最新刊期
2025年第41卷第1期
- 摘要：随着新型电力系统建设的稳步推进和智能电网的发展，电力通信网作为电力系统的重要组成部分，其技术选型和网络架构设计对电力系统的可靠性至关重要。针对细颗粒光传送网（fine grain optical transport network，fgOTN）技术在电力通信网中的应用，深入分析了fgOTN技术演进及其特点，并与同步数字体系（synchronous digital hierarchy，SDH）和光传送网（optical transport network，OTN）进行对比，发现fgOTN具备强大的管控能力、灵活的组网与业务承载能力、可靠的保护机制，以及良好的兼容性和演进能力，非常适合电力等行业的通信网络应用。关键词：fgOTN;同步数字体系;光传送网;电力通信网899|1520|0更新时间：2025-02-07
- 摘要：新型电力系统面向未来算力接入、算力互联等场景的新业务发展需求，对电力通信网络的承载能力、接入灵活性、多业务适应性等提出诸多挑战。针对现网大量存在的1 Gbit/s以下客户信号承载效率较低等问题，分析了提供小颗粒业务承载的细颗粒光传送网（fine grain optical transport network，fgOTN）技术体系，并结合实验数据，验证fgOTN的技术优势和可行性。结果表明，fgOTN相较于当前虚容器（virtual container，VC）/分组传输（packet transmission，PKT）/光通道数据单元（optical channel data unit，ODU）多平面光网络终端（optical transport network，OTN）承载技术在多个方面具有明显优势，fgOTN在新型电力系统中的应用部署及架构演进将是未来的研究重点。关键词：算力网络;fgOTN;OTN;新型电力系统1834|1617|0更新时间：2025-02-07
- 摘要：随着智算中心数据流量和业务需求的快速增长，高效、灵活的网络解决方案成为关键。细颗粒光传送网（fine grain optical transport network，fgOTN）作为同步数字体系（synchronous digital hierarchy，SDH）技术的接续与光传送网（optical transport network，OTN）技术的扩展，被应用于智算中心互联，以满足其灵活调度、高效传输、严格安全隔离和低时延等多重需求。首先，介绍了fgOTN的基本概念、技术架构及应用场景，随后，阐述了智算中心的相关概念、体系架构、关键技术及应用场景。在此基础上，重点探讨了fgOTN在智算中心互联中的应用，旨在促进智算中心间数据传输的高效、可靠。最后，论述了fgOTN应用于智算中心互联的研究方向和发展趋势。关键词：细颗粒光传送网;智算中心互联;应用场景849|2173|0更新时间：2025-02-07
- 摘要：随着5G+垂直行业、高品质政企专线的发展，细颗粒业务需求仍然保持旺盛的生命力。从细颗粒光传送网（fine grain optical transport network，fgOTN）的技术发展入手，重点阐述fgOTN的关键技术方案，开展组网研究，探讨fgOTN的应用场景，旨在为各运营商如何结合现网部署fgOTN提供借鉴思路，从而有效保护网络投资，最终推进fgOTN在国内网络的部署和应用。关键词：fgODUflex帧结构;细颗粒技术;fgOTN部署847|1553|0更新时间：2025-02-07
- 摘要：随着新型电力系统的发展，各类新兴业务快速增长，这对通信传输网络的业务颗粒度、带宽、时延和可靠性等提出了更高的要求。相较于传统的同步数字体系（synchronous digital hierarchy，SDH）与光传送网（optical transport network，OTN）技术，细颗粒光传送网（fine grain optical transport network，fgOTN）技术更加契合当前新型电力系统的发展需求。基于此背景，描述了fgOTN的标准演进过程，阐述了fgOTN的技术原理，介绍了fgOTN的应用优势，最后对电力系统业务的适配性进行了探讨和实验测试，并分析了测试结果。研究旨在为今后fgOTN在电力系统的推广应用提供数据参考和借鉴。关键词：fgOTN;电力系统;适配性523|1334|0更新时间：2025-02-07
专题：细颗粒光传送网
- 摘要：针对现有时间维度波达方向（direction of arrival，DOA）估计方案中，时间调控速率受限导致目标信号频谱混叠的问题，提出了一种基于异步调控的DOA估计方法，该方法能够有效提升调控速率，进而提升信号处理的信号带宽。在不改变时间调控超表面（time-varying metasurface，TVM）硬件约束的情况下，该方法利用单元状态会持续一段时间的性质，交错不同列单元的变化起始时间，在一个状态持续时间内获得了多个不同的响应。异步调控方法能够使TVM在受材料限制的情况下，等效增加虚拟多通道个数，提高DOA估计的精度。仿真结果验证了方法的有效性，相较于现有的同步调控方法，新方法在DOA估计性能上有了较大提升，能够逼近理论上的最优DOA估计结果。关键词：DOA估计;时间调控超表面;异步调控590|666|0更新时间：2025-02-07
