工业物联网(Industrial Internet of Things,IIoT)是第六代移动通信系统(6th Generation Mobile Communication System,6G)的典型应用。提出了一种新的基于几何的工业物联网环境非平稳随机模型(Geometry-based Stochastic Model,GBSM)...工业物联网(Industrial Internet of Things,IIoT)是第六代移动通信系统(6th Generation Mobile Communication System,6G)的典型应用。提出了一种新的基于几何的工业物联网环境非平稳随机模型(Geometry-based Stochastic Model,GBSM)。该模型通过速度分解细化IIoT下信道模型中散射体组成的簇的生灭过程,对不同运动方向间信道非平稳特性的区别进行了建模。仿真结果表明,该模型能较好地表征不同运动方向对信道特性的影响,能够有效地反映信道传播环境中簇的数量。与参考模型以及射线追踪仿真的时延均方扩展和角度均方扩展拟合结果验证了该模型具有较高的精度。展开更多
针对物联网Mirai僵尸网络流量数据的高维度和大规模数据导致传统检测方法存在检测时间长、资源消耗大和准确性欠佳的不足,文章提出了一种基于集成特征选择的物联网僵尸网络流量检测(IoT Botnet Traffic Detection Based on Ensemble Fea...针对物联网Mirai僵尸网络流量数据的高维度和大规模数据导致传统检测方法存在检测时间长、资源消耗大和准确性欠佳的不足,文章提出了一种基于集成特征选择的物联网僵尸网络流量检测(IoT Botnet Traffic Detection Based on Ensemble Feature Selection,IBTD-EFS)方法。首先,为了降低网络流量数据样本的特征维度以便获取最优特征子集,文章提出了一种基于特征分组和遗传算法相结合的集成特征选择(Ensemble Feature Selection Based on Feature Group and Genetic Algorithm,EFS-FGGA)算法;然后,为了高效地检测Mirai僵尸网络流量,提出了基于极限梯度提升的物联网僵尸网络流量分类(IoT Botnet Traffic Classification Based on eXtreme Gradient Boosting,IBTC-XGB)算法;最后,联合上述算法,进一步提出了物联网僵尸网络流量检测IBTD-EFS方法。实验结果表明,IBTD-EFS方法能屏蔽物联网设备的异构性,对Mirai僵尸网络流量检测达到99.95%的准确率,而且保持了较低的时间开销。展开更多
6G加速实现由万物互联到万物智联的跃迁,工业互联网(Industrial Internet of Things,IIoT)是6G通信系统重要应用场景之一。建立通用的路径损耗模型是构建IIoT的关键。在IIoT场景中,由于密集散射体和多点移动导致的传播状态变换、路径损...6G加速实现由万物互联到万物智联的跃迁,工业互联网(Industrial Internet of Things,IIoT)是6G通信系统重要应用场景之一。建立通用的路径损耗模型是构建IIoT的关键。在IIoT场景中,由于密集散射体和多点移动导致的传播状态变换、路径损耗快速变化,给建立精确的路径损耗模型带来巨大挑战。为此,提出了一种新的IIoT场景下的路径损耗模型,建立了工业场景下适用的视距(Line of Sight,LOS)概率模型;基于马尔可夫理论对传播状态转移概率建模,利用LOS概率和状态转移模型建立新的路径损耗模型。与3GPP模型进行对比以验证模型准确性,仿真结果表明,所提出的模型与射线追踪结果吻合度更高,可以准确描述IIoT场景下无线信道的路径损耗,为可靠的无线链路构建提供依据。展开更多
