于刊,男,博士,毕业于山东科技大学,博士在读期间参与国家自然科学基金1项、山东省重大研究计划1项、主持校级创新项目(一级)3项,荣获博士国家奖学金、省级优秀毕业生等荣誉称号;硕士生导师,主要研究方向包括:大规模无线接入网的分布式算法设计,车联网的资源分配与优化,以及超可靠低时延通信的无线物理层安全机理。目前主持澳门青年学者计划项目1项,国家自然科学基金1项,山东省自然科学基金1项,参与山东省重大基础研究和重点研发计划2项,在通信领域、计算机领域顶级期刊上发表高水平论文40余篇,包括CCF A类期刊IEEE/ACM Transactions on Networking、CCF B类期刊IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Transactions on Communications、Computer Networks,JCR 1区TOP期刊IEEE Transactions on Vehicular Technology,中文通信领域顶级期刊通信学报等。
2024年主要成果:
[1] 祝贺我们的论文被通信领域顶级期刊【IEEE Transactions on Wireless Communications】录用!
K. Yu, D. Li, J. Yu, and Z. Feng, Delay-Sensitivity-Driven Resource Allocation for WNV-based Airborne Tactical Networks, IEEE Transactions on Wireless Communications, DOI: 10.1109/TWC.2024.3477595, 2024
-->机载战术网络(ATN)在实现有人驾驶和无人驾驶军用飞机之间的信息共享方面发挥着关键作用。有效的ATN的设计面临两大挑战:网络僵化问题和异构资源管理的复杂性。无线网络虚拟化通过在不同实体之间抽象、隔离和共享无线资源,为第一个挑战提供了一个实用的解决方案。灵活和可扩展的虚拟请求嵌入(VRE)算法具有解决其他挑战的潜在能力。然而,现有的VRE算法不适合ATN的虚拟化,因为没有充分考虑空战环境下的全局干扰、可靠性和延迟敏感信息共享等关键因素。文章提出了一个ATN环境下联合无线网络虚拟化和资源分配的分析框架。该框架确保VRE的物理节点和链路资源之间的协调。在此基础上,通过构建有向资源拓扑和设计无线链路调度算法,设计了一种集中式嵌入机制,将可用的物理资源映射到服务用户。此外,设计了两种VRE算法,考虑了两种延迟敏感性:传输时间和等待时间,这取决于虚拟请求是否被分割。通过仿真验证了算法的有效性,并分析了关键系统参数对延迟性能的影响。
[2] 祝贺我们的论文被通信领域顶级期刊【IEEE Transactions on Communications】录用!
F. Zhu, X. Liu, K. Yu*, Z. Feng, and D. Li, Delay-Effective Task Offloading Technology in Internet of Vehicles: From the Perspective of the Vehicle Platooning, IEEE Transactions on Communications, DOI: 10.1109/TCOMM.2024.3493816, 2024
-->文章提出了一种针对车联网量身定制的新型任务卸载方法,利用车辆编队概念来解决任务卸载时的计算延迟问题。关键贡献在于将车辆编队与任务分类和干扰处理相结合,从而实现新的资源管理范式。通过采用集中训练与分散执行 (CTDE) 和多智能体深度强化学习 (MADRL),本文提出了一个优化任务卸载决策的框架,在确保资源平衡的同时显着减少处理延迟。创新源于结合车辆编队来增强通信稳定性并通过汇集队列车辆的资源来扩展资源可用性。该模型允许对任务进行有效分类,区分公共任务和个性化任务,这在传统卸载方案中经常被忽视。所提出的方法不仅可以最大限度地减少延迟,而且在模拟中优于基线方案,在处理动态车辆环境方面表现出色。这种方法在高移动性的车联网场景中尤其有利,因为它既提高了系统稳定性,又提高了任务处理效率,为车载网络中的任务卸载树立了新的标准。
[3] 祝贺我们的论文被国际知名期刊【IEEE Transactions on Vehicular Technology】录用!
