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面向工业互联网的新型工厂网络研究

工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，在我国经过几年多的发展，基本形成了网络、平台和安全的三大功能体系架构，其中网络作为连接平台和实现安全的基石和载体，深受业界关注。分析了工业网络特点和需求，聚焦工业PON网络、工业5G网络及工业上云关键技术，通过研究将新型网络技术赋能工业连接需求，探索网络技术与工业需求的深度融合发展。

  • 2022-01-12
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面向网络切片的安全策略框架研究

分析了网络切片面临的安全威胁，介绍了业界对切片安全研究的进展，然后从电信运营商对于切片运营和安全维护的需求出发，提出一种面向网络切片的安全策略框架并进行应用示例，最后指出安全策略框架对切片业务发展的重要意义。

  • 2022-01-12
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面向6G的天地一体化信息网络架构研究

通过分析6G网络愿景和天地一体化信息网络架构所面临的挑战，提出面向6G的天地一体化信息网络架构的需求，并在此基础上提出弹性可重构的天地一体化信息网络架构，实现简洁、敏捷、韧性和集约的天地一体化信息网络，可以按照业务和场景需求按需部署网络功能，保证网络按需确定性服务能力。基于所提的网络架构提出天地一体化信息网络智能网络管理和控制架构、天地一体化信息网络虚拟化技术和异构跨域网络资源管理架构，实现网络动态可重构特性，形成高效能、无阻塞的多维多域互联能力，实现按需组网、高效的多域多维度的网络管控。

  • 2022-01-12
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全面构建流域水污染治理技术体系

水体污染控制与治理科技重大专项（以下简称“水专项”）围绕构建我国流域水污染治理技术体系的战略目标，按照“控源减排、减负修复、综合调控”三步走战略，部署项目（课题）510个，开展重点行业、城镇生活、农业面源三大领域的水污染控制和湖泊、河流、城市水体三类水环境改善的技术研发与工程示范，结合研究成果的推广应用，支撑我国流域水污染治理攻坚战等国家重大战略计划的实施。

  • 2022-01-12
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云计算环境用户行为信任评估模型构建研究

针对传统云计算环境信任模型预测精度过低的问题，提出一种基于深度学习的云计算环境用户行为评估模型构建方法。采用预测-残差框架的长短期记忆网络对用户在云计算环境中交互行为集进行时序特征提取，在此基础上结合误差机制修正特征向量，构建云计算环境用户行为信任评估模型。该模型能够实现云计算环境用户访问行为安全的实时监控，解决云计算环境用户实时信任度评估精度过低的问题。根据试验数据表明，云计算环境用户行为信任评估模型构建方法能够有效提升用户可信度实时评估的准确率，可为安全态势分析和推演提供有效的数据支撑。

  • 2022-01-12
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云计算环境下基于用户访问行为的动态访问控制模型的研究

针对云计算环境下基于信任访问控制模型不能动态适应网络环境变化的问题，提出一种基于数据安全的动态访问控制模型。首先，采用关联规则的方法对用户历史访问行为进行分析，提取用户频繁访问路径并创建访问行为数据库；然后，基于实时访问行为获取用户实时状态信息，利用“时空切片”的方式构建具有时空敏感性的可信度评估模块；最后，结合动态访问授权管理模块和访问控制规则模块实现基于用户访问行为的动态访问控制。实验证明，所提出的模型较传统的基于信任访问控制模型具有更高的安全性。

  • 2022-01-12
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基于虚拟化技术的5G核心网资源配置算法

针对当前5G核心网资源分配算法在应对海量服务差异化过程中资源利用率不高的问题，提出一种在满足负载均衡的前提下最大化系统利用率的核心网资源分配算法。通过建立服务功能链部署与资源分配联合优化目标，采用改进离散粒子群的方法实现服务功能链SFC部署，在保证用户服务质量和负载均衡的基础上实现系统资源利用率的最大化，最终实现增加服务用户数量，提升网络运营效率目标。仿真结果表明，该算法在满足服务功能链SFC的资源约束下，更加有效实现系统的负载均衡，提升系统的利用率。

  • 2022-01-12
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卡尔曼滤波在地面沉降GNSS监测中的应用

本文以山西省西山煤田某一工作面为试验区，在分析地面沉降全球卫星导航系统（GNSS）监测数据特征的基础上，利用两种卡尔曼滤波方法（普通和总体卡尔曼滤波）对矿区地面沉降GNSS监测数据进行了处理与评价，同时对比了两种卡尔曼滤波方法的均方根误差分布情况。试验结果表明，两种滤波方法的滤波结果与观测值趋势大致相同，但存在少数异常点。下沉量越大的监测点，滤波结果与观测值的差异越大，但总体卡尔曼滤波的差异明显小于普通卡尔曼滤波，特别是对于下沉量较大的监测点。下沉量越大的监测点，其均方根误差越大，总体卡尔曼滤增大的速度远小于普通卡尔曼滤波，总体卡尔曼滤波均方根误差的最大值小于0.1 m，普通卡尔曼滤波的则接近0.4 m。

  • 2022-01-11
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