电信科学

卫星互联网星间激光通信的分析及建议

陈山枝, 范志文, 金家德, 曹云

2024, 40(2): 1-10. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2024033

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卫星通信和地面移动通信具有较强的互补性，卫星互联网是当前产业发展的热点，也是未来6G网络的重要组成部分。全球覆盖需要星间组网，但星间通信带宽需求与自由空间信道带来的不稳定性对空间承载网提出了新的挑战。对星间通信及其传输链路进行对比分析，提出了基于星间激光的光传送网络（OTN）承载方案，以充分发挥地面光通信的成熟产业链优势和规模经济优势，构建经济性、兼容性、扩展性强的星地一体化网络。最后展望了星间激光通信的技术演进方向，并提出了我国产业发展建议。

基于无线传播环境的无蜂窝大规模MIMO系统接入点部署优化

姜静, 刘永强, 严冯洋, 陶莎, Worakrin Sutthiphan

2024, 40(2): 11-21. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2024022

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无蜂窝大规模多输入多输出（MIMO）系统通过在覆盖区域内部署大量的接入点（AP），可以为用户提供均匀、可靠的服务。传统的无蜂窝大规模MIMO系统采用随机部署，未考虑AP周围的路径损耗、阴影衰落散射物以及环境遮挡对覆盖质量的影响。为了考虑实际环境下无蜂窝大规模MIMO能实现均匀、一致的覆盖，提出了基于无线传播环境的AP部署方案。首先，通过混合概率路径损耗模型对无线传播环境进行表征，其次构建了以最大化平均吞吐量为目标的AP部署优化问题，最后将问题转化为马尔可夫博弈过程，并且基于多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）算法得出最优的AP部署策略。仿真结果表明，相比于传统的随机部署和现有AP部署策略，所提方案可明显改善复杂环境下的非均匀覆盖问题，为用户提供良好一致的均匀覆盖。

时间敏感网络中基于EDWF-MTTF的启发式调度算法

李传煌, 廖君虎, 宣家栋, 徐琪, 张慧峰, 朱俊, 邹涛, 张汝云

2024, 40(2): 22-37. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2024009

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随着工业控制和信息网络的快速融合发展，基于以太网的时间敏感网络受到了广泛关注。时间敏感网络采用时间触发通信调度来保证数据传输的确定性。然而，现有调度算法难以快速计算大规模周期性流量的调度表。因此，设计了基于带权重的最早截止时间-最大传输时间优先的启发式调度算法，通过灵活适配流量排序权重以及回溯增强等方法，可以在较短时间内解决工业自动化场景中大规模流量的调度问题。实验结果表明，相比经典整数线性规划方法，带权重的最早截止时间-最大传输时间优先的启发式调度算法能更快地计算出大规模周期性流量调度表的较优解。

联合功率控制和信道分配的蜂窝网络能效优化算法

徐会彬

2024, 40(2): 38-46. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2024004

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为了提高混合设备到设备（D2D）蜂窝网络中D2D干扰导致系统能效下降的问题，提出了联合功率控制和信道分配的能效优化（EEPC）算法，进而提升系统能效。以 D2D 用户和蜂窝用户最小速率为约束条件，建立最大化能效的优化问题；利用块坐标下降法将优化问题转化为信道分配和功率控制两个子问题，再分别利用Q学习算法、Dinkelbach算法和优化最小（MM）算法求解。并对Q学习算法中贪婪搜索因子进行改进，采用动态的搜索因子，平衡探索与利用间的关系。性能分析表明，提出的 EEPC 算法提升了系统能效。

APT攻击下的无线通信网络最优主动防御决策模型

孟勐, 王丹妮, 吕军, 张福良

2024, 40(2): 47-55. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2024020

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最优主动防御决策可以保障无线通信网络的安全稳定性，为了提高无线通信网络的防御效果，提出了APT攻击下的无线通信网络最优主动防御决策模型。关联无线通信网络日志，构建APT攻击对象集合，通过反馈相容系数计算APT攻击事件的绝对相容度，并预测APT攻击行为。基于APT攻击源对无线通信网络攻击的信道带宽，获取无线通信网络受到APT攻击的位置，利用无线通信网络节点的权值系数，提取无线通信网络的APT攻击特征。利用攻防图，计算得到APT攻击对无线通信网络的损害程度，通过定义无线通信网络的安全状态，构建了无线通信网络最优主动防御决策模型。实验结果表明，所提模型在防御无线通信网络的APT攻击时，可以将攻击数据包拒包率和吞吐量分别提高到90%以上和16 000 bit/s以上，并且时延较低，具有更好的防御效果。

无线接入系统干扰规避检测方法研究

宫剑, 石旭, 许巧春

2024, 40(2): 56-62. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2024023

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介绍了无线接入系统为实现频谱的兼容共享所采取的干扰规避机制的类型，并对具体的检测方法，如信道占用时间评估、空闲信道评估、空闲信道评估时间累积概率分布统计、干扰信号检测阈值的判定、静默期时长以及等效占用率等，进行了阐述。重点指出了在实际的设备检测系统中存在的问题，并给出了更加有效的信道占用时间和空闲信道评估算法以及判定流程。

