《無(wú)線電通信技術(shù)》(雙月刊)創(chuàng)刊于1972年，由中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第54研究所主辦。無(wú)線電通信學(xué)術(shù)刊物。報(bào)道有關(guān)衛(wèi)星通信、微波接力通信、散射通信、數(shù)字網(wǎng)與交換機(jī)等專業(yè)技術(shù)。辦刊宗旨為認(rèn)真貫徹執(zhí)行國(guó)家對(duì)科技期刊制定的有關(guān)政策和法規(guī)，堅(jiān)持本刊的技術(shù)性、學(xué)術(shù)性強(qiáng)的電子類科技期刊屬性，充分發(fā)揮本刊科技信息載體的作用，突出學(xué)術(shù)性，以數(shù)字信息網(wǎng)絡(luò)為平臺(tái)，以及時(shí)報(bào)道通信領(lǐng)域的最新科技成果與前沿技術(shù)為主線，技術(shù)與市場(chǎng)緊密結(jié)合，不斷提高其社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益，成為國(guó)內(nèi)有重大影響、可作為國(guó)際交流的精品科技期刊。榮獲中文核心期刊(1996)，中文核心期刊(1992)

　　《無(wú)線電通信技術(shù)》本刊堅(jiān)持為社會(huì)主義服務(wù)的方向，堅(jiān)持以馬克思列寧主義、毛澤東思想和鄧小平理論為指導(dǎo)，貫徹“百花齊放、百家爭(zhēng)鳴”和“古為今用、洋為中用”的方針，堅(jiān)持實(shí)事求是、理論與實(shí)際相結(jié)合的嚴(yán)謹(jǐn)學(xué)風(fēng)，傳播先進(jìn)的科學(xué)文化知識(shí)，弘揚(yáng)民族優(yōu)秀科學(xué)文化，促進(jìn)國(guó)際科學(xué)文化交流，探索防災(zāi)科技教育、教學(xué)及管理諸方面的規(guī)律，活躍教學(xué)與科研的學(xué)術(shù)風(fēng)氣，為教學(xué)與科研服務(wù)。

　　無(wú)線電通信技術(shù)欄目設(shè)置專家論壇、通信系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、信息傳輸與接入技術(shù)、天線與伺服技術(shù)、綜合電子信息技術(shù)

　　無(wú)線電通信技術(shù)收錄萬(wàn)方收錄(中) 上海圖書館館藏 國(guó)家圖書館館藏 知網(wǎng)收錄(中) 維普收錄(中)

　　閱讀推薦：中國(guó)無(wú)線電

　　《中國(guó)無(wú)線電》(原《中國(guó)無(wú)線電管理》)雜志，是以無(wú)線電管理和無(wú)線通信運(yùn)營(yíng)業(yè)、制造業(yè)以及無(wú)線電通信技術(shù)發(fā)展走勢(shì)為報(bào)道主線的科技綜合類期刊。自1990年創(chuàng)刊以來(lái)，《中國(guó)無(wú)線電》雜志在無(wú)線電管理政策發(fā)布，頻譜資源規(guī)劃和利用，以及電波監(jiān)測(cè)、設(shè)備檢測(cè)、頻率干擾查處等宣傳報(bào)道方面顯示了自己的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

　　無(wú)線電通信技術(shù)最新期刊目錄

基于深度遷移學(xué)習(xí)的RIS輔助高鐵信道估計(jì)

摘要：將可重構(gòu)智能超表面（Reconfigurable Intelligent Surface, RIS）引入高鐵無(wú)線通信系統(tǒng)，是未來(lái)高速鐵路移動(dòng)通信發(fā)展的關(guān)鍵方向之一。RIS通過(guò)其表面大量可調(diào)諧反射單元的動(dòng)態(tài)調(diào)控，能夠主動(dòng)重構(gòu)無(wú)線傳播環(huán)境，有效增強(qiáng)信號(hào)覆蓋、改善數(shù)據(jù)傳輸質(zhì)量，從而在高鐵高速運(yùn)行場(chǎng)景下保障安全運(yùn)營(yíng)控制信號(hào)的可靠傳輸，并滿足旅客對(duì)穩(wěn)定高速網(wǎng)絡(luò)連接的迫切需求。然而，RIS輔助傳輸系統(tǒng)的性能優(yōu)...

