最新刊期
2025年第9卷第3期
- 摘要：物联网已经成为推动智能化时代发展的重要驱动力。分析了工业革命背景下物联网的技术思想与发展演进，对国内外物联网的发展状态及趋势进行了分析，研究提出了智能化时代我国物联网科技产业的战略发展趋势与科技创新的重点研究方向；在分析物联网科技产业发展面临的科学问题和重大难题的基础上，提出了对物联网科技产业的分析思考与发展策略。关键词：物联网技术思想与理念;物联网发展状态与趋势;物联网科技产业发展方向;智能化新基建;新型网络基础设施345|245|0更新时间：2026-01-26
综述
- 摘要：全球导航卫星系统（GNSS, global navigation satellite system）可以在日常生活中为人们提供全天候的定位、导航和授时（PNT, positioning, navigation and time）服务，然而，人们对定位的需求不仅局限于生活中，在高纬度地区、人烟稀少的偏远地区和复杂环境地区，GNSS的地面基础设施不完善，严重影响GNSS的定位精度和速度，一旦有紧急情况发生，很难迅速缩小目标的搜索范围并确定位置，从而导致更大的损失和危险。低轨道（LEO, low earth orbit）卫星从卫星数量、卫星信号频率、卫星定位原理等方面，均可以弥补GNSS在上述地区定位的不足。首先，介绍了LEO卫星的定位原理；然后，对LEO卫星定位技术的现状进行了总结和分析；最后，探讨了实现LEO卫星定位技术的挑战，以及未来的研究方向。关键词：低轨卫星定位;多普勒测量;卫星定位导航;全球导航卫星系统172|256|0更新时间：2026-01-26
- 摘要：无人机在众多场景得到广泛的应用，通信感知一体化技术为满足无人机对通信和感知的巨大需求提供了新机遇，正交时频空间能够很好地满足通信感知一体化系统在高速移动场景下的定位要求。然而，在毫米波/太赫兹频段，基于大型天线阵列的正交时频空间的通信感知一体化基站遇到高速移动的无人机时，多普勒效应和波束斜视效应不可忽略。针对波束斜视效应，提出了一种基于快速傅里叶变换（FFT, fast Fourier transform）的迭代算法来进行定位估计，通过实验仿真分析，证明该算法可有效逼近克拉美罗下界。关键词：通信感知一体化;无人机;多普勒效应;波束斜视;定位106|101|0更新时间：2026-01-26
- 摘要：深度强化学习已广泛应用于车联网充电站推荐，但传统方法通常需要为每个区域单独训练神经网络，增加了计算负担和数据需求。迁移学习通过利用先前任务的知识加速新任务学习，减少重复训练。为此，提出了基于迁移强化学习的跨域充电站推荐算法。该算法引入嵌入编码器对齐源域和目标域中系统状态空间和动作空间的维度，有效解决了维度差异问题。同时，该算法基于互信息构造变分分布，最大化对齐前后目标域状态相似度，确保迁移有效性。相较3个典型的充电站推荐算法，在低维向高维迁移中，该算法平均总充电时间分别减少57.6%、59.3%和7.1%；在高维向低维迁移中，分别减少12.3%、40.8%和4.7%。仿真结果证明该算法具备较强的迁移性，显著提升了跨域充电站推荐系统的性能。关键词：深度强化学习;迁移学习;互信息;充电站推荐124|143|0更新时间：2026-01-26
- 摘要：随着车联网技术的逐步应用，对车内网络数据传输的实时性、确定性及可靠性提出了更高的要求。针对车载网络中数据转发不及时、分组传输时延大、调度算法复杂度高等问题，提出了一种时间感知的最大匹配流量调度算法。该算法将输入排队的调度问题转化为具有截止期保障的最大流匹配的问题，并逐时隙实现最大权重匹配调度。在调度集合中含有两种或多种截止期的调度任务中，充分利用空闲链路和空闲时隙资源，预推送截止期较大的分组。该算法有效地提高了交换系统的吞吐率，降低了分组的平均时延。仿真结果表明，所提算法相较于传统调度算法吞吐率性能提升了5%~15%、分组平均时延性能提升了15%~46%。关键词：车载时间敏感网络;输入排队系统;截止期保障;最大匹配;流量调度99|121|0更新时间：2026-01-26
