網絡通信是最具成長性、關鍵性和基礎性的產業(yè)，在新一輪的發(fā)展變革中，人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)等新技術的發(fā)展促進了網絡通信產業(yè)新模式、新業(yè)態(tài)的不斷涌現(xiàn)，正在加速邁向大融合、大變革。為了梳理網絡通信和人工智能的新理論、新研究和新應用，本期共推出4篇相關文章，主要涉及網絡通信領域中人工智能、相控陣、區(qū)塊鏈等前沿技術研究與探索的新成果。

第1篇屬于網絡通信領域。傳統(tǒng)的模擬非合作方通信信號需要對信號進行復雜的參數(shù)測量和特征分析，對新體制通信信號適應性差。馮奇等撰寫的《基于DRAGAN的通信信號波形生成技術》，采用深度學習的智能化模型和算法，具備對特定幀結構通信信號的學習和分析能力，生成的信號具有相關性高、重構流程簡易和泛化能力強等特點，在電磁環(huán)境構建等場景中具有實用價值。

第2篇屬于網絡通信領域。窄帶網絡通信是應急通信保障中的主要構成部分，而網絡時延的準確預測是窄帶網絡通信鏈路選擇及網絡協(xié)議智能化切換的重要參考。蘇鵬飛等撰寫的《基于WOA[FGN]-[FGS]LSTM的窄帶通信網網絡時延預測算法》，結合了WOA和LSTM算法的優(yōu)點，并首次應用于窄帶網絡通信時延預測，預測精度相較于LSTM神經網絡算法和BP神經網絡算法分別提高了約15%和79%。該算法新穎可靠，為窄帶網絡通信的智能化與自動化升級提供了技術支持。

第3篇屬于相控陣領域。數(shù)字相控陣天線具有波束掃描速度高、可賦形等優(yōu)點，廣泛應用于測控、通信、雷達等設備中。隨著天線陣元規(guī)模越來越大，信號帶寬越來越寬，數(shù)字波束形成面臨數(shù)據(jù)量和計算量雙重壓力。劉瀟等撰寫的《大規(guī)模面陣分級波束形成算法研究》，設計了一種基于子陣的分級波束形成算法，在保證波束性能指標的同時，降低了大規(guī)模面陣寬帶數(shù)字波束形成系統(tǒng)的復雜度，提高了工程可行性。

第4篇屬于區(qū)塊鏈應用領域。復雜的衛(wèi)星測控、應用網絡，每天會產生海量的航天數(shù)據(jù)，目前這些數(shù)據(jù)主要依托信息網絡提供傳輸支撐，存在數(shù)據(jù)存儲中心化，安全性低的問題。盧天等撰寫的《區(qū)塊鏈輔助航天數(shù)據(jù)分發(fā)的可行性分析及方案設計》，基于區(qū)塊鏈技術的可溯源和不可篡改等特性，從技術架構、節(jié)點部署、模塊劃分3個角度首次將區(qū)塊鏈技術應用于航天數(shù)據(jù)分發(fā)，設計了安全高效、可信可控的航天數(shù)據(jù)分發(fā)服務體系，可有效提升航天數(shù)據(jù)綜合應用效益。

由于專業(yè)認知深度有限，以上文章尚有進一步深化研究之處，歡迎各位朋友批評指正。

主持人簡介

徐小剛，男，1972年出生，山東黃縣人，研究員。1994年畢業(yè)于電子科技大學電子工程專業(yè)，現(xiàn)任中國電科網絡通信研究院副院長。主要從事航天測控、航天運控、航天地面應用領域的技術研究和系統(tǒng)裝備研制工作，作為總設計師主持過多項國家和軍隊重點項目，帶領團隊攻克多項關鍵技術，先后榮獲3項軍隊科技進步一等獎。