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《无线电工程》2023年度十佳论文
<正>为更好地提高《无线电工程》期刊学术水平，不断提升期刊影响力，编辑部组织编委会成员、审稿专家根据论文选题的意义和重要性，论文的创新性、科学性、学术水平、推广应用价值、写作水平、影响力等，对2o23年度发表的论文进行筛选，最终评选出1o篇优秀论文，每篇论文奖励1 ooo元并颁发获奖证书，现公布如下：冉黎琼，翁越男，徐小玲，宋海权，陈金勇，高林，吴凌淳，陈琴，徐康镭云、边缘和雾计算安全性研究综述（53卷2期）杨轩，刘天立，蔚保国，谢松，孙一雄，伍蔡伦，陈秀德轨道与钟差对低轨导航增强PPP性能影响分析（53卷5期）
面向无人机的无蜂窝系统资源优化算法研究
刘飞扬;万子芊;纪金伟;朱鹏博;当蜂窝连接无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)与地面用户(Ground User, GUE)共存时，彼此之间会产生严重的空地干扰。针对这一问题，在网络辅助全双工(Network Assisted Full Duplex, NAFD)无蜂窝大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)系统中研究了一种资源优化方案，该方案具有协作能力且允许上下行传输同时进行，可以提升系统频谱效率(Spectral Efficiency, SE),但引入了交叉链路干扰。构建了一个同时最大化上行和SE(Sum SE,SSE)以及下行SSE的多目标优化问题(Multi-Objective Optimization Problem, MOOP),并提出了一种基于深度Q网络(Deep Q Network, DQN)的资源优化算法，通过联合优化接入点(Access Point, AP)的工作模式以及用户的传输功率，以较低复杂度提升系统全局SSE。仿真结果表明，所提算法能够在复杂约束条件下有效降低场景中性能较差用户的比例，相比于固定功率的传输方案有更高的系统SSE,间接性地缓解了UAV和GUE间的空地干扰问题，提升了系统整体性能。
基于小快拍场景的联合校正稳健波束形成算法
张秀清;伊宏波;王晓君;针对传统的自适应波束形成算法在目标导向矢量失配及接收数据的协方差矩阵存在误差时，性能急剧下降的问题，提出了一种基于小快拍场景的联合协方差矩阵重构，及导向矢量优化的稳健波束形成算法。对不确定集约束求解得到干扰导向矢量，根据稀疏干扰来向的导向矢量近似正交，求出干扰导向矢量对应的干扰功率，从而完成协方差矩阵重构；对期望信号来向及其邻域进行权值求解，对加权后的数据特征分解，利用多信号分类(Multiple Signal Classification, MUSIC)谱估计算法对信号区域积分得到信号协方差矩阵，将其主特征值近似为期望信号的导向矢量完成重新估计。仿真结果表明，在无误差时，算法输出信干噪比(Signal to Interference Plus Noise Ratio, SINR)接近理论最优；在多种误差环境下输出性能随信噪比(Signal to Noise Ratio, SNR)的变化均具有较好的稳健性，并且在信号来向可精准形成波束；在小快拍时可以较快收敛至理论最优值。
基于网络演算的显示拥塞通知性能分析
国晓博;刘丽哲;李兆亮;杨朔;李冲霄;网络拥塞控制是提升网络性能的重要手段，其研究受到广泛关注。显示拥塞通知(Explicit Congestion Notification, ECN)机制作为一种有效的网络拥塞控制协议已经开始在网络中部署。现有的ECN研究工作大多集中在交换机阈值调优算法上，缺少相关的理论研究，因而无法对算法设置的交换机阈值的最优性进行有效评估。通过利用网络演算分析交换机阈值和网络性能的关系，针对交叉流与目标流同时进入交换机并且不同流具有不同优先级的场景，提出一种分析网络性能边界的算法。实验结果表明，在不同场景下分析得到的性能是仿真性能的有效边界，验证了分析算法的准确性。
基于多尺度指导的遥感影像建筑物提取网络
宋宝贵;石卫超;余快;从遥感影像中提取建筑物是计算机视觉领域的一项基本任务。近年来，基于深度学习的方法已成为遥感影像中自动提取建筑物的主流方法。由于建筑物结构复杂、尺度多样等特点，从遥感影像中准确高效地提取建筑物仍然是一个挑战。针对建筑物尺度多样导致在提取过程中无法同时兼顾小型和大型建筑物的问题，提出一种基于多尺度指导的遥感影像建筑物提取网络。通过4条路径分别提取小尺度、大尺度以及其他尺度特征，通过基于交互的尺度指导模块和可选择核(Selective Kernel, SK)卷积模块分别对特征进行指导和优化特征，融合不同路径提取的特征预测建筑物信息。分别在WHU数据集和inria数据集上评估提出网络的有效性，对比实验结果表明，所提出的网络在WHU数据集上的交并比(Intersection over Union, IoU)较网络SegNet、ENet、MMB-Net、Refine-UNet、MAP-Net分别提高2.37%、1.48%、1.05%、0.83%、0.59%,在inria数据集上IoU较其他网络分别提高3.65%、4.93%、2.42%、1.82%、1.21%。结果显示，所提出的网络是一种有效、提取结果完整性更高、鲁棒性更强的目标提取网络。
IoT-MEC网络中服务功能链主动重构方法
