摘要：全面总结了平面端射圆极化天线的发展历程和重要突破。以正交磁偶极子和平面互补振子两大核心工作原理为主线,深入剖析平面端射圆极化天线的一般性设计方法,阐明其形态演变规律,详细介绍了平面端射圆极化天线的宽带设计技术、波束调控技术以及高增益设计技术等研究现状,最后探讨平面端射圆极化天线的可能发展方向,用于指导该领域的科学研究和工程设计。

摘要：为解决自然灾害引发的“断电、断网、断路”所导致的通信指挥难题,提出了一种无人机辅助网络系统,通过机载边缘服务器装载地面用户热门访问内容并发布应急通知消息。无人机基于地面服务需求,引入了Q-Learning强化学习算法进行轨迹规划并将整个系统分为无人机探索子系统和无人机服务子系统。无人机探索子系统针对单个无人机信号覆盖面积有限无法采集到区域内所有移动设备位置的问题,创建边界探索方式来确定无人机群的最优数量。无人机服务子系统通过分别对移动设备进行K-means、K-medoids、AGNES聚类选取最优聚类方式确定聚类中心,以聚类中心为导向进行轨迹规划从而尽最大可能为移动设备服务。仿真结果表明,所提无人机辅助系统具有设计可行性,确定了无人机群信号全覆盖的最小配置数量,同时得出不同聚类算法的无人机群适用场景。研究结果可用于评估地面用户的保障服务体验,为无人机辅助通信网络的架构设计与控制优化提供依据。

摘要：针对目前移动数据流量激增所导致的通感一体化无线通信网络系统中的拥塞和过载问题,提出一种基于通感一体化的Wi-Fi卸载匹配算法。首先,基于信息论综合考虑系统的通信吞吐量和感知互信息量,定义系统的效用函数,在满足用户QoS的同时最大化系统的总效用;其次,基于图论的思想建立Wi-Fi信道分配算法为每个Wi-Fi接入点分配信道,并将用户的接入选择问题建立为具有外部性的多对一匹配博弈模型。仿真结果表明,所设计的卸载策略能够提高系统的总效用,缓解基站处的数据压力。

摘要：在物联网(Internet of Things,IoT)系统中,信道具有高度时变性,直接链路有概率被阻塞。为了确保状态更新信息的及时传递,设计了一种智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)服务地面多用户的无线下行链路系统。UAV在下行链路中作为一个移动基站,沿着优化的轨迹飞行并在靠近地面用户的合适位置悬停,再与地面上的用户进行数据传输。通过时间离散化、数学建模等手段构建联合优化的模型,建立一个多约束优化问题。目标是通过对无人机轨迹和流调度、IRS相移设计等变量的联合优化以最小化系统的信息年龄。研究了IRS反射传输信号辅助改善无线环境的过程,即通过改变信道增益来改变最大数据传输速率。采用IRS相移调整的方式来提高时变的信道增益,以改善通信质量。由于目标函数和约束公式中含有的非凸公式以及多个优化变量之间的耦合关系,采用连续凸逼近(Successive Convex Approximation,SCA)和块坐标下降(Block Coordinate Descent,BCD)等技术设计优化算法,将非凸优化问题简化后求得总优化问题的解。仿真结果表明,算法能得到平滑曲线,系统信息年龄随发射功率和数据传输速率阈值升高显著降低,体现了所提算法的可行性。

摘要：医疗数据的安全管理是确保患者隐私安全、有效开展医学诊疗与相关研究的关键。然而,现有的医疗数据管理方案大多存在透明度低、共享性差和无法保证患者隐私数据安全性的问题。通过设计一种“主-侧”链结构的可编辑区块链模型,提出了面向医疗联盟链的安全、可追责的医疗数据管理方案。该模型主链保存患者电子病历的最新信息,侧链记录历史修改证明,实现了数据管理的透明性和可追责性。引入变色龙哈希函数、秘密共享和可验证签名技术,只有通过验证的医疗机构的系统管理员才能够参与构建完整陷门,确保了医疗数据修改过程的正确性与安全性。经过安全性分析和相关实验模拟,该方案在计算开销、通信负载方面的性能较好,且在存储开销方面存在优势,表明了该方案的有效性和可行性。

