• 2024年 第47卷 第5期 刊出日期：2024-10-28 上一期 下一期

综述

• 面向6G的新形态MIMO技术
• 王莹, 袁野, 陈源彬
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(5): 1-13. DOI:10.13190/j.jbupt.2024-098
• 摘要 ( 379 )     PDF ( 66 ) 　　
• 旨在探讨新形态多输入多输出(MIMO)技术在面向第 6 代移动通信系统(6G)中的演进及其挑战。 新形态

  MIMO 技术呈现出更大阵列孔径和更密集阵列元件的趋势,涵盖超大规模 MIMO、全息 MIMO 和超大规模智能超表

  面等多种形式。 通过分析这些技术,研究了其在远场与近场信道建模、近场信道估计及波束赋形方案中的应用现

  状与进展。 结果表明,随着通信频段向毫米波和太赫兹等高频段拓展,瑞利距离的扩展导致近场效应显著增加,各

  种新形态 MIMO 技术在应对这些挑战中展现出了独特优势。 最后总结了新形态 MIMO 技术未来的研究方向及其

  在提升 6G 性能中的潜在贡献。
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论文

• 数字语义通信中基于语义重要性的量化比特分配方法
• 朱翔本 郭彩丽 杨洋 刘传宏 莫振扬
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(5): 14-21.
• 摘要 ( 172 )     PDF ( 41 ) 　　
• 数字语义通信在保留语义通信优势的同时能够与现有通信系统兼容，而量化是实现数字语义通信的关键。数字语义通信中的量化，需要多个量化器对多个维度的语义特征进行量化，由于硬件受限，量化总比特数有限，所以需要一种对量化器的比特分配方案。针对这一问题，提出一种基于语义重要性的比特分配算法。首先，构建了基于语义重要性的量化比特分配问题，在最大比特数的限制下，考虑不同语义信息的重要性，最小化量化和传输带来的失真；然后，引入强化学习技术，以比特分配范围为动作空间，以语义特征为状态空间，提出了基于强化学习的量化比特分配算法；最后，对所提算法进行训练，得到最优比特分配策略。仿真结果表明，所提算法收敛速度较快，在图像分类的任务场景下，所提算法的交叉熵比基准算法下降最多48.16%，分类准确度提高最多12.65%。
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• 基于组合拍卖的确定性IP网络在线调度机制
• 张桂玉 白露莹 牛佳宁 郑羽欣 邓木明
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(5): 22-28.
• 摘要 ( 90 )     PDF ( 43 ) 　　
• 确定性IP（DIP，deterministic IP）技术通过节点之间的频率同步，提高了网络的可扩展性。然而，频率同步带来更复杂的转发模型，引入了非凸、不可微分的运算，增加了调度问题的复杂性。目前，大多数调度方案仍然依赖离线机制或在线贪婪机制，导致算法复杂度较高或者无法保证后到达重要时敏业务的接入。为解决上述问题，提出了一种基于组合拍卖的在线调度算法，将网络资源视为物品、网络本身视为拍卖者、业务流视为竞标者。在所有时间敏感流到达之前，提前完成带有非凸、不可微分运算的离线资源枚举操作。当网络开始工作时，只需从可行集合中选择一组资源，分配给新到达的时敏业务，从而降低在线部分的计算复杂度。同时，基于组合拍卖框架，设计了线性递增的资源定价函数，确保重要的时敏业务有机会可以被准入网络。最后，通过仿真实验，证明了所提算法能够在大规模网络中为关键时敏业务提供高效的传输服务。
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• 基于域划分的图匹配网络数据流分类方法
• 杜玉鑫 何明枢 路子逵 王欣雷 王小娟
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(5): 29-34.
