基于改进神经网络的医院通信安全态势感知方法

针对医院通信安全态势感知不及时,易导致医院信息系统重要信息受到损害的问题,提出基于改进神经网络的医院通信安全态势感知方法。使用基于小波消噪的通信信号去除噪声并保留关键信息,输入基于改进RBF神经网络的医院通信安全态势感知模型。利用花朵授粉算法完成改进RBF神经网络训练。通过径向基函数对输入数据进行非线性变换,将得到的权值进行加权求和,得到当前通信网络信号的安全态势预测结果。实验结果显示,应用该文方法的医院通信网络异常信息可在1 s内完成感知。

通信网络运营维护“职业培训包”的开发与实践

在云网融合时代,通信网络运营维护的职业特点具有技术性强、24 h服务、团队合作等特点。“职业培训包”的开发与实践能够有效提高通信网络运营维护人员的技能水平和工作效率,使其成为更符合行业需求的高素质技能人才。文章对通信网络运营维护职业技能的全面分析、培训内容的科学设计、教学方法的改进创新等进行了阐述,并通过实践案例展示了“职业培训包”在通信网络运营维护中的应用效果。

高可靠性电力边缘集群通信网络数据同步传输技术

高可靠性的数据同步传输技术能够确保电网中各设备之间信息的实时、准确传递,从而保障电网的稳定运行。该技术首先处理传输数据,以确保其适应高可靠性的电力边缘集群通信网络;其次,设定多目标传输辅助节点,以增强数据传输的稳定性和效率;最后,确定同步传输时序,以保障数据的同步传输和网络的协同工作。实验结果表明:高可靠性电力边缘集群通信网络数据同步传输技术在网络性能方面表现优异,能够满足电力系统对数据传输的高要求,为电力网络的稳定运行提供了可靠保障。

自组织网络中应急窄带通信性能优化策略研究

智慧应急领域的自组织网络通信技术对应急窄带通信的实施展开了卓有成效的支持。本篇论文的中心为深度挖掘并优化自组织网络在应急窄带通信中的性能。结合实际工作环境,构建了一个应急窄带通信的性能评估模型。深究得出,自组织网络的架构形状、节点变动特性与信道状况等元素对应急窄带通信有重大影响。为此,本研究提出一套优化方案,通过节点挑选和能源节省的路由选择,再加上信道资源分布策略,大幅度的提升了通信性能。此外,通过与现有技术对比实验,结果显示本研究提出的优化策略可以有效地提高应急窄带通信的通信质量和系统性能,降低网络的接入延时和数据传输的误码率。本文的工作为自组织网络中应急窄带通信性能的提升提供了一种新的优化思路,可为应急通信系统的设计和优化提供理论参考。

基于低空经济的5G无线通信网络建设研究

随着低空经济的迅猛发展,人们对5G无线通信网络的需求日益增加。低空经济涵盖低空飞行器、物流、旅游以及监测等领域,要求网络具备高速、低延时及大容量特性,以确保安全与高效运行。文章分析各类场景对5G通信的需求,探讨其在低空经济中的典型应用,并提出针对性建设策略,包括网络架构设计、频谱管理、安全保障以及与其他通信系统的融合。

高效的网络通信设备快速配置及开站方法

随着网络通信技术的迅猛发展,高效、快速地进行设备配置和开站已成为行业发展的迫切需求。传统的设备配置方法往往烦琐且耗时,无法满足现代通信网络对速度和准确性的要求。因此,探索一种高效的网络通信设备快速配置及开站方法显得尤为重要。本文旨在探讨一种创新的设备配置和开站流程,通过引入先进的身份识别技术和自动化配置工具,以简化操作步骤、提高配置效率,并为通信网络的建设和运维带来革命性的变革。

人工智能在通信网络中的应用与技术成果转化

随着信息技术的飞速发展,人工智能(AI)在通信网络中的应用日益广泛。文章系统地梳理AI在通信网络各个环节中的应用现状,涵盖网络规划、资源管理、故障检测和性能优化等方面。全面分析AI技术在提升通信网络效率和智能化程度方面的贡献。结果表明,AI技术的引入显著改善网络的自适应能力和故障修复速度,提高资源利用率和用户体验。此外,还探讨技术成果转化的路径和面临的挑战,提出促进AI技术在通信网络中有效落地的策略建议,希望这些研究能支持通信网络的智能化发展。

