• 利用中国剩余定理改进车载域名系统（VDNS）中的内容检索效率

  摘要：通过利用数据为中心的转发和网络内缓存技术，车辆命名数据网络（VNDN）提升了车辆网络中的通信效率。然而，在处理容易出错的无线信道、短暂的联系以及间歇性的连接时，仍需要先进的技术来支持有效的数据检索。在本文中，我们介绍了一种基于中国剩余定理（CRT）的机制，该机制将内容分割成更小的冗余片段，从而即使在数据丢失的环境中也能实现高效的内容缓存和检索。在高速公路场景下的仿真结果表明，该机制提高了数据的可访问性、可扩展性，并减少了检索延迟，凸显了CRT在动态条件下提升VNDN性能的潜力。引言如今，车辆网络是智能交通系统（ITS）的核心技术，为自动驾驶和高效物流等关键应用提供了基础[1]。然而，由于

  来源：IEEE Networking Letters

  时间：2025-11-19

• 用于广播地图生成和无线网络规划的大型语言模型代理

  摘要：使用商业软件生成无线电地图和进行无线网络规划通常需要复杂的手动操作，这在可扩展性、适应性和用户友好性方面带来了显著挑战。为了解决这些问题，我们提出了一种自动化解决方案，该方案采用了大型语言模型（LLM）代理。这些代理被设计为能够自主生成无线电地图，并为指定区域简化无线网络规划过程，从而减少对大量手动干预的需求。为了验证我们提出的解决方案的有效性，我们开发了一个集成LLM代理的软件平台。实验结果表明，通过使用这种LLM代理可以节省大量手动操作，并且自动化解决方案能够在城市环境中实现更好的覆盖范围和信噪比（SINR）。引言在快速发展的电信领域，对高效、可扩展且可靠的无线网络服务的需求日益迫切

  来源：IEEE Networking Letters

  时间：2025-11-19

• 啁啾延迟多普勒域调制：自主车辆集成感知与通信的新范式

  摘要：自动驾驶正在重塑人类的出行方式，毫米波（mmWave）雷达在这一转型中发挥着关键作用，实现了车与万物（V2X）之间的通信。尽管啁啾信号因其强大的感知能力而在毫米波雷达系统中得到广泛应用，但现有系统中缺乏集成通信功能可能会限制自动驾驶技术的进一步发展。针对这一问题，我们首先设计了专门用于环境感知的啁啾信号，以便识别空闲的时频资源。基于这些专用啁啾信号，我们提出了一种啁啾分割多址（Chirp-DMA）方案，使得多对毫米波雷达收发器能够在不产生干扰的情况下同时进行感知和通信（ISAC）。随后，我们提出了两种基于啁啾信号的延迟多普勒域调制方案，使每对毫米波雷达收发器能够在各自的时频资源块内同时进

  来源：IEEE Network

  时间：2025-11-19

• 统一近场与远场无线通信的新范式

  摘要：目前第五代（5G）无线通信中的Type I和Type II码本在支持远场和近场用户设备（UE）共存方面存在局限性，因为它们是专门为远场场景设计的。为填补这一知识空白并鼓励第三代合作伙伴项目（3GPP）提出相关方案，本文提出了一种新型码本，以实现远场和近场场景的统一处理。该码本能够为所有用户设备提供高效的预编码，同时无需基站判断特定用户设备是处于近场还是远场区域。此外，所提出的码本还符合当前3GPP关于工作流程和参考信号的标准。仿真结果表明，该码本在第六代（6G）多输入多输出（MIMO）系统中实现了更优越的性能和更强的灵活性，验证了其在统一近场和远场预编码方面的有效性。引言近年来，第六代（

  来源：IEEE Network

  时间：2025-11-19

• 融合边缘智能与近场通信：概念、设计与验证

  摘要：实现具身人工智能（Embodied Artificial Intelligence, EEI）面临巨大挑战，因为大型模型（Large Models, LMs）的计算需求极高。为了支持这些模型同时确保实时推理，具身边缘智能（Embodied Edge Intelligence, EEI）成为一个有前景的解决方案，它利用边缘计算资源为机器人提供接近其本身的计算能力。由于涉及数据交换，EEI需要更高的频谱效率、更强的通信安全性以及减少用户间的干扰。为了满足这些需求，基于极大型天线阵列的近场通信（Near-Field Communication, NFC）成为理想的技术选择。因此，本文提倡将EE

