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基于多智能体深度强化学习的智能网联汽车服务迁移优化方法
1
作者 芮兰兰 邓淑予 +3 位作者 陈子轩 高志鹏 邱雪松 郭少勇 《通信学报》 北大核心 2026年第1期141-155,共15页
为应对智能网联汽车在高动态车联网环境中服务迁移所面临的多用户资源竞争与边缘节点可用性动态变化等挑战,提出了一种基于多智能体组相对策略优化(MAGRPO)的服务迁移方法,将服务迁移问题形式化为带资源约束的长期多用户联合优化问题,... 为应对智能网联汽车在高动态车联网环境中服务迁移所面临的多用户资源竞争与边缘节点可用性动态变化等挑战,提出了一种基于多智能体组相对策略优化(MAGRPO)的服务迁移方法,将服务迁移问题形式化为带资源约束的长期多用户联合优化问题,并设计了一种不需要显式Critic网络的MAGRPO算法。基于组内折扣回报的相对排序构建策略更新信号,有效缓解由强约束惩罚(如节点过载或故障)引起的训练不稳定问题,并降低训练开销。仿真结果表明,所提方法在服务总时延、迁移能耗及迁移成功率等关键指标上均优于现有基线方法,尤其在边缘节点资源受限且可用性动态变化的场景下,展现出更强的鲁棒性与可扩展性。 展开更多
关键词 移动边缘计算 智能网联汽车 服务迁移 多智能体深度强化学习 组相对策略优化
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基于虚拟锚点的室内融合定位方法
2
作者 张宇 李泽 +2 位作者 田增山 桂术亮 刘凯凯 《通信学报》 北大核心 2026年第1期27-40,共14页
利用通信信号镜面反射形成的虚拟锚点(VAP)实现终端定位是近年来的一个研究热点。针对终端在定位过程中VAP出现的“生灭”现象,在单输入单输出(SISO)网络中提出了一种基于虚拟锚点的室内融合定位方法。首先,利用状态转移方程提供的先验... 利用通信信号镜面反射形成的虚拟锚点(VAP)实现终端定位是近年来的一个研究热点。针对终端在定位过程中VAP出现的“生灭”现象,在单输入单输出(SISO)网络中提出了一种基于虚拟锚点的室内融合定位方法。首先,利用状态转移方程提供的先验信息,对观测集合中的非镜面杂波进行滤除。其次,利用平面内不同位置的预测观测集和匈牙利算法构建定位模型,并利用群优化算法估计终端的位置。再次,通过融合滤波方法将状态方程提供的先验位置信息与估计的位置进行融合。仿真结果表明,相较于现有方法,所提方法能够有效地提升定位精度。最后,利用软件无线电搭建测试系统,真实环境下的测试结果表明,所提方法可以达到0.47 m的平均定位精度。 展开更多
关键词 室内定位 虚拟锚点 匈牙利算法 融合滤波
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基于资源时变图的通遥一体化星座资源分配策略
3
作者 王雪 刘晋炳 +2 位作者 苏南池 孙晓颖 钱志鸿 《通信学报》 北大核心 2026年第3期123-136,共14页
针对通遥一体化星座数据实时回传需求与星载资源受限的矛盾,构建了资源时变图(RTEG)模型,实现了对动态拓扑及能量、存储、带宽等多维资源的统一结构化表征。为达成网络传输吞吐量最大化与卫星传输能耗最小化的联合优化,将“观测−传输−... 针对通遥一体化星座数据实时回传需求与星载资源受限的矛盾,构建了资源时变图(RTEG)模型,实现了对动态拓扑及能量、存储、带宽等多维资源的统一结构化表征。为达成网络传输吞吐量最大化与卫星传输能耗最小化的联合优化,将“观测−传输−存储”联合调度问题映射为图论中的最小成本最大流问题,并提出了能效优化增量最大流算法(EEIMFA),引入反向链路以动态调整时隙内链路选择,利用时域垂直链路实现数据的跨时隙调度,在逼近最大吞吐量的同时,实现能耗最小化的路径决策。仿真结果表明,通遥一体化星座在数据传输能力上优于单功能卫星配置,所提算法在网络能耗、链路利用率和运行时间等关键指标上领先,在所有测试场景中的能耗均比EERA低10%~18%,为通遥一体化星座高效、低耗提供了技术保障。 展开更多
