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电磁频谱是继陆、海、空、天、网络之后又一重要领域, 是国民经济建设和国防建设的重要战略资源,是信息获取、信息传输、信息应用、信息安全等依赖的重要空间。随着信息技术的快速发展,电磁频谱的战略价值和基础作用日益凸显。2020年美国国防部发布《电磁频谱优势战略》,旨在建立有效的电磁作战管理,提高电磁频谱作战能力。根据国家人防办和《上海市人民防空专业队建设管理办法》等要求,2021年上海市经济信息化委成立人民防空电磁频谱管控专业队,主要担负频谱管控规划和协调、空间信号监测与分析、电磁干扰判别与查处等任务。2022年工业和信息化部贯彻落实国家频谱中长期规划、《“十四五”国家无线电管理和发展规划》,扎实推进全国无线电管理和发展重点工作,提出要不断优化频谱资源开发利用格局,创新频谱资源管理方式,不断推进无线电管理工作治理体系和治理能力现代化。对电磁频谱进行泛在感知和精准管控,能够保障电磁频谱资源的高效使用。 鉴于上述情况,为了更好地将我国电磁频谱领域的最新研究成果介绍给读者,进一步满足实际国情和电磁频谱发展需求,探索面向电磁频谱利用的科学规律、技术突破、装备制造和实际应用,加快电磁频谱强国建设,组织了本专题。 考虑信道动态变化以及各个信道节点之间的相关性影响,《基于GCN-LSTM的频谱预测算法》分析了频谱预测的特点和发展趋势,说明了频谱预测的重要性和可行性,提出基于图卷积神经网络GCN和LSTM网络结合的GCN-LSTM频谱预测算法,通过提取频谱数据的拓扑特征和频率相关性,进行时频频谱预测。另外为了考量不同时间步的重要程度,在GCN-LSTM预测模型基础上增加了注意力机制来提高预测效果。 为了在收发双方通信节点存在较小相对运动的环境下能够有效解决多普勒引起的载波间干扰问题,《基于检测域的水声OFDM系统多普勒频偏补偿》利用连续波信号,首先在频域估计出多普勒因子进行粗补,而后通过检测域的频偏估计算法进行多次迭代对信号进行细多普勒补偿,改善了系统的可靠性。 自动调制分类是电磁空间感知的一个关键问题。《基于深度学习的认知无线电调制参数估计》利用不同图像特征之间的互补性,提出一种用于自动调制分类的图像特征融合方法。通过Gramian Angular Field方法将原始信号转换为图像,使用深度学习进行特征提取,实现对多种类型信号的自动调制分类。 针对电磁感知数据综合分析与利用问题,《电磁感知大数据综合分析与利用》从电磁感知数据特点及应用需求出发,设计了数据融合与数据挖掘的一体化信息处理模型,重点阐述了基于大数据的数据处理流程,分析了可能涉及的关键技术及解决途径,可为联合应用条件下电磁感知数据综合分析与利用的系统构建及相关技术研究提供支撑和借鉴意义。 针对认知无线电中频谱和能量短缺的问题,《基于深度强化学习的能量采集认知无线电动态频谱接入》提出一种基于深度Q网络的动态频谱接入算法。通过基站射频信号采集能量,并在频谱感知后模型基于深度Q网络训练,使用奖励机制和训练算法优化,次用户能够根据环境信息作出合适的接入策略。提出的深度强化学习模型性能优于无学习模型,提高了频谱感知准确率及用户吞吐量。 《面向可变信道环境的真实射频信号数据集构建》提出了一个考虑LTE和可变信道环境的真实射频指纹数据集生成方法和关键问题,同时还介绍了生成数据集的核心部分,包括系统模型和硬件设置,通过利用软件无线电设备作为无线电信号发生器,并自定义收发射机系统参数,如频带、调制模式、天线增益等,实现射频信号数据集的个性化定制,可以模拟基于长期演进的真实射频指纹数据集。 频谱地图是一种表征区域内功率谱密度空间分布的可视化方法,在实现频谱资源空间复用等方面具有重要作用。针对实际复杂场景下频谱地图构建精度低的问题,《基于残差自编码器的电磁频谱地图构建方法》提出了一种基于残差自编码器的频谱地图构建方法,通过添加残差连接使编码器的信息可以直接映射到解码器相应部分,可以提高频谱地图构建中的网络收敛性能并降低误差,实现频谱地图的高精度构建。 《基于CNN-Transformer网络融合模型的电磁信号识别研究》提出了一种基于卷积神经网络Transformer网络融合模型的电磁信号识别方法,通过对卷积网络结构以及模型参数设计生成出面向电磁信号的网络模型结构,进一步将Transformer网络与其融合,得到了一个对电磁信号识别有着良好效果的新型神经网络模型。该网络结构具有Transformer结构变体的多样性以及与CNN网络模型的组合方式,面向电磁信号识别极具研究潜力。 综上所述,本专题全方位地展示了电磁频谱感知和管控领域的相关技术,内容涵盖电磁频谱空间感知中的调制识别、辐射源识别,以及电磁频谱预测、频谱地图构建、动态频谱接入、频率指配等多方面相关技术。希望本专题能够对广大读者了解和研究电磁频谱利用提供有益的启示、参考和借鉴,共同搭建起开放的海洋网络信息体系交流平台,促进我国电磁频谱领域技术的发展。最后,感谢编辑部各位老师在征稿通知发布、论文评审与意见汇总、论文定稿、编辑修改及出版所付出的努力和汗水;感谢专题评审专家及时、耐心、细致的评审工作;衷心感谢各位作者的辛勤工作和精心撰稿! |
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来自： quantum555 > 《学习资料》
