最新刊期
2025年第41卷第11期
- 摘要：边缘算力就近提供计算、智能等核心能力，已逐步成为垂直行业实现数字化、智能化的重要基础设施。我国高度重视边缘算力技术创新、产业发展和应用探索。分析了边缘算力整体发展态势，具体阐述了边缘算力概念及特征，梳理了边缘算力技术体系，总结了边缘算力典型应用场景，并提出边缘算力发展挑战及建议，为推进边缘算力技术产业、基础设施建设及应用发展提供参考。关键词：边缘算力;云边协同;工业互联网;共建共享5525|5399|0更新时间：2026-01-20
综述
- 摘要：针对当前实时通信网络架构复杂、新业务引入缓慢等问题，结合未来实时通信智能化的演进趋势，提出了智能内生实时通信网络边缘智能架构，包含统一控制面、统一智能面、边缘敏捷媒体面等，以支撑传统实时通信网络从“通话入口”向“应用入口”“超级入口”的演进；研究了网络人工智能（artificial intelligence，AI）内生体系，提出边缘智能基本策略、单智能体通信架构；分析了实时通信边云协同推理关键技术，提出了分布式AI模型管理、边云协同推理机制和构建用户知识图谱。关键词：实时通信;边缘智能;智能体;边云协同推理;多智能体交互5555|3986|0更新时间：2026-01-20
- 摘要：为实现对6G无蜂窝无线电接入网（radio access network，RAN）切片资源的高效管理，提出了一种基于强化学习分层协同优化的资源分配算法。该算法采用多时间尺度的分层协同架构，在上层大时间尺度，以各切片的资源匹配度作为优化反馈指标，利用双深度Q网络算法动态调整切片的资源配置。在下层小时间尺度，构建了基于近端策略优化的用户接入决策模型，在满足用户服务质量的前提下，通过用户协作簇选择和资源分配机制最小化切片资源消耗量。仿真结果表明，所提算法通过面向用户的动态接入决策显著减少资源消耗量，并通过切片资源的周期性重配置提升资源匹配度，从而实现了对系统资源的高效利用。关键词：无蜂窝;网络切片;深度强化学习;资源分配;多时间尺度179|84|0更新时间：2026-01-20
- 摘要：基于大模型的智能体具备思考、推理、反思、规划等基础能力，还有强大的自我学习和优化能力，可自主执行任务，并实现高效迭代，从而极大地拓宽了大模型的应用边界。研究聚焦于政企行业智能体平台的架构设计和应用探索，提出了一种面向政企行业的智能体平台架构，平台创新性地设计了智能体模板层和丰富多样的行业工具，同时，还具备私有化部署、国产化适配、多智能体协同等核心优势，实现对特定行业创建智能体需求的精准适配。通过政务、政法、住建和交通等领域的案例验证，表明该平台能够显著提升智能体构建和应用效率，为政企行业数智化转型提供了有效解决方案。关键词：智能体平台;政企行业应用;AI原生应用;数字平台重构197|69|0更新时间：2026-01-20
- 摘要：在视觉-语言模型（vision-language model，VLM）广泛应用于图文检索、图像标注与视觉问答等任务的背景下，如何在保护跨行业数据隐私与应对计算资源受限的前提下，高效训练大规模模型成为通信运营商的关键挑战。联邦学习（federated learning，FL）通过在不共享原始数据的前提下进行分布式协同训练，缓解了数据孤岛和隐私问题。然而，VLM参数量庞大，训练过程中通信与计算开销高，加之FL环境中数据异质性强，导致全局模型泛化能力受限。为此，提出一种针对VLM的个性化混合专家联邦微调（federated personalized low-rank mixture of experts，FedLRM）框架，结合参数高效微调方法——低秩自适应（low-rank adaptation，LoRA）技术与门控机制，在本地构建融合全局与本地特征的混合专家（mixture of experts，MoE）架构，提升在细粒度数据层级的个性化表现。实验表明，在异构数据场景下，FedLRM相较于对比方法准确度最多提升1.88%，验证了其为个性化VLM的联邦优化提供了有效方案。关键词：视觉-语言模型;低秩自适应;个性化联邦学习;混合专家57|35|0更新时间：2026-01-20
