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针对移动自组网中不同种类业务QoS保障问题，提出基于蚁群优化的混合多路径QoS路由协议（HMQ-ACO），该协议融合了反应式路由建立与主动式路由维护的策略并支持多路径，根据多约束QoS条件建立目标函数，并基于该目标函数设计信息素更新机制，同时考虑节点拥塞度和费用，利用蚁群优化算法寻找满足带宽、时延、丢包率约束的路径集合，依据目标函数值选择合适路径。④将RFA携带的代数编号和源节点地址添加到本地识别列表，对于从源节点到当前节点的路径，进行本地路由表的添加或更新操作，以反映出反向路由的信息。

任务发布后，需要执行信誉上传合约，任务发布方FLTB首先计算得出FLVC的直接信誉值rep，其次根据密钥对信誉值进行加密，并将其上传任务区块侧链，由于任务区块侧链隔一段时间将会被锚定到主链，所以，信誉值也被上传至主链，同时主链返回信誉索引。而基于单主链多侧链的区块链系统，各侧链合约上的交易是并行处理的，随着智能合约数量增量即侧链数量增加，系统的交易吞吐量会稳步提升，在本实验的机器配置下，当侧链数量达到3的时候系统的交易吞吐量到达最高，大约有4 736 笔交易/s，是单链区块链系统的3倍左右。

状态序列中每个状态都是隐藏的，即不可观测到的，故被称为隐状态，例如车辆行为识别中的左换道，右换道，直行等状态，它们对于传感器来说是无法直接观测到的。在特征参数选择上，其需要具有良好的区分度并且能够有效地反映目标车辆的行为，以提高识别的准确度。其中，F表示隐状态j包含的高斯混合数，Cjf表示隐状态j下第f个混合高斯元的权重，Cjf ≥0，权重之和为1，μjf表示隐状态j下第 f 个混合高斯元的均值矩阵，Gjf表示隐状态j 下第 f 个混合高斯元的协方差矩阵，N 表示多维高斯概率密度函数[15]。

Wen等[14]提出了使用感知数据的质量而不是工作时间来衡量节点贡献，此外，文献[14]中还提出了一个概率模型来评估提交数据的可靠性，并将所提的机制整合到基于Wi-Fi指纹的室内定位系统中，验证了其所提算法的有效性。本实验的训练数据集通过模拟产生，用于训练的输入数据为每个节点与其他所有节点在每一次定位中的距离测量的方差，输出的数据是根据网络中所有盲节点的平均定位误差设定的权重值，具体包括9个数值，分别为0.01，0.1，0.5，1，2，5，10，20，50。图6定量描述了异常数据对定位结果的影响。

在无线通信新阶段，MIMO的演进聚焦5G新业务的需求和更灵活的网络部署，随着技术的不断迭代，MIMO方案将更加有效和可靠，5G网络将实现更大的能效，进行更灵活高效的部署，在优化网络资源配置的同时为新型业务提供稳定的高质量服务，不断提升“5G+工业互联网”全链条产业水平。另外，3GPP R15中采用基于L1-RSRP的测量机制，相比于L3的滤波过程，该机制可以实现快速的波束信息测量和上报，然而，基站仅能通过L1-RSRP测量获取某波束下终端收到的信号能量信息，无法获取某波束下终端收到的信干噪比信息。

针对这一问题，本文开展低复杂度THz多用户波束跟踪研究，设计了一个完整的机器学习框架，基于历史视觉信息以及波束信息，对场景中所有用户未来时刻的波束生成矢量进行预测，以降低太赫兹通信系统在波束赋形过程中的开销，实现视觉辅助的太赫兹多用户波束实时跟踪。因此波束预测的关键问题是在寻找波束和图像中的对象在时序上的变化特征。本文的太赫兹链路维持问题本质上是对未来多用户波束的预测问题，经过时序特征提取模块进行时序特征提取之后输出的是图像与波束的拼接特征，因此需要经过进一步的处理将特征表征为到512×1的波束向量当中。

未来，随着更多场景和需求的研究，特别是基于智能感知互联的6G网络，基于光路KPI光功率的光层大数据智能感知[20]和AI运用将能服务于更多的场景，从而为6G智能感知算力打下坚实的基础。（3）XGBoost框架：采用特征工程+机器学习方案，能够学习到更丰富的非线性决策边界，相较基于规则的方案，专家仅需集中发现潜在的有用的特征和维护高质量的样本数据集，让模型自适应地维护非线性的决策策略[16]。同时OMC还可以根据采集的大量的中断数据，做在线的模型重训练[7]，提高分类模型的准确率。

