2026年, 第5卷, 第3期　刊出日期：2026-06-23

  

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低空安全
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  可移动天线赋能的低空认知通信安全速率最大化方法

  杨立宝, 邹玉龙, 杨莹, 潘美琴

  陆军工程大学学报. 2026, 5(3): 1-9. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20260508001

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  可移动天线（movable antenna,MA）技术允许射频天线在局部范围内灵活调整位置，在信道增强、干扰抑制、空间复用等方面具有明显优势。针对低空认知通信中的窃听威胁，提出了一种二维MA阵列辅助的平均安全速率最大化方案。将无人机作为空中认知基站，利用主用户授权频段与认知用户进行下垫式认知通信。考虑主用户干扰温度、二维MA阵元最小间距与移动范围，以及无人机飞行轨迹连续性等约束条件，以最大化低空认知通信的平均安全速率为目标，构造了波束成形、天线位置与飞行轨迹的联合优化问题。针对该问题多变量强耦合的特点，提出了一种基于连续凸近似和块坐标下降的多变量联合优化算法。仿真结果表明，在相同干扰温度约束下，相较于传统固定天线位置和固定无人机轨迹方案，所提方案能有效提高低空认知通信的平均安全速率。
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  非合作低空无线网络MAC协议小样本识别方法

  胡嘉文, 宋叶辉, 王佳保, 汤鹏, 李泽旭, 丁国如

  陆军工程大学学报. 2026, 5(3): 10-17. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20260119001

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  由于低空空域飞行器数量激增，电磁环境日趋复杂，面向非合作无线网络的媒体访问控制（media access control,MAC）协议识别已成为提高低空安全性和争夺制空权的关键手段。针对低空无线网络和认知电子战中非合作MAC协议识别难的问题，提出了一种基于迁移学习和残差神经网络（residual neural network,ResNet）的MAC协议小样本识别方法。该方法采用在ImageNet数据集上预训练的ResNet18模型，借助迁移学习框架将其应用于MAC协议识别领域；通过修改全连接层结构，并利用MAC协议训练集更新所有模型参数，最终实现端到端微调。ResNet通过残差连接直接学习特征映射，缓解了随着网络层数增多而引发的梯度消失与性能退化问题，从而增强了对时频图的特征表征能力。实验结果表明，在非合作低空无线网络场景下，所提方法较对比模型具有较明显的性能优势；在不同小样本数据的场景中，所提方法仍能保持稳定的识别性能与较高的识别精度。
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  旋转BC-RIS辅助的UAV安全通信联合优化方法

  朱敏, 陈明昊, 束锋, 郑亚波, 何先瑞, 曲锋

  陆军工程大学学报. 2026, 5(3): 18-26. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20260428002

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  智能反射面（reconfigurable intelligent surface, RIS）与无人机（unmanned aerial vehicle, UAV）的协同可有效扩展无线信号的覆盖范围，提升系统传输的可靠性。然而，无线信道固有的广播特性和开放性使得这种集成系统更易泄露保密信息。为增强用户的通信安全，构建了一种可旋转分块控制RIS（block-controlled RIS,BC-RIS）辅助的UAV安全通信架构，将RIS划分为多个可独立旋转的子块以适配空间分布式多用户的传输需求，通过联合优化UAV三维部署位置、RIS子块旋转角度、基站发射波束成形矩阵以及RIS反射相移矩阵4个指标，实现多用户总保密速率最大化。针对该非凸、多变量耦合的优化问题，采用交替优化方法求解，分别运用粒子群优化、模拟退火与半定松弛方法优化以上4个指标。仿真结果表明，所提方案较传统方案可显著提高系统保密速率。
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  无人机干扰辅助的隐蔽通信时效优化设计

  朱开基, 马瑞谦, 林志, 王勇, 赵青松, 骆盛

  陆军工程大学学报. 2026, 5(3): 27-35. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20260427001

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  针对无人机干扰辅助空地隐蔽通信系统中信息时效性与隐蔽性难以兼顾的问题，构建了由通信无人机、干扰无人机、合法接收节点和监测节点组成的空地隐蔽通信系统模型。基于视距信道条件，推导了隐蔽性约束和平均信息年龄的闭式表达式。在此基础上，构建了以最小化平均信息年龄为目标，以通信和干扰无人机的轨迹与功率为变量的优化问题，并提出了一种结合逐次凸近似的交替优化方法对该非凸问题进行求解。仿真结果表明，所提算法较基准方案能降低平均信息年龄，验证了可通过联合优化通信和干扰无人机的轨迹与功率提升空地隐蔽通信的时效性；通信无人机的最优轨迹倾向于靠近合法接收节点以增强链路增益，干扰无人机则倾向于趋近监测节点以提升干扰效果。
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  复杂干扰环境下RIS辅助的非法无人机射频信号检测方法

  方舰, 冯忠明, 潘世博, 王艺龙, 林云

  陆军工程大学学报. 2026, 5(3): 36-46. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20260420001

