電子與信息學報最新期刊目錄

基于正交時頻空系統的低復雜度最大比合并接收機算法————作者：王震鐸;季天治;孫溶辰;

摘要：正交時頻空(OTFS)因其在高速移動場景下優異的誤碼率性能而受到廣泛研究。針對OTFS接收機運算復雜度較高問題，該文提出一種基于最大比合并(MRC)的低復雜度接收機算法。首先，其核心思想在時延多普勒域利用最大比合并算法進行迭代，對接收的多徑分量進行提取和相干組合，以提高組合信號的信噪比。其次，通過引入交織器和解交織器，信道矩陣轉化為稀疏的上三角海森伯矩陣，有利于后續進行矩陣分解。再次，針對符號決策...

一種模型輔助的聯邦強化學習多無人機路徑規劃方法————作者：陸音;劉金志;張珉;

摘要：針對多無人機在環境監測傳感器網絡、災害應急通信節點等設備位置部分未知場景下的數據收集需求，該文提出一種模型輔助的聯邦強化學習多無人機路徑規劃方法。在聯邦學習框架下，通過結合最大熵強化學習與單調價值函數分解機制，引入動態熵溫度參數和注意力機制，優化了多無人機協作的探索效率與策略穩定性。此外，設計了一種基于信道建模與位置估計的混合模擬環境構建方法，利用改進的粒子群算法快速估計未知設備位置，顯著降低了真...

模型與數據雙驅動的聯合有限角CT重建與金屬偽影校正方法————作者：石保順;程詩展;姜軻;傅昭然;

摘要：有限角度計算機斷層掃描(LACT)旨在通過減少掃描角度的范圍來減少輻射劑量。由于投影數據是不完備的且未考慮聯合有限角度和金屬偽影校正(LAMAR)任務，傳統方法重建的CT圖像往往存在偽影，特別是當患者攜帶金屬植入物時，偽影將進一步加重，影響后期醫療診斷及下游任務的精度。為解決這一問題，該文利用雙域知識和深度展開技術，融合Transformer的非局部特性捕獲能力和卷積神經網絡(CNN)的局部特征提...

基于改進秘書鳥算法的協同干擾資源分配方法————作者：李一兵;孫柳晴;戚昌龍;

摘要：在戰場環境中，針對多波束干擾系統突防組網雷達場景下干擾資源分配的問題，該文提出一種引入柯西變異和全局協同控制策略的改進秘書鳥算法(ISBOA)對戰場上的干擾資源進行優化分配。首先，建立突防場景下的多波束干擾系統模型，并將組網雷達檢測融合概率作為多干擾機協同壓制干擾組網雷達的性能評估指標；其次，以最小化檢測概率為目標函數，對多干擾機干擾樣式、干擾波束和功率資源進行聯合優化分配；最后，利用ISBOA進...

低密度奇偶校驗碼正則化神經網絡歸一化最小和譯碼算法————作者：周華;周鳴;張立康;

摘要：低密度奇偶校驗(LDPC)碼基于神經網絡的歸一化最小和(NNMS)譯碼算法按照網絡中權重的共享方式可分為不共享(NNMS)、全共享(SNNMS)、部分共享(VC-SNNMS和CV-SNNMS)等。該文針對LDPC碼在使用NNMS, VC-SNNMS和CV-SNNMS譯碼時因高復雜度導致的過擬合問題，引入正則化(Regularization)優化了神經網絡中邊信息的權重訓練，抑制了基于神經網絡譯碼的...

粗糙集信息系統實現自適應O-OFDM符號分解信號檢測研究————作者：賈科軍;車佳祺;劉佳欣;缐玉琴;秦翠翠;楊博然;

摘要：自適應光正交頻分復用符號分解串行傳輸(O-OFDM-ASDST)可以有效抑制可見光通信(VLC)中發光二極管(LED)的非線性限幅失真，然而，O-OFDM-ASDST在接收端合并分解符號時會導致加性高斯白噪聲(AWGN)疊加，從而引起誤碼率(BER)惡化。為此，該文基于人工智能粒計算的粗糙集理論(RST)信息系統與不可分辨關系，提出一種O-OFDM-ASDST信號檢測算法。首先，將接收端時域抽樣值...

多跳無人機自組網接入控制協議：深度強化學習時隙分配方法————作者：宋留斌;郭道省;

摘要：無人機自組織網絡中，各個節點的流量不均衡，容易導致網絡擁塞和時隙資源利用率低的問題。該文研究了無人機自組網中飽和節點和不飽和節點共存的場景下的接入控制問題，旨在讓更多的節點共享不飽和節點的空閑時隙，提升網絡的吞吐量。針對無人機多跳自組織網絡接入控制問題，該文提出一種基于深度強化學習的多跳無人機自組織網絡MAC協議(DQL-MHTDMA)，將飽和節點聯合為一個大智能體，學習網絡拓撲信息和時隙占用規律...

