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通信学报
中国通信学会
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中国通信学会

杨义先

月刊

1000-436X

xuebao@ptpress.com.cn

010-67110006-869、878、915

100062

北京市东城区广渠门内大街80号通正国际大厦6层

通信学报/Journal Journal on CommunicationsCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是由中国通信学会主办的学术性刊物，主要读者对象是通信及相关技术领域的科研机构的研究人员、大专院校通信及相关专业的教师和研究生。《通信学报》强大的审稿专家和编委会队伍，使学术刊物的质量和审稿通过速度得到了有力的保证，从而搭建了为作者和读者进行更好服务的桥梁。
正式出版
收录年代

    数据要素流通与安全的研究范畴与未来发展趋势

    李凤华李晖牛犇邱卫东...
    1-11页
    查看更多>>摘要：针对数据从信息技术时代的受控共享向数据技术时代的数据要素泛在流通演化的趋势,分析了数据共享与数据要素流通的差异,阐述了什么样的数据才能成为数据要素,提出了数据成为数据要素所必须具有的6个属性,定义了数据要素流通模型及主要环节,明确了数据要素流通的研究范畴,梳理了数据要素流通研究范畴的相关概念,厘清了研究范畴所涵盖的关键核心技术,并对未来需要突破的关键技术进行了展望.

    数据要素流通数据确权数据安全计算隐私计算

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    通算存智一体协同的未来网络模型

    胡玉姣黄韬贾庆民谢人超...
    12-28页
    查看更多>>摘要：针对智能时代多样化多形态业务对未来网络按需、精准、高效服务的诉求,提出了一种通算存智一体协同的网络模型(3CI-CoNet).首先以通信技术连接计算设备与存储设备,构建网内计算和网内存储的硬件底座,然后在底座上部署智能网络模型及算法,为网内业务构建智能的网络环境,同时链接与行业/应用相关的智能设备、平台及算法,为新兴应用提供智能的网络服务,保障各业务的有序高效运行.设计了3CI-CoNet的层次化功能架构,包含基础资源层、智能接入层、按需服务层和业务表达层,各层次间相辅相成,协同构建了智能的网络环境和网络服务.进一步,结合自动驾驶和智能制造中的典型场景,论述了3CI-CoNet及其功能架构、运营机制对多形态业务高效运行的支撑作用,阐述了3CI-CoNet在智能时代的推广和应用价值.以智能制造中多AGV按需调度业务场景为原型,通过将3CI-CoNet与其他网络模型相对比,定性定量论证了3CI-CoNet对提升业务效能具有积极作用.最后,总结了3CI-CoNet的未来发展趋势和面临的技术挑战.

    通算存智一体协同网络未来网络智能应用新型架构

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    基于列车先验信息的RIS-MIMO系统鲁棒波束成形算法

    张泽鹏李翠然吴昊谢健骊...
    29-43页
    查看更多>>摘要：针对高移动性场景中完美信道状态信息(CSI)难以获取导致的智能超表面多输入多输出(RIS-MIMO)系统主被动波束成形算法性能恶化的问题,构建了RIS辅助的高铁毫米波MIMO中继通信模型.首先,在列车位置信息不完全的情况下,估计并推导了RIS-车载移动中继(MRN)之间视线战略(LOS)路径角度估计误差的统计特性;其次,对毫米波MIMO系统的中断性能进行了研究,给出了以信道容量作为中断判决的中断概率表达式;最后,将优化问题建模为5G基站(gNB)发射功率约束的中断概率最小化问题,提出了一种基于黎曼共轭梯度下降的复圆流形优化算法并求解该问题.仿真结果表明,与现有算法和传统的无RIS系统以及RIS随机相位调节下的高铁通信系统相比,所提算法具有更快的收敛速度和更高的系统鲁棒性.

    高速铁路智能超表面毫米波MIMO鲁棒波束成形流行优化

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    面向软件定义互连系统的多协议交换电路

    董春雷沈剑良李沛杰王盼...
    44-53页
    查看更多>>摘要：为满足软件定义互连系统中异构协议融合互连的需求,提出一种两级多协议交换电路,该电路通过融合共享缓存与Crossbar这2种交换架构,实现对多种异构协议的报文转发需求的兼顾.同时,提出一种基于时隙的多级仲裁调度方法,实现调度过程中时间与空间的解耦.仿真结果表明,所设计的交换电路能够弹性适应绑定模式变化引起的交换规模及端口缓存、端口带宽需求变化,缓存资源利用率相较传统组合输入输出排队(CIOQ)架构最高提高87.5%,转发时延低至数十纳秒,不仅适用于RapidIO、光纤通道(FC)、Ethernet、外设部件互连快速总线(PCIe)单一协议交换,而且适用于多种协议组合的混合协议交换.

    软件定义互连异构协议交换结构时分复用通道绑定缓存利用率

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    M-RSF:面向Unikernel的一种多级反馈队列任务调度机制

    董博南杨秋松李明树
    54-69页
    查看更多>>摘要：Unikernel作为云计算领域的前沿技术,具有启动速度快和资源占用少的特点.但是,在云环境大规模任务调度场景下,目前Unikernel缺少根据其任务特点所定制的调度机制,这阻碍了Unikernel进一步发挥其性能优势.针对此问题,首先总结了Unikernel的任务特点.在此基础上,提出了一种新的面向Unikernel的多级反馈队列调度机制M-RSF及其数学模型,在不影响Unikernel结构特点的前提下,能够更有效地对云环境下Unikernel的任务进行调度.同时,基于对任务特性的深入分析,提出了一种新的负载模型,该负载模型不仅可以准确刻画Unikernel的任务特点,还可以为M-RSF中调度策略的参数设置较合理的取值.最后,对M-RSF调度机制在OSv Unikernel上进行了实现和验证,实验结果表明,M-RSF可以有效减少OSv Unikernel在大规模任务调度时的平均等待时间和平均周转时间,相比于未经改动的OSv Unikernel,平均等待时间和平均周转时间减少达15%以上.

