电信科学

无人机隐蔽通信网络研究综述

白恒志, 王海超, 李国鑫, 龚玉萍

2023, 39(8): 1-16. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023162

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无人机通信网络是未来空天地一体化网络的重要组成部分，是实现通信网络全球全域三维立体泛在覆盖的有效支撑。无线信道的开放特性致使无人机通信网络易遭受非法用户恶意攻击。隐蔽通信技术为提升无人机通信网络安全防御和隐私保护能力提供了极具前景的创新性解决思路，但无人机系统机动性特点与隐蔽通信场景需求相互交叠的特性带来严峻挑战。分别从场景需求、主要挑战、体系架构和关键技术等维度对无人机隐蔽通信网络进行分析讨论，重点探讨了无人机隐蔽通信网络资源管理模型、效能表征和关键技术，尝试勾勒出无人机隐蔽通信网络的整体框架和未来发展方向，以期为后续展开无人机隐蔽通信研究提供方向性指引。

基于干扰感知的多星协同跳波束资源分配

胡金龙, 刘继红, 周一青, 曹欢, 刘子凡, 赵佳伟, 原进宏

2023, 39(8): 17-28. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023161

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跳波束（beam hopping，BH）技术是解决低地球轨道（low earth orbit，LEO）卫星资源分配的波束个数受限及传输需求不均匀问题的关键技术，但是现有研究仅考虑了单颗LEO卫星的跳波束资源分配，即一颗卫星服务一个地面区域的跳波束资源分配方案。然而实际的LEO卫星覆盖是由多个轨道上的多颗卫星同时协同覆盖的。现有方案仅考虑单颗卫星的跳波束资源分配，会带来卫星间的波束干扰，导致通信质量下降，吞吐量降低。针对上述问题，提出了基于干扰感知的LEO多星协同跳波束资源分配（IARA-BH）方案，在满足用户需求的前提下，以优化网络的干扰分布水平、提升网络系统吞吐量为目标，寻找最优的跳波束资源分配方案。仿真结果表明，相比较仅考虑单星的跳波束资源分配方案，多星协同跳波束资源分配方案的平均信号干扰比（signal to interference ratio，SIR）提升了15.52%，同时系统吞吐量提升了5.72%。

时间敏感网络中的冗余机制研究综述

彭紫梅, 寿国础, 郭梦杰, 刘雅琼, 胡怡红

2023, 39(8): 29-42. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023159

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许多网络应用，如工业控制、自动驾驶等对网络的可靠性要求很高，时间敏感网络（TSN）是基于标准以太网架构演进的新一代网络技术，包含了可靠性的帧复制和消除（FRER）的冗余机制。首先对 TSN标准中的冗余机制进行阐述，包括发展过程、相关标准和研究现状，然后对TSN中的空间冗余与时间冗余机制进行分类阐述与分析，最后对时间敏感网络的冗余机制的未来发展和应用场景做出展望，提出一些启发性的研究方向和思路。

5G MEC安全评估体系与方法研究

卢秋呈, 唐金辉, 鲍聪颖, 吴昊, 伏玉笋

2023, 39(8): 43-57. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023152

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多接入边缘计算（multi-access edge computing，MEC）部署在网络边缘，在实现移动网络中高效、快速的数据处理的同时，还承担着重要的安全功能，这使得MEC成为攻击者的主要目标。因此，MEC节点将面临巨大的安全风险，如何准确地评估、量化MEC安全能力是迫切需要解决的课题。为了准确地评估、量化MEC安全能力，结合MEC安全风险提出了MEC安全评估体系，该评估体系选取的评估指标较为全面地反映了MEC 的基本特性，体现了其完整的安全能力。基于此评估体系，利用层次分析法（analytic hierarchy process，AHP）和模糊评价设计了MEC安全评估方法，创新性地提出了MEC漏洞评分系统，并参考该系统的结果给出指标评价，最终计算出MEC安全能力量化值。实例结果证明了方法的有效性。

基于对比学习的社交媒体地理位置预测方法

徐永昌, 黄士多, 艾浩军

2023, 39(8): 58-68. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023154

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以往基于社交媒体文本的定位方法主要集中在将文本语义空间映射到地理位置空间，忽略了文本之间的语义相关性和地理位置之间的距离相关性。提出了一种新的无监督多层次对比学习框架，并设计了 3 个对比学习模块：语义学习模块、位置学习模块和跨层次学习模块。首先利用Transformer编码器获取文本的语义表示，以无监督的对比学习方式，聚拢位置相近文本之间的语义表示和地理表示，随后进行有监督训练，输出地理位置分类或回归结果。在4个数据集上与5个基线模型的对比实验结果表明，该框架有效地提升了社交媒体地理定位的准确性。