- 摘要：对低空目标的有效管控是推动低空经济发展的关键。城市环境中强杂波和建筑物遮挡等因素使得传统雷达探测手段难以实现对低速无人机的有效监测。基于此，提出了一种无人机探测的新思路，即通过识别信道状态特征的变化来判断无人机是否出现在指定区域。该方法的核心在于利用城市中已广泛部署的移动基站等外辐射源，基于K-Medoids聚类算法捕捉无人机出现后对原有多径信道路径数量的影响，从而实现对无人机的感知。该方法不需要构建精确的参考信号，也不需要利用多普勒体制抑制强杂波。仿真结果表明，所提方法在1 km2范围内能实现80%以上的检测概率，且随着范围缩小，检测概率能达到90%左右，因此能够在城市场景下有效探测低空慢速无人机。关键词：无人机;信道状态信息;外辐射源;K-Medoids算法403|542|0更新时间：2025-02-07
- 摘要：针对近海水域船舶用户通信质量差、雷达探测需求大、频谱资源稀缺的问题，研究了一种船载有源智能反射面（active reconfigurable intelligent surface，ARIS）辅助的近海双功能雷达通信 （dual-function radar communication，DFRC）系统。为符合海上信道特性，采用了考虑海上蒸发波导影响的三射线路径损耗模型和双径弥散功率（two wave with diffuse power ，TWDP）信道，并提出了一种基于分式规划理论和拉格朗日算子法的交替优化算法。在雷达探测功率约束下，通过优化基站的波束成形与ARIS的反射矩阵向量，最大化用户的加权和速率。仿真结果表明，所提算法具有良好的收敛性，相较无源RIS辅助的DFRC系统，在探测功率相同时，有源RIS辅助的近海DFRC系统可以显著地提高船舶用户的加权和速率。关键词：双功能雷达通信系统;智能反射面;波束成形423|663|0更新时间：2025-02-07
- 摘要：传统的码索引调制（code index modulation，CIM）系统仅通过扩频码和星座符号来承载信息，能量效率和频谱效率都较低，而附加相位作为一种独特的调制符号来承载信息，具有低传输功耗的特点。为了充分利用多天线索引来提高频谱效率，提出了基于低功耗设计的高速率广义空间码索引调制（high-rate generalized space code index modulation，HR-GS-CIM）系统。HR-GS-CIM系统通过使用附加相位替代传统的调制符号，并且通过遗传算法（genetic algorithm，GA）来优化设计附加相位，展现了极高的能效优势和性能优势。同时，HR-GS-CIM 系统通过引入广义和空间索引的方法，将附加相位、扩频码以及天线索引进行联合映射选择，并采用低复杂度的联合映射选择算法，极大地提高了系统频谱效率。此外，分析了HR-GS-CIM系统的理论性能，并且仿真验证了HR-GS-CIM系统的理论和仿真性能一致。最后，与传统的CIM系统等对比，验证了所提 HR-GS-CIM系统具有显著的性能增益。关键词：码索引调制;附加相位;联合优化;频谱效率158|394|0更新时间：2025-02-07
- 摘要：属性图聚类的研究近些年取得了显著进步，但现有方法大多基于同质性假设，忽略了异质图的应用场景，导致在聚类过程中高频信息的丢失和聚类效果不佳。为解决此问题，提出了一种新颖的双通道属性图聚类方法（DCAGC）。该方法采用混合高斯模型预测节点连接的同质性，并基于这一预测构建同质和异质两种视图，以便从不同角度捕捉图中的低频和高频信息。同时，通过融合对比学习和聚类，实现了更精准的节点嵌入。与其他方法相比，DCAGC在处理异质图数据集时聚类效果显著，且具有较强的抗异常连接能力。关键词：属性图聚类;自监督学习;异质图学习278|688|0更新时间：2025-02-07
- 摘要：5G超密集网络（ultra-dense network，UDN）的引入是为了提升吞吐量，特别是针对静态和低速场景，因此，无法同时满足高吞吐量和高移动速度的需求。对于未来需要同时支持高容量和高速移动的6G新场景，提出一种同心圆模型（homocentric sphere model，HSM）的网络架构，采用控制面/用户面数据分离、多发送接收节点（transmission and reception point， TRP）协同传输的方法来处理密集部署网络中多普勒效应影响大和TRP频繁切换的问题，使得该模型成为密集部署网络下提升网络容量、应对高速移动的有效方法。数据结果证明，所提的HSM有效减小了密集组网高速移动场景下多普勒频移效应，同时能够提供更高的网络遍历频谱效率。关键词：超密集组网;高速移动;6G;多普勒频移;发送接收节点切换;控制面/用户面数据分离670|489|0更新时间：2025-02-07
