基于任意一维阵列的声速独立的DOA估计方法
IRS辅助的NOMA下行UAV网络中的联合波束成形和相移设计
车联网中基于能量采集中继的分布式波束成形传输
用于RF前端优化的2×2MIMO吞吐量分析模型
边缘支持的移动P2P社交网络中为提高流量卸载服务可靠性的锚点选择
基于用户公平性的UAV-NOMA通信系统资源分配
复卷积神经网络设计及其在城市环境下无人机方向估计中的应用
A Sequence-Scheduled and Query-Based MAC Protocol for Underwater Acoustic Networks with a Mobile Node
一种适用于水声直扩通信的符号级通带多普勒跟踪及补偿算法
频分双工LoS MIMO系统中的高容量毫米波回传技术
异构机器类通信中面向服务质量保障的混合多址技术和资源分配方案
语音合成是语音、语言和机器学习领域的一个热门研究课题，旨在合成给定文本的可理解和自然的语音，在工业中有广泛的应用。语音合成的目标之一是合成自然的语音，而目前的语音合成在情感、韵律等方面还有很大的改进空间。对表现性语音合成进行了全面的调查，旨在更好地了解当前的研究现状和未来的趋势。对近年来基于情感及韵律的表现性语音合成进行了全面的总结、比较和分析。首先介绍了普通语音合成的传统实现方式及瓶颈；然后引入表现性语音合成并描述表现性语音合成在情感、韵律等方面为语音合成自然化带来的增益；最后对表现性语音合成进行了展望和总结。
“东数西算”工程是构建我国国土空间领域内算力资源东西平衡、按需调度的重大战略工程。自我国全面启动“东数西算”工程建设以来，供需端、能源端、技术端、机制端等暴露出诸多问题，迫切需要从理论层面对“东数西算”工程的内在逻辑进行重新分析与定义。从经济形态、技术趋势、科技竞争、成本收益等不同视角分析了“东数西算”的内在逻辑，即算力基础设施化，并提出打造全国算力一张网的新型基础设施，以及从政策布局、网络直连、技术支持、机制创新等方面构建国家算力网的对策建议。
近年来，数字生成内容技术得到了极大的发展，数字内容的检测和取证技术面临新的挑战。首先从自然语言大模型、视觉生成技术、多模态生成技术3个方面介绍数字内容生成技术，从生成文本检测、生成图片检测、生成音视频检测3个方面介绍数字内容检测技术，从利用事实信息和伪造痕迹两方面介绍数字内容取证技术；接着介绍这些技术的应用场景；最后对该研究领域的未来工作进行展望，指出几个需要重点关注的方向。
近数据计算范式驱动了银行、券商在全国或全球范围内建设多个数据中心。在传统的业务模式中，事务聚焦单个数据中心的数据访问。随着业务模式的变化，跨数据中心的分布式事务成为常态，例如，银行账户之间的转账、游戏账户之间的装备交换等，而这些账户的数据存储在不同区域的数据中心上。分布式事务处理需要两阶段提交协议来保证各参与节点子事务提交的原子性。在跨空间域场景下，节点之间的网络时延更长且存在差异性，传统的事务处理技术需要拓展，以保证系统能够提供较高的吞吐量。在分析了跨域事务存在的问题和优化空间后，提出了一种新的分布式事务处理算法Harp。Harp在保证可串行化隔离级别的前提下，根据网络时延的差异，将部分子事务延迟执行，减少了事务的锁争用时长，提升系统并发度和吞吐量。实验表明，在YCSB负载下，Harp的性能比传统算法提升了1.39倍。
1943年，Warren McCulloch和Walter Pitts发表论文《神经活动内在思想的逻辑演算》，证明可以使用逻辑演算描述神经网络的运行机理，拓展了计算神经科学的领域前沿，奠定了人工神经网络的发展基础。恰逢M-P论文发表80周年之际，结合时代背景和作者学术生涯的变迁，探索M-P理论的思想源泉；借助原文中的示例，概述M-P模型的基本原理；以作者对循环因果和反馈机制的研究为主线，探讨M-P模型对信息科学发展的影响、对控制论发展的贡献，及其在当今人工智能大模型时代的意义。
