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基于大语言模型的城轨信号设备智能运维系统
舒伟明;范琪;本文针对城市轨道交通信号设备运维人力投入高、工作量大、人工对故障分析准确率不高的问题，采集现场信号设备的实时状态数据，结合大语言模型、物联网、人工智能、深度学习等技术，构建了集智能化监测、预警、故障诊断、趋势分析与预测、关联分析和健康评估于一体的信号设备智能运维方案。该方案可实时获取设备健康状态数据并预警异常，能有效缓解运维压力，为信号设备从周期性维护向预测性维护转变提供了探索路径。
一种L波段双模高功率小型化收发组件的设计
兰宝岩;王富康;针对有源相控阵雷达系统对高功率收发组件轻量化、小型化的应用需求，设计了一款L波段双模高功率小型化收发组件。通过采用双模功放技术，将高功率低占空比、低功率高占空比的两个发射通道合并为一个发射通道，从电路原理上实现了收发组件的小型化与轻量化。并通过微组装电路和芯片化电路技术，实现了本振功分与放大、功率放大、低噪声放大、滤波、电源调制、功率检测等功能电路的高密度集成。电路测试及热仿真结果表明，组件在工作频带内满足发射功率、接收噪声系数等指标要求，且具备良好的散热设计，收发组件尺寸仅为115mm×30mm×16mm，重量小于120g。
基于历史数据同步的增强型双工通信安全传输方法研究
刘明锦;针对全双工通信中自干扰抑制与信息安全传输的矛盾问题，提出一种基于历史数据同步的动态干扰嵌入型双工安全传输方法。该方法在收发端同步部署随机生成程序与筛选过滤程序：发送端通过历史发送数据库驱动，结合待传输数据长度自适应生成嵌入干扰信息序列（由编码列生成、嵌入空位计算及间距比确定等公式量化实现），并将其与已加密的待传输数据对位嵌入融合；接收端基于本地历史接收数据库反解嵌入位序列（通过逆函数公式实现），精准分离干扰信息并还原原始数据。实验表明，该方法在未增加信道资源占用的前提下，使非法节点破解耗时提升3倍以上，破解成功率提升6.7倍，同时降低自干扰消除复杂度16.7%。
基于深度学习的多分类垃圾识别系统设计与实现
刘权;闫金萌;喻恒;周晓钰;朱英豪;针对当前垃圾检测存在多分类垃圾检测效率较低且分类不准确的情况，设计并实现了一种垃圾检测系统，该系统基于深度学习YOLOv11n技术并结合PyQt5，系统运用YOLOv11n模型，借助大量标注数据开展训练，达成了对玻璃垃圾、金属垃圾、塑料垃圾以及其他垃圾的高精度识别。此系统支持图片、视频以及摄像头输入，可实时进行目标检测，实验结果显示，系统在不同场景下都可以稳定运行，检测准确率最高可达94%，切实提升了垃圾检测与分类效率，为智能垃圾分类提供了高效的技术支撑。
超长距异构数据中心流量智能调度方法研究
杨聪;周侠;杨松林;杨文涛;何茂恒;魏自强;传统网络架构和流量调度机制难以满足“东数西算”工程对超长距离、跨区域的数据中心互联网络低时延、高带宽、海量数据以及复杂异构网络环境等多重需求，因此提出了基于多目标优化的超长距异构数据中心流量智能调度算法。该算法通过精细化的流量感知、预测和动态路径选择，实现对不同类型业务流量的QoS保障，实现最大化网络资源利用率。实验结果表明，方法能有效提升“东数西算”背景下超长距离异构数据中心互联网络中的流量传输效率，为“东数西算”工程的顺利推进提供理论依据与技术支撑。
人工智能在通信系统的应用分析
吴秋宏;随着互联网的快速发展，通信系统面临的数据流量越来越庞大，系统环境也更加复杂，与此同时，用户对通信服务的需求也在不断增加，使得传统的通信系统逐步表现出效率低、网络资源分配不合理等问题。人工智能具有强大的数据处理功能，并且还拥有模式识别、智能决策等方面的能力，对通信行业重塑网络架构、完善运行模式具有不可替代的作用，将人工智能引入通信系统管理旨在提升系统运行、管理效率。因此，深入分析人工智能提升通信系统效率的作用具有重要的意义，有助于推动通信产业的创新升级，为广大人民提供更好的服务，同时对于促进社会经济发展也具有重要的价值。