摘要:作为现代通信网络的重要组成、国际竞争的重要领域，卫星通信面临着日益严峻的干扰威胁，其安全性、可靠性面临严重挑战。在此背景下，干扰感知技术成为保障通信可靠性的关键手段，具有重要的现实意义和应用前景。本文首先对几类卫星通信干扰信号进行全面分析，在此基础上，从干扰检测、识别、定位3个角度探讨卫星通信干扰感知的相关技术研究现状，以及各类技术在当前干扰环境下的优势与局限，最后对干扰感知技术的后续发展方向进行了简要的展望。

摘要:随着卫星通信需求的快速增长，频谱资源紧张问题日益突出。为保证系统带宽的充分利用，减少相邻2²ⁿ阶正交幅度调制(QAM)叠加方案间的性能跨度，本文研究基于2²ⁿ⁺¹阶的叠加32QAM方案在非正交多址接入(NOMA)的卫星网络中的应用。首先，设计一个由新8QAM和正交相移键控(QPSK)叠加而成的32QAM星座，并在两用户间采用联合编码的方式实现8QAM信号的旋转。然后，为了获得最佳叠加星座，以最大化星座约束(CC)容量为目标，在高信噪比(SNR)条件下简化了最佳功率分配算法。仿真结果表明，在互信息(MI)大于4.98时，所提方案相比方形8QAM+QPSK方案的功率系数比值范围大0.29，误码率(BER)性能均优于其他3种方案(方形8QAM+QPSK，传统8QAM+QPSK，叠加32PSK）。

摘要:巨型星座网络中的路由方法对网络性能至关重要，也极具挑战性。动态拓扑变化会带来大量状态交互和路由更新开销，且对路由收敛时间要求更高。本文从复杂网络理论的角度出发，提出了适用于巨型星座网络的一种基于牵制控制的路由选择方法。在巨型星座网络的分布式控制框架中，基于最大本地流量(MLT)选择少量关键节点，通过控制这些节点的状态实现可扩展路由。仿真结果表明，所提路由选择方法的性能能够达到或超过现有路由方法，且路由信息交互开销也更小，验证了其作为一种新型的路由控制范式的有效性。

摘要:随着6G通信对高频谱效率(>10 bps/Hz)与超高可靠性(比特误码率(BER)<10??)的需求，本文针对低轨卫星(LEO)太赫兹通信中1.2 MHz多普勒频移、120 μs时延扩展及功放非线性(峰均比(PAR)<4 dB)等，提出正交时频空(OTFS)波形联合设计方案。通过分数阶傅里叶变换(FrFT)实现亚网格级信道估计(误差3 kHz）；结合256单元智能反射面(IRS)辅助的时空?频三维波束成形架构，设计黎曼流形约束的恒包络预编码算法。仿真验证证明，在0.3 THz频段、7 km/s相对速度下，系统误码率降至1×10??，峰均比优化至3.5 dB，频谱效率达12.4 bps/Hz，较传统正交频分复用(OFDM)提升40%，同时功放效率从12.7%提升至78.4%。该方案通过第三代合作伙伴计划(3GPP)非地面网络(NTN)信道模型验证，为6G星地融合通信提供了兼具高鲁棒性与功率效率的波形解决方案。

摘要:针对电网监测信息在偏远及灾害地区传输能力不足的问题，提出一种面向电网应急监测的低轨卫星(LEO)物联网传输方法。通过引入重传次数与退避时间等关键发射参数，构建多级别的电网应急监测信息优先级调度机制，保障不同紧急等级信息在传输过程中的准确性和实时性。考虑到卫星/无人机通信信道的高度动态特性，提出一种卫星物联网信号闭环解调方法以对抗信道的动态多普勒频偏。该方法通过快速傅里叶变换(FFT)解调判决中主峰和副峰间的关系提取动态多普勒频移信息，并将其通过反馈回路动态补偿到后续符号的解调过程，从而提升物联信号在高动态信道下的误码性能。为验证所提方法的有效性，本文结合Matlab仿真与现场可编程门阵列(FPGA)硬件平台进行综合性能评估。仿真与FPGA实验结果表明，所提闭环解调方案在误码性能上显著优于传统方法。在误码率(BER)为10^?3、扩展因子(SF)为9时，相较传统方案可获得约2 dB的信噪比(SNR)增益，且随着信噪比的提升，该方案误码率不再出现地板效应。