6G 天地一体化信息网络面临因网络高度暴露、节点高速运动、计算资源受限等特点带来的安全挑战，且新架构、新应用、新技术也将引入新的安全问题，亟须提出普适性安全理论，一体化解决其功能安全及网络安全问题。为此，首先阐述网络空间内生安全主要理论基础，提出6G天地一体化信息网络内生安全架构；然后，在网络空间内生安全理论的指导下，从星载系统、6G 地面移动网、星地链路探讨相关安全理论与技术构想；最后，从安全认证、高安全通信加密等方面分析天地一体化信息网络通信/安全一体化的认证加密机制，及传统安全与内生安全技术的交叉融合。
为了保障路由的安全性和抗毁性，设计面向星间路由的安全机制和故障恢复机制成为维护低轨卫星网络可靠通信的关键。为了应对卫星网络可能面临的安全威胁，分析不同路由攻击行为对典型星间路由协议的影响，并设计差异化的协议包安全认证机制和链路故障恢复机制。此外，搭建基于虚拟化技术的卫星网络仿真平台，通过仿真多种路由攻击场景，验证所设计星间路由安全机制的有效性，并评估引入安全机制前后的 CPU 占用率、协议包处理时间等性能指标。实验结果表明，在有限的认证时间和路由开销下，该星间路由安全机制能够有效防范空间网络环境中的多种安全威胁，并减少由突发链路故障引起的通信时延，从而保障低轨卫星网络的安全可靠通信。
随着数据能力的提升和新兴技术的发展，经济形态和行业竞争格局正在发生深刻变化。为了能更好地应对未来的机遇和挑战，提高新格局下企业的竞争力，有必要理解和掌握数字化转型的有关内容。论述了传统企业将逐渐被新型企业取代的新竞争格局，辨析了数字化与数字化转型二者的区别，指出了传统企业在开展数字化转型时主要面临缺资金、缺人才、缺数据、缺意识等方面的挑战，提出了面向新竞争格局的数字化转型服务平台，为企业竞争力建设和数字化转型提供了一个可行方案。
元宇宙已在医药、制造、金融产业、教育和公共服务等领域有所讨论，但基于虚拟现实的应用场景并未真正实现“现实-虚拟-现实”回路交互方式。其交互模式也没有真正意义上赋予虚拟世界等同现实世界的意识和感知。以医药为例，探讨了生成式人工智能大模型在元宇宙生命体中的前瞻应用和挑战，包括数字化生物细胞，构建数字化细胞之间的连接和数字神经元等，以促进元宇宙生命体具有与物理世界一致的感知和生物化学反应，从而赋能医药领域的发展。针对目前元宇宙和生成式人工智能大模型各自的优缺点，进一步讨论通过巧妙设计人机协同机制，促进人与元宇宙生命体在医药中的有意识交互。
随着元宇宙兴起，针对虚拟人形象化高效建模的需求日益迫切。从人类图像数据集中构建人类模型一直是计算机视觉的热门话题，其中3D虚拟人合成可以视作三维重建的子模块，重点在于对复杂的人体结构和表面细节的还原。对近年来虚拟人形象构建相关文献进行了全面调研，研究范围覆盖了全身形象、头部形象以及衣物建模等领域。分析归纳构建工作的基本原理，从各自技术路线层面出发将虚拟人合成方法分为基于网格、基于图像、基于体素、基于隐式表示、混合表示5类。首先介绍各类方法的基本原理，然后结合现有工作讨论具体技术，并指出各类方法的优缺点。此外还介绍了部分常见的模型质量评估的数据集和评价指标，简要介绍了虚拟人的常见应用。最后对虚拟人合成技术未来发展方向进行了展望，以合成高质量、高保真度、低延迟的虚拟人形象。
