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- 摘要：超强台风一直以来严重威胁着沿海地区配电系统的稳定运行，配电通信网的容灾能力逐渐成为保障灾后抢修效率的关键。然而，现阶段配电系统面向超强台风的电网-通信网耦合机制不甚明晰，难以保障配电通信网容灾规划经济性。为此提出了一种适应超强台风的配电通信网经济性容灾规划方法，通过构建基于冗余本地应急通信的容灾规划系统模型，建立面向超强台风情景的配电通信网可靠性评估体系，以成本最小化作为优化目标，基于分层解耦机制进行高效求解。仿真分析表明所提方法可在保障目标可靠性的基础上，通过优化锚点及应急通信模块分布显著降低部署成本。所提方法可有效实现适应超强台风的配电通信网经济性容灾规划。关键词：容灾规划;经济性;K-means;启发式算法;超强台风;配电通信网0|0|0更新时间：2026-04-15
- 摘要：云存储的普及与数据所有权转移需求的增长，使得支持所有权转移的远程数据完整性验证成为保障云数据安全的关键技术。然而，现有方案普遍存在数据所有者计算负担重、依赖不可信第三方审计者、通信开销大以及缺乏有效的不可否认性机制等问题。为解决上述挑战，提出了一种基于可信执行环境的支持所有权转移的远程数据完整性验证方案。该方案将完整性验证与所有权转移过程中的所有关键计算任务安全地卸载至云服务提供商平台的TEE内执行。基于除TEE的隔离保护外所有实体均不可信的强威胁模型进行了形式化安全分析，并利用Intel SGX开发了原型系统，通过与多种代表性方案进行对比实验以评估其性能。实验结果表明，该方案在标签生成等阶段的计算效率优于对比的方案，计算开销降低幅度在10.1%至86.4%之间，同时实现了云服务提供商与验证者之间的零通信开销。关键词：远程数据完整性验证;所有权转移;可信执行环境;云存储安全2|0|0更新时间：2026-04-14
- 摘要：网络攻防平台是支撑网络安全对抗演练、提升实战能力的关键载体。本文聚焦于人工智能技术对网络攻防平台的赋能路径与体系化构建方法，针对传统平台在动态演化、场景多样性与评估维度等方面的局限，研究融合多智能体系统、强化学习与大语言模型等关键技术，提出一种集成智能攻击模拟、自适应防御决策与自动化评估反馈的分层可配置平台架构，并设计了基于模仿学习与终身学习的层次化智能体训练机制。该平台能够动态生成高逼真攻击链、实现跨域协同防御与多维度量化评估，从而有效提升攻防演练的实战性与训练精准度。通过策略库、环境仿真及评估体系的场景化配置，该架构可灵活适配教育、科研与产业演练等多元应用需求。本文进一步剖析了平台面临的可解释性、仿真真实性、数据隐私与伦理规范等关键挑战，并从可解释人工智能、数字孪生、隐私计算及标准化协同等方面展望了未来研究方向，以期为构建下一代自适应、可持续演进的新型网络防御体系提供理论支撑与实践参考。关键词：人工智能;网络攻防平台;多智能体系统;自适应防御;人才培养2|0|0更新时间：2026-04-14
- 摘要：可信数据空间是促进数据流通利用，充分释放数据要素价值的重要基础设施。可信数据空间的构建面临可信数据空间运营方、数据托管方、数据提供方、数据使用方等多个参与方之间的协同问题，数据以外包方式流通过程中的隐私保护问题，以及数据“三权”（数据持有权、数据使用加工权、数据产品经营权）分置在可信数据空间中的实现问题。针对上述问题，本文提出了一种面向可信数据空间的基于属性加密的数据安全托管方案。方案设计了可信数据运营方对数据托管方的授权机制，并将数据托管方授权证书嵌入基于属性加密的访问控制过程中，在访问控制过程中实现对数据托管方的认证；在基于属性访问控制的基础上增加基于权限的访问控制结构，实现可信数据空间中的“三权”分置。安全性分析及实验证明，本方案实现开销较小且能够提供不低于CP-ABE的安全性，具备在可信数据空间中良好的应用价值。关键词：数据流通;访问控制;可信数据空间;CP-ABE2|0|0更新时间：2026-04-14
- 摘要：5G网络的多元化业务需求推动了超可靠低延迟通信（URLLC）与增强移动宽带（eMBB）的协同发展，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。本文系统梳理5G QoS与业务调度的技术背景、核心原理及标准体系，深入分析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业务调度技术的分类框架，系统性梳理传统调度机制、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，总结其对业务调度策略的关键影响，最终提出面向6G的智能调度关键研究方向和结构化问题。关键词：5G;QoS;业务调度;优先级0|0|0更新时间：2026-04-14
- 摘要：在证券行业数字化转型加速的背景下，智能运维已成为保障金融系统稳定性与业务连续性的关键支撑。针对传统运维模式存在的知识孤岛、人工经验依赖强、实时响应能力不足等问题，本文提出一种融合大语言模型与检索增强生成技术的智能运维解决方案。该方案构建了“数据-模型-能力-应用”四层架构：数据层实现多源异构运维数据的标准化治理；模型层依托大模型提供语义理解、逻辑推理与内容生成能力；能力层封装知识管理、知识增强引擎、智能问答、诊断分析及报告生成五大核心模块；应用层通过统一工作台提供知识检索、故障定位、监控预警等运维服务。应用实践表明，该方案有效提升了知识问答准确性、故障定位效率与预警时效性，为证券行业构建安全可控的智能化运维平台提供了可复用的技术框架与实践路径。关键词：大语言模型;RAG;人工智能;智能诊断;智能运维1|0|0更新时间：2026-04-14
- 摘要：本文提出了一种基于匿名享乐博弈的分布式多智能体任务分配算法，结合基于Q-Learning的多目标权重自动调整策略与对数线性学习算法，在任务动态引入和奖励动态变化的场景下，实现智能体间的自适应任务分配。通过将分配给同一任务的智能体视为一个联盟，将原来的任务分配问题转化为联盟形成博弈问题，其目标是找到最优的联盟结构，可以最大化系统效用，同时保证最小化智能体的移动距离与完成任务的时间成本。实验结果证明，基于匿名享乐博弈的分布式多智能体任务分配算法在多智能体任务分配中表现出较好的性能，在实验环境下具有较低的移动距离与完成任务的时间成本，与经典任务分配算法相比，效果提升了5.85%-19.14%。初步验证了该策略在应用中的优越性和稳定性。关键词：匿名享乐博弈;对数线性学习;Q-learning;任务分配0|0|0更新时间：2026-04-14
