最新刊期
2025年第41卷第2期
- 摘要：在空天地一体化网络（space-air-ground integrated network，SAGIN）的发展与应用过程中，网络结构的复杂性与网络资源的多样性影响了SAGIN的服务能力。如何对异构网络进行资源分配优化以提升性能，是网络普及与应用过程中亟须解决的重要问题。首先，介绍了空天地一体化网络的架构与功能。随后，总结了网络资源优化中的若干典型问题、常见的优化目标和建模与优化方法。最后，分析了网络优化中存在的挑战，探讨了该领域未来的研究方向。关键词：空天地一体化网络;网络架构;资源分配;性能优化1606|1509|0更新时间：2025-03-11
- 摘要：紫外光自组网融合了紫外光通信背景辐射低、非视距（non-line-of-sight，NLOS）通信、局域保密性好、气候适应性强，以及自组网快速部署和高度灵活性等优点，成为紫外光通信实用化发展的关键。尽管目前紫外光自组网的研究已取得一定进展，但仍然存在物理层双工模式下节点自干扰、数据链路层媒体接入控制（media access control，MAC）协议的节点能耗高和同步困难、网络层网络连通性不佳和路由协议扩展性较差的问题。基于此，对紫外光自组网物理层、数据链路层及网络层的研究现状展开综述，并展望其未来发展方向。关键词：紫外光自组网;物理层;MAC协议;路由协议736|886|0更新时间：2025-03-11
综述
- 摘要：算力网络通过整合云、边、端算力资源，为数字经济提供数据感知、传输、运算等一体化服务，但其高速发展伴随亟待解决的高能耗问题。任务卸载技术通过合理分配计算任务，提升用户体验、降低传输时延并减少能耗，是一种重要的解决方案。为降低算力网络的整体能耗，实现绿色可持续发展，提出了一种基于匹配机制的智能匹配任务卸载方案。通过匹配算力网络中的任务与节点资源，减少因不合理任务卸载产生的能源消耗，提升算力网络的整体性能表现。同时采用结合强化学习与神经网络的深度学习方法，进一步优化卸载策略，显著降低算力网络能耗。仿真实验验证表明，该方法具有良好的有效性与可靠性。关键词：算力网络;智能匹配;强化学习;深度学习516|694|0更新时间：2025-03-11
- 摘要：自动调制识别技术在无线通信领域具有十分重要的作用。现有的自动调制识别模型在识别精度上表现出色，但大多数方法在参数量与模型性能之间难以实现理想的平衡。针对该问题，设计了一种多通道融合的轻量化调制识别（multi-channel lightweight modulation recognition，MCLMR）网络。MCLMR网络将幅度、相位、频率以及零中心归一化瞬时幅度的谱密度最大值作为输入。使用可分离卷积模块巧妙地组合4个输入，从而深入挖掘这4个输入的空间相关性。设计了基于时间衰落多头自注意力（multi-head self-attention，MHSA）机制结合门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）的GRU-MHSA（gated recurrent unit-multi-head self-attention）模块进一步提取时间相关性。可分离卷积模块与GRU-MHSA模块的结合在空间维度与时间维度提取信号特征。在基准RML2016.10a数据集上的仿真结果表明，所提方法优于其他9种典型方法。在2~18 dB信噪比下平均识别精度达到92.39%，最高识别精度达到93.36%，这说明MCLMR不仅参数量少，计算复杂度低，在识别精度上也表现出色。关键词：调制识别;轻量化网络;多模块融合;多头自注意力机制424|691|0更新时间：2025-03-11
- 摘要：为解决第三代音视频编码标准（audio video coding standard 3，AVS3）帧内预测的耗时问题，提出一种基于最小编码单元（coding unit，CU）代价的帧内预测并行算法。首先，将图像划分为最小CU。然后，利用原始像素作为参考，并行计算所有最小CU的帧内模式代价。最后，用代价组合的方式快速计算出其他CU的帧内模式优先级，选择最优的15个模式进入粗略模式决策（rough mode decision，RMD）阶段。此外，为减少方法引入的误差，提出了3种优化策略。在预测前对原始像素进行预处理，使其更贴合重构像素；修改帧内预测的代价函数，以更准确地估计每种模式的优先级；大尺寸CU使用顶层的CU代价作为参考，减少CU组合累积的误差。实验结果表明，在码率仅下降0.35%的情况下，整体编码的计算时间减少了27%，有效地减少了帧内预测的耗时并保证了编码质量。关键词：AVS3;帧内预测;并行计算226|423|0更新时间：2025-03-11