以ChatGPT为代表的新一轮人工智能技术浪潮正推动人类社会全面变革，科学研究范式正加速转换，一场人工智能驱动的科学研究（AI for Science，AI4S）革命正在到来。分析了AI4S的基本概念和特点，从数学、物理、生物、材料等角度简要综述了AI4S的发展现状。大力发展AI4S对提高国家竞争力、发展社会经济、加强技术储备都具有十分重要的意义。为更好地推动我国 AI4S 的发展，以下两点十分关键：一是变革当代的教学与教育，倡导AI for Education和Education for AI；二是以DAOs和DeSci为基础建立适应“新科学研究范式”的“新组织方式”和“新科研生态”，为 AI4S研究提供公开、公平、公正的可持续性支持。
测控技术是保障星座系统高效运维和管理的关键技术。近年来，随着星座规模的不断扩大，逐步形成了巨型星座系统，使得对星座的测控需求呈现爆发式的增长，从而对星座系统测控任务的完成量提出了新的要求。首先分析巨型星座系统测控任务约束和地面测控站设备约束并给出问题建模；其次提出一种地面站Agent基于学习规划片段的交互方式，通过引入约束惩罚算子和多地面站联合惩罚算子设计优化的目标函数；最后，提出一种多地面站Agent强化学习算法以求解多地面站协同任务分配策略。仿真结果显示，任务规模较大时，在文中提到的不同场景下该方法较传统算法有12%～20%的增益。
为了抑制频率复用造成的同频干扰，高通量卫星通信系统开始研究地面干扰抑制技术，包括应用于反向链路的多用户检测技术和应用于前向链路的预编码技术，建立考虑自由空间损耗、降雨衰减和波束增益等影响的前向链路模型。在非理想信道状态信息模型的基础上针对最小均方误差预编码算法进行改进，提出一种适用于非理想信道状态信息的改进最小均方误差预编码算法。考虑的卫星预编码算法采用更加精确的具有非理想信道信息的信道模型，将非理想信道状态信息纳入预编码算法并进行消除设计。仿真结果表明，基于高通量卫星预编码算法在非理想信道状态信息条件下能够显著提升系统的吞吐量，并且提高了系统的鲁棒性。
数据产权在数据基础制度体系中具有重要意义。数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权构成三权结构性分置。目前学术界讨论的实用论、赋权论、结构论3种产权制度设计思路都缺乏实践支撑，“回应赋权”的设计思路也不能解决目前数据要素市场失灵的问题。基于数据要素流通实践，总结了数据要素流通的两种典型逻辑，即架构逻辑和市场逻辑。提出了基于市场逻辑的数据要素流通价值链模型，在“创生赋权”的设计思路下为数据产权结构性分置提供了一种解释。
当前，数据授权运营的理论和实践尚处于混沌和争议之中。基于对中国特色数据开放的认知，对当前数据授权运营和数据开放间并列互补或包含隶属两种关系论提出挑战，重新定位授权运营应为间接实施数据开放的市场化机制。开创性地提出对数据授权运营的运营产出和运营行为两个概念予以精细化拆解的必要性，厘清数据授权运营的内涵，即其由分类分级运营商生态支撑，围绕数据开放“权利-责任-利益”而主要产出初级数据产品供第三方再利用开发，而非仅是直接使用的社会-技术系统。
基于数据和生产要素的概念和历史分析，提出数据要素是根据特定生产需求汇聚、整理、加工而成的，参与社会生产经营活动的计算机数据及其衍生形态，应聚焦其作为经济增长的新动能和推动生产发展的价值。总结了数据要素的价值释放途径，即业务贯通、数智决策、流通赋能三次价值，应在推动数据要素发展过程中予以全面关注。
