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- 摘要：针对无线和电力线通信双模混合网络中单模与双模节点共存、多类型业务差异化接入带来的资源竞争和性能保障等难题，提出了一种基于超帧参数自适应和多智能体资源协调的MAC接入算法。在面向单模接入性能保护与双模智能博弈所设计的双阶段超帧中，延长保护阶段可改善单模性能，却会减少双模可用资源。为此提出离线基准值选择和在线校正的动态调整算法来确定保护阶段长度，并据此调整MARL阶段子时隙数和有效动作空间，实现单模节点接入性能保护与双模资源分配的自适应平衡；接着将第二阶段双模节点接入建模为面向链路状态的双模链路和超帧时隙分配的联合优化问题，构建了多智能体强化学习模型，利用链路状态感知、动作空间调整、双模参数智能优化实现多智能协同接入。仿真结果表明，不同负载、双模节点数量条件下算法均满足单模吞吐量和HOL时延约束，在重负载且双模节点数为18时，相较DCMA总吞吐量提高17.8%，MARL阶段碰撞概率降低35%。关键词：双模混合接入;电力线通信;MAC接入;多智能体强化学习;参数自适应3|0|0更新时间：2026-10-10
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一种融合时频特征的UWB非视距识别方法 AI导读
摘要：针对复杂室内场景中超宽带（UWB）定位系统受非视距（NLOS）传播影响，造成测距精度不足和定位性能下降的问题，提出了一种物理特征引导的自适应融合网络，该网络以信道冲激响应（CIR）为处理对象，用时域分析和频域分析的结合方式处理信号：先对CIR信号做快速傅里叶变换提取频域特征，同时提取第一径能量占比、峰值对比和多径扩展量等物理特征，然后利用物理特征引导的双向门控循环单元（BiGRU）和通道注意力机制，完成时频域特征的动态融合，以此提高模型在复杂环境里分辨NLOS信号的能力。实验结果表明，PGAF-Net在公开数据集上的综合性能都优于对比算法，在NLOS信号识别上有着较好的准确率与稳定性。关键词：超宽带（UWB）;非视距（NLOS）;信道冲激响应;动态融合;注意力机制8|2|0更新时间：2026-09-29 -
群智网络：从物联到智联 AI导读
摘要：随着具身智能从单体自主向群体协作演进，群具身智能体系统通过信息交互和协作执行，在复杂开放环境中展现出超越个体能力之和的群体智能。然而，现有移动通信网络和物联网（Internet of things，IoT）分别以提升总速率和扩大连接设备数量为核心目标，难以支撑基于“感知-交互-决策-行动”闭环的群具身智能体系统在开放物理世界中协作执行任务。因此，研究以具身智能体为节点、由物理世界任务驱动的群智网络，是实现群具身智能体系统的核心方向。首先，阐述了群具身智能体系统的主要特点与关键技术，并提炼其对通信网络的核心需求，包括物理世界任务驱动、高价值语义交互、拓扑敏捷重构以及感通算控协同等。其次，梳理了移动通信网络和物联网的发展概况，分析了其支撑群具身智能体系统的局限性。在此基础上，提出了面向群具身智能体系统的群智网络，明确了语义驱动的轻量化通信、任务为中心的网络调度、自组织的动态拓扑管理以及资源自适应的感通算控协同增强等主要特性。对于群智网络，从基础效能和适应性能的角度，构建了由协作任务完成率、闭环响应时长、群体能量效率、协作重构时效与性能保持率和开放场景泛化性组成的评价指标体系，并阐明了在实际网络设计优化时指标间的折中关系。从安全可信、异构智能体互操作、网络规模扩展、实时控制稳定性以及标准化5个方面，提出主要挑战。最后，以空地具身智能体协作追踪与群具身智能体协作导航为典型应用场景，结合生物启发的空地低时延通信和基于信息瓶颈的具身智能体语义通信等代表性研究进展，初步验证了群智网络中关键技术的可行性。该研究旨在为群智网络的理论研究与产业实践提供系统性的参考框架。关键词：群具身智能体系统;群智网络;关键特性;评价指标10|15|0更新时间：2026-09-24 - 摘要：无线供能技术在解决无人机供电问题方面具有低成本优势，但将两者结合仍需要解决供电激励和文件卸载的联合优化问题。基于无人机和无线能量传输装置效用之间的相互作用关系，提出一种基于Stackelberg博弈模型的无人机卸载优化和供电激励联合优化算法。首先，基于Stackelberg博弈模型对无人机和无线能量传输装置的效用互动关系进行建模。随后，利用逆向归纳法推导，对该模型进行简化。接着，分别对卸载优化和供电激励问题进行求解：建立无线能量装置选择模型和迭代凸优化门限转换求解发射功率和供电激励子问题；根据问题化简和推导求解文件卸载子问题。仿真结果表明，相比现有算法，该算法在降低无人机能耗和供电支出方面更具优势。关键词：无人机;文件卸载;无线供能;博弈论;凸优化4|7|0更新时间：2026-09-24