【摘 要】无人机通信具有强视距、覆盖范围广、灵活部署等优势，与通感一体化技术结合，有望进一步提升用户对通信及感知的极致性能需求，支撑高清视频传输、增强/虚拟现实以及智慧城市等新兴应用。面向第六代（6G）移动通信系统的感知需求，概述实现智能协作感知的多无人机通信系统的组网体系架构以及性能评估方式。在此基础上，讨论支撑智能协作感知的关键赋能技术，最后总结了面向6G智能协作感知的无人机通信系统的未来发展方向及挑战等。【关键词】无人机通信；协作感知；6G；通信感知一体化；通信增强感知；智能服务0 引言无人机（

对于多UAV间的重叠感知，Meng等人[10]提出了一种多UAV协同工作方案，基于重叠感知的任务分配策略进行任务划分，执行相同任务的UAV形成一个虚拟的多天线系统，并协同传输，以提高系统效能。此外，目标感知也是UAV智能感知的一个重要研究方向。此外，传统的感知网络部署位置固定且传感范围有限，难以避免障碍物阻挡导致感知性能下降的问题，因此，本文拟将UAV和ISAC相结合，基于UAV的高机动性，研究ISAC网络资源优化方案，在满足感知数据高效传输的条件下，联合优化发射功率和UAV轨迹，实现系统互信息最大化。

为了克服宽带毫米波系统中波束偏移给信道估计带来的挑战，文献[16]提出了一种基于深度学习的可学习迭代收缩阈值（LISTA, A Learnable Iterative Shrinkage Thresholding）信道估计器，该方法中神经网络的可训练参数较少，网络结构简单，存在信道估计准确率低的问题。文献[18]考虑MIMO雷达与蜂窝基站共存情况下的干扰信道估计问题，基站根据接收到的雷达干扰，确定雷达的工作模式是搜索还是跟踪，利用有限的雷达波形知识来估计干扰信道。在后面的实验中已知稀疏位置数量设为3。

【摘 要】太赫兹通信技术是实现6G愿景的关键底层技术之一，针对应用场景选择不同技术路线定制收发系统将是其发展趋势。RTD太赫兹收发模块具有室温、高频率、高灵敏度、易集成等特点，成为太赫兹通信技术领域的新星。通过介绍RTD太赫兹源、探测器及通信系统的工作原理和现状，分析了目前面临的效率及灵敏度提升挑战，并从器件和电路层面探讨和展望了可能解决方案和技术方向，为推动RTD太赫兹通信实用化提出思考。【关键词】太赫兹通信；共振隧穿二极管；太赫兹源；太赫兹探测0 引言在过去的30年里，通信技术经历了从1G到5G商

就各个场景中簇的数量而言，从数据中心场景中明显观察到非常多的簇，这和之前在K因子、时延与角度扩展中的讨论一致，是因为该场景中的金属机架作为有效散射体，提供了非常多能量很强的多径分量，因此更多的簇被观察到。此外，可以观察到簇内的时延和角度扩展都很小，相比3GPP TR 38.901中声明的簇内角度扩展，在太赫兹频段观察到的簇在时间和空间上的色散都明显更弱。相对地，数据中心场景中的K因子则较小，这是由于数据中心场景中的金属机架以产生了较强的反射和散射径，导致信道中的多径效应明显，K因子较弱。

【摘 要】面对日益紧张的频谱资源与众多新兴应用对更高通信速率的要求，THz与OAM作为突破当前通信系统瓶颈的关键技术而广受关注。将两者结合的THz-OAM技术不仅继承了两者的优点，也面临着一些重要挑战。综述了OAM在通信领域的研究进展，展现了其提高通信容量与丰富通信维度的特有优势；研究了OAM波束在多径、大气湍流等环境下的传输特性及其应对方法，用于完善THz-OAM信道的通用模型；总结了THz-OAM通信系统面临的挑战，为6G通信技术的发展和应用提供参考。【关键词】太赫兹；轨道角动量；太赫兹通信；轨道角动

