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基于IRS辅助的SWIPT物联网系统安全波束成形设计
被引量：
26
1
作者
朱政宇
徐金雷
+2 位作者
孙钢灿
王宁
郝万明
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第4期185-193,共9页
为满足绿色万物互联的智能信号处理部署和物理层安全的新要求,针对基于智能反射面辅助的无线携能通信物联网系统中可持续能量供应紧缺问题,提出了一种安全波束成形设计方法。考虑保密速率、发射功率和IRS反射相移约束,以最大化能量采集...
为满足绿色万物互联的智能信号处理部署和物理层安全的新要求,针对基于智能反射面辅助的无线携能通信物联网系统中可持续能量供应紧缺问题,提出了一种安全波束成形设计方法。考虑保密速率、发射功率和IRS反射相移约束,以最大化能量采集器采集功率为目标,联合优化基站发射波束成形矩阵和干扰机协方差矩阵以及IRS相移,将优化问题建模为具有二次型约束的非凸二次型规划问题。利用松弛变量、半定松弛法、辅助变量和序列参数凸逼近法将非凸的二次型问题转化为等价的凸问题,并提出一种交替迭代优化算法获取原问题的可行解。仿真结果表明,所提算法能够快速收敛,且与基准方案相比能有效地提升性能。
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关键词
智能反射面
物联网
无线携能通信系统
安全波束成形
能量采集
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职称材料
基于Swin-Transformer的短波协议信号识别
被引量：
2
2
作者
朱政宇
陈鹏飞
+3 位作者
王梓晅
巩克现
吴迪
王忠勇
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第11期127-135,共9页
针对短波复杂信道环境下信号所属协议识别困难的问题,提出一种基于Swin-Transformer神经网络模型的短波协议信号识别算法。首先使用时频分析方法得到信号的灰度时频图作为神经网络的输入;其次设计一种基于Swin-Transformer的神经网络模...
针对短波复杂信道环境下信号所属协议识别困难的问题,提出一种基于Swin-Transformer神经网络模型的短波协议信号识别算法。首先使用时频分析方法得到信号的灰度时频图作为神经网络的输入;其次设计一种基于Swin-Transformer的神经网络模型,对信号时频图进行特征提取;最后将特征与协议建立映射关系,从而实现信号协议的识别。仿真实验结果表明,在信噪比大于−4 dB的高斯信道下,所提算法的识别准确率接近100%,高于现有算法。此外,在强干扰以及多径时延衰落的信道条件下,所提算法仍具有较高的短波协议信号识别率。
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关键词
短波协议信号识别
神经网络
时频分析
多径时延衰落
Swin-Transformer
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职称材料
题名
基于IRS辅助的SWIPT物联网系统安全波束成形设计
被引量：
26
1
作者
朱政宇
徐金雷
孙钢灿
王宁
郝万明
机构
郑州大学
河南
先进技术研究院
郑州大学
信息工程学院
郑州大学河南省智能网络和数据分析国际联合实验室
郑州大学
产业技术研究院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第4期185-193,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61801434,No.61801435,No.61771431)
中国博士后科学基金资助项目(No.2020M682345)
+2 种基金
河南省科技攻关计划基金资助项目(No.192102310178)
郑州市重大科技创新专项基金资助项目(No.2019CXZX0037)
国家重点研发计划基金资助项目(No.2019QY0302,No.2019YFB1803200)。
文摘
为满足绿色万物互联的智能信号处理部署和物理层安全的新要求,针对基于智能反射面辅助的无线携能通信物联网系统中可持续能量供应紧缺问题,提出了一种安全波束成形设计方法。考虑保密速率、发射功率和IRS反射相移约束,以最大化能量采集器采集功率为目标,联合优化基站发射波束成形矩阵和干扰机协方差矩阵以及IRS相移,将优化问题建模为具有二次型约束的非凸二次型规划问题。利用松弛变量、半定松弛法、辅助变量和序列参数凸逼近法将非凸的二次型问题转化为等价的凸问题,并提出一种交替迭代优化算法获取原问题的可行解。仿真结果表明,所提算法能够快速收敛,且与基准方案相比能有效地提升性能。
关键词
智能反射面
物联网
无线携能通信系统
安全波束成形
能量采集
Keywords
intelligent reflecting surface
Internet of things
simultaneous wireless information and power transfer system
secure beamforming
energy harvest
分类号
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于Swin-Transformer的短波协议信号识别
被引量：
2
2
作者
朱政宇
陈鹏飞
王梓晅
巩克现
吴迪
王忠勇
机构
郑州大学
电气与信息工程学院
郑州大学河南省智能网络和数据分析国际联合实验室
郑州大学
电子材料与系统
国际
联合
研究中心
信息工程
大学
数据
与目标工程学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第11期127-135,共9页
基金
国家重点研发计划基金资助项目(No.2019QY0302)
中国博士后科学基金资助项目(No.2020M682345)
+1 种基金
河南省高校科技创新人才支持计划资助项目(No.23HASTIT019)
河南省博士后经费资助项目(No.202001015)。
文摘
针对短波复杂信道环境下信号所属协议识别困难的问题,提出一种基于Swin-Transformer神经网络模型的短波协议信号识别算法。首先使用时频分析方法得到信号的灰度时频图作为神经网络的输入;其次设计一种基于Swin-Transformer的神经网络模型,对信号时频图进行特征提取;最后将特征与协议建立映射关系,从而实现信号协议的识别。仿真实验结果表明,在信噪比大于−4 dB的高斯信道下,所提算法的识别准确率接近100%,高于现有算法。此外,在强干扰以及多径时延衰落的信道条件下,所提算法仍具有较高的短波协议信号识别率。
关键词
短波协议信号识别
神经网络
时频分析
多径时延衰落
Swin-Transformer
Keywords
SW protocol signals recognition
neural network
time frequency analysis
multipath delay fading
Swin-Transformer
分类号
TN92 [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
基于IRS辅助的SWIPT物联网系统安全波束成形设计
朱政宇
徐金雷
孙钢灿
王宁
郝万明
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
26
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Swin-Transformer的短波协议信号识别
朱政宇
陈鹏飞
王梓晅
巩克现
吴迪
王忠勇
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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