最新刊期
2026年第42卷第4期
- 摘要：以2025年中国通信学会科学技术奖评选结果为研究对象，系统分析了获奖总体情况、提名与获奖单位特征、奖项类别及技术领域分布，揭示了信息通信领域科技创新与成果转化的总体态势。研究显示，奖项在获奖数量、技术方向及奖项结构上呈现层次性与差异化特征，获奖项目注重成果的原创性、系统性与贡献价值，突出基础原创研究的引领作用。最后分析了学术界与产业界协同创新的互补支撑作用，可为科研人员与相关单位把握信息通信领域发展现状、规划研究方向及成果申报策略提供参考。关键词：科学技术奖;获奖情况;信息通信领域1121|1097|0更新时间：2026-05-13
观点评述
- 摘要：第三代合作伙伴计划（3rd Generation Partnership Project，3GPP）非地面网络（non-terrestrial network，NTN）通过对5G 新空口（new radio，NR）协议进行增强设计以适应卫星通信场景，有效融合地面与非地面网络优势，具备持续演进能力，是构建天地一体化网络的重要技术路径。针对现有NR NTN系统因依赖全球导航卫星系统（global navigation satellite system，GNSS）而面临的网络韧性不足问题，NR NTN工作组已在Release 20开展系统性的研究工作。基于此，首先概述了NTN GNSS韧性增强的关键技术挑战，进而系统梳理并分析了初始接入流程优化、连接态时频同步增强、网络辅助定位等关键方案的标准化进展，最后对未来技术演进与系统部署方向作出展望。关键词：NTN;GNSS韧性;上行同步;差分时延;差分频偏1161|1069|0更新时间：2026-05-13
综述
- 摘要：遥感卫星星座规模的持续扩大，极大地增强了其在资源普查、环境监测和灾害应急等领域的综合应用能力。然而，星座规模增长也显著增加了任务规划的复杂性。多智能体强化学习是解决大规模星座任务规划的有效途径，但卫星数量激增也带来智能体状态空间维度爆炸难题。为此，提出一种多头图注意力驱动特征聚合（multi-head graph attention driven feature aggregation，MGADFA）的巨型遥感星座任务规划算法。该方法利用多头图注意力捕捉卫星间的动态交互权重，通过特征聚合机制将复杂的多体交互转化为个体与群体的关联，在保留协作特征的同时，将网络参数规模从指数级降为线性级。仿真结果表明，所提算法在任务接受量和负载均衡性等方面均表现更优。关键词：巨型遥感星座;多智能体强化学习;图注意力网络;特征聚合;任务规划889|33|0更新时间：2026-05-13
- 摘要：可重构智能超表面（reconfigurable intelligent surface，RIS）作为第六代移动通信系统的关键使能技术之一，能够有效增强信号强度与通信质量，从而提升系统整体性能。在实际应用中，1-bit离散相位方案因其硬件复杂度低而更具工程实用性，但离散相位约束通常导致波束成形问题难以直接求解。为此，提出一种融合雷达感知的优化方法。该方法首先利用雷达模块获取环境几何信息以构建信道模型。在此基础上，以接收功率最大化为目标，建立半正定规划问题。这一操作引入了秩一约束，通过凸松弛技术将其转化成可以高效求解的凸优化形式，并引入线性项将结果推向极值点，从而满足1-bit离散相位需求。最后，通过搭建RIS辅助通信系统实验平台，验证了所提算法的可行性与有效性，为未来大规模RIS系统的工程部署提供了理论与实验支撑。关键词：可重构智能超表面;波束成形;1-bit离散相位;半正定规划28|5|0更新时间：2026-05-13