K. Yu, X. Zhao, Z. Feng, D. Chen, X. Liu, X. Ma, and D. Li, SuRLLC: Secure Ultra-reliable and Low Latency Communication in NOMA-UAV Intelligent Transportation Systems, IEEE Transactions on Vehicular Technology, DOI: 10.1109/TVT.2024.3456122, 2024
-->超可靠低时延通信(uRLLC)在智能交通系统的道路安全和交通管理中起着至关重要的作用。无人机(UAV)与非正交多址(NOMA)相结合,分别建立视距(LoS)链路并同时传输,已成为uRLLC的发展方向。由于无线媒体的开放性,uRLLC环境下信息传输的保密性和安全性面临着严峻的挑战。与传统加密方法计算复杂度高、处理延迟严重不同,物理层安全利用无线介质的固有特性来防止传输的信息被窃听。此外,由于源和窃听者之间潜在的更强的LoS信道,NOMA-UAV系统对安全传输构成了独特的挑战。因此,本文对NOMA-UAV uRLLC系统的保密性和安全性进行了研究,在该系统下,无人机服务于两种不同需求的用户,即保密用户(既有安全性和可靠性)和公共用户(只有可靠性)。基于随机几何工具,解决了无人机机动性带来的安全通信挑战,推导了保密率最大化的封闭表达式,这是观察系统关键参数对安全性和可靠性影响的关键指标。在此基础上,提出了无人机飞行轨迹与发射功率的联合设计,提高了系统的安全性。最后,将该方案与基于无人机轨迹设计的主流PLS方案进行了比较,并通过数值模拟对该方案进行了理论分析和实践验证。
[4]祝贺我们的论文被中文网络领域顶级期刊,信息通信领域国内高质量科技期刊,中国通信学会推荐T1类期刊【通信学报】录用!
于刊,李东,张奇勋,马丁友,冯志勇,禹继国,车联网“泛在感知,潜在通信,融合计算,内生安全”综述,通信学报,(已录用),2024
-->感通算一体化技术助力智能交通系统网络化、智能化发展,实现高效、安全、可靠交通管理和服务。毫米波频段的车联网通信和感知能力,既可以获得更高精度的感知分辨率,又能提供无缝融合所需超高速率,但感通性能提升的同时又面临严峻挑战。一方面,毫米波频段感通干扰严重制约彼此性能,耦合作用规律及解耦方法尚不清楚;另一方面,毫米波通信波束的强指向性使得感通算融合系统的信息传输面临严峻的安全隐患。为了研究面向智能交通系统的感通算融合网络中的物理层安全问题,定义车联网“泛在感知”,“潜在通信”,“融合计算”,“内生安全”的概念,并给出四者的耦合作用关系;随后,从车联网网络架构、资源管理、干扰管理和安全管理四方面总结感通算安的研究现状及局限性;最后,对智能交通系统资源优化分配、感通耦合干扰深度认知与建模、感通安性能制约机理和隐私保护架构给出可行的研究思路,具体包括:1)探索AI赋能车联网资源动态自适应优化分配,多域资源协同优化分配,满足用户差异化和多样化需求;2)突破以通信干扰为核心的传统物理层安全设计思想,探索感通耦合干扰解耦机制,利用感知干扰抑制窃听信道,构建车联网内生安全闭环理论;3)以联邦学习为核心要素,挖掘由“静态数据隐私保护”向“动态高质量数据隐私保护”的实现方法。
[5] 祝贺我们的论文被国际知名期刊【IEEE Transactions on Vehicular Technology】录用!
K. Yu, Z. Feng, J. Yu, T. Chen, J. Peng, and D. Li. Secure Ultra-reliable and Low Latency Communication in UAV-enabled NOMA Wireless Networks. IEEE Transactions on Vehicular Technology, DOI: 10.1109/TVT.2024.3403099, 2024
-->结合无人机(UAV)与非正交多址(NOMA)实现超可靠低延迟通信(uRLLC),被认为是5G无线网络的新业务范畴。无线环境的开放性使得信息传输的安全性变得前所未有的重要。传统的加密方法由于设计复杂、处理延迟大,无法满足uRLLC的要求。因此,利用无线信道的固有特性设计了物理层安全(PLS)来保证信息传输的安全。然而,许多先前的工作忽略了无人机在uRLLC中PLS研究中的作用,无人机的机动性值得进一步研究。本文利用NOMA技术研究了基于无人机的uRLLC的安全可靠性性能,其中服务于两种不同需求的用户,即具有隐私性和低延迟需求的用户(PLR)和具有可靠性和低延迟需求的用户(RLR)。利用随机几何的工具,通过建立静态和动态无人机的封闭表达式,给出了隐密率这一研究PLS的常用度量。关键系统参数(例如,传输功率分配)被优化为保密率最大化。仿真评估了理论分析,并为网络设计者提供了对正保密率的重要见解。
[6] 祝贺我们的论文被国际知名期刊【IEEE Transactions on Vehicular Technology】录用!