- 摘要：工业4.0和智能工厂的发展对网络传输的确定性低时延和低抖动提出了更高的要求。为解决大规模确定性网络中事件触发流和时间触发流混合传输的有界时延保证问题，提出了一种面向混合时敏流量的基于随流检测的最早截止时间优先调度（IFEDS, in-situ flow earliest deadline scheduling）技术。利用随流检测技术实现网络测量和数据包的染色，设计了一种基于截止时间的数据包概率染色算法和一种基于染色的半抢占式最早截止时间优先调度算法。最后使用OMNeT++仿真验证了IFEDS方案的有效性。仿真结果表明，在高负载情况下，IFEDS的平均端到端时延比Deadline-TSN降低了6.84%。在事件触发流占比为40%的情况下，IFEDS比Deadline-TSN的丢包率减少了0.37%。关键词：确定性网络;时间敏感网络;调度;随流检测;循环指定排队和转发72|114|0更新时间：2026-01-26
- 摘要：在终端将任务卸载至无人机（UAV, unmanned aerial vehicle）的过程中，密集的建筑物可能导致信号衰减、多径传播和信号阻塞等问题，从而影响终端的卸载速率。为了应对这一挑战，引入智能反射面（RIS, reconfigurable intelligent surface）以改善信道质量并提高任务卸载速率。首先，考虑RIS是无源器件且终端能量有限，创新性地提出无人机基于射频（RF, radio frequency）信号的能量波束为终端和RIS充电；其次，通过联合优化上下行波束成形矩阵、UAV轨迹以及任务卸载速率，研究RIS辅助UAV无线供电的边缘计算网络的能效问题。在此基础上，基于半正定松弛法（SDR, semi-definite relaxation）和逐次凸逼近（SCA, successive convex approximation）的块坐标下降算法求解该优化问题。仿真结果表明，所提优化策略在满足地面终端卸载需求的同时，有效平衡了能耗供给与任务卸载能耗之间的关系，提高了终端设备的能量效率。关键词：移动边缘运算;无人机通信;智能反射面;能量收集207|106|0更新时间：2026-01-26
- 摘要：针对频谱共享系统中不同竞拍用户面临的互相干扰以及固定的干扰保护范围导致频谱利用率低下的问题，提出了一种干扰约束下的两阶段拍卖方案。在第一阶段拍卖中，构建了以最大化频谱拍卖效用为目标的赢家和价格确定的优化问题，并提出基于贪心策略的频谱拍卖算法；在第二阶段拍卖中，构建了信道分配和干扰保护范围灵活可调的联合优化问题，并提出了基于遗传算法的拍卖方案。仿真结果表明，所提算法具有良好的收敛性。与传统的频谱共享方案相比，在相同的信道数下，所提方案能服务更多的频谱需求者。在频谱资源稀缺的情景下，所提方案能够提高约50%的频谱拍卖效用和信道复用率。关键词：动态频谱共享;两阶段拍卖;干扰约束;图论;干扰保护范围22|55|0更新时间：2026-01-26
- 摘要：随着智能手机的普及，传统显式身份认证技术（如密码、指纹）因依赖用户主动输入而易受攻击，非侵入式的隐式身份认证逐渐成为研究热点。提出一种基于数据驱动迁移自编码器的智能手机隐式身份认证方案，通过多模态传感器采集用户解锁图案时的行为特征（如加速度、陀螺仪数据），结合自编码器提取高判别性隐层特征，并设计迁移学习框架实现快速模型微调。实验表明，在50位用户、4台智能手机上进行图案解锁时产生的多达10 GB离线数据集上预训练后，仅需1.3 s即可完成在线认证，准确率高达99.06%，显著优于传统机器学习方法（SVM准确率89.19%）、传统深度学习方法（KNN准确率95.49%）及现有SOTA方案（EspialCog准确率98.76%）。此外，用户在使用前仅须录入6次解锁行为即可完成模型适配，兼顾安全性与用户体验。关键词：隐式身份认证;自编码器;迁移学习;图案解锁;隐私保护52|59|0更新时间：2026-01-26
- 摘要：设计了一种多环形结构超高频射频识别（RFID, radio frequency identification）阅读器近场天线。天线整体结构呈圆形，由8个扇形辐射贴片旋转分布组成，通过扇形辐射贴片间的紧耦合和加载寄生弧形贴片，实现了天线表面电流旋向相同，能够在识别区域内产生较均匀的磁场和多极化的电场。天线直径为130 mm，印制在厚度为1.6 mm的阻燃4级（FR-4, flame retardant 4）介质基板上。测试结果表明，端口反射系数|S11|<-10 dB的频带宽度为904~932 MHz，在天线上方直径为130 mm的圆形区域内可产生较均匀的磁场；采用Impinj E710阅读器进行标签测试，在30 dBm的输出功率下，磁耦合环形标签J41的最远100%读取距离为16 cm；所提天线能产生多极化电场，对于不同方向摆放的电极化标签具备相近的读取能力。关键词：射频识别;近场天线;磁场均匀;多环形结构26|132|0更新时间：2026-01-26
