首页期刊导航|移动通信
期刊信息/Journal information
移动通信
移动通信

李进良

半月刊

1006-1010

editor@mc21st.com

020-84119959;84203943

510310

广州市新港中路381号（广州市1003信箱9分箱）

移动通信/Journal Mobile Communications北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊创刊1977年，是信息产业部主管、中国电子科技集团公司第七研究所主办的移动通信领域的专业技术刊物。《移动通信》紧跟行业热点、推介前沿技术、交流行业市场的动态，内容新颖、信息量大、实用性强。多次被评为信息产业部优秀电子期刊，入选“中国期刊方阵”双效期刊。办刊宗旨：促进移动通信产业的发展，普及和提高移动通信技术。
正式出版
收录年代

    迈入网络智能3.0:移动智能体信息通信网

    肖泳
    1页
      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    面向AI服务质量保障的6G无线网络智慧内生架构

    刘光毅陈天骄崔莹萍李娜...
    2-8页
    查看更多>>摘要：未来移动通信的各种业务和应用场景需要更实时泛在的AI服务支持,ITU已将6G场景扩展到泛在智能,6G需要将AI打造成内在的新能力和新服务.当前5G网络以"场景用例驱动、外挂或嫁接式"的方式支持智能应用,其性能、通用性和效率都有待提升.因此,提出了6G无线网络智慧内生架构,引入AI服务编排、AI任务控制、多维资源融合控制/承载和网络数字孪生功能,完成AI业务需求到底层多维网络资源的按需协同映射,实现端到端、差异化的AI服务质量保障,灵活、高效地为网络自身和千行百业提供高质量的AI服务.最后,提出分布式AI模型部署和通感智控融合等关键技术潜在研究点,以适应未来AI大模型、智能体的发展趋势.

    6G智慧内生AI服务质量网络数字孪生智能体

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    6G智能内生2.0新需求与基于智能体的网络架构设计

    谢峰杨立陈琳孙文文...
    9-15页
    查看更多>>摘要：6G无线系统智能内生已从1.0阶段发展到2.0阶段,旨在借助通信大模型的深度AI能力,把AI资源能力和6G无线系统更深度无缝地融合和双向耦合赋能.业界对6G智能内生技术需求多重多样且轻重迫切程度不同,会导向不同的网络AA产品形态和技术演进路线,因此亟待体系化梳理及统一认知,从而促进6G产业标准化落地和健康发展.从6G智能内生技术概念和发展愿景切入,梳理和研讨智能内生2.0阶段的多重新需求,进而探讨基于大模型的网络智能体AI Agent(AA),如何应对6G无线系统设计和体系架构带来诸多潜在的影响和待解决的关键问题,例如:场景需求、系统架构和接口影响.最后,再探讨围绕网络AA内生应用的若干开放性问题.

    6G无线系统智能内生智能体系统架构智能面

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    面向6G内生智能的天地空一体化智能感知与资源优化

    贾敏孟士尧王辉唐周豪...
    16-20,74页
    查看更多>>摘要：随着6G天地空一体化网络推进,卫星地球探测业务在多领域广泛深入应用,无源EESS的干扰问题日益显著.恰逢6G内生智能兴起,为解决该问题提供新思路.重点探讨基于ITU标准的无源EESS干扰及优化策略,分两部分:一是在最低仰角、6G天地空复杂环境下,分析不同环境密度基站对卫星覆盖区影响,评估是否满足ITU干扰门限;二是以6G内生智能为依托,在满足门限前提下,优化地面基站波束成形矢量,实现系统吞吐量静态聚合.结合以上内容,探讨对提升无源EESS性能的意义,为6G时代卫星通信系统干扰管理与性能优化提供理论与实践指引.

    EESS卫星通信干扰管理

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    通信大模型:技术进展与案例研究

    倪万里秦志金孙浩峰郑景桁...
    21-35页
    查看更多>>摘要：随着大模型技术不断向领域定制化、多模态融合及多任务处理能力深化,通信大模型在赋能网络智能化转型、高效优化资源配置、以及提升用户体验等方面展现出前所未有的潜力和价值.首先从云侧、边缘及端侧三方面系统性地综述了通信大模型的分类体系及主要网络功能.进而,探讨了通信大模型的预训练与参数微调策略,特别是强调了任务导向的参数微调和交互式协作推理等关键技术.接着,通过分析具体案例的成功实践,如中国移动九天大模型、中国联通元景大模型和中国电信星辰大模型,深入剖析了通信大模型在精细化网络管理、高效数据传输策略制定及用户体验全面升级等方面的核心优势与巨大潜力.最后,展望了通信大模型在未来网络智能化演进、创新服务模式探索及运营效率提升等方面的广阔研究前景,同时也总结了诸多前沿技术挑战,包括数据隐私与安全的严格保障、模型泛化性与鲁棒性的增强、实时处理能力的优化以及系统可扩展性的改善等.