- 摘要：为了在城市环境中快速部署可移动基站并实现运维优化，针对终端用户移动带来的网络覆盖率下降问题与密集部署基站带来的干扰问题，提出了一种基于多智能体强化学习的网络覆盖规划与优化方法。在部署阶段，使用粒子群与果蝇混合优化算法，在建站成本最小化的情况下确定基站最优站址；在运维阶段，设计了多智能体深度确定性策略梯度算法与轻量级梯度提升机算法的联合优化算法，根据终端接收信号强度优化站址，在性能指标仍无法达到要求时，能自动在合适位置新增基站。仿真结果表明，所提出的站址规划算法在覆盖率与服务率方面均优于传统启发式算法；所设计的联合运维优化算法在网络覆盖率恢复能力方面优于传统k均值（k-means）聚类算法，并且能适应更多场景。关键词：可移动基站;站址;规划;优化;多智能体强化学习453|550|0更新时间：2025-03-11
- 摘要：针对基于卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）的协作频谱感知算法存在的网络结构简单、特征提取能力不足和感知性能下降等问题，提出了一种基于残差注意力密集网络（residual attention dense network，RADN）的协作频谱感知算法。该算法通过改进基础残差块，从感受野、通道和空间3个维度引入注意力机制，结合残差连接和密集连接，构建了强大的深层特征提取结构——密集残差（residual in dense，RID），显著提升了网络的特征提取能力和频谱感知性能。实验结果表明，相较于传统深度学习方法，RADN算法在低信噪比（signal-to-noise ratio，SNR）条件下表现出显著的性能提升。该方法不仅能够适应多种调制方式，还具备较高的检测概率和良好的鲁棒性。关键词：协作频谱感知;卷积神经网络;注意力机制;密集连接;残差连接170|350|0更新时间：2025-03-11
- 摘要：由于算力请求具有特殊性和独特性，如何为一组异构算力请求寻找传输链路互不相交的有效路径集，使得该组请求能够到达各自目的算力节点，从而实现为该组请求分配算力资源，是当前算力网络面临的关键问题。首先，对异构算力请求的路由问题进行剖析，并通过建模将其转化为非确定性多项式（nondeterministic polynomial，NP）完全问题。针对该问题，提出一种优化型遗传算法。该算法从局部和全局两个层面进行设计：在局部层面，为保证快速收敛到目标解，采用单参数满足随机性策略初始化种群，使得种群广泛地分散在解空间中；采用多参数解（或路径）均衡选择策略进行选择操作，使得被选种群丰富多样；采用两层交叉策略进行交叉操作，目的是拓宽全域搜索广度；采用多参数随机单点变异策略进行变异操作，目的是深挖局域搜索能力。在全局层面，为保证路径不冲突，采用路径分发策略，通过构建求解矩阵，并借助评价函数、可行解随机选择、低需求优先避让原则等方法，确保最终找到一组可行解集。实验从异构算力请求的传输成功率、算法收敛延时比、算力网络负载均衡误差率等3个方面进行验证，相较于IGAGCT算法与RBDQN算法，该算法在传输成功率、算法收敛延时比和负载均衡方面分别平均优化了8.85%、15.51%、17.03%及10.41%、16.5%、16.81%。关键词：算力网络;异构算力请求;遗传算法;算力路由;NP完全问题330|695|0更新时间：2025-03-11
- 摘要：在基于接收信号强度（received signal strength，RSS）的定位中，传感器量测的系统偏差及锚节点位置的不确定性会对定位结果造成严重影响。对此，提出一种面向不确定量测的鲁棒定位方法。首先，针对传感器量测有偏差及锚节点位置不确定的定位问题，建立相应的量测模型；其次，基于经典的极大似然估计准则建立关于目标位置的估计问题；最后，对所建立的非凸位置估计问题，采用合理的近似、松弛数学手段，将其转化为凸的半正定规划问题，从而保证得到全局最优解。仿真实验表明，在不同定位场景和条件下，所提方法的定位精度相比文献中的几种定位方法均有明显的优势，最高可提升约50%，证明其能有效降低量测不确定性对定位结果的不利影响，具有良好的鲁棒性。关键词：接收信号强度;目标定位;不确定量测;半正定规划289|388|0更新时间：2025-03-11
