针对6G时代将会是移动通信与人工智能紧密结合的时代，产生数量庞大的边缘智能信号处理节点的趋势，提出了一种可部署于资源受限的边缘设备上的高效智能电磁信号识别模型。首先，通过绘制电磁信号的星座图将电磁信号具象为二维图像，并根据归一化点密度对星座图上色以实现特征增强；然后，使用二值化深度神经网络对其进行识别，在保证识别准确率的同时明显降低了模型存储开销以及计算开销。采用电磁信号调制识别问题进行验证，实验选取常用的8种数字调制信号，选择加性高斯白噪声为信道环境。实验结果表明，所提方案可以在信噪比为-6～6 dB的噪声条件下获得96.1%的综合识别率，网络模型大小仅为166 KB，部署于树莓派4B的执行时间为290 ms，相比于同规模的全精度网络，准确率提升了0.6%，模型缩减到 1 26.16 ，运行时间缩减到 1 2.37 。
针对无人机高移动性、飞行高度可控及视距信道概率高等使无人机无线网络的设计与部署存在多方面的挑战，且其组网性能是业界的焦点难点问题，分析了异构无人机无线网络的网络覆盖与切换性能，为无人机无线组网提供理论支撑。具体地，考虑无人机移动性导致的信道状态信息过时问题，基于随机几何理论，推导了异构无人机无线网络的切换概率、切换误差概率和覆盖概率的解析表达式，探究了无人机移动性、飞行高度和地面基站密度对上述性能的影响。研究表明，过时信道状态信息会造成切换误差，且随无人机移动速度和基站密度提升呈先增大后减小趋势。同时，无人机飞行高度比移动速度对覆盖概率的影响更加显著。
针对贪婪比特填充算法复杂度较高的问题，提出了一种用于超声波透金属通信的子载波快速筛选比特填充算法。通过BER近似公式和泰勒公式推导出子载波BER增量的近似表达式，将其作为贪婪比特填充算法中筛选子载波的依据，先筛选子载波再计算其 BER，使贪婪算法不需要计算所有子载波的新 BER。仿真结果表明，所提算法可达到贪婪比特填充算法的数据速率，节省了约 3 4 的子载波BER计算，大大降低了计算量。
摘 要:针对现有流调度方法难以满足 Ceph 云存储网络中多业务流的不同多播调度需求问题，设计了一种支持业务优先级区分的多播流调度方法。首先，采用软件定义网络技术实时获取网络状态信息，为流调度方法提供数据支撑；然后，将待处理的多播流调度任务分解为多个单播路径选择的多属性决策问题，提出基于理想解法的单播路径选择方法，根据业务流对网络性能的需求为其找到一个最优单播路径集；最后，通过各路径集间的最大公共子路径确定多播分发节点以构建多播传输路径。实验结果表明，与现有方法相比，所提方法可以在降低冗余流量、提高网络负载均衡性能的同时，降低高优先级流的传输时延。
考虑物理层安全辅助的私密文件传输问题，提出了带有边缘计算服务器的智能基站作为中继协助完成文件压缩、传输与解压的安全传输方案。首先使用空间泊松点过程刻画多个潜在窃听者场景下的安全传输概率，然后构建两跳总安全传输概率约束下的时延及能耗最小化问题。通过一维搜索结合线性规划，得到了最优压缩与解压方案。仿真结果表明，给定安全概率约束下私密信息速率小的链路在传输前需要进行文件压缩，反之不需要压缩，可直接传输。
针对蜂窝网、车联网等网络中用户的内容下载场景，提出了一种基于终端直通（D2D）多播通信的合作内容下载机制改善下载性能。该机制充分利用内容请求者位置的邻近特性，将其分成不相交的簇。簇内的内容请求者合作从基站处下载一份完整的内容，并轮流向簇内其他内容请求者共享所下载的内容。这种下载方式下，内容共享额外消耗的资源由簇内内容请求者共同承担。在此过程中，提出了一种定价方法来激励内容请求者间的合作。该方法仅需要基站维持一个内容下载的价格。基于此，为最小化内容请求者的下载代价，研究了用户分簇、链路调度和功率分配的联合优化问题。为以较低的复杂度得到较优的解，基于联盟形成博弈设计了一个联合优化算法。仿真结果表明，相较于传统非合作机制，内容请求者在所提机制下的下载代价降低了约37.15%；在不同数目的内容请求者和蜂窝用户下，所提机制均优于其他基准机制。
