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【摘 要】6G时代越来越多的智能应用将在高铁中部署，需要高铁移动网络提供可靠和高效的传输服务。然而，受高速移动影响，车-地通信链路呈现快时变特性，采用传统的信道估计、反馈机制难以有效跟踪链路的快速时变，因此高铁移动网络亟需高效的前向纠错无反馈传输方案。由于R10编码兼顾了喷泉码和系统码的优点，将其引入高铁移动场景，提出了一种基于R10编码的高速移动车-地编码传输方案。采用该方案，发送端编码过程加入结构化冗余信息结合特定编码规则生成并发送任意数量编码符号，而接收端只需要收集一定数量编码符号结合结构化冗余信息

与过去提出的经典最大似然译码算法不同，GRAND译码不再试图去识别接收到的码字，而是根据合理的方法猜测码字中的噪声序列，并按照从最大可能至最小可能的顺序将猜测的噪声序列从接收到的硬判决码字中去除，反复查询去噪后的序列是否属于码本，找到的第一个码本成员即为GRAND算法译码结果。文献[8]证明了采用GRAND译码算法所需的噪声查询平均次数只与码字的冗余位数有关，因此，GRAND译码作为一种通用译码算法可以在具有高码率特性的短码译码领域中发挥它的优势。第3节给出GRAND译码算法在LDPC码的设计方案；

为提升循环码的译码性能，多种软译码算法被提出。而在文献[12]中，则提出了一种软输入软输出的循环码译码方法：通过定义拓展循环码的导数，可以将循环码的译码转换为其在不同方向上的导数码译码的投票过程，从而利用子码的译码完成循环码的软输入软输出译码。在未来的研究中，可以进一步拓展导数码的应用范围，考虑更多的导数码类型，同时利用更高效的导数译码和投票机制，进一步降低导数码译码的复杂度，从而提供更加成熟的循环码软译码方案。同时，本文对导数码译码的投票机制作出一定的优化，在降低译码的复杂度的同时提升译码的性能。

【摘 要】随着移动设备的广泛应用和大数据的快速增长，联邦学习作为一种在分散数据环境中进行机器学习的新兴范式，吸引了越来越多的关注。同时，5G/6G均将大规模物联网场景作为其核心场景之一，以通过实现大规模设备连接来完成未来海量分散数据的实时传输。因此，6G大规模物联网可以为联邦学习中海量终端的数据处理提供有力支撑。多址技术是6G大规模物联网实现海量连接的关键，现有研究提出了多种面向大规模物联网的新型多址方案，其中资源跳跃多址方案考虑信道资源的跳跃，通过给不同用户分配不同的资源跳跃图案从而实现海量用户接入。提

基于上述问题，文献[18]提出了一种基于导频分集的传输框架，即模式分割随机接入（PDRA, Pattern Division Random Access），该框架通过对多个结构块叠加/有限域操作构造出模式域导频，从而在不牺牲物理资源和过度增加信道估计复杂度的情况下扩大导频的竞争空间。由图2可知，当pa=0.1%时，使用W=32个导频的PDRA-MF可以达到使用W=64个导频的传统方案的性能，而使用W=32个导频的PDRA-SIC的性能更是远远超过使用W=64个导频的传统方案。

【摘 要】6G系统峰值数据传输速率需求为1 Tbps，对通信系统的容量和频谱效率提出了巨大挑战。由此，超奈奎斯特传输作为一种高效的传输方式备受瞩目，其独特之处在于能够在不增加带宽和天线的情况下提升系统容量和频谱效率。从单载波传输到多载波传输，对超奈奎斯特传输的机理与波形、现有模型的干扰及相应的信号检测技术进行重点论述。对超奈奎斯特传输在载波恢复、同步、正交频分复用和多输入多输出方面的发展进行综述。最后，探讨超奈奎斯特传输在未来移动通信系统的发展发向和潜在的研究思路。【关键词】超奈奎斯特传输；频谱效率；干扰