  来源：IEEE Network

  时间：2025-11-19

• NFC中的物理层安全：进展与向6G无线通信发展的潜力

  摘要：随着第六代无线通信技术的出现，极大规模天线阵列（ELAA）和太赫兹（THz）频段的发展显著推动了近场通信（NFC）的研究。与传统基于平面波传播模型的远场通信（FFC）不同，NFC利用其独特的球面波传播特性来精确聚焦信号，因此受到了广泛关注。然而，NFC信道的固有复杂性和与短距离通信相关的安全威胁带来了重大挑战。为了更好地反映现实场景，本文假设潜在不可信节点的位置是不确定的，从而允许动态调整攻击策略。因此，合法用户可能会面临被动窃听或主动干扰等风险。为了解决这些问题，本文通过采用关键技术（包括分辨率增强、极大规模可重构智能表面（XL-RIS）的部署以及夹式天线）来解决NFC中的物理层安全（

  来源：IEEE Network

  时间：2025-11-19

• 解析球面波前复杂性：通过生成对抗网络实现近场通信的新信道估计范式

  摘要：近场通信（NFC）通过利用高度聚焦的能量束，实现了前所未有的空间复用效率和厘米级的定位精度。然而，其独特的电磁特性——包括高维参数空间以及球面波前相互作用引起的非线性失真——给精确的信道估计带来了重大挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种基于生成对抗网络（GANs）的新型信道估计方法，该方法在复杂电磁行为的非线性建模方面表现出色。具体而言，我们设计了一个集成网络架构和先进生成式人工智能的NFC框架，以实现稳健的信道估计。通过一个案例研究，我们介绍了规则化相对论配对GAN（ReRpGAN），该模型显著提升了NFC信道估计的稳定性和精度。实验结果证明了我们方法相较于传统方法的优越性。这项工作

  来源：IEEE Network

  时间：2025-11-19

• 面向6G非地面网络的低轨巨型星座服务集成与弹性频谱感知研究

  随着6G通信时代的临近，非地面网络(Non-Terrestrial Networks, NTN)逐渐成为构建空天地一体化连接的核心支柱。与传统地面通信受限于地理环境不同，NTN通过卫星、高空平台等载体，能够为自动驾驶、远程医疗等应用提供全域覆盖。然而，太空信道的高动态特性、异构网络融合难题以及传输延迟等问题，如同横亘在理想与现实之间的天堑。当低轨(Low Earth Orbit, LEO)卫星以每秒数公里的速度划过天际，地面终端如何实现稳定连接？在瞬息万变的太空环境中，频谱资源又该如何高效分配？这些挑战正是推动NTN技术创新的核心动力。在最新发表于《IEEE Network》的专栏中，研究者们

  来源：IEEE Network

  时间：2025-11-19

• 软件定义数据中心网络中的虚拟化计算与网络集成：一种节能方案

  摘要：随着集成计算-网络数据中心的迅速扩张，能源消耗也随之增加，这带来了重大的可持续性挑战。随着人们对碳峰值和碳中和的关注日益增加，传统的资源管理策略已经无法满足现代云计算数据中心的绿色、低碳要求。为应对这一挑战，本文提出了一种能效高的数据中心网络框架，该框架由软件定义网络（SDN）控制器、协调器和OpenStack组成，共同监控和管理计算和网络资源。虚拟计算资源管理模型被证明是一个二维装箱问题，旨在同时实现降低能源消耗和提高资源利用效率的双重目标。为了降低计算复杂度，我们提出了一种基于改进灰狼优化（IGWO-VMP）的虚拟机部署算法。对于网络资源管理，我们基于0-1背包问题构建了一个能效模型

  来源：IEEE Transactions on Network Science and Engineering

  时间：2025-11-19

• 基于声誉的分布式过滤在受到随机非线性和网络诱导量化影响的传感器网络中的应用

  摘要：在传感器网络中，由于不可避免的传感器故障、故障或恶意攻击，传感器可能会传输错误、不准确或具有误导性的数据，从而降低整个系统的性能。为了解决这个问题，一种有效的方法是根据传感器的可信度、历史性能或可靠性为其分配声誉分数。本文考虑了在具有网络诱导量化的传感器网络中的一类随机非线性系统的基于声誉的分布式过滤（RBDF）问题。采用了一种声誉机制来减轻由噪声、故障或恶意传感器引起的不利影响。具体来说，每个传感器会对其从邻居那里接收到的数据分配声誉值，确保异常数据被赋予较小的声誉值，甚至可能被丢弃。本文首次提出了一种递归RBDF算法，通过求解两个矩阵方程来推导过滤误差协方差的上限（UBFEC）。随后

