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大规模MIMO信号检测IPIC算法的深度学习网络
被引量：
1
1
作者
曾相誌
涂媛媛
申滨
《电讯技术》
北大核心
2023年第8期1117-1124,共8页
针对在大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)系统中,信道硬化现象减弱时最小均方误差(Minimum Mean Square Error, MMSE)检测算法及Richardson、Jacobi等迭代检测算法检测性能退化严重的问题,提出了一种深度检测网...
针对在大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)系统中,信道硬化现象减弱时最小均方误差(Minimum Mean Square Error, MMSE)检测算法及Richardson、Jacobi等迭代检测算法检测性能退化严重的问题,提出了一种深度检测网络,称为IPICNet,将深度学习技术和迭代并行干扰消除(Iterative Parallel Interference Cancellation, IPIC)检测算法结合。在IPICNet中,将IPIC检测算法的迭代过程展开为深度网络,并在此基础修改网络架构和添加可训练参数,同时对网络中需要使用的投影函数和损失函数进行了讨论和设计。实验结果表明,训练完成的IPICNet能有效提升IPIC检测算法的检测性能并在信道硬化现象不明显的MIMO系统中稳定工作。
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关键词
大规模MIMO
信号检测
深度学习
ipic
检测算法
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职称材料
面向感算控智一体化融合的工业互联网新型PLC安全增强:趋势与展望
被引量：
3
2
作者
王雅哲
任磊
+5 位作者
冯登国
王文杰
张一凡
王斐
孔宇升
吕金虎
《计算机学报》
北大核心
2025年第3期738-762,共25页
可编程逻辑控制器(PLC)作为工业控制领域的关键基础设施,由于其设计初期缺乏内生安全架构,多年来一直是针对工业互联网及控制系统展开攻击的主要目标。随着工业4.0及智能制造技术的迅猛发展,传统PLC正在向智能可编程工业控制器(IPIC)演...
可编程逻辑控制器(PLC)作为工业控制领域的关键基础设施,由于其设计初期缺乏内生安全架构,多年来一直是针对工业互联网及控制系统展开攻击的主要目标。随着工业4.0及智能制造技术的迅猛发展,传统PLC正在向智能可编程工业控制器(IPIC)演进,集成了感知采集、数据计算、实时控制、智能决策和网络通信等功能,以满足自动化、网络化和智能化的工业互联网技术需求。然而,信息技术(IT)与操作技术(OT)的融合以及异构功能载荷的一体化集成进一步加剧了IPIC面临的安全挑战。本文旨在对工业互联网新型PLC(即IPIC)的安全增强展开研究,尤其揭示了嵌入式虚拟化隔离技术在构建IPIC内生安全架构中的应用前景和未来发展方向。文章首先系统性分析了PLC所面临的安全威胁及现有的安全防护技术;随后重点介绍了具备实时性特征的嵌入式虚拟化隔离技术,并提出了从内生安全角度重新构建IPIC基础安全体系架构的解决思路;接着延承虚拟化隔离思路,通过异构安全载荷的虚拟化集成为IPIC设计了一种异常检测与响应的安全增强架构,并讨论了该架构在实际工业系统部署中面临的技术挑战;最后对IPIC安全增强的未来发展趋势进行了前瞻性展望。
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关键词
PLC
ipic
嵌入式虚拟化
工业互联网
异构载荷融合部署
异常检测
安全增强
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职称材料
基于迭代并行干扰消除的低复杂度大规模MIMO信号检测算法
被引量：
13
3
作者
申滨
赵书锋
金纯
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第12期2970-2978,共9页
基于干扰消除思想该文提出一种适用于大规模MIMO系统上行链路的低复杂度迭代并行干扰消除算法,在算法实现中避免了线性检测算法所需的高复杂度矩阵求逆运算,将复杂度保持在。在此基础上,引入噪声预测机制,提出一种基于噪声预测的迭代并...