• 摘要 ( 81 )     PDF ( 44 ) 　　
• 针对当前网络流量分类存在流量数据加密、分布不均匀以及用户隐私问题，本文提出了一种基于域划分的图匹配网络流量分类方法，仅通过非内容特征表征网络流特征，并通过图匹配算法降低所辖类间非平衡差异，以实现粗粒度聚类算法以及可靠图匹配算法。首先，本文设计了一个无监督聚类框架，依据少量特征研究流量数据的不同分布和类别相似性，通过无监督聚类消除网络差异，将网络会话聚合到具有提取的主要特征的几个聚类中；然后将来自相同网络的聚类之间的相关性来构建相似图；最后提出一个图匹配算法，通过结合图神经网络（GNN）和图匹配网络（GMN）揭示了不同网络关系之间的可靠对应关系，将测试网络中的聚类与初始网络中的集群进行关联，从而可以根据训练集网络中的关联聚类对测试集群进行标记。仿真结果表明，所提方法分类准确率可以达到96.8%，显著优于现有方法。
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• 联合静动态关节关系的3D人体姿态估计
• 刘琼 何建航 温嘉校
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(5): 35-43.
• 摘要 ( 88 )     PDF ( 36 ) 　　
• 人体的非刚性和遮挡是3D姿态估计面临的重要挑战，关节关系建模是解决这类挑战的重要技术途径。基于物理约束建模静态关节关系的方法，因灵活性不足制约姿态估计性能，尤其难以应对遮挡和奇异致的关节缺失或偏移。提取姿态语义属性建模动态关节关系能优化3D姿态估计，但是，忽视人体结构的全局性和层次性很难达到预期。提出联合建模静动态关节关系的3D姿态估计方法。利用互信息计算获取人体关节关系图谱，藉此分组人体关节，进而，按三级人体关节自由度分级归集已划分的关节分组。设计级联估计及关节分组特征共享网络建模静态关节关系；设计多分组注意力机制提取姿态语义特征建模动态关节关系。为了强化模型的鲁棒性，辅以类别平衡姿态重组策略拓展数据多样性。基于Human3.6M、MPI-INF-3DHP和MPII等数据集进行实验，结果表明，较同类先进模型，本文模型平均误差至少降低0.2mm；精度至少提高0.2%；经数据增强，本文模型性能显著提高。
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• 区块链中基于数据压缩的移动边缘计算卸载策略研究
• 韩冰 尹沛桐 叶迎晖 卢光跃
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(5): 44-50.
• 摘要 ( 125 )     PDF ( 43 ) 　　
• 移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）与区块链的结合，可以增强“挖矿”节点的算力。数据压缩可减少节点卸载数据的大小，进而降低卸载时延。利用这一优点，本文将数据压缩引入支持区块链的移动边缘计算网络中，并面向共用MEC服务器计算资源和专用MEC服务器计算资源两种场景依次设计满足节点挖矿需求的计算时延最小化卸载策略。针对共用MEC服务器计算资源方案，通过联合优化用户卸载率、压缩率来建立系统计算时延最小化的多维资源分配问题，由于存在变量耦合与max-max函数，建立的问题非凸，通过引入松弛变量和辅助变量，将问题转化为凸问题从而求得最优解；针对专用MEC服务器计算资源方案，联合优化卸载率、压缩率和计算资源建立最小化计算时延的资源分配问题，由于存在变量耦合与max-max函数使优化问题非凸，利用松弛变量和辅助变量对问题进行转化，并借助块坐标下降（Block Coordinate Descent,BCD）算法将问题分解为两个凸问题，然后提出一种基于BCD的迭代算法从而求得最优解。最后，通过仿真验证所提算法的正确性以及所提策略在计算时延方面的优越性。
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• 具有空间相干信道的5G物联网系统在反馈受限条件下的用户选择方法
• 王强 朱晨鸣 潘甦 李子博
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(5): 51-58.