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基于稀疏约束的星载SAR距离模糊抑制方法 AI导读
摘要：星载合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）观测距离较远，在任意时刻接收到的回波数据中不仅存在当前脉冲的反射回波，还可能混入前几个脉冲反射的电磁信号，进而造成距离模糊。为解决星载SAR观测距离模糊问题，结合稀疏重建与双线性调频技术，并利用循环迭代处理实现回波信号的距离模糊抑制。该方法首先对发射信号进行双线性调制，再采用循环迭代算法对模糊区信号进行稀疏重建与分解，从而实现混合回波数据的模糊杂波抑制和高精度聚焦成像。点目标仿真实验验证该方法的有效性与鲁棒性。关键词：合成孔径雷达;距离模糊抑制;稀疏重建;双线性调频6|7|0更新时间：2026-09-24 - 摘要：毫米波通信凭借大带宽和低时延的优势得到了研究者的广泛关注。与此同时，信息年龄（age of information， AoI）作为反映目的节点数据实时性的关键性能指标被提了出来。然而，在毫米波网络中，针对多播调度的AoI优化机制仍缺乏充分研究。因此，针对毫米波网络中优化AoI的多播调度问题展开了研究，以最小化系统广播信息年龄（broadcast age of information，BAoI）。首先，构建了一个包含多基站、多用户设备及多播组的系统模型，并且形式化定义了通过毫米波通信方向性选择及多基站协同调度来最小化BAoI的问题；其次，针对波束参数优化的高维非线性优化问题，提出了一种基于差分进化（differential evolution，DE）的元启发式多播调度算法，通过融合自适应变异策略等技术，增强算法在高维非线性搜索空间中的全局搜索能力和收敛效率。仿真实验表明，所提算法在不同系统参数设置下均能显著降低BAoI，验证了其在多基站毫米波网络中优化BAoI的有效性。关键词：多基站;毫米波网络;信息年龄;多播调度;差分进化87|64|0更新时间：2026-09-24
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基于智能手机CSI的轻量级指纹定位模型 AI导读
摘要：近年来，深度学习技术被广泛地应用于基于信道状态信息（channel state information，CSI）的指纹定位领域，并展现出高可靠的定位精度。然而，基于深度学习的指纹定位方法大多依赖于多层次的网络模型结构来提取具有判别性的位置特征，此过程伴随着大量的模型参数和密集的计算操作，对设备的硬件资源占用较高。特别是对于资源有限的智能手机而言，这会为其带来不容忽视的负担。为此，提出了一种新颖的智能手机CSI轻量级指纹定位模型。首先，通过设计简洁高效的特征提取模块，仅用少量参数的线性层与卷积层结合特征融合机制，兼顾模型轻量化与特征提取能力；其次，引入数据增强模块，通过生成非参考点CSI数据，扩充训练样本空间，显著提升模型对未经训练位置的鉴别能力；最后，在两种典型的室内场景下开展实验，与最优的基准模型进行对比。实验结果表明，所提定位模型在两种场景下的均方根误差（root mean square error，RMSE）降低了12.5%，并且单次定位的推理时间仅为0.08 s，说明该模型不仅能够有效提高定位精度，还明显缩短了定位所需时间。关键词：智能手机CSI;室内定位;深度学习;轻量级模型100|100|0更新时间：2026-09-24 -
支持模态扩展的高效遥感图像分割网络 AI导读
摘要：语义分割是遥感领域中的一项基础且关键的技术。传统的单模态方法不能全面捕捉地物的多样化特征，而多模态研究多采用双模态输入，难以全面挖掘更多模态数据之间的潜在互补性。为此，提出了一种支持模态扩展的高效遥感图像分割网络。首先，在设计前期提取了注意头模块，以区分不同模态在融合阶段的重要程度；其次，为了校正偏移并有效捕获各模态异质性特征，设计了跨模态对齐多头注意力模块；再次，为了提升模型对全局信息的建模能力，设计了维度协同线性注意力模块；最后，引入了辅助损失函数监督解码端的中间特征学习。该网络利用早期融合策略，实现了超过两种模态的输入，且在扩展至多模态时，计算成本和参数开销仅小幅增长。在Potsdam和Vaihingen数据集上进行的若干实验表明，所提网络优于几种现有主流单模态和多模态遥感分割网络。