- 摘要：首先，从线性码和压缩感知码两个方面对现有无源多址的编码方案进行了介绍，分析比较了无源多址扩频方案中Pradhan和Ahmadi提出的两种扩频序列探测器的性能；然后，对于Amalladinne在2020年提出的压缩感知编码方案进行了功率的重新分配；最后，仿真结果显示，在活跃用户数较低时，改进后的方法有一定的性能提升。关键词：无源多址;压缩感知码;线性码;扩频序列探测器38|147|0更新时间：2026-01-26
- 摘要：速率自适应（RA, rate adaptation）技术是Wi-Fi网络中的关键功能，能够根据实时观测的信道状态选择最优的数据传输速率。然而，现有的大多数速率自适应算法主要存在两个问题：一是依赖跨层信息反馈的方法在实际应用中较难实现；二是所采用的方法在速率选择策略上过于保守，当环境变化信噪比（SNR, signal-to-noise ratio）处于两个可选调制阶数之间时，均选择较低的速率阶数。为了解决这些问题，提出了一种基于深度强化学习中双决斗深度Q网络（D3QN, dueling double deep Q-network）的速率自适应算法，该算法无须进行跨层反馈，通过观测物理层信息来动态调整数据速率，并在奖励函数设计和模型加载阶段参考了现有的查表速率调节方法。仿真结果表明，所提算法相比其他4种基线方法，在不同场景中都能迅速适应环境变化，实现了更高的吞吐量性能。关键词：Wi-Fi网络;深度强化学习;双决斗深度Q网络;自适应调制52|72|0更新时间：2026-01-26
- 摘要：近年来，3D打印技术在越来越多的行业中发挥着重要作用，但是，其作为一种新技术，相对于传统制造，在打印过程中出现缺陷的情形较多，这些缺陷会显著影响最终产品的性能。鉴于3D打印部件通常具有复杂和高度优化的几何形状，传统的检测技术难以满足其对精确性和效率的要求。为解决这一难题，提出了一种基于改进版YOLOv5的3D打印缺陷检测算法。该算法对YOLOv5模型进行了深入改进，通过替换损失函数和引入注意力机制，成功实现了模型的轻量化。新设计的检测系统具有参数规模较小、推理速度快、检测精度高和鲁棒性较好的特点。与原始的YOLOv5s模型相比，改进后的轻量化模型在检测精度上达到了94.2%，同时在参数规模和数据大小上几乎减半。这一进步不仅提升了检测效率，还为3D打印缺陷检测与故障诊断提供了一种有效的技术手段。关键词：3D打印;缺陷检测;深度学习;YOLOv5;注意力机制47|66|0更新时间：2026-01-26
- 摘要：鉴于城市轨道交通火灾安全需求，聚焦火灾报警系统技术优化与国产化应用研究。通过剖析轨道交通环境特性及设备现状，系统性开展火灾报警设备集成化设计与国产化替代研究。基于场景特殊性，提出了创新集成化设计方案，通过模块整合与智能算法优化，实现火灾信号多维度感知与快速联动响应；同时探索了国产设备规模化应用路径，验证了其在成本控制、技术适配及产业自主化中的效能。研究结果表明，集成化设计显著提升了系统协同性与预警可靠性，国产设备应用不仅降低了建设运维成本，更推动了消防技术自主创新与产业升级。关键词：火灾报警;轨道交通;集成化设计;智能算法;系统可靠性180|273|0更新时间：2026-01-26
- 摘要：精准定位性能是保障汽车安全驾驶的重要条件。尽管现有全球导航卫星系统（GNSS, global navigation satellite system）在露天场景中表现出色，但在如隧道等GNSS拒止环境下实现高精度定位仍是一个挑战。特别是在钢壳沉管隧道这种全金属环境中，卫星信号极其不稳定，甚至完全无法接收。针对这一挑战，提出了一种隧道内路侧单元使能的协同定位架构（CAE-RSU, co-localization architecture for enabling roadside unit），旨在解决卫星信号无法穿透的问题，从而实现无缝、连续且高精度的定位服务。具体来说，利用隧道内设置的路测单元（RSU, roadside unit），建立车联网（V2X, vehicle-to-everything）无线通信定位系统，并采用无迹卡尔曼滤波算法以进一步提升定位的可靠性和精度。仿真结果表明，即使在高速运动和高噪声环境下，所提定位算法仍能实现优越的定位效果。关键词：自动驾驶;车辆定位;卫星拒止环境;钢壳沉管隧道132|123|0更新时间：2026-01-26