低軌衛(wèi)星星地鏈路動(dòng)態(tài)大尺度傳播損耗建模與分析

摘要：針對(duì)現(xiàn)有高頻段星地鏈路研究多局限于靜態(tài)條件、單項(xiàng)衰減分析的問題，提出了衛(wèi)星過(guò)境幾何驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)大尺度傳播損耗系統(tǒng)模型。在低地球軌道（Low Earth Orbit, LEO）衛(wèi)星過(guò)境幾何解析的基礎(chǔ)上，將自由空間傳播損耗與降雨、云霧、大氣吸收及對(duì)流層閃爍引起的多源氣象衰減進(jìn)行統(tǒng)一耦合建模，對(duì)比了不同氣象條件下Ku、K、Ka及Q/V頻段星地鏈路的傳播損耗差異，實(shí)現(xiàn)了Q/V頻段空間段大尺度傳播損耗的動(dòng)態(tài)刻...

基于可分離CNN的MIMO-OTFS系統(tǒng)信號(hào)檢測(cè)方法

摘要：在高速移動(dòng)的通信場(chǎng)景中，正交時(shí)頻空（Orthogonal Time Frequency Space,OTFS）調(diào)制具有良好的抗多徑和抗多普勒干擾能力，具有廣闊的應(yīng)用前景。多輸入多輸出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）技術(shù)可以在發(fā)射端和接收端同時(shí)使用多個(gè)天線，實(shí)現(xiàn)信號(hào)的并行傳輸和處理，顯著提高通信系統(tǒng)的性能。結(jié)合OTFS和MIMO技術(shù)是未來(lái)無(wú)線通信的關(guān)鍵技術(shù)路...

基于自適應(yīng)溫度系數(shù)調(diào)整的多域聯(lián)合智能抗干擾方法

摘要：衛(wèi)星通信依托開放無(wú)線鏈路實(shí)現(xiàn)廣域覆蓋與高速傳輸，易遭受惡意干擾，傳統(tǒng)抗干擾手段難以應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)復(fù)雜的電磁環(huán)境。為解決動(dòng)態(tài)干擾環(huán)境下的多域聯(lián)合抗干擾決策問題，提出了一種基于自適應(yīng)溫度系數(shù)調(diào)整的軟演員-評(píng)論家(Adaptive Temperature Coefficient Adjustment-Soft Actor-Critic, ATCA-SAC)多域聯(lián)合抗干擾算法，將抗干擾決策建模為馬爾可夫決策過(guò)程...

一種小型化陷波超寬帶MIMO天線設(shè)計(jì)

摘要：針對(duì)傳統(tǒng)超寬帶多輸入多輸出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）天線尺寸大以及存在窄帶信號(hào)帶來(lái)的干擾等問題，提出了一款具有陷波特性的小型化超寬帶MIMO天線。基于場(chǎng)分布對(duì)稱性原理實(shí)現(xiàn)天線單元小型化設(shè)計(jì)，通過(guò)地板加載T型枝節(jié)方法提高天線單元間的隔離度，采用輻射貼片開槽與加載開口諧振環(huán)實(shí)現(xiàn)雙陷波特性。經(jīng)加工天線樣機(jī)并測(cè)試，所研制天線工作頻帶覆蓋3.1～11.5 GH...

復(fù)雜電磁環(huán)境下基于混合專家網(wǎng)絡(luò)的抗干擾檢測(cè)方法

摘要：針對(duì)傳統(tǒng)檢測(cè)方法在復(fù)雜干擾條件下魯棒性不足的問題，提出一種基于混合專家（Mixture-of-Experts, MoE）網(wǎng)絡(luò)的抗干擾檢測(cè)方法，用于復(fù)雜電磁環(huán)境下正交頻分復(fù)用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）信號(hào)的可靠檢測(cè)。依托復(fù)雜干擾條件下的OFDM信號(hào)模型，采用融合導(dǎo)頻信息的多通道接收特征作為模型輸入；設(shè)計(jì)干擾識(shí)別驅(qū)動(dòng)的級(jí)聯(lián)接收結(jié)...

基于AI主動(dòng)預(yù)測(cè)的MIMO系統(tǒng)功率分配

摘要：提出了一種面向人工智能（Artificial Intelligence, AI）模型的全新框架，用于在多輸入多輸出（Multiple-Input Multiple-Output, MIMO）系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的功率分配方法。采用多層感知機(jī)（Multi-Layer Perceptron, MLP）作為核心神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并通過(guò)自適應(yīng)MixUp策略進(jìn)行訓(xùn)練，使模型在處理復(fù)雜信道環(huán)境時(shí)能夠更好地逼近最...

