最新刊期
2026年第42卷第6期
- 摘要：随着6G网络的演进，网络恶意行为呈现长期潜伏、持续渗透的特点，网络行为安全分析面临多路并行、证据分散、难以观察等挑战。针对6G网络中的行为安全防护需求，提出了“三层三域”多智能体协同网络架构。该架构分为感知层、编排层和执行层三大层级，并依托智能域、知识域、工具域的跨域协同，支撑网络行为安全分析的实现。在此基础上，给出了智能体与知识域、工具域交互的域通信协议，并结合A2A（agent-to-agent）协议，规范了多智能体协同开展网络行为安全分析的流程。最后以高级持续威胁（advanced persistent threat，APT）攻击场景下的攻击链构建任务作为网络行为分析实例，基于Clearscope-e3和Clearscope-e5数据集验证了所提架构能有效支撑6G智能体网络中的网络行为安全分析。关键词：智能体网络;6G网络;网络行为;智能体通信协议;多智能体协同0|0|0更新时间：2026-07-21
- 摘要：生成式AI与大语言模型推动互联网向智能体（AI agent）互联网演进。宽带网络网关（broadband network gateway，BNG）作为宽带用户接入网络的关键设备，难以适配海量异构智能体超大规模管理与边缘算力的新需求。智能化宽带网络网关（intelligent BNG，iBNG）是传统BNG的智能化升级形态，但其仍面临系列挑战。面向智能体互联网，提出计算型iBNG创新架构，系统阐述其技术架构与关键技术体系，并结合智慧家庭、无人商业、小型工业三大典型场景探讨应用路径。该架构深度融合“联接-算力-智能”能力，通过内生算力与智能管控一体化设计，为智能体互联网提供系统性接入网关解决方案。关键词：计算型iBNG;智能体互联网;宽带网络网关;计算型网关47|20|0更新时间：2026-07-21
- 摘要：随着人工智能与网络技术的深度融合，智能体互联网成为下一代互联网演进的重要方向。传统互联网采用以“位置寻址”为核心的连接范式，难以满足智能体互联网“业务驱动、服务即连接”的需求。系统阐述了智能体互联网中的服务语义路由技术体系、范式演进、核心协同需求及传统路由技术的局限性，明确语义路由是实现从“服务需求”到“资源匹配”的关键，详细分析了基于标签匹配与柔性适配的模糊搜索、“服务-域名”精准命名域名系统（domain name system，DNS）、基于业务面网络IP的任播标识和路由、基于应用层统一资源定位符（uniform resource locator，URL）的服务语义标识和路由这4种核心语义路由机制在智能体互联网中的解决方案，总结和对比了各个方案的技术特征，为下一步研究提供重要参考。关键词：智能体互联网;服务标识;语义路由;智能体协同;资源调度0|0|0更新时间：2026-07-21
- 摘要：为实现IMT-2030（6G）的普惠智能愿景，提出了一种具有多智能体协同特征的内生智能核心网架构。基于服务化架构（service-based architecture，SBA），通过定义意图接口（AI-enhanced intent function，AIEF）、智能体控制功能（agent control function，ACF）与智能体注册与管理功能（agent registration and management function，ARMF）等核心网络功能，构建了面向6G场景的内生智能网络架构。为验证该架构的可行性，选取意图驱动子网生成任务作为典型任务，搭建了整体系统验证平台，验证了所提架构下的注册、编排及用户设备（user equipment，UE）接入功能。针对6G逻辑子网的构建需求，设计了由ACF全程协调保障的两阶段多智能体协同的子网生成机制，并在单卡RTX4090D下开展仿真实验与性能评估工作。验证结果表明，所提架构与机制可实现基于自然语言的意图表达到子网实例生成的完整闭环，证实了未来网络中引入AI智能体实现网络内生智能化的可行性。关键词：6G;移动通信网络;意图驱动;子网生成;智能体100|47|0更新时间：2026-07-21