空中交通管理系統網絡安全研究綜述與展望————作者：王布宏;羅鵬;陽勇;趙正陽;董若辰;關永健;

摘要：空中交通管理系統是關乎空天安全和人民生命財產安全的國家大型關鍵信息基礎設施。隨著信息化、網絡化和智能化技術的廣泛應用，現代空中交通管理系統已經演化成為由多利益相關方異構融合的空天地海一體化網絡。盡管系統的開放性和連接性提升了空中交通管理效率，但也引入了新的網絡安全威脅，擴大了系統攻擊面，使得網絡安全生態復雜且形勢嚴峻。該文以資產梳理、威脅分析、攻擊建模、防御機制為主線，從不同的利益相關方(Stak...

基于層次網絡的多任務學習魚道水位預測方法————作者：蘇新;秦子健;呂嘉;秦鳴宇;

摘要：傳統的魚道(FP)監測系統為魚類遷徙研究和水生生態保護提供了基礎數據，但仍面臨諸如數據處理繁瑣、監測覆蓋范圍有限以及易受環境因素干擾等問題。為此，該文提出層次網絡魚道監測系統(HNFMS)，旨在減輕水壩建設對魚類遷徙的負面影響，提升魚道的生態功能。為確保該系統的高效應用，并促進魚道生物多樣性的保護，該文進一步開發了基于輔助序列的多任務學習模型——自適應序列自組織映射變換(AS-SOMVT)。該模型...

融合電離層延遲改正與多頻信號優化的全球導航衛星系統部分模糊度解算方法————作者：張旭;楊杰;

摘要：針對全球導航衛星系統(GNSS)在遮擋環境下定位精度受限以及差分方法在較長基線時難以消除電離層延遲的問題，該文提出一種改進的部分模糊度解算(MPAR)方法。該方法融合了無幾何模式下的基于電離層延遲改正模型的級聯整數解算(ICIR)與幾何模式下的最小二乘降相關平差(LAMBDA)。通過引入電離層延遲改正模型并將其融入ICIR方法中，有效解決了電離層延遲誤差對模糊度解算(AR)的影響，提高了長基線條件...

智能反射表面輔助通信中的碼本攻擊和偽裝方法————作者：李潤宇;彭薇;周健龍;

摘要：智能反射表面(IRS)可以在一定程度上重構無線信道，在提升無線通信系統安全性方面具有較大潛力。然而，無線通信系統引入IRS進行安全輔助的同時，也引入了與IRS自身相關的安全問題。如果IRS的實時碼本遭到惡意用戶竊取，惡意用戶可以推測出基站(BS)至IRS的波束方向，從而對其他合法接入的用戶實施高效而隱蔽的竊聽。該文首先提出根據竊取到的實時碼本推測BS-IRS波束方向的方法。隨后，針對這種碼本攻擊提...

基于小波熵特征的無人機射頻信號識別算法研究————作者：劉冰;時明心;劉佳琪;

摘要：隨著無人機技術的迅猛發展及其在多個領域的廣泛應用，確保無人機的安全飛行和有效監管成為了一個重要的研究課題。該文提出一種基于小波熵特征和優化神經網絡的無人機飛控射頻信號分類識別方法，旨在解決復雜電磁環境中無人機信號識別的問題。通過提取射頻信號的小波熵特征并構建特征向量，結合由大蔗鼠優化算法(GCRA)優化的支持向量機(SVM)分類器，實現了對不同型號無人機的有效分類。實驗使用了公開數據集DroneR...

TTRC-ABE：可追蹤可撤銷的基于CLWE問題的格基屬性加密方案————作者：劉媛;王勵成;周永彬;

摘要：格基屬性加密方案兼具了格密碼抵抗量子計算攻擊的優勢和屬性基加密細粒度訪問控制靈活授權的優勢，是格密碼研究的熱點。已有的基于帶誤差學習問題/環上帶誤差學習問題(LWE/RLWE)的格基屬性加密方案存在不支持叛逆者追蹤與撤銷的問題，即當解密密鑰泄露時，無法準確確認用戶的身份并及時撤銷該叛逆用戶，此外，訪問策略中的屬性可能會暴露敏感信息，需要對用戶屬性隱私進行保護。針對上述問題，該文基于2022年國際密...

基于多模態融合Transformer的視聽廣義零次學習方法————作者：楊靜;李小勇;阮小利;李少波;唐向紅;徐計;

摘要：視聽零次學習需要理解音頻和視覺信息之間的關系，以便能夠推理未見過的類別。盡管領域做出了許多努力并取得了重大進展，但往往專注于學習強大的表征，從而忽視了音頻和視頻之間的依賴關系和輸出分布與目標分布不一致的問題。因此，該文提出了基于Transformer的視聽廣義零次學習方法。具體來說，使用注意力機制來學習數據的內部信息，增強不同模態的信息交互，以捕捉視聽數據之間的語義一致性；為了度量不同概率分布之間...