传统的神经网络都是实数神经网络，在处理复信号时，实数神经网络将复信号的实部和虚部分别处理，忽略了实部和虚部的相关性，因此文献[14]提出了复数神经网络，其通过复数运算考虑了实部和虚部的相关性，从而在处理复信号方面获得了更好的性能，但也带来了复杂度高的问题。在提出的联合降噪译码（JDD）算法中，利用复数神经网络在处理复信号方面比实数神经网络更有优势的特点，提出了一个复数RSCNN（CRSCNN），接收的复信号直接输入CRSCNN并利用新颖的联合优化降噪损失函数和译码损失函数的多任务学习策略来改善译码性能。

然而，在几何成形的星座中，需要重新考虑星座点的分布和映射问题，尤其是使用较大尺寸的星座时，相比于格雷映射的QAM星座，可能会出现判决符号出错使得出错比特数大于1的情况导致性能更差，这也使得BER指标在星座成形方案中呈现出弊端，所以设计几何成形的星座时尽可能保持格雷映射。在传统的QAM调制中星座常采用矩形结构，也就是说星座点之间的间隔是均匀分布的，其互信息量与香农极限之间存在1.53 dB的容量差，造成这种容量差的原因之一即为QAM信号的均匀分布，因此采用几何成形来进一步缩小与香农极限之间的差距。

【摘 要】6G空天通信复杂多样的业务、场景对信息的可靠传输及系统适应能力提出了新的挑战。作为第一种理论可达信道容量的高性能编码，极化码是未来6G数据传输的重要候选方案。简要介绍了6G空天通信系统信息传输的难点及对信道编码技术的需求。对包括极化码编码构造、级联极化码、高性能译码算法在内的高可靠极化码增强技术，以及以速率适配、极化编码调制、极化编码混合重传为代表的高韧性极化码自适应传输技术等现状进行了综述。最后结合6G关键技术，展望未来极化码可能的发展方向。【关键词】空天通信；极化码；极化构造；级联极化码；极

【摘 要】非地面网络（3GPP NTN）是5G演进以及6G网络中的重要组成部分，为了增强卫星容量和频谱效率，基于相控阵的密集多波束、同频部署已逐渐成为研究热点。由于波束成形中旁瓣功率泄露随着波束数增加会造成严重波束间叠加干扰，亟需低复杂度多用户干扰消除方案。从预编码技术角度出发，探讨了非线性预编码在卫星通信系统中的应用和优化方法，并通过实际硬件平台测试，验证了在5G NR基带链路中实现该方案的有效性和先进性。【关键词】3GPP NTN；多波束卫星；波束间干扰；非线性预编码0 引言为了向偏远地区提供

【摘 要】随着物联网应用需求的日益复杂和多样化，预计入网传感器数量将指数级增长。在现有传感器技术中，基于后向散射机制的无源传感标签因其极低成本和免维护特性，展现出更大规模部署的潜力。然而，现有无源传感标签受限于传输距离不足，进而限制了其在实际应用中的广泛部署。针对上述问题，提出了一种基于超材料标签的无源物联网感知系统。作为一种后向散射标签，能够随感知目标的状态改变其对无线信号的散射系数。无线收发机进而通过处理标签的散射信号，即可同时完成感知与数据传输。超材料标签由多个单元以小于半波长的间隔排列构成，从而能

【摘 要】下一代移动通信系统将在新的频段进一步提升整体性能。面向未来6G系统在Sub-7 GHz频段部署所面临的连续覆盖、容量提升以及部署困难等潜在难题，提出了一种创新的总体方案。这一方案结合了以用户为中心的接入网架构与分布式超大规模MIMO技术，旨在实现更高效的通信性能和用户体验。在所提出的以用户为中心的网络构架中，系统能够突破中心化限制，构建出中心网络与边缘分布式网络结合的以用户为中心的端到端分布式自治网络，智能自适应端到端用户需求。基于该构架可通过动态调整小区的覆盖范围和容量，更好地应对不同场景下的

多用户干扰同样会导致系统功耗升高能效下降。随着用户数量的增加，对应四种不同预编码方案的能效均呈上升趋势，并且在相同的用户数量下，采用所提出的混合预编码方案计算得到的能效明显大于采用全数字预编码、全模拟预编码的能效，这是由于本文采用了新的RF链选择与混合预编码设计方案，使得DFRC系统的能效有显著的提升。显然，随着信噪比的增大，对应三种不同预编码方案的能效均呈上升趋势，并且在相同的信噪比下，所提出的混合预编码方案的能效明显优于全数字预编码，原因在于所提的混合预编码器有效降低了能耗，提高了DFRC系统的能效。

