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2022年度网络与交换技术国家重点实验室开放课题申请指南
资助范围:不限
发布时间:2022-04-28
截止时间: 2022-05-04
 
 
    原文

    第一章 申报须知

    1. 本批课题将采取“发布指南、自由申请、专家会审、择优资助”的方式组织实施。

    2. 申请内容应在指南所列方向。申请书可根据课题指南自拟题目,但研究内容应紧密围绕各课题全部或部分研究内容。鼓励申请人在所列方向上提出其他前瞻性课题。

    3. 课题负责人应该具有较高的学术水平、无不良科研行为记录。

    4. 课题申请人最多可以参与两项指南课题的申报,且只能主持申报一项指南课题,开放课题起止时间一般为1-2年。

    5. 申请受理时间:2022年4月11日至2022年5月4日(邮寄申请以邮戳为准)。

    6. 实验室联系方式及联系人:

    通讯地址:北京市海淀区西土城路10号北京邮电大学新科研楼609室

    E-mail地址:huanhuanwang@bupt.edu.cn

    联系电话/传真:010-62283412

    联系人:王欢欢

    第二章 申报方向和研究内容

    网络与交换技术国家重点实验室开放课题分属以下4个方向:

    方向一:网络体系结构

    方向二:网络管理

    方向三:网络服务

    方向四:网络安全

    一.网络体系结构

    课题1.1

    【课题名称】: 面向新兴流媒体的移动内容智能分发关键技术

    【研究内容】: 本课题主要研究内容如下:1)研究新型流媒体分发特性与时变用户行为;2)研究边缘多接入点协作的缓存方案;3)建立AI赋能的网内资源调度与分配机制;4)提出边缘结构化网络拓扑感知技术,形成云-边-端协同的新兴流媒体分发框架。

    指标要求】: 在SCI检索的国际学术期刊或重要国际学术会议上发表论文。

    课题1.2

    【课题名称】: 非理想通信环境下智能反射面辅助的通信与定位技术

    【研究内容】: 智能反射面(IRS)技术是6G候选无线传输技术之一,可构建一个智能可控的无线通信环境,具有低成本、低功耗和灵活配置等特点,为非理想通信环境(如隧道、矿山井下、水下、地震灾害等)下的通信与定位问题提供了新思路。本课题主要研究内容如下:1)开展IRS在非理想环境下的IRS场景配置、信道模型及其性能的研究;2)开展IRS辅助的在非理想环境下无线定位技术研究,涉及IRS辅助近场与远场定位技术、动目标定位与跟踪技术和定位精度提升技术等;3)开展IRS在非理想环境下的通信与定位联合设计技术研究。

    【指标要求】:在SCI检索的国际学术期刊或重要国际学术会议上发表论文。

    二.网络管理

    课题2.1

    【课题名称】: 基于可解释性的深度网络优化机制

    【研究内容】: 目前虽然深度神经网络模型在很多领域得到应用,可以得到较为准确的检测或分类结果,但深度网络普遍以卷积计算作为函数拟合和特征提取的处理手段,输出的高维特征向量一般都没有实际意义、可解译性差,这严重制约了深度网络结构的问题导向性设计。因此,需通过逆向优化分析,对模型训练过程中深度网络各层所重点关注的内容进行可视化解释,以期对深度网络模型的推理结果进行阐释。课题研究内容包括:1)研究基于可解释性的深度网络优化机制;2)以医学影像智能处理应用为示例,以期对基于深度网络模型的医学影像病理目标识别结果进行阐释,并借助深度网络发掘医学影像的临床诊疗新特征、新规律、新经验。

    【指标要求】:在SCI检索的国际学术期刊或重要国际学术会议上发表论文。

    课题2.2

    【课题名称】: 面向垂直行业通信网的业务可靠传输保障机制

    研究内容】: 针对能源互联网等垂直行业的新型通信网络架构下业务精细管控需求,需要构建合理的跨域通信资源分配机制,以保障网络拥塞等条件下高质量业务的持续性提供。课题拟开展如下方面的研究:1)基于业务通道需求、业务时延约束等业务特征,构建业务可靠传输模型;2)融合业务参数、网络结构及链路资源动态使用情况,研究时频域上的通信资源分配模型;3)研究基于业务弹性时间调度的拥塞缓解处理机制,以保障业务服务质量的稳定性。

