最新刊期
2025年第41卷第6期
- 摘要：人工智能（artificial intelligence，AI）凭借其强大的推理、学习及自我修正能力，已成为解决复杂问题的重要技术，并广泛应用于尖端科技领域。移动通信网络作为现代信息社会的核心基础设施，其复杂性对网络构建、管理和优化提出了更高要求。开放系统互连参考模型（open systems interconnection reference model，OSI-RM）通过分层结构实现网络功能的模块化和标准化，为移动通信网络的设计与实现提供了重要理论框架，并指导多协议、多设备的互联互通。首先从OSI-RM的视角，系统梳理了AI技术在移动通信网络各层中的应用现状，分析了AI在解决移动通信网络复杂问题中的作用。同时，指出部分AI技术具备跨层应用的潜力，突破了单一层次的限制，为AI技术在移动通信网络中的深入研究与应用提供了新的方向。关键词：人工智能;开放系统互连参考模型;移动通信8697|8878|0更新时间：2025-06-28
综述
- 摘要：高效的深度信源信道联合编码（deep joint source-channel coding，DeepJSCC）是实现带宽受限场景下语义通信的关键技术，然而在车联网或无人机等终端资源受限的场景中，现有方法难以适应多输入多输出（multiple-input multiple-output，MIMO）信道的动态变化，且模型庞大难以部署。为此，提出一种轻量化DeepJSCC框架（VxLJSCC）。首先，基于扩展长短期记忆网络的语义提取网络实现轻量化的高质量语义特征提取；然后，采用MIMO-信道状态信息（channel state information，CSI）预测来解决语义通信系统使用过时CSI而导致系统性能下降的问题；最后，为使语义信息充分适应时变MIMO信道质量，设计了基于信道预测的特征分配与自适应模块，结合语义特征的重要性，为不同特征分配合适的传输信道和时隙，并对特征进行调整，从而提升图像重建的语义精度。实验表明，相较于先进的DeepJSCC-MIMO方法，VxLJSCC在节省最多61.67%模型存储和77.86%计算量的情况下，仍能提供高达2.972 dB的信道增益。关键词：信源信道联合编码;语义通信;信道状态信息;多输入多输出;图像传输;特征分配8494|574|0更新时间：2025-06-28
- 摘要：针对高速铁路快速移动所引起的高多普勒频移进而可实现速率受限的问题，基于时延分多址和多普勒分多址技术，提出了高铁场景多用户上行链路的正交时频空间（orthogonal time frequency space，OTFS）多址传输方案。首先，基于高铁场景建立OTFS多址的多用户系统模型；其次，在基站处将串行干扰消除应用于上行链路传输，利用多用户之间的信号差异消除干扰，实现对用户信号的正确检测；最后，根据互信息定理和迹运算的性质推导可实现速率的闭式表达式。仿真结果表明，相比于传统的多址传输方案，所提方案能更好地进行资源分配和抵抗多普勒频移，满足高速场景下车地通信上行传输的可实现速率需求。关键词：正交时频空间;多用户;多址传输;可实现速率196|455|0更新时间：2025-06-28
- 摘要：无人机群辅助通信系统可以改善现有无线通信网络，提升系统服务质量和通信服务覆盖范围，但无线信道的开放特性使无人机通信系统极易被非法用户窃听。为此提出了一种基于协作波束成形的无人机群安全通信算法，该算法综合考虑无人机群中各无人机的相对位置、能量，以及无人机群的整体移动和天线阵列的波束，实现最大化系统的保密率。由于该优化问题存在高度耦合的非凸项，将初始问题分解为两个子问题，并通过泰勒展开、凸松弛等方式，设计了一种循环迭代的逐次凸逼近算法进行求解。仿真结果表明，该优化方案可以有效提升系统保密率，实现物理层安全通信，并能获得比其他算法更好的效果。关键词：无人机通信;虚拟天线阵列;协作波束成形;安全通信222|489|0更新时间：2025-06-28
- 摘要：低地球轨道（low earth orbit，LEO）卫星具有发射成本低、传输时延低、链路损耗小、数据传输速率高等优势，但卫星高速运动形成的多普勒效应、随遇业务造成的测控时间短都会导致扩频信号在大多普勒频移范围内高精度参数估计难。对此，提出了一种插值校正伪码相位/载波频率的高精度参数估计方法，首先采用相关积分峰与自适应检测门限进行检测判决，得到相关积分峰/旁峰及其伪码相位/载波频率指数；其次采用伪码自相关三角几何关系插值校正伪码相位，并使用相关积分峰抛物线拟合法插值校正载波频率。实验与分析结果表明：所提方法在载波多普勒频移±25 kHz下伪码相位估计精度优于0.05 chip、载波频率估计精度优于50 Hz，显著提升了LEO卫星测控系统高动态扩频信号的伪码相位/载波频率估计精度。关键词：低地球轨道卫星;扩频信号;参数估计;插值校正;抛物线拟合198|474|0更新时间：2025-06-28