- 摘要：具有低峰均功率比（peak-to-average power ratio，PAPR）的低相关序列在正交频分多址（orthogonal frequency division multiple access，OFDMA）等多载波通信系统中得到广泛应用。针对现有的基于几何碰撞模型的低相关序列设计算法（low-coherence sequence design algorithm，LOCEDA）缺乏对优化状态的自适应感知能力，以及在复杂的约束条件下收敛速度慢、性能不理想等问题，提出了一种基于模糊逻辑控制的自适应低相关序列设计算法（fuzzy-logic-controlled adaptive low-coherence sequence design algorithm，FLC-LOCEDA）。该算法在现有的低相关序列设计算法的基础上，引入模糊逻辑控制器（fuzzy logic controller，FLC）构建参数自适应调节机制。FLC根据算法迭代过程中的相关性改善率和PAPR违例程度实时计算序列更新步长与碰撞解决轮数，在满足严格PAPR约束的前提下自动调节算法的全局搜索和局部优化之间的平衡。通过仿真验证得出，与LOCEDA相比，FLC-LOCEDA在大幅降低时间复杂度的同时，显著提升了收敛速度。特别是在低PAPR约束条件下，该算法将收敛所需的迭代次数减少了约63.1%，并将最优互相关性进一步降低了约12.6%，表明其在解决多目标约束序列设计问题上具有有效性与鲁棒性。关键词：序列设计;低相关性;峰均功率比;模糊逻辑控制;自适应算法46|39|0更新时间：2026-05-13
- 摘要：针对现有修改转发（modify and forward，MF）无线系统物理层安全（physical layer security，PLS）性能较差以及信道建模的局限性问题，提出了一种Nakagami衰落信道上各节点均采用最大比合并（maximal ratio combining， MRC）分集接收的中继选择MF无线系统的PLS模型。考虑最恶劣的MRC被动合谋窃听场景，分别推导了3种中继选择方案下的安全中断概率（secrecy outage probability，SOP）、渐近SOP和非零安全容量概率（probability of non-zero secrecy capacity，PNSC）的闭合式。MF无线系统的仿真结果验证了理论分析的正确性，同时表明，对于相同的中继选择方案，MF无线系统的SOP和PNSC性能优于对应的解码转发无线系统；中继选择方案1的安全分集增益为中继节点数、中继节点的接收天线数、源至中继链路的衰落系数三者之积；中继选择方案2、3的安全分集增益均与中继节点数、中继/目的节点上的接收天线数和源至中继、源/中继至目的链路的衰落系数有关。关键词：Nakagami衰落;修改转发;中继选择;最大比合并;物理层安全36|24|0更新时间：2026-05-13
- 摘要：个性化联邦学习作为分布式机器学习领域的前沿范式，通过为各客户端训练专属模型来应对数据异构性挑战。现有研究采用群体知识迁移技术，在服务器端部署共享预测器提升模型在基类上的泛化能力，在本地更新特征提取器提升模型个性化能力。但仍存在两方面显著缺陷：其一，全局共享的预测器难以适配高度异构的客户端分布，导致准确率下降；其二，知识迁移过程中易受分布差异干扰，出现负迁移效应。为此，提出了分布感知可控采样优化的个性化群体知识迁移框架（FedDACS）。该框架将服务器端传统单一共享预测器改为个性化预测器阵列，每个客户端对应专属预测器模块，与本地特征提取器构成个性化模型。此外，引入了分布感知可控采样（DACS）技术，通过实时分析各客户端数据分布，动态调整特征空间采样策略，控制个性化预测器的输入。该框架可有效抑制分布差异导致的负迁移效应。为了验证FedDACS的有效性，在CIFAR-10与CIFAR-100数据集上构建了7种非独立同分布（Non-IID）场景进行系统性验证。实验结果表明，相较于Fedgkt、FedProto等8种基准方法，FedDACS在CIFAR-10数据集上实现平均用户准确率提升幅度达6.85%，在CIFAR-100数据集上提升幅度达5.28%。验证了所提FedDACS方法能够有效提升个性化模型在不同数据异质性场景下的性能。关键词：个性化联邦学习;可控采样;群体知识迁移;联邦知识蒸馏42|55|0更新时间：2026-05-13
