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期刊信息/Journal information
电信科学
电信科学

梁海滨

月刊

1000-0801

dxkx@ptpress.com.cn

010-67110006-890/879

100062

北京市崇文区广渠门内大街80号通正国际大厦6层

电信科学/Journal Telecommunications Science北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是1956年创刊的通信工程技术刊物，由中国通信学会和人民邮电出版社主办。其宗旨是报道通信科技成果、介绍工程实用技术、传播最新电信知识、交流先进管理经验、促进中国通信发展。主要读者对象为从事通信工作的科研人员、工程技术人员和通信院校师生。
正式出版
收录年代

    面向低轨卫星多维资源优化的用户分配技术

    周家恩赵亚飞彭木根
    1-10页
    查看更多>>摘要：低轨卫星通信技术能够为地面用户提供广覆盖、大容量、高可靠的服务,是未来网络的关键支撑技术之一.手机直连低轨卫星技术具有便携、低成本和用户规模大等优势,具有广阔的市场和应用前景,同时其对低轨卫星的服务资源也有了相应的需求.面向低轨卫星资源受限的场景,提出了一种综合考虑通信、感知、计算和存储的资源模型,并据此提出一种用户分配策略,仿真结果表明,该策略相比于其他3种方法,能够达到更高的资源利用率,服务更多手机用户,也为手机直连卫星技术的发展提供了理论支撑.

    低轨卫星用户分配资源优化启发式算法

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    日志信息驱动的计算机网络节点故障预测研究

    王雨晞叶庆卫周鹏李冰...
    11-22页
    查看更多>>摘要：针对计算机网络中节点故障对正常业务运行的影响,提出了一种以日志信息为驱动的故障预测方法,通过构建高效的深度学习模型,并引入校正机制,对计算机网络中的节点故障进行预测和诊断,支持网络运维的需求.首先收集计算机网络中各节点产生的日志信息,获得各节点的状态向量和所有节点的状态矩阵,然后通过状态填补原则补充数据集,最后将故障预测问题转换成时间序列预测问题.在公开的小规模运维数据集GAIA中进行性能评估.实验结果表明,与其他算法相比,所提模型在局部网络场景下预测效果良好,预测有效性得到了验证,为计算机网络故障预测研究提供了一定的参考价值.

    日志计算机网络节点故障故障预测深度学习校正机制时间序列

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    一种基于编码单元快速划分的VVC帧内编码方法

    钟辉陆宇殷海兵黄晓峰...
    23-33页
    查看更多>>摘要：相比于高效视频编码(high efficiency video coding,HEVC)标准,新一代编码标准多功能视频编码(versatile video coding,VVC)引入了很多新的技术,其中包括四叉树(quadtree,QT)和多类型树(multi-type tree,MTT)划分,MTT划分由HEVC中的QT划分延伸而来.新划分方法提高了压缩效率,但导致编码时间急剧增加.为了降低编码复杂度,提出了一种结合深度学习方法和MTT方向早期判决的快速帧内编码算法.首先使用轻量级的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)对QT和部分MTT进行预测划分,其余MTT则采用提前预测MTT划分方向的方法作进一步的优化.实验结果表明,所提方法能够大幅降低编码复杂度,相比于原始编码器的编码时间减少了74.3％,且只有3.3％的码率损失,性能优于对比的方法.

    VVC帧内编码卷积神经网络快速编码四叉树多类型树

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    太赫兹频段高速移动场景参考信号方案研究

    刘利平暴桐辛雨胡留军...
    34-41页
    查看更多>>摘要：针对太赫兹频段高速移动场景,提出了一种参考信号方案——增强型离散傅里叶变换扩展正交频分复用(E DFT-s-OFDM)DMRS:将具有循环前缀(CP)和循环后缀(CS)的参考信号序列分割为首部和尾部参考信号序列,然后分别嵌入每个OFDM符号的尾部和首部.这种方案的优点在于,前一个OFDM符号的尾部和后一个OFDM符号的首部构成一个完整的参考信号序列,从而允许接收端在每个OFDM符号间隔内都能进行信道估计,提高了信道估计的精度和实时性.此外,相邻OFDM符号的首部和尾部参考信号序列相同,从而省去了每个OFDM符号的传统循环前缀(CP),提高了频谱效率.仿真结果表明,在太赫兹频段高速移动场景下,与5G NR DFT-s-OFDM波形的DMRS方案相比,该方案的信道估计更精确,通信系统的频谱效率更高.

    太赫兹频段高速移动场景参考信号信道估计频谱效率

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    基于多尺度特征融合的轻量化人脸图像修复算法

    赵晓赵子怡杨晨
    42-51页
    查看更多>>摘要：针对当前遮挡的人脸图像修复中修复图像质量差和模型参数量大的问题,提出了一种基于多尺度特征融合的改进U-Net的轻量化人脸图像修复模型——LM-UNET.首先,使用深度可分离卷积替换原有卷积,增强模型对不同通道和上下文信息的特征表达能力,实现模型轻量化;其次,在跳跃连接中设计了多尺度特征注意力融合模块,充分融合不同尺度特征的信息,内嵌残差块减少特征间语义差距,提高模型修复准确率;最后,引入了位置注意力模块,增强人脸图像的显著信息,提升模型对人脸位置像素信息的有效提取能力.在基于CK+数据集生成的遮挡人脸数据集MFD上对该算法进行训练、验证和测试,修复后的图像的峰值信噪比(PSNR)达到30.49 dB,结构相似性(SSIM)达到96.85％,与其他模型的对比实验结果表明,该模型对存在遮挡的人脸修复图像质量和视觉效果更好.