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  针对复杂传播与干扰背景下非法无人机射频检测性能下降的问题，提出了一种可重构智能反射面（reconfigurable intelligent surface，RIS）辅助的非法无人机射频检测方法。构建了包含直达链路、RIS反射链路及外部干扰的统一背景功率模型，并在此基础上描述视距、非视距及弱散射等典型传播场景。针对RIS反射链路引入基于相位匹配的反射波束成形设计，使RIS反射分量在感知节点处相干叠加，从而增大接收端有效信号占比。针对背景功率未知条件，采用盲广义似然比检验构造检测统计量，实现对非法无人机信号的判决。仿真结果表明，所提方法较两种对比方法在4种典型传播场景下均表现出较好的检测性能，在视距和双RIS辅助的场景下检测概率达到99.3%，较两种对比方法分别提高了18.8%和44.8%。
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  引入局部掩码重构预训练的无人机信号检测

  陈何高佳, 施迪文, 翟志凯, 林静然, 张伟

  陆军工程大学学报. 2026, 5(3): 47-56. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20251223002

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  针对掩码自编码器等自监督预训练方法全局随机掩码策略难以应对无人机信号在时频域中的高度稀疏性，易使模型陷入对背景噪声的学习，无法提取鲁棒目标特征的问题，提出了一种面向稀疏无人机信号的局部掩码自编码器。核心是引入一种信号感知引导的局部掩码策略：通过信号区域感知模块精准定位时频谱图中的候选信号区域；仅在上述区域内执行结构化掩码与重建，迫使编码器专注于学习信号本身的时频结构，有效抑制噪声干扰。预训练阶段通过局部重构损失学习判别性表征；微调阶段仅需少量标注数据，即可快速适应下游检测任务。实验表明，所提方法在低信噪比（-6 dB）条件下优于传统全局随机掩码方法，检测平均精度值（mAP）进一步提高，为稀疏信号检测提供了一种有效的自监督学习范式，提升了无人机监测系统在复杂场景中的适应性。
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  时频融合的LoRa抗欺骗干扰解调方法

  胡嘉宸, 李洋洋, 焦雨涛, 徐煜华, 李国鑫, 冯智斌

  陆军工程大学学报. 2026, 5(3): 57-64. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20260323002

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  远距离无线电（long range radio,LoRa）是低功耗广域物联网的核心技术，但开放的标准化协议特性使其极易遭受欺骗干扰。现有抗干扰方法主要针对同信道干扰或合法设备间的碰撞问题，其有效性建立在传输来源合法且可信的前提下，无法抵御符合协议规范的欺骗干扰。针对该问题，构建了一种深度时频融合网络（deep time-frequency fusion network，DTFFN），该架构并行处理时域I/Q波形和去啁啾后的频域快速傅里叶变换频谱，通过中层融合与共享主干网络提取互补特征，在保持较低计算复杂度的同时有效增强了抗欺骗干扰能力。在加性高斯白噪声和多径衰落信道下进行了评估，结果表明，所提方法在误比特率和条件欺骗成功率上均明显优于多种神经网络基线，并在不同扩频因子下展现出良好的泛化能力。
频谱认知
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  面向波达方向估计的单快拍DUN-ISTA方法

  陈圣之, 徐以涛, 张峻宁, 杨旸, 张东立, 夏学成

  陆军工程大学学报. 2026, 5(3): 65-72. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20251219002

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  鉴于单快拍波达方向(direction of arrival,DOA)估计场景中，传统DOA估计方法通常会遇到精度有限、计算复杂度高以及对复杂信号环境适应性差等难题，提出了一种适用复数信号的深度展开迭代收缩阈值来波方向估计方法。针对传统方法的相位信息丢失问题，建立复数域双线性结构与显式正交性模型，使软阈值迭代算法（iterative shrinkage thresholding algorithm,ISTA）稀疏重构框架适用于单快拍IQ信号，从而提高非相干源场景下的角度分辨率；针对ISTA迭代收敛速度慢、寻优难问题，将传统ISTA迭代展开为层级的深度展开网络模块，对ISTA中步长、软阈值和测量矩阵进行自动参数寻优，实现更快的收敛速度和更强的实时处理能力；设计峰值归一化均方误差（peak-normalized mean square error, P-NMSE）损失，直接监督角向谱峰位置与幅度，实现端到端训练。仿真结果表明，所提算法在低信噪比、多信号源场景下较现有算法具有更高的DOA估计精度。
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  MSA-SegNet:面向低空同频多制式信号识别的语义分割方法

  董洪康, 张鹏程, 郑雨睿, 黄赛

  陆军工程大学学报. 2026, 5(3): 73-81. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20251219001