采用局部相位量化的合成语音检测方法

徐嘉, 简志华, 金宏辉, 杨曼

2024, 40(2): 63-71. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2024024

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由于语音合成的便利性，合成伪装语音对说话人认证系统的安全构成了很大的威胁。为了进一步提升说话人认证系统的伪装语音检测能力，提出了一种利用语谱图频域信息的合成语音检测方法，它通过局部相位量化算法对语谱图频域信息进行描述。首先，将语谱图分为若干子块，然后对每个子块进行局部相位量化，经直方图统计分析后获得局部相位量化特征向量并将该特征向量作为随机森林分类器的输入特征，实现合成语音检测。实验结果表明，该方法进一步降低了合成语音检测系统的串联检测代价数值，并且具有更强的泛化能力。

基于深度学习的智能电网窃电检测混合模型研究

廖银玲, 李金灿, 王冰, 张君, 梁耀元

2024, 40(2): 72-82. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2024027

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针对传统窃电检测模型受维度诅咒、类不平衡等问题，提出一种能有效检测智能电网窃电行为的混合深度学习模型，利用深度学习卷积神经网络（AlexNet）处理维度诅咒问题，显著提升数据处理的准确性；通过自适应增强（AdaBoost）对正常和异常用电行为分类，进一步提高分类精度；使用欠采样技术解决类不平衡问题，确保模型在各类数据的均衡性能；利用人工蜂群算法对AdaBoost和AlexNet的超参数进行优化，有效提高整体模型性能。使用真实智能电表数据集评估混合模型的有效性，与同类模型相比，提出的混合深度学习模型在准确率、精确度、召回率、F1 分数、马修斯相关系数（MCC）和曲线下面积-接收者操作特征曲线（AUC-ROC）分数上分别达到了 88%、86%、84%、85%、78%和 91%，不仅提高了用电行为监测的准确性，也为电力系统的智能分析提供了新视角。

非视距信号传播场强特性的分析与研究

宫峰勋, 张英

2024, 40(2): 83-95. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2024019

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为探索机场通信路径中障碍物造成非视距传播产生衍射损耗，对信号场强衰减特性进行了研究。首先，基于ITU-R P.1546中不同地形环境对信号传播的影响，结合Deygout模型构建信号场强组合模型。其次，按障碍物数量分析随障碍物高度变化的接收场强传播特性。仿真结果表明，单障碍物越高，占据0.6F₁菲涅尔区越大，场强越小；双障碍物路径中，高度增加的障碍物经过由次要转为主要障碍物，直到只剩主要障碍物的过程，使场强逐渐衰减。再次，针对场强上升，分析了次要障碍物高度与0.6F₁菲涅尔区的关系。最后，调整覆盖场强最小阈值，确定接收设备是否被障碍物遮挡，从而导致信号被屏蔽。上述研究结果可为未来模拟机场各场景下障碍物分布，预测接收机是否因障碍物受干扰或影响场强覆盖范围提供参考依据。

SDCN中基于深度强化学习的移动边缘计算任务卸载算法研究

蒋守花, 王以伍

2024, 40(2): 96-106. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2024025

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随着网络技术的不断发展，基于Fat-Tree的网络拓扑结构分布式网络控制模式逐渐显露出其局限性，软件定义数据中心网络（software-defined data center network，SDCN）技术作为Fat-Tree网络拓扑的改进技术，受到越来越多研究者的关注。首先搭建了一个 SDCN 中的边缘计算架构和基于移动边缘计算（mobile edge computing，MEC）平台三层服务架构的任务卸载模型，结合移动边缘计算平台的实际应用场景，利用同策略经验回放和熵正则改进传统的深度Q网络（deep Q-leaning network，DQN）算法，优化了MEC平台的任务卸载策略，并设计了实验对基于同策略经验回放和熵正则的改进深度Q网络算法（improved DQN algorithm based on same strategy empirical playback and entropy regularization，RSS2E-DQN）和其他3种算法在负载均衡、能耗、时延、网络使用量几个方面进行对比分析，验证了改进算法在上述4个方面具有更优越的性能。

基于区块链的多源网络大数据安全访问权限认证仿真

李斌, 何辉, 赵中英, 郭景维

2024, 40(2): 107-115. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2024021

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多源网络大数据的频繁交互与存储打破了传统数据“孤岛”，实现了跨区域与跨组织的数据访问，为数据的安全和隐私保护带来巨大挑战。访问认证作为保护数据与资源安全的技术之一，在获取所有数据节点信任的同时，面临巨大的通信负载，会造成数据丢失和破坏，为此，提出一种基于区块链研究多源网络大数据安全访问权限认证方法。以相似关系度量数据在网络传输中的变化状态，根据相似矩阵计算多源网络数据访问概率。通过区块链技术建立数据安全访问合约，标定数据的访问属性以及交易密文，并将数据压缩在对应属性内。根据访问目的分析其访问信度，以信度作为标准对应安全等级，在不同信度下定制访问规则，认证数据安全访问的具体权限，实现方法设计。实验结果表明，以不同数据属性含量作为测试条件，在常规模式和攻击模式下对数据进行加密和解密处理，新方法可以实现较快的认证响应，实现网络数据的安全访问。