关键词 通遥一体化融合卫星网络 资源时变图 资源分配
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基于时间索引混沌成形滤波器的混沌通信系统
4
作者 杨华 马新玉 +1 位作者 张腾林 蒋国平 《通信学报》 北大核心 2026年第2期179-189,共11页
为提高混沌成形滤波器产生混沌信号的能量效率,提出一种基于时间索引混沌成形滤波器的混沌通信系统。该系统在生成混沌信号过程中引入时间索引调制,借助基函数脉冲空位传输额外信息比特,提高传统混沌成形滤波器产生混沌信号的能量效率,... 为提高混沌成形滤波器产生混沌信号的能量效率,提出一种基于时间索引混沌成形滤波器的混沌通信系统。该系统在生成混沌信号过程中引入时间索引调制,借助基函数脉冲空位传输额外信息比特,提高传统混沌成形滤波器产生混沌信号的能量效率,同时避免传输混沌参考信号。接收端使用混沌匹配滤波器,依据绝对值最小检测和极性判决解调出信息比特。在加性白高斯噪声(AWGN)信道和多径瑞利衰落信道中推导出新系统的理论比特误码率公式。仿真结果表明,与其他对比方案相比,所提系统不但可以提升能量效率,而且可以明显降低比特误码率。 展开更多
关键词 混沌通信 时间索引 混沌成形滤波器 时间索引混沌成形滤波器 能量效率 比特误码率
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传感器网络中GPS无关的轻量化反射式协同虚假数据过滤方案
5
作者 刘志雄 尹辉 《通信学报》 北大核心 2026年第3期289-298,共10页
针对传感器网络中反射式协同虚假数据注入攻击的能耗激增、攻击源隐蔽问题,提出GPS无关的轻量化过滤方案——基于邻居关系的反射式协同虚假数据过滤方案(NRFFS)。新增反射行为验证与轻量机器学习(ML)特征校验模块,基于节点邻居关系构建... 针对传感器网络中反射式协同虚假数据注入攻击的能耗激增、攻击源隐蔽问题,提出GPS无关的轻量化过滤方案——基于邻居关系的反射式协同虚假数据过滤方案(NRFFS)。新增反射行为验证与轻量机器学习(ML)特征校验模块,基于节点邻居关系构建“格式−邻居合法性−反射行为−ML特征−消息验证码(MAC)/密钥”5层过滤架构。理论分析与仿真表明,在安全阈值t=5、密钥分区数n=15、预存储邻居信息条目数c=60配置下,NRFFS妥协容忍能力达178个节点,较基于地理位置的虚假数据过滤方案(GFFS)和基于邻居信息的虚假数据过滤方案(NFFS)分别提升36.9%和33.8%,能耗降低32%,存储开销为1.4 KB,适配资源受限无线传感器网络关键场景。 展开更多
关键词 无线传感器网络 反射式协同攻击 虚假数据过滤 轻量机器学习 邻居关系
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ResilM-IBN:一种自愈型多智能体网络管理框架
6
作者 董黎刚 苟敬文 +2 位作者 蒋献 张子天 诸葛斌 《通信学报》 北大核心 2026年第1期250-266,共17页
针对意图驱动网络在多业务环境下意图解析不准确、执行链路不可控及缺乏自愈机制等问题,提出一种面向软件定义网络的自愈型多智能体管理框架ResilM-IBN,以提升网络管理的智能化与鲁棒性。该框架通过结构化通信与多智能体协作机制,实现... 针对意图驱动网络在多业务环境下意图解析不准确、执行链路不可控及缺乏自愈机制等问题,提出一种面向软件定义网络的自愈型多智能体管理框架ResilM-IBN,以提升网络管理的智能化与鲁棒性。该框架通过结构化通信与多智能体协作机制,实现意图执行过程的语义一致与任务可追溯;构建基于“意图-验证-执行-再验证”链路的闭环执行流程,以增强过程可控性;设计协作式自愈机制,利用“用户意图约束+运行时反馈”双条件触发逻辑实现跨智能体的异常检测与自动修复。基于Mininet与Ryu的原型验证,结果表明,ResilM-IBN能够在复杂场景下实现稳定、可靠的意图执行与自愈修复。所提框架在可行性、稳定性与可迁移性方面表现优异,可为意图驱动网络的工程化实现提供有效参考。 展开更多
