电信科学

确定性网络技术综述

段晓东, 刘鹏, 陆璐, 孙滔, 李志强

2023, 39(11): 1-12. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023235

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确定性网络的提出是为了满足如音/视频、工业控制、电力保护等业务的大带宽、低时延、高可靠性等需求。新型业务如虚拟/增强现实、云游戏等的兴起，丰富了确定性网络的应用场景，同时也扩展了确定性网络技术的应用范围。针对当前应用场景、技术标准以及产业发展的全局考虑，分析了面向不同场景的强弱确定性需求和特性，以及对应的科学性和工程性确定性网络技术，提出了多样化确定性网络发展路径，并展望了面向6G、算力网络的确定性网络组合技术发展。

空天地一体化确定性网络研究

彭国宇, 汪硕, 李桂珍, 文昱涵, 黄韬

2023, 39(11): 13-26. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023238

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随着互联网从消费型网络向生产型网络升级，新兴行业应用需要差异化的确定性服务质量保障以及全时空范围的通信能力。如何实现泛在多域网络的异构兼容，支持空天地一体化网络（SAGIN）节点间的确定性传输成为当前的重要研究问题。首先分析了面向6G全域新兴应用场景的确定性服务质量保障需求，然后提出了包含全域协同网络管控层、多域动态确定性融合层、泛在异构确定性组网层的分层空天地一体化确定性网络架构，并研究相应场景的“固移卫”融合确定性网络关键技术，最后研判了空天地一体化确定性网络的挑战和发展趋势。

面向广域确定性网络的控制面技术研究

石鸿伟, 陈庆强, 程智炜, 黄韬

2023, 39(11): 27-38. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023242

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数据要素的高效配置对于实现传统产业数字化转型尤为重要。网络的供给能力不仅要求数据报文的低时延、大带宽特性，更需要数据报文的低抖动和确定性。确定性网络技术是构建无损、确定、可靠的广域传播能力的关键。提出了面向广域确定性网络的控制面关键技术及设计思想，并详细阐述了实现确定性网络感知、业务规划和流量调度的具体方案。通过开展试验验证和应用测试，证明了系统结构的有效性，满足确定性网络的管理和调度需求。

面向广域RDMA的确定性网络需求与技术

赵俊峰, 李芳, 叶晓峰, 江淞

2023, 39(11): 39-51. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023248

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随着生成式人工智能（artificial intelligence generated content，AIGC）大模型和智能计算应用的高速发展，面向广域远程直接存储器访问（remote direct memory access，RDMA）的确定性网络技术成为近期智算中心互联的研究热点。首先分析了广域 RDMA技术发展路线、实现方案和技术挑战，然后研究广域 RDMA部署时面临的各类网络问题，通过搭建实验室和外场测试环境开展了一系列测试验证，分析提出了广域RDMA的确定性需求特性和边界性能指标，最后对面向广域RDMA的确定性网络技术进行了总结和展望。

Auto-learning TSN：时间敏感网络（TSN）的可用性优化

王童童, 张嘉怡, 陈李昊, 耿雪松

2023, 39(11): 52-58. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023245

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许多网络应用（如工业控制）都要求网络提供确定性的传输服务，传统的统计复用网络无法满足这一类应用需求。IEEE 802.1时间敏感网络（TSN）相关标准和研究能够在以太网上提供确定性的网络服务。简述TSN的基本原理，利用网络演算对TSN中的关键排队机制进行了定量分析，并提出自学习TSN机制，通过网络智能化自适应支持非TSN端侧设备组网，结合时延保证算法形成端到端TSN方案，为TSN技术的进一步推广和应用打下了基础。

基于OMNeT++的大规模确定性网络仿真实践

高陈强, 朱向阳, 喻敬海

2023, 39(11): 59-68. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023239

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时间敏感网络（TSN）和确定性网络（DetNet）是确定性网络整体解决方案的重要组成部分，目前产业界还缺少这两种技术在大规模联合组网方面的研究。在 OMNeT++仿真平台基于时隙调度实现了 TSN 和DetNet 联合组网的确定性转发，并打通了控制器和仿真系统的通道，实现了转控协同的确定性仿真网络。重点介绍了对于仿真系统的改造，以及基于此的大规模跨域场景下确定性业务的端到端时延和抖动性能研究。结果表明，在大规模跨域场景下，时隙调度的机制可以提供端到端的确定性业务保障。

