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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。
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    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...
    1-10页
    查看更多>>摘要：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.

    卫星互联网星间激光通信OTN星地一体化网络6G

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    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...
    11-21页
    查看更多>>摘要：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.

    无蜂窝大规模MIMOAP部署混合概率路径损耗模型MADDPG算法

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    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...
    22-37页
    查看更多>>摘要：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.

    时间敏感网络周期性流量流量调度启发式算法回溯法

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    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
    38-46页
    查看更多>>摘要：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.

    混合D2D蜂窝网络能效信道分配Q学习Dinkelbach算法

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    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...
    47-55页
    查看更多>>摘要：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.

    APT攻击主动防御特征提取攻击趋势无线通信网络决策模型

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    无线接入系统干扰规避检测方法研究

    宫剑石旭许巧春
    56-62页
    查看更多>>摘要：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.

    信道占用时间空闲信道评估静默期时长等效占用率

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    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...
    63-71页
    查看更多>>摘要：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.

    说话人认证伪装攻击合成语音检测局部相位量化

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    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...
    72-82页
    查看更多>>摘要：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.

    深度学习卷积神经网络自适应增强深度驱动模型窃电检测特征提取

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    非视距信号传播场强特性的分析与研究

    宫峰勋张英
    83-95页
    查看更多>>摘要：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.

    非视距传播障碍物菲涅尔区衍射损耗拟合场强

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    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
    96-106页
    查看更多>>摘要：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.

    软件定义数据中心网络深度强化学习边缘计算任务卸载同策略经验回放熵正则

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