关键词 意图驱动网络 软件定义网络 大语言模型 多智能体
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基于改进随机森林算法与多尺度卷积神经网络的频率选择表面敏捷设计
7
作者 王义富 廖广昕 +7 位作者 李华萍 任燕飞 黄浩然 蒋伟 郑沈理 郭嘉诚 杜力 杜源 《通信学报》 北大核心 2026年第1期267-278,共12页
针对传统频率选择表面(FSS)结合神经网络的设计存在预测偏差大、数据集成本高的问题,提出基于改进随机森林(RF)与多尺度卷积神经网络(MS-CNN)的FSS敏捷设计框架。改进RF通过电磁特性分裂准则与多特征交互评估,优化采样策略,构建高质量... 针对传统频率选择表面(FSS)结合神经网络的设计存在预测偏差大、数据集成本高的问题,提出基于改进随机森林(RF)与多尺度卷积神经网络(MS-CNN)的FSS敏捷设计框架。改进RF通过电磁特性分裂准则与多特征交互评估,优化采样策略,构建高质量数据集,达到均方误差(MSE)<2.0的预测精度仅需1157组样本,较传统采样减少61%;MS-CNN采用3×1、5×1、7×1多尺度卷积核提取电磁响应特征,结合频率梯度损失函数,0°/70°入射角下TE/TM双极化S_(21)曲线预测MSE低至2.2。以MS-CNN为预测代理,结合粒子群优化(PSO)的逆向设计,输出满足25~33 GHz频段S_(21)≥-1.5 dB、0°~70°入射角稳定、双极化适配的FSS参数,经HFSS验证达标,同时在20~28 GHz验证了模型泛化性。 展开更多
关键词 频率选择表面 随机森林算法 多尺度卷积神经网络 粒子群优化
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基于C-V2X的网联车辆与交通信号协同优化方法
8
作者 刘凯 梅诗远 +1 位作者 晏国志 杨作秀 《通信学报》 北大核心 2026年第2期140-149,共10页
针对传统交通中车辆与信号灯独立控制导致路口通行低效问题,提出一种基于C-V2X的网联车辆与交通信号协同优化方法。设计涵盖感知、通信、决策和控制的闭环架构,引入边缘智能赋能实时交通决策;提出协同优化算法,融合基于交通压力的信号... 针对传统交通中车辆与信号灯独立控制导致路口通行低效问题,提出一种基于C-V2X的网联车辆与交通信号协同优化方法。设计涵盖感知、通信、决策和控制的闭环架构,引入边缘智能赋能实时交通决策;提出协同优化算法,融合基于交通压力的信号相位调整策略和基于状态机的车辆速度引导策略,实现信号相位与车速的协同优化。硬件实验与交通流模拟实验表明,本文方法满足硬件部署与实时响应需求,可有效降低交通路口车辆通行时间,提升路口通行效率。 展开更多
关键词 车联网 C-V2X 边缘智能 协同优化
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群体认知异常:发现与判定技术综述
9
作者 高阳 刘立坤 张宏莉 《通信学报》 北大核心 2026年第2期234-248,共15页
认知安全是网络空间安全领域的新兴方向,群体认知安全是其中的学术前沿。为总结分析其中的核心技术方法,将群体认知安全分为群体发现和群体异常检测两个子任务,前者主要借助社区发现技术,后者主要利用图异常检测技术。将社区发现分为局... 认知安全是网络空间安全领域的新兴方向,群体认知安全是其中的学术前沿。为总结分析其中的核心技术方法,将群体认知安全分为群体发现和群体异常检测两个子任务,前者主要借助社区发现技术,后者主要利用图异常检测技术。将社区发现分为局部社区发现和全局社区结构识别,将图异常分为节点/边级异常和子图/全图级异常。系统综述其中的核心概念、基础理论和代表性方法,比较分析现有方法的优点与不足,并展望了未来的研究方向。 展开更多