R. Wang, K. Yu*, K. Li, X. Liu, Z. Feng, and D. Li. A Glimpse of Physical Layer Security in Internet of Vehicles: Joint Design of the Transmit Power and Sensing Power. IEEE Transactions on Vehicular Technology (accepted), 2024
-->针对通感一体化赋能车联网系统中面临的安全通信问题,本文在物理层安全的角度,研究了同频通信感知耦合干扰对感知准确性、通信可靠性和安全性的影响。首先在“通信-感知”耦合干扰的约束下,导出了用于衡量感知准确性和通信可靠性的封闭表达式,即成功测距概率(SRP)和连通中断概率(COP)。随后在SRP、COP和最大功率分配约束下,通过联合设计通信功率和雷达感知功率,引入块坐标下降法(BCD)和逐次凸逼近法(SCA)求解非凸优化问题,在保证感知准确性和通信可靠性的条件下实现了平均机密速率最大化。同时证明了通信感知耦合干扰通过功率联合优化可以显著提高安全性,但会降低感知准确性和通信可靠性,这为优化车联网系统的性能提供了重要的见解和实践指导。
[7] 祝贺我们的论文被国际知名期刊【IEEE Transactions on Industrial Informatics】录用!
W. Ma, X. Liu, K. Yu*, J. Yu, and X. Wang, “A Collusion Attack Resistance Data Aggregation Scheme in Internet of Things”, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 20(11): 13352-13362, 2024
-->数据聚合(Data Aggregation,DA)在物联网(IoT)中具有重要作用。尽管已有一些有效的解决方案来提升数据聚合的性能,但复杂的联合攻击往往未受到足够重视,且其对聚合准确性可能造成更严重的负面影响。为此,本文提出了一种新型的动态鲁棒迭代滤波(Dynamic Robust Iterative Filtering,DRIF)机制,以提高物联网应用的服务质量(QoS)并增强数据聚合对联合攻击的防御能力。首先,通过最大似然估计为传感器节点分配初始信誉值,从而有效抵抗联合攻击。其次,传感器节点通过迭代滤波过程获得聚合结果,以确保数据聚合的准确性。同时,本文提出了一种权重更新方案,用于消除偶然异常或联合攻击节点带来的负面影响。最后,仿真结果表明,所提出的DRIF机制能够有效提升数据聚合的准确性,尤其在面对复杂动态联合攻击时表现出较强的鲁棒性。
[8] 祝贺我们两篇论文获得国际会议Best Paper Awards!