• 摘要 ( 71 )     PDF ( 34 ) 　　
• 现有的用户调度算法大多以多输入多输出（Multiple Input Multiple Output，MIMO）信道不相干为背景进行研究，而实际通信中信道之间可能存在相干性。同时在多用户MIMO系统中为了缓解开销，用户端只需向基站端反馈部分信道状态信息，因此不可避免带来多用户干扰。本文分析了5G物联网信道相干条件对用户容量上限和用户速率的影响，然后根据有限反馈带来的残留干扰推导得到低复杂度的用户速率表达式。针对信道相干条件下的多用户MIMO有限反馈系统，本文提出了一种基于强化学习的用户选择方法。所提的选择方法可以避免在每个周期内重复计算可达速率，因此大幅降低了计算复杂度。当系统处于信道相干环境下时，本文算法提高了吞吐量。
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• 基于深度学习的低光照目标检测算法
• 王满利 张航 张长森
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(5): 59-65.
• 摘要 ( 201 )     PDF ( 49 ) 　　
• 在复杂的低照度环境中获取的图像容易存在对比低、细节信息丢失等问题，采用现有的目标检测方法效果不理想。该文针对低光照环境检测的特殊性，对YOLOv8算法进行改进，以提高低光照环境下检测的可靠性。首先，该网络主干特征提取部分采用C3_ResBlock，提升低光照检测时的多尺度与弱特征提取能力；随后，引入空洞空间金字塔结构SE_ASPP，利用不同的扩张率提取复杂场景的信息，维持计算量的同时提升训练效果；最后，自适应融合SKNet与GAM注意力机制，SKNet包含自适应感应野机制，能够选择更重要与有效的空间进行多尺度特征提取融合，GAM可以调整各通道的重要程度，提高网络模型的特征提取与表征能力。数值实验表明，相较于YOLOv8，该文所提YOLO-RSG算法在ExDark 数据集中mAP提升了3.60%，可以有效地提高低照度场景下目标检测性能，并具有良好的稳定性与适用性，能够较好地满足低光照场景下目标检测的需求。
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• 基于AoI的多无人机物联网任务分配和轨迹规划
• 周子轩 李新凯 张宏立
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(5): 66-72.
• 摘要 ( 113 )     PDF ( 48 ) 　　
• 信息年龄（Age of Information，AoI）描述了自信息发出到接收所经过的时间，能够对数据的价值做出准确的衡量。针对应急通信中的平均AoI最小化问题，引入无人机作为信息中继并提出了基于深度强化学习框架的任务分配和轨迹优化算法。首先分析并证明了原始AoI最小化问题与无人机辅助应急通信之间的联系，并将AoI最小化问题分成两个阶段去求解。其次，为了减少无人机无效的飞行时间，制定了新的规划策略，通过将沿途的受灾节点纳入轨迹中，使轨迹更加平滑。最后，为了避免了无人机重复访问同一个救援小组，设计了一种集中的信息共享机制，节省了能耗和信息分发时间。实验结果表明，相比于传统优化算法，本文所提出的优化算法能够实现更小的信息年龄。
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• 基于语义推理和联合学习的壁画修复算法
• 陈永 杜婉君 赵梦雪
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(5): 73-80.
• 摘要 ( 74 )     PDF ( 28 ) 　　
• 针对现有深度学习算法在壁画修复时，缺乏语义约束，孤立地修复后导致修复结果存在语义不一致，结构纹理紊乱的问题，提出了一种基于语义推理和联合学习的壁画修复算法。首先，设计联合学习分层网络，将壁画分层为高层语义和低层语义，实现对不同语义的分层修复。然后，设计全局联合学习生成模块，对全局语义进行自回归建模，语义推理得到壁画全局修复信息。接着，构建局部联合学习生成模块，提出上下文聚合块，学习壁画的上下文信息，生成壁画的局部信息。最后，加入联合学习注意力机制，实现全局语义与局部语义的一致性修复，克服了孤立修复导致误差累积和语义不一致的问题。通过真实敦煌壁画的修复实验表明，所提方法较比较方法，修复结果具有更好的结构和纹理一致性，且客观评价指标优于比较算法。
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• 基于液态金属的方向图可重构卫星导航天线
• 白霞 于硕 王青敏 柳扬 高志伟
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(5): 81-85.