高速公路PTN通信网络系统设计实例分析

为探索PTN分组传送网技术在高速公路通信网络系统中应用的可行性及设计要点,以某高速公路为例,对其现状SDH/MSTP专用网络通信系统运行现状展开阐述,并对系统同步技术、网络保护技术、承载技术等展开综合分析,进而从组网规划原则、硬件设备选择、组网结果等方面对该高速公路PTN组网方案进行研究。结果表明,通过PTN通信网络系统取代原SDH/MSTP及视频专网传输模式,并严格组网方案,加大对长支链的改造,使改进后的分组传送网路系统传输性能、带宽、通道容量、运行维护等均得到显著改善,能够稳定安全地承载高速公路运行所涉及的各项业务。

基于云计算的配电通信网络监测系统设计

随着智能电网的快速发展,配电通信网络监测面临实时性差、效率低等挑战。文章提出一种基于云计算的配电通信网络监测系统,包括数据采集、云端存储以及智能分析3个模块。该系统利用云计算强大的计算和存储能力,实现了监测数据的集中存储和智能分析。实验结果表明,与传统监测系统相比,该系统在数据采集实时性、监测覆盖率、故障检测准确率等方面均表现出显著优势,为配电通信网络的可靠运行提供了有力保障。

基于深度学习的通信网络监控数据集成系统设计

文章提出一种基于深度学习的通信网络监控数据集成系统,旨在通过实时采集和分析多源异构数据,提高网络监控的智能化水平。系统采用卷积神经网络-长短期记忆(Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory,CNN-LSTM)混合神经网络模型进行网络异常检测,并通过序列到序列(Sequence to Sequence,Seq2Seq)模型进行故障预测。实验结果表明,该系统在异常检测准确率、故障预测提前量、平均故障恢复时间以及网络吞吐量等关键指标上均优于传统基于规则的通信网络监控数据集成系统。

支持IPv4/IPv6双栈的5G通信网络可靠性组网部署研究

5G网络要求更多的基站部署以支持更高的数据传输速率和连接密度。为实现网络数据的并行高速传输,确保网络应用业务的实时性和稳定性,文中提出一种支持IPv4/IPv6双栈的5G通信网络可靠性组网部署方法。结合IPv4和IPv6双栈,构建双栈转换机制结合有限双协议栈模型,在模型下构建5G通信网络结构,并通过高架立体交叉网优化IPv4/IPv6双栈的5G通信网络组网结构,提升IPv4/IPv6双栈5G通信网络的通信速度。采用冗余路径算法,实现5G网络IPv4/IPv6双栈通信中的服务功能链编排,解决IPv4/IPv6双栈通信中的冗余问题。实验结果表明,该方法能够构建一种更稳定、更高效的5G通信网络组网结构,提高了网络频谱效率,优化了网络环境。

大数据技术在移动通信网络优化中的应用探究

随着5G及未来6G等新一代通信技术的推广,移动网络面临的数据量与复杂性急剧增加,传统的优化方法已难以满足现代网络管理的要求。大数据技术逐渐成为推动移动通信网络优化的重要工具。移动通信网络产生的用户行为数据、网络流量、信号质量、基站状态等数据量极为庞大,为网络优化提供了丰富的依据,大数据技术实时的数据采集、存储及处理,能快速从海量数据中提取有价值的信息,为网络优化提供了精准的决策支持。利用大数据分析网络流量趋势,预测不同区域的流量负载,动态的调整基站的资源配置,避免网络拥堵或资源浪费。其精准的识别用户的需求与热点区域,实现差异化的网络资源分配。还能实时的监控网络运行状态,分析异常数据与故障模式,提高网络的稳定性与可靠性。总之,大数据技术的引入,使网络管理更加精准、高效,并有效的提升了用户的体验。

浅析无线网络优化技术在移动信号深度覆盖及基础通信服务提升中的应用

在数字中国规划建设背景下,5G新一代移动通信网络建设已成为夯实数字基础设施的关键。有效推进商务楼宇、酒店餐饮、城市过街通道、休闲文旅、医院学校、地下车库等场所移动通信网络深度覆盖、连续覆盖,对夯实“智慧城市”底座意义重大。结合城市居民对基础通信的反馈,深入分析需求类型,在具体案例中综合运用多种无线网络优化技术改善移动网络覆盖盲弱区,消除卡顿、时延等主要指标短板,切实在大带宽高速率、广覆盖大连接、万物互联等场景上提质增效,为广大用户提供质量好、信号优、体验佳的高品质移动网络服务。

5G无线通信技术在车地无线网络稳定传输中的应用研究

当前车地无线网络传输面临信号干扰严重、数据传输不稳定等问题。基于此,深入研究5G无线通信技术在车地无线网络稳定传输中的应用技术要点。首先,合理规划频谱资源,以提高信号传输效率;其次,采用波束成形技术,增强信号传输的指向性和抗干扰能力;最后,通过网络切片技术实现业务隔离,保障关键业务的稳定传输。实验结果表明,5G无线通信技术能够有效提高车地无线网络的传输性能,为智能交通系统的进一步发展提供技术支撑。