- 摘要：现有序列推荐模型在绝对交互时间的利用上存在不足，导致用户偏好建模不准确。因此，提出了基于对比增强时间感知自注意力机制的序列推荐模型（sequential recommendation based on contrast enhanced time-aware self-attention mechanism，CTiSASRec）。首先，注意力权重的计算过程整合了评分数据、绝对交互时间、位置信息和项目流行度；其次，将项目的绝对交互时间和位置顺序融合，生成新的项目位置嵌入；最后，训练过程中利用对序列两次建模结果的对比学习来区分样本间的相似性和差异性，进而提高模型的准确性和鲁棒性。在6个不同领域和规模的数据集上进行的实验表明，CTiSASRec的表现优于目前最先进的顺序推荐模型。关键词：推荐系统;自注意力;时间感知模型;对比学习949|790|0更新时间：2025-02-07
- 摘要：为解决多用户通信中共享软件定义无线网络（software defined wireless network，SDWN）资源导致的互扰问题，提出一种增强型斑马优化算法（enhanced zebra optimization algorithm，EZOA），实现保密率最大化的功率分配。在斑马优化算法中引入探索因子和扰动参数，增强其全局搜索和局部开发能力，并改进觅食策略以提升算法多样性。实验结果表明，相较于其他6种成熟算法，EZOA在IEEE CEC 2014基准函数集上，表现出优异的竞争力，并在SDWN功率分配问题中，与其他5种算法相比，EZOA的用户保密率平均提高5.46%，且收敛速度最快。关键词：软件定义无线网络;元启发式算法;功率分配;保密率;收敛速度256|384|0更新时间：2025-02-07
- 摘要：现有的多数入侵检测模型通过长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络评估数据之间的时间依赖性。然而，LSTM网络处理序列数据增加了训练模型的计算复杂度和存储成本。为此，提出了基于多头注意力机制和时间卷积网络的无监督入侵检测模型（unsupervised intrusion detection model based on multi-head attention mechanism or temporal convolutional network，UDMT）。UDMT不依赖于LSTM网络，它利用时间卷积网络和多头注意力机制构建生成对抗网络的生成器和决策器，实现计算的并行化，进而降低复杂度。同时，UDMT不依赖于标签的攻击数据，它具有检测已知攻击和未知攻击的能力。此外，UDMT采用不同的隐藏层模式，配置灵活，以满足不同的检测率和检测时延的要求。相比于两个同类的检测模型，提出的UDMT能获取更高的检测率和更低的检测时延。关键词：入侵检测模型;长短期记忆网络;生成对抗网络;多头注意力机制;时间卷积网络321|590|0更新时间：2025-02-07
研究与开发
- 摘要：电力系统通信网是确保电网安全、稳定、经济运行的重要组成部分。电力专网中主要采用光纤传输系统，尽管该系统能提供较大的传输带宽，但仍存在信噪比提升的瓶颈。基于此，提出一种数字模拟混合交织调制的传输方案，在发射端，将原始波形拆分成离散的数字部分和连续的模拟部分，并进行复用传输。在接收端，通过取整运算移除数字部分的链路噪声，同时利用模拟部分的线性组合提升频谱效率。在此基础上，通过同相和正交分量的时域交织降低峰均功率比，从而在峰值功率受限的条件下提升有效信噪比。在直接检测系统实验中，经过1 km标准单模光纤直接检测传输后，68 GBd数字模拟混合交织调制信号的恢复信噪比能够达到33.0 dB，可支持17 GHz带宽的1 024进制正交幅度调制（1 024-ary quadrature amplitude modulation，1 024-QAM）信号接入，实现170 Gbit/s的比特率，以及1 Tbit/s的通用公共射频接口等效速率。仿真和实验结果表明，与传统调制方案相比，所提出的交织型数字模拟混合方案具有信噪比增益，为低成本、大带宽、高保真的电力专网提供了一个可行的解决方案。关键词：电力通信;交织型数字模拟混合调制;直接检测;信噪比178|455|0更新时间：2025-02-07
- 摘要：由于电价政策复杂，执行环节多，监管难度大，电价执行错误现象时有发生，这不仅损害电力市场的公平性和效率，也影响电力企业的经济效益和用户的用电成本。提出了一种基于二次聚类的充电桩执行电价异常检测方法，首先进行电价执行异常分类及用电特征分析，其次通过K-means聚类算法剥离出电瓶车用户，进而在第二次聚类中采用含噪声应用的基于密度的空间聚类（density-based spatial clustering of applications with noise，DBSCAN）算法精确识别高价低接等更为复杂的违约情况。所提方法通过两次聚类分析，提高电价执行的准确性和效率，具有一定的理论意义和应用价值。关键词：充电桩;执行电价异常;聚类分析;离群点检测;高价低接638|1022|0更新时间：2025-02-07
工程与应用
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