- 摘要：随着大语言模型在自然语言处理任务中的广泛应用，提升其在垂直领域问答任务中的表现成为当前研究的重点方向。针对传统方法在复杂多跳推理任务中存在的局限，提出了一种融合知识图谱的多跳问答方法（LLMKG）。该方法通过在Prompt中注入知识图谱中的事实知识，有效提升了大语言模型在特定领域问答中的推理能力。在COKG-DATA数据集上的对比实验显示，LLMKG在Hits@1指标上较最优基线模型提升了3.5%。该方法具备零样本能力，适用于各类大语言模型，且无须额外参数更新。还探讨了时间性知识增强与多模态知识融合的潜力，并提出构建多模态知识图谱（MMKG）作为未来的发展方向。该方法为面向垂直领域的智能问答系统提供了新的研究思路和可行的技术路径。关键词：大语言模型;知识图谱;多跳问答;多跳推理81|25|0更新时间：2026-01-20
- 摘要：在云网运维领域，网络稳定性和安全性至关重要。除设备软硬件故障外，70%的云网故障是由不规范的配置所引起的，因此定期对设备配置进行稽核显得尤为重要。然而，传统采用人工编写规则，逐行校验配置文本的稽核方式效率低下，难以满足实际需求。为此，设计并开发了一套基于强化学习算法微调的云网配置稽核大模型，该模型能够自动化检测并纠正网络配置中的不规范行为，进而提升云网运维的稳定性和安全性。测试结果表明，该模型在提高稽核效率、降低网络故障发生率、减少运维成本方面成效显著，为云网配置稽核提供了创新性解决方案，也为后续在模型优化、拓展应用场景及与新兴网络技术融合等方面的研究奠定了基础。关键词：配置稽核;微调;强化学习;大语言模型;提示词工程46|18|0更新时间：2026-01-20
- 摘要：随着5G向5G-Advanced过渡，核心网智能化成为运营商差异化体验保障的关键路径。提出了NWDAF网元收集无线数据的两种实现方案，即无线OMC方案与数据共享平台方案，并在现网环境下进行了实验验证。结果表明，两种方案均可支持NWDAF实现无线侧小区拥塞预测与用户保障能力，但在实时性、运维复杂度及系统扩展性上存在显著差异。经过综合分析，建议优先采用协同数据共享平台的组网方案，推动运营商核心网智能化的高效落地。关键词：核心网;NWDAF;智能控制面;无线OMC;数据共享平台56|93|0更新时间：2026-01-20
专题：AI赋能通信网络
- 摘要：空天地一体化技术是6G网络实现万物智联愿景的核心使能技术之一，其关键技术验证与设备性能评估急需高效的空口（over-the-air，OTA）测试解决方案。首先，分析了空天地一体化系统的发展现状、网络架构和信道特性，进而针对6G空天地一体化系统特点和测试需求，提出了一种能够匹配空天地一体化系统通信设备所处信道环境特点以进行高效测试的星地融合OTA测试系统。最后，总结了未来6G空天地一体化OTA测试研究所面临的标准化与技术挑战，并对潜在研究方向进行了展望，为未来研究提供了理论基础和发展方向。关键词：6G;空天地一体化系统;空口性能测试;多探头暗室;信道重构78|67|0更新时间：2026-01-20
- 摘要：在大规模卫星通信网络中，星间链路的动态性和不确定性严重影响网络性能。受卫星高速运动、轨道变化及空间环境干扰的影响，传统静态路由算法难以适应链路通断引起的网络拓扑频繁变化。为此，构建了基于马尔可夫模型的链路生存时间预测框架，系统分析了链路可用性、恢复速率与失效速率的关系，并探讨了日凌现象对链路稳定性的影响。在此基础上，提出了两种优化策略：基于链路生存时间预测的可靠稳定路由与传输算法，通过引入链路通断概率动态调整路径选择，提高路径生存时间；基于链路生存时间的动态加权最短路径算法，实现链路生存时间和时延因素的综合优化。仿真结果表明，所提算法显著提升了卫星网络的路由可靠性和数据传输效率，为大规模卫星星座网络的高效运行提供了理论和技术支撑。关键词：卫星通信网络;链路生存时间;可靠路由算法;马尔可夫模型34|16|0更新时间：2026-01-20