[1] K. Yu, Z. Feng, L. Yang, D. Chen, D. Li and X. Ma, Secure Relay Selection for UAV-empowered Two Way Untrusted Relaying Networks, MICCIS, DOI: 10.1109/MICCIS63508.2024.00020, 2024: 68-74. (Best Paper Award)
[2] K. Li, X. Zhao, K. Yu*, W. Yuan, X. Liu, Z. Feng, D. Li. Air-Ground Physical Layer Security Transmission Scheme Assisted by Reconfigurable Intelligent Surfaces, CCPQT, 2024. (Best Paper Award)
部分代表性论文
2024年
[1] K. Yu, Z. Feng, J. Yu, T. Chen, J. Peng, and D. Li. Secure Ultra-reliable and Low Latency Communication in UAV-enabled NOMA Wireless Networks. IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 73, no. 10, pp. 14908-14922, 2024. (JCR 1区,TOP期刊)
[2] K. Yu, J. Yu, Z. Feng, and H. Chen, “A reassessment on applying protocol interference model under Rayleigh fading: from perspective of link scheduling”, IEEE/ACM Transactions on Networking, 32(1): 238-252, 2024 (JCR 1区,CCF A类期刊)
[3] K. Yu, D. Li, J. Yu, and Z. Feng, Delay-Sensitivity-Driven Resource Allocation for WNV-based Airborne Tactical Networks, IEEE Transactions on Wireless Communications, DOI: 10.1109/TWC.2024.3477595, 2024. (JCR 1区,CCF B类,TOP期刊)
[4] F. Zhu, X. Liu, K. Yu*, Z. Feng, and D. Li, Delay-Effective Task Offloading Technology in Internet of Vehicles: From the Perspective of the Vehicle Platooning, IEEE Transactions on Communications, DOI: 10.1109/TCOMM.2024.3493816, 2024. (JCR 1区,CCF B类,TOP期刊)
[5] X. Liu, Y. Wang, K. Yu*, D. Chen, D. Li, Q. Zhang, and Z. Feng, An Multi-resources Integration Empowered Task Offloading in Internet of Vehicles: From the Perspective of Wireless Interference, IEEE Transactions on Communications, (accepted), 2024. (JCR 1区,CCF B类,TOP期刊)
[6] K. Yu, X. Zhao, Z. Feng, D. Chen, X. Liu, X. Ma, and D. Li, SuRLLC: Secure Ultra-reliable and Low Latency Communication in NOMA-UAV Intelligent Transportation Systems, IEEE Transactions on Vehicular Technology, DOI: 10.1109/TVT.2024.3456122, 2024. (JCR 1区,TOP期刊)
[7] J. He, S. Huang, Z. Yang, K. Yu, H. Huan, and Z. Feng. “Channel-Agnostic Radio Frequency Fingerprint Identification Using Spectral Quotient Constellation Errors,” IEEE Transactions on Wireless Communications, 23(1): 158 – 170, 2024 (JCR 1区,CCF B类,TOP期刊)
[8] W. Ma, X. Liu, K. Yu*, J. Yu, and X. Wang, “A Collusion Attack Resistance Data Aggregation Scheme in Internet of Things”, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 20(11): 13352-13362, 2024. (JCR 1区,CCF C类,TOP期刊)
[9] 于刊,李东,张奇勋,马丁友,冯志勇,禹继国,车联网“泛在感知,潜在通信,融合计算,内生安全”综述,通信学报,(已录用),2024. (中文网络领域顶级期刊,信息通信领域国内高质量科技期刊,中国通信学会推荐T1类期刊)
[10] H. Xie, D. Li, K. Yu, and G. Zhang. Coverage Characterization and Number Configuration for RIS-aided Systems with Phase Delivery: How Far is the Coverage Distance? IEEE Wireless Communications Letters, DOI: 10.1109/LWC.2024.3453405, 2024
[11] J. Qiu, J. Yu, A. Dong, K. Yu, and H. Chen. Weighted Sum-Rate Maximization with Transceiver and Passive Beamforming Design for IRS-Aided MIMO-BC Communications via Matrix Fractional Programming, IEEE Transactions on Communications, DOI: 10.1109/TCOMM.2024.3450600, 2024 (JCR 1区,CCF B类,TOP期刊)
