最新刊期
2025年第9卷第2期
- 摘要：人工智能（AI）、大数据、云计算等技术能够在提升铁路物联网（RIoT）感知与连接广度和深度的同时为RIoT系统中数据的智能化分析和处理提供支撑。首先，基于智能物联网和RIoT的相关理论，介绍了智能铁路物联网（SRIoT）的基本概念和体系架构，详细阐述了SRIoT中的关键技术；然后，从铁路建设、安全监控、行车调度等多个角度对智能物联网在铁路行业各领域的应用场景进行综述，聚焦技术和安全两个层面，梳理了铁路物联网面临的问题和挑战；最后，探讨了具有高价值的潜在研究方向。关键词：物联网;智能铁路;关键技术;应用场景;潜在方向312|539|0更新时间：2025-09-12
- 摘要：为解决车联网中车—车（V2V, vehicle-to-vehicle）通信因受到严重遮挡而链路失效的问题，考虑在路边布设智能反射面（IRS, intelligent reflecting surface）辅助V2V通信，分析该辅助通信模式对车联网中断性能的影响。在瑞利衰落模型下，推导了完美相移IRS辅助的V2V通信的中断概率闭式表达式及其渐近表达式；基于对矩母函数的近似变换推导非完美相移IRS辅助的V2V通信的中断概率闭式表达式。同时考虑IRS给邻近的车—基础设施（V2I, vehicle-to-infrastructure）通信带来的同频干扰问题，证明干扰信号服从零均值复高斯分布，进而推导V2I通信的中断概率闭式表达式。仿真结果验证了理论分析的正确性，并表明在相移误差较小的情况下，IRS可有效增强V2V通信的可靠性，且仅会带来极其微弱的同频干扰。关键词：车联网;智能反射面;中断概率;同频干扰;可靠性210|222|0更新时间：2025-09-12
- 摘要：通感一体化6G关键技术可借助蜂窝网，实现低空无人机高可靠、低时延、大带宽、广覆盖的通信，并对黑飞、乱飞的非合作无人机进行检测、追踪、识别等。首先，分析了单基站感知无人机的关键技术。然后，提出了多基站协同以及融合视觉的多模态无人机感知技术，在此基础上，讨论了多基站组网的波束优化和资源管理方案。最后，研发了通感一体化硬件原型验证平台，在保持通信服务的同时有效验证了对无人机的追踪以及对飞鸟的识别。关键词：通感一体化;动态目标感知;多基站协同;多模态感知1048|645|0更新时间：2025-09-12
- 摘要：针对高速公路场景下，现有卸载模型忽视车辆高速移动导致的网络动态变化引起的高时延和能耗，且算法在降低时延和能耗方面效力不足的问题，提出PD-TD3（twin delayed deep deterministic policy gradient with prioritized double buffer pool experience replay）卸载策略方案。首先，搭建高速公路3层分布式卸载模型；然后，将计算卸载问题转化为马尔可夫最优策略问题求解，以均衡优化时延与能耗建立奖励函数，以最大化奖励函数作为优化目标；最后，改进TD3（twin delayed deep deterministic policy gradient）算法中收敛较慢且不稳定、Q值低估偏差、抽取经验效率低的问题，提出PD-TD3算法求解最优化问题。仿真实验结果表明，与TD3算法相比，PD-TD3算法有效提升了早期算法探索效率，并且有效降低了计算卸载的时延约50%、能耗约70%。关键词：移动边缘计算卸载;深度强化学习;智能车辆;边路协同;时延;能耗149|179|0更新时间：2025-09-12
智慧交通物联网前沿与进展