• 摘要 ( 68 )     PDF ( 38 ) 　　
• 本文基于八木天线原理提出了一种将液态金属作为反射器的方向图可重构的四臂螺旋天线。该天线是由作为主要辐射单元的四臂螺旋天线和作为用于方向图切换的反射空心柱构成。通过将液态金属注入到不同位置的空心柱实现方向图重构，并对反射过程的机理进行了理论研究和实验验证。最终设计的天线实现在360°覆盖范围内5种辐射角度的波束切换，增强了辐射定向性，辐射频段为1.5至1.64 GHz覆盖北斗卫星的B1频段与GPS的L1频段。
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• 一种基于多层次特征提取的DGA域名检测方法
• 杨宏宇 章涛 胡泽 张良 谢丽霞
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(5): 86-91.
• 摘要 ( 85 )     PDF ( 31 ) PDF (775KB) ( 2 ) 　　
• 针对现有关于域名生成算法（DGA, domain generate algorithm）的域名检测方法无法充分提取并利用域名特征，且基于词嵌入的检测方法易造成重要信息丢失等不足，提出一种基于多层次特征提取的DGA域名检测方法（DDMFE, a DGA domain name detection method based on multi-level feature extraction）。首先，利用词嵌入方法生成域名向量表示，同时提取域名字符特征，得到域名字符特征。其次，使用多层次特征提取网络处理域名向量，捕获域名的上下文信息与语义信息，并融合不同的域名信息生成域名文本级别的特征表示。最后，为计算域名分类概率，使用前馈神经网络处理域名字符特征，使用改进的胶囊网络处理域名文本特征，并采用融合操作生成域名的检测概率向量实现域名检测。经实验验证，所提方法在DGA域名检测和DGA算法识别方面的准确率分别提高了1.1%~8.6%、1.8%~3.1%，具有较好的检测性能。
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• 一种识别倾斜混合颜色车牌的轻量级模型
• 向万里 王力东 孟学雷 杜文举 杨霄煜
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(5): 92-98.
• 摘要 ( 92 )     PDF ( 51 ) PDF (1524KB) ( 3 ) 　　
• 目前，基于神经网络的车牌识别模型尺寸较大，不利于部署在边缘计算设备，此外，对倾斜类车牌和混合颜色车牌识别率偏低。为此，提出一种识别倾斜混合颜色车牌的轻量级神经网络组合模型。该模型首先采用基于YOLO算法改进的P-YOLO算法实现车牌的检测、分类和定位；然后采用基于LPRNet算法改进的N-G-LPRNet算法识别车牌字符。最后对比改进前算法，在CCPD数据集上的测试结果表明：在车牌检测阶段P-YOLO算法检测倾斜类车牌的mAP指标大幅提高，结合字符识别网络，对常规车牌、微倾斜车牌和强倾斜车牌识别准确率分别提高约1.3%、70.7%和63.8%；在字符识别阶段，混合颜色车牌训练的前提下，N-G-LPRNet算法对蓝色车牌和绿色车牌的识别率分别提升约40.65%和32.26%；最终形成的P-YOLO-N-G-LPRNet组合模型综合识别率达到98.16%，模型占用空间约为5MB，在高识别率和轻量化方面优势明显。
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• 一种面向阵列处理器的主动式自重构机制研究与实现
• 山蕊 郑逸凡 夏馨缘 杨坤 宋宇鹏
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(5): 99-106.