摘要:编码辅助载波同步可以充分利用译码过程的数据符号软值信息进行载波参数估计，在低信噪比条件下展现出优异性能。经典的编码辅助载波同步方法主要通过期望最大算法或其级数展开近似求解包含隐变量的非线性方程，但存在复杂度较高或估计精度有限的问题。本文利用极坐标形式下对数似然函数导数的雅可比矩阵易于推导的特点，使用Newton-Raphson迭代算法对非线性函数进行求解，在保持参数估计性能不降低的条件下，大幅降低了编码辅助载波同步参数估计的计算复杂度。计算机仿真表明，本文算法可在误码率性能与期望最大算法相当的情况下，大幅降低计算复杂度，接近级数展开近似算法，可适用于二进制相移键控(BPSK)、正交相移键控(QPSK)、正交振幅调制(QAM)等单载波线性调制系统。

摘要:太赫兹波介于微波毫米波与红外频段之间，兼具电子学和光子学特性，在高速通信、雷达成像、大气遥感和天文观测等领域得到了广泛的研究和应用。在各种太赫兹应用系统中，太赫兹频率源都是不可或缺的核心器件，对整个太赫兹系统的性能至关重要。近年来，随着半导体技术的不断发展，基于半导体器件的固态太赫兹频率源由于其易于集成，体积小，频率稳定性好，规模化生产成本低而得到广泛关注。其中，肖特基二极管因其截止频率高，功耗低，噪声性能好等优势，成为太赫兹频段各种应用场景中低成本、高性能固态频率源的首选非线性器件，基于肖特基二极管的倍频器逐渐成为固态太赫兹频率源的主流研究方向。本文阐述了肖特基二极管的发展历程和基于肖特基二极管的固态太赫兹倍频器的最新研究进展，并在此基础上讨论了未来固态肖特基太赫兹频率源的发展前景。

摘要:随着信息技术的发展，信息安全问题受到密切关注，图像加密技术也随之涌现。超表面能够实现对电磁波的灵活调控，从而在图像加密方面具有潜在的应用价值。目前基于超表面的图像加密技术研究主要集中在光波段，为此研制了一种工作在太赫兹频段的手性超表面，其原始结构和镜像结构对于圆偏振波具有完全相反的吸收特性。为更好解释所研制超表面的手性原理，引入了多重干涉模型进行了理论验证。通过参数优化构建了该手性超表面的图像结构，发现在不同偏振态太赫兹波入射情况下可获得不同的条形码图像，探索了其在图像加密领域的重要应用。

摘要:近场微波天线在精准控制量子自旋中起着至关重要的作用，但传统微波天线往往难以在小型化、高辐射效率与大带宽之间实现平衡。为解决这一难题，本文基于环形贴片天线原理设计了一种环形可重构天线。与传统铜圈天线相比，环形可重构天线的光探测磁共振荧光对比度提升了1.5倍。通过调整调谐电压，环形可重构天线实现了1.25 GHz的线性调谐带宽，且不会破坏微波场均匀性。这一创新设计可解决高辐射效率天线工作范围狭窄的问题，同时实现天线的小型化与负载频偏修正。实验结果表明，采用环形可重构天线，金刚石氮空位(NV)色心信号荧光对比度达到了8.5%，线性带宽从2.25 GHz提高至3.5 GHz，灵敏度达到了78 pT/Hz^1/2，验证了所设计天线的出色性能。这些特性使环形可重构天线有望成为大动态范围磁场和微波探测的集成金刚石氮空位色心探测器技术中的理想选择。