关键词：语义分割;多模态融合;遥感图像;注意力机制;模态扩展81|35|0更新时间：2026-09-24 - 摘要：大语言模型（large language model，LLM）凭借卓越的跨领域知识泛化能力与强语言理解生成能力，在众多应用场景中展现出了广泛的价值。然而，在智能驾驶、人机交互等对低时延与高数据隐私有严苛要求的边缘场景中，传统的云端集中式推理范式面临根本性挑战。因此，大语言模型部署于边缘环境已成为关键发展趋势，同时，分布式并行技术作为突破边缘设备算力与内存瓶颈的核心手段，是边缘大语言模型落地的关键支撑之一。聚焦边缘大语言模型分布式并行推理，从技术方法、部署实践与关键挑战3个方面展开分析，系统地阐述了并行技术在边缘环境中的必要性与可行性，详细地对比分析了不同并行策略的效率特性，进而结合实际边缘部署剖析了相关挑战及优化方向，以期为边缘大语言模型高效推理提供理论参考与技术路径。关键词：边缘计算;大语言模型;分布式并行技术;模型推理83|125|0更新时间：2026-09-24
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基于区块链和无人机的安全边缘网络卸载策略 AI导读
摘要：针对边缘计算中终端接入密集、任务计算压力大的问题，提出了一种基于区块链与无人机（unmanned aerial vehicles，UAVs）的安全边缘计算卸载架构。该架构利用区块链技术整合多个移动边缘计算（mobile edge computing，MEC）集群，实现计算资源的可信协同，同时提升无人机与终端之间信息交互的安全性。首先，为提高效率，该架构对所采用的实用拜占庭容错共识算法进行了优化，旨在减少区块链任务的计算能耗和时延。其次，综合考虑了终端的卸载策略、无人机轨迹以及无人机在完成终端卸载任务和区块链任务中的计算资源分配，构建了一个联合优化问题，目标是最小化整个网络的时延和能耗。最后，由于该问题属于混合整数非线性规划问题，通过交替使用块坐标下降（block coordinate descent，BCD）和连续凸近似（successive convex approximation，SCA）算法来求解。仿真结果表明，所提方案能在保证通信安全的同时，显著地降低系统的时延和能耗，性能优于其他基线算法。关键词：无人机;移动边缘计算;区块链;隐私保护;轨迹优化5|6|0更新时间：2026-09-24 -
嵌入式环境下集群设备的安全证明方案 AI导读
摘要：随着物联网（Internet of things，IoT）的快速发展，海量异构设备持续接入物联网系统，随之而来的安全风险已成为亟待解决的关键问题。特别是资源受限的嵌入式设备，由于传统安全方案通常依赖较高的计算资源，难以直接适用于此类设备。针对上述挑战，提出了一种嵌入式环境中集群设备的安全证明方案。该方案采用设备主动发起证明的机制，有效地防范拒绝服务（denial of service，DoS）攻击。证明过程中，通过控制流证明技术保障嵌入式设备在运行时的安全，并引入区块链存储海量证明报告，既减轻了嵌入式设备的存储压力，也增强了验证数据防篡改的能力。通过基于多时段权重的计算方法来评估设备的可信度，从而更准确地判断设备的可靠性。此外，该方案集成在线探测机制，基于心跳协议检测因物理攻击导致的设备不可达情况。安全性分析与性能评估结果表明，该方案在保障安全性的同时，适用于资源受限的嵌入式设备环境。关键词：可信计算;远程证明;集群证明;控制流证明;区块链技术84|47|0更新时间：2026-09-24 -
基于车载分布式声学器件的手势静音控制 AI导读
摘要：随着智能座舱交互技术的发展，非接触式手势识别已成为车载人机交互的重要补充。针对现有方案在隐私保护、部署成本及覆盖范围方面的固有局限，提出了一种基于车载分布式声学器件的手势静音控制系统。该系统复用车载分布式多扬声器与多麦克风阵列，构建低成本近场手势识别框架；通过发送高频声学信号，并提取手部动作引起的信道冲激响应变化完成静音手势感知。具体而言，首先，构建电回环通道提取参考信号，动态计算系统延迟并实现信道冲激响应的时间对齐，以消除系统延迟带来的特种畸变。其次，提出融合单通道多维特征判决与多通道协同决策机制，依靠两级联合筛选实现目标手势与环境干扰的精准区分。多工况实车测试结果表明，该系统静音手势识别准确率超过98%，误报率低于1.5%，响应时间小于0.05 s，可满足智能座舱的实时交互需求。关键词：车载声学感知;手势静音控制;非接触式手势识别;智能座舱107|48|0更新时间：2026-09-24 -
面向6G低功耗系统的统一波形设计 AI导读
