15、从 5G 到 6G 及未来:通信新趋势

从 5G 到 6G 及未来:通信新趋势

1. 网络开放与安全挑战

网络开放不仅让网络管理更灵活,不同节点的计算和缓存资源还能被各类移动边缘应用充分调度和利用,提升用户体验。但随着网络开放性增加,未来网络的安全问题会更突出。

2. 6G 网络的隐私、安全与弹性保障

6G 网络旨在无缝连接物理、虚拟和人类世界,大量信息将在其中收集和传输。网络内计算会洞察工业、商业流程、个人工作生活方式及社会关系,以实现可操作的控制。网络化闭环控制是 6G 的重要功能,这会使 6G 网络中的命令和控制数据包/流量大幅增加。因此,6G 网络带来了新的安全漏洞,面临比 4G 和 5G 网络更广泛的安全威胁和设计挑战,需要新的安全保护、隐私保存和弹性技术。

6G 网络在安全、隐私和弹性设计方面存在多方面挑战和潜在技术:
- 系统可靠性和可信度保障 :这是主要挑战之一。需保证零接触微分段和切片等解决方案,强化分布式 AI/ML 功能和模型,避免故障和网络攻击,确保其可信度和安全性,例如避免联邦学习、分布式架构中的模型中毒和成员推理攻击。
- 6G 环境下的安全量化 :需处理复杂性和碎片化问题,探索识别、评估、认证和监控安全级别的机制。基于此量化,可赋予供应商和服务信任,满足从大众市场到特定企业对企业(B2B)垂直领域的多样化需求,推动行业发展。
- 数据中心和绿色问题挑战 :尽管与其他数字服务有共性,但一些以数据为中心或绿色问题仍是 6G 系统的特定挑战。以人为本的隐私、可信 AI、各方协调操作以及解决方案的影响和可持续性,将是塑造 6G 可接

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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