融合遙感指數協同推理的地表異常檢測方法————作者：王立波;高智;王橋;

摘要：地表異常檢測是遙感圖像處理領域頗具挑戰的前沿問題。一方面，地表異常樣本搜集困難，可訓練樣本稀缺。另一方面，地表異常場景類內差異大，類間相似性高，分類混淆問題突出。因此，該文提出一種融合遙感指數協同推理的地表異常檢測方法(DeepIndex)。DeepIndex在大規模預訓練視覺語言模型基礎上，設計輕量級自適應微調模塊，實現少樣本高效學習。同時，DeepIndex引入具有物理機理的遙感指數先驗輔助模...

基于稀疏張量補全與密度峰值聚類的低空智能網多輻射源定位算法————作者：陳智博;郭道省;

摘要：該文聚焦于低空智能網中多輻射源的定位技術研究，旨在利用搭載頻譜監測設備的無人機采集的信號強度數據，精確解析低空目標區域內多個未知輻射源的空間位置。然而，實際應用場景面臨多重挑戰：無人機飛行軌跡受限導致測量數據稀疏；環境噪聲及陰影衰落加劇數據波動；多個未知輻射源進一步加重了算法的復雜度，嚴重阻礙了現有低空多輻射源定位(MSL)技術的效能發揮。針對上述挑戰，該文創新性地提出了一種基于稀疏張量補全與密度...

無人機-衛星輔助去蜂窩大規模MIMO系統中無人機部署和功率優化————作者：趙海濤;劉穎;王琴;劉淼;朱洪波;

摘要：為了解決傳統去蜂窩大規模多輸入多輸出(CF-mMIMO)通信系統認知局限、資源短缺、覆蓋盲區的問題，針對傳統覆蓋受限的去蜂窩網絡下行傳輸系統，該文提出無人機-近地軌道衛星輔助的空天地一體化CFmMIMO的功率分配和無人機位置部署方法。根據已知的用戶位置以及地面接入點的部署缺陷，考慮各通信接入點的覆蓋約束、最大功率約束、跨層干擾約束，以最大化用戶最小速率為目標，建立聯合用戶關聯、功率分配以及無人機放...

低空混合障礙下無人機協同多智能體航跡規劃————作者：馮斯夢;張云弈;劉凱;李寶龍;董超;張磊;吳啟暉;

摘要：在低空智聯網中，隨著用戶數量的急劇增加與空域環境的日益復雜，無人機(UAVs)搭載活動基站為多用戶提供通信服務時難以兼顧數據傳輸性能與飛行安全。因此，該文創新性構建了基于碰撞概率地圖避障的無人機避障通信系統模型，為解決低空混合障礙下最大化無人機通信能效的問題，提出了用戶調度優化的多智能體深度確定性策略梯度(MADDPG)算法，實現了多機協同航跡規劃。仿真分析表明，該文所提策略在混合障礙物空域中可有...

基于差分隱私聯邦學習的低空無人機群寬帶頻譜感知————作者：董培浩;賈繼斌;周福輝;吳啟暉;

摘要：在低空智聯網中，以無人機(UAV)為載體的寬帶頻譜感知技術在實現高效頻譜監測與利用方面起著至關重要的作用。然而，以奈奎斯特速率采樣需要很高的硬件和計算成本，無人機的高移動性也會使其處于不斷變化的無線頻譜環境，進而嚴重影響感知精度，無人機寬帶頻譜感知面臨嚴峻挑戰。針對上述問題，該文首先設計了一個低復雜度的特征拆分寬帶頻譜感知神經網絡(FS-WSSNet)，可在次奈奎斯特采樣速率下實現高精度感知，以降...

雙憶阻類腦混沌神經網絡及其在IoMT數據隱私保護中應用————作者：藺海榮;段晨星;鄧曉衡;Geyong Min;

摘要：近年來，醫療數據泄露頻發，嚴重威脅患者隱私與健康安全，亟需有效的解決方案以保護醫療數據在傳輸過程中的隱私與安全性。該文提出了一種基于雙憶阻類腦混沌神經網絡的醫療物聯網(Internet of Medical Things, Io MT)數據隱私保護方法，以應對這一挑戰。首先，利用憶阻器的突觸仿生特性，構建了一種基于Hopfield神經網絡的雙憶阻類腦混沌神經網絡模型，并通過分岔圖、Lyapunov...

　　電子與信息學報來自網友的投稿評論：

• Yangming_ak

  在該期刊上投稿兩篇，一篇錄用，一篇拒稿。 錄用的情況：9.1號投稿、9.5號完成初審、9月下旬外審意見返回，返修，9月底編輯完成加工，12月份定稿、1月份出版； 拒稿情況：收稿后一周內拒稿，領域不適合 總體上該期刊效率非常高，審稿意見也非常好，對論文質量有較高要求。推薦投稿

  2023-01-04 15:17

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