fog-assisted Lightweight Privacy-preserving Data Multilevel Aggregation,F-LPDM A).该方案利用云雾协作的多级聚合模型使中间层次的雾节点能够定期从连接的智能电表处收集数据,并导出细粒度的雾级聚合结果,该细粒度聚合可有效节省通信开销,提高聚合方案的灵活性.同时,为了提高多级聚合的效率,利用模数的性质对Paillier加密算法进行优化使计算成本降低,而多级聚合的结果呈现为一元多项式系数即为细粒度电量的消耗量,随后利用霍纳法则对该聚合结果进行高速解析,以此提高智能电网的效率.再者,借助散列函数的单向性在网络边缘和云端实现轻量级认证;通过分析发现F-LPDMA方案可以实现数据的机密性和隐私保护,确保雾设备和云中心在整个聚合过程中不能获知用户的私人信息.最后,本文在计算成本和通信开销方面对F-LPDMA方案进行了评估,并通过与现有聚合方案的比较分析表明F-LPDM A方案具有更低的计算和通信开销. 展开更多
关键词 数据聚合 智能电网 雾计算 哈希链 同态加密
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