这一创新性的举动使得通信系统模型从传统的一个个独立模块走向整体化，通信性能也得到了提升[3]，因而激发了全球性的研究工作，将DL应用于移动通信的各个方面，从信道状态信息的反馈[5]到信号检测[6]，再到资源管理[7]，DL在无线通信中的应用越来越广泛。因此，为了解决自动编码器在复杂信道环境下失效的问题，设计了导频位置插入算法，该算法可以根据信道情况，提供最佳的导频插入数据流的位置情况，并将该算法集成到端到端系统中，同时设计解调器，让其能根据导频信息预测信道特性，从而还原出发送数据。

摘 要 近年来物联网安全事件频发，物联网访问控制作为重要的安全机制发挥着举足轻重的作用.但物联网与互联网存在诸多差异，无法直接应用互联网访问控制.现有的物联网访问控制方案并未重视其中的安全性问题，物联网访问控制一旦被打破，将造成隐私数据泄露、权限滥用等严重后果，亟需对物联网访问控制的安全性问题与解决方案进行综合研究.根据物联网架构复杂、设备多样且存储与计算性能较低的特性，梳理了物联网访问控制中的保护面和信任关系，形成信任链，并论述了信任链中的风险传递规律.围绕保护面和信任链，从感知层、网络层、应用层分别综述

生成对抗样本是开展对抗鲁棒性评估工作的基础.为了更好地理解对抗鲁棒性评估，本节首先简要介绍对抗样本的概念和相关专业术语，并探讨对抗样本存在的原因.为行文方便，对本文使用的符号进行说明，如表1所示:表1 本文符号说明。

摘 要 随着全球数字化进程逐渐加快，数据已经成为当今社会重要的生产要素.数据的流动为社会创造了无穷的价值，但也潜藏着巨大的隐私风险.随着欧盟通用数据保护条例(GDPR)的出台，个人数据安全成为了大数据时代下的敏感话题，也越来越受到研究人员的重视.首先，对数据隐私安全发展历程进行了回顾，介绍了欧盟数据保护条例GDPR及其应用领域和影响；其次归纳分析了近几年国内外相关研究文献，将GDPR合规问题划分为3个方面：GDPR违规行为分析、隐私政策分析、GDPR模型框架，并分析了这3个方面的研究现状.总结分析了基于GD

2014年，Szegedy等人首次发现了深度神经网络中对抗性样本的存在[6].攻击者可在正常样本x中加入对抗扰动σ生成对抗样本x′,x′=x+σ,使得目标模型给出错误的预测结果:f(x′;θ)≠f(x;

水下高速航行体由于空泡特性导致其数学模型存在强非线性和强不确定性，经典控制方法如线性二次型调节控制（linear quadratic regulator, LQR）、切换控制等很难实现有效控制。针对水下高速航行体模型难以准确解耦或线性化处理；

从现有的情况来看，美国天基信息网络仍处于前期的能力演示验证与基础设施搭建阶段，几大系统或通过弹性分散的体系架构，或通过通用化的平台设计，或通过搭载增强的侦查、监视、通信载荷使天基网络具备能够应对未来威胁挑战的强态势感知、安全多域通信的能力，在数据信息的采集和跨域传输方面获得了极大进步，去中心化的弹性架构也使得系统具有更强的灵活性与抗毁能力。等中都占有重要地位。在数据探测和感知方面，进行大幅能力增强，在数据收集、传递、处理、决策的信息链条中对数据产生的源头进行强化，将更加丰富、准确的数据注入信息网络。

在此背景下，数据驱动的故障诊断技术表现出优异的性能，其以机器学习算法为基本理论，利用数据挖掘技术进行故障特征学习和提取，建立故障特征和故障模式之间的联系，从而达到检测与诊断的目的，具有良好的可扩展性、可迁移性且无人工先验依赖性，因此其成为该领域研究的热点。）可以尝试使用贝叶斯神经网络作为本文方法的主干网络，模型中所有的参数都服从各自的分布，这样网络能够直接输出概率分布的预测，其关键问题在于高频次的采样操作带来更高的计算复杂度，导致贝叶斯神经网络难以进行训练。的数据进行判断的能力。

