摘要:近年来，智能终端和无线网络的快速发展使电力物联网终端设备和数据量呈指数级增长。这些数据资源已成为电力企业的重要资产，能够显著提升电网的智能感知、内控能力和客户服务效率。但作为国家关键基础设施的核心要素，电力数据极易成为网络攻击目标，一旦泄露会带来重大安全风险和经济损失。因此，电力企业需加强数据安全防护，解决数据交换共享和数据挖掘中的安全问题。本文提出一种云边协同的智能电网数据安全共享方案，通过结合零知识证明技术与秘密共享方案，实现细粒度访问控制和用户访问需求隐私保护。仿真结果表明，本文进行分布式数据访问验证所需时间不超过48 ms，该算法具有较好的性能。

摘要:低轨卫星具有全球覆盖的特性，基于低轨卫星物联网的长距离(LoRa)体制已成为研究热点。为解决LoRa调制方案在低轨卫星信道下的地板效应问题，本文针对差分LoRa调制方案提出两种差分LoRa解调策略。首先在存在动态多普勒频偏的低轨卫星信道下推导了一个封闭形式的符号错误概率(SER)表达式，说明LoRa调制在低轨卫星信道中的地板效应问题；之后利用蒙特卡罗仿真对推导的封闭形式SER表达式进行验证，并对LoRa调制和所提出的差分LoRa调制的误码率(BER)性能进行评估。仿真结果表明，与LoRa调制体制相比，差分LoRa调制及所提出的差分LoRa解调策略能有效提高动态多普勒频偏场景下低轨卫星物联网的误码性能。

摘要:随着数字化新型电力系统的大力建设，传统的电力通信网正逐步向更加坚强、弹性、多业务承载的全时全域通信网转变。针对全时全域通信网多类型终端业务同时接入以及海量数据传输带来的时间敏感业务确定性时延难以保障的问题，本文提出了一种基于时间敏感网络的全时全域通信网确定性时延保障技术。首先，基于对全时全域电力通信网中各类型业务的特点、重要度、周期性及时延需求的分析，建立了相应的业务模型并进行了优先级划分。然后，提出了基于时间敏感网络感知整形的流量调度机制，以确保门控调度表的计算能够满足时间敏感流在传输周期内的确定性低时延传输。为了实现最小化端到端时延的目标，采用了基于遗传算法和禁忌搜索算法联合输出时间敏感流量的门控列表计算算法，平均端到端时延较单优化算法降低15%，且将时间敏感流量时延抖动控制在2 μs左右，提高调度性能，为全时全域电力通信网的稳定安全运行提供了有力支撑。

摘要:针对电力物联网的下行协作传输过程中，在保证低时延通信的同时需对系统有效容量进行优化，以便为用户持续提供高质量的服务，提出基于远端射频头(RRH)协作的服务质量(QoS)保障策略(QG-RRHC)。设计了一种基于正交频分多址(OFDMA)的两层电力物联网网络模型，通过引入有效容量理论研究QoS保障的分布式RRH协作传输方案，在不同子载波上协同服务其下行链路数据传输；提出一个基于拉格朗日对偶的启发式优化算法解决联合优化问题。仿真结果证明，与其他基准算法相比，所提策略可显著提高系统的有效容量且接近最优性能。

摘要:由于现代电网规模的不断扩大和复杂化，应对这种大规模、高复杂度的信息处理需求，需要一种能够整合和处理多源信息的技术，以提高电网运行的效率和安全性。为此，设计了一种基于模糊集合的电网运行多源信息融合方法。通过电力传感器、压力传感器、湿度传感器等多种传感器实施电网运行多源信息采集，传感器采集方式不可避免地给采集数据带来噪声，通过小波去噪方法对电网运行数据实施降噪处理和提取有效信息；结合模糊集合论中的模糊相似矩阵与D-S证据理论的多源信息融合方法，实现电网运行多源信息融合。实验测试结果表明，随着数据种类的增多，该方法的最大置信度处于增长阶段，多源信息融合最大置信度为0.94，多源信息融合结果可靠，适用于多种数据的信息融合。在加入5 dB、10 dB、15 dB、20 dB、25 dB噪声后，所设计方法的多源信息融合最大置信度降幅很低，多源信息融合鲁棒性良好，且信息熵值较高，说明其融合后信息丰富度更高。