基于干扰消除思想该文提出一种适用于大规模MIMO系统上行链路的低复杂度迭代并行干扰消除算法,在算法实现中避免了线性检测算法所需的高复杂度矩阵求逆运算,将复杂度保持在。在此基础上,引入噪声预测机制,提出一种基于噪声预测的迭代并行干扰消除算法,进一步提高了硬判决检测性能。考虑天线间残留干扰,将干扰消除思想运用到软判决中,最后提出一种基于迭代并行干扰消除的低复杂度软输出信号检测算法。仿真结果表明:提出的信号检测方法的复杂度优于MMSE检测算法,经过几次简单的迭代,算法即快速收敛并获得接近甚至优于MMSE检测算法的误码率性能。
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关键词
大规模MIMO
低复杂度
迭代并行干扰消除
噪声预测
软输出
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职称材料
题名
大规模MIMO信号检测IPIC算法的深度学习网络
被引量：
1
1
作者
曾相誌
涂媛媛
申滨
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
出处
《电讯技术》
北大核心
2023年第8期1117-1124,共8页
文摘
针对在大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)系统中,信道硬化现象减弱时最小均方误差(Minimum Mean Square Error, MMSE)检测算法及Richardson、Jacobi等迭代检测算法检测性能退化严重的问题,提出了一种深度检测网络,称为IPICNet,将深度学习技术和迭代并行干扰消除(Iterative Parallel Interference Cancellation, IPIC)检测算法结合。在IPICNet中,将IPIC检测算法的迭代过程展开为深度网络,并在此基础修改网络架构和添加可训练参数,同时对网络中需要使用的投影函数和损失函数进行了讨论和设计。实验结果表明,训练完成的IPICNet能有效提升IPIC检测算法的检测性能并在信道硬化现象不明显的MIMO系统中稳定工作。
关键词
大规模MIMO
信号检测
深度学习
ipic
检测算法
Keywords
massive MIMO
signal detection
deep learning
ipic
detection algorithm
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
面向感算控智一体化融合的工业互联网新型PLC安全增强:趋势与展望
被引量：
3
2
作者
王雅哲
任磊
冯登国
王文杰
张一凡
王斐
孔宇升
吕金虎
机构
中关村实验室
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
中国科学院软件研究所
出处
《计算机学报》
北大核心
2025年第3期738-762,共25页
基金
国家重点研发计划(2023YFB3308000)
国家杰出青年科学基金(62225302)
国家自然科学基金(92167108,62173023)资助。
文摘
可编程逻辑控制器(PLC)作为工业控制领域的关键基础设施,由于其设计初期缺乏内生安全架构,多年来一直是针对工业互联网及控制系统展开攻击的主要目标。随着工业4.0及智能制造技术的迅猛发展,传统PLC正在向智能可编程工业控制器(IPIC)演进,集成了感知采集、数据计算、实时控制、智能决策和网络通信等功能,以满足自动化、网络化和智能化的工业互联网技术需求。然而,信息技术(IT)与操作技术(OT)的融合以及异构功能载荷的一体化集成进一步加剧了IPIC面临的安全挑战。本文旨在对工业互联网新型PLC(即IPIC)的安全增强展开研究,尤其揭示了嵌入式虚拟化隔离技术在构建IPIC内生安全架构中的应用前景和未来发展方向。文章首先系统性分析了PLC所面临的安全威胁及现有的安全防护技术;随后重点介绍了具备实时性特征的嵌入式虚拟化隔离技术,并提出了从内生安全角度重新构建IPIC基础安全体系架构的解决思路;接着延承虚拟化隔离思路,通过异构安全载荷的虚拟化集成为IPIC设计了一种异常检测与响应的安全增强架构,并讨论了该架构在实际工业系统部署中面临的技术挑战;最后对IPIC安全增强的未来发展趋势进行了前瞻性展望。
关键词
PLC
ipic
嵌入式虚拟化
工业互联网
异构载荷融合部署
异常检测
安全增强
Keywords
PLC
ipic
embedded virtualization
Industrial Internet
heterogeneous load consolidation deployment
anomaly detection
security enhancement
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于迭代并行干扰消除的低复杂度大规模MIMO信号检测算法
被引量：
13
3
作者
申滨
赵书锋
金纯
机构
重庆邮电大学移动通信重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第12期2970-2978,共9页
基金
重庆市科委重点产业共性关键技术创新专项(cstc2015zdcyztzx40008)~~
文摘
基于干扰消除思想该文提出一种适用于大规模MIMO系统上行链路的低复杂度迭代并行干扰消除算法,在算法实现中避免了线性检测算法所需的高复杂度矩阵求逆运算,将复杂度保持在。在此基础上,引入噪声预测机制,提出一种基于噪声预测的迭代并行干扰消除算法,进一步提高了硬判决检测性能。考虑天线间残留干扰,将干扰消除思想运用到软判决中,最后提出一种基于迭代并行干扰消除的低复杂度软输出信号检测算法。仿真结果表明:提出的信号检测方法的复杂度优于MMSE检测算法,经过几次简单的迭代,算法即快速收敛并获得接近甚至优于MMSE检测算法的误码率性能。
关键词
大规模MIMO
低复杂度
迭代并行干扰消除
噪声预测
软输出
Keywords
Massive MIMO
Low-complexity
Iterative Parallel Interference Cancellation （
ipic
）
Noise-prediction
Soft output
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大规模MIMO信号检测IPIC算法的深度学习网络
曾相誌
涂媛媛
申滨
《电讯技术》
北大核心
2023
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向感算控智一体化融合的工业互联网新型PLC安全增强:趋势与展望
王雅哲
任磊
冯登国
王文杰
张一凡
王斐
孔宇升
吕金虎
《计算机学报》
北大核心
2025
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于迭代并行干扰消除的低复杂度大规模MIMO信号检测算法
申滨
赵书锋
金纯
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
13
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职称材料
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