- 摘要：近年来，电动汽车（EV, electric vehicle）行业蓬勃发展，而充电基础设施在布局、结构、运营等方面存在缺陷，成为阻碍市场扩张的重要原因。相关政策已将车联网（IoV, Internet of vehicles）、车网互动、分布式储能等充电设施与智慧能源领域的前沿科技创新列入发展要点。鉴于传统的电网-车（G2V, grid to vehicle）充电模式难以在有限的充电基础设施条件下满足大规模并行的EV充电需求，现有的能源消费结构亟须适应需求的动态变化。在此背景下，车-车（V2V, vehicle to vehicle）充电概念的提出缓解了G2V充电模式在时间、空间域的限制，从而充分发挥EV作为移动性分布式储能单元的潜能，使用户能源需求得到灵活补给，为智能交通场景中的充电服务优化提供崭新的思路，助力未来智能交通系统（ITS, intelligent transportation system）的发展。关注了以V2V充电为核心的优化方向，对近年来的相关研究进行了梳理。首先，针对智能交通场景中的电动汽车充电服务进行分类，并对V2V充电模式进行整体概述；其次，从技术侧重角度对各项研究中提出的V2V充电管理方案进行分类，详细阐述优化策略；最后，通过展望V2V充电模式的发展前景，就未来研究的开放主题进行探讨。关键词：电动汽车;车-车;智能交通系统;充电服务优化;充电管理227|232|0更新时间：2025-09-12
- 摘要：在新型电力系统快速发展与高比例分布式能源接入的背景下，配电网三相不平衡问题日益凸显，该问题不仅会带来额外损耗，而且会引发设备损毁、供电中断等安全隐患，严重威胁智能配电网的安全稳定运行。为此，提出了智能配电网不平衡问题的主动定位与调控恢复方法——PowerCause。首次将时间序列因果推断引入配电网异常分析领域，构建了“检测-定位-调控”的全流程解决方案。通过融合格兰杰因果检验与自适应区间检测算法，实现了无须预训练、不依赖物理拓扑的不平衡根因定位；基于OpenDSS搭建的主动调控系统集成了异常仿真、多维度指标采集与调控决策，形成“自感知-自诊断-自恢复”的闭环控制体系。仿真结果表明，该方法在根因定位精度和时间效率等各方面具有竞争力，并且对测量噪声、数据丢失误差等环境影响具有较好的鲁棒性。关键词：配电网;不平衡定位;根因分析;主动调控152|170|0更新时间：2025-09-12
- 摘要：随着5G网络的持续深入应用，基站设备的增长势头迅猛，这不仅催生了通信行业对提升5G基站综合能效和实现节能减排的新需求，也对相关厂商提出了更高的要求。虽然传统的强化学习（RL, reinforcement learning）技术有望优化5G基站的节能策略，但此类方法需要大量的环境互动和模型训练时间。此外，面对动态变化的基站运行环境，状态和动作空间的变化也会导致RL难以学习到较好的策略，且传统RL模型的泛化能力也有限。为了解决这些问题，创新性地提出了基于Decision Transformer（DT）模型的5G基站节能控制策略优化新框架，该框架将每个基站对应的状态和动作空间解耦，以适应不同的场景任务，并且基于轨迹先验改进了原始DT模型，通过轨迹数据的先验信息来优化模型的期望回报。仿真实验结果表明，所提方法与其他RL算法相比，可以在保障用户服务质量的前提下大幅降低系统功耗，且能够在不重新训练的情况下适应未知任务，所提方法在5G基站节能决策场景中展现出明显优势和应用潜力。关键词：5G;基站节能;策略优化;强化学习;DT模型322|184|0更新时间：2025-09-12
- 摘要：直流电源是能源互联网通信保障的基础设施，针对其核对性放电时存在的工作量大、复杂度高、危险性高以及直接将电能消耗导致电能浪费等问题，研究了基于物联网架构利用可控硅链降压模块实现远程充放电控制，引入放电电流补偿控制单元，实现了对真实负载的在线恒流放电，通过分析直流电源远程测控业务需求，提出了面向充放电实时控制的通信组网方案；面向不同应用场景，提出了3种蓄电池自动在线全容量核容方法，通过搭建系统与控制模块的仿真模型，验证了核容方法的有效性，且核容过程中系统能量被全部利用，实现了能源的清洁高效利用。关键词：能源互联网;直流电源;远程核容;电流自适应补偿;恒流放电106|190|0更新时间：2025-09-12