摘要:随着可再生能源的大规模开发和海量终端的高比例并网，下一代智能电网中的网络负载将进一步加剧，这给电力传感网络进行实时数据收集和处理、全域信息监测等带来了前所未有的巨大挑战。同时，传感器节点存在着能源补充困难和计算资源有限的问题，传统的网络结构难以满足新一代电网的需求，因此，研究如何提高电力传感网络的能量效率具有现实意义。本文提出一种移动边缘计算(MEC)辅助的电力传感网络计算卸载方案，在计算资源受限的情况下，对节点的任务处理时延和能耗进行优化，通过将优化问题建模为马尔可夫决策过程(MDP)，并使用双重Q网络(DDQN)算法对问题进行求解，以最小化系统总开销。仿真结果表明所提出的方案在时延、能耗和收敛性能等方面均优于基准方案。

摘要:随着能源互联网的迅速发展，车网互动等新型电力业务对服务质量的要求日益严格，给电力终端接入网带来诸多挑战。针对终端接入网多种通信技术覆盖范围重叠，通信方式可选范围广泛导致的资源浪费和网络性能下降问题，提出一种基于随机森林的通信方式选择算法(RF-CMS)。通过随机森林对海量多样的新型电力业务进行智能分类，为其选择最合适的通信方式；然后，从流量负载和通信质量角度出发，利用多智能体近端策略优化(MAPPO)算法为电力业务动态分配路由，确保各种终端业务数据(如测量信息、控制信息)能够在接入网中及时、准确地传输，从而保证电力网络状态的全景全域可观可控。将所提算法与仅基于MAPPO的路由算法在平均端到端时延、负载均衡度等方面进行对比，证明了所提算法的有效性。

摘要:随着物联网(IoT)、大数据以及人工智能(AI)技术的快速发展，海量数据正在以前所未有的规模被生成和利用。这些数据中包含大量敏感信息，如何安全存储敏感数据成为亟待解决的现实问题。现有的数据存储方案通常侧重于敏感数据的直接保护，忽视了敏感数据与非敏感数据之间显性和隐性关联所带来的泄露风险。为此，本文从信息熵的角度深入分析了数据间的显性和隐性关系，提出一种快速评估显隐性关系并预测敏感数据泄露风险的方法。通过引入信息提升比(LR)和信息掌握概率(PIC)，能够有效识别非敏感数据对敏感数据泄露风险的影响。仿真实验中，统计特性数据集(SPD)中的单属性LR最大为0.308，联合属性LR可提升至0.891；敏感数据泄露风险的检测概率显著提高，最高达到23.2%。仿真结果表明，该方法能够有效识别并应对因显隐性关系带来的安全风险，显著提升敏感数据存储的整体安全水平。

摘要:为在太赫兹自由电子激光装置上开展诸如太赫兹-激光泵浦探针等超快应用实验，需要太赫兹脉冲与激光脉冲具有飞秒级的高精确度同步，本文介绍了一种基于光电探测及压电陶瓷快反馈的技术方法。使用N-苄基-2-甲基-4-硝基苯胺(BNA)有机晶体产生太赫兹脉冲，并使用电控位移台模拟自由电子激光脉冲的随机抖动，由压电快反馈补偿系统快速调节激光光程，减小抖动范围，实现激光脉冲对太赫兹脉冲的高精确度实时跟随。

摘要:太赫兹频段目标的极化散射特性与低频段相比，呈现显著差异。本文以二面角为例，研究不同表面粗糙度参数对目标散射结构判别及目标轮廓完整性的影响。基于线性滤波法对粗糙二面角进行几何建模；通过Pauli极化分解对太赫兹极化图像进行部件解译，定量分析雷达图像中目标轮廓完整性。电磁仿真验证表明：随着粗糙度增加，二面角的偶次散射分量减少，奇次散射分量增多，雷达图像的目标轮廓完整性更高。同时也表明了将极化解译与光学解译融合是太赫兹频段目标识别的重要思路。