[12] Y. Zhao, K. Yu*, Z. Feng, Q. Zhang, and D. Li. An Effective Equivalence Model of Analyzing PLS of Multiple Eavesdroppers Facing Low-altitude Communication Systems, IEEE Transactions on Vehicular Technology, (accepted), 2024 (JCR 1区,TOP期刊)
[13] Z. Feng, Y. Zhao, K. Yu*, and D. Li, Movable Antenna Empowered PLS With Eve’s Location Uncertainty: Joint Optimization of Beamforming and Antenna Positions, IEEE Transactions on Communications, (accepted), 2024 (JCR 1区,CCF B类,TOP期刊)
[14] K. Li, K. Yu*, Q. Zhang, X. Liu, Z. Feng, and, D. Li, First Glimpse on Physical Layer Security in Internet of Vehicles: Transformed from Communication Interference to Sensing Interference, IEEE Transactions on Communications, (accepted), 2024 (JCR 1区,TOP期刊)
[15] R. Wang, K. Yu*, K. Li, X. Liu, Z. Feng, and D. Li. A Glimpse of Physical Layer Security in Internet of Vehicles: Joint Design of the Transmit Power and Sensing Power. IEEE Transactions on Vehicular Technology (accepted), 2024(JCR 1区,TOP期刊)
[16] Y. Wang, X. Liu, K. Yu*, F. Zhu, K. Li, Y. Zhao. An Multi-resources Integration Empowered Task Offloading in Internet of Vehicles, MICCIS, DOI: 10.1109/MICCIS63508.2024.00010, 2024
[17] W. Zhang, W. Ma, C. Yang, K. Yu, C. Luo, G. Feng, X. Liu. A quality awareness incentive mechanism for mobile crowd sensing. IEEE MSN, 2024(CCF C类会议)
[18] K. Yu, Z. Feng, L. Yang, D. Chen, D. Li and X. Ma, Secure Relay Selection for UAV-empowered Two Way Untrusted Relaying Networks, MICCIS, DOI: 10.1109/MICCIS63508.2024.00020, 2024: 68-74. (Best Paper Award)
[19] K. Li, X. Zhao, K. Yu*, W. Yuan, X. Liu, Z. Feng, D. Li. Air-Ground Physical Layer Security Transmission Scheme Assisted by Reconfigurable Intelligent Surfaces, CCPQT, 2024. (Best Paper Award)
2023年
[20] K. Yu, J. Yu and C. Luo, The impact of mobility on physical layer security of 5G IoT networks, IEEE/ACM Transactions on Networking, 31(3): 1042-1055, 2023 (JCR 1区,CCF A类期刊)
[21] C. Deng, B. Wang, D. Ma, Q. Zhang, and K. Yu. “Joint User Selection and Power Allocation for Coexistence in Unlicensed mmWave Bands,” IEEE ICCC, DOI: 10.1109/ICCC59590.2023.10507284, 2023
[22] J. Liu, C. Deng, D. Ma, Q. Zhang, and K. Yu. “A DQN-Based Fair Coexistence Scheme for NR-U and WiGig in Unlicensed mmWave Bands,” IEEE ICCC, DOI: 10.1109/ICCC59590.2023.10507392, 2023
[23] K. Yu, J. Yu, Z. Feng, and M. Guo, “Cooperative Jamming Aided Securing Wireless Communications without CSI of Eavesdroppers,” Computer Networks, vol. 234, 2023. (JCR 1区,TOP期刊,CCF B类期刊)
[24] X. Liu, X. Xu, K. Yu*. NOMA and UAV Scheduling for Ultra-Reliable and Low-Latency Communications, Drones. 2023; 7(1):41. https://doi.org/10.3390/drones7010041
[25] K. Yu, K. Li, Z. Feng, X. Zhao, C. Luo, T. Chen, and D. Li, Secure URLLC Empowered by UAV in 6G: An Interference Engineering Perspective, IEEE GreenCom, pp.795-802, 2023
2022年
[26] K. Yu, J. Yu, and A. Dong, “Cooperative Communication and Mobility for Securing URLLC of Future Wireless Networks,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, 71(5): 5331-5342, 2022. (JCR 1区,TOP期刊)
[27] K. Yu, S. Zheng, X. Yang, G. Li and X. Liu, “The impact of mobility on physical layer security in 5G uRLLC”, International Journal of Intelligent Systems, DOI: 10.1002/INT2.20220384, 2022. (JCR 1区,CCF C类期刊)