面向可伸缩视频编码传输的DDPG无人机服务增强机制

闫俊杰, 朱亚新, 冯艳茹, 刘汉永, 邓钧忆, 王欢

2023, 39(8): 69-81. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023158

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无人机（UAV）因其机载存储、通信和计算能力成为未来空天地一体化网络的重要组成部分。然而，现有无人机辅助的边缘网络研究总是更多地从网络的视角出发，缺少从用户视角出发带来的变革。为此，从用户角度出发，提出一种面向可伸缩视频传输的DDPG无人机服务增强机制。首先，结合无人机提出一种基于可伸缩视频编码（SVC）的弹性视频传输方法，提高用户的差异化体验。其次，以最大化用户接收增强层视频的数量为目标，提出一种基于深度确定性策略梯度（DDPG）算法的无人机路径规划设计，保证UAV对热点区域增强覆盖的有效性。仿真结果表明，所提出的算法与深度Q网络（DQN）算法、最短路径（SP）算法相比，在不同的用户分布下得到的增强层数量平均分别可以提高47.9%、76.4%，该研究达到了热点区域覆盖增强和用户差异化体验的效果。

基于混沌反向学习改进灰狼算法的移动网络调度运行信息共享方法

余昕越, 张艺镨, 张勇, 杨林, 高卫东, 郭岩

2023, 39(8): 82-90. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023164

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为了提高移动网络调度运行信息的效用程度，提出了基于混沌反向学习改进灰狼算法的移动网络调度运行信息共享方法。在研究信息内部网/省调隔离区（demilitarized zone，DMZ）、网/省调III区之间的信息共享结构的基础上，通过包含共享任务层、信息层以及用户层的三层调度网络模型实现信息共享，并确定信息效用最大化的信息调度优化目标函数，通过灰狼算法求解该目标函数，获取信息调度结果；为获取更佳的目标函数求解结果，创新性地引入混沌反向学习和信息共享搜索策略，优化灰狼算法的初始种群和交流能力，以此获取更佳的求解结果，实现信息最优共享。测试结果显示：该方法具有较好的应用性能，信息效用值均达到20以上，偏差率低于0.12、拟合优度高于0.92，能够完成不同传输模式下的信息共享，并且呈现共享信息详情。

基于图神经网络的权益推荐技术方案研究

陶涛, 李珍, 王冀彬, 徐海勇, 江勇, 陈卓, 张润波, 胡清源

2023, 39(8): 91-101. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023155

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推荐系统是实现海量互联网权益产品智能化推荐的重要手段。为了提升个性化推荐的准确率，提出了基于图计算方法的深度学习推荐系统。针对用户行为数据存在多源异质的特性，基于深度学习图表示技术，对用户多维特征及权益产品之间的多种交互方式进行图结构化信息抽取及异质图建模，构建用户权益多元关系图谱，实现了各类交互信息（如用户—App、App—套餐、用户—套餐）的有效聚合。通过构建异质图卷积神经网络，学习各类异质性节点的高维特征向量，挖掘用户潜在偏好行为，提供具有较强可解释性的推荐链路，进而大幅提升推荐成功率并产生经济价值。

电子档案信息化数据自适应无迹卡尔曼滤波降噪算法

周婷

2023, 39(8): 102-108. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023151

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针对降噪过程极易丢失原始数据，产生粗大误差后数据的噪声协方差初始值偏差的问题，研究了电子档案信息化数据自适应无迹卡尔曼（Kalman）滤波降噪算法。电子档案信息化架构包含数据层、业务层、用户层，数据层根据用户层的用户数据请求，完成电子档案信息化数据预处理、决策、监测、分析等，通过拉以达（Laida）准则对电子档案信息化数据提出假设，获取标准偏差概率，确定区间剔除粗大误差，应用Sage-Husa滤波器估计剔除粗大误差后数据的噪声协方差、抑制初始值偏差，最大限度地保留其原始数据，利用无迹卡尔曼算法，实时估计电子档案信息化数据的未知噪声特性，完成电子档案信息化数据降噪，并通过虚拟感应服务连接数据层、用户层、业务层，在业务层呈现用户所需电子档案信息。实验结果表明，该算法能够有效去除电子档案信息化数据的多种噪声，并保留有效数据。

面向智慧博物馆的基于毫米波雷达稳健的手语识别

赵学荣, 王旋, 刘彤, 郑霞, 江翼成

2023, 39(8): 109-117. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023144

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智慧博物馆是利用物联网、人工智能等设备或技术，构建人、物、空间信息交互通道的博物馆新形态。手语识别技术既能让听障语障观众无障碍参观博物馆，也有助于解析观众自然状态下的手势互动。然而，基于摄像头或可穿戴设备的方法在博物馆中可能有隐私安全或使用不便等问题。提出一种基于毫米波雷达稳健的手语识别方法，首先提取不同手势相对于雷达距离和速度随时间变化的特征，其次采用基于物理意义的增强处理，最后设计残差网络进一步剔除两种特征预处理后的与环境相关信息，对其进行特征融合并实现分类。实验表明，该方法可以有效识别手语，在测试环境和用户位置改变时也能达到平均 90%以上的精度，为智慧博物馆的手语手势识别提供了一种新方法。