- 摘要：为了解决智能超表面（reconfigurable intelligent surface，RIS）辅助的通信感知一体化（integrated sensing and communication，ISAC）系统中能量消耗较大、RIS性能增益较差等问题，考虑将子连接有源智能超表面（active reconfigurable intelligent surface，ARIS）引入ISAC系统中。在用户最小信干噪比约束和雷达探测功率约束下，通过优化双功能基站波束成形、子连接ARIS的相移矩阵和放大系数向量以最大化系统能量效率。提出了一种基于分式规划（fractional programming，FP）理论、交替优化（alternating optimization，AO）技术、连续凸逼近（successive convex approximation，SCA）技术的算法处理非凸问题。仿真结果表明，所提算法具有良好收敛性，且与全连接ARIS辅助的ISAC系统相比，子连接ARIS辅助的ISAC系统可以显著提高系统能量效率。关键词：毫米波;通信感知一体化系统;有源智能超表面;子连接125|345|0更新时间：2025-06-28
- 摘要：现有无监督行人重识别算法使用残差网络，仅能提取粗略的全局特征，对细微的局部特征反映不足，且聚类方法生成的伪标签会引入噪声，影响特征判别。针对上述问题，提出一种双分支引导对比学习的方法。首先，引入一种有效的特征提取方式，将提取的特征分为全局分支和局部分支，提高对局部信息的利用；其次，通过全局特征和局部特征之间的一致性细化全局特征预测的伪标签，充分利用局部特征和整体特征之间的互补关系，有效降低伪标签聚类产生的噪声；最后，引入对比学习模块，将细化的标签进行对比学习，提高模型的鲁棒性。在Market1501、DukeMTMC-ReID以及MSMT17数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性及高性能。关键词：无监督行人重识别;全局特征;局部特征;标签细化;对比学习119|228|0更新时间：2025-06-28
- 摘要：随着大数据时代的到来，高阶数据的有效表示和分析成为一项重大挑战。基于此，聚焦于张量分解技术在多聚类算法中的应用，特别是针对大型多源异构数据集的处理，深入研究并改进了张量链（tensor train，TT）分解方法，通过引入新的优化策略，显著提高了其在多聚类任务中的性能。创新主要体现在两个方面：一是提出了一种新的张量分解框架，该框架通过优化目标函数，有效降低了存储成本并提高了计算效率；二是将改进的张量分解技术应用于3种主要的多聚类算法中，包括自加权多视图聚类（self-weighted multi-view clustering，SwMC）、潜在多视图子空间聚类（latent multi-view subspace clustering，LMSC）和具有完整性感知相似性的多视图子空间聚类（multi-view subspace clustering with intactness-aware similarity，MSC IAS），显著提升了聚类的准确性和效率。为了验证方法的有效性，在7个真实的数据集上进行了全面的实验评估，包括准确性（accuracy，ACC）、归一化互信息（normalized mutual information，NMI）和纯度等3个指标。实验结果表明，所提出的方法在提取有意义的模式和提高聚类性能方面具有显著优势。关键词：张量;多聚类算法;张量分解;多源异构数据;主成分分析209|854|0更新时间：2025-06-28
- 摘要：工业互联网的发展极大地提升了工业企业的数字化和智能化水平，工业数据资产已经成为一种越来越重要的战略资源和新型生产要素，如何保证工业数据从创建、授权、共享到收益分配的全生命周期安全可信是当前需要解决的首要问题。为此，基于工业数据资产价值流转系统的设计目标，提出基于区块链的工业数据资产可信确权和价值流转框架，构建适用性和可扩展性较强的一般性框架和具体方案，给出了在数据多方参与、多次共享的工业场景下具体保障工业数据资产在确权、访问、收益全流程可信可控的解决方案和流程。为解决安全和效率的矛盾问题，提出了一种轻量级可信区块链模型。基于节点的行为和状态度量节点的可信度，给出节点的动态初始值计算式和整体信任值度量模型信任管理，并基于节点的可信度优化区块链系统共识协议算法，在降低节点恶意攻击概率的同时提高了系统交易共识效率，实现整体系统的安全和轻量级并行。最后通过仿真实验验证了新方案的优越性。关键词：工业数据共享;区块链;资产确权;价值分配288|1393|0更新时间：2025-06-28
- 摘要：为解决网络训练复杂度高的问题并改进语音情感特征提取，提出了基于双嵌套残差网络（DN-ResNet11）与通道注意残差网络（CRNet）的双支路特征提取模型。首先，设计了低复杂度的DN-ResNet11以高效提取语谱图的融合情感特征，提升情感识别率；然后，结合多尺度引导滤波和局部二值模式（local binary pattern，LBP）算法对语谱图进行细节增强；最后，融合两组特征进行情感分类，形成双支路加权融合模型（weighted fusion model based on dual nested residual and channel residual network，WFDN_CRNet），进一步提升情感表征能力。在CASIA、EMO-DB、IEMOCAP等语音情感数据集上情感识别率分别达到94.58%、85.59%、65.72%，所提方法在情感识别率优于ResNet18等基准方法的同时，显著降低了计算成本，验证了模型的有效性。关键词：情感识别;双嵌套残差网络;细节增强;加权融合224|424|0更新时间：2025-06-28
