最新刊期
2025年第41卷第7期
- 摘要：首先，分析了汽车智能化、网联化趋势，以及汽车电子电气架构（electrical electronic architecture，EEA）演进给车内通信带来的新需求与新挑战，指出车载光通信也会经历类似电信运营商固定接入网的“光进铜退”的发展历程，实现从“窄带通信+铜缆线束”向“宽带通信+光纤线束”的变革。其次，提出车载无源光网络（vehicular passive optical network，V-PON）的技术路线与标准建议：针对车内通信需求及特殊工作环境带来的挑战，在已有PON技术的基础上进行适应性改进，攻克相关核心技术，形成V-PON标准规范。该方案可充分发挥中国在光通信及PON领域的技术优势和规模产业优势，助力中国在车载通信领域形成核心知识产权，为智能网联汽车转型升级提供支撑，进而提升中国相关产业的国际竞争力。关键词：智能网联汽车;车内网;EEA;V-PON;铜缆线束;光纤线束7499|7170|0更新时间：2025-08-07
专家视点
- 摘要：面向高功率全频段干扰场景，可通过部署可重构智能表面提高通信系统抗干扰能力。为了最大化合法信号的信干噪比，综合考虑发射功率、可重构智能表面反射相移等多重约束，构建发射波束成形矢量和可重构智能表面反射系数矩阵的联合优化问题。具体地，在视距通信链路不被阻塞的情况下，针对优化问题高维变量间的复杂耦合性，提出了一种基于交替迭代的优化方案，即将原始高维度、多变量、强耦合的非凸分式规划问题分解为多个子问题，进而利用多维复二次变化、半正定松弛等方法，将各非凸子问题转化为易于求解的凸优化问题，从而进行有效求解。大量仿真分析验证，所提方案能够显著增强无线通信系统的通信抗干扰性能，并在不同系统参数与网络节点位置分布下均展现出良好的鲁棒性和适应性。关键词：可重构智能表面;抗干扰通信;交替优化;凸优化6324|370|0更新时间：2025-08-07
- 摘要：语义通信作为一种新的通信范式，能够差异化提取和传输与任务相关的语义信息，提升网络效率。然而，语义通信要求网络主动参与信息处理，提供计算与存储资源的支撑，同时需要网络具备感知信息重要性和自身资源情况的能力。探讨了网络与信息处理融合的发展路径。首先，介绍了网络能力的演进以及语义通信的发展历程。然后，从3个方面分析了网络如何从单纯的数据传输管道向信息处理平台转型：一是面向任务的语义通信能够智能地根据任务需求提取语义信息；二是网络通过调度云边端资源为语义通信模型的训练、存储和推理提供支持；三是网络与语义通信的协同演进，促使语义通信能够理解网络状态，网络则具备智能响应语义通信需求的能力。最后，介绍了网络与信息处理融合的典型应用场景。关键词：语义通信;数据传输;信息处理329|1210|0更新时间：2025-08-07
- 摘要：近年来，低空域的网联飞行器数量呈指数性增长，无线网络的开放性及广播性，使得未授权恶意节点更容易伪装成合法飞行器发起欺骗攻击与航线篡改，威胁低空产业的安全运转。传统单纯依靠特定密码算法难以抵御高强度、高算力的密码破解攻击，急需一种低成本、隐蔽认证方案来保障低空智联网安全。提出一种基于混沌序列的无线水印物理层安全认证算法，利用Tent-Map混沌系统生成极难破解的扩频射频水印信息和载体信息一同传输，实现业务数据安全传输，同时不占用系统额外的频带资源即可完成物理层身份认证。仿真实验分析，该方法能够在不同调制方式下嵌入扩频射频水印信息，通过调整水印功率系数显著提升物理层安全认证性能。关键词：混沌系统;低空经济;无线物理层安全认证;扩频水印135|298|0更新时间：2025-08-07
- 摘要：面向低压配电网的双模介质通信系统，凭借电力线载波与无线通信介质在传输特性上的互补优势，有望承载新型智慧电网业务的容量需求。然而，配电网复杂的层级拓扑结构、双模介质的传输协作机制和资源公平性分配的多重约束等，使精确建立容量分析模型面临诸多挑战。因此，针对以上挑战开展双模介质通信的大规模配电mesh网络上行负载能力研究。首先，根据mesh子网中设备层级结构建立多跳信息流吞吐量模型，引入跳频机制、设备半双工机制等约束，提出解决信息流的资源分配不公平问题的满意度函数，形成单子网吞吐量优化问题。其次，结合多子网间干扰约束，形成整数约束的多子网吞吐量优化问题，所得最优解为大规模mesh网络的上行负载能力。仿真结果表明，双模通信较单模通信网络吞吐量有50%以上的提升，所提的资源分配算法较传统资源分配算法吞吐量提升了10%，且通过提升网络并发能力和主控节点接收能力可获得较大的网络负载能力增益。关键词：配电物联网;双模通信;资源分配;跳频;mesh网络126|382|0更新时间：2025-08-07
