电信科学
Telecommunications Science
该刊已选入:北大核心期刊(2014版)、武大RCCSE核心期刊(2020)、中国科技核心期刊(2020)、日本科学技术振兴机构数据库(2019)
简 介:《电信科学》是信息通信类月刊,中国通信学会会刊,创刊于1956年,现已成为中国信息通信领域最具影响力和权威性的专业杂志之一,在国内外公开发行。《电信科学》已入选中国中文核心期刊、中国科技核心期刊及中国期刊方阵,并被中文科技期刊数据库等国内多家数据库和科技文摘期刊收录。 其宗旨是紧跟中国信息通信产业步伐,关注热点难点问题,报道国内外的前沿研究和发展,聚焦创新人物,分享创新思想,展示创新成果,促进业界交流,推动网络融合,引领电信转型。 主要读者对象为从事通信工作的科研人员、工程技术人员、中高层管理人员、运营维护人员、市场营销人员和通信院校师生。
- 主管单位:中国科学技术协会
 - 主办单位:中国通信学会;人民邮电出版社有限公司
 - 创刊时间:1956
 - 出版周期:月刊
 - 地址:北京市丰台区顺八条1号院B座北阳晨光大厦2层
 - 国际标准刊号:ISSN 1000-0801
 - 国内统一刊号:CN 11-2103/TN
 - 邮发代号:2-397
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 - 总价:
 
2025年 第8期
                                
                                    
                                        迈向“光载信息”时代
                                    
                                
                                    
                                        李嘉荣[1,2,3];丁文伯[1,2,3];杨昉[4,5];董宇涵[1,2,3];宋健[1,2,4,5];张晓平[1,2]
                                        (1-21)
                                    
                                        
                                    
                                    
                                    
                                
                                
                                    
                                        智算互联综述
                                    
                                
                                    
                                        张云勇[1];闫硕[1];陈永铭[2];张启明[2]
                                        (22-32)
                                    
                                        
                                    
                                    
                                    
                                
                                
                                    
                                        基于深度强化学习的算网协同动态路由调度算法
                                    
                                
                                    
                                        越奇强[1];田乐[1,2,3];魏帅[1];胡宇翔[1,2,3];冯旭[1];董永吉[1,2,3];陈博[1,2,3]
                                        (33-50)
                                    
                                        
                                    
                                    
                                    
                                
                                
                                    
                                        面向异构算力互联的智算网络关键技术研究
                                    
                                
                                    
                                        苏昱臻[1];王子潇[1];钟驰量[2];寇晓淮[1];刘圆[1];陈映[1]
                                        (51-64)
                                    
                                        
                                    
                                    
                                    
                                
                                
                                    
                                        智算中心网络的亚毫秒级网络监控系统
                                    
                                
                                    
                                        张冬月[1];辛奇[2];韩博文[1];徐博华[1];曹畅[1];顾茹雅[3]
                                        (65-75)
                                    
                                        
                                    
                                    
                                    
                                
                                
                                    
                                        基于XL-RIS混合场系统的快速波束训练方案
                                    
                                
                                    
                                        杨黎明[1];邱多[1];李俊峰[1]
                                        (76-85)
                                    
                                        
                                    
                                    
                                    
                                
                                
                                    
                                        改进的海洋生物捕食算法在网络成本优化上的应用
                                    
                                
                                    
                                        高明[1];沈艺程[1];刘铭[2]
                                        (86-100)
                                    
                                        
                                    
                                    
                                    
                                
                                
                                    
                                        基于NTN的容量增强技术研究
                                    
                                
                                    
                                        林家贤[1,2];关鹃[2];康绍莉[2,3];陈山枝[3]
                                        (101-114)
                                    
                                        
                                    
                                    
                                    
                                
                                
                                    
                                        基于最大熵二值化时频图和DL-YOLOv5s的跳周期估计和跳频频率估计
                                    
                                
                                    
                                        胡竹艳[1];王首斌[2];刘顺兰[1];沈雷[3]
                                        (115-126)
                                    
                                        
                                    
                                    
                                    
                                
                                
                                    
                                        基于增强图神经网络和对比学习的复杂网络节点分类
                                    
                                
                                    
                                        徐培玲[1];王玉[2];谭艳丽[3]
                                        (127-138)
                                    
                                        
                                    
                                    
                                    
                                
                                
                                    
                                        面向卫星通信网的综合仿真集成技术研究
                                    
                                
                                    
                                        邵富杰[1];李文屏[1];肖双爱[2];王志浩[2]
                                        (139-147)
                                    
                                        
                                    
                                    
                                    
                                
                                
                                    
                                        基于深度强化学习的数据传输策略优化研究
                                    
                                
                                    
                                        蒋守花[1];冯军[1];舒晖[1];黎佳宜[2]
                                        (148-162)
                                    
                                        
                                    
                                    
                                    
                                
                                
                                    
                                        一种复数域轻量化知识蒸馏驱动的调制识别模型
                                    
                                
                                    
                                        王子恒[1];张徐[1];高硕[1];周金[1]
                                        (163-175)
                                    
                                        
                                    
                                    
                                    
                                
                                
                                    
                                        基于动态类权重的卷积神经网络攻击检测模型
                                    
                                
                                    
                                        樊荣[1]
                                        (176-185)
                                    
                                        
                                    
                                    
                                    
                                
                                
                                    
                                        后量子密码算法在电信领域的应用研究
                                    
                                
                                    
                                        王靖然[1,2];王聪丽[1,2];宋伟[1];陈勇量[1];薛伟佳[1,2];王锦华[1,2]
                                        (186-196)
                                    
                                        
                                    
                                    
                                    
                                
                                
                                    
                                        基于DDQN的边缘算力融合网络资源管理
                                    
                                
                                    
                                        董玉池[1];闫亚旗[1];冉沛[1];王东[1];张阔[1];张文龙[1]
                                        (197-206)
                                    
                                        
                                    
                                    
                                    
                                
                                
                                    
                                        基于误差估算的智能电表轮换策略与实践
                                    
                                
                                    
                                        常军超[1];起家琦[1];卢云菲[1];杨景旭[2];艾渊[2];吴明奇[2]
                                        (207-216)
                                    
                                        
                                    
                                    
                                    
                                