- 摘要：为提高多样化复杂网络中影响力节点识别的准确性和鲁棒性，提出一种基于深度学习的多样化复杂网络影响力节点识别方法。首先，采用多个中心性指标从不同方面评估节点在网络拓扑结构中的重要性，通过可学习权重向量自适应地决定不同复杂网络中各指标的权重；接着，提出一种支持不同特征维度的Transformer框架；最后，利用Transformer模型对不同距离的邻居信息进行分级聚合，以提取邻域的上下文信息。在多种复杂网络数据集上完成了验证实验，结果表明，所提方法在不同规模、不同类型的复杂网络上均取得了较好的影响力节点识别性能，有效提高了影响力节点识别的准确性和鲁棒性。关键词：复杂网络;深度学习;自注意力机制;中心性度量;影响力节点172|453|0更新时间：2025-06-28
- 摘要：动态三维场景重建在计算机视觉和虚拟现实领域中具有重要的研究价值。近年来，得益于神经表达技术的快速发展，动态场景重建技术也取得了显著突破。过去4年中，基于神经辐射场和3D高斯泼溅的动态场景重建方法被相继提出，并取得了令人瞩目的效果。然而，由于相关文献的数量庞大，研究者很难全面跟踪所有相关工作。为了应对这一挑战，基于神经表达技术在动态场景重建中的发展历程，系统总结了该领域的代表性研究，总结归纳为基于神经辐射场和3D高斯泼溅两大类。此外，还介绍了当前动态三维场景重建的代表性数据集，并总结了常用的算法评估标准。最后，分析了当前动态三维场景重建技术面临的主要挑战，并展望了未来的发展趋势。关键词：动态重建;神经表达;神经辐射场;3D高斯泼溅505|1976|0更新时间：2025-06-28
研究与开发
- 摘要：随着5G、云计算和边缘计算的快速发展，城域网作为连接用户与核心网络的关键枢纽，面临带宽、时延和灵活性的多重挑战。以宽带远程接入服务器（broadband remote access server，BRAS）为核心研究对象，回顾其从传统硬件封闭架构向控制面和用户面（control-plane/user-plane，CU）分离的演进历程，并探讨新型数据处理器（data processing unit，DPU）网卡技术的发展历程和技术优势。其中，重点分析了DPU网卡实现BRAS转发面的技术方案与难点，为运营商构建高弹性、低时延的下一代城域网提供理论参考。关键词：BRAS;NFV;DPU网卡;CU分离184|701|0更新时间：2025-06-28
- 摘要：变电站作为电网系统的核心枢纽，承担着电网数字化转型的关键任务。深入探讨了数字孪生技术在智能化变电站中的应用，以提升变电站的运维管理效率和设备故障诊断能力。首先，介绍了数字孪生技术的基本概念及应用特性，并细致地分析了变电站应用数字孪生技术的关键业务需求点。接着，搭建了变电站数字孪生模型的基本架构，详细地描述了模型各层级的构成要素。通过数据过滤机制对变电站采集的基础数据进行预处理，并基于地物模型集群算法开展变电站的三维建模。实验结果表明，所提方法显著地提高了变电站业务场景中的三维建模精度，提升了建模效率。同时，所提模型在设备故障状态诊断方面展现出了高度的可靠性。数字孪生技术在变电站中的应用能够有效地提升变电站的智能化水平，为电网数字化转型提供有力的支持。关键词：变电站;数字孪生;数据采集;三维建模;精度;可靠性447|1445|0更新时间：2025-06-28
- 摘要：在电信行业中，客户对未解决或处理不满意的投诉进行重复投诉的现象较为常见。手动生成重投报告不仅耗时且主观性较强，难以满足企业对高效性和一致性的要求。针对这一问题，提出了一种基于改进Transformer模型的自动化报告生成方法。该方法通过引入情绪嵌入，有效捕捉客户在对话中的情绪变化，改善了生成报告对客户态度和诉求的理解能力。同时，结合定制化位置编码，提升了模型对投诉时序信息的感知能力，从而增强了生成内容的时间逻辑性和细节完整性。实验结果表明，改进后的模型在BLEU（bilingual evaluation understudy）和ROUGE（recall-oriented understudy for gisting evaluation）指标上分别达到0.352和0.482，显著优于原始Transformer和其他对比模型。此外，与人工对比，工作效率提高了89%。生成的报告内容不仅更加准确贴合实际需求，还在语义细节与时序一致性上表现优异。关键词：电信客服;Transformer;重投报告;自动报告生成250|504|0更新时间：2025-06-28
工程与应用
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