基于轻量级CNN和信道特征辅助的多用户物理层认证机制

王延坤, 郭登科, 马东堂, 熊俊, 张晓瀛

2023, 39(11): 69-79. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023240

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针对目前物理层的用户认证算法存在的鲁棒性差、复杂度高等问题，提出了一种轻量级卷积神经网络（CNN）信道特征提取算法，通过改变网络输入形式减少训练所需要的信道状态响应，同时基于该算法建立了一种多用户物理层信道特征辅助的认证机制，设计了从用户注册到认证的详细过程，并在线完成多用户认证及网络参数更新。仿真结果表明，所提算法能够完成多用户身份认证，在较小的训练轮次下获得良好的检测性能，且比现有的多用户认证算法需要的训练样本少。

基于修正牛顿法的大规模MIMO低复杂度混合预编码算法

胡博, 王安定, 魏贵义

2023, 39(11): 80-95. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023186

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针对大规模多输入多输出（multiple-input multiple-output，MIMO）系统，提出了一种基于修正牛顿（modified Newton，MN）法的相位跟踪算法，有效地解决了传统高性能混合预编码方案中的高计算复杂度问题。该算法从子维度向量恢复的角度优化模拟预编码矩阵。在每个子维度优化中，采用相位跟踪方法将模拟预编码向量的恢复转化为无约束的非线性优化问题，并利用 MN 法进行求解。同时，应用 Gerschgorin’s Disk 定理和Hermitian矩阵分块求逆引理，分别降低了MN法中计算修正因子以及Hessian矩阵求逆的计算复杂度。实验结果表明，与仿真中几种传统的高性能混合预编码方案相比，所提算法具有更高的频谱效率和更低的计算复杂度。

用于攻击深度哈希图像检索模型的双分支自编码器网络

符思政, 曹春杰, 刘志远, 陶方舰, 孙敬张

2023, 39(11): 96-106. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023246

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由于其强大的表示学习能力和高效的计算能力，基于深度学习的哈希（深度哈希）方法在大规模图像检索中被广泛应用。然而，对深度哈希模型的安全性研究较少。提出了双分支自编码器网络（DBAE）来研究这种检索的目标攻击。DBAE 的主要目标是生成难以察觉的对抗样本作为查询图像，使深度哈希模型检索的图像在语义上与原始图像无关，与目标图像相关。大量实验证明，DBAE 可以成功地生成具有小扰动的对抗样本来误导深度哈希模型，验证了这些扰动在各种设置下的可迁移性。

采用恒Q调制包络的合成语音伪装检测方法

徐嘉, 简志华, 金宏辉, 吴超

2023, 39(11): 107-115. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023187

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针对传统的声学特征参数对合成语音伪装检测时存在的准确度低、未知类型合成语音检测效果较差、在噪声环境中表现欠佳的情况，提出了一种采用恒Q调制包络（constant Q modulation envelope，CQME）的合成伪装语音检测方法。该方法基于语音时域包络中包含的丰富信息，而合成语音与真实语音的包络在细节上存在较大差异，利用恒Q变换（constant Q transform，CQT）得到语音调制包络谱，并计算每个频率成分的均方根，获得CQME特征向量。再用该特征向量训练随机森林分类器，实现真伪语音的判别。实验结果表明，在ASVspoof 2019数据集上，CQME特征训练的随机森林具有较高的检测性能，对未知类型的合成语音也具有较好的检测效果。并且在多种噪声条件下，该方法仍表现出较高的检测性能，具有很好的噪声鲁棒性。

基于计数布隆过滤器的属性基多关键词可搜索加密方案

李志单, 陈勇群, 王巍

2023, 39(11): 116-127. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023237

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为解决传统公钥密码体制下的可搜索加密方案检索效率低、关键词索引存储开销大、索引不支持动态更新等问题，基于计数布隆过滤器良好的空间和时间效率判断元素是否属于某个集合的特性，将此特性应用于可搜索加密建立关键词索引，即将关键词集合映射到一个二进制向量中，从而降低关键词存储开销；同时，利用计数布隆过滤器可删除的特性实现关键词索引的动态更新。此外，为防止敌手通过统计分析手段从二进制向量中推断出关键词明文信息，将二进制向量利用置换进行盲化，然后将置换利用属性加密进行秘密共享，合法用户正确生成关键词陷门后，服务商基于用户的关键词陷门帮助用户完成关键词匹配查询。最后，安全性分析和仿真实验证明了方案的安全性和高效性。