【摘 要】太赫兹波具有丰富的频谱资源优势，兼具方向性强和穿透性好等优点，是6G通信的重要技术之一。OAM作为一个新的复用维度，可极大提升通信容量，因此将太赫兹和OAM技术融合，有望为6G网络注入新的活力。首先介绍了太赫兹波和OAM波束的特点，然后重点讨论了太赫兹OAM通信的关键器件，最后结合不同的太赫兹OAM通信系统的特点，讨论分析了当前太赫兹OAM系统存在的典型问题和潜在解决方式，为未来太赫兹OAM通信技术发展和应用提供参考。【关键词】太赫兹通信；电磁涡旋；轨道角动量0 引言随着移动通信的快速发展，

【摘 要】6G具有低延迟、低功耗、高容量、大规模等特点，太赫兹波凭借大带宽、高速率和低延时等优点，成为6G通信系统的候选技术之一，太赫兹电路是实现太赫兹通信系统的关键组件。介绍了6G技术的发展现状和未来有望实现的应用场景，以及利用二极管、晶体管等半导体技术的太赫兹电路的研究进展。目前，对于太赫兹电路的研究正朝着更高频段、更低损耗和更高效率的方向发展。【关键词】6G；太赫兹；通信系统；太赫兹电路0 引言随着人们对通讯速率要求的不断提高，通信技术经历了一代又一代的发展。如今，5G移动通信技术已经在全球范围

介绍了太赫兹通信技术特点，提出了太赫兹通信应用愿景，在分析太赫兹通信技术现有能力和应用面临挑战的基础上，探讨了太赫兹通信技术未来产业化发展方向。文中基于绿色、智能、融合的太赫兹通信应用愿景，介绍了太赫兹通信技术特点及应用场愿景分析了太赫兹通信应用面临的众多挑战，例如现有原型验证系统的移动性和多用户接入能力不足，系统能耗相对较高以及产业化成熟度相对较低等，并初步厘清和明确未来太赫兹通信技术突破方向和产业化发展趋势，推动太赫兹通信产业化成熟度能够及时呼应6G产业发展节奏，成为未来6G关键支撑技术。

通过关联告警事件所涉及的基础设施状态，结合攻击设备的漏洞威胁和设备在系统中的重要性来衡量前后攻击步骤的关联度，从而将攻击意图识别转化为多步攻击步骤的关联度，解决了攻击意图定义受限于攻击场景有限的问题。考虑到同一类型的攻击行为的攻击序列具有一定的相似性，因此，将候选攻击序列进行聚类，并将同一类型的攻击序列进行合并，形成攻击序列数据库。如果每一个前后攻击步骤的关联度Relevancyr的阈值大于设定的阈值，那么说明最大攻击行为序列模式的提取是可信的，否则，排除不满足设定阈值的攻击步骤，实现攻击者意图的探测。

C是调节分类间隔与准确率的参数，当C选取的值相对较大时，对误分类的惩罚力度就增大，但是可能会造成模型对训练集的预测准确度很高而对测试数据预测很差的过拟合现象；，可以看到与前三者相比，在更多人数的实验场景下，反而具有较高的准确率，与NeuralWave模型相比，虽然其实验场景人数较多，但是准确率低于本文系统模型，并且其系统模型为深层卷积神经网络，结构复杂，有数万个可学习参数，并需要引入优化器训练模型，使得总体算法复杂度高，并且深度学习对机器性能要求高，使得设备价格昂贵，不利于大规模的部署以及推广。

【摘 要】针对人脸表情变化细微易受到非表情区域影响、传统神经网络提取难以提取有效特征等问题，提出了一种结合级联框架与注意力机制的人脸表情识别方法。首先，通过级联框架模型排除人脸图像的多余干扰；其次在深度有效网络中引入注意力机制从通道和空间维度上进行注意权重推断，以增强表情特征的表达能力，抑制冗余信息的影响；最后采用Focal loss损失函数进一步减弱数据集分布不均衡带来的影响。实验结果表明，该方法在公开数据集FER2013、JAFFE上分别取得了72.42%和95.71%的识别准确率，与其他算法相比具有