摘要：针对工业物联网(IIoT)中对信息新鲜性日益增长的需求,提出一种基于非线性能量采集(EH)的IIoT监控系统,配备电池容量大小为B的传感器节点,从无线供电基站(WPS)使用非线性EH技术采集射频(RF)能量进行充电,电池充满后将采集到的数据发送给数据采集节点。此外,针对在复杂场景中需要设置多个非线性信息年龄(AoI)算法所存在系统较为复杂的问题,提出1个普适函数来描述不同的非线性AoI,并通过调节参数来控制函数图像形状。在推导系统非线性AoI封闭表达式的同时引入系统能量效率(EE),以两者的比值Ψ作为系统的性能指标。鉴于问题较为复杂,采用一维搜索方法来寻找最优电池容量。通过系统仿真和数值分析,证明了存在最优的电池容量B使系统Ψ最小化。仿真结果表明,信道衰落参数、状态更新大小、WPS发射功率等参数都会对系统的性能产生影响,在相关系统的优化设计时都需要考虑。当WPS发射功率为0.5 W时,指数型非线性AoI下的Ψ是对数型非线性的2倍,是线性的1.8倍。

摘要：针对无人机在民用和军事等领域中的研究热度及应用需求日益增长,传统Mode1-Based的网络部署、设计、操作方法无法应对动态变化的无人机场景的问题,本文综述了灵活性高、适应性强的AI-Based的智能组网技术,并引入强化学习这一人工智能领域的重要分支。对现有利用强化学习技术解决无人机组网难题的研究进行了概述,结合无人机组网的特性梳理了此领域应用强化学习技术的主要思路。从几个应用场景,以及组网关键技术的角度进行了归纳,给出了基于强化学习的无人机智能组网技术所面临的机遇与挑战,并进行了总结。探究了无人机通信的感知能力与决策能力,适应了其动态变化且需要高度自治的环境需求。为未来无人机智能组网技术的发展提供了有价值的理论基础和实践指导。

摘要：非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)技术的广泛应用改变了传统物理层安全对用户传输速率的限制,在降低时延的同时会引起系统能耗增加。针对安全通信与降低能耗问题,提出一种基于混合协作NOMA的安全边缘计算传输方法。该方法对每个用户数据处理过程设计了多时隙混合协作方案,根据不同用户的信道条件分别设置卸载决策,保证用户间公平,并推导出系统保密中断概率的闭合表达式。然后以最小化系统能耗为目标,采用基于块坐标下降的三步迭代优化算法求得最优卸载方案。仿真结果显示,所提出的传输方法能在保证信息安全的条件下有效地减少系统能耗。

摘要：智能合约是区块链技术的重要组成部分,但由于编程人员的开发和代码审查经验不足,智能合约漏洞引发的安全问题日益增多。现有的形式化验证和符号执行检测方法误报率和漏报率较高,基于深度学习的方法尽管提高了检测效果,但仍存在解释性较差和依赖大量标注数据的问题。为解决这些局限性,提出一种在零样本场景下基于提示工程的智能合约漏洞检测方法Prompt-enhanced ChatGPT。该方法以使用标准提示文本的ChatGPT为研究对象,通过将传统的漏洞检测任务转化为文本问答任务,利用模型的推理能力进行检测。智能合约源码经过预处理去除冗余信息,并设计包含“任务描述”“漏洞描述”“检测步骤”“推理过程”和“答案格式”的提示文本模板,Prompt-enhanced ChatGPT可以生成漏洞检测结果和可解释的分析过程。在公开的数据集上进行一系列对比实验和分析后,结果表明所提方法能够提升零样本场景下智能合约漏洞检测性能,揭示了大语言模型在相关领域的潜在能力。

摘要：在大规模自组织网络中,状态感知是实现全局网络视图的先决条件,为网络故障排除、路由决策、网络拓扑动态规划等提供了数据支持。但现有的单一感知机制无法保证状态信息感知的时效性,同时会产生额外的网络开销,降低网络性能。针对上述问题,提出了一种基于四象限分类的大规模自组织网络状态自适应快速感知方法。首先,根据时延敏感度及网络请求频率差异化,将网络状态信息基于四象限图的思想进行分类。其次,针对不同象限的网络状态信息分别设计快速感知策略,同时将网络状态信息封装到管理帧中,以实现嵌入式传输,降低网络开销。最后,通过仿真实验验证了自适应快速感知方法在时效性和信息有效性方面均优于单一的主动上报和请求应答式策略。