数据信托可被视作一种新型的、可信的数据流通模式。数据信托不仅是一种保障信息安全的组织结构，还是一种增进数据要素市场可信性的创新性制度设计。设计了一种数据信托的运行机制，探讨了该机制下数据信托的组织结构、特征、功能和监管方案。指出数据信托包含两个彼此独立的法律关系。数据信托最重要的特征是参与者之间的风险隔离，这正是数据信托作为可信的数据流通模式的基础。数据信托在数据价值链中可以发挥重要作用，具体表现为数据增值、数据代管和数据共有等。最后，基于“数据二十条”的制度指引，论证了数据信托的独特优势，并指出个人数据信托和公共数据信托是可行的实践路径。
智能文本生成是人工智能与自然语言处理领域的前沿研究方向，也是AI生成内容（AIGC）的关键技术支撑，能够大幅提升文本内容的生成效率，近年受到学术界和产业界的高度关注，在媒体出版、电子商务等多个行业与场景均已得到应用。对智能文本生成的应用现状与主要方式进行系统概述，重点介绍基于深度学习的智能文本生成技术，同时阐述现有技术面临的挑战。
数据空间是网络空间从“以计算为中心”向“以数据为中心”转型的一种新形态，蕴含着变革性重大科技问题和换道超车创新机遇。类似互联网是网络空间的主要基础设施，数据空间也需要“以数据为中心”的新型基础设施，其核心功能是实现数据的一阶实体化。从数据空间的视角出发，分析总结互联网、万维网和数字对象架构等主流技术体系对数据一阶实体化的支持和不足，给出数据空间基础设施的基本内涵与技术挑战。提出基于数据语用原理的数据一阶实体化方法，通过融合数字对象架构、分布式账本和智能合约等技术形成数联网解决方案，支撑互联网规模的数据空间基础设施构造和运行。
世界主要国家高度重视大数据发展，我国也将发展大数据作为国家战略，发展大数据技术具有重要意义。大数据技术涉及从采集、传输到管理、处理、分析、应用的全生命周期以及生命周期各阶段的数据治理。选取数据生命周期中的管理、处理和分析技术以及大数据治理技术来梳理国内外技术发展现状，特别是研判我国大数据技术发展与国际先进技术之间的差距。另外，在大数据应用需求的驱动下，计算技术体系正面临重构，从“以计算为中心”向“以数据为中心”转型，在新的计算技术体系下，一系列基础理论和核心技术问题亟待破解，新型大数据系统技术成为重要发展方向。在计算体系重构的背景下，提出大数据技术发展的四大技术挑战和十大发展趋势。
随着元宇宙的用户不断增多，数据量也相应地增长，这给元宇宙的数据管理带来了挑战。大数据管理技术对元宇宙的实现至关重要。对元宇宙中的数据管理技术进行了讨论，将元宇宙分解为云、边、端3个层次，分析了元宇宙中的大数据的特点和数据管理特点，讨论了面向元宇宙的云边端数据管理的4个挑战，并从数据模型、数据同步、数据存取、查询优化4个方面提出相应的研究路线。
元宇宙的兴起和发展为法律监管带来了挑战。元宇宙不是法外之地，也需要讲法治，要在法治的轨道上正确运行。首先，梳理了元宇宙的技术性、商业性、社会性、跨国性等发展特征，分析了其带来的风险挑战和国内外应对立场；其次，分析了元宇宙的网络安全、个人信息与隐私保护、数据治理、虚拟资产、生态治理、平台责任以及网络犯罪等主要法律难题；最后，提出了依法规范元宇宙发展的思路，坚持安全可控的发展原则，适度超前布局元宇宙法律规则，立足问题导向，通过立、改、废、释等立法手段推进重点领域法律监管，实现良法善治。
分析数据链通信在超高音速无人飞行器上的应用场景和面临的问题，列出当下数据链通信中主流的干扰样式类别、发展趋势和抗干扰的手段。详细描述智能抗干扰引擎的设计技术方案，分别从总体方案、宽带频谱感知模块、干扰信号识别模块、抗干扰决策模块4个方面对智能抗干扰引擎的设计进行论述。对于主要关键技术的技术途径进行分析，并对所采用方法的性能进行仿真测试，对仿真测试的结果进行对比和分析。仿真测试结果可以证明所采用的方法能够达到预期目标，但仍存在一定的局限性，对实际工程和实用效果还有待进一步验证。