- 摘要：针对单平台合成孔径定位（synthetic aperture positioning，SAP）方法在二维方向上分辨率不匹配和定位精度低的问题，提出一种基于特征值分解的多平台SAP方法。该方法建立了多站数据非相干累积定位的代价函数，利用特征值分解方法求解代价函数，以提高定位图像的局部信噪比和定位精度。为了进一步提高多平台SAP方法的计算效率，引入粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法加速特征值分解的过程，以提升定位方法的计算效率。仿真结果表明，所提定位方法的均方根误差（root mean square error，RMSE）小于传统的两步定位方法和现有的多平台直接定位方法。引入改进的PSO算法后，定位时间大约缩短至改进前的1/20，计算效率有了明显的提升。关键词：多平台;特征值分解;非相干累积;粒子群优化算法40|44|0更新时间：2026-01-20
- 摘要：为了解决无线网络频谱资源有限和物联网设备指数增加的矛盾，提出了一种混合蜂窝传输和D2D通信的增强型认知非正交多址接入（non-orthogonal multiple access，NOMA）通信网络。该网络以改善蜂窝通信的覆盖为前提，授权D2D节点使用蜂窝网络频谱资源以完成通信任务。鉴于NOMA技术高频谱效率的优点，设计了一种自适应的认知NOMA传输方案。在考虑信道估计误差的情况下，优化找到了使得系统中断概率最小化的最优功率分配，并分别对蜂窝系统和D2D通信系统的中断概率以及系统吞吐量进行了分析。仿真结果验证了理论推导的正确性，同时表明，所提方案的可靠性能明显优于现有方案，在中低信噪比区域吞吐量增益高达12.3%，高信噪比区域性能相当。关键词：认知通信;非正交多址接入;D2D通信;功率分配;中断概率;信道估计误差33|14|0更新时间：2026-01-20
- 摘要：未来的低轨（low earth orbit，LEO）卫星通信系统需要更灵活的物理层，因此有了广义频分复用（generalized frequency division multiplexing，GFDM）技术。对由重复加权序列构成的训练符号进行了研究，避免了时频偏估计中的串扰问题，并提出一种新的时频偏估计算法。该算法利用了训练码的时域对称共轭性和训练码在时域上良好的自相关特性，通过分段移动相关来实现定时同步，并通过两个重复训练符号的相位差估计小数频偏，利用频域的良好自相关特性和零处的低能量特性估计整数频偏。仿真结果表明该算法相比其他算法，频偏估计误差降低了两个数量级，时偏估计误差降低了3个数量级，接收误码率降低了7个数量级。因此该算法的时频偏估计以及抗频偏性能更好，能够有效提升GFDM系统的整体性能。关键词：低轨卫星;广义频分复用;时频偏估计;抗频偏性能34|21|0更新时间：2026-01-20
- 摘要：随着云计算与大数据技术的普及，数据中心能耗问题日益凸显，如何通过智能算法实现能效优化成为绿色计算领域的关键课题。传统机器学习模型难以有效捕捉数据中心能耗数据的时序依赖性与多维度耦合特征，导致能效优化精度不足。为此，提出一种基于空洞卷积优化的双向长短期记忆（dilated convolution optimized bi-directional long short-term memory，DC-Bi-LSTM）网络集成算法，通过融合双向循环神经网络的时序特征双向捕捉能力与集成学习的误差修正机制，构建高精度的能耗预测与能效优化模型。实验结果表明，相较于目前最优的预测方法，新算法在平均绝对误差（mean absolute error，MAE）上降低了0.22，在平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error，MAPE）上降低了0.43%，在均方根误差（root mean squared error，RMSE）上降低了0.23，DC-Bi-LSTM网络集成算法能够有效克服预测中的数据噪声和不确定性干扰，提高了数据中心能效预测的效果。关键词：数据中心;DC-Bi-LSTM;能效预测41|19|0更新时间：2026-01-20