- 摘要：开展生成式人工智能驱动下电信网络诈骗的受害风险影响因素研究，对于揭示犯罪规律和提升技术防治能力具有重要的理论价值与实践意义。为此，依托真实AI诈骗案件数据开展模拟实验，将犯罪过程解构为伪造信息的生成、传播与影响3个阶段，从中提取生成式人工智能、数据流、数据包、网络行为和受害风险等潜变量，再结合结构方程模型理论构建分析框架，系统量化了不同要素对受害风险的影响路径与作用贡献度。研究结果表明，生成式人工智能对受害风险具有显著的直接效应，且在整体影响效应中占据主导地位；数据流与数据包特征的中介效应较弱，在影响路径中作用不显著。关键词：生成式人工智能;电信网络诈骗;结构方程模型;量化分析265|839|0更新时间：2025-08-07
- 摘要：伴随航天、航空及地面通信技术的迅猛发展，构建具备全球无缝覆盖、随遇接入与按需服务特性的空天地一体化网络，已成为通信网络发展的必然趋势。基于标准空间光传送网协议实现天地一体化网络展开研究：首先，提出空间光传送网是构建天地一体化网络的核心基石，阐述空间光通信的标准现状，剖析制式差异致使卫星信息互通受限的困境；其次，从协议层面深入探究空间光传送网的组网功能，根据卫星高速运动、星间链路切换频繁、星载资源有限等特性，提出适配空间信息网络环境的新型帧结构与可靠传输协议，支撑多星座互联互通，在确保数据精准、可靠传输的同时，提升网络资源利用效率；最后，总结此网络架构于行业应用的前景，提出未来应着重开展统一空间光传送网技术标准化的布局研究，为天地一体化网络的高效运转与广泛应用筑牢根基。关键词：空间光传送网;帧结构;6G;天地一体化网络;互联互通186|461|0更新时间：2025-08-07
- 摘要：对比学习在语义嵌入中表现出色，能够通过捕捉数据样本间的关系提升模型的表示能力。然而，其效果主要受正样本构建和目标函数选择的影响。正样本需要精心设计，以确保模型能有效识别有意义的相似性并减少噪声干扰。为此，提出一种新方法，通过拆分、编码、聚合和投射文本来构建正样本。文本被分解为片段，编码用于提取语义内容，聚合用于突出关系，最终投射到适合学习的语义空间。此外，设计了两种监督损失函数，与标准对比损失相辅相成，以增强语义空间的区分性，从而提升模型辨别能力。实验结果表明，该方法在2个公开数据集和1个私有数据集上表现出色，显著提升了语义嵌入质量，解决了对比学习的核心挑战，并为其在自然语言处理领域的进一步应用奠定了基础。关键词：对比学习;句子嵌入;语义相似度;文本分类;联合损失函数151|567|0更新时间：2025-08-07
- 摘要：网络入侵检测系统是对抗各种网络威胁的有效手段。然而，网络入侵数据中存在大量冗余信息和分布不平衡问题，为此，提出基于深度学习和支持向量机的递归特征消除算法的网络入侵检测（DLRF）模型。DLRF模型利用基于支持向量机的递归特征消除算法进行特征权重排序，选择重要特征。同时，结合过采样和欠采样技术解决数据样本分布不平衡的问题。利用3个深度学习算法构建集成框架的基学习器，并利用深度神经网络构建元学习器，进而提升DLRF模型检测网络攻击的性能。通过两个典型的网络入侵数据集UNSW-NB15和数据集CICIDS 2017验证DLRF模型的性能。性能分析表明，DLRF模型在这两个数据集上的准确率分别为0.906 8、0.996 8，F1值（F1-score）分别为0.906 8、0.996 0。关键词：入侵检测模型;深度学习;递归特征消除;集成学习176|553|0更新时间：2025-08-07
研究与开发
- 摘要：为解决超万卡智算集群模型训练算效利用率低、稳定性差、调优难度高、国产技术生态差等问题，提出一种基于全国产化超万卡智算集群的大模型训练调优方案。通过自动分布式策略推荐、流水线并行优化、overlap优化和全链路profiling等技术，在16 384个国产NPU加速卡上实现了405B参数大模型的预训练，模型算力利用率（model FLOPS utilization，MFU）达到了45.13%，较基准性能提升了10%以上。同时，在模型训练全流程中构建稳定性保障机制，实现训前和训中关键指标的实时监控和训练任务秒级故障诊断。实验结果表明，提出的国产超万卡智算集群大模型训练方案能有效提升算力利用率，对未来国产智算集群建设与大模型训练有重要指导意义。关键词：超万卡智算集群;国产NPU加速卡;模型训练调优237|1673|0更新时间：2025-08-07
- 摘要：大语言模型训练是人工智能（artificial intelligence，AI）发展的核心场景，在算力多元化和异构化趋势下，跨生态异构算力协同能力将成为十万卡级训练的关键支撑。基于此背景，设计了一套异构AI算力混合训练系统，该系统能够主动检测、适配异构AI芯片，实现异构算力间的集合通信。基于该原型系统，在一个由3种异构算力组成的RoCEv2网络互通集群实现了多种异构算力组合的混训。在异构流水线并行（pipeline parallelism，PP）混训场景下，英伟达与壁仞的最优混训效率达到99.77%，英伟达、天数智芯、壁仞的最优混训效率可达99.03%。在异构数据并行（data parallelism，DP）混训场景下，英伟达与壁仞的最优混训效率达到92.88%。关键词：大语言模型;集合通信;异构并行;异构混合训练208|741|0更新时间：2025-08-07