    图像修复人脸图像深度可分离卷积多尺度特征注意力融合位置注意力

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    面向多元可控负荷调控的云边协同负荷资源分配策略

    李思维靳莉于龙杜立石...
    52-62页
    查看更多>>摘要：针对多元可控负荷资源进行可控负荷管理时需要占用大量计算资源,且无法实现自动功率精准控制的问题,提出了一种面向多元可控负荷调控的云边协同负荷资源分配策略.首先,设计了云边协同调控架构,整合处理各种多元可控负荷资源数据;其次,考虑不同边缘节点计算任务的相似度,以所有计算任务的时间开销最小为优化目标,给出云端计算资源分配策略,合理分配计算资源;最后,通过基于自适应交叉—变异概率的遗传算法进行计算资源分配的求解.实验结果表明,所提算法在任务完成时间和执行成本上具有较为明显的优势,并且任务数量越多,计算资源越小时优势越明显,可以显著提升计算效率,降低计算耗时.

    负荷管理多元可控负荷资源分配云边协同

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    面向垂直行业专网的确定性SLA指标分级研究

    张沐风李洪星王柯李晓良...
    63-77页
    查看更多>>摘要：以经济有效的方式满足不同行业客户差异化的确定性服务质量体验,有利于推进垂直行业确定性专网建设.面对多种细分行业不同维度的确定性服务质量需求,服务等级协议(service level agreement,SLA)指标的分类分级十分重要.首先总结了垂直行业中多种类型确定性服务的应用场景,并对各类型业务进行了指标需求分析.然后,提出了确定性SLA指标体系并总结了各指标的分级设计方案,解决当前网络SLA指标对于确定性属性体现不足的问题,帮助降低行业客户和服务提供商之间的指标理解对齐难度,使得网络能契合不同行业的确定性服务需求.最后,对未来的工作进行了展望.

    服务等级协议5G时间敏感网络确定性网络工业互联网

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    基于霍克斯过程的动态异质网络表征学习方法

    陈蕾邓琨刘星妍
    78-93页
    查看更多>>摘要：现有的异质网络表征学习方法主要关注静态网络,忽略了时间属性对节点表示的重要影响.然而,真实的异质信息网络极具动态性,节点和边的微小变化都可能影响整个结构和语义.鉴于此,提出了基于霍克斯过程的动态异质网络表征学习方法.首先,利用关系旋转编码方式和注意力机制,学习相邻节点的注意力系数,获得节点的向量表示.其次,学习不同元路径的最优加权组合以更好捕获网络的结构和语义信息.最后,基于时间衰减效应,通过邻域形成序列将时间特征引入节点表示中,得到节点的最终嵌入表示.在多种基准数据集上的实验结果表明,所提方法在性能上显著优于对比模型.在节点分类任务中,Macro-F1平均提高了0.15％～3.45％,在节点聚类任务中,归一化互信息(normalized mutual information,NMI)值提高了1.08％～3.57％.

    网络表征学习动态异质信息网络注意力机制元路径霍克斯过程

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    6G协同通感一体化技术的性能评估与系统设计

    高鹏周飞飞王启兴廉黎祥...
    94-107页
    查看更多>>摘要：协同通感一体化(cooperative integrated sensing and communication,CoISAC)技术作为6G通感一体化的重要发展方向,能够利用网络中多类型设备的附加通感信息,克服现有通感一体化系统感知精度低、非视距路径失能和感知范围小的问题.对CoISAC技术的现状进行总结和分析,提出了一种新的感知性能评估指标和两种协同技术方案,分析了CoISAC技术所面临的挑战,并对未来技术发展趋势进行了展望.

    通感一体化协同技术克拉美罗下界

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    基于DG不确定仿射模型的综合能源系统低碳优化规划方法

    江涛徐聪贾少辉王深...
    108-120页
    查看更多>>摘要：针对风电、光伏等新能源分布式发电系统(distributed generator,DG)受环境因素变化导致出力不确定、现有碳交易模型交易价格固定导致减碳成本增多的问题,提出基于DG不确定仿射模型的综合能源系统低碳优化规划方法.首先,根据环境条件建立基于矩阵形式仿射算法的DG出力模型,降低DG出力不确定性对综合能源系统优化规划的影响.其次,将碳排放量作为惩罚措施引入综合能源系统优化规划中,改进传统碳交易模型,降低综合能源系统碳排放量.然后,基于差分进化粒子群优化算法,对建立的综合能源系统低碳规划模型求解,避免算法在寻优过程陷入局部最优.最后,在IEEE 33节点系统上的仿真结果表明,所提规划方法比传统随机优化和区间优化规划方法分别降低了8.68％和2.93％的总投资成本,比传统固定碳交易价格模型降低了6.28％的碳排放量.

    阶梯式碳交易综合能源系统仿射模型差分进化粒子群算法区间优化

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