信息能源融合发展策略和体系架构

高鹏, 肖子玉, 张晟

2024, 40(2): 116-123. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2024031

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深度剖析了全球绿色低碳发展的迫切需求，全球碳排放量持续上升，仍不足以实现巴黎协定的温度目标，绿色低碳发展已成为全球共识和发展趋势。进一步分析了我国能源现状及相关政策，提出信息能源融合发展是未来社会数智化、低碳化发展的必然选择。随后提出信息能源融合发展的目标和体系架构，并以信息系统为核心论证了信息能源融合的架构设计。该架构具有三大核心功能，即智能化控制能源各环节的高效管理、信息通信与能源网络跨域协同、信息网络技术赋能各行业低碳化发展。同时，还探讨了信息能源融合架构中的系统协同机制，并提出针对信息能源融合发展的实施路径和策略建议。

面向温控负荷聚合调控的云边端网络资源分配

刘艺, 武昕

2024, 40(2): 124-140. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2024029

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温控负荷是以空调和电热水器等为一类控制温度调节的柔性负荷，作为一类重要的需求侧资源，对负荷集群进行灵活的聚合调控可以充分调动清洁能源消纳能力，保障电网供需平衡。由于温控负荷常见于商业写字楼及居民区内，可对其采用较为稳定的控制与传输方式，故引入高效的分层分级传输网络，实现负荷与电网之间的数据传输与信息交互，灵活、实时、精准地利用负荷集群的调节潜力。首先提出了一种“中心云-边缘云-区域控制器-温控负荷”的云边端协同通信组网架构。接着，针对端-边部分，考虑不同聚合控制任务的需求，利用改进的聚类算法对任务进行分类，以减小传输开销。针对边-云协同部分，构建了考虑时延、能耗和误码率的传输开销效用函数，设计了基于稳定匹配和注水算法的子信道资源分配算法，并利用二进制粒子群算法解决了任务上传决策问题。最后，通过仿真验证了本文所提模型的有效性，并进行了对比实验。

基于嵌入式技术的电力数据支持风险控制方法

杨成月, 于宙, 赵园园, 陈常龙

2024, 40(2): 141-149. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2024030

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为了提高电力系统风险控制中不良数据识别能力和故障定位精度，利用嵌入式技术，设计出电力系统的新型风险控制方法。使用S3C2440芯片作为中央处理器，通过同步向量测量单元（phasor measurement unit， PMU）技术甄别电力系统中出现的不良数据，提高了甄别的效率；在传统的多元宇宙算法基础上进行改进，基于PMU采集的数据进行故障定位，有效提高故障定位精度。在仿真实验中，该方法的不良数据识别效率至少提高33.76%，故障定位的精度提高26.33%，效率至少提高43.4%。所提方法在电力系统中具有良好的风险控制能力。

基于CFD的变电站机房空调气流组织优化研究

陈灿, 刘洋, 李黎, 贾平, 高小芳, 张书林

2024, 40(2): 150-157. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2024028

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随着变电站机房设备的更新换代和业务的快速发展，在国网某变电站机房里的设备密集度越来越高，耗电量和发热量也越来越大。机房内原配置的恒温恒湿精密空调，尽管理论供冷量充足，但采用传统的“先冷环境，再冷设备”的弥漫送风方式，机房内多个区域机柜由于负载的不均衡布置，已出现多个难以解决的局部过热问题，当前的气流组织循环已完全不适应高功耗设备的散热需求。介绍了基于计算流体力学（CFD）技术的国网某变电站机房气流组织优化改造实践，为机房节能降耗提供借鉴。

基于自编码器的PCA-SOM公共服务资源配置评价与选址优化决策方法

魏军, 王华, 郭芳琳, 张文波, 杨蓉

2024, 40(2): 158-168. doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2024034

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当前城市规划和公共服务资源配置存在分配不均和选址效率低下的问题。将公共服务资源的电力消耗数据与其资源数量、区域人口数量相结合，基于主成分分析（principal component analysis，PCA）评估各区域公共服务资源的配置状况，并以兰州市为案例，运用自组织映射（self-organizing mapping，SOM）算法进行教育资源的优化选址。研究发现，电力数据能有效指示资源配置的不足，并为优化分配提供精确的指导。尤其在兰州市，SOM算法的应用不仅提高了教育资源选址的效率，还促进了资源的公平分配。不仅为甘肃省提供了公共服务资源配置的科学决策依据，也为其他地区在相似领域的研究提供了参考。

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