关键词 群体认知安全 群体识别 群体异常检测
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基于环境感知码本的RIS-NOMA通信的实现方案
10
作者 雷芳 贾纪川 薛晓凯 《通信学报》 北大核心 2026年第2期219-233,共15页
针对可重构智能表面(RIS)辅助的非正交多址(NOMA)通信系统中动态信道状态信息获取与资源分配的联合优化问题,提出了一种基于环境感知码本的RIS-NOMA通信的实现方案。该方案将现有环境感知码本方案适配于RIS-NOMA场景,离线阶段,基于统计... 针对可重构智能表面(RIS)辅助的非正交多址(NOMA)通信系统中动态信道状态信息获取与资源分配的联合优化问题,提出了一种基于环境感知码本的RIS-NOMA通信的实现方案。该方案将现有环境感知码本方案适配于RIS-NOMA场景,离线阶段,基于统计信道信息生成虚拟信道集,结合交替优化算法联合设计RIS相移、波束成形及功率分配生成离线码本;在线阶段,基于码本选择最大化速率的配置,实现低复杂度的动态资源分配。此外,对存在信道估计误差的情况,分析了基于环境感知码本模型的理论性能。数值仿真结果表明,所提方案能够在保证用户公平性的同时,实现较高的总速率,并有效管理多用户干扰。相较于基于环境感知码本的RIS辅助多输入单输出通信,所提方案的总速率提升可达到20%~40%,特别是在多用户复用和功率分配方面,NOMA系统展现了显著的优势,为RIS-NOMA系统的实际部署提供了理论支撑与设计参考。 展开更多
关键词 可重构智能表面 非正交多址 信道训练 交替优化 环境感知码本
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面向6G的内生智能频谱管控关键技术研究
11
作者 王先梅 任语铮 +2 位作者 姜天宇 张海君 马旭 《通信学报》 北大核心 2026年第2期1-19,共19页
随着通信网络的不断演进,用频设备将持续增长,导致频谱资源严重稀缺。6G内生智能通过机器学习等技术实现频谱管控,能有效提升频谱利用率。基于此,综述了面向6G的内生智能频谱管控关键技术。首先,分析了6G的频谱演进趋势。其次,构建了一... 随着通信网络的不断演进,用频设备将持续增长,导致频谱资源严重稀缺。6G内生智能通过机器学习等技术实现频谱管控,能有效提升频谱利用率。基于此,综述了面向6G的内生智能频谱管控关键技术。首先,分析了6G的频谱演进趋势。其次,构建了一种三层频谱管控分析框架,并基于该框架对比分析了6G内生智能方法在协作频谱感知与动态频谱接入中的决策应用,总结了基于区块链及机器学习的频谱管控安全保障方案。最后,讨论了潜在挑战与未来展望。 展开更多
关键词 频谱管控 协作频谱感知 动态频谱接入 机器学习 区块链
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基于多尺度卷积和通道注意力机制的网络流量异常检测方法
12
作者 付钰 王玉珏 +2 位作者 俞艺涵 刘涛涛 安义帅 《通信学报》 北大核心 2026年第1期184-200,共17页
针对传统网络流量异常检测方法受限于模型表达能力较弱、数据类不平衡等问题,提出了一种融合多尺度卷积与通道注意力机制的网络流量异常检测方法。首先,设计金字塔卷积模块捕捉网络流量的多尺度特征,有效提升分类性能;其次,利用通道注... 针对传统网络流量异常检测方法受限于模型表达能力较弱、数据类不平衡等问题,提出了一种融合多尺度卷积与通道注意力机制的网络流量异常检测方法。首先,设计金字塔卷积模块捕捉网络流量的多尺度特征,有效提升分类性能;其次,利用通道注意力机制增强模型对异常流量敏感特征的通道响应,提高特征的可辨别性,从而抑制噪声干扰;最后,通过改进均衡损失函数调整不同类别权重系数,从而缓解数据集中的类不平衡问题。在NSL-KDD和CIC-IDS-2017数据集上开展了一系列实验,实验结果表明,所提方法取得了较好的分类结果,准确率分别为99.45%和99.95%,同时误报率仅为0.50%和0.02%。 展开更多