摘要：无源物联网（ambient Internet of things，AIoT）、低功耗广域覆盖（low power wide area，LPWA）、低功耗唤醒信号和接收机（low power wake up signal and radio，LP-WUS/WUR）等技术，是低功耗系统设计的关键使能技术。面向第六代移动通信（6th generation mobile networks，6G）低功耗系统，需要设计一种低功耗、广覆盖的波形技术。幅度键控（amplitude shift keying，ASK）、相位键控（phase shift keying，PSK）等波形虽然实现简单，但因其抗干扰能力差而无法满足6G广覆盖需求；正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing，OFDM）的波形技术存在实现复杂且功耗较高的缺点。基于此，主要论述基于啁啾（Chirp）波形的6G低功耗系统统一波形设计，包括原理介绍、性能分析、硬件架构、6G标准化分析等，并讨论了基于Chirp波形的未来研究方向和技术挑战。关键词：6G;蜂窝网络;啁啾波形;啁啾扩频通信;标准化研究122|61|0更新时间：2026-09-24 - 摘要：为优化无线传感器网络（wireless sensor network，WSN）节点随机部署所导致的覆盖空洞、分布不均，以及能效低等问题，提出了一种多策略融合改进蛇优化（multi-strategy snake optimizer，MSSO）算法。首先，采用Tent混沌映射与改进对立学习策略生成高质量初始种群，以提升初始解的质量；其次，引入随机—精英交替引导机制，用于平衡并增强算法的全局搜索能力；再次，在开发阶段进一步融合自适应量子竞争纠缠与遗传表观调控机制，旨在增强种群多样性并加速收敛；最后，采用动态适应度排名策略，自适应调整种群选择压力。仿真实验结果表明，与3类改进算法相比，MSSO算法在网络覆盖率与节点分布均匀性方面均表现出更优性能，为解决WSN覆盖优化问题提供了一种有效的解决方案。关键词：无线传感器网络;覆盖优化;蛇优化算法;Tent混沌映射;精英领导;自适应策略76|35|0更新时间：2026-09-24
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大模型数据安全与隐私保护研究综述 AI导读
摘要：大模型正处于技术持续突破与广泛应用的阶段，数据贯穿了大模型的各个环节，其安全风险及隐患、防护策略与技术等问题已成为关注的热点。首先，从大模型的数据收集、模型训练、模型部署及模型应用4个阶段分别探讨了数据安全挑战、隐私风险及潜在的攻击。接着，分析了大模型数据安全与隐私保护的关键技术，涵盖数据消毒、同态加密、安全多方计算、身份认证与权限管理、数字水印、差分隐私等。最后，针对大模型在“训练-推理-交互”中的攻击，给出了相应的防御策略，并给出未来的研究方向。关键词：大模型;数据安全;隐私保护;攻击防御170|256|0更新时间：2026-09-24 - 摘要：水下物联网（Internet of Underwater Things, IoUT）中目标节点的协同追踪是实现水下感知网络持续覆盖与数据采集的关键环节。针对多AUV协同追踪目标节点任务中高维观测冗余、关键特征动态识别困难及多智能体协同决策稳定性不足等问题，本文在多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）框架基础上，提出基于因果注意力机制的CAM-MADDPG算法。该方法利用PC算法构建状态、动作与奖励之间的有向无环因果图，依据特征节点的因果连通关系生成注意力权重掩码，实现对关键观测特征的自适应聚焦，并引入KL散度约束与反事实干预机制保障权重稳定更新。在此基础上，设计多层次综合奖励函数，构建面向水下物联网场景的多AUV协同节点追踪决策框架，并在理想化协同信息可用条件下验证所提方法的决策性能。仿真结果表明，CAM-MADDPG在追踪精度、速度一致性及回报收敛稳定性等指标上均优于MADDPG、MAAC、MASAC、MATD3等基线方法，验证了所提方法的有效性与鲁棒性。关键词：多智能体强化学习;MADDPG;注意力机制;水下自主航行器;协同目标追踪;马尔可夫决策过程7|2|0更新时间：2026-09-22