- 摘要：语义模型训练通常需要耗费大量能量和时间，阻碍了在资源受限的电力物联网终端上实施语义传输。为减轻终端的能耗和时耗，建立了一种新的语义通信架构。首先，将待传数据上传至机器学习即服务（MLaaS, machine learning as a service）平台；然后，在MLaaS平台完成语义模型训练并将模型参数回传给终端；最后，通过终端进行语义推理。然而，该架构存在MLaaS平台泄露语义模型参数导致语义信息被窃听的问题。因此，进一步设计了基于特征混淆的抗窃听方法以解决语义推理阶段的MLaaS平台安全通信问题。实验结果表明，所提方法在面对被动窃听者时是有效的，能够在保证合法终端图像恢复质量的同时，显著降低窃听者恢复图像的成功率。此外，还初步验证了特征混淆模块在终端上的计算开销和时延，结果显示该方法在资源受限的电力物联网终端上具有实际应用可行性。关键词：电力物联网终端;语义通信;机器学习即服务;抗窃听130|156|0更新时间：2025-09-12
- 摘要：随着能源物联网和电力物联网的深入推进，无线通信技术在电力行业中的应用越来越受到重视。结合未来新型电力系统控制类业务的通信需求，分析了电力无线专网承载控制类业务的演进方向。分别探讨了基于自有频段和基于非授权频段的电力无线专网关键技术。前者以高质量业务通信、高效率频谱利用为演进目的，需要引入低时延转发、干扰抑制、频谱共享机制等技术；后者则聚焦于边缘控制网，融合新兴物联网技术进行演进，包括但不限于终端直通、窄带蜂窝物联网等技术。最后，分析新兴技术适配电力无线专网控制类业务的关键开放性命题，并探讨了潜在研究对策。关键词：电力无线专网;电力自有频段;电力非授权频段;控制类业务;物联网84|147|0更新时间：2025-09-12
能源物联网
- 摘要：通感一体化技术旨在缓解通信系统与雷达系统在频带资源上的冲突，在未来的6G中应用前景广阔。双基地场景下，通感一体化系统具有对抗强电磁干扰环境、高隐蔽性的优势。在现有的关于双基地场景下基于线性调频信号的通感一体化系统的设计中，因为雷达感知受到了内嵌通信信息的影响，存在距离旁瓣过高、虚假目标识别严重的问题。为了在正确完整提取通信信息的前提下，抑制其产生的旁瓣干扰，提升雷达感知性能，以基于线性调频（LFM, linear frequency modulation）的通感一体化系统为基础进行优化研究，以调制方式和接收机结构为切入点，提出了减相调制和接收机结构优化两种创新方法，并结合模糊函数和误码率这两种性能指标，通过仿真分析对比，验证了优化方法的可行性和有效性。关键词：通感一体化;双基地;波形优化;虚假目标识别;线性调频信号142|179|0更新时间：2025-09-12
- 摘要：工业控制系统（ICS, industrial control system）关乎国家关键基础设施的正常运行，随着系统开放度的增大，工业控制系统面临信息域和物理域的双重风险，过去只对功能安全或信息安全某一方面进行风险评估已不再适用，因此，提出了对工业控制系统安全一体化的风险评估方法。在安全一体化风险量化评估过程中，风险传播路径分析、风险传播路径可能性计算和安全风险损失值量化是影响评估准确性的关键要素。首先，该方法结合Petri Net与蝴蝶结模型（bow-tie）各自的优势，分析了信息安全风险传播路径、功能安全风险传播路径和风险跨域传播路径。然后，运用专家知识、三角模糊数和质心公式计算功能安全风险传播的可能性，并基于漏洞评分系统和修正函数计算信息安全风险传播的可能性。最后，基于质量因子的思想给出关键事件损失量化模型。通过定量评估关键事件的风险值，能进一步在化工厂仿真环境中验证所提方法的有效性。关键词：工业控制系统;功能安全;信息安全;蝴蝶结模型;Petri Net;安全一体化风险评估122|176|0更新时间：2025-09-12