- 摘要：卫星边缘计算弥补了地面网络覆盖面有限的缺点，能够为稀疏网络环境下的用户提供高质量服务。但卫星边缘服务器资源受限以及用户的差异需求为制定灵活有效的任务卸载方法带来了困难。针对异构任务卸载决策不合理导致的卸载时延过高与能耗过大的问题，融合软件定义网络（software defined network，SDN）的星地边缘计算网络（satellite-ground edge computing network，SGECN）架构的系统模型下，提出一种基于卷积异步优势Actor-Critic（convolutional asynchronous advantage Actor-Critic，CA3C）算法的异构任务卸载方法，引入动态权重分配机制，根据任务特征自适应地调整时延和能耗权重，并采用卷积神经网络改进了A3C（asynchronous advantage Actor-Critic）算法的网络结构，解决了异构任务多样化需求以及算法收敛速度慢的问题。仿真结果表明，CA3C在显著降低异构任务卸载时延与能耗方面具有优越性能。关键词：卫星边缘计算;软件定义网络;异构任务卸载;深度强化学习47|49|0更新时间：2026-05-13
- 摘要：指纹考勤机作为目前广泛应用的身份识别设备，其存储的指纹数据和考勤记录在法庭科学中具有重要的取证价值。然而，对其取证和分析面临以下3个问题：常规取证方法受限、指纹模板数据识别困难、缺少针对性的关联分析方法。针对以上问题，提出了一种面向指纹考勤机的数据取证与分析方法。首先根据指纹考勤机的存储特性，研究直连提取方法，能够直接从存储芯片中读取底层数据；其次，针对考勤机中常见的3类指纹模板，提出对应的识别方法；最后，对于考勤机内部不同类型的数据，提出异构数据的关联分析方法。实验结果表明，该方法能够突破接口限制，可实现复杂条件下的数据提取，对于指纹模板数据可实现跨设备识别，在此基础上通过关联分析能够发现涉案人的行为模式，为法庭科学取证工作提供新的思路和方法。关键词：数据取证与分析;法庭科学;取证介质;指纹模板;数据关联25|61|0更新时间：2026-05-13
- 摘要：类不平衡分类问题是机器学习中常见的挑战之一，且广泛存在于网络流量识别等实际场景应用中。针对类不平衡分类问题，设计了一种基于证据理论的融合类不平衡分类算法，通过使用不同的欠采样和过采样分类算法进行建模，利用多属性决策方法将多组不同的评价输出转换成证据函数，使用证据组合规则融合得到最终的识别结果。基于人工合成数据集和UCI基准数据集，采用神经网络与随机森林分类器进行交叉验证，并应用于网络流量识别任务。实验结果表明，所提出的算法能更好地应对类不平衡分类问题，在召回率、F1-score和G-mean等评价指标上均取得显著提升。关键词：类不平衡分类;欠采样;过采样;证据理论;网络流量识别41|65|0更新时间：2026-05-13
研究与开发
- 摘要：随着无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）在城市环境中的广泛应用，其非法入侵带来的安全隐患逐渐突出，复杂城市场景下此类“低小慢”目标检测成为当前研究难点。现有基于高阶累积量的检测方法能够抑制高斯噪声并刻画非高斯特性，但在收发机距离较远或目标回波较弱时，探测性能明显下降。针对这一不足，提出了一种基于高阶累积量二维切片谱分析的探测方法，即通过计算接收信号的高阶累积量展开函数，以保留不同时延组合下的局部结构特征。提取二维切片进行谱分析，通过构建基于频域能量的阈值检测器，增强目标与背景干扰的可分性。仿真结果表明，在复杂多径和低信噪比场景下，所提方法在500 m