关键词 网络流量异常检测 多尺度卷积 注意力机制 均衡损失函数
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多芯粒大模型加速器推理协同优化方法
13
作者 方娟 潘晨阳 +3 位作者 古明辉 李硕朋 陈慧杰 翟冉 《通信学报》 北大核心 2026年第2期190-208,共19页
在采用2.5D封装集成多计算芯粒与存储芯粒的大模型推理加速系统中,模型推理解码阶段跨芯粒通信具有突发性与强非均衡性,流量在拓扑中聚集到少数链路并形成热点排队,封装内网络通信常成为性能瓶颈。为缓解上述瓶颈,提出T^(2)-CHIP协同优... 在采用2.5D封装集成多计算芯粒与存储芯粒的大模型推理加速系统中,模型推理解码阶段跨芯粒通信具有突发性与强非均衡性,流量在拓扑中聚集到少数链路并形成热点排队,封装内网络通信常成为性能瓶颈。为缓解上述瓶颈,提出T^(2)-CHIP协同优化方法,通过刻画解码阶段跨芯粒通信在互连中的分布特征,识别热点链路,对带宽资源重分配,同时调整任务映射以减少热点跨芯粒交互,从而有效缓解解码阶段通信拥塞。周期精确网络仿真结果表明,该方法在提升解码阶段尾部性能与整体吞吐量的同时,降低了动态功耗,且维持了较低的实现开销。 展开更多
关键词 大语言模型 2.5D芯粒架构 芯粒间互连 异构协同优化
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采用时域高斯协同模型的合成伪造语音检测方法
14
作者 简志华 梁承涵 朱峰满 《通信学报》 北大核心 2026年第3期170-183,共14页
为降低静音分布不一致对合成伪造语音检测性能的影响,提升检测系统的准确性与泛化能力,提出了一种时域高斯协同模型的合成伪造语音检测方法。通过构建统一的高斯混合模型,从真实与伪造语音中提取对数高斯后验(LGP)特征,避免了传统独立... 为降低静音分布不一致对合成伪造语音检测性能的影响,提升检测系统的准确性与泛化能力,提出了一种时域高斯协同模型的合成伪造语音检测方法。通过构建统一的高斯混合模型,从真实与伪造语音中提取对数高斯后验(LGP)特征,避免了传统独立建模带来的信息割裂与参数冗余问题,从而提升特征空间的可区分性。针对静音干扰问题,模型引入基于统计能量的阈值抑制机制,在保留潜在判别信息的同时自适应抑制低能量语音段。进一步地,采用二维卷积对时间−高斯分量二维结构进行联合建模,并在时间域和分量域分别构建图结构,通过异构图注意力网络学习跨域特征关系。实验结果表明,所提方法在ASVspoof 2021数据集上相较基线模型将等错误率降低12.07%,串联检测代价函数降低12.14%,验证了所提方法的有效性与泛化性能。 展开更多
关键词 合成伪造语音检测 对数高斯后验特征 统一建模 阈值抑制
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DPU驱动的软件与可编程硬件协同UPF架构设计与优化
15
作者 刘松 张琳 +5 位作者 高铠炜 雷玮琛 师建新 苑新婧 蒲凌君 张建忠 《通信学报》 北大核心 2026年第2期150-167,共18页
随着移动网络的演进,高带宽、低时延及海量连接的服务对用户平面功能(UPF)提出更高要求。然而,移动流量分布偏斜性与业务异构性导致规则数量激增且粒度细化,引发的规则依赖问题严重制约现有UPF转发性能,且现有依赖消除算法的计算时延过... 随着移动网络的演进,高带宽、低时延及海量连接的服务对用户平面功能(UPF)提出更高要求。然而,移动流量分布偏斜性与业务异构性导致规则数量激增且粒度细化,引发的规则依赖问题严重制约现有UPF转发性能,且现有依赖消除算法的计算时延过高,难以满足新型的低时延服务要求。为此,提出一种数据处理单元(DPU)驱动的软件与可编程硬件协同UPF架构,该架构基于流量特征识别和软硬件内在服务特点,将大流分离并卸载至可编程硬件加速,CPU侧则执行小流处理,快速生成独立规则以消除规则依赖,同时提出一种规则存储结构与多管线段协同更新机制。在高并发测试环境下,系统吞吐量达97 Gbit/s,端到端转发时延低于500μs,规则依赖解析计算开销降低65%以上,规则存储与更新效率提升50%。 展开更多