- 摘要：在未来无线蜂窝网络中，支持物联网（IoT, Internet of things）和机器类通信（MTC, machine type communication）的大规模接入成为关键性任务。为减少设备在接入时产生的碰撞和信令开销，研究人员提出了免授权随机接入（GF-RA, grant-free random access）方案。在GF-RA中，核心任务是联合设备活跃性检测和信道估计（JADCE, joint active device detection and channel estimation）。在实际场景中，低成本的IoT设备通常会使用廉价的晶体振荡器来降低生产成本，产生的频率偏移严重影响了检测性能。而设备的零星活动模式使该联合检测问题可建模为一个大规模稀疏性约束问题。为避免频偏与信道的非线性耦合引入非凸性，首先，利用张量分解将接收信号从前导序列、信道和频偏的三维张量的角度进行建模，随后，利用交替最小二乘（ALS, alternate least square）方法对分解的子问题进行并行求解，可同时获得设备活跃性、信道响应和频偏的估计值。同时，为使子问题变得严格凸，采用近端最小化（PM, proximal minimization）方法加入正则化约束，提高算法的收敛性和稳定性。最后，从天线数和前导序列长度两方面对所提算法的检测性能进行评估。仿真结果表明，该算法在给定的天线数量和前导序列长度变化范围内，漏检概率检测性能接近1.0×10-3，信道估计归一化均方误差（NMSE, normalized mean square error）接近1.0×10-6。与现有频偏下设备活跃性检测和信道估计的算法对比，该算法在检测性能上有明显提升。关键词：物联网;大规模接入;联合设备活跃性检测和信道估计;张量分解71|109|0更新时间：2025-09-12
- 摘要：随着物联网朝着低功耗和高速率不断演进，全双工去蜂窝大规模多输入多输出（CF-mMIMO, cell-free massive multiple input multiple output）网络因潜在的巨大信道容量而备受关注。为有效降低全双工网络中自干扰消除和完美硬件配置造成的高昂基础设施成本和额外的功率消耗，研究了莱斯衰落信道下基于网络辅助全双工（NAFD, network-assisted full duplexing）技术的去蜂窝大规模MIMO系统性能。考虑不完美信道估计，推导了低分辨率数模转换器（DAC, digital-to-analog converter）下总可达速率和频谱效率（SE, spectral efficiency）的闭合表达式下界，并基于不同的传输功率和射频（RF, radio frequency）天线数目进行了验证。利用这一解析解，定量分析了DAC分辨率以及终端数量等参数对传输性能的影响。仿真结果表明，在接入单元处配备4~6位的DAC代替完美的DAC以微小的容量损失满足了能源物联网中对低功耗传输的迫切需求。关键词：低功耗物联网;去蜂窝大规模多输入多输出;网络辅助全双工;频谱效率;低分辨率数模转换器142|153|0更新时间：2025-09-12
- 摘要：随着人工智能等技术的高速进步，深度学习等方法在医学领域的研究应用范围和影响力日益扩大，新型技术与临床实践的结合也成为近年来的研究热点，在眼科疾病的辅助诊断中展现出了巨大的潜力。基于卷积神经网络的深度学习算法在疾病筛查、病灶检测、组织分割等任务中表现出了巨大的潜力，并逐渐用于青光眼、老年黄斑变性、糖尿病性视网膜疾病、白内障等多种眼科疾病的诊断和筛查。首先，就深度学习在眼科疾病辅助诊断中的相关工作和应用做了综述，重点介绍了各类眼科疾病的数据集、评价指标和当前的研究进展。然后，得出结论：深度学习在眼科疾病诊断中取得了显著成果，但仍面临数据集规模小、类别不平衡、模型可解释性不足等挑战。最后，对未来前景和发展做了展望。关键词：人工智能;深度学习;眼科疾病;辅助诊断176|126|0更新时间：2025-09-12