- 摘要：为了解决超万卡智算集群硬件故障多、任务训练故障率居高不下、跨域问题定位困难等稳定性保障问题，提出了一种基于数据和知识驱动的保障超万卡智算集群稳定性的方案。首先，通过异构资源一体化采集技术、分布式实时大数据抽取—转换—加载（extract-transform-load，ETL）技术采集集群性能数据；然后，基于改进的自注意力机制的双向长短期记忆（self-attention-based bidirectional long short-term memory，SA-BiLSTM）网络深度学习模型实现故障诊断；最后，通过知识图谱分析匹配诊断模型输出的结果，完成故障诊断报告的输出，提升诊断模型输出的可解释性。在深度学习模型提取时序性特征时引入特征权重系数，对不同尺度提取的特征加权融合，提高模型故障诊断精度。在基于1.8万卡智算集群故障诊断仿真实验中，损失值逐渐收敛并稳定在0.047，准确率达到了98.4%。实践表明，该稳定性保障方案能有效保障大模型训练，提升智算集群的可靠性，为未来更大规模的智算集群建设与大模型训练提供坚实的基础。关键词：智算集群;故障诊断;SA-BiLSTM;知识图谱214|864|0更新时间：2025-08-07
- 摘要：智算中心使用分布式文件存储进行数据预处理和模型训练，使用分布式对象存储进行原始数据获取和模型发布，使用分布式块存储为资源管理平台提供存储服务。同时，模型训练过程中经常使用高性能分布式文件存储缩短checkpoint读写时间，提高集群训练效率。大模型训练全生命周期需要在不同存储协议、不同读写性能的存储系统之间进行数据复制、迁移，导致数据重复存储，且数据复制需要占用计算资源和网络带宽。为了解决上述问题，并为智算集群提供统一命名空间，提出文件、对象融合存储和文件系统分级存储方案，解决不同存储协议间的数据搬运问题，实现高性能文件存储（全闪）和普通性能文件存储（混闪）间的数据自动流动，为超大规模智算集群的存储系统优化方案提供参考。关键词：融合存储;分级存储;分布式文件存储;分布式对象存储145|584|0更新时间：2025-08-07
- 摘要：现有主流后量子密钥封装机制，如基于模块格的密钥封装机制（module-lattice-based key encapsulation mechanism，ML-KEM），依赖于结构化格的模上容错学习（module learning with errors，Module-LWE）问题，其代数结构可能导致归约漏洞。聚焦于非结构化LWE框架下的SCLOUD+方案，其基于巴恩斯-沃尔（Barnes-Wall，BW）格的递归构造特性，通过高维格编码增益实现公钥与密文尺寸的显著压缩。基于该方案提出一种面向BW格的维度特化全展开递归消除技术，通过编译期常量优化、分层硬编码策略及单指令多数据（single-instruction multiple-data，SIMD）友好内存布局，将BW格在128维场景下的解码时钟周期从147 798降至30 107，为SCLOUD+后量子密钥封装机制提供了核心支撑。此研究为智算网络提供了一种兼顾高效性与抗量子安全性的轻量级密钥封装机制（key encapsulation mechanism，KEM）范式，为分布式联邦学习等低时延应用场景奠定了关键技术基础。关键词：智算网络;巴恩斯-沃尔格;有界距离解码;后量子密码;密钥封装250|697|0更新时间：2025-08-07
- 摘要：针对当前算力网络安全服务发展中存在的资源池编排调度效率低下、云网安技术融合不足等关键问题，以运营商在安全服务市场面临的云网安协同创新与运营压力为研究背景，提出基于IPv6转发平面的段路由（segment routing over IPv6，SRv6）+应用响应网络（application responsive network，ARN）的算力网络安全排调度技术策略。该策略通过深度融合SRv6协议实现网络与业务端到端贯通，运用ARN提升数据面标识的简洁性和动态调度能力，构建具备高效编排调度能力的网络数据平面，支持安全业务的灵活组合和快速部署。研究成果主要包含SRv6+ARN编排调度技术架构、关键技术和可靠性保障，为运营商构建云网安协同的算力网络安全资源池提供技术支撑。关键词：安全编排调度;SRv6;ARN;算力网络;安全资源池144|577|0更新时间：2025-08-07
- 摘要：人工智能推理中心的建设已成为当前智算中心建设的热点，按照智能算力的规模评估智算中心推理业务能力不再准确。通过建立时延不敏感业务模型、时延敏感业务模型、用户访问业务模型，提出对智算中心推理业务能力的量化评估方法，从而在建设环节做到建需匹配，提高投资效益。关键词：智算中心;推理;业务能力评估121|628|0更新时间：2025-08-07
专栏
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