• 摘要 ( 65 )     PDF ( 35 ) PDF (2237KB) ( 1 ) 　　
• 随着各种图像、视频识别等应用的发展，对视觉数据处理和理解的需求呈现爆发式增长。因此，实时、智能的用户体验需求也随之不断提升，应用的多样性、易变性使得可重构计算结构必须兼具灵活性和高效性。然而，采用传统上位机实现动态重构的方法存在重构时间长和重构效率低的问题，极大的限制了可重构结构的性能提升。为了降低重构时间，加速硬件重构过程，提出了一种指令流驱动的主动式自重构方法。该方法充分利用可重构阵列丰富的PE资源，通过PE自主监测阵列的执行状态，根据监测结果自主实现功能重构。实验结果表明：与传统的集中控制型可重构阵列处理器相比，在实现去块滤波的动态重构过程中，计算速度提升了25%，配置时间减少了27%。
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研究报告

• 面向流任务的低功耗多用户边缘计算
• 李翔 李连源 喻炜 吴博 葛欣
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(5): 107-114.
• 摘要 ( 87 )     PDF ( 32 ) PDF (1563KB) ( 0 ) 　　
• 在移动边缘计算(MEC, mobile edge computing)系统中，移动用户可以将自身的计算任务上传至接入网侧的边缘服务器，从而有效降低自身计算任务的处理开销。对MEC系统中任务数据长时间累积的情形，为保证任务完成实时性，提出了一种流任务处理方案。此方案将任务的数据收集、本地处理与卸载传输、边缘计算分离在不同时隙中进行。在此方案之下，任务大小和实际能耗都与数据收集时间长度相关。为给出系统整体的最优节能设计，研究用户完成流任务的平均功耗最小化问题，对任务完成各阶段的持续时间、多用户卸载比例和带宽分配进行联合优化。所建立优化问题为非凸问题，难以直接求解。为解决这一难点，基于块坐标下降法将求解变量分离为两部分，并进一步揭示最优解的解析性质，据此将两部分变量的求解分别简化为二分搜索和黄金分割搜索。仿真结果表明，所提方法具有极低的计算复杂度并且显著降低了系统平均功耗。
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• 面向林火监控的无人机位置部署策略研究
• 鲜永菊 左维昊 汪洲 谭文光
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(5): 115-121.
• 摘要 ( 82 )     PDF ( 37 ) PDF (1414KB) ( 0 ) 　　
• 将无人机应用于林火监控，可提高灭火和救援效率。然而，在森林火灾的复杂环境中，无人机的部署面临着能耗高、卸载效率低以及环境的动态变化等问题。因此研究了一种空地辅助的边缘计算框架，其中，无人机在火灾现场收集火灾现场数据并提供边缘计算服务，指挥中心提供计算能力较强的边缘计算服务。为了提供高效的计算服务，设计了一种基于多智能体强化学习的无人机位置部署方案，首先基于火灾蔓延速度和距离确定需要无人机提供计算服务的区域，然后设计一种基于多智能体强化学习的系统成本最小化的自主部署策略，以获得无人机在指定任务区域的最佳位置。最后仿真结果证明，所提方案可以有效降低无人机部署的总成本。
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• 基于最优控制的车载边缘算力网络负载均衡策略
• 李致远 彭二帅 徐晓萍 毕俊蕾
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(5): 122-127.
• 摘要 ( 79 )     PDF ( 43 ) PDF (3753KB) ( 1 ) 　　
• 随着车联网的部署及智能化车载应用的不断涌现，车载终端已无法满足智能化车载应用的算力需求。大量的车载计算任务卸载到边缘计算网络中，如何保证快速合理地分配计算任务、减少延迟和提高用户服务质量成为车载边缘计算网络研究的难点。文章针对车载任务边缘卸载后资源分配问题展开研究，综合考虑了车载任务在本地运行的计算时延、车载任务在边缘服务器中运行的计算时延和网络时延、车载任务在边缘云中迁移产生的网络时延等因素，提出一种基于最优控制的车载边缘网络算力负载均衡方法，该算法根据边缘服务器的负载状态并考虑到负载的扰动，求解负载均衡策略、分配和任务迁移策略。仿真实验表明无论有扰动或者无扰动，文章所提算法的负载均衡效果较同类算法均更优。
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• 基于多通道残差混合空洞卷积的注意力词义消歧
• 张春祥 张育隆 高雪瑶
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(5): 128-134.