- 摘要：大语言模型（large language model，LLM）的工程化落地催生了以自主决策与工具调用为核心的智能体系统。然而，将智能体从受控原型推向企业生产环境仍面临执行隔离、身份治理、工具生态治理、多体协同、可观测性和生态分发6类结构性挑战。现有研究多聚焦于智能体的推理架构或单一平台能力，缺乏面向企业全生命周期部署需求的系统性基础设施分析框架。从上述6类工程挑战出发，提出覆盖执行运行时、身份与安全、工具生态集成、多智能体编排、可观测性与评估、市场与生态分发的6层参考框架，并以主流云计算平台和开源社区项目的工程实践为参照进行双路径验证。在此基础上，将新框架与3GPP SA2#173会议关于6G核心网人工智能（AI）架构演进的研究进展进行对比，发现两者在智能体身份治理、工具调用机制、多智能体协作、安全管控等维度上呈现演进性趋同倾向（evolutionary convergence tendency）。新框架为理解面向6G的智能体原生网络架构演进提供了来自云计算实践的分析视角。关键词：智能体基础设施;大语言模型;多智能体协同;6G44|17|0更新时间：2026-07-21
- 摘要：针对大语言模型多智能体面临的“稳定性—可塑性困境”及微调引发的灾难性遗忘风险，提出一种基于冻结主干的双回路进化框架。该框架将通用推理与策略偏好解耦：行为回路利用离散价值迭代优化即时动作；语义回路引入预测误差调制的语义反思机制，将自然语言反馈转化为高维语义梯度，驱动外部潜向量在连续语义空间中演化。在GridWorld博弈环境实验中，该方法在完全冻结参数前提下实现了85.6%的任务成功率，路径加权成功率达到最高，且具备极低的推理延迟（2.1 s/step）和Token消耗（3.2 k/session）。实验还观察到基于隐式因果推理的社会协作行为，验证了该范式在低资源消耗与高可解释性方面的显著潜力。关键词：大语言模型;多智能体系统;持续学习;双回路进化0|0|0更新时间：2026-07-21
- 摘要：5G规模部署与行业数字化转型推动网络运维向群体智能演进。针对当前人工智能（AI）应用碎片化导致的数据孤岛、能力割裂及跨域协同难题，制约自智网络迈向L4高阶阶段，提出面向运维场景的三层智能体体系架构（智能体能力层-运营管理层-安全防护层）。通过分层解耦与多智能体协同机制创新，构建了“成熟度-通用性”双维度评价体系及全生命周期安全防护框架，实现运维模式从单点智能到群体智能的跨越。该架构的设计、技术路径与安全运营方法，为通信行业加速实现L4自智网络提供了实践范式。关键词：自智网络;网络运维;多智能体协同0|0|0更新时间：2026-07-21
专题：智能体通信与网络技术
- 摘要：相比5G，6G将超越传统单一的通信功能，深度融合通信、感知、计算、人工智能（artificial intelligence，AI）、大数据、安全等跨领域技术，构建一切皆服务（everything as a service，XaaS）的新一代移动信息网络。立足6G愿景需求与设计目标，系统论述6G通感算智融合、空天地一体全域覆盖的技术体系，并在此基础上阐述6G关键技术的系统设计，旨在为6G技术研发和标准制定提供参考。关键词：6G;通感算智融合;空天地一体;技术体系0|0|0更新时间：2026-07-21
- 摘要：太赫兹非正交多址接入（non-orthogonal multiple access，NOMA）技术有望成为6G通信系统的关键突破性方案。其核心机制是利用超宽带资源与功率域复用，实现海量用户共享多个子频段，显著提升系统连接容量。要充分释放太赫兹NOMA系统的性能潜力，关键在于要满足服务质量（quality of service，QoS）约束下的快速功率分配优化要求。为此，提出了一种基于Transformer架构的双Q网络模型，通过Transformer学习不同用户分配策略的关联性，并采用双Q网络实现更稳定的决策优化过程。经训练后，该算法可生成适应多种用户分布的即时功率分配策略。实验结果表明，训练完成的模型仅需要毫秒级计算时间，即可实现接近穷举法的高吞吐量性能。该算法展现出较强的实时性与鲁棒性，具有较大工程应用潜力。关键词：太赫兹通信;非正交多址接入;资源分配24|5|0更新时间：2026-07-21
- 摘要：针对XL-MIMO系统存在的近场效应和空间非平稳效应，提出了一种联合同步正交匹配追踪（simultaneous orthogonal matching pursuit，SOMP）与变分贝叶斯推断（variational Bayesian inference，VBI）的无网格信道估计方案。首先，基于分组时间块码（group time block code，GTBC）提取各子阵列的接收信号，将整个天线阵列上的空间非平稳信道估计问题转化为各个子阵列上的空间平稳信道估计问题。然后，基于SOMP算法实现对各子阵列稀疏信道支撑集的获取。最后，利用获取的支撑集构造简化码本，并利用VBI迭代更新码本矩阵和复路径增益期望矩阵，实现各子阵列上的信道估计，进而获得整个阵列上的估计信道。仿真结果表明，与GP-SOMP算法、GP-SIGW算法相比，所提出的信道估计方案在信道估计的归一化均方误差（normalized mean square error，NMSE）上均有明显的性能提升。关键词：XL-MIMO;近场;空间非平稳;信道估计;同步正交匹配追踪;变分贝叶斯推断0|0|0更新时间：2026-07-21