一種基于跳頻通信系統(tǒng)的天線無(wú)信標(biāo)跟蹤方法

摘要：針對(duì)跳頻衛(wèi)星通信系統(tǒng)中信標(biāo)被干擾或無(wú)信標(biāo)的情況下天線跟蹤對(duì)星難的問題，提出一種基于跳頻信號(hào)特征檢測(cè)和處理的天線跟蹤方法。論文采用小帶寬采樣、整帶寬掃頻、底噪估計(jì)、干擾檢測(cè)及規(guī)避等措施，設(shè)計(jì)了跳頻信號(hào)快速檢測(cè)和功率估計(jì)方法，并進(jìn)行matlab仿真分析和硬件平臺(tái)驗(yàn)證測(cè)試，證明論文提出的方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、算法穩(wěn)定可靠，跳頻信號(hào)檢測(cè)概率高、功率估計(jì)準(zhǔn)確可以為天線跟蹤提供精確的參考

基于寬帶連續(xù)譜激勵(lì)的射頻前端非線性測(cè)量

摘要：射頻前端非線性效應(yīng)是信號(hào)失真的關(guān)鍵來(lái)源，嚴(yán)重影響衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的可靠性與穩(wěn)定性。傳統(tǒng)表征方法通常采用離散頻率的雙音或三音激勵(lì)，其有限的激勵(lì)點(diǎn)無(wú)法充分代表寬帶工作條件，難以準(zhǔn)確量化連續(xù)譜信號(hào)的非線性失真。為突破這一局限，提出基于寬帶連續(xù)譜激勵(lì)的非線性測(cè)量法（Nonlinear Measurement Method Based on Wideband Continuous-Spectrum Excita...

高空平臺(tái)輔助車聯(lián)網(wǎng)中基于V2X協(xié)同的任務(wù)卸載與資源分配

摘要：通過(guò)充分利用邊緣設(shè)備提升車聯(lián)網(wǎng)計(jì)算能力，車輛邊緣計(jì)算（Vehicle Edge Computing, VEC）在自動(dòng)駕駛和智能交通等領(lǐng)域已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。在計(jì)算密集與延遲敏感型應(yīng)用快速增長(zhǎng)的背景下，傳統(tǒng)車-路-云協(xié)同VEC架構(gòu)仍面臨路側(cè)節(jié)點(diǎn)覆蓋范圍受限與計(jì)算資源不足的問題，難以滿足大規(guī)模任務(wù)的低延遲低能耗處理需求。為此，提出一個(gè)高空平臺(tái)（High-Altitude Platform, HAP）輔助...

面向差異化QoS保障的NOMA-VLC系統(tǒng)功率分配算法

摘要：針對(duì)室內(nèi)可見光通信（Visible Light Communication, VLC）系統(tǒng)中非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA）的功率分配問題，提出一種差異化服務(wù)質(zhì)量（Quality of Service, QoS）保障的功率分配（Differentiated QoS Guarantee Power Allocation, DQGPA）算法。建立...

面向可落地的智能物理層框架與關(guān)鍵技術(shù)

摘要：面向第六代移動(dòng)通信（Sixth-Generation Mobile Communication,6G）復(fù)雜非線性通信場(chǎng)景，傳統(tǒng)物理層面臨模型失配瓶頸，而純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)人工智能（Artificial Intelligence, AI）模型則存在泛化能力脆弱與可解釋性缺失等落地痛點(diǎn)。針對(duì)上述矛盾，本文提出一種基于機(jī)理與數(shù)據(jù)雙重驅(qū)動(dòng)的智能物理層框架。該框架將經(jīng)典通信數(shù)學(xué)算子，如星座映射與離散傅里葉變換（Di...

基于MDS-MAP的無(wú)線節(jié)點(diǎn)定位算法研究

摘要：面向位置服務(wù)、物聯(lián)網(wǎng)感知與應(yīng)急救援等領(lǐng)域的迫切需求，無(wú)線定位技術(shù)因其提供關(guān)鍵位置信息的能力，已成為現(xiàn)代信息通信領(lǐng)域不可或缺的核心技術(shù)。針對(duì)無(wú)線定位精度問題，提出了一種多維標(biāo)度定位算法（Multidimensional Scaling MAP,MDS-MAP）與Tent混沌邊界收縮的布谷鳥算法（Tent Chaos Boundary Reduction Cuckoo Search, TRCS）相結(jié)合...

基于業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)的多優(yōu)先級(jí)自適應(yīng)TDMA協(xié)議

摘要：無(wú)人機(jī)集群自組網(wǎng)具有節(jié)點(diǎn)移動(dòng)速度快、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓�頻繁、業(yè)務(wù)分組多樣的特點(diǎn)，現(xiàn)有時(shí)分多址接入（Time Division Multiple Access,TDMA）協(xié)議適配性差且缺乏預(yù)判能力，難以滿足多元業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的時(shí)延和可靠性要求。針對(duì)以上問題，提出一種基于業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)的多優(yōu)先級(jí)自適應(yīng)TDMA協(xié)議，通過(guò)自適應(yīng)時(shí)隙分配技術(shù)滿足差異化的傳輸需求，結(jié)合基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Me...