随着科技的发展和相关技术的不断完善，低轨卫星通信已经成为世界各国争相追逐的技术热点。正交时频空技术的优势可以很好地解决高移动速度场景下宽带星地链路的信号传输问题，有利于卫星、地面之间调制波形的统一，实现空天地一体化通信。但是，其传输性能受到信道估计精度影响，而特殊的调制方式使得其信道估计方法不同于传统技术，需要着重进行研究。对现有主流的OTFS信道估计方案进行相关介绍，分析各种方案的优势与不足，为后续研究奠定基础。
巨型感知星座将具备星上自动处理、星上自主规划、多载荷多模式自动切换等能力，传统的单纯依赖地面系统进行天基资源管控的模式已不能满足巨型感知星座的要求。针对巨型感知星座智能化和网络化资源管控的要求，提出一种星地一体智能化资源管控体系架构，具体设计星上部分、地面部分的工作内容以及星上与地面的交互机制，能很好地适用于巨型感知星座的自主资源管控，实现巨型感知星座观测系统的“网络化、自主化、智能化”，可在国家安全重大应急响应等任务方面发挥重要作用。
随着卫星通信技术的飞速发展，卫星互联网成为6G网络实现全球覆盖、全时接入、全场景服务的核心关键技术。卫星网络的高动态性及有限的卫星容量，导致面临以异构网络管理、动态资源分配为代表的一系列管控挑战。由于机器学习技术在网络设计等方面具有显著优势，因此提出软件定义的卫星互联网智能化架构。针对卫星互联网的智能路由问题，利用基于双延迟深度确定性策略梯度的深度强化学习算法，解决网络的实时路由优化问题。实验结果表明，TD3算法相较于DDPG算法，平均网络时延降低了19.19%。
当前机器人技术面临的较大限制之一是难以适应不断变化的任务，当机器人面对新环境或者学习新任务时，会不可避免地遗忘旧环境或旧任务的经验。为了总结机器人持续学习的研究和发展现状，首先介绍了持续学习的框架和评价基准，然后阐述了持续学习在机器人任务中的必要性和面临的挑战，并对持续学习的发展现状进行了回顾，最后展望了机器人持续学习的发展前景，提出了一些有价值的研究问题。
元宇宙整合并应用多种数字技术，从而产生了一种虚拟与现实、数字与应用交叉融合的互联网社会形态。人工智能是基于海量数据来模仿人类的智力，从而执行任务并对其自身进行迭代改进的系统（机器）。在构建元宇宙的过程中，人工智能技术不仅推动了元宇宙中的其他关键技术（人机交互、通信、机器人等）的发展，还能在元宇宙中直接进行内容的创作，从而链接起现实世界和虚拟世界。通过对元宇宙和人工智能的概念和技术进行梳理，系统介绍了人工智能技术对构建元宇宙关键技术的促进作用，并详细说明了人工智能技术在元宇宙中的应用过程。最后，对人工智能技术在元宇宙中的发展和未来趋势进行了展望。
随着机器学习技术的广泛应用，数据安全问题时有发生，人们对数据隐私保护的需求日渐显现，这无疑降低了不同实体间共享数据的可能性，导致数据难以共享，形成“数据孤岛”。联邦学习可以有效解决“数据孤岛”问题。联邦学习本质上是一种分布式的机器学习，其最大的特点是将用户数据保存在用户本地，模型联合训练过程中不会泄露各参与方的原始数据。尽管如此，联邦学习在实际应用中仍然存在许多安全隐患，需要深入研究。对联邦学习可能受到的攻击及相应的防御措施进行系统性的梳理。首先根据联邦学习的训练环节对其可能受到的攻击和威胁进行分类，列举各个类别的攻击方法，并介绍相应攻击的攻击原理；然后针对这些攻击和威胁总结具体的防御措施，并进行原理分析，以期为初次接触这一领域的研究人员提供详实的参考；最后对该研究领域的未来工作进行展望，指出几个需要重点关注的方向，帮助提高联邦学习的安全性。