第二类方法则认为语音信源的语义即内容，通过神经网络提取语音信号中内容相关的特征，从而实现压缩，在接收器处恢复文本内容，并结合语音合成的方法重新合成语音，但该方法合成的语音放弃了原语音的音色、音调等其他语义特征，未能实现原语音信号的完全重建。而韵律、音调、音色三类语义则是语音载体特有的与听觉相关的语义信息，在语音质量评估中起到重要的补充作用，其中，韵律是说话者说出每个音节的速度，音调是说话者每个音节的声音频率的高低，音色是说话者泛音的特征，这三类语义高度耦合，共同描述声音的特性。

分布式对象存储性能一般，架构复杂度高，但可以灵活扩展，支持海量数据存储，成本低，适合于海量结构化数据存储和互联网业务场景；在超融合形态中，计算与存储是同一软件堆栈运行在通用服务器中的，其架构如图 4 所示，大多数超融合产品在其节点上会部署控制器虚拟机 CVM ， CVM 会承担存储服务功能，而普通的虚拟机需与 CVM 通信才可访问数据存储。不同厂商的分布式存储都会有其清晰的市场定位和优势场景，其中厂商对于存储产品核心技术的把控能力是最重要的，其次是厂商的售后服务水平，当然还要看产品的定价水平。

目前业界流行的读写分离方案，通常都是基于上述主从模式的数据库架构，通过引入数据访问代理层，来实现访问动作的读写分离。一种是更为精确的处理，即分析事务内的语句序列，将事务中先写后读的对象进行关联，一起发送到主机，确保数据正确，而把和写操作无关的读操作，进行拆分，发送到备机执行。在读写分离中，当存在多个读库下，会因为延迟不同，出现读取不一致的情况。针对多AZ、多Region的情况，不同读库承载的角色不同，有的只作为备选主库不承担读、有的作为远程灾备等，因此在读写分离中希望能感知到这些信息，有所区别对待。

【导读】在数字化转型新形势下，银行信息系统面临诸多诉求和考验。银行的业务应用目前以多种形态运行在不同的技术栈上，包括互联网技术栈和商业技术栈。大多数系统已经完成新一代的升级，但是随着云原生技术的发展，很多银行开始试水分布式架构体系改造。由于银行交易往往比较重要，有哪些系统最适合云原生容器化改造，应用在进行改造后如何符合银行现有规范等问题也显露出来……本文内容非常丰富详细，篇幅较长，建议收藏后阅读。目录1 方案背景2 需求分析3 方案整体设计 4 打造金融级容器云基建5 通过 PaaS 层能力为研发提供统一技

软件定义存储（SDS，Software Defined Storage）是指存储资源由软件自动控制，通过抽象、池化和自动化等一系列处理后，将标准服务器的内置存储、直连存储，外置存储，或者云存储等资源整合起来，实现应用无感知或者基于策略驱动的自动化部署、变更和管理，最终达到存储即服务的目标。在基础设施云化的IT环境中，通用云管理平台缺乏管理异构存储平台的能力，要实现存储的虚拟化和自动化管理，要求实现存储与主机的融合，从性能，敏捷度和自动化管理层面，软件定义存储为云环境提供企业的存储创造了可能。

为了确保银行数字化转型的顺利开展，应对金融科技创新过程中的风险，一系列的监管文件陆续出台，例如《JRT 0068-2020网上银行系统信息安全通用规范》、《JRT 0199-2020金融科技创新安全通用规范》、《关于规范金融业开源技术应用与发展的意见》，这些文件都对应用开发过程的安全设计、安全测试、漏洞管理和开源技术的使用等方面，都提出了明确的要求。在数字化转型的大背景下，系统迭代周期缩短，单靠安全和测试部门的人力不断测试，而不从根本上去治理，系统漏洞只会是开放式的增长，会出现越测越多无法收敛的局面。

【导读】数字经济时代金融行业面临数字化转型挑战，利用容器云原生技术作为支撑数字经济的数字底座，与公有云云原生采用相同的技术和架构，统一的生态体系，在保障金融机构数据权益和行业监管的同时，能够快速获取大数据、人工智能、数据库等新型云服务能力，满足“安全可靠+应用创新”双重诉求，以快速应对市场变化。本文内容非常丰富详细，篇幅较长，建议收藏后阅读。1 背景概述“十四五”期间的核心任务之一是科技创新，科技创新是引领发展的第一动力，是推动高质量发展、建设现代化经济体系的战略支撑。传统企业在今天都面临着新兴业务模式的剧