- 摘要：为了分析影响驾驶人跟驰过程中避撞操纵行为的因素，建立了一个简化的跟驰模型，并设置了模型参数，使用雷达、视频监控系统、传感器、试验车搭建了一个试验平台。使用Matlab截取测试数据，然后使用过滤算法处理数据以获得有效数据。通过统计分析，研究驾驶个体行为指标的分布特征，发现跟车时距（THW, time headway warning）和规避碰撞时间（TTC, time to collision）这两个指标在松开油门踏板和踩下刹车踏板这两个动作时刻变化较小，说明THW和TTC比较符合驾驶人对追尾风险的主观判断。分析40名样本的驾驶行为THW和TTC参数分布特征，发现个体与总体指标的分布特征基本一致，说明了不同驾驶人大都具有相似的驾驶行为。进行相关性分析，结果表明车距与两车相对速度相关程度最高，两个动作时刻的相关程度分别达到了0.81和0.76，显然TTC更加符合驾驶人对追尾风险的判断意志。分析了紧急程度对驾驶行为的影响，发现前方车辆减速越紧急跟驰车辆驾驶人的反应时间越短。天气条件也会影响驾驶人对追尾风险的判断，雨雾天气下跟车距离显著增大，表明驾驶人在天气不利的条件下会增加跟车距离以应对追尾风险。除此之外，道路条件也会影响驾驶人的跟车行为。关键词：跟驰模型;驾驶操纵行为;相关性分析;避撞决策;影响因素48|117|0更新时间：2026-01-26
- 摘要：联邦学习允许多个客户端仅共享模型更新而不上传本地数据以协作训练一个全局模型，但正是由于它这种基于分布式的全局聚合模式，导致联邦学习易受到标签翻转攻击的恶意影响。为此，提出了一种面向联邦学习标签翻转攻击的客户端选择防御算法。具体地，该算法基于客户端与辅助客户端模型的余弦相似度以及客户端模型的准确率获得每个客户端的可靠因子，并依据可靠因子进行加权聚合，以此获得全局模型。通过赋予良性客户端更高的权重，可显著降低恶性客户端对全局模型的影响，提高模型的准确率。结合客户端的历史良性情况，融合汤普森采样方法，计算每个客户端被选择进行聚合的概率，确定下一轮参与聚合的客户端。通过筛选更加良性的客户端进行聚合可有效防御标签翻转攻击，提升模型鲁棒性。仿真结果表明，与现有的联邦平均（FedAvg, federated averaging）算法和通过信任引导的拜占庭鲁棒联邦学习（FLTrust, Byzantine-robust federated learning via trust bootstrapping）算法相比，该算法能够更有效地防御标签翻转攻击并获得更高的准确率。关键词：联邦学习;标签翻转攻击;汤普森采样;客户端选择60|29|0更新时间：2026-01-26
- 摘要：物联网化是智慧旅游业发展的重要趋势，其网络安全问题涉及政府管理端、公有云平台、设备生产商、景区方和游客等多个相关方，且物联网设备均部署在公共场所中，易受物理攻击，身份认证成为物联网安全的基础和关键。提出了基于行政申请的无证书身份认证方法，通过消息队列遥测传输（MQTT, message queuing telemetry transport）协议的消息队列机制维护设备安全状态，解决低功耗设备休眠带来的状态问题。该方法基于国家商用密码算法，保证了物联网信息安全的自主可控。性能评估显示，该方法能够有效帮助管理部门防范来自上述各方的安全威胁，身份认证平均准确率达到99.7%，且设备嵌入式随机存取存储器（RAM）、闪存（FLASH）消耗各不超过35 KB、30 KB，满足智慧旅游场景应用需求。关键词：智慧旅游;物联网;身份认证;MQTT;国密算法53|75|0更新时间：2026-01-26
理论与技术
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