基于物联网流量指纹的安全威胁轻量级检测方法

针对传统物联网深度包流量检测效率过低问题，提出一种基于物联网流量指纹的安全威胁轻量级检测方法。首先采用数据重构的方法获取流量时空数据，然后采用深度学习的方法提取流量数据时空特征（即流量数据指纹），最后采用基于蚁群算法优化的BP神经网络进行流量异常检测和识别。实验证明，使用该算法进行流量异常检测能够避免检测模型陷入局部最优，能够显著提高物联网威胁检测精度。

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面向节能的神经网络流量预测探讨

5G的节电策略在不同应用场景下可以有多种选择，但准确的业务流量预测始终是其中的关键。为拟合业务流量同时存在季节周期性和短期内可能出现剧烈波动的特性，提出了一种改良的流量预测模型，融合了深度学习LSTM网络模型和指数平滑模型的优势，使整个流量预测在长期预测方面更加稳定可靠。经试验数据检验，改良后的模型对三个试验区域流量的预测相比LSTM的预测结果更精准和细腻。

2021-11-30
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上课铃响系统设计

长期以来，学校、工厂等单位常用的打铃仪多采用单片机计时，计时误差每天达0．5 s，日积月累走时误差会达数分钟，甚至十多分钟，给管理造成不便。近几年来，高校、企业规模不断扩大，多校区、多厂区的企事业单位不断增多。这些学校、企事业单位强烈要求多校区、多厂区的上下课、上下班铃声保持同步，可实际情况因现有打铃仪走时误差而极难同步。本文提出的基于GPS信号接收和PIC单片机的智能打铃仪，走时精确，误差极小。只要多校区、多厂区的企事业单位的响铃时间设置相同，便可使铃声保持同步，误差小于1 s。

2021-11-30
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非地面无线通信网络的增强技术

通过增强基础地面网络，使之与星载或空载网络融合，可将地面通信网络应用推广到覆盖范围更广的非地面通信网络。分析非地面网络超大传输时延、多普勒效应、小区移动等通信条件对无线通信接口设计的影响，从标准化角度分析同步过程、定时关系、HARQ、波束管理与极化方面的增强解决方案，满足了非地面网络应用需求。

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uRLLC中PDCP数据复制传输及增强研究

uRLLC作为5G三大典型应用场景之一，对时延和可靠性有着极高的要求，其中，对PDCP层数据进行数据复制传输及增强可以保证低时延的同时提高数据传输可靠性。在分析5G空口协议架构和PDCP功能的基础上，对载波聚合和双连接场景下的数据复制传输进行了研究，包括R16版本的数据复制传输增强。在实际应用中PDCP数据复制传输可适情动态启用/关闭，以在传输可靠性和无线资源损耗上取得平衡。

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5G无线定位技术标准化及发展趋势

移动定位业务是移动通信系统采用特定的定位技术获取终端的地理位置信息，用于紧急救援、导航和基于位置的管理等业务。移动通信系统利用外部辅助信号实现定位，如辅助全球导航卫星系统（A-GNSS, Assisted Global Navigation Satellite System）定位；利用自定义的定位信号，支持多种定位方式，如下行到达时间观测差定位（OTDOA, Observed Time Difference of Arrival）、基于定时提前量（TA, Timing Advance）和来波方向（AoA, Angle of Arrival）定位以及上行到达时间差（UTDOA, Uplink Time Difference Of Arrival）定位方法。

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5G专网安全需求分析及策略探讨

为提高5G专网的安全性，首先分析独立专网、虚拟专网和部分共享专网所面临的安全风险，接着论述独立5GC安全防护、下沉网元安全防护、下沉网元与公网5GC间的安全控制、5G专网与企业网间的安全控制、业务隔离与切片安全、安全运维等安全要素，最后提出三类5G专网的安全策略建议。

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面向垂直行业的5G网络安全分级技术

为了研究如何为垂直行业提供差异化的5G安全能力，首先介绍了5G网络承载行业应用的基本情况，分析了5G时代行业应用面临的安全挑战及对网络的安全需求，提出了面向垂直行业提供5G安全分级能力的技术方案，并针对行业应用如何使用5G网络安全分级能力给出了建议，最后展望了面向行业的5G安全分级技术的应用前景。

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