铁路通信系统中的软件定义网络(SDN)应用研究

随着铁路系统的不断发展,其对通信网络的要求日益提高。文章研究了铁路通信系统中软件定义网络(SDN)的应用。首先介绍了SDN的基本理论,包括其体系结构与关键技术。接着,探讨了基于SDN的铁路通信系统,如WiFi车内接入网方案以及边缘计算和NFV的结合。此外,分析了SDN在铁路通信中的应用场景,包括故障恢复、视频监控业务、移动办公业务和广域网流量控制。最后,提出了一种基于SDN的铁路通信系统空天地融合网络架构,并讨论了其特点和应用价值。文章为铁路通信系统的发展提供了新的思路和技术支持。

电力光纤通信网络风险量化评价方法及系统

为了评估电力光纤通信网络安全风险,文中介绍了一种电力光纤通信网络风险量化评价方法。对电力公司所管辖区域内的电力光纤通信网络的节点和链路进行风险量化评估,从数据状态和设备状态两方面引入节点/链路设备状态评估因子和数据状态评估因子。利用训练数据对基于WOA优化的LSTM模型进行训练,得到节点和链路下安全事件概率预测模型。对安全事件发生概率进行修正,根据节点或链路临近邻居节点和链路数量引入节点/链路临近参数以对设备安全事件的危害值进行修正,从而量化节点和链路的风险。最后通过实例验算了该量化评价方法。

水电厂通信网络故障诊断与恢复机制研究

在智能电网迅猛发展的背景下,水电厂通信网络作为电力体系中的关键基础组成部分,其安全稳定性直接关系到电力系统的平稳运作。本文首先描绘了水电厂通信网络的基础架构及特性,继而深入阐释了该通信网络故障的诊测手段,涵盖了数据驱动下的故障探测、精确定位及类型区分。文章还提出了有针对性的故障应对机制,如故障隔离、紧急备用电源的切换及恢复策略的制定,并通过具体案例分析,证实了这些故障诊断与恢复机制的实际效果,并对未来研究趋势进行了预测。

基于5G移动通信技术网络切片应用研究

伴随着传统行业的数字化转型,各种各样的网络业务模型存在预测规划难、网络质量差异大、实施难度大、生命周期不同等问题,面向垂直行业网络整合应用是5G通信技术发展的关键。5G的应用场景主要包括增强型移动宽带(eMBB)、海量机器类通信(mMTC)和超可靠低时延通信(uRLLC)。为适应不同的产业发展需求,5G网络已从传统4G网络转型为基于服务的网络架构,能够为不同的产业按发展需要定制网络,即提供5G网络切片技术。面向车联网(V2X)、远程医疗和工业控制等垂直行业的复杂网络需求,实现业务可隔离、功能可定制、资源可伸缩的网络切片,以及多业务场景的融合。以远程手术、物联网技术为例,采用虚拟仿真研究方法针对5G网络切片技术进行参数配置。最终发现,网络切片技术能够满足行业需求,也为垂直行业的新业务部署、数字化转型提供了良好的平台。

迈入网络智能3.0:移动智能体信息通信网

人工智能与信息通信网络的深入融合被普遍认为是未来通信网络系统发展的重要趋势之一。尽管人工智能已经在自然语言、图像与视频处理及生成等方面展现出卓越的性能,然而在通信网络领域的应用仍处于初始阶段。具体而言,虽然5G从R15版本就已引入网络数据分析功能(NWDAF,Network Data Analytics Function)模块处理网络中传输和产生的各类数据,但仍然与全自治网络相去甚远。此外,所谓网络“内生智能”的具体实现路径与理论方法也尚未形成共识。造成上述困境的原因主要有两个方面。首先,从通信网络技术角度,由于隐私保护等原因,通信网络中传输和处理的数据一般已在源端进行过压缩和加密处理,因此其源数据内部的结构特征已被减弱或完全消除;同时,不同应用和设备对数据的处理和加密方式及格式也有所不同,导致网络中的数据存在高度异构性和随机性等特点,因此难以直接应用现有以模式识别和特征提取为主的人工智能算法与模型进行处理。

短距离无线网络通信技术及其应用

随着科技的飞速发展,短距离无线网络通信技术已经渗透到我们生活的方方面面。这项技术以其独特的优势,如便捷性、高效性和灵活性,正逐渐改变着人们的工作方式和生活习惯。从智能家居到移动支付,从工业自动化到智能交通,短距离无线网络通信技术的应用场景日益广泛,对当代社会产生了深远的影响。