通信与信息系统专辑
通信与信息系统（Communication and Information System）是信息社会的主要支柱，是现代高新技术的重要组成部分，是国家国民经济的神经系统和命脉。以信息获取、信息传输与交换、信息网络、信息处理及信息控制等为主体的各类通信与信息系统。它所涉及的范围很广，包括电信、广播、电视、雷达、声纳、导航、遥控与遥测、遥感、电子对抗、测量、控制等领域，以及军事和国民经济各部门的各种信息系统。为了更深入了解相关概念，整合了本刊发表的通信与信息系统方面的相关研究，共计8篇。制作了通信与信息系统专辑，欢迎浏览。
主题关键词： 通信与信息系统非侵入式负荷监测长短时记忆网络
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基于在线压缩重构的非侵入式电力负荷监测
摘要：对家庭场景下电力负荷的精确监测常依赖复杂庞大的算法模型，难以在边缘设备中部署。同时，海量电力数据给电力网络通信带来了巨大的挑战。本文针对以上问题，提出了一种分布式非侵入式电力负荷监测方法。通过基于注意力机制的长短时记忆网络（LSTM）负荷监测算法计算并识别负荷设备运行状态，借助云边协同技术将负荷监测任务分布式部署于云端以及边缘端中，解决边缘算力不足的问题。针对云边通信带来的高网络带宽需求，通过基于K奇异值分解（K-SVD）双稀疏在线字典学习的压缩感知方法对负荷信号进行压缩和重构，有效缓解通信资源紧张。对比不同负荷场景下监测算法的表现，结果表明：本文负荷监测算法针对不同的负荷类型均可以保持95%以上的准确率。设计实验验证了本文压缩感知方法对电力负荷信号压缩的有效性，确定负荷数据无失真压缩感知最大压缩比。关键词：通信与信息系统;非侵入式负荷监测;压缩感知;分布式部署;长短时记忆网络275|140|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26基于猫群算法的震动感知周界安防系统
摘要：针对传统周界安防系统入侵目标定位方法定位精度较差且常用的基于信号到达时间差（TDOA）定位方法在面对多组传感器情况难以确定最优解的问题，本文设计了基于猫群算法的震动感知智能周界安防系统。首先利用动圈式振动传感器采集入侵目标在浅地表产生的振动信号，并通过振动信号对入侵目标进行TDOA定位。然后通过猫群算法对TDOA初步定位结果进行优化。最后针对系统的不同应用场景，本文设计实现LoRa无线通信和北斗短报文无线通信两种通信模式，解决了系统在偏远地区部署的通信问题。为验证本文算法的有效性，设计了不同算法参数环境下的验证实验以及在实际环境下的测试实验。结果表明：本文算法优化的目标定位方法在浅地表震动波传播速度误差小于自身10%的情况下，平均定位误差小于1 m。算法定位误差相较于TDOA初步定位结果减小约46.9%。关键词：通信与信息系统;周界安防;TDOA定位;群体智能;猫群算法98|194|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26基于多阵列合成孔径的局部超声阵列聚焦方法
摘要：针对增大超声波阵列孔径虽然能够提高超声波聚焦的精度，但同时带来功耗和聚焦噪声的增加的问题，提出了一种基于多阵列合成孔径的局部超声阵列聚焦方法。该方法根据超声波发射器的辐射角度确定参与聚焦的发射器数目，通过减少同时工作的发射器数目降低功耗，减小噪声。对比测试了局部阵列聚焦方法和全阵列聚焦方法的聚焦精度和功耗。结果表明，相比于全阵列聚焦方法，本文所提方法的聚焦精度略有提高，聚焦强度减小了5%，但功耗降低了31%。关键词：通信与信息系统;空中触觉;超声波触觉;超声波发射器阵列112|20|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26时延QoS约束下的混合业务带宽补偿算法