在此背景下，在分析研究现状和需求的基础上，提出一种天地一体多业务融合的物联网架构，开展系统架构设计，以及多业务融合空中接口传输、导航定位一体和智能在轨边缘计算等技术研究，并提出一种面向低纬度地区的天地一体多场景天基物联网解决方案，为未来天基物联网技术发展和系统建设提供参考。二是现有的北斗系统和。结合子带滤波的隔离技术，既可以满足不同业务的安全需求，又可以支持为不同的物联业务配置不同的带宽、波形参数等资源，满足宽窄带物联业务需求，实现一种体制下对不同物联终端类型的支持，增强系统的兼容性和灵活性。

摘要巨型感知星座将具备星上自动处理、星上自主规划、多载荷多模式自动切换等能力，传统的单纯依赖地面系统进行天基资源管控的模式已不能满足巨型感知星座的要求。针对巨型感知星座智能化和网络化资源管控的要求，提出一种星地一体智能化资源管控体系架构，具体设计星上部分、地面部分的工作内容以及星上与地面的交互机制，能很好地适用于巨型感知星座的自主资源管控，实现巨型感知星座观测系统的“网络化、自主化、智能化”，可在国家安全重大应急响应等任务方面发挥重要作用。关键词： 巨型感知星座 ; 资源管控 ; 星地一体 ; 智能化 ;

知识图谱的构建需要从大量、多源、复杂的观测任务数据源、星地资源数据源中挖掘出数据间隐含的关联性和事件之间的依赖关系或者关联程度的有效信息。强化学习的方法可直接根据多模态信息的关键词（卫星观测条件评估、星座观测条件评估、空间环境条件、观测目标状态及背景信息等），计算当前状态下执行动作后的累计回报来指导动作选择，从而实现对任务决策策略的学习，实现多模态信息的关键词综合决策分析，给出明确的任务工作模式、载荷类型及工作模式、任务优先级等任务参数要求，产生标准化观测任务需求清单。

需要说明的是，聚类的参数是根据频谱图上的信号波峰特征确定的，所以确定下来的聚类参数必须在与确定聚类参数的频谱图有着相同格式的频谱图上使用。在图像数据集的制作过程中，数据采集是指寻找符合要求的图片，利用卫星频谱监测系统采集的天通一号频谱数据生成相对应的频谱图像，这样的图片符合异常检测的应用场景，这样的数据集训练出的模型自然能够在使用的场景下发挥出好的效果。匹配滤波法需要用频设备的先验信息，是性能最佳的感知方法，但在实际的应用场景下，大多电磁信号都是非合作的用频设备，先验信息很难获得。）的性能会变差甚至失效。

根据深度学习方法的引入与否，可以将目前信道估计的研究分为两种：传统的信道估计方法和基于深度学习的信道估计方法。卫星互联网将在体制、协议、网络、业务、终端等方面一体化考虑，实现天基、空基网络与地面移动通信网络的深度融合，组成卫星互联网，实现全球立体覆盖，满足地表及立体空间的全域、全天候的泛在覆盖需求，实现用户随时随地按需接入。多普勒域上的二维信道视作二维图像，实现二维信道的插值，即利用已知的导频位置信道频率响应值代替相邻数据位置的信道频率响应值，通过对神经网络进行离线训练，有效地训练样本产生的信道状态信息（

摘要拓扑高动态、业务高差异、资源强受限等特征给天地融合组网带来了巨大挑战，深度结合软件定义网络、网络功能虚拟化、人工智能等网络技术，是实现未来天地融合网络智能重构、按需适变、高效管控等能力的主要技术途径。深入分析天地融合网络发展现状，提出智能化与虚拟化驱动的天地融合网络体系架构，并在此基础上针对网元异构、时空尺度大、业务需求差异化等带来的智能组网挑战，提出多维异构数据平面资源池化、多域协同的感知功能按需部署、多层多域混合式网络自主管控、“云-边”协同的集中式与分布式网络智能等，实现天地融合网络按需重构、智能