关键词 移动网络 可编程网络 数据处理单元 网内计算 用户面功能
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基于置信度差异与熵最小化的跨时间鲁棒射频指纹识别方法
16
作者 张杰 王琴 +2 位作者 尹悦 王禹 桂冠 《通信学报》 北大核心 2026年第1期13-26,共14页
在真实无线电磁环境中,射频指纹识别系统常受到信道条件和环境因素随时间变化的影响,导致训练阶段与测试阶段数据分布不一致,从而引发显著的跨时间域性能退化问题,严重制约模型在未知场景下的稳定性与泛化能力。针对上述问题,提出一种... 在真实无线电磁环境中,射频指纹识别系统常受到信道条件和环境因素随时间变化的影响,导致训练阶段与测试阶段数据分布不一致,从而引发显著的跨时间域性能退化问题,严重制约模型在未知场景下的稳定性与泛化能力。针对上述问题,提出一种面向跨域泛化的射频指纹识别测试时自适应方法,该方法在不依赖目标域标注数据的情况下,通过在测试阶段对模型进行自适应调整,以缓解由环境变化引起的域偏移影响。首先,针对复杂信道条件下射频指纹特征易受干扰的问题,构建了一种基于并行多尺度卷积(Inception)结构的射频指纹识别网络,通过多尺度特征提取增强指纹特征的鲁棒性与稳定性。其次,针对测试阶段难以获取源域数据及目标域标签的问题,设计了一种无源无监督的测试时自适应框架,使模型能够在测试过程中逐步适应目标环境的分布变化。实验结果表明,所提方法在多个公开数据集上均取得了优于对比方法的识别性能,并在跨时间域场景下展现出良好的稳定性与泛化能力,为射频指纹识别在真实复杂环境中的应用提供了有力支撑。 展开更多
关键词 物理层安全 射频指纹识别 深度学习 测试时自适应 无源无监督域适应
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融合SDN与目标导向分层强化学习的覆盖组播路由方法
17
作者 叶苗 李繁有 +4 位作者 文鹏 蒋秋香 王勇 何倩 叶聪 《通信学报》 北大核心 2026年第1期106-123,共18页
针对传统网络架构下覆盖组播缺乏对底层网络状态的感知、难以适应网络动态变化,以及现有强化学习方法因覆盖组播树路径耦合、面临问题规模大、动作空间维度高导致学习不稳定、收敛缓慢等问题,提出一种基于目标导向分层强化学习的智能覆... 针对传统网络架构下覆盖组播缺乏对底层网络状态的感知、难以适应网络动态变化,以及现有强化学习方法因覆盖组播树路径耦合、面临问题规模大、动作空间维度高导致学习不稳定、收敛缓慢等问题,提出一种基于目标导向分层强化学习的智能覆盖组播路由方法GOHRL-OM。首先,利用SDN的全局感知能力,构建动态流量矩阵为路由决策提供全局信息支撑。其次,GOHRL-OM结合目标导向强化学习与分层强化学习优化覆盖组播树:目标导向机制引入任务目标,增强策略学习方向性;分层学习将任务分解为上下层子任务,通过协同策略和分层奖励实现任务解耦与分层优化,从而降低动作维度并提升学习稳定性。仿真实验表明,相较于现有方法,GOHRL-OM在优化吞吐量、时延与丢包率的同时,具备更加灵活的路由决策和网络适应能力。 展开更多
关键词 软件定义网络 目标导向 分层强化学习 覆盖组播
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大语言模型赋能的网络配置分析技术研究
18
作者 李鹏飞 刘宇靖 +1 位作者 苏金树 喻波 《通信学报》 北大核心 2026年第1期54-73,共20页