云原生架构是基于云原生技术的一组架构原则和设计模式的集合，旨在将云应用中的非业务的技术组件部分进行最大化的剥离，从而让云原生设施接管应用中原有的大量非功能特性（如弹性、安全、可观测性、灰度等），使业务不再有非功能性业务中断困扰的同时具备轻量、敏捷、高度自动化的特点。基础架构、平台软件、分布式应用 、容器和云原生技术架构 ，以及适应快速、迭代式应用开发的文化和流程等——这些快速发展的技术和方式正在迅速整合，形成一种新型的IT管理方法，并为企业发展所依赖的关键传统型IT架构提供有益补充。

集中监控是一个常见的项目，但需要关注的是，一方面市场上成熟的监控系统很多，不同层面的监控工具关注点又各不一样，通常很难选择一个包罗所有能力的监控系统；另一方面企业里的监控系统经过一段时间沉淀，原有监控系统最大的价值已经不是监控系统本身，而是上面的监控配置项，事实上很多技术架构及功能并不优秀的监控系统很难替换的原因就在于此。所以，

我们继续往下探索，当路由器2接到寻找主机E的广播包后，发现E位于自己的网络中（当然也提前需要一个广播学习的过程才能知道），便向前一跳路由器（即路由器1）反馈自己离主机E最近，最终经过这样一个“A→网关路由器→路由器间选路→找到主机E所在子网”的过程A终于可以与E进行通信了，由于A和E之间经历了多个物理子网，因此需要多次的L2转发才能实现数据包的到达，这个过程中L3层IP包外包帧的MAC地址会不断变换。换句话说，路由器的转发路径不是一个路由器选择出来的，而是一群路由器共同选择出来的下一跳地址序列。

摘要【背景】 短文本自动生成技术的研究对阅读与写作效率的提升、传播与引导影响力提升、智能人机交互满意度和机器语义理解能力的提升等都有重要意义。但生成技术的发展和实际应用需求难度的提升使得短文本自动生成技术面临着诸多困难与挑战。【方法】 基于神经网络的生成方法作为人工智能领域的关键技术,在短文本摘要、对话生成、评论文本生成、诗歌创作等任务中都取得了很多创新性成果。【结果】 本文对基于神经网络的短文本自动生成技术在生成模型、应用需求、评估指标等方面的研究进展进行了介绍和梳理,为短文本自动生成技术的进一步研究提供

在该方案中,网络设备对IP地址等隐私信息进行实时混淆,能够达到逐包级的IP隐私保护,防止隐私好奇者通过窃听或收集IP报文来实施隐私攻击。该技术在同时兼顾隐私保护、路由高效寻址、审计追踪等需求的情况下,不但消除当前IP地址耦合身份和位置双重语义的障碍,而且还对身份标识符和位置标识符分别进行加密保护。区别于其它个人可识别标识,耦合了身份与位置隐私的IP地址作为路由寻址必备信息,不得不暴露在IP报文头部,从而难以采用终端侧的混淆技术消除IP隐私泄露风险。）提供了终端主机的位置隐私。报文来实施隐私攻击。

社区发现的常用技术包括基于模块度优化的方法、基于谱分析的方法、基于信息论的方法、基于标签传播的方法及基于深度学习的方法等等。AISecOps多个阶段的关键技术能力尚未成熟,唯有高预测性能、透明可解释、安全鲁棒、合法合规的可信任安全智能,才能支撑网络安全运营中的关键决策输出,有效提升运营的自动化水平。从安全智能、数据驱动威胁狩猎的实践出发,面向安全运营的自动化、智能化需求,梳理安全运营技术发展脉络,为智能安全运营技术的发展提供系统的方法论。传统安全运营的驱动力是一些固化的、静态的、基于经验的策略集合。

基于数据安全需求与合规挑战,将数据安全建设从宏观上划分为用户隐私合规、数据安全治理和数据共享计算三类场景,并在这些场景下分别阐述差分隐私、敏感数据识别、用户实体行为分析、安全多方计算和联邦学习等十种创新技术,以及在工业界的应用现状与挑战。具体包括敏感数据的识别与分类、脱敏数据的残余风险评估、数据操作行为的异常检测等子场景。具体包括涉及个人数据的发布与共享、云上数据安全存储与计算、多方数据安全共享与计算、多方数据安全的联合。是对脱敏后的数据的隐私泄露风险进行分析和刻画。企业组织间的敏感数据共享与机器学习。