用于改变学习包的传播方向。）学习包到达新的域的望远镜节点后，如果目的节点存储在望远镜节点的路由表中，则说明当前望远镜节点有一条到达目的节点的有效路径，望远镜节点将根据学习包中的路径信息向源节点发送回复。如果飞机在飞行过程中，能够直接与其余域飞机通信，则自动成为望远镜节点，并把自己所连接的域的信息对域内其余飞机进行广播，其中包含自身的全局唯一标识符（此外，路由方案还拥有中间恢复的能力，位于数据传输路径的望远镜节点始终维护下一域的可达状态，根据望远镜节点的最短持续时间信息，在路径失效前主动寻找备选方案。

综合考虑不同卫星星座网络拓扑对空间业务识别准确率的影响，基于上述建立的卫星互联网时空扩展图模型，在数据处理阶段加入不同卫星星座时空扩展图矩阵，将拓扑矩阵和业务数据结合在一起，生成一张包含完备业务特征信息和星座拓扑矩阵特征的灰度图；所示，包括云端和本地两部分。本文综合考虑不同卫星星座网络拓扑对空间业务识别准确率的影响，在数据处理阶段加入不同卫星星座时空扩展图矩阵，将拓扑矩阵和业务数据结合在一起，生成一张包含完备业务特征信息和星座拓扑矩阵特征的灰度图，将其作为训练集，提升对不同卫星星座的业务类型识别准确率。

因此，在设计面向神经网络的高性能、高能效硬件架构时，需要考虑以下几个方面的问题：第一，深度模型计算模式，深度模型由多层组成，有的模型还有分支，对于特定的智能处理算法需要确定采用逐层计算模式、流水线计算模式还是将其转换成矩阵乘法模式进行处理；例如，可以采用智能分割算法将遥感图像中的云、雾以及沙漠等部分去除，通过这种处理算法减少需要传输的数据量，但是通过分割算法能够减少的数据量有限，通过目标检测方法能够更加高效地减少传输的数据量。此时，遥感图像计算传输将遥感图像传输变成了图像中目标的类别信息和位置信息的传输。

从信息连通的角度来看，由于卫星节点在网络中的作用、地位、能力不同，不同星间链路所承担的信息负载也不同，若卫星节点损坏或星间链路失效，可能导致网络连通性及网络吞吐量遭到不同程度的影响，若网络关键节点遭到破坏，会对网络信息互联造成极为严重的后果，甚至影响网络正常通信，继而影响整体任务的完成，因此需要衡量网络节点关键度，提前识别网络关键节点。基于时间片，并结合卫星的业务特点，提出基于累积模式的动态空间信息网络关键节点分析方法，该方法将不同时间片的节点强度进行累积，分析节点重要度。

首先，介绍基于激光通信的卫星互联网发展脉络，分析面向卫星互联网的星载光交换技术的重要性，重点对星载光交换技术进行细致地分类对比、体制及信息处理模式研究，展示潜在的技术方案。具有最好的通带特性，无惯性、无振动、无磨损、支持灵活栅格，可采用低电压驱动，通过低功耗、微电流的方式实现，具有较高的集成度，但液晶对光束指向能力的不足，需要更多阵列以满足大端口的交换数量。光交换带宽极宽，其交换容量大，功耗远小于电交换，节省了网络资源，大大提高了网络的灵活性和可靠性。因此，我国发展大容量低时延星载光交换技术势在必行。

以深度强化学习为代表的机器学习算法在处理大规模复杂问题时具有良好的性能，能满足低轨卫星网络的高时变性和地面网络的接入随机性等特点，适合用于解决卫星互联网中的路由问题。由于基于深度强化学习的路由优化算法性能的优劣与卫星星座的规模相关性较低，当卫星互联网规模增大时，会占用大量的网络资源和深度强化学习算法的训练时间。利用机器学习进行网络的路由优化，能够适应大规模网络的动态性，实时捕获网络状态信息（时延、丢包率等），并预测实时路由对网络带来的影响。随着太空探测任务的逐步推进，深空网络也将在未来网络的发展规划中。

这是由于每个遥感观测卫星在每个时隙内均有数据需要处理，随着时隙的增加，需要进行卸载传输的数据量和未卸载的数据量不断增加，从而造成卸载成本和任务归一化总成本不断增加。卫星资源不断紧张、低地球轨道遥感卫星数据传输处理的需求量和时延要求不断提高，将低地球轨道遥感卫星数据传输到低地球轨道卫星星座的需求愈加明显，需综合考虑低地球轨道卫星网络动态拓扑下的快速遥感卫星数据卸载问题，目前尚缺乏相关卸载优化问题及相应管理模型的研究。在这些基础之上，控制器进行计算数据卸载策略，主要包括卸载链路的选择、卸载率的计算。

