最新刊期
2026年第42卷第2期
- 摘要：随着天地一体化信息网络的建设，卫星直连手机终端逐步普及。如何在卫星链路资源受限的情况下实现稳定清晰的语音通信，成为卫星语音通信业务发展的核心挑战。由于卫星信道具有带宽受限、路径损耗大、时延高等特点，地面蜂窝网络的语音编码难以直接适用，低速率语音编码技术是实现卫星语音服务的关键。基于此，系统总结了面向卫星通信的低速率语音编码技术，介绍了主流技术路线的原理、特点及性能评估，分析各方法的优缺点，并展望未来研究方向。关键词：卫星通信;低速率语音编码器;语音质量6060|5891|0更新时间：2026-03-05
专家视点
- 摘要：针对视频时域重采样中帧间内容非线性变化导致的语义冗余问题，提出一种基于自监督特征嵌入和聚类的视频时域自适应重采样方法。所提方法通过预训练的ResNet-18提取视频帧特征并微调，利用自监督度量学习构建帧间相似性度量，采用余弦相似度衡量相邻帧相似性，并设计损失函数使同一视频序列内的帧在嵌入空间中流形分布光滑，同时抑制不同视频帧间相似度。之后，对嵌入后的帧特征进行基于流形等分点的时序数据聚类，并确保视频首尾完整。重采样后的视频序列经H.266/VVC编码，解码端结合插帧网络重建原始帧。实验表明，该方法在BDmAP和Pareto mAP指标上平均提高约2.3%和19.4%，且计算开销满足实时处理需求，有效平衡压缩效率、视觉任务精度与零样本兼容性，为机器视觉场景下的视频传输提供新思路。关键词：机器视觉;时域重采样;视频特征嵌入;自监督聚类;视频压缩5994|4741|0更新时间：2026-03-05
- 摘要：随着电磁频谱使用频段的不断拓宽，非合作感知系统的宽带感知能力受到挑战。Nyquist折叠接收机（Nyquist folding receiver，NYFR）具备超宽带感知能力，输出信号重构依赖Nyquist区（Nyquist zone，NZ）标号估计，但是，同时到达多个非合作调制信号时，现有NZ标号估计算法难以具备泛化能力。针对上述问题，提出了基于卷积盲去噪网络（convolutional blind denoising network，CBDNet）和YOLOv5的NYFR输出信号参数估计算法，将NYFR输出信号转换为时频图像，通过CBDNet重构信号时频特征，再利用YOLOv5估计信号NZ标号，最后根据NZ标号重构信号频谱并计算被感知原信号的未知频率。仿真结果表明，该方法能以2 GHz的采样率完成0~20 GHz频段内多种调制信号的频谱感知和载频估计，且在频谱混叠时具有较好的感知性能，提升了感知系统对非合作信号的泛化感知和载频估计能力。关键词：频谱感知;Nyquist折叠接收机;Nyquist区标号;YOLOv5143|59|0更新时间：2026-03-05
- 摘要：可重构智能表面（reconfigurable intelligent surface，RIS）因其低功耗、易调节、辅助通信等优势，被广泛应用于毫米波通信领域，现有大多数传输方案利用信道状态信息设计预编码和RIS的被动波束成形矩阵，然而，这将消耗较大的导频开销，导致频谱效率下降。基于此，利用多臂赌博机（multi-armed bandit，MAB）算法进行RIS辅助多输入多输出（multiple-input multiple-output，MIMO）系统的波束成形设计，该算法从历史数据中获取信道协方差矩阵，并用于波束成形设计，以降低导频开销。具体来说，将被动波束成形矩阵设计问题建模为MAB问题，结合线性上置信界（linear upper confidence bound，LinUCB）算法框架来估计信道协方差矩阵，将有效频谱效率设置为奖励、RIS相移向量设置为动作，提出利用层级贪婪搜索算法选择最大化有效频谱效率之和的方法获取相移向量。仿真结果表明，所提出的算法在减少导频开销、提高有效频谱效率方面表现良好，展示了其优越性。关键词：可重构智能表面;多输入多输出;多臂赌博机;线性上置信界算法98|63|0更新时间：2026-03-05