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  多制式信号同频共存易引发信号混叠，影响链路可靠性与低空运行安全，准确识别并区分同频段多制式信号，是支撑低空开放频段用频监管的关键技术。针对现有方法在复杂混叠场景下仍存在识别精度差和鲁棒性不足等问题，提出了多尺度注意力分割网络（MSA-SegNet），将信号识别问题建模为时频图语义分割任务，通过像素级掩码为信号识别提供判别依据。该模型基于编码-解码结构引入注意力增强卷积模块和上下文增强模块，前者利用通道-空间注意力强化弱信号、窄带信号等局部判别特征并抑制背景噪声；后者结合空洞空间金字塔池化与全局信息融合，聚合多尺度上下文信息并建模跨时频相关性。基于SPREAD-small公开数据集的实验结果表明，所提方法在分割质量、误检和漏检平衡方面实现提升，其对弱能量或频率特性复杂信号表现出更稳定的识别能力与鲁棒性，验证了所提方法的有效性与应用潜力。
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  超维计算驱动的车载频谱测绘系统

  邵成明, 高钱豪, 林志鹏, 陈紫涵, 朱秋明, 吴启晖

  陆军工程大学学报. 2026, 5(3): 82-89. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20260427002

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  准确且高质量的电磁频谱地图是认知无线电与频谱资源管理的前提。针对传统空间插值补全在稀疏数据采样下稳定性低且视觉质量差，以及深度学习方法精度高但计算复杂、难以实时部署等问题，设计了超维计算（hyperdimensional computing,HDC）驱动的车载频谱测绘系统。通过自主设计的测绘平台进行频谱数据采集与处理，并在此基础上提出了基于HDC的频谱地图补全方法。该方法引入连续高维特征映射机制，将信号传播的物理先验信息结合至推理过程中，综合补全精度、视觉质量和计算效率实现了频谱地图的准确测绘。在户外多辐射源校园场景中开展实地测量，实测结果表明，所设计的测绘系统在复杂电磁环境或需要实时处理的频谱感知任务中具有更高的应用价值。
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  多无人机雷达通信一体化资源协同优化方法

  张京, 丁江伟, 赵硕, 王子晨, 郭洪, 周凌云

  陆军工程大学学报. 2026, 5(3): 90-99. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20251223001

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  低空环境下电磁频谱资源高度密集,通信与感知任务相互交织。针对低空多无人机雷达通信一体化系统中通信速率与目标定位精度间的性能权衡问题，提出了一种网络资源协同优化方法。联合优化各无人机的发射功率分配与三维空间位置部署，采用光滑逼近与交替优化框架求解非凸非光滑问题。仿真结果表明，较均分功率、谱聚类部署和均匀部署等传统方案，所提算法在系统吞吐量、最差用户通信速率和最差目标均方定位误差下界等性能上均有明显提升。当通感权重比从0.2增至5.0时，最差情况均方定位误差扩大约3倍，而通信速率增幅低于10%；增加无人机数量能明显提升感知与通信性能。
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  空天地海协同频谱感知与会话连续性保障方法设计

  武靖淇, 丘浩彤, 刘鹏, 曲磊

  陆军工程大学学报. 2026, 5(3): 100-110. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20251107003

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  面向低空安全任务中卫星主用保护刚性、跨域切换频繁导致关键会话易中断和尾部时延放大的问题，提出了一种空天地海协同频谱感知与会话连续性保障方法。该方法构建空天地海协同网络架构，设计了ITB-ICT-SPW 一体化框架：以干扰-时间-频宽账本（interference-time-bandwidth ledger，ITB）统筹频谱、时隙和干扰资源，以干扰信用券（interference credit token，ICT）将卫星干扰容限转化为可结算配额，以会话保护窗口(session protection window，SPW)将“不中断”转化为窗口期最小服务量约束。在此基础上，建立带宽、功率与时隙联合优化模型，并通过滚动下发接口实现主用保护与关键会话保障的协同调度。仿真结果表明，所提方法能在满足干扰合规约束的同时改善会话连续性并提高资源利用率。
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  IRS辅助RSMA的图学习协同资源优化

  张妮娜, 丁阳, 贾柯宇, 黄海燕, 梁琳琳

  陆军工程大学学报. 2026, 5(3): 111-118. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20251201001

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  针对智能反射面（intelligent reflecting surface,IRS）辅助的速率分割多址接入（rate-splitting multiple access,RSMA）下行链路系统中有限通信资源难以高效协同优化的问题，提出了一种基于图神经网络（graph neural network,GNN）的联合资源分配框架。该框架将用户与IRS单元建模为图节点，以最大化系统最小用户速率为目标，通过多层消息传递机制动态融合信道状态信息与用户速率状态，实现对基站发射功率、波束赋形向量与IRS相移配置的端到端协同优化。较传统优化方法，所提GNN架构充分利用了网络拓扑关系，显著提升了模型的表达与泛化能力。仿真结果表明，所提方法在多种信道配置与网络规模下均能有效改善最差用户性能，并展现出优异的收敛速度、鲁棒性及跨场景适应能力，为低空密集通信场景下的频谱资源高效、安全与动态调度提供了可扩展的数据驱动解决方案。