为满足频繁迭代的企业级Web应用的测试需求，提出一种基于SVM的Web自动化测试方法。该方法基于Selenium框架构建数据获取层、机器学习层、用例执行层3层架构，并以FPGA公有云平台的Web应用为研究对象对其前端页面功能进行自动化测试。实验结果表明，该系统能识别前端页面上Web元素所对应的测试用例，并且能够为新页面的Web元素选择适当的测试用例，预测准确率达到96.71%。所提方法对现有Web自动化测试方法具有一定的参考与借鉴意义。0引言由于敏捷开发技术的兴起，Web。

为了更好地检测家居场景下老年人的跌倒问题，提出一种基于多流卷积神经网络的跌倒事件检测模型。该模型在传统双流网络的基础上，添加一个新的融合流网络组成三支流网络架构。融合流以时间流和空间流所提取的时空特征为输入，经由多模态融合模块将对应层的时空特征融合，并将得到的所有时空融合特征再经融合模块融合得到的多级时空融合特征。最后将三支流的输出进行加权平均分数融合得到最终检测结果。实验结果表明，相比传统双流网络，该方法有更高的准确率、召回率和F1值，平均达到95.8%、91.3%和93.5%，证明了该方法的可行性。

传统卷积神经网络对空间信息不敏感，无法学习到不同特征间相对位置的关系，且每一层神经元的感受野被设计为相同大小，导致提取的图像特征信息不够精确。针对这些问题，提出一种选择性卷积核胶囊网络用于图像分类任务。在经典胶囊网络的卷积层融入具有两个分支的选择性卷积核网络，以提取更为丰富、准确的图像特征信息，提高图像分类准确率。

蝶形引入光缆作为一种具有成本低、施工方便和性能可靠等特点的产品，在光纤到户(FTTH)工程中得到了广泛应用，而各种新应用场景的出现也带来了蝶形引入光缆在技术方面新的发展。文章主要根据蝶形引入光缆行标YD/T 1997.1的修订内容来综合讲述近年来蝶形引入光缆在新结构、新材料及产品性能方面的一些新进展。0引言近年来，随着宽带中国战略的持续推进、第5代移动通信技术5G)的到来和数字化家庭概念的提出，光纤到户。

西南山区管道光缆穿越许多复杂区域(山地、河流、隧道和农田等)，地质变形和人为破坏等常导致光纤断芯发生，严重影响了管道的安全生产运输。基于光的瑞利散射原理，检测散射光返回时间，判断故障点位置，同时可以采集分析光缆周围的振动信号特征。不同区域由于表层结构差异和背景噪声不同等因素影响，采集到的信号各不相同。文章对不同地形光缆信号进行处理分析后，归纳总结了不同区域下光缆接收到的外界信号特征，有助于感知复杂环境下的管道光缆线路状态，为管道安全运行提供了决策支持，达到了预警的目的，利于后续管道安全预警系统的搭建。0。

最小均方误差(MMSE)检测器在大规模多输入多输出(MIMO)系统中实现了较优的误码率(BER)性能，但其涉及高复杂度的大规模矩阵求逆运算，因此对硬件要求很高。针对这一问题，文章提出了一种预处理的广义加权高斯赛德尔(GS)(GW-PGS)迭代算法。在该算法中，首先提出了基于预处理的初始化方案，在不增加额外复杂度的情况下加快了收敛速度。此外，文章还提出了自适应的加权因子方案。实验结果表明，与传统GS算法相比，文章所提算法能够有效降低BER和计算复杂度。0引言在大规模多输入多输出MIMO)

针对第五代移动通信技术(5G)网络业务的多样性和复杂性导致传统产品基于泊松分布的可靠性试验置信度分析方法不再适用的问题，文章提出了基于业务故障分布统计的置信度分析方法，在5G网络业务的可靠性试验前期设计进行预试验，并根据预试验数据特点使用两种业务故障分布拟合方法对业务故障数据进行统计拟合，得到5G网络业务的故障分布规律，由此进行置信度分析，计算5G网络业务可靠性试验所需的试验次数以及对应的评估结果置信区间。案例验证表明，文章所提方法可帮助5G网络的可靠性试验设计者得到可信的试验结果。0引言。