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《移动通信》期刊简介：
《中国移动通信》是专注于移动通信产业的国际商业媒体品牌，是服务于中国信息产业和国际知名通信企业及投资企业的国际性综合杂志。同时作为中国移动通信联合会(CMCA)会刊，它延聘了多位国内外顶级专家和学者，借助他们的思维及智慧，对国家产业政策和行业发展产生了重要的推动作用和广泛的影响。
自2000年《中国移动通信》创刊以来，一直致力于服务运营商，并对移动通信产业的“商业与人文”概念投入特殊关注，深入探讨和研究移动通信企业的经济环境和发展趋势，报道中国移动通信产业最新的产品、技术、应用和服务。
《中国移动通信》拥有精英的策划和编辑团队，并始终秉承合理有效运用自向央内外优秀资源的原则，为国内知名通信企业量身定做高质量、高水准的企业专刊，倾力打造最具价值之企业形象。
《移动通信》论文发表目录：
“4G+3D”是近期手机的发展方向……………………李进良;
专业化和个性化是手机未来的发展方向……………杜振华;
未来手机的演进特征…………………………落红卫;史德年;
2013智能机,决胜公开市场……………………………林紫玉;
移动智能终端的九个发展方向…………………熊有军;王俊;
华为造手机,馅饼,还是陷阱?………………………火星衣局;
华为手机,大有可为……………………………………帕拉丁;
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移动通信最新期刊目录
低轨卫星通信系统中多普勒频偏纠正的研究————作者：赵玉妍;王继康;魏帆;毛聪莉;廖玉成;
摘要：促进卫星通信的发展是实现未来移动通信全域无线覆盖的重要方式。以提升具有高移动性、大多普勒频偏特性的低轨(LEO)卫星通信系统下的通信能力作为研究目标,运用了研读和总结相关文献的研究方法,介绍并对比了基于星历、锁相环和深度学习的多普勒频偏估计和补偿方法的特点,提出了未来的研究方向。针对运用正交频分复用(OFDM)和正交时频空(OTFS)调制方式的LEO卫星通信系统,仿真比较了两种调制信号在多普勒频偏...
面向移动通信网络的窄带干扰分级识别与定位方法————作者：陆南昌;刘大洋;吴宝栋;唐国顺;田梦晗;
摘要：移动通信网络极易受到系统外的窄带干扰影响,从而导致性能劣化、用户感知受损。鉴于业界尚无简便、通用的窄带干扰识别与定位方法,难以针对窄带干扰所造成的严重影响进行全流程的分析处理。提出通用的多制式多厂家标准化格式,进行物理资源块级的切片分析,引入邻接矩阵进行深度搜索,并通过可配置的干扰特征识别算法,基于FP-Growth算法从干扰特征、小区特征、位置特征等信息中精准识别干扰源位置。通过现网实测,本方法...
无线通算一体网络设计探索————作者：李响;秦瑞艳;孙奇;王阳;王乐涵;王亚鹏;李男;
摘要：随着AI技术的蓬勃发展，传统面向连接设计的无线接入网难以有效满足网络智能化和新兴业务（如交互式AI、车联网、扩展现实等）发展对计算和智能日益增长的需求，亟需将计算、智能等新能力深度融合到无线接入网。面向AI与RAN深度融合，首先分析了AI赋能RAN，以及RAN使能边缘AI应用两大类场景下RAN的多样化通算需求，在此基础上提出了无线通算一体网络设计方法，明确了无线通算一体网络设计原则，深入探讨了RA...
面向边缘计算的多模态协同推理系统设计————作者：李文韬;王玺钧;陈立;
摘要：边缘计算作为一种新兴的计算范式，通过将计算资源和服务部署到靠近数据源或用户的网络边缘，具有低延时、高可靠性和隐私保护等优点，但也面临资源受限的挑战。针对边缘计算设备资源受限的特点，提出一种多模态基础模型协同推理框架，以提升智能语音交互系统的性能和效率。通过将语音合成模型从终端转移至边缘侧进行推理，并进行终端与边缘侧间的通信，实现协同推理。实验结果表明，该方法在保证了模型推理精度的同时，显著降低了系...
无线算力网络：架构与关键技术————作者：郭凤仙;闫实;彭木根;刘亮;王尚广;石川;
摘要：在智能时代，无线网络引入了边缘计算、雾计算等技术，并向云化、开放化、智能化等方向持续演进，网络的计算能力逐渐增强。在未来，无线网络的作用将发生根本性变革，如支持内生计算、原生AI、通算融合等。无线算力网络旨在构建通算一体化的智能服务系统，实现无线接入网络内生算力对外开放以及原生AI支持，协同云、边、站、端多级算力，保障未来智能应用的端到端需求。首先从核心网、承载网、接入网三个方面概述了通算融合的研...