摘要:为拓展紧凑型高频地波雷达(HFGWR)的应用领域，针对单站紧凑型HFGWR探测飞机目标的场景进行研究。通过探讨高速目标对距离谱和多普勒谱的影响及获取高速目标的速度和距离信息所面临的挑战，推导出线性调频中断连续波(FMICW)波形参数设计的约束条件，并针对长、短相干积累时间，分别设计了相应的波形参数进行数值仿真。研究表明，在长积累时间条件下，采用广义Radon傅里叶变换(GRFT)方法消除距离和多普勒频率的徙动，实现了目标能量的有效积累和运动参数的精确估计；在短积累时间条件下，通过时频分析结合贪婪算法，先估算目标的运动参数，再对距离慢时间信号进行补偿，显著提升了目标信噪比。通过理论推导和数值仿真，验证了单站紧凑型HFGWR探测高速目标的可行性，并为后续的实地测试奠定了理论基础。

摘要:根据人工智能(AI)给电磁频谱安全带来的新威胁及抗干扰卫星通信系统的发展现状与趋势，提出一种基于AI的“分布式感知+分层决策+统一行动+准实时评估”的智能抗干扰卫星通信系统体系架构，以及相应的星上载荷、终端及地面站等单元组成架构与工程实现所需的硬件及软件架构，以适应日益智能化的干扰态势。结合所提智能抗干扰卫星通信系统体系架构大量采用深度神经网络的特征，研究其工作机制，提出基本工作流程及初步部署方法；分析梳理了相关支撑技术，指出在干扰认知、抗干扰决策、抗干扰波形重构、准实时抗干扰效能评估等方面传统技术的不足，探讨基于AI技术的研究现状和未来需重点关注并解决的问题，以期为基于AI的抗干扰卫星通信建设提供一定的参考和借鉴。

摘要:针对无人机通信系统的应用需求，设计了一款新型超表面天线。该天线采用周期性超表面单元作为天线辐射结构，通过对电磁波的高效调控，获得宽带和高定向性等良好性能。天线采用3×3矩形电磁超表面阵列作为天线辐射体，使用0.15 mm厚度的铜箔制作并粘贴在7.8 mm厚度的聚甲基丙烯酰亚胺(PMI)泡沫板上，同时利用共面波导加耦合口径的馈电结构降低天线剖面。天线尺寸为188 mm×111 mm×7.8 mm，剖面高度为0.034λ_L(λ_L为最低工作频率点对应波长)，重量仅为52 g，安装于铝制腔体中。仿真和测试结果表明，该天线的电压驻波比(VSWR)<2，阻抗带宽达到28.4%(1.30~1.73 GHz)，工作频段内增益为8.1~10.0 dBi。

摘要:随着小型化可植入射频天线的快速发展，用于人体体征监测的无线感知技术迎来了新的发展机遇。基于种植义齿结构，提出一种介质谐振器天线。该天线具有良好的仿真和实测效果，在3.82 GHz具有-15.6 dB谐振，辐射效率可达97%以上，输入功率低于22.8 mW时，比吸收率(SAR)符合人体健康安全的要求。在此基础上上将该天线优化成一款内嵌金属的混合型介质谐振器天线，其增益更高，远场辐射方向图的定向性更强，可加强植入口腔后的天线信号的传输链路。所提出的两款天线尺寸小，性能优，有望基于种植义齿技术植入人体口腔实现对口腔环境的监测。

摘要:毫米波安检图像的数据量少，对于不常见种类的危险物体数据量更少，同时数据呈长尾式分布。安检要求检出速度快，现有深度学习还不能完全适用于毫米波安检图像数据集。为满足日常安检，本文基于YOLOv5算法对毫米波安检雷达的人体隐藏目标的成像进行特征提取。首先对YOLOv5的算法框架进行研究，提出Focal CIoU损失函数对样本进行重加权，减少长尾效应；之后对数据集进行处理，将目标裁剪之后随机粘贴进现有图片以扩充和平衡各个种类之间的数据量，达到重采样目的；最后引入压缩激励网络(SENet)注意力机制，提高目标识别准确度。验证结果表明，本文方法的人体隐藏目标平均精确度均值(mAP)达到85.4%，较原始YOLOv5算法有4.7%的提升，满足日常使用场景的检测。