针对无人机基站空对地通信链路易受窃听攻击的问题,提出一种基于隐蔽信息映射的广义空间方向调制系统(covert information mapped-generalized spatial and direction modulation,CIM-GSDM),将信息隐藏于激活接收机子集的索引及其选择...针对无人机基站空对地通信链路易受窃听攻击的问题,提出一种基于隐蔽信息映射的广义空间方向调制系统(covert information mapped-generalized spatial and direction modulation,CIM-GSDM),将信息隐藏于激活接收机子集的索引及其选择组合中,引入与合法方信道正交的人工噪声干扰窃听方。为进一步提升系统的传输安全性,研究提出了预编码矩阵和功率分配因子联合优化框架,通过有效管理多波束传输和人工噪声的功率分配,增强系统安全性。首先,推导基于系统安全速率的物理层安全性指标,以此为优化目标,联合优化预编码矩阵和人工噪声功率分配因子。为解决该非凸的联合优化问题,考虑交替优化2个变量,提出基于Nesterov下降的自然梯度下降法,通过快速迭代更新预编码矩阵,解决CIM-GSDM符号候选集规模较大带来的计算复杂度问题。基于合法方信噪比与窃听方干信噪比的乘积最大化准则,推导出功率分配因子的次优闭式解。仿真结果表明,所提优化算法在保证合法方可达到的速率前提下,显著降低窃听方的窃听速率,有效保证CIM-GSDM系统的传输安全性。相比传统波束成形算法及固定功率分配因子的方法,提出算法在安全性能上具有显著优势。展开更多
同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)技术能够在陌生环境中定位自身位置的同时构建周围环境,已经成为机器人、无人驾驶和虚拟现实等领域非常重要的基础技术.隐式建图方法对于场景未观测区域具有一定补全...同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)技术能够在陌生环境中定位自身位置的同时构建周围环境,已经成为机器人、无人驾驶和虚拟现实等领域非常重要的基础技术.隐式建图方法对于场景未观测区域具有一定补全预测能力,可以实现对遮挡或稀疏观测区域的孔填充,近年来,将该方法融入SLAM,以提高其系统性能逐渐成为SLAM领域的研究热点.文中首先总结应用于视觉SLAM中的隐式建图方法并基于地图存储载体对其进行分类;然后基于建图渲染速度提高、大规模场景扩展方法、建图鲁棒性提高、前端功能的改进和回环检测的补充等改进方向对结合隐式建图的视觉SLAM进行分类说明,并梳理了面向语义建图、动态场景和多传感器融合等特定场景的隐式建图SLAM系统;随后介绍隐式建图SLAM系统常用的数据集和评价标准,并基于相同数据集和评价标准对多个SLAM系统进行对比和分析;最后总结隐式建图视觉SLAM系统提高自身性能的改进方式,剖析系统现存的计算量大和遗忘严重等短板,并与其他技术对比展望未来发展趋势.展开更多
文摘针对无人机基站空对地通信链路易受窃听攻击的问题,提出一种基于隐蔽信息映射的广义空间方向调制系统(covert information mapped-generalized spatial and direction modulation,CIM-GSDM),将信息隐藏于激活接收机子集的索引及其选择组合中,引入与合法方信道正交的人工噪声干扰窃听方。为进一步提升系统的传输安全性,研究提出了预编码矩阵和功率分配因子联合优化框架,通过有效管理多波束传输和人工噪声的功率分配,增强系统安全性。首先,推导基于系统安全速率的物理层安全性指标,以此为优化目标,联合优化预编码矩阵和人工噪声功率分配因子。为解决该非凸的联合优化问题,考虑交替优化2个变量,提出基于Nesterov下降的自然梯度下降法,通过快速迭代更新预编码矩阵,解决CIM-GSDM符号候选集规模较大带来的计算复杂度问题。基于合法方信噪比与窃听方干信噪比的乘积最大化准则,推导出功率分配因子的次优闭式解。仿真结果表明,所提优化算法在保证合法方可达到的速率前提下,显著降低窃听方的窃听速率,有效保证CIM-GSDM系统的传输安全性。相比传统波束成形算法及固定功率分配因子的方法,提出算法在安全性能上具有显著优势。
文摘同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)技术能够在陌生环境中定位自身位置的同时构建周围环境,已经成为机器人、无人驾驶和虚拟现实等领域非常重要的基础技术.隐式建图方法对于场景未观测区域具有一定补全预测能力,可以实现对遮挡或稀疏观测区域的孔填充,近年来,将该方法融入SLAM,以提高其系统性能逐渐成为SLAM领域的研究热点.文中首先总结应用于视觉SLAM中的隐式建图方法并基于地图存储载体对其进行分类;然后基于建图渲染速度提高、大规模场景扩展方法、建图鲁棒性提高、前端功能的改进和回环检测的补充等改进方向对结合隐式建图的视觉SLAM进行分类说明,并梳理了面向语义建图、动态场景和多传感器融合等特定场景的隐式建图SLAM系统;随后介绍隐式建图SLAM系统常用的数据集和评价标准,并基于相同数据集和评价标准对多个SLAM系统进行对比和分析;最后总结隐式建图视觉SLAM系统提高自身性能的改进方式,剖析系统现存的计算量大和遗忘严重等短板,并与其他技术对比展望未来发展趋势.
