吴雅婷
- 作品数：58 被引量：98H指数：5
- 供职机构：上海大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市科学技术委员会资助项目上海市科学技术发展基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术机械工程航空宇航科学技术更多>>
- 基于条件生成对抗网络的信道模拟实现方法
- 一种基于条件生成对抗网络的信道模拟实现方法，通过从实际发送接收信号对中生成原始数据集，然后将原始数据集以双通道的二维时频域信号方式表示，用于条件生成对抗网络模型的训练，训练后的条件生成对抗网络模型能够对信道进行准确模拟。...
- 孙彦赞朱文星张舜卿吴雅婷方勇徐树公
- 文献传递
- D2D网络中联合资源分配和功率控制的干扰协调被引量：4
- 2018年
- 基于蜂窝网络的Underlay D2D(Device-to-Device Communication)模式下,D2D用户通过复用蜂窝用户频谱资源通信可有效提高系统频谱资源利用率,但同时会造成蜂窝D2D网络严重的层间干扰问题。为此提出一种联合资源分配和功率控制的干扰协调算法。首先提出基于蜂窝用户到D2D用户通信距离最大化的频谱资源复用算法,以协调蜂窝用户对D2D用户的干扰;提出基于用户分组的闭环功率控制算法,基于复用同一频谱资源的蜂窝用户和D2D用户的位置信息划分高低干扰用户组,并对高低干扰用户组采用不同的路损补偿因子,以进一步协调网络层间干扰。仿真结果表明,所提方案可有效改善网络吞吐量。
- 孙彦赞王哲吴雅婷王涛
- 关键词：同频干扰资源分配功率控制
- 基于功能抽象的仪表自动化测试中间件设计与实现被引量：1
- 2020年
- 现代化智能制造要求产品经历复杂的测试流程,传统人工测试已经不能满足需求,仪表自动化测试成为解决的必要手段,越来越多的可控仪表被加入其中。然而由于可控仪表硬件接口、协议及指令规范的多样性,厂商在开发过程中势必面临集成的问题。提出设计了基于功能抽象的多样性仪表兼容的自动化测试中间件,方案通过将PHP、Python、SCPI相结合,建立三层控制架构:仪表抽象层、业务解析层和设备调度层,实现了对于多样性测试仪表的统一抽象控制,从而快速组建满足用户测试需求的自动化测试平台中间件,提高了工厂的集成效率。实验结果表明,该套自动化测试中间件具有跨平台、通用性和扩展性的优点,在新增仪表和升级仪表过程中具有明显的灵活性。
- 陈晗潘琦洪艺铭曹炳尧吴雅婷
- 关键词：自动化测试中间件SCPI
- 基于蚁群优化算法的移动边缘协作计算被引量：3
- 2019年
- 针对用户集聚效应所造成的单个移动边缘计算(MEC)服务器负载过重的问题,本文提出了一个多MEC服务器协作计算框架,面向任务并发场景,基于任务的传输时间和计算时间消耗,建立了任务总处理时间最小化的目标函数,并提出一种定制的最大最小蚁群系统算法(CMMAS),实现了目标函数的优化,缓解了MEC服务器之间负载的不公平性,从而充分利用全局的计算资源。仿真结果表明,相比较其它算法,所提出的CMMAS算法任务总体时延最小,成功卸载率最高,且与贪婪算法相比,CMMAS算法避免了陷入局部最优。
- 花德培孙彦赞吴雅婷吴雅婷
- 关键词：并发
- 一种基于WiFi的信道状态信息的多普勒频移测量方法
- 本发明提出了一种基于WiFi的信道状态信息的多普勒频移测量方法，其中方法的实现包括以下步骤：搭建CSI（Channel State Information，信道状态信息）采集系统的硬件平台以获取CSI源数据；根据得到的C...