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- 摘要：通过在传统智能反射面（IRS）中引入少量有源器件，半有源IRS可缓解信道估计挑战，从而增强IRS的工程可部署性。然而，现有研究尚未系统地考虑有源器件部署策略对信道估计的影响，使得在实际应用中难以平衡估计精度、有源器件数量、算法复杂度和导频开销之间的矛盾。针对上述问题，本文利用信道矩阵的低秩先验及其协方差矩阵的Toeplitz结构特性，提出一种面向半有源IRS的低导频、低复杂度超分辨率信道估计方案。仿真结果表明，本方案通过利用低秩矩阵补全理论与Toeplitz矩阵的结构特点设计采样方案，有针对性地配置有源器件的位置和数量，缓解导频开销问题，实现信道参数的超分辨率估计，并通过一系列低复杂度算法显著降低现有方案复杂度。关键词：半有源智能反射面;Toeplitz结构;超分辨率信道估计;低秩矩阵补全51|13|0更新时间：2026-04-09
- 摘要：算力网络深度融合了云端、边缘与终端原本分散且异构的计算资源，满足了新兴业务对数据实时处理与高效分发的要求。标识解析服务是提供数据存储和检索以支持这些功能的基本前提。关键的问题是构建一种高效的数据索引机制，来响应数据的检索和存储，无论数据在算力网络中是如何缓存的。因此，基于坐标索引方法（Coordinate-Indexed Name Resolution，CNR）提出了一种低延迟的算网标识解析机制。通过构造基于地理路由的三角剖分（Delaunay Triangulation，DT）图，在CNR维护的虚拟空间上响应来自算力节点的任何查询请求，极大减少跨服务器检索数据的路径长度，从而实现高效的标识解析服务。实验表明，与现有的解决方案相比，采用CNR机制进行的算网标识解析缩短了41.61%的查找路径和57.19%的响应时间。关键词：算力网络;数据共享;低时延;算网标识解析4|0|0更新时间：2026-04-09
- 摘要：为实现IMT-2030（6G）普惠智能愿景，提出一种内生智能（AI-Native）核心网架构，该架构具有多智能体协同特征。基于服务化架构，通过定义意图受理（AIEF）、智能控制（ACF）与资源管理网络功能（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。为验证架构可行性，选取意图驱动子网生成任务作为典型任务，搭建整体系统验证架构所提注册、编排、UE接入基本功能。针对6G逻辑子网构建需求，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。在意图解析阶段，利用大模型常识推理能力将非结构化意图解析收敛为标准化策略契约，推理时延平均为1744.9ms；在子网规划与生成阶段，由两个智能体协同推理完成子网自动化规划与生成，子网生成时延平均为185.7ms，1000条不同意图的子网生成成功率为96.6%。验ss证表明，所提架构与机制可实现基于自然语言的意图表述到子网实例的生成闭环，验证了未来网络引入AI智能体实现内生的可行性。关键词：6G;移动通信网络;意图驱动;子网生成;智能体4|1|0更新时间：2026-04-09
- 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9|13|0更新时间：2026-03-31
- 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：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3|0|0更新时间：2026-03-31
- 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21|10|0更新时间：2026-03-31
- 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、缺少有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5|15|0更新时间：2026-03-31
- 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。针对因异构任务卸载决策不合理而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）的卫星-地面边缘计算网络（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，通过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20|8|0更新时间：2026-03-31
- 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;TD313|16|0更新时间：2026-03-31
- 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3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6|11|0更新时间：2026-03-31
- 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 control，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，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16|16|0更新时间：2026-03-31
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