面向地面5G网络与卫星通信网络融合架构的一体化能力开放问题，首先介绍国内外5G与卫星通信融合研究现状，然后提出在卫星与地面5G网络融合架构下的一致性能力开放分层架构，最后论述卫星与地面5G网络融合架构下的一致性能力开放需求、可行性架构及应用方案。应用层是能力层提供的服务与应用，包括基于位置服务、基于测距服务、基于遥感成像服务等，可进一步支持应急通信、海洋通信、航机服务，以及各类目标检测、识别和监控等通信服务、通信应用、卫星服务及卫星应用。网络的通信设备资源、感知设备资源、一体化网络设备资源；

它们分别主要负责通信案例的发起、数据和信令的转发、通信案例的分流和网元配置以及网元功能的处理，通过各层的紧密相连和各司其职，来完成由用户发起的通信请求。作为通信案例，定义会话管理特指会话修改，即对会话的类型或数据传输参数进行修改的过程，该过程需用户面及控制面网元参与，通过控制面网元的控制流程使用户面网元获取数据传输隧道的各参数，从而触发相应操作。提出的新型网络架构中，不同网元的功能并不是一成不变的，可根据用户所面临的具体场景来灵活设计划分网元的具体功能，从而实现针对不同场景的定制化处理。

摘要低轨高通量卫星互联网能够满足终端用户与日俱增的速率和连接密度要求，为用户提供全天候低时延超宽带通信服务。其如何适应低轨下行场景中灵活多变且分布不均的地面业务需求并提高系统吞吐量是当前亟待解决的问题。在对低轨高通量卫星下行系统波束成形架构及低轨卫星星地衰落与高通量卫星波束间干扰进行建模的基础上，构建低轨高通量卫星下行信道模型；对低轨高通量卫星按需波束调度方案进行研究，建立波束调度最优化问题模型以保证资源的利用率；提出一种面向高通量卫星互联网的按需波束调度方法，通过少量波束按需时分复用覆盖多个小区的方式提高

粗跟踪和精跟踪采用不同的激光器，在光学设计中采用不同的光学路径，导致在轨指向存在一定的变化，所以在轨也需要对粗精光轴进行二次标校。对于收发光轴一致性偏差以及跟踪点标校，可在终端上配备角锥，将发射光轴和接收光轴标校光源返回至自身的位置探测器上，位置探测器获取发射光轴和接收光轴之间的指向偏差。随着终端技术的成熟，设计的通信速率总体呈现急剧上升的趋势，当前终端最高速率在。的特点是在给定的激光脉冲重复频率下，用很小的平均光功率可以得到很高的数据传输效率，因此在月地通信等深空通信领域得到了广泛的应用。

基于光实时延迟线的波束成形技术将是未来潜在的更优的波束成形技术。然后分析不同技术路径下光实时延迟线的波束成形技术的优势与约束，如基于微型环谐振腔阵列、基于光栅延迟线、基于多路径切换与光开关和基于波长选择性的光实时延迟线。在波束成形的应用中，光栅的级联可以做到较大的带宽，这对毫米波光实时延迟线的设计是极为有利的。由于宽带宽角工作是现代低轨卫星通信的主要需求，而基于移相器的传统模拟波束成形方式在进行宽角扫描时，由于时间、孔径效应的影响，收发信号不能有效地同相合成，难以实现期望的波束指向控制。

摘　要：为定量评价党政机关、金融、交通、通信、能源等关键信息基础设施单位的网络安全能力水平，在《网络安全法》《关键信息基础设施安全保护条例》等法律法规和国家标准框架下，从技术应用与制度建设执行两个层面，构建了涵盖网络安全“技术体系、基础保障、主动防御与应急、运营规范、培训教育、技术创新”6 个方面的综合评价指标体系。该指标体系有助于关键信息基础设施单位网络安全能力自查与优化提升，提供科学量化的评估与分析工具。内容目录：1　网络安全能力概念2　指标体系2.1　网络安全技术体系能力2.2　网络安全基础保障能力2