- 摘要：针对边缘计算场景中，资源受限和网络动态的终端设备参与联邦学习产生的巨大时延和能耗问题，基于云-边-端三层联邦学习架构提出了一种高效训练和绿色节能的联邦学习算法。首先，将模型压缩技术引入三层联邦学习结构中，对三层联邦学习的模型收敛速率、训练时延和能耗进行理论分析。然后，根据理论分析结果进行问题建模，在一定的模型收敛速率下最小化全局模型训练时延和能耗，通过联合优化终端设备的发射功率、算力和模型压缩率，提高联邦学习的资源利用率。最后，将问题分解为3个优化子问题分别求解，设计了一种联合交替优化算法来获得原始问题的最优解。仿真结果表明，该算法可以适应大规模的边缘计算场景，在保证模型收敛速率的同时，与传统三层联邦学习算法相比，产生的时延和能耗分别减少了71.54%和48.76%，有效地降低了全局模型训练产生的时延和能耗。关键词：边缘计算;联邦学习;模型压缩;资源分配;收敛速率311|163|0更新时间：2025-09-12
- 摘要：为优化电动汽车公共充电站的选址问题，以K-均值（K-Means, k-means clustering algorithm）和随机分布式延迟粒子群优化（RODDPSO, randomly occurring distributedly delayed particle swarm optimization）算法为基础，根据电动汽车充电需求，提出了一种融合K-Means与变异随机分布式延迟粒子群优化（VRODDPSO, variation randomly occurring distributedly delayed particle swarm optimization）算法的电动汽车充电站选址优化方法，以确定最佳的充电站位置。首先，改进了RODDPSO算法，增加了自适应变异。其次，引入VRODDPSO算法对K-Means的聚类中心位置进行优化，使用聚类完成后各个区域的聚类中心点作为充电站的最佳选址。相比仅使用K-Means算法进行3次聚类，改进后的聚类模型能够有效地解决K-Means算法中不恰当的初始聚类中心点可能导致算法陷入局部最小值、产生不理想的聚类的问题。最后，在南京市公共充电站优化选址的实证研究中，提出了一种新的衡量方法，能够根据现实充电站的综合利用率来评价不同算法下充电站的选址优劣。分析结果证实了使用K-Means与VRODDPSO算法融合的方法能够有效地优化聚类后的聚类中心位置，即充电桩和充电站的选址。关键词：K-Means;变异随机分布式延迟粒子群优化;公共充电站;优化选址81|82|0更新时间：2025-09-12
- 摘要：稀疏网络编码通过对若干数据块进行线性组合后再存储可提高移动边缘缓存（MEC, mobile edge caching）网络的缓存空间利用率，降低内容调度的开销和复杂度。但MEC网络采用普通用户设备作为缓存节点存储这些编码内容，因此用户设备的离开/失效会削弱该方法的健壮性。针对缓存节点失效后的编码内容恢复问题，首先，提出了一种基于查找表的编码内容管理方法，可有效地组织缓存节点的稀疏编码内容；其次，建立了失效内容恢复的数学问题模型，并证明了该问题属于NP类问题；最后，鉴于问题求解复杂性，给出了一种启发式的失效节点内容恢复算法以维持MEC网络的健壮性，先寻找可行的备用缓存节点集合，再恢复失效内容。仿真测试进一步验证了该算法在恢复时延和恢复能耗上的良好性能。关键词：移动边缘缓存网络;网络编码;稳健性;恢复算法80|141|0更新时间：2025-09-12
理论与技术
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