近場(chǎng)XL-MIMO的組稀疏引導(dǎo)離網(wǎng)格SBL信道估計(jì)

摘要：面向近場(chǎng)極大規(guī)模多輸入多輸出（Extremely Large-scale Multiple-Input Multiple-Output,XL-MIMO）系統(tǒng)，球面波傳播引入的角度–距離耦合效應(yīng)導(dǎo)致信道在傳統(tǒng)角域表示下出現(xiàn)能量擴(kuò)散與離網(wǎng)格（off-grid）失配，使得基于柵格化字典的壓縮感知方法容易產(chǎn)生誤差地板，并需通過(guò)字典加密緩解失配，從而帶來(lái)較高計(jì)算開銷。為此，提出一種組稀疏引導(dǎo)的動(dòng)態(tài)離網(wǎng)格稀疏...

不規(guī)則資源ISAC感知的高精度低復(fù)雜度張量補(bǔ)全分解算法

摘要：面向資源不規(guī)則集成感知與通信（Integrated Sensing and Communication,ISAC）場(chǎng)景下目標(biāo)角度、距離與速度的聯(lián)合估計(jì)需求，在寬帶正交頻分復(fù)用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）與多天線架構(gòu)下建立接收陣元–子載波–符號(hào)三階回波張量模型，將時(shí)頻碎片化導(dǎo)致的缺失觀測(cè)統(tǒng)一表述為掩碼約束的結(jié)構(gòu)化張量補(bǔ)全分解問題。...

基于對(duì)決深度值網(wǎng)絡(luò)的AANET路由優(yōu)化算法

摘要：時(shí)延是制約航空自組網(wǎng)（Aeronautical Ad hoc Network,AANET）性能與安全的核心因素。為降低AANET場(chǎng)景中的端到端時(shí)延，提出一種對(duì)決深度值網(wǎng)絡(luò)（（Dueling Deep Value Network,Dueling-DVN）路由優(yōu)化算法。該算法將對(duì)決網(wǎng)絡(luò)中的Q函數(shù)分解為基于貝爾曼最優(yōu)方程的狀態(tài)值函數(shù)與優(yōu)勢(shì)函數(shù)，并在狀態(tài)值函數(shù)中引入分布式實(shí)時(shí)反饋機(jī)制，使轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)能夠基于下...

基于時(shí)序圖的智能配電通信網(wǎng)智能體實(shí)時(shí)任務(wù)卸載算法

摘要：未來(lái)電力通信網(wǎng)絡(luò)將面臨海量(Artificial Intelligence, AI）具身智能體交互引發(fā)的網(wǎng)絡(luò)擁塞、高資源消耗與任務(wù)響應(yīng)延遲等嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。在此背景下，多接入邊緣計(jì)算（Multi-access Edge Computing, MEC）作為關(guān)鍵使能技術(shù)，其場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)任務(wù)卸載需求變得尤為迫切，但傳統(tǒng)方法難以應(yīng)對(duì)智能配電通信網(wǎng)中動(dòng)態(tài)拓?fù)渥兓�與多智能體協(xié)同帶來(lái)的復(fù)雜耦合問題。為此，提出一種基于...

基于時(shí)空特征融合Vision Transformer的CSI預(yù)測(cè)方法

摘要：準(zhǔn)確的信道狀態(tài)信息（Channel State Information,CSI）預(yù)測(cè)對(duì)于減輕通信系統(tǒng)中的信道老化和反饋延遲至關(guān)重要。然而，現(xiàn)有方法對(duì)CSI多維結(jié)構(gòu)特征的挖掘仍不充分，在表征信道在時(shí)間、空間和頻率域上的復(fù)雜相關(guān)性方面也存在一定局限性。為此，提出了一種基于時(shí)空特征融合的視覺Transformer(Spatial-Temporal Feature Fusion Vision Transf...

多模態(tài)大模型賦能的圖像語(yǔ)義傳輸方法

摘要：隨著具身智能、智能無(wú)人系統(tǒng)、虛擬現(xiàn)實(shí)等新型應(yīng)用的快速發(fā)展，通信需求正從感知數(shù)據(jù)的直接傳輸演進(jìn)為基于認(rèn)知的語(yǔ)義智能交互。語(yǔ)義通信通過(guò)挖掘信息內(nèi)涵，在提升傳輸效率和魯棒性方面展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)，大模型技術(shù)的快速演進(jìn)為多模態(tài)數(shù)據(jù)協(xié)同理解提供了解決思路。現(xiàn)有多模態(tài)大模型已經(jīng)用于語(yǔ)義信息的精準(zhǔn)表達(dá)與高效壓縮，但如何解決有噪信道下可靠傳輸?shù)难芯枯^少。針對(duì)圖像與文本模態(tài)傳輸需求差異，構(gòu)建了一種多模態(tài)大模型賦能的圖像...

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