王宁;杜娅荣;刘亮;在移动边缘计算的物联网(Mobile Edge Computing-enabled Internet of Things Networks, IoT-MEC)中，物联终端的高移动性、服务请求的随机到达性以及网络流量的实时变化，导致原有应用场景下的资源配置与服务部署不再完全匹配。如何有效利用网络提供的资源以实现服务功能链(Service Function Chain, SFC)的实时部署和重构是一个重要的挑战。针对用户的高移动性和网络流量的实时变化造成的SFC性能需求和已分配资源不匹配的问题，提出IoT-MEC网络中基于用户移动和资源需求预测的SFC重构策略。建立以SFC的端到端时延和重构成本最小化为目标的整数线性规划模型；设计基于注意力机制的Encoder-Decoder移动用户轨迹预测模型和基于长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络的虚拟网络功能(Virtual Network Function, VNF)实例资源需求预测模型，分别准确预测用户移动轨迹和节点负载；基于预测结果提出SFC主动重构(Predict-based SFC Active Reconfiguration, PSAR)启发式算法，确保在服务质量(Quality of Service, QoS)下降之前，提前完成VNF迁移和路由更新，实现SFC的主动重构和无缝迁移，保证网络的一致性高质量服务。仿真结果表明，所提算法有效降低了SFC端到端时延和重构成本。
会议通知（第一轮）第十九届（2o24）全国遥感遥测遥控学术年会
<正>为研讨和交流国内外遥感、遥测、遥控（以下简称“三遥”）、导航及其综合应用领域的最新进展和科研成果，定于2o24年7月26—28日在杭州市召开“第十九届（2o24）全国遥感遥测遥控学术年会”。热烈欢迎该领域从事研究、生产、使用与管理的有关领导、专家、学者、博（硕）士研究生以及关心“三遥”、导航及其综合应用领域科技发展的各界人士参加会议。
强化学习在协作频谱感知中的应用
刘春玲;许军;郭楷文;针对随着节点数量的增多，多节点协作频谱感知(Cooperative Spectrum Sensing, CSS)会产生大量本地数据，导致能耗变高和全局决策延迟的问题，提出节点评估与选择(Node Evaluation Selection, NES)和网格搜索(Grid Search, GS)的强化学习(Reinforcement Learning, RL)算法。通过NES算法在融合中心(Fusion Center, FC)实时更新协作用户的信任值，对信任值大小进行排序，根据设定的阈值，阻止恶意用户(Malicious Users, MU)参与CSS。通过基于GS的RL机制对处理后的数据进行标记，把信噪比(Signal to Noise Ratio, SNR)和信任值作为输入参数，搜索出所有可能的参数组合。在相同环境参数时，FC可以直接调用该环境下的节点，不需要再重新进行感知操作，如果有新用户加入时通过改变参数的范围重新搜索，新用户可以模仿其他用户RL的经验，从而获得更加快速的信道占用情况。仿真结果表明，该方法与其他算法相比，在提高检测概率的同时，降低了能耗，减少重复计算的时间，解决了全局决策延迟的问题。
基于虚拟成像原理的组合相机视场拼接与波段配准方法
冯笑宇;李雷;钟联宇;陈江苏;顾杭;针对宽幅组合相机在交会角过小、平差精度不稳定等方面的挑战，以及多光谱组合相机面临的波段配准技术难题，深入探讨了虚拟成像原理在扩大视场角和提升波谱分辨率方面的实现途径。通过分析和优化组合相机各物理相机间固有的几何关系，将多台物理相机的位置和姿态关系视为刚体连接。通过测量不同相机拍摄的影像间的同名像点，解算相机间的几何变换关系并重投影至虚拟成像面，最终实现了各物理相机所获取的独立图像的高效且精确的影像融合，融合的图像符合单中心投影规律。通过优化，扩展了宽幅组合相机的航摄范围，提高了多光谱组合相机的光谱分辨率，尤其在处理无纹理区域和地形起伏场景时展现出卓越的适应性和精确度。实验结果显示，对于宽幅组合相机，该方法的影像拼接精度达到0.31 pixel;对于多光谱组合相机，波段配准精度达到0.25 pixel。证明了虚拟成像技术能够显著提升组合相机数据的处理性能和效率，且与现有摄影测量处理软件系统完全兼容，拓宽了组合相机数据在航空摄影测量领域的应用范围，为地理信息系统的应用提供了新视角。
基于人工智能的决策技术导读
李艳斌;畅鑫;刘东辉;马宏斌;<正>内容导读随着Alpha Go在围棋领域击败李在石夺冠、Alpha Star在复杂的“星际争霸2”游戏中完胜职业选手、深度强化学习支撑在托卡马克装置内保持核聚变等离子体稳定惊艳全球，这些里程碑事件展示了基于人工智能的决策技术在各种实时、动态和复杂环境下的惊人表现，从而证明了其在决策制定方面的巨大潜力。在各个领域中，基于人工智能的决策技术都具有革命性的潜力。在无人驾驶领域，智能系统可以根据路况和环境实时做出决策，提高交通安全性和效率。在频谱管控方面，人工智能可以优化无线电频谱的利用，提高通信网络的性能。在智慧医疗领域，人工智能可以帮助医生做出更准确的诊断和治疗建议，提高医疗服务的质量和效率。在指挥控制领域，人工智能可以辅助军事人员及时做出决策，应对各种复杂情况。因此，推动智能决策技术的发展是将我国建成人工智能领域的领先国家和全球创新中心的重要方向之一。