- 摘要：设备到设备（Device-to-Device, D2D）通信因链路距离短而面临严峻安全威胁，引入有源可重构智能表面（Active Reconfigurable Intelligent Surface, ARIS）以主动放大反射信号增强合法链路，并利用近场球面波特性抑制窃听方向。为此，本文研究基于近场信道ARIS辅助的D2D安全传输系统，并构建安全能效最大化问题。鉴于目标函数与约束中变量高度耦合，提出一种基于交替优化（Alternating Optimization, AO）的算法将原问题解耦为多个子问题；针对非凸性，利用逐次凸逼近（Successive Convex Approximation, SCA）和半正定松弛（Semidefinite Relaxation, SDR）方法对各子问题进行迭代求解。仿真结果表明，所提方案有效提升了系统的安全能效，验证了ARIS的有源放大与相干相位调控在近场D2D安全通信中的双重增益优势。关键词：有源可重构智能表面;设备到设备通信;近场通信;安全通信3|0|0更新时间：2026-08-31
- 摘要：第六代移动通信技术（6G, sixth generation mobile communications）正推动无线网络从传统信息传输向环境感知与空间智能融合系统演进。电磁空间作为6G网络与物理环境交互的核心载体，其精准认知直接决定感知、通信与决策的协同效能，是实现6G网络按需服务的关键前提。然而，复杂电磁空间难以实现高精度、实时可预测的数字化表征，制约了6G网络电磁空间智能孪生技术的发展。传统建模方法难以兼顾精度、实时性与泛化性，且现有研究多聚焦辐射源（源）、传播环境（境）、电磁场（场）三要素中的单一要素，缺乏对三要素耦合关系的系统刻画。针对上述问题，提出了电磁空间智能孪生“源-境-场”一体化认知模型。该模型通过参数估计、行为识别等技术实现“源”的精细化表征，依托三维几何重构与电磁传播效应建模完成“境”的物理重构，采用多尺度策略与物理-数据融合方法开展“场”的孪生建模。进一步，本文从一体化认知视角对现有技术在三类协同链路中的作用进行归纳：可微射线追踪、神经辐射场及生成式电磁地图（RM, radio map）等现有技术主要可为“源、境到场”的正向预测环节提供方法支撑；源定位与参数反演方法可支撑“场、境到源”的反向求解；环境结构与电磁材质反演方法则可支撑“场、源到境”的逆向推演。然后，结合6G网络、空天地一体化通信、应急救援及国防安全等典型场景，探讨了电磁空间智能孪生的潜在应用。最后，本文总结了当前研究面临的主要挑战，并展望面向6G的电磁空间统一建模理论、物理约束数据驱动方法及与大模型协同演化的发展方向。关键词：6G;电磁空间智能孪生;源-境-场;数字化表征;电磁空间;AI赋能6|8|0更新时间：2026-08-10
- 摘要：针对智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)辅助通信感知一体化系统中通信与感知的安全性问题，在合法感知信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)约束、窃听感知SNR约束、发射功率约束以及RIS相移矩阵恒模约束下，提出了一个系统遍历保密速率下界最大化的发射协方差矩阵与RIS相移矩阵联合设计方法。首先，通过大维随机矩阵理论获得遍历保密速率下界和感知SNR的渐近表达式。其次，基于统计信道状态信息，利用一阶泰勒展开与改进的注水算法，推导了最优的发射协方差矩阵，并利用障碍法与投影梯度下降算法，获得了次优的RIS相移矩阵。最后，仿真结果验证了大系统分析的准确性与所提方案的有效性。关键词：通信感知一体化;智能超表面;统计信道状态信息;物理层安全238|75|0更新时间：2026-08-10
- 摘要：针对类增量目标检测模型在检测过程中存在噪声干扰、旧类边界不稳定以及新旧类学习不平衡等问题，本文对CL-DETR模型进行改进，提出了一种基于课程式学习蒸馏的类增量目标检测模型CC-DETR。首先，构建噪声抗扰的协同净化模块，在伪标签净化与前景引导蒸馏的同时，实现了标签噪声的过滤和背景噪声干扰的抑制；其次，引入基于知识巩固的边界蒸馏，仅对旧类通道应用KL蒸馏以稳定旧类决策边界；最后，设计课程式学习蒸馏策略，使得模型在训练前期能够快速学习新类，而且随着训练进程的变化动态调度蒸馏权重，在学习新类的同时稳定旧类。实验表明，在COCO数据集70+10和40+40划分设置下，检测精度分别达到了40.9%和39.1%，较CL-DETR分别提升了1.9%和2.4%，并优于目前主流的类增量目标检测算法；同时在推理结构相同的前提下FPS提高了9.7%，训练时长缩短了25.4%，能够更好的适用于实际类增量目标检测场景。关键词：目标检测;类增量;知识蒸馏;动态权重引导59|9|0更新时间：2026-08-10
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