- 摘要：在毫米波雷达系统中，近距离高精度测距是一项关键技术。然而，现有高精度测距算法计算复杂度较高，难以在资源受限的嵌入式平台上有效部署。为此，提出一种融合Macleod插值与Chirp-Z变换（Chirp-Z transform，CZT）的Macleod-CZT（MCZT）距离估计算法。该算法采用“粗估-细化-精插”三级级联结构，通过融合Macleod的插值修正与CZT的频域细化能力，有效抑制离散采样引起的栅栏效应。在ADT6101P雷达系统上的实测结果表明：在低变换点数（M=32）配置下，MCZT算法在低信噪比（signal-to-noise ratio，SNR）与非整数频点等复杂条件下表现出更优的测距精度。在未引入明显额外计算负荷的前提下，MCZT算法的实测误差可稳定控制在20 mm以内，为资源受限的毫米波雷达系统提供了一种高效、实用的测距方案。关键词：毫米波雷达;Macleod算法;Chirp-Z变换;频率估计2|0|0更新时间：2026-07-21
- 摘要：随着光传送网（optical transport network，OTN）网络向高阶自智生态演进，OTN健康度模型的预测准确度直接关系到网络优化决策的可靠性。为突破传统通用时间序列增强方法缺乏物理约束的局限，提出一种基于数据增强技术与OTN物理传输特征相结合的健康度模型准确度测评方法。该方法基于OTN关键性能参数的物理变化规律设计基底函数，结合函数发生器与光网络仿真器，构建“物理引导—数学变换—光域验证”的数据增强机制，生成高保真合成数据集，模拟渐变、突变等多种性能变化场景，形成用于模型训练与验证的基准数据集。此外，详细设计了包含数据加载、增强、处理、模型训练与测评的完整流程，并通过实验验证了该方法的有效性。关键词：光传送网;数据增强技术;健康度模型;性能预测;长短期记忆网络0|0|0更新时间：2026-07-21
- 摘要：随着在线教育的迅速发展，准确建模学习者的知识状态并为其提供个性化支持已成为实现高效教学的关键。知识追踪旨在基于学生的历史答题数据，动态建模其潜在知识状态。近年来，尽管Transformer模型以其卓越的序列数据处理能力被引入知识追踪领域，但其在处理长序列时仍面临计算复杂度高、预测准确率有限等挑战。对此，提出一种融合稀疏注意力机制的Transformer知识追踪模型——SATKT（sparse attention Transformer knowledge tracing）模型。该模型通过问题知识嵌入模块，从题目和知识点两个层面全面刻画学生的知识状态演化过程；引入稀疏注意力机制，有选择性地关注关键交互信息；结合混合损失函数，实现多目标联合优化，进一步提升模型的收敛稳定性与预测精度。在4个知识追踪数据集上的实验结果表明，SATKT在AUC指标上相较现有主流模型平均提升约1.33%，在ACC与RMSE指标上也表现更优，展现出更高的预测准确率与更强的泛化能力。本研究为智慧教育场景下的个性化学习分析提供了一种有效且可扩展的新思路。关键词：知识追踪;Transformer;智慧教育;稀疏注意力机制0|0|0更新时间：2026-07-21
- 摘要：随着互联网和通信技术的迅速发展，段路由IPv6（segment routing over IPv6，SRv6）作为一项革新性网络技术，简化了网络结构，提高了网络拓扑的灵活性和可编程性，可满足更多新业务的多种需求。而传统的静态策略无法实时响应庞大且复杂的网络状态变化，同时网络流量难以实时监测和预测，且网络优化通常需要在多个相互冲突的目标之间权衡。为此，提出了一种基于时空混合神经网络与增强型强化学习相结合的SRv6动态优化框架，利用长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络和图卷积网络（graph convolutional network，GCN）捕捉网络流量的时空特征，进一步通过特征融合得到网络性能指标。再使用增强型Q学习算法与环境交互，获得最优策略。实验结果表明，所提算法较基本Q学习的算法速度有所提升，且保持较高的带宽利用率，为提升SRv6效率提供了技术参考。关键词：段路由IPv6;强化学习;动态优化;网络流量0|0|0更新时间：2026-07-21