针对交互网络中实体的非法、异常活动日趋隐蔽，复杂的交互关系又加剧了网络分析难度的问题，提出一种发现骨干网络的蚁群模型。该模型基于路径寻优理论模拟实体间交互关系，量化信息交互路径的显著性，实现网络规模约减。首先，利用网络中心性理论，提出了交互网络中蚂蚁初始位置选择策略；然后，设计了拟合信息交互行为的蚁群模型路径转移机制；最后，利用自适应的信息素动态更新机制引导信息流通路径优化。在真实金融交互网络上的实验结果表明，所提模型在最优解质量和性能上均优于传统蚁群算法，且相比于贪心算法具有更好的覆盖率和准确率。
针对网络智能共享需求，将区块链、人工智能等技术与网络融合，提出面向智能共享的内生可信网络体系架构，使网络资产共享具有内生可信。基于分布式联盟区块链，提出链上标识、链下信息关联的融合机制实现网络资源可信共享，设计可信共享协议实现共享数据安全实时交换，基于智能合约提出网络资源调度和服务组合方法实现服务可信共享。最后将所提架构应用于域名解析、跨域认证、虚拟网络运营等去中心化场景,实现了区块链与网络融合，支撑网络资产内生可信共享。
为了解决多径传输中数据分组在接收端乱序从而导致传输性能大大降低问题，提出了车载异构网络中基于前向时延的多径传输路径调度优化算法。所提算法的主要思想是，根据发送方估计的前向时延和吞吐量差异，通过并发路径调度数据分组。在 NS-3 上进行了仿真实验，仿真结果表明，所提算法在重新排序缓冲区占用密度（RBD）和吞吐量的表现都优于其他算法，接收端的数据分组乱序问题明显降低，系统的总吞吐量和网络利用率得到了提高。
为了用蒙特卡洛方法分析大气OAM光通信系统性能，提出一种模拟具有指定时间自相关的湍流扰动双Johnson S<sub>B</sub>分布OAM光通信接收信号的方法。首先用自回归（AR）模型生成一个具有指定时间自相关的高斯随机数序列，同时另外产生一个服从双Johnson S<sub>B</sub>分布的白噪声随机样本序列；然后根据自相关高斯随机数序列的统计秩，重新排列双Johnson S<sub>B</sub>分布白噪声随机样本序列的各个样本，以匹配指定的时间自相关。通过仿真实验发现，模拟生成的信号的统计分布与双Johnson S<sub>B</sub>分布能很好地吻合，并且信号的时间自相关能匹配指定的时间自相关函数。仿真结果表明，所提方法能够用于模拟受湍流扰动的OAM光通信时域接收信号。
为了解决定步长 LMS 算法不能同时满足快速收敛和低稳态误差的问题，提出了一种基于改进双曲正切函数的变步长LMS算法（IVSSLMS）。该算法利用步长反馈因子的二范数和误差信号的相关值来调节步长，克服了定步长算法收敛速度慢及抗噪声能力差的问题；并从理论上分析了算法的性能，给出了参数的取值方法。仿真实验结果表明，在高/低信噪比条件下，IVSSLMS 算法比已有变步长算法的收敛速度更快、稳态误差更小、系统跟踪能力更优。
针对大规模时间敏感网络中时间触发流量的确定性时延问题，提出了一种分组调度机制。所提机制通过拓扑修剪策略和基于谱聚类的流分组策略，避免了由于网络拓扑规模和流量规模剧增对调度响应速度的影响，提升了调度计算效率。仿真实验结果表明，所提机制在大规模调度的场景下，可以在较短时间内进行模型的求解，并且保证一定的调度成功率。
针对基于深度卷积神经网络的高光谱图像分类算法中存在的空间分辨率下降、池化操作引发特征丢失从而导致分类精度下降的问题，设计了一种由双边融合块构成的双边融合块网络。1×1卷积与超链接构成双边融合块上结构，传递局部空间特征，池化、卷积、反卷积、上采样组成下结构，强化高效判别特征。在3个基准高光谱图像数据集上的实验结果表明，该模型优于其他同类分类模型。