摘要：为简化带宽分配流程，提高带宽资源利用率，提出了一种基于有效带宽和有效容量的带宽补偿算法。针对通信网络中混合业务到达的场景，设计了带宽补偿服务机制，建立了多业务到达、随机补偿服务的网络队列系统并进行分析。模型中，采用不同随机过程的聚合描述混合业务的到达过程，带宽补偿服务过程由基本服务和随机补偿服务组成。研究评估了时延QoS（Quality of service）约束下混合业务的带宽需求，并进一步推导了保障QoS所需的补偿带宽和补偿概率。通过Matlab仿真验证了提出的带宽补偿算法可以保障时延QoS要求，并分析了时延QoS参数、到达过程参数对补偿算法的影响。关键词：通信与信息系统;混合业务;服务质量;补偿带宽;补偿概率100|19|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26基于有效异常样本构造的视频异常检测算法
摘要：为改善大多数异常检测算法仅通过正常样本训练模型，缺乏异常样本，将会造成一定程度的误判问题，提出了一种基于有效异常样本构造的异常检测算法。通过K-means聚类算法得到代表不同类型正常事件的聚类簇，然后，基于异常事件的时序关系构造异常样本，再结合本文构造的异常样本，利用二分类支持向量机算法训练分类器，将检测任务转化为分类任务，从而提高检测准确率。本文在经典数据集（Avenue数据集）上进行了算法有效性验证，发现本文算法的检测准确度优于一些领域内的先进算法。因此，充分利用视频的时序关系进行异常样本的构造能有效提高异常检测的有效性。关键词：通信与信息系统;视频处理;异常检测;支持向量机96|29|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-265G中基于系统中断概率的D2D资源分配算法
摘要：为了解决D2D资源分配算法的能耗控制与系统中断问题，提出一种引入模拟退火的动态穷举D2D资源分配算法。该算法使用动态间隔的穷举搜索算法初步确定用户发射功率，制定包含用户QoS信息的二维复用表，联合蜂窝用户与D2D用户的QoS以确定复用组合，在功率维度加入调整功率模块，在组合维度引入模拟退火算法联合降低中断概率。仿真结果表明，引入模拟退火的动态穷举资源分配算法相比于传统算法，在功率分配阶段功率均值平均降低了78.3%，在信道分配阶段连通概率平均提高了10.2%，计算时间平均减少了10.1%。关键词：通信与信息系统;终端直通技术;系统中断概率;动态穷举搜索;模拟退火152|15|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2021-01-26基于分布式二维激光测距仪的室内行人检测与跟踪
摘要：针对多台二维激光测距仪的空间标定问题进行研究，提出了基于虚拟二面体的激光测距仪标定新方法，并将不同激光测距仪采集的激光数据映射至同一参考坐标系中。在此基础上，提出了激光高斯背景模型（LGM）对激光数据进行背景建模，检测出运动目标，然后通过DBSCAN算法对同一类的点云目标进行聚类分析。最后，通过行人运动模型并结合卡尔曼滤波算法实现行人在不同激光视场下的准确跟踪。在实验中，利用真实的室内场景对本文算法进行验证，并就视场角和不同光照条件下的识别率与现有算法进行对比。实验利用不同类型的二维激光测距仪对场景中的行人目标进行检测与跟踪。实验结果表明：利用多台分布式激光测距仪可在不受光照条件的影响下实现大视角的室内场景监控，利用本文算法能够从多台激光融合的点云数据中较精确且稳定地检测并跟踪行人目标。关键词：通信与信息系统;室内监控;二维激光测距仪标定;激光高斯背景模型;行人检测144|23|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26基于局部方差域自适应Blanking的超低频信道噪声抑制方法
摘要：针对超低频信道噪声脉冲因接收机前端暂态效应而钝化导致常规Blanking非线性抑噪性能退化的问题，在分析脉冲暂态响应波形特点以及常规Blanking性能退化机制基础上，结合局部方差域变换(LVDT)能增强脉冲性的特性，提出了一种基于LVDT的自适应Blanking处理方法，给出了恒虚警率准则下信道噪声脉冲检测门限以及Blanking门限优化准则。仿真和实测结果表明：本文方法在超低频信道噪声抑制方面具有比常规非线性处理更好的性能，考虑到该方法无需信道噪声模型假设及其参数估计，是一种盲抑制方法，因而更具工程实用意义。关键词：通信与信息系统;信道噪声;脉冲暂态效应;局部方差;恒虚警率123|12|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26