- 王涛杨丹丹王明房孙彦赞吴雅婷
- 文献传递
- 基于联合干扰的室内可见光通信安全系统被引量：1
- 2023年
- 研究了典型室内办公场景下,多用户多输入单输出(MISO)可见光通信(VLC)系统的物理层安全问题。针对未知数量的窃听者有可能出现在公共区域内任意位置的场景,提出了一种基于联合干扰的人工噪声生成方案以提高系统的保密安全性能。该方案利用用户所在区域的发光二极管(LED)作为信号源的同时,联合窃听者所在区域的LED一起发送干扰信号。由于窃听者位置随机且未知,故所提方案以最小化最坏情况下窃听者的信干噪比(SINR)为目标,通过干扰形成器的协作优化与设计使得干扰信号在不影响合法用户信号正常接收的前提下,最大程度地扰乱窃听者的接收。仿真结果表明,与传统的人工噪声方案相比,所提的联合干扰策略能明显降低窃听者的信干噪比和提高系统的保密速率,从而使得VLC系统的安全性能得到显著提升。
- 万子文吴雅婷梁如斌张倩武
- 关键词：光通信物理层安全人工噪声
- 基于联邦深度强化学习的车联网资源分配被引量：3
- 2021年
- 车辆通信(V2X)能够有效地提高交通安全性和移动性,是车辆部署场景中的关键技术之一。V2X通信链路需要满足不同应用的服务质量(QoS)要求,如车对车(V2V)链路的延迟和可靠性要求。面向车辆高速移动性导致的无线信道快速变化,为保证不同车辆链路的QoS约束和车辆动态网络的鲁棒性,提出一种基于联邦深度强化学习(FDRL)的频谱分配和功率控制联合优化框架。框架首先根据不同车辆链路需求提出了对应的优化问题,并定义了强化学习的状态空间、动作空间和奖励函数;然后介绍了联邦深度强化学习的训练框架;最后,通过分布式的车辆端强化学习和基站聚合平均训练,找到最佳的频谱分配和功率控制策略。仿真结果表明,与其他对比算法相比,所提出算法能够提高车对基站(V2I)的总用户信道容量,并保证了新加入车辆时动态网络的鲁棒性。
- 王晓昌吴璠孙彦赞孙彦赞
- 关键词：车辆通信资源分配
- OFDM-PON系统中一种抑制峰均功率比的安全算法被引量：9
- 2019年
- 安全性低和较高的峰均功率比(PAPR)是正交频分复用无源光网络(OFDM-PON)系统所面临的主要挑战,为此提出一种基于二维混沌加密的选择性映射(SLM)方案。该方案利用二维Logistic映射分别产生随机交织器和相位序列对OFDM信号进行加扰,达到系统加密的同时降低PAPR的目的。仿真结果显示,与传统SLM算法和原始光OFDM(O-OFDM)信号相比,所提出的方案可分别获得0.5dB和3.8dB的PAPR抑制增益。实验证明,7Gbit/s 16QAM (Quadrature Amplitude Modulation)O-OFDM加密信号可通过25km标准单模光纤在强度调制/直接检测OFDM-PON系统中安全传输并且系统误码率性能得到改善。
- 韩梦欣吴雅婷张倩武孙彦赞
- 关键词：光通信选择性映射峰均功率比
- 基于DQN的超密集网络能效资源管理被引量：4
- 2021年
- 小基站的密集随机部署会产生严重干扰和较高能耗问题,为降低网络干扰、保证用户网络服务质量(QoS)并提高网络能效,构建一种基于深度强化学习(DRL)的资源分配和功率控制联合优化框架。综合考虑超密集异构网络中的同层干扰和跨层干扰,提出对频谱与功率资源联合控制能效以及用户QoS的联合优化问题。针对该联合优化问题的NP-Hard特性,提出基于DRL框架的资源分配和功率控制联合优化算法,并定义联合频谱和功率分配的状态、动作以及回报函数。利用强化学习、在线学习和深度神经网络线下训练对网络资源进行控制,从而找到最佳资源和功率控制策略。仿真结果表明,与枚举算法、Q-学习算法和两阶段算法相比,该算法可在保证用户QoS的同时有效提升网络能效。
- 郑冰原孙彦赞孙彦赞王涛吴雅婷
- 关键词：能效资源分配功率控制
- 一种基于低轨巨型星座的动态星间通信可见性计算方法
- 本发明公开了一种基于低轨巨型星座的动态星间通信可见性计算方法，包括以下步骤：获取某个星座下两颗卫星最新的TLE星历数据，基于TLE星历数据和具体历元，使用SGP4轨道预报模型计算两颗卫星的空间位置；然后计算两颗卫星之间的...
- 吴雅婷徐天舒曹炳尧洪艺铭