无线算力网络中面向AI任务的分布式通信计算协同研究————作者：张申虎;杨蕊侨;谢云菁;闫实;
摘要：通过汇聚通信、计算与模型能力，6G网络主动式能够提供分布式的高效、实时且节能的AI服务能力。无线算力网络作为其基础底座，通过按需适时的算力服务和合理的分布式通信计算协同设计，有望成为未来移动AI业务极高算力需求的重要支撑方案。首先对典型的协同模式进行分类与分析，包括集中式模式、分层分簇模式、去中心式模式和边缘分布式协同模式；其次，综述了主要的分布式训练与推理方法，涵盖联邦学习、拆分学习、模型优化与...
基于通感算智一体化的工业互联网资源分配机制研究————作者：杨煜天;谢人超;崔佳怡;唐琴琴;黄韬;
摘要：近年来，工业互联网的重大进展推动了制造业的快速发展。然而，工业互联网场景下仍然存在感知采样僵化、通信配置不灵活、任务调度协调不足、计算处理精度较低等问题。为了解决这些问题，提出了一种面向工业互联网感知、通信、计算与智能协同的多维资源融合框架，将优化问题建模为最小化总体时延与最大化智能处理精度的混合整数规划问题，并开发了启发式算法求解，通过仿真实验证明了方法的有效性和优越性
基于边端协同的多用户通信计算资源联合管理方法研究————作者：李嘉盛;姜宁;贺家乐;郭凤仙;
摘要：移动边缘计算是针对通信和计算需求的下一代网络关键技术，通过联合边缘服务器的计算处理功能和无线网络的无线传输功能，可以显著减少计算密集型业务的系统延迟。然而随着毫米波技术的发展，无线系统中的波束变窄，且多用户间干扰严重，无线链路质量受限于波束赋形性能，从而导致基站与多用户间卸载数据传输效率低、算力资源管理与无线链路质量耦合等问题。为此，提出了一种基于边端协同的多用户通信计算资源联合管理方法以降低系统...
多层次算力网络下的资源管控优化技术————作者：周宗杰;赵哲;宋西斐;黄航;冯杰;
摘要：算力网络通过整合分布式计算资源，提升计算效率、降低能耗并支持多样化需求，受到了广泛关注。阐述了算力网络的发展现状及其面临的技术挑战，提出了一种端-边-云协同算力网络架构，实现了分布式算力资源的高效管理。为优化多层次资源分配，提出基于IMPALA的资源调度算法。实验结果表明提出的算法和基线算法相比能够更有效地优化网络资源，降低网络延迟。上述研究对未来算力网络资源的高效管理具有一定的指导意义
面向异构无线算网的高效大模型微调方法————作者：高瀏;刘喜庆;高镝翔;夏年;
摘要：随着大语言模型（LAMs, Large Artificial-Intelligence Models）的崛起，其卓越的自然语言处理能力受到广泛关注，但其庞大的计算需求使得微调的计算开销巨大。尽管移动终端算力不断提升，但仅依赖终端难以满足LAMs的计算需求。传统做法是将这庞大的计算任务卸载到云服务器上。但这会面临用户数据隐私泄露、主干网堵塞等问题。随着无线算力网络的发展，算力资源越来越多地分布在边缘...
DeepSeek在终端本地部署的解决方案与发展研究————作者：戴国华;武晓鸽;詹文浩;
摘要：随着人工智能技术的快速发展，DeepSeek作为一款高性能的开源大模型，逐渐成为行业关注的焦点。深入探讨了DeepSeek在终端本地部署的背景、优势及面临的挑战，并从硬件适配、端网协同、多模型适配和完整体验交付四个层面提出了针对性的技术建议。首先硬件适配通过量化压缩和多线程并行化技术，可显著降低模型对硬件资源的需求；端网协同能力适配借助边缘计算技术和智能调度算法，可有效减少网络延迟和带宽占用；多模...
基于电离图运动特性预测的短波频率优选方法————作者：陈训韬;
摘要：针对根据电离图数据进行短波频率优选指配的需求，提出一种基于电离图运动特性预测的短波频率优选方法。首先将短波Chirp探测设备周期性生成的斜向探测电离图序列转换为灰度图像序列。然后基于灰度图的运动特性，进行像素块位置追踪和亮度变化预测，得到灰度图像的未来帧序列。最后基于未来电离图灰度图结合短波监测数据，进行全频段频率排序，在此基础上完成短波频率优选。该方法相比基于MUF参数提取的预测方法，对未来的频...