将认知无线电技术应用于非正交多址接入（NOMA）协作多播系统，研究了将用户作为中继的可行性，提出了一种带参数的多播候选集的二级协作传输方案。该方案先由基数q选出候选集，再根据主用户和候选次用户之间的信道增益选出最佳的转发节点。仿真结果表明，通过合理选择构造参数 q，所提方案在减少次用户分集增益损失的同时，能够大幅提高主用户的分集增益。在N个多播用户组成的NOMA协作多播场景中，将主用户的分集增益从2提升到min(N-q+2,q+1)，满足主用户可靠性的要求。
为了在非持续连通的容迟网络部署区块链，设计了可运行于该网络的区块链贸易机制。首先，将标志位引入现有的区块数据结构上，提出了可用于追加网络非联通状态生成区块的附链存储结构；其次，提出了附链区块贸易打包方法、挖掘方法和共识方法；最后，提出了避免附链追加过程中区块欺诈的确认共识方法。通过理论证明和实验分析可知，提出的机制可实现在容迟网络中支持区块链贸易。
为了增强检测模型的准确率与泛化性，提出了一种可变融合的随机注意力胶囊网络的入侵检测模型，通过特征动态融合，模型能够更好地捕捉数据特征；同时使用随机注意力机制，减少了对训练数据的依赖，使模型更具有泛化能力。所提模型在NSL-KDD和UNSW-NB15数据集上进行验证，实验表明，模型在2种测试集上的准确率分别达到了99.49%和98.60%。
在特征为2的有限域F2上的n维线性空间 F 2 n 中，给出了旋转对称轨道的若干性质，定义了旋转对称轨道的数对00、01和11的分布矩阵，给出了一个2-弹性旋转对称函数的新刻画，通过修改已有的线性旋转对称弹性函数f0(x)=x1+x2+…+xn的支撑集（其中n=4t-1），给出了一个基于轨道交换技术的一类4t-1元旋转对称2-弹性函数的构造方法，并通过实例说明了所提构造方法的思想。
针对机器类通信（MTC）中大规模机器类通信（mMTC）和超可靠低时延通信（URLLC）的混合场景下差异化的随机接入需求，提出了一种面向差异化MTC场景需求的随机接入方案。该方案根据设备定时提前（TA）信息进行分组：对于URLLC设备，基站为组内核心设备预留前导码资源并通过非竞争方式接入网络，进而满足URLLC场景的高可靠低时延接入需求；对于mMTC设备，基站利用不同设备组TA信息的差异来区分选择相同前导码设备，并利用迭代干扰消除（SIC）检测设备数据信息，进而满足mMTC场景的海量接入需求。仿真结果表明，本方案能够显著提升成功接入设备数。
随着轨道角动量（OAM）光通信技术的研究不断深入，OAM路由器件在提升通信系统的灵活性和实用性方面扮演着重要的角色，近些年，具有特定功能的OAM路由器件的研究得到了飞速发展。基于此，对近些年OAM路由器件的研究成果进行了概述，对其中可实现信道切换、多播、滤波、添加/提取、跳变和模式划分6类OAM路由器件的原理、研究方法及优缺点进行了讨论与总结，同时对OAM路由器件未来的发展趋势进行了展望。
针对波达方向（DOA）估计中非圆信号多重信号分类（NC-MUSIC）算法运算复杂度过高的问题，提出了一种结合子空间旋转的非圆信号快速 DOA 估计算法。所提算法首先利用对噪声子空间矩阵分块和子空间旋转技术（SRT）构造降维噪声子空间；然后根据降维噪声子空间与扩展后阵列流型矩阵张成空间的正交性和变量分离，将 NC-MUSIC 算法中的二维谱峰搜索转化为一维谱峰搜索。所提算法通过二维谱峰搜索到一维谱峰搜索的转化和去除一维谱峰搜索中冗余计算的方式提高了算法的计算效率。理论分析和仿真结果表明，与 NC-MUSIC算法相比，所提算法可在保证DOA估计精度的前提下将算法运算复杂度降至NC-MUSIC算法运算复杂度的5%以下；尤其对于阵元数目较多的场景，所提算法的计算效率优势更明显。