基于自注意力机制的大规模MIMO信道状态信息特征向量反馈方法

杨蓓, 梁鑫, 尹航, 蒋峥, 佘小明

2023, 39(11): 128-136. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023247

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大规模多输入多输出（MIMO）系统可以为5G和未来无线通信系统提供令人满意的频谱效率的增益。在频分双工（FDD）模式下，需要将下行信道状态信息（CSI）的特征向量精确地反馈到基站侧以获得这种增益。为了提升下行 CSI 特征向量的反馈精度，提出了一种基于自注意力机制的 CSI 反馈方法 SA-CsiNet。SA-CsiNet通过分别在编、解码器部署自注意力模块实现CSI的特征提取和重构。仿真实验结果表明，相较于码本和传统的深度学习CSI反馈方案而言，SA-CsiNet能够提供更高的CSI重建精度。

5G定位关键技术与标准进展

李健翔, 贾艺楠, 田晓阳, 任斌, 任晓涛, 全海洋

2023, 39(11): 137-144. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023236

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5G网络在多种场景下提供位置服务，并对定位性能提出严格的要求。首先，结合3GPP 5G高精度定位的标准制定过程，介绍了3GPP定位性能需求和5G定位各个标准版本的定位功能规划；其次，重点介绍了5G网络辅助北斗全球卫星导航定位关键技术和标准进展；然后，分析了基于5G侧行链路信号定位的网络架构、关键技术和标准进展；最后，对6G定位标准演进发展方向进行了展望。

5G远端干扰管理功能研究与智能网络优化

汪汀岚, 高峰, 吕沛锦, 吴泰然, 李文丽

2023, 39(11): 145-152. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023243

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为了对抗大气波导干扰对5G网络的影响，3GPP定义了远端干扰管理（remote interference management，RIM）的相关功能。基于此功能，研究了大气波导标识号（set identity document，SetID）与基站标识号（the next generation node B identity document，gNBID）的自动化映射方案，实现了SetID在不同大气波导干扰区域的复用，实现了效率与唯一性的中和。分析基站远端干扰测量数据，总结了大气波导干扰智能定位与识别方法，并且实现了施扰源基站的智能网络优化流程。为5G大气波导干扰的靶向治理提供了有效的操作方案，解决大气波导干扰对5G行业发展的制约。

基于5G语音质差自适应算法研究及应用

赵宇翔, 纪雅欣, 余立, 周天一, 周航

2023, 39(11): 153-163. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023249

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MOS 通常被业界用于评价语音质量，它能够客观公正地反映用户语音业务的感知。通过路测获取数据的方式难度大、成本高，通常采用训练好的监督学习模型预测MOS。但运营商语音数据存在MOS低分数据占比低和时序变化的特性，这种数据特性影响了模型预测的精度和泛化性。在研究现有运营商数据采集系统和机器学习算法的基础上，提出了一种面向5G语音质差MOS评估的自适应算法。首先，基于全参评估的 POLQA 算法测试设备获取训练数据，保证了训练样本的准确性；其次，通过数据增强的方法，解决了质差样本获取难度大的问题；最后，基于自适应算法选型实现周期性动态地根据数据特征的时序变化选择最佳MOS预测模型，实现5G语音质量规模化、智能化的评估。

供电所末端业务融合数字引擎研究及应用

赵永良, 牛垣绗, 王显锋, 廖勤武, 方军帅

2023, 39(11): 164-173. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023241

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针对基层供电所普遍存在的业务系统数量多、移动应用体验差、系统线上不联动、系统数据获取难等问题，研究了零代码技术和机器人流程自动化（robotic process automation，RPA）技术的创新运用，建设供电所末端业务融合数字引擎，实现基层员工零代码方式自主构建工单应用，对工单进行全流程管控，并且工单可以跨内外网协同联动。通过在电费、计量、物资等各个专业的应用，实现基层常用业务的工单化、线上化、自动化，为基层减负增效。

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