[28] X. Liu, X. Yang, J. Yu, and K. Yu*, “Cooperative Communication Design of Physical Layer Security Enhancement with Considering Social Ties in Random Networks”, Ad Hoc Networks vol. 130, 2022 (102822). (JCR 2区,CCF C类期刊)
[29] Y. Ji, K. Yu*, J. Qiu, J Yu, “Massive MIMO and Secrecy Guard Zone Based Improving Physical Layer Security in UAV-Enabled uRLLC Networks”, IEEE Transactions on Vehicular Technology, 72(4):4553-4567, 2022 (JCR 1区,TOP期刊,学生一作)
[30] X. Liu, X. Wang, K. Yu*, X. Yang, W. Ma, G. Li, and X. Zhao, "Secure data aggregation aided by privacy preserving in Internet of Things", Wireless Communications and Mobile Computing, 2022. https://doi.org/10.1155/2022/4858722. (JCR 3区,CCF C类期刊)
[31] S. Zheng, K. Yu, G. Li, and X. Liu, “Securing uRLLC in UAV-assisted NOMA Wireless Network”, IEEE CPSCom, 2022 (EI会议,学生一作,导师二作)
[32] Y. Ji, J. Yu, Y. Yao, K. Yu, H. Chen, and S. Zheng, Securing wireless communications from the perspective of physical layer: A survey, Internet of Things, 19,100524, 2022 (JCR 1区)
[33] J. Qiu, J. Yu, A. Dong, K. Yu, “Joint Beamforming for IRS-Aided Multi-Cell MISO System: Sum Rate Maximization and SINR Balancing”, IEEE Transactions on Wireless Communication, 21(9): 7536 - 7549, 2022 (JCR 1区,CCF B类,TOP期刊)
[34] J, Wu, T. Wang, G. Li, K. Yu and C. Luo, Secure storage scheme of trajectory data for digital tracking mechanism, International Journal of Intelligent Systems, DOI: 10.1002/int.23095, 2022
2021年
[35] K. Yu, J. Yu, X. Cheng, D. Yu, and A. Dong, “Efficient Link Scheduling Solutions for the Internet of Things under Rayleigh Fading”, IEEE/ACM Transactions on Networking, 29(6):2508-2521, 2021. (JCR 1区,CCF A类期刊)
[36] K. Yu, J. Yu, H. Chen, and A. Dong, “Methods of Improving Secrecy Transmission Capacity in Wireless Random Networks”, Ad Hoc Networks, 117, 2021. (JCR 2区,CCF C类期刊)
2020年及之前
[37] J. Yu, K. Yu, D. Yu, W. Lv, X. Cheng, H. Chen, and W. Cheng, “Efficient link scheduling in wireless networks under Rayleigh-fading and multiuser interference”, IEEE Transactions on Wireless Communications, 19(8): 5621-5634, 2020. (JCR 1区,CCF B类期刊,TOP期刊)
[38] K. Yu, Y. Wang, J. Yu, D. Yu, X. Cheng, and Z. Shan, “Localized and distributed link scheduling algorithms in iot under Rayleigh fading”, Computer Networks, 151(14):232-244, 2019. (JCR 1区,CCF B类期刊)
[39] K. Yu, J. Yu, X. Cheng, and T. Song, “Theoretical analysis of secrecy transmission capacity in wireless ad hoc networks”, IEEE WCNC, pp. 1-6, 2017. (EI, CCF C类会议)
基金项目
[1] 主持,项目类别:澳门青年学者项目(北邮首位),项目名称:基于大规模智能反射表面的绿色车联网资源分配优化机理,项目编号:AM2023015,项目资助:72万,项目研究期限:2024-01至2026-01
[2] 主持,项目类别:国家自然科学基金青年基金,项目名称:面向空地协同交管的物理层安全性能度量理论与优化方法,项目编号:62301076,项目资助:30万,项目研究期限:2024-01-01~2026-12-31
[3] 主持,项目类别:山东省自然科学基金青年基金,项目名称:NOMA 网络空对地超可靠低时延通信物理层安全指标设计与方案研究,项目编号:ZR2021QF050,项目资助:15万,项目研究期限:2022-01-01至2024-12-31
山东省计算机学会优秀博士论文
[1] 基于Rayleigh 衰落模型的无线网络中链路调度算法设计,山东省计算机学会,2021
北京邮电大学  信息与通信工程* Information and communication engineering  Postgraduate (Postdoctoral)  博士学位
山东科技大学  计算机软件与理论  With Certificate of Graduation for Doctorate Study  博士学位
曲阜师范大学  计算机科学与技术  Postgraduate (Master's Degree)  硕士学位
曲阜师范大学  网络工程  Undergraduate (Bachelor’s degree)  学士学位
曲阜师范大学 计算机学院
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