    通信网络大模型网络智能化模型调优

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    面向语义信息高效传输的MIMO系统抗噪技术研究

    张语涵韩书君孙梦颖许晓东...
    36-42页
    查看更多>>摘要：随着通信与智能融合的快速发展,语义通信因其在提高信息传输效率及降低冗余方面的显著潜力而备受瞩目,其中,语义通信与MIMO系统的融合更是成为研究热点.然而,在噪声干扰环境下,如何确保MIMO系统传输的语义信息的完整性和准确性,仍然是该领域亟待解决的主要难题.针对上述问题,提出了一种新型的语义通信MIMO系统抗噪模型SC-MIMO-Anti.基于深度学习技术,该模型集成了抗噪神经网络模块,通过综合考虑传输的语义信息和信道状态信息,对语义信息传输过程进行优化,从而提升语义通信的整体性能.仿真实验结果表明,SC-MIMO-Anti模型在确保语义信息传输质量的同时,展现出了更强的鲁棒性和抗干扰能力.特别是在信道条件恶劣的情况下,其性能优势尤为突出.此外,对比实验进一步验证了所提出的抗噪方法在语义通信中的优越性,具体而言,在SNR为0 dB时,SC-MIMO-Anti相比传统抗噪方法的语义通信MIMO系统,句子相似度提升约6.1%.

    语义通信多输入多输出系统抗噪模型鲁棒性

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    6G网络中分布式AI模型协同技术综述

    张秀贤朱晓荣
    43-51页
    查看更多>>摘要：分布式网络人工智能模型协同技术是分布式数据安全流通的底层支撑,是实现6G网络智慧内生的关键技术.对6G网络中的模型协同技术进行了全面的综述.回顾了中心侧大模型中,数据并行、模型并行及混合并行等模型协同技术.面对边缘智能中边缘节点算力及内存不足、通信带宽受限的问题,从拆分学习、联邦学习、拆分联邦学习、分布式群体学习等几个方面探讨总结了边缘智能的模型协同技术.最后,强调了在6G网络中,为了不重复训练相似的大模型,需要大小模型协同进化.

    分布式AI6G模型协同大模型

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    AI赋能的语义通信系统信道自适应技术研究

    吴桐李金喜陈智勇陶梅霞...
    52-58页
    查看更多>>摘要：基于人工智能(AI)驱动的语义通信系统在面对动态变化的无线信道环境时,性能往往会显著下降.目前,现有方法通过给联合信源信道编码外挂神经网络模块来处理信道状态信息.然而,虽然这些方法能够在变化的信道条件下提高系统性能,但是外挂模块却带来了额外的模型参数与计算负担,增加了编解码延迟.针对这一问题,首先研究最新Mamba模型固有特性,推导了其对于初始状态的闭式响应,并从其闭式响应中发现了对于初始状态信息的遗忘特点.基于此发现,提出了一种内生式信道自适应方法.该方法通过将信道状态信息引入到模型初始状态,并在模型遗忘信道状态信息时重新将信道状态信息注入到状态空间,实现了无需额外计算与参数的情况下,使得模型能够感知信道状态并自适应地进行编码,从而在不同信道状态条件下提升系统性能.

    6G语义通信联合信源信道编码信道自适应

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    6G内生智能无线大模型:安全、隐私、伦理和高能效

    李心怡杨照辉黄崇文陈晓明...
    59-66页
    查看更多>>摘要：鉴于大模型(或基础模型)越来越受到关注,例如生成式预训练模型(GPT)及其在各种计算任务中的应用,介绍了将大模型应用到无线通信领域产生的无线大模型.首先给出无线大模型的基本概念,并从安全、隐私、伦理和高能效四个方面对研究现状展开介绍.在安全方面,分析了投毒攻击、后门攻击等对无线大模型的威胁;针对隐私问题,介绍了差分隐私、联邦学习等技术在保护用户数据隐私中的应用;在高能效设计中,概述了模型压缩、数据选择等优化策略,以在性能与能耗间实现平衡.最后面向6G无线网络,给出了内生智能无线大模型的架构,强调其在云-边协同计算、语义通信和跨领域整合中的应用潜力.

    6GAI大模型联邦学习语义通信

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于语义认知与生成的沉浸式通信网络架构研究

    邓野王健高雅玙张成伟...
    67-74页
    查看更多>>摘要：沉浸式通信是IMT-2030的关键应用场景之一,涵盖沉浸式XR、元宇宙、全息通信等新兴典型用例.然而,沉浸式业务对高分辨率、高帧率数据传输的需求,为当前通信网络架构带来了巨大的挑战.因此提出了一种基于语义认知与生成的AI内生沉浸式通信网络架构,旨在确保用户体验的同时,有效降低传输数据流量,并支持个性化视频渲染与传输.具体而言,用户可通过语义认知与推理机制,从物理世界的原始数据中提取丰富的语义知识信息,而接收端用户则可利用生成式AI模型,将语义信息映射为三维多视角的视频表示.并以工业数字孪生为案例场景,构建了一套智能机械臂虚实共生的原型平台,以评估所提出架构的性能.实验结果显示,相较于传统通信架构,该方案能够显著降低数据传输负载及端到端时延.

    6G沉浸式通信语义认知生成式AI

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普