    云计算Unikernel调度机制负载模型

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    基于改进型LBP译码的LDPC码稀疏校验矩阵重建

    张天骐李春运吴仙越吴云戈...
    70-79页
    查看更多>>摘要：针对LDPC码稀疏校验矩阵重建问题,基于改进型LBP译码的思想提出了一种高误码率下的LDPC码稀疏校验矩阵重建算法.首先,从码字矩阵中随机抽取部分比特构建码字分析矩阵,并对其做高斯消元求对偶空间;其次,通过判定对偶空间向量是否稀疏,提高了后续疑似校验向量判定的效率;最后,在接收码字个数不足时,利用已知校验向量结合改进型LBP译码方法纠正错误码字,加快LDPC码稀疏校验矩阵的重建速度,提高重建性能.仿真结果表明,所提算法在高误码率0.004 5的条件下,对于IEEE 802.11n协议下的(648,324)LDPC码,相比于现有算法,稀疏校验矩阵重建率提升了52.16%,可达到92.28%.

    低密度奇偶校验码稀疏校验矩阵高斯消元改进型LBP译码重建

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    能量感知的点云视频流传输与边缘卸载联合优化

    刘威朱雨乐付晨王希...
    80-89页
    查看更多>>摘要：针对点云视频流媒体传输需要调度各类计算和传输资源,而现有工作较少考虑终端显示设备的计算任务带来的能耗问题,提出了一种移动边缘计算辅助的点云视频流传输方案,根据接入带宽和点云视频内容将部分计算任务从终端卸载到边缘完成.该方案建立了一个联合优化模型,在网络资源、终端和边缘算力资源的约束下,最大化用户观看体验收益并最小化终端设备能耗.实验表明,相比于对比方案,所提方案在不同条件下均可提升用户观看质量并降低终端设备能耗.

    点云视频流能量感知移动边缘计算联合优化

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    基于拟牛顿法的深度强化学习在车联网边缘计算中的研究

    章坚武芦泽韬章谦骅詹明...
    90-100页
    查看更多>>摘要：为了解决车联网中由于多任务和资源限制导致的任务卸载决策不理想的问题,提出了拟牛顿法的深度强化学习双阶段在线卸载(QNRLO)算法.该算法首先引入批归一化技术优化深度神经网络的训练过程,随后采用拟牛顿法进行优化,有效逼近最优解.通过此双阶段优化,算法显著提升了在多任务和动态无线信道条件下的性能,提高了计算效率.通过引入拉格朗日算子和重构的对偶函数,将非凸优化问题转化为对偶函数的凸优化问题,确保算法的全局最优性.此外,算法考虑了车联网模型中的系统传输时间分配,增强了模型的实用性.与现有算法相比,所提算法显著提高了任务卸载的收敛性和稳定性,并能有效处理车联网中的任务卸载问题,具有较高的实用性和可靠性.

    车联网任务卸载深度强化学习拟牛顿法

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    基于行为克隆的高通量卫星通信频谱资源分配

    秦浩李双益赵迪孟昊炜...
    101-114页
    查看更多>>摘要：为应对在高通量多波束卫星系统中,随着波束数量和用户规模的扩大,频谱资源分配问题的维度急剧增加和求解复杂度呈指数级上升这一挑战,提出了一种结合行为克隆与深度强化学习的两阶段算法.第一阶段基于行为克隆,利用已有卫星资源分配决策数据对策略网络进行预训练,通过模仿专家行为减少盲目探索,加快算法收敛.第二阶段基于近端策略优化,进一步优化策略网络,并通过引入卷积注意力模块有效地提取用户业务状态特征,以提升算法整体性能.仿真结果表明,所提算法在收敛速度和算法稳定性方面均优于其他基准算法,并在系统时延、系统平均满意度和频谱效率等性能指标上表现更佳.

    高通量卫星行为克隆深度强化学习近端策略优化卷积注意力模块

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    基于增强梯度算子的软阈值宽带频谱感知算法

    巩克现房家乐刘宏华孙鹏...
    115-127页
    查看更多>>摘要：为了改善信号梯度特征对幅度的损失以及寻求描述信号的最佳尺度问题,提出了一种基于增强梯度算子的软阈值宽带频谱感知算法.通过引入梯度增强算子还原信号幅值特征,结合信号本身梯度特征,使用不同的尺度描述信号梯度增量,得到软阈值判据,进一步加入尺度融合单元,利用硬阈值加软阈值联合判断的方法,得到描述信号的最佳尺度.理论分析和仿真实验结果表明,在高斯信道和瑞利衰落信道下,相较于MPSG算法,所提算法的检测概率和虚警概率均有明显改善,且复杂度更低.通过对比实测数据的检测效果,所提算法更适用于实际工程中.

    频谱感知增强梯度算子软阈值尺度融合

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