5G移动通信时代下工业4.0正从万物互联向万物智能演进,工业物联网(Industrial Internet of Things, IIoT)是5G通信系统重要应用场景之一。为促进5G时代下工业4.0的发展,针对IIoT场景提出了一种新的基于几何的随机模型(Geometry-Based St...5G移动通信时代下工业4.0正从万物互联向万物智能演进,工业物联网(Industrial Internet of Things, IIoT)是5G通信系统重要应用场景之一。为促进5G时代下工业4.0的发展,针对IIoT场景提出了一种新的基于几何的随机模型(Geometry-Based Stochastic Model, GBSM)。鉴于5G IIoT具有富散射、多移动性和毫米波等信道特性,所提模型基于正弦和(Sum of Sinusoids, SOS)理论探索毫米波IIoT信道的频率一致性。此外,该模型还基于簇的生灭过程描述了5G IIoT信道的时间-空间非平稳特性。仿真表明角度和时延等小尺度参数在频域上是平滑变化的,且均方根(Root Mean Square, RMS)延迟扩展(Delay Spread, DS)的模拟数据和射线追踪(Ray Tracing, RT)仿真数据的拟合结果较好。以上结果验证了所提模型的准确性和有效性,为5G IIoT信道特性分析、系统设计和优化提供了重要理论支撑。展开更多
文摘工业物联网(Industrial Internet of Things,IIoT)是第六代移动通信系统(6th Generation Mobile Communication System,6G)的典型应用。提出了一种新的基于几何的工业物联网环境非平稳随机模型(Geometry-based Stochastic Model,GBSM)。该模型通过速度分解细化IIoT下信道模型中散射体组成的簇的生灭过程,对不同运动方向间信道非平稳特性的区别进行了建模。仿真结果表明,该模型能较好地表征不同运动方向对信道特性的影响,能够有效地反映信道传播环境中簇的数量。与参考模型以及射线追踪仿真的时延均方扩展和角度均方扩展拟合结果验证了该模型具有较高的精度。
文摘针对物联网Mirai僵尸网络流量数据的高维度和大规模数据导致传统检测方法存在检测时间长、资源消耗大和准确性欠佳的不足,文章提出了一种基于集成特征选择的物联网僵尸网络流量检测(IoT Botnet Traffic Detection Based on Ensemble Feature Selection,IBTD-EFS)方法。首先,为了降低网络流量数据样本的特征维度以便获取最优特征子集,文章提出了一种基于特征分组和遗传算法相结合的集成特征选择(Ensemble Feature Selection Based on Feature Group and Genetic Algorithm,EFS-FGGA)算法;然后,为了高效地检测Mirai僵尸网络流量,提出了基于极限梯度提升的物联网僵尸网络流量分类(IoT Botnet Traffic Classification Based on eXtreme Gradient Boosting,IBTC-XGB)算法;最后,联合上述算法,进一步提出了物联网僵尸网络流量检测IBTD-EFS方法。实验结果表明,IBTD-EFS方法能屏蔽物联网设备的异构性,对Mirai僵尸网络流量检测达到99.95%的准确率,而且保持了较低的时间开销。
文摘6G加速实现由万物互联到万物智联的跃迁,工业互联网(Industrial Internet of Things,IIoT)是6G通信系统重要应用场景之一。建立通用的路径损耗模型是构建IIoT的关键。在IIoT场景中,由于密集散射体和多点移动导致的传播状态变换、路径损耗快速变化,给建立精确的路径损耗模型带来巨大挑战。为此,提出了一种新的IIoT场景下的路径损耗模型,建立了工业场景下适用的视距(Line of Sight,LOS)概率模型;基于马尔可夫理论对传播状态转移概率建模,利用LOS概率和状态转移模型建立新的路径损耗模型。与3GPP模型进行对比以验证模型准确性,仿真结果表明,所提出的模型与射线追踪结果吻合度更高,可以准确描述IIoT场景下无线信道的路径损耗,为可靠的无线链路构建提供依据。
文摘由于高视距(Line of Sight,LOS)的空对地通信,无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)通信网络容易遭受窃听者的截获。为此,针对智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助UAV通信系统,提出基于改进差分进化算法的安全速率优化(Optimal Secrecy Rate Based on Improved Differential Evolution,OSR-IDE)算法,进而提升系统的安全速率。将IRS与UAV结合,提升信号传输质量。OSR-IDE算法联合优化UAV传输的波束赋形(Passive Beamforming,PBF)、IRS相移、IRS和UAV位置来最大化系统的安全速率。建立最大化系统安全速率优化问题模型,利用改进的差分进化算法求解。仿真结果表明,OSR-IDE算法的安全速率优于基准算法。