- 摘要：针对多可重构智能超表面（reconfigurable intelligent surface，RIS）辅助的无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）通信网络中用户链路需求与动态资源管理所带来的挑战，提出了一种基于深度强化学习的用户中心化协作传输机制。构建MINLP模型，联合优化UAV飞行轨迹、传输功率、RIS反射单元分配及相移策略，在满足用户差异化服务质量需求的同时，最大化系统能效。为解决传统方法复杂度高、动态环境适应性不足的问题，设计了一种多阶段优化框架：第一阶段采用联盟博弈算法实现RIS反射单元的动态分配，并引入用户自主切换机制以降低同频干扰；第二阶段利用双延迟深度确定性策略梯度（twin delayed deep deterministic policy gradient，TD3）算法，联合优化资源分配与UAV轨迹。仿真结果表明，所提方案在系统能效方面均优于对比基准方案，且相较于SAC基线算法，系统能效提升19%，有效验证了该方案在动态环境下的鲁棒性与对用户需求差异化服务质量的保障能力。关键词：RIS;UAV通信网络;用户中心化;联盟博弈;TD345|44|0更新时间：2026-05-13
- 摘要：随着低空经济的快速发展，低空无人机应用越来越广泛，“黑飞”事件频频发生，如何科学部署侦测、察打设备成为当前亟待解决的关键问题。围绕低空无人机防控需求，首先，开展低空无人机侦测、察打设备电磁兼容性分析，梳理电磁兼容性计算流程并输出结论，为设备部署提供参考。其次，分析无人机侦测、察打原理，并基于不同设备在仿真实验场景下的特性，给出不同设备站间距部署参考指引。最后，基于上述研究结果，提出低空无人机侦测、察打设备的部署方案，以期为后续规划与研究工作提供参考。关键词：低空无人机;侦测设备;察打设备;电磁兼容;部署53|18|0更新时间：2026-05-13
- 摘要：为满足低空通信场景中广域覆盖与信号质量均衡的需求，针对城市低空复杂场景，提出一种融合三维传播建模与自适应遗传算法的基站配置优化方法。该方法构建了综合考虑自由空间损耗、多径传播与环境衰减的路径损耗模型，并引入信干噪比开展干扰分析。结合三维地形和离散化需求点建立了覆盖率、信号质量与建设成本的多目标优化框架。为克服传统遗传算法易陷入局部最优的缺陷，采用多段式染色体结构与自适应进化机制改进遗传算法，实现了基站选址与天线参数的联合优化。实验结果表明，该方法在保证成本可控的同时，提升了信号覆盖均衡性和综合性能。在离地200 m的城市低空场景中，改进的遗传算法仅使用8个基站即可100%覆盖目标区域。关键词：低空通信;基站配置优化;改进遗传算法;路径损耗模型;信干噪比84|50|0更新时间：2026-05-13
专栏：低空通信
- 摘要：数据资源作为国家战略性资源，其重要性日益凸显。随着数字化转型的深入推进，数据泄露风险也日趋严峻。这一问题不仅直接威胁个人隐私，更可能因重要数据与国家核心数据的泄露，对国家安全产生深层次危害。现有研究多聚焦于数据泄露防范，而对其能力评估的研究则相对匮乏。为此，基于中国电信在数据防泄露领域的实践经验，构建了一个涵盖管理体系、技术支撑、运营保障3大能力领域，以及数据全生命周期、业务应用、数据流动和通用4大过程领域的数据防泄露能力成熟度模型。以中国电信某子公司数据流动过程维度数据防泄露实践为例，通过实证分析与评估，验证了该模型在实践应用中的科学性与可行性。关键词：数据防泄露;数据保护;成熟度模型;能力评估;电信企业30|20|0更新时间：2026-05-13
- 摘要：针对工业制造、智能驾驶等面向垂直行业的超可靠低时延通信（ultra-reliable low-latency communication，uRLLC）业务，当前国际标准移动通信网络通过系统级双路冗余传输方案等确定性通信技术解决低可靠性问题。然而，当前技术存在对芯片/终端要求高、发展受制于终端模组、对通信核心网N3/N9接口占用资源翻倍等问题。基于此，提出“双发选收”解决方案，不需要将终端芯片升级改造，仅在用户面功能（user plane function，UPF）侧进行了功能改造以支持报文的冗余处理，提高了网络的可靠性能力，与工业制造核心场景契合。关键词：工业制造;确定性通信;高可靠;双发选收;URLLC57|51|0更新时间：2026-05-13
工程与应用
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