针对现有网络配置分析工具智能化水平有限、操作复杂且依赖专业知识导致人力成本高的问题,提出了一个大语言模型(LLM)赋能的网络配置分析技术框架。该框架融合LLM与形式化验证工具,通过理解配置语义自动构建网络知识图谱,并基于图谱推... 针对现有网络配置分析工具智能化水平有限、操作复杂且依赖专业知识导致人力成本高的问题,提出了一个大语言模型(LLM)赋能的网络配置分析技术框架。该框架融合LLM与形式化验证工具,通过理解配置语义自动构建网络知识图谱,并基于图谱推理补全以还原网络状态。进一步引导LLM调用领域知识,实现配置错误检测、关键节点识别等任务的自动化分析。实验基于EVE-NG网络模拟实验室的官方配置、思科CCNA培训的配置案例及真实互联网拓扑配置,从网络建模效果、应用效果验证、运行时间成本及鲁棒性等方面进行评估。结果表明,该框架能够根据配置快速准确地还原网络状态,适应多种网络场景的分析需求,实现一键式分析,为网络管理提供了重要技术支撑。 展开更多
关键词 网络管理 网络配置 大语言模型 知识图谱
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高精度低开销无蜂窝通感一体化网络波束成形优化
19
作者 贺博鑫 刘娅汐 +2 位作者 霍佳皓 皇甫伟 隆克平 《通信学报》 北大核心 2026年第1期1-12,共12页
针对在感知精度与资源开销间取得有效平衡这一挑战,提出一种新型开销-精度均衡的无蜂窝多输入多输出通感一体化系统架构。该架构采用单基站接收策略,相比传统多收方案可降低资源开销;创新地融合时延-角度联合定位与最优基站选择策略,相... 针对在感知精度与资源开销间取得有效平衡这一挑战,提出一种新型开销-精度均衡的无蜂窝多输入多输出通感一体化系统架构。该架构采用单基站接收策略,相比传统多收方案可降低资源开销;创新地融合时延-角度联合定位与最优基站选择策略,相比传统单收方案可提升定位精度。为实现高速率通信与高精度感知,建立联合波束成形设计与基站选择优化问题,并基于相长干扰利用机制重建该问题。分式规划、半正定松弛等数学技巧被用于求解所建复杂非凸优化问题。仿真表明,所提架构在同等开销下的定位克拉美罗界较传统单收方案降低约63.27%,能耗与时延较传统多收方案分别降低约66.71%与72.22%,实现了资源开销与感知精度间更优的帕累托前沿。 展开更多
关键词 通感一体化 多输入多输出 感知精度 资源开销 波束成形
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基于Stackelberg博弈和DQN的多类型蜜罐部署方案
20
作者 韩雨 陈元恒 +2 位作者 王一川 马艺宾 黑新宏 《通信学报》 北大核心 2026年第2期261-273,共13页
针对传统蜜罐部署方案在面对日益复杂的网络环境时存在动态适应性差、诱捕能力不足等问题,基于CIC-IDS-2017攻击数据集,提出了一种基于Stackelberg博弈和深度Q网络(DQN)的多类型动态蜜罐部署方案。首先,通过对攻击行为时间−状态建模捕... 针对传统蜜罐部署方案在面对日益复杂的网络环境时存在动态适应性差、诱捕能力不足等问题,基于CIC-IDS-2017攻击数据集,提出了一种基于Stackelberg博弈和深度Q网络(DQN)的多类型动态蜜罐部署方案。首先,通过对攻击行为时间−状态建模捕捉攻击行为的时序演化特征,结合马尔可夫预测实现对未知攻击的预判。其次,根据不同蜜罐(低交互、中交互、高交互和拟态蜜罐)的部署成本和诱捕能力的差异性,设计融合攻防效益的综合效用函数。最后,通过Stackelberg博弈主导角色动态切换与DQN策略优化,实现固定资源约束下的最优部署,进一步提升策略的动态适应性。仿真结果表明,所提方案能够有效应对攻击行为的时序演变状态,并在固定资源约束下给出最优的蜜罐部署方案,提升了防御系统的自适应性。此外,该方案对时序攻击的诱捕成功率达96%(在拟态蜜罐情况下),防御效用较传统方案提升35%,且能动态适应多类型攻击场景。 展开更多
关键词 网络安全 蜜罐诱捕 动态部署 动态博弈 深度Q网络
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