- 摘要：针对工作在毫米波频段下的去蜂窝大规模多输入多输出（cell-free massive multiple-input multiple-output，CF-mMIMO）系统中混合预编码设计面临的链路开销大与数值不稳定等问题，提出了一种适配分布式架构的基于列正交约束的正交匹配追踪（orthogonal matching pursuit，OMP）算法。在模拟预编码阶段，采用基于旋转不变性技术的信号参数最小二乘估计（least squares estimation of signal parameters via rotational invariance technique，LS-ESPRIT）算法，基于接收信号直接估计信号到达角，并重构波束码本，有效压缩了反馈开销；在数字预编码阶段，引入列正交约束并推导了最优因子，重构了优化目标函数，规避了病态矩阵求逆问题，提升了预编码矩阵的数值稳定性与匹配精度。仿真结果表明，该算法在不同接入点分布结构与系统参数设置下均能保持稳定且明显的频谱效率性能提升，验证了其在CF-mMIMO系统中的鲁棒性与优越性。关键词：去蜂窝大规模多输入多输出;毫米波;OMP算法;频谱效率;混合预编码84|51|0更新时间：2026-03-05
- 摘要：在毫米波大规模多输入多输出（multiple-input multiple-output，MIMO）系统中，自适应全连接结构存在二值约束、恒模约束以及信道信息利用不充分问题，导致频谱效率和能量效率性能受限。为此，提出一种融合Gumbel-Softmax与卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）的混合预编码方法。该方法设计了两个卷积神经网络子网——发送端开关网络（transmit switching network，TsNet）和发送端相移网络（transmit phase-shift network，TpsNet），分别用于优化开关预编码矩阵和相移预编码矩阵。在TsNet中，创新性地引入Gumbel-Softmax方法，将离散二值约束嵌入网络；TpsNet则通过相位层将输出限制在移相器有效相位区间，并借助C2层满足恒模约束。TsNet和TpsNet以并联方式构建预编码联合网络（precoding coordinated network，PCNet），通过残差网络提取毫米波信道特征。两子网并行训练，共享残差网络参数以增强特征一致性，使生成的预编码矩阵接近最优。仿真结果表明，PCNet相较于其他对比算法，频谱效率和能量效率均有显著提升。关键词：混合预编码;自适应全连接结构;卷积神经网络;残差网络;Gumbel-Softmax72|53|0更新时间：2026-03-05
- 摘要：随着智能网联汽车技术的快速发展，合作式智能运输系统应用标准体系面临着多版本协议共存所带来的兼容性挑战。该研究聚焦车用通信系统系列应用标准，系统验证分析了不同版本应用场景与消息集的继承及扩展关系，提出基于ASN.1语法规则的兼容性评估模型。研究发现，第一阶段消息集在编解码层面具备后向兼容性；而第二阶段消息集在功能迭代过程中，部分消息体因场景细化需求，存在兼容性限制。基于此，该研究进一步针对源码管理机制与产业部署策略提出建议，为产业规模化应用提供理论支撑。关键词：C-V2X;C-ITS;车联网应用;消息兼容性;ASN.1扩展47|130|0更新时间：2026-03-05
- 摘要：针对车联网（Internet of vehicles，IoV）中异构加密体制通信问题，提出了一种支持多密文等值测试的在线/离线异构签密方案，实现了无证书密码体制到公钥基础设施的安全通信。所提方案基于椭圆曲线加密（elliptic curve cryptosystem，ECC）构建，利用在线/离线签密机制降低车辆端的计算开销。在云端进行多密文等值测试使接收者只须从云端下载一次重复密文，减轻接收者负担。安全性方面，在随机预言机模型（random oracle model，ROM）下证明不可伪造性和机密性。再采用ProVerif和Scyther工具验证，ProVerif结果表明该方案能够保证消息机密性、身份匿名性与签名正确性，Scyther结果显示未发现有效的攻击路径。性能分析表明，与现有方案相比，该方案在计算与通信开销上更具优势，在密文数量较大时优势更明显，适用于车联网环境。关键词：车联网;椭圆曲线加密;异构签密;在线/离线;多密文等值测试73|96|0更新时间：2026-03-05