- 摘要：全数字大规模多输入多输出（multiple-input multiple-output，MIMO）系统因具有低成本、信号处理能力强、可灵活配置等优势，在移动通信中有很广泛的应用前景。在研究一比特sigma-delta调制结构的基础上，分析了系统的遍历可达频谱效率，并仿真对比了一比特结构。结果表明一比特sigma-delta调制结构具有更高的频谱效率，适用于大规模MIMO系统，并且分析结果是精确的。关键词：全数字大规模MIMO;一比特sigma-delta调制;频谱效率241|206|0更新时间：2025-03-11
- 摘要：为了提升入侵检测的准确率，鉴于自编码器在学习特征方面的优势以及残差网络在构建深层模型方面的成熟应用，提出一种基于特征降维的改进残差网络入侵检测模型（improved residual network intrusion detection model based on feature dimensionality reduction，IRFD），进而缓解传统机器学习入侵检测模型的低准确率问题。IRFD采用堆叠降噪稀疏自编码器策略对数据进行降维，从而提取有效特征。利用卷积注意力机制对残差网络进行改进，构建能提取关键特征的分类网络，并利用两个典型的入侵检测数据集验证IRFD的检测性能。实验结果表明，IRFD在数据集UNSW-NB15和CICIDS 2017上的准确率均达到99%以上，且F1-score分别为99.5%和99.7%。与基线模型相比，提出的IRFD在准确率、精确率和F1-score性能上均有较大提升。关键词：网络攻击;入侵检测模型;堆叠降噪稀疏自编码器;卷积注意力机制;残差网络265|581|0更新时间：2025-03-11
研究与开发
- 摘要：为满足无线网络低碳发展需求，总结并前瞻性规划无线网络节能发展方向是十分必要的。首先，总结了无线网络节能现状。其次，梳理了国内外标准化组织对无线网络能效的评估标准研究，并提出了一种多层级、多维度、多场景、可演进的无线网络能效指标体系，以优化无线网络能效评估方法，适配绿色无线网络“低能耗、高能效、优感知”发展特性。最后，基于无线网络节能体系，分别在无线网络规划、建设、运维、优化各阶段总结并分析了相应的节能方案，为构建能效与性能双优的绿色低碳无线网络提供参考。关键词：无线网络;绿色低碳;智能节能;能效;能耗510|361|0更新时间：2025-03-11
- 摘要：我国电力行业已经历了一段高速发展时期，随着全球能源结构的转型，我国提出了建设新型电力系统的发展目标，为下一阶段电力技术的发展指明了方向。然而，少有人对我国电力技术的成熟度评价方法进行研究。为此，提出了基于高纳德回环曲线的电力技术成熟度预测方法。首先，将成熟度曲线分解为研究热度和技术发展两个因素；然后，分别对电力科技文献和专利检索数据进行拟合，建立了表征这两个因素发展历程的Logistpk和Slogistic曲线模型，并结合新型电力系统六大领域技术的现状，对模型正确性进行了验证；最后，通过合成研究热度和技术发展曲线，得到电力技术成熟度模型，并对电力技术发展成熟期进行了预测。关键词：电力技术;新型电力系统;成熟度;技术发展;科技文献;专利;曲线拟合435|1189|0更新时间：2025-03-11
- 摘要：针对大数据中心的选址问题和规模规划问题，首先分析影响选址的主要因素，基于专家评估意见，采用层次分析法（analytic hierarchy process，AHP）构建选址评价模型，形成通用的评估标准。其次，依照选址评价模型，对全国48个重点城市进行调研，得到各城市的总分排名。进一步分析大数据中心规模设计的要素，提出大数据中心的规模设计模型。旨在为大数据中心的建设部署提供参考。关键词：选址分析;规模设计;评价模型384|875|0更新时间：2025-03-11
- 摘要：近年来无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）以其低成本、高灵活的特点在网络链路监测领域得到了广泛应用，但其高移动性、电量受限特性使监测任务实时、高效处理面临严峻的挑战。以智慧电力中通过无人机进行链路异常监测应用为例，针对不同监测场景需求，基于云、边、端节点的通信资源、计算资源、存储资源，综合考虑任务卸载与迁移联合优化，构建了基于“通算存”资源协同的任务处理模型，提出了基于“通算存”资源协同效益最优和时延最优两种链路异常监测方案。仿真实验揭示了基于“通算存”资源协同任务处理的内在机理。结果表明，与传统基于“通算”资源协同方案相比，所提链路异常监测方案具有更高的任务处理效益或更低的任务处理时延。关键词：无人机;链路监测;“云-边-端”组网;资源协同;多接入边缘计算286|293|0更新时间：2025-03-11
工程与应用
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