  来源：IEEE Transactions on Network Science and Engineering

  时间：2025-11-19

• 卫星网络中基于风险意识的无线光卫星间链路快照路由策略：多阶段空间碎片演变

  摘要：太空碎片来源于人类活动，如火箭残骸和卫星破裂，对卫星运行构成了严重威胁，尤其是在近地轨道（LEO）上。航天器的迅速增加加剧了太空碎片的积累，导致支持全球通信、导航和遥感的卫星网络频繁中断。无线光卫星间链路（WOISLs）对于下一代卫星网络至关重要，但它们特别容易受到碎片干扰，从而影响网络稳定性和服务质量。为了解决这个问题，我们提出了一种基于碎片演变的链路风险状态感知的自适应快照路由（ASR-LSA）算法，该算法能够动态调整网络拓扑结构和路由路径。该算法采用自适应快照生成机制，通过优化快照合并和风险感知的路由决策来减轻太空碎片的影响。通过将实时碎片信息与预测模型相结合，ASR-LSA减少了

  来源：IEEE Transactions on Network Science and Engineering

  时间：2025-11-19

• 精确的预定时间分布式优化在二阶多智能体系统中的应用：一种时间切换控制策略

  摘要：本文研究了具有全局优化目标的第二阶多智能体系统（MASs）的精确预定时间分布式优化问题（PT-DOP）。在控制器增益中引入了一些有界时变函数，以避免无界时变控制增益的数值实现问题，并确保在预定时间内达到全局优化目标。开发了一种包含虚拟控制器的时切换集中式优化控制器。在第二阶MASs的时切换集中式优化控制器下，精确的PT-DOP问题分为三个阶段进行求解：[0,

  来源：IEEE Transactions on Network Science and Engineering

  时间：2025-11-19

• 通过最优裁剪深度优先遍历树保护大型稀疏网络

  摘要：网络的鲁棒性是指其抵御意外故障的能力。由于稀疏网络容易发生故障，因此迫切需要提高其鲁棒性。在通过整个网络的边连接性来衡量网络鲁棒性的各种方法中，当无法承受冗余边的成本时，屏蔽候选边是一种常用的方法。然而，现有的树切割算法更适用于密集图，其搜索空间的增长呈指数级；而对于稀疏图，搜索空间的增长仅呈线性。我们通过将切割深度扩展到最大值，并利用祖先节点约束和切割链定理来保持亚线性开销，从而探索了稀疏图的局限性，以实现最佳效率。与最优算法相比，在代表性网络类型中的测试结果表明，小规模图的鲁棒性可以提高100%，加速比率可超过10倍。在拥有数百万节点的大规模图中，鲁棒性可以提高至99%以上，同时处理

  来源：IEEE Transactions on Network Science and Engineering

  时间：2025-11-19

• FedSSuper：在可信监督下实现的安全且私密的联邦学习

  摘要：联邦学习（FL）允许多个客户端和一台服务器共同学习一个全局模型，同时保持各自的训练数据隐私。然而，FL已被证明容易受到拜占庭式攻击的威胁：恶意客户端会向服务器提交误导性更新，以进一步操纵全局模型；此外，出于好奇的服务器可能会通过分析这些更新来推断客户端的训练数据，从而引发推理攻击。同时抵御这两种攻击极具挑战性——因为抵抗推理攻击需要禁止访问客户端的更新数据，而防止拜占庭式攻击则恰恰需要访问这些数据。现有的许多研究虽然关注这两种看似矛盾的问题，但在拜占庭比率大于0.5的情况下仍无法取得理想的效果，且未考虑非独立同分布（non-IID）数据，尤其是完全非独立同分布的情况。为此，我们提出了一种

  来源：IEEE Transactions on Network Science and Engineering

  时间：2025-11-19

• 考虑基于车辆与电网之间分布式事件触发的微电网固定时间能量管理策略

  摘要：针对具有车辆到电网（V2G）特性的电动汽车（EVs）的微电网能源管理问题，提出了一种分布式事件触发固定时间优化算法，该算法有效降低了微电网的运营成本以及EV用户对充电服务的不满率。通过使用固定时间优化方法，可以在规定的时间内快速实现发电单元的最优功率输出和EV用户的最佳功率消耗。由于该算法的收敛时间上限与系统初始条件无关，因此可以准确计算得出。这使得根据实际状况及时调整电力和储能策略成为可能，从而为系统提供了更大的灵活性。为了降低发电单元之间的通信成本，同时提出了一种分布式事件触发算法，该算法以功率变化误差作为事件触发机制。与集中式事件触发算法相比，这种算法没有中央控制器，从而有效减少了