- 摘要：针对复杂背景下的人脸图像修复任务中普遍存在的细粒度纹理合成不足、结构修复断层和语义失谐的现象，提出了基于动态门控机制与自注意力模块融合增强的人脸图像修复网络。新算法通过构建多级膨胀卷积组捕获局部细节与长程上下文信息，并引入双重创新机制：（1）深度动态门控机制采用多层卷积与批归一化实现空间自适应的特征选择，取代传统残差连接的固定融合方式，显著提升了特征表达的灵活性和精准度；（2）自注意力机制显式建模全局像素依赖关系，有效解决了大范围缺损修复中的结构连贯性和细粒度纹理合成难题。实验结果表明，相对于较优对比算法SCAT，新算法在FFHQ、CelebA-HQ和LFW人脸数据集上的PSNR和SSIM指标平均提升了0.382 dB和0.004 1，FID平均改善了7.81%，尤其是在大面积遮挡（>50%）场景下，FID平均下降了2.153 4，显著提升了复杂背景下人脸图像修复质量，在生成逼真纹理、结构一致性方面有突出的修复优势。关键词：上下文建模;动态特征融合;动态门控机制;自注意力机制45|202|0更新时间：2026-03-05
- 摘要：针对软件定义网络（software-defined network，SDN）中分布式拒绝服务（distributed denial of service，DDoS）攻击检测存在的特征丢失、模型计算复杂度高以及检测实时性不足等问题，提出了一种系统化的检测框架。首先，提出一种融合流级与包级双粒度信息的流量表征方法，以多尺度挖掘攻击行为的关键特征，提升流量表征信息的完整性。其次，构建基于Mamba架构的轻量级检测模型DDoSMamba。该模型首先利用状态空间建模与全局感受野机制，降低序列建模中的计算资源与内存消耗；然后引入双向信息交互机制，增强对序列前后文关系的建模能力；最后结合低秩近似分解与特征子空间划分策略，显著压缩参数规模与推理开销。最后，进一步设计双阶段DDoS攻击检测方法：第一阶段，利用Tsallis熵对粗粒度特征进行快速筛查，排除大量正常流量；第二阶段，基于细粒度特征进行高精度分类，实现快速响应与精准检测的平衡。在CIC-IDS2019数据集上的实验结果表明，本文所提方法在二分类与多分类任务中分别达到99.96%与99.93%的准确率，平均检测耗时仅为0.067 2 ms，参数量低至4.553 8 KB。关键词：软件定义网络;DDoS攻击检测;流量表征;双阶段检测分类80|134|0更新时间：2026-03-05
- 摘要：针对遥感图像中大纵横比目标因正样本不足而出现的学习不充分问题，提出一种基于形状自适应标签分配的遥感有向目标检测网络（shape-adaptive label assignment for oriented object detection network，SALANet）。首先，引入纵横比敏感系数建立目标几何特征与正样本数量的动态映射关系，缓解传统方法中固定分配规则引发的样本分布不平衡问题；其次，设计自适应标签分配策略，通过对交并比（intersection over union，IoU）进行排名实现高质量正样本选择；最后，提出中心轴先验，将圆形中心先验区扩展为目标中心轴的矩形区域，增强大纵横比目标的几何特征表征能力。在DOTAv1.0和HRSC2016数据集上的对比实验表明，SALANet分别取得0.777 1和0.932 3的平均精度均值（mean average precision，mAP），较基线方法RoI Transformer分别提升8.15%和2.87%。关键词：遥感图像;有向目标检测;大纵横比目标;形状自适应标签分配;中心轴先验40|186|0更新时间：2026-03-05
- 摘要：传统正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing，OFDM）帧同步方法，如基于前导序列、基于导频、基于深度学习的帧同步算法在面对Starlink高速率、高动态通信环境时局限于单路计算思路，且具有较多的资源消耗和较高的时钟需求。而基于差分相移键控（symmetric differential phase shift keying，SDPSK）调制的多路并行帧同步算法虽然引入频偏矫正和本地前导序列相关使得性能上有所提升并降低了时钟需求，但加大了计算量和硬件资源占用。针对以上情况，基于Starlink公开前导结构，提出了四路并行的基于频偏矫正辅助的Starlink下行信号帧同步轻量化电路设计。首先，设计基于延时相关复用的轻量化粗帧同步和频偏估计结构使电路在频偏估计时不需要再次计算延时相关值。