IPv6远程监控网络下无状态通信数据的多尺度离群点挖掘算法

刘琨, 张晓涵, 曹汝坤, 李帅

2023, 39(8): 118-126. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023149

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为了准确挖掘离群点，降低离群点对通信数据造成的影响，对IPv6远程监控网络无状态通信数据多尺度离群点挖掘算法进行了研究。通过IPv6远程监控网络获得无状态通信数据，依据提取的无状态通信数据的季节性、趋势性和自相似性特征，运用傅里叶变换将无状态通信数据分为两类。再用K均值法对两类分别进行聚类，确定无状态通信数据的邻域，将其作为基础。采用卷积神经网络对无状态通信数据进行离群点挖掘，初始化卷积神经网络；根据卷积神经网络输出值，判别该网络是否符合停止条件，反复重复卷积神经网络的运算步骤，挖掘全部离群点，实现无状态通信数据多尺度离群点挖掘。实验结果表明，无状态通信数据类别的个数越少，挖掘效率越高；所提方法能准确挖掘IPv6远程监控网络无状态通信数据多尺度离群点的个数，准确分析离群原因。

通算一体驱动的算力内生网络技术与应用

孙杰, 马雷明, 杨爱东, 叶晓舟, 吕鹏, 王志刚, 欧阳晔

2023, 39(8): 127-135. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023153

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全球通信业均开展 6G 潜在技术架构与关键技术的研究与探索，其中通过通算一体更好地赋能各项6G网络新技术和新业务，从而进一步实现6G智能普惠愿景已成为业界共识。因此，如何实现通信与计算的深度融合与实时协同，以满足动态复杂网络环境下的新业务超低时延与算力实时响应等需求，成为通算一体的挑战与关键。提出一种通算一体驱动的算力内生网络，其通过算力时分复用与智能通算调度技术实现了基站的通信与计算算力解耦、算力池化与算力智能调度，从而实现基站同时支持通信与计算业务。该技术已经过验证并试点应用，实验与试点结果表明，算力内生网络技术可有效提升无线网络的算力效率，并实现基站同时支持通信与计算业务，助力6G通算一体演进。

基于策略约束强化学习的算网多目标优化研究

沈林江, 曹畅, 崔超, 张岩

2023, 39(8): 136-148. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023165

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算力网络需要在满足用户业务需求的基础上最大化系统性能指标，现有方法主要通过多目标加权进行转换和求解，存在超参数难以确定、跨场景适用性差等问题。在分析算网目标特性的基础上，基于策略约束强化学习，将业务需求作为约束、系统性能指标作为优化目标，通过价值—策略—超参数的多级迭代策略，实现算网对用户业务需求的期望确定性保障和对系统性能的最优化。同时，研究了针对超参数寻优的多尺度步长（multi-scale step length，MSL）方法，进一步提升了系统的稳定性和准确性。仿真结果表明，所提方法在系统架构和负载变化情况下均具有良好的收敛性和稳定性。

算力网络路由调度技术研究

庞冉, 易昕昕, 辛亮, 曹畅, 唐雄燕

2023, 39(8): 149-156. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023163

摘要 ( 230 )

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面向数字经济高质量发展需求，算力网络的研究和发展不断加速。如何实现算力与网络资源的一体化调度是算力网络研究的关键问题，介绍了算力网络演进进展，分析了算力网络资源感知和路由调度技术，提出了算力网络混合式路由调度解决方案，实现按需灵活、快速路由、易于实现的算网一体化能力。介绍了混合式路由调度方案在车联网远程驾驶场景的实现流程，在车辆移动状态下支持提供算网一体、快速调优的差异化服务。

基于国密算法的算力网络安全研究

潘洁, 叶兰, 张鹏飞, 卜忠贵

2023, 39(8): 157-166. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023160

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随着国密算法的推广，对算力网络进行了深入的研究，提出了更高效合理的算力网络安全方案，方案借助国密算法保证算力网络的数据安全及隐私。设计方案内容主要包括：通过底层资源支撑算力需求及密码调用，算力编排层提供数据算力的编排能力；同时，算力调度层智能判别算力资源调度分配的最优节点；密码加固层使用基于硬件支撑下的国密算法，借助公钥密码体制、哈希函数、数字信封、同态加密、区块链等技术，重点研究了算力网络接入安全、传输安全、数据安全及隐私保护方面的安全实现。研究方案创新性地提出了一种保障算力网络数据安全的架构及应用形式，能够满足应用层算力在大数据、智能技术等场景的需求。通过国密算法赋能算力网络，提升算力网络的安全性。

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