• 摘要 ( 66 )     PDF ( 52 ) PDF (868KB) ( 0 ) 　　
• 针对当前词义消歧模型的泛化能力不足，提出了基于多通道残差混合空洞卷积的注意力(Multi-Channel Residual Hybrid Dilated Convolution with Attention，MRHA)词义消歧模型。使用语言学知识构建消歧特征，采用三种向量化方式将消歧特征向量化，组成三通道词嵌入矩阵，将位置编码与三通道词嵌入矩阵进行深度融合。设计了一种复杂的卷积编码器以增加模型的表达能力。在SemEval-2007: Task#5和SemEval-2021: Task#2上进行实验，结果表明：相比最新的基于聚类语义标签的词义消歧模型(Word Sense Disambiguation Using Clustered Sense Labels，CSL)和多头注意力机制的多通道卷积神经网络(Multi-Channel Convolutional Neural Networks with Multi-Head Attention，MCNN-MA)，所提方法的平均偏差降低了1.345%和2.157%。
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• 基于干扰观测器的无人自行车非奇异终端滑模控制研究
• 黄用华 梁子彦 郭磊 庄未 骆泽众
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(5): 135-143.
• 摘要 ( 85 )     PDF ( 25 ) PDF (7485KB) ( 0 ) 　　
• 为了实现对无人自行车在不同地形地况、不同负载状态、不同车速场景下的鲁棒控制，结合线性扩张状态观测器(LESO)和非奇异终端滑模控制(NSTSMC)方法设计鲁棒控制器，并搭建物理样机实验平台对其性能进行验证。考虑无人自行车的线性变参数(LPV)模型，通过前馈补偿消除车把动态对车体侧向倾角的耦合；将系统内部参数摄动和外部扰动统一为集总干扰，引入线性扩张状态观测器构造一个只包含车体侧向倾角的改进LPV模型。构造一种非奇异终端滑模面函数，并利用改进的LPV模型设计出控制器的等效控制项和非线性控制项。数值仿真和物理样机实验结果表明：无人自行车能够在花岗岩路面、柏油路面、水泥路面、草坪路面四种不同场地下实现自平衡运动，其侧向倾角均可稳定在[-0.006,0.006](rad)范围内；并且对16.5kg以内的质量负载、1.2m/s-2.4m/s的变化车速以及越过减速带时产生的脉冲干扰具有较强的鲁棒性。
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• 面向高频跨域访问的多方鉴权模型
• 陈麓竹 郑儿 岳天一 贾召鹏
• 北京邮电大学学报. 2024, 47(5): 144-150.
• 摘要 ( 76 )     PDF ( 73 ) PDF (1238KB) ( 0 ) 　　
• 高频跨域访问中需要对敏感数据和服务提供有效保护，安全跨域鉴权必不可少。现有跨域鉴权工作多致力于提高鉴权凭据的可靠性，对鉴权服务提供方缺乏有效保护。为此提出一种面向高频跨域访问的多方鉴权模型COMPA。首先，通过分析经典共识和多方鉴权共识的功能差异，提出安全实用拜占庭容错算法SPBFT，用于实现节点间多方安全鉴权。其次，补充设计一种网络重组算法，基于鉴权结果定位并替换存在风险的鉴权参与方，重组鉴权网络，使之更具弹性。通过仿真实验验证模型鉴权效果和对恶意攻击的抵抗能力。结果表明，在风险参与方不超三分之一的情况下，该模型能够实现安全可靠鉴权，并在20s内实现故障定位和网络弹性重组，具有较好的有效性和鲁棒性，时间开销可控。
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