- 摘要：为了解决交通安全系统中红外道路行人及车辆目标检测中的漏检、误检及精度较差的问题，对基础YOLOv8进行改进，提出了改进SDL-YOLO算法。首先，通过引入空间深度转换卷积（SPD-Conv）以增强多尺度特征捕获，解决图像分辨率较低及目标检测困难问题；其后，引入一种轻量级上采样算子DySample，通过动态采样策略以优化复杂场景特征图，改善目标边界模糊及环境遮挡问题；最后，将检测头改为轻量化共享卷积检测头（lightweight shared convolutional detection，LSCD），以减少模型参数及计算量，在提升检测精度的同时保证轻量化。与此同时，在公开红外夜景数据集上使用量化评价指标精确率P、召回率R、平均精度mAP及每秒浮点操作数（floating-point operations per second，FLOPS）对算法进行综合评估。实验结果表明，SDL-YOLO相较原始算法，其精确率P提高1.5%、召回率R提高1.5%、平均精度mAP 50和mAP 50-95分别提高1.5%和1.7%，同时具有较低的模型计算复杂度FLOPS。通过检测效果可视化分析进一步论证了SDL-YOLO算法在提升检测精度、改善漏检及误检方面的有效性。关键词：深度学习;目标检测;红外图像;YOLOv8;行人车辆45|21|0更新时间：2026-01-20
研究与开发
- 摘要：随着泛在宽带通信需求的日益增长和天地一体化通信技术的持续演进，卫星通信与地面移动通信网络从各自独立发展正逐步走向深度融合。重点面向星地融合领域介绍了星地频率共享关键技术。首先，阐述了星地融合频率共享系统的干扰类型及兼容性分析方法；其次，提出了面向星地频率共享的智能协作接入网架构。基于此架构，设计了波位级星地频率动态共享方案。为后续业界星地融合网络频率共享技术研究提供参考和借鉴。关键词：星地融合网络;频率共享;网络架构;干扰管理42|29|0更新时间：2026-01-20
- 摘要：为满足新型电力系统中业务通信的广覆盖、低时延以及高效资源利用的需求，提出了新型电力通信网广覆盖架构以及在该架构下的虚拟网络映射优化方法。首先，将卫星互联网技术融入电力通信网架构中，形成新型的电力通信网架构，拓展了电力通信网络的覆盖范围，实现极端气候、自然灾害频发或偏远地区的稳定通信。其次，基于此新型架构提出一种面向电力业务的虚拟网络映射模型。在该模型下，将通信网络的资源利用率和时延参数作为核心优化指标，通过对传统模拟退火算法进行改进，实现虚拟网络映射时的低时延与高资源利用率的双重优化。最后，仿真验证表明，所提方法在保障广覆盖通信网络保持低时延的同时，可以实现资源利用率的最大化，进而提升了电力通信系统的运行效率和稳定性。关键词：卫星互联网;广覆盖;虚拟网络映射;电力通信网;低时延;高资源利用率;改进模拟退火算法22|22|0更新时间：2026-01-20
- 摘要：核电基地具有区域广、人员数量庞大、人员分布动态变化等特点，实时了解基地内人员分布情况，对核电基地的应急管理至关重要。为此，提出了一套人员清点系统集成解决方案，即集成包括车牌识别系统、人脸识别系统、信息发布系统等人员清点系统上的软、硬件，实现了对核电基地周界、基地内区域周界、应急集合的人员通行或集合数据集中采集、管理和可视化展示的目标。基于实时人员分布数据，管理层可在应急状态下快速制定精准的应对策略，从而显著提升核电基地的应急响应能力。关键词：人员清点;应急人员统计;数字化技术;核电基地23|17|0更新时间：2026-01-20
工程与应用
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