基于深度神经网络的AI辅助5G自优化研究与实践————作者：赵川斌;孙红;尹浩;胡贵宾;罗宁;
摘要：当前的无线网络多代多频段多模共存，结构和参数日趋复杂，利用人工智能辅助无线通信是当前重要研究方向，在现有网络架构和接口下实现人工智能辅助5G网络运营优化是工程落地难点。将基于机器学习的移动网络参数自优化方法应用于5G网络优化工程实践，通过聚类算法将基站的参数和海量的手机终端测量数据多维关联并分区，运用深度神经网络深度学习建模并通过遗传算法调优，自动输出优化调整方案并实现网络问题的自查找和自优化。经...
征稿简则
摘要：<正>一、征稿方向1、凡具原创性、与移动通信有关之理论研究、技术分析、方案探讨等，均欢迎赐稿。来稿以行文简洁、结构严谨、观点独到为佳。2、本刊结合行业热点推出每月专题，欢迎关注微信公众号“移动通信编辑部”（微信号ydtxbjb），查看专题具体征稿内容。二、投稿方式及出版流程1、投稿方式：本刊投、审及修回流程均在线上进行。请作者、审稿人登录https://ydtx.cbpt.cnki.net/进行账...
无线算力网络的确定性技术研究与展望————作者：王玮;顾晨辉;刘伊莎;张殿鑫;张朝阳;
摘要：无线算力网络充分挖掘并利用了移动终端的算力资源，极大地提升了计算过程的灵活性与实时性。旨在面向确定性性能需求和随机性传输环境的矛盾，深入分析无线算力网络特性，研究和展望无线算力网络的确定性技术。从算力网络与确定性技术的发展现状切入，涵盖网络架构、业务场景，从算力信息收集、算力资源调度、算力服务平台三方面探讨支撑确定性技术的算力管控体系，重点介绍了随机网络演算、极值理论、随机优化、机器学习等对抗随机...
基于内生智能脑机接口技术的虚拟仿真实验设计与专注度分析————作者：吴巨爱;王振宇;陈春超;张腾飞;宋宁;
摘要：脑机接口技术为未来通信网络提供了一种全新的感知脑、感知人的方法，并且可以与网络内生智能双向赋能。以基于脑机接口的专注度分析作为切入点，深度探讨了基于脑机接口的专注度状态检测能力。首先，提出了一种基于神经网络的专注度状态检测算法，应用了注意力机制、卷积等技术，高效提取了脑电信号在时、频、空（采集通道）域中的复杂特征。然后，招募了12位被试者，设计了面向电力巡检业务的虚拟仿真实验场景，针对每一位被试采...
智能无线算网融合管控系统架构与关键技术————作者：秦瑞艳;程志密;王亚鹏;徐晖;王胡成;李长乐;
摘要：通过对无线算力网络的发展现状以及算网融合管控技术面临的挑战进行深入分析，设计了一种智能无线算网融合管控系统架构，并提出了知识赋能与数字孪生驱动的智能编排管理技术，以及基于云边端协同的分层分域智能调度技术。通过构建优化时延和功耗加权总和的模型，验证了所提方法在云边协同场景下对计算任务调度优化的有效性，为无线算力网络的智能化管理提供了理论支撑
面向低时延、低功耗的无人机任务卸载与轨迹优化策略研究————作者：黄新梁;林鹏;刘艳;张治中;
摘要：研究了一种多无人机和多基站的移动边缘计算系统。以最小无人机能耗和系统时延为目标并考虑无人机的负载均衡，将无人机的飞行轨迹优化问题与计算卸载决策进行联合优化建模为一个非凸优化问题。考虑到在实际环境中，任务处理时延、无人机功耗和负载均衡会随着系统需求在时间尺度上动态变化，造成优化问题参数的不确定性和动态性。提出了一种模型无关的元强化学习算法来解决该优化问题，使无人机决策能够快速适应随时间变化的优化目标...
云边端网协同赋能无线算力下的资源适配技术————作者：陈斐;梁琰;张海君;
摘要：为应对6G网络海量数据传输和计算需求，无线算力网络亟需更有效的资源适配技术。综述了云边端网协同在无线算力资源适配中的作用，分析了云边端网协同的优势和挑战，并探讨了云边端网协同在无线算力资源适配中的算力路由动态决策、业务编排、多维度资源分配等关键技术。最后，展望了云边端网协同在无线算力资源适配中的未来发展趋势，并指出了未来研究需要关注的关键问题
6G编码调制迎接多场景融合新挑战————作者：白宝明;
摘要：<正>5G移动通信提出了eMBB、URLLC、mMTC三大应用场景，而6G在上述这些场景之外，还将出现多场景融合新应用。例如，未来的沉浸式通信业务既存在高吞吐量的需求，同时还必须满足低时延和高可靠性要求；工业互联网、智能驾驶、智能机器人存在海量链接的需求，同时机器控制及其交互要求通信系统具有超高可靠性和超低时延；星地网络融合通信既需要满足高吞吐又要求保障高可靠
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