- 摘要：针对电信诈骗话术快速演化、传统方法依赖大量标注样本以及基于大模型的端到端识别存在幻觉风险等问题，提出一种基于大语言模型与事件演化图谱的诈骗电话识别方法。该方法引入单类学习思想，在无需负样本的条件下，利用大语言模型的零样本能力，将主叫话术抽象为标准化的动宾短语事件演化链，通过语义相似度融合构建可增量扩展的事件演化图谱，并采用关键事件节点匹配与连通性检测进行风险判别。实验结果表明，该方法的F1值在2 000条样本规模下达84.84%，在8 000条样本规模下可提升至91.46%，性能随样本规模增长呈现一定的缩放律特征。该方法为识别持续演化的复杂诈骗行为提供了精准且具有扩展性的技术路径。关键词：大语言模型;事件演化图谱;诈骗电话2|0|0更新时间：2026-07-21
研究与开发
- 摘要：5G网络的多元化业务需求推动了超可靠低时延通信（ultra-reliable low-latency communication，URLLC）与增强型移动宽带（enhanced mobile broadband，eMBB）的协同发展，服务质量（quality of service，QoS）保障与业务调度技术成为解决异构业务资源竞争的核心。系统地梳理了5G QoS与业务调度的技术背景、核心原理及标准体系，深入地分析了传统调度算法与智能优化方案的技术特性。通过对比不同发展时期业务调度的典型方案，结合3GPP标准框架与实际应用场景，揭示了深度强化学习驱动的动态资源分配在工业自动化、智能交通等领域的应用挑战与发展机遇。在此基础上，从URLLC和eMBB根本性资源冲突的视角重新构建了业务调度技术的分类框架，系统性地梳理了传统调度机制、新无线（new radio，NR）共存机制与智能调度之间的演进逻辑，并结合3GPP Release 15-19的标准演进，总结了其对业务调度策略的关键影响，最终提出了面向6G的智能调度关键研究方向和结构化问题。关键词：5G;服务质量;业务调度;优先级45|24|0更新时间：2026-07-21
- 摘要：随着人工智能（artificial intelligence，AI）技术在电信行业的快速应用，大模型软件安全作为“底座安全”，治理需求日益凸显。人工智能物料清单（artificial intelligence bill of material，AIBOM）作为软件物料清单（software bill of material，SBOM）的延伸，能够系统化呈现组件、模型与数据等信息，成为保障大模型软件可信与合规的关键抓手。首先，梳理了AIBOM的定义、核心要素以及其与传统SBOM的区别，强调其在大模型软件安全治理中的战略价值。其次，通过行业案例分析，总结了AIBOM落地过程中的技术与治理难点。在此基础上，从电信运营商视角出发，探讨了大模型软件安全治理的独特挑战，并阐述了AIBOM在应对AI资产透明度、跨部门协同和合规监管等问题上的核心作用。最后，以中国电信实践为例，展示了其在标准政策、工具链与风险管控方面的探索经验，并提出了未来演进方向。关键词：AIBOM;人工智能安全;电信运营商;软件安全治理0|0|0更新时间：2026-07-21
- 摘要：针对我国近年算网融合及算网基础设施发展的背景，阐述了异构算力调度的系统定位和功能架构，提炼了系统实现的4项关键组件，包括屏蔽异构算力差异的算力调度适配器、基于调度算法执行两级调度的作业调度控制器、提供算力感知和算网路由功能的算网资源编排模块、实现算力交易一体化服务的算力服务3中心模块，针对调度效果多维约束给出了一套多目标调度算法模型。结合“东数西算”、人工智能（artificial intelligence，AI）训推协同、超算互联、视频直播等场景探讨了异构算力调度的重要作用，结合工程实践给出了实际部署案例，并对异构算力调度在算网融合演进中的创新和应用前景进行了总结。关键词：算网融合;异构算力调度;跨域调度;算网协同0|0|0更新时间：2026-07-21
工程与应用
- 技术支持由北京北大方正电子有限公司提供 京ICP备09064830号-19
京公网安备11010802024621 - 本系统建议在Chrome、 IE9+ 以上版本浏览器阅读本站内容，360浏览器请切换至极速模式
- Cookies帮助我们提供服务并提供个性化体验。使用本网站，即表示您同意我们使用Cookies
- 总访问量：1199133 今日访问量：688
0