摘要:和差波束形成网络作为单脉冲相控阵天线馈电的重要部分，其幅相一致性决定了整个相控阵天线差波束零深、波束指向精确度和副瓣抑制等指标的性能好坏。本文提出并设计了一种K波段和差波束形成网络，由宽带和差器和功分网络组成。该和差波束形成网络采用一种“三明治”结构形式进行加工实现，整个和差波束形成网络采用带状线加工完成后与上下结构腔体自动化压合而成。与传统的微带线+结构腔体手工焊接的方式相比，该和差波束形成网络具有更好的加工一致性、更低的生产装配难度、更高的生产效率和装配良品率。经过设计加工并实际测试，在Fl~Fh频率范围内，和差波束形成网络每个端口的驻波比(VSWR)均≤2，端口幅度一致性(均方根统计值)≤0.21 dB，端口相位一致性(均方根统计值)≤2.8°。测试结果表明，该和差波束形成网络具有良好的性能，可广泛用于工程批量生产任务。

摘要:大型语言模型(LLM)是指具有大量参数和计算资源的机器学习模型，在处理复杂任务时能够更好地捕捉数据中的模式和规律。但由于LLM通常在海量无标注的数据上进行自我监督学习，会导致模型在决策过程中不透明，增加输出控制的难度，并可能有带来有害内容的风险。对此，本文对现有的LLM评估方法进行了系统的总结。首先，对LLM的推理能力、生成内容的事实性、使用工具和制作能力、鲁棒性和生成内容的偏见度这5个角度的评估方法进行总结、分析和比较；其次，对模型评估过程中使用的数据集进行详细的梳理；最后，对现有LLM评估过程中存在的主要挑战，以及未来可能的评估方向进行了总结。

摘要:雷达机动目标跟踪是通过量测信息对目标的位置状态进行估计的过程，传统的Kalman滤波算法在面对运动方程非线性时，跟踪精度下降较为明显。智能化算法通过注意力机制捕获特征的远程依赖关系，能对未知运动进行精准建模，但其局部信息提取能力不足，在目标发生局部机动时跟踪精度下降。对此，本文提出基于Conformer-MTP实现雷达机动目标端到端滤波与预测的算法。模型使用Conformer结构的编码器，新增卷积模块增强注意力机制，使全局建模与局部信息有机结合；同时，模型使用MTP结构的解码器，整合滤波和预测过程，使二者共享部分解码器参数，从而降低整体系统的计算量和参数量。在5种运动种类的数据集上进行对比测试，Conformer-MTP算法的滤波精度和预测精度均高于交互多模型(IMM)算法，本算法的滤波误差减小21.62%，预测误差减小16.64%。此外，设计了消融实验。相较于标准Transformer算法，本算法的滤波误差减小58.52%，预测误差减小39.28%，且总参数量减少了36.56%，平均处理时间也减少了10.9%。表明Conformer-MTP结构能够有效增强模型的训练效果，提升模型整体的精度。

摘要:通用信号检测模型参数量大且计算复杂，难以直接在资源受限的边缘端部署，且模型轻量化是研究的热点之一。对此，本文提出一种轻量化的通信信号检测算法ISR-YOLO。设计了轻量化网络I-Shufflenet作为主干特征提取网络，通过重构特征提取模块，提高信号检测的精度；在颈部网络中，根据信号几何特征，设计了特征融合模块Rec-SPPF，进一步提高信号定位框的完整性；另外添加卷积块注意力模块(CBAM)，提升轻量化后网络对细长信号敏感度；选用对边界框高、宽分开计算的增强交并比(EIoU) Loss作为新的边界框损失函数，以提高网络的定位精度。在IEEE SPAW2021公开数据集和仿真数据集上的实验表明，在保持与YOLOv5性能几乎一致的同时，ISR-YOLO的计算复杂度和模型大小分别降低了87.34%和82.64%，显著降低边缘端对高算力硬件的依赖性。