然后，提出基于四路并行直接数字式频率合成器（direct digital synthesizer，DDS）的轻量化频偏矫正模块避免单路信号在多路结构下变频时需要缓存。最后，设计基于符号相关和查找表复数乘法器的轻量化精帧同步结构减少了本地序列和信号相关的资源耗用，在保证性能的前提下使得查找表（look-up table，LUT）、查找表随机存取存储器（look-up table random access memory，LUTRAM）、触发器（flip-flop，FF）、块随机存取存储器（block random access memory，BRAM）资源分别节省了7%、2%、5%和8%。对电路编写verilog代码进行现场可编程门阵列（field programmable gate array，FPGA）实现，并通过Xilinx生产的xczu47dr芯片上板验证了其资源占用及性能表现。关键词：Starlink;帧同步;轻量化55|66|0更新时间：2026-03-05
研究与开发
- 摘要：DeepSeek技术创新颠覆了传统大模型的高投入模式，引发算力发展理念变革，从而对数据中心技术设施架构产生不可忽视的影响。基于需求牵引视角，系统分析了DeepSeek技术创新对算力需求的影响，并据此明确了数据中心基础设施演进趋势，提出集中节点与分布式节点的分层解决方案和未来发展建议。研究结论为数据中心基础设施规划、建设及运营方更好地适应人工智能技术发展及前瞻性建设数据中心基础设施，提供理论参考与实践指引。关键词：智算推理;数据中心基础设施;工程产品化;产品工程化;运维智能化68|19|0更新时间：2026-03-05
- 摘要：如何灵活实施分期建设、如何确保网络投资落在高经济回报区域、如何以网络差异化赢得市场竞争优势，这是新进入的运营商在绿地建网规划中面临的一系列难题。为解决这些问题，提出一种融合多源数据和机器学习的无线网络规划方法。首先，根据多源数据建立多维因子体系，通过机器学习得到各因子权重，据此建立区域综合评分体系；然后，引入多象限矩阵策略，校正不同区域优先级与目标覆盖率，确定区域优先级排序；最后，在实践中应用和验证。研究表明，相较传统网络规划方法，该方法具有更好的投资回报导向，可有效提升网络覆盖率和投资收益率。对应3个典型时点第3年、第5年和第10年，该方法可分别提升商用区域覆盖率14%、16%和17%，投资收益率分别提高21%、19 %和16%。关键词：网络规划;多源数据;绿地建网;机器学习;大数据79|111|0更新时间：2026-03-05
- 摘要：5G/6G时代的高速移动通信网络和物联网广泛互联，使网络环境更加开放复杂，各类网络入侵威胁也日益严峻。传统入侵检测系统大多采用集中式模型，需要将各域数据汇集到中心进行分析，存在数据孤岛和隐私泄露隐患，且难以适应跨运营域、跨网络场景的多样化威胁。为此，提出了一种基于联邦学习（federated learning，FL）的跨域入侵检测系统（intrusion detection system，IDS）模型框架Cross-FL-IDS，通过在各网络域本地训练入侵检测模型、全球聚合更新参数，实现不同域协同检测新兴威胁。在保护各域数据隐私的前提下，Cross-FL-IDS引入跨域特征共享与个性化融合机制，提升了模型对异构流量模式的泛化能力。关键词：联邦学习;网络安全;入侵检测;跨域协同61|66|0更新时间：2026-03-05
- 摘要：建设通信机房的数字孪生系统，对提升通信网络主要资产的管理水平具有重要意义。机房设备、设施的低成本、高质量三维建模是数字孪生系统建设的关键。为此，提出了一种通信机房的智能三维建模技术方案，依靠普通相机采集的多角度照片组，综合运用人工智能（artificial intelligence，AI）技术，可生成机房设备、设施的高精度、带语义三维模型。该方案联合使用运动恢复结构（structure from motion，SfM）及按位置分割对象（segmenting objects by locations，SOLO）算法，优化了SOLO算法的损失函数。分析表明，该方案可显著提升识别准确度，同时提升了建模运算效率，降低了建模需要采集的现场照片数量和精度要求，具有很强的实用性。关键词：数字孪生;三维建模;SfM;SOLO;实例分割61|38|0更新时间：2026-03-05
工程与应用
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