  来源：IEEE Transactions on Network Science and Engineering

  时间：2025-11-19

• 重新思考协作式机器学习中的知识蒸馏：记忆、知识及其相互作用

  摘要：协作学习已成为大规模智能系统中的关键范式，它使分布式代理能够在解决隐私问题的同时协同训练他们的模型。这一范式的核心是知识蒸馏（KD），这是一种促进代理之间高效知识传递的技术。然而，KD利用代理间记忆和知识的潜在机制仍尚未得到充分研究。本文旨在通过全面回顾协作学习中的KD来填补这一空白，重点关注记忆和知识的作用。我们定义并分类了KD过程中的记忆和知识，并探讨了它们之间的相互关系，从而清晰地理解了在协作环境中知识是如何被提取、存储和共享的。我们研究了各种协作学习模式，包括分布式、层次化和去中心化结构，并深入分析了记忆和知识动态如何影响KD在协作学习中的有效性。特别是，我们强调了分布式学习模式

  来源：IEEE Transactions on Network Science and Engineering

  时间：2025-11-19

• 架接理论与实践：面向具身代理社会的任务导向型通信研究综述

  摘要：在具身代理社会（EAS）中，具身代理（EAs）的任务特性要求无线通信从传统的以高传输速率为中心的架构转向一种新的以任务为中心的架构。以任务为中心的通信（TOC）是一种新颖的通信范式，它通过高效编码将EAs的任务需求整合到数据处理和传输过程中，从而进一步提高传输效率，并有望超越经典的香农通信范式。本文全面回顾了与EAS相关的TOC研究工作。首先，本文强调了构建EAS TOC架构的动机和充分理由。随后，我们概述了与EAs相关的理论发展和技术演变，为未来的研究工作建立了总体框架。接下来，我们介绍了两种现有的TOC技术路径：显式任务导向通信和隐式任务导向通信。然后，我们将TOC系统的设计分为三个

  来源：IEEE Transactions on Network Science and Engineering

  时间：2025-11-19

• 基于联邦蒸馏和深度强化学习的车辆边缘计算中具有移动性感知的协作缓存

  摘要：随着智能交通系统（ITS）的快速发展，车辆边缘缓存（VEC）技术在处理大规模车辆数据并提供即时服务方面展现出了巨大潜力。然而，车辆的高流动性限制了它们与路边单元（RSU）的连接时间，仅能在RSU服务区域内保持较短的时间。因此，在此期间准确预测和更新热门内容以及确定其缓存位置成为一项挑战。同时，大量数据的同步传输也带来了隐私泄露的重大风险。为有效解决这些问题，我们提出了一种考虑车辆流动性的协作式缓存方案，该方案结合了联邦蒸馏（FD）和深度强化学习（DRL）技术。首先，我们利用真实世界的车辆运动数据集T-Drive建立了车辆流动性模型。随后，我们提出了一个将推荐系统与联邦蒸馏相结合的框架，而

  来源：IEEE Transactions on Network Science and Engineering

  时间：2025-11-19

• 用于下一代切片网络的多异构信号加密方案

  摘要：随着5G和即将推出的6G网络的发展，网络切片技术已成为满足现代系统多样化且动态变化的通信需求的关键技术。该技术能够在共享的物理基础设施上创建多个虚拟网络，从而优化资源利用并提供定制化的服务。然而，由于不同网络切片在安全和服务方面的要求不同，它们通常采用不同的公钥加密系统，即异构网络切片，这不可避免地导致了异构网络设备数据传输过程中的安全挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种通用的多异构签名加密方案（MHSC），该方案利用三种广泛采用的公钥加密系统——公钥基础设施（PKI）、基于身份的加密（IBC）和无证书加密（CLC）——来确保设备之间的安全高效数据传输。基于数学上的难题，MHSC实现了

  来源：IEEE Transactions on Network Science and Engineering

  时间：2025-11-19

• 加速区块和交易传播：区块链网络中广播协议的研究综述

  摘要：区块链是一种开创性技术，以其分布式账本系统而闻名，能够以去中心化的方式记录数字交易和信息。广播协议作为计算机网络的基本组成部分，在有效传播信息方面发挥着关键作用。由于数据传播过程中复杂的节点验证流程，区块链网络的吞吐量通常低于中心化支付系统。提高区块链性能需要减少网络传播过程中的交易和区块传播延迟。本研究深入探讨了区块链广播协议的开发及其重要性，并分析了这些协议在区块链网络中的应用。我们介绍了多种旨在优化性能指标（如能效、容错性和一致性）的广播协议，并通过表格进行了详细比较，揭示了这些协议的优缺点。此外，还探讨了区块链和Web 3.0时代背景下广播协议的演变，强调了它们的新兴特征及相关挑

  来源：IEEE Transactions on Network Science and Engineering

  时间：2025-11-19

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