    指标要求】: 在SCI检索的国际学术期刊或重要国际学术会议上发表论文。

    课题2.3

    【课题名称】: 6G网络资源智控理论研究

    【研究内容】: 6G网络将是支持全场景服务、全覆盖的网络,需要承载跨场景、跨资源的新型数据业务、满足个性化用户服务体验,因此将面临网络部署成本、资源管理效率以及业务适配的灵活性等问题。本课题拟开展如下方面的研究:1)研究面向6G网络的资源智控技术,建立基于复杂网络动力学的6G资源智控模型,以及业务模型和用户行为模型 。2)基于所建立的模型给出网络节点密度、通信范围与网络性能的关系,为降低网络部署成本提供理论支撑。3)揭示基于博弈动力学的任务卸载与资源智能分配机理,实时准确发现算力资源、提出智能化的资源管理调度方法,自适应不同业务不同场景的需求。

    【指标要求】:在SCI检索的国际学术期刊或重要国际学术会议上发表论文。

    三.网络服务

    课题3.1

    【课题名称】: 基于影像形态学特征的机器学习技术及应用

    【研究内容】:机器学习(ML)可以通过学习和训练模型来提取和记忆相关特征及参数,已广泛用于医学领域的图像检测、诊断和结果预测。本课题研究基于影像形态学特征的机器学习技术,并在颅内动脉瘤稳定性评估中进行应用。主要研究内容包括:1)提取动脉瘤影像形态学特征,与传统临床特征和形态学特征相结合,通过机器学习方法建立多个评估模型;2)比较不同模型的判别能力,并与经典评估进行比较,选出预测最准确的模型;3)基于多维角度评估颅内动脉瘤破裂风险的危险因素,以指导临床合理选择手术时机、防止动脉瘤破裂出血,降低死亡率与致残率。

    指标要求】:在SCI检索的国际学术期刊或重要国际学术会议上发表论文。

    课题3.2

    【课题名称】: 面向边缘环境的智能调度与资源分配机制

    【研究内容】: 智能终端由于受到计算、存储以及电量等资源的限制,需要借助边缘服务器或其他智能终端协作执行其上产生的连接智能应用。面对开放边缘环境下边缘服务器的不安全性和资源受限性、终端用户的移动性、以及连接智能应用的服务质量要求,如何将连接智能应用的任务动态调度到安全未知的边缘服务器或其他智能终端,并为其动态分配资源面临巨大挑战。本课题研究面向边缘环境的智能资源分配与调度机制,包括1)边缘环境下任务卸载的安全机制设计; 2)任务执行所需资源的动态分配;3)智能终端的能耗管理机制等,并进行仿真验证。

    【指标要求】: 在SCI检索的国际学术期刊或重要国际学术会议上发表论文。

    课题3.3

    【课题名称】:面向AI计算的网络协议

    【研究内容】:针对AI计算环境分布式机器学习样本数据和中间参数传输过程中,现有RDMA机制存在缺陷,导致传输时延比较长的问题,研究面向AI计算的新型网络协议栈,利用FPGA可编程平台的多引擎并行工作特点将传统在CPU上运行的网络协议进行卸载,并开发AI框架的中间网络层加速库,有效支撑上层AI框架。

    【指标要求】:提交技术报告及原型或在SCI检索的国际学术期刊及知名学术会议上发表论文。

    课题3.4

    【课题名称】:空天地一体化多尺度多模态数据智能计算机理和方法

    【研究内容】:针对目前空天地一体化监测数据存在多模态多尺度数据相互割裂难以有机融合,监测数据的质量和共享程度低难题。本项目探索多尺度多模态监测数据融合计算机理和方法,为显著提高空天地一体化监测数据的实时性、全面性、准确性和可靠性提供技术支撑。重点研究有效融合遥感数据与近地感知数据的星地数据时空耦合方法;探索基于强化学习的自适应分形尺度推绎技术;研究基于多粒度拓扑图和多层时空卷积的跨模态数据融合模型。

    【指标要求】:在SCI检索的国际学术期刊和重要国际学术会议上发表论文。

    课题3.5

    【课题名称】:面向5G网络的边缘服务自适应迁移框架和方法

    【研究内容】随着5G移动通信技术在各领域的推广应用,边缘计算逐渐成为一种更加高效的网络服务提供方式,尤其为智能服务的部署和执行提供了更优解决方案。面向5G边缘计算网络实现一种服务自适应迁移框架和方法,可以提升边缘网络的整体资源利用率以及智能服务的执行效率。主要研究内容如下:资源感知的边缘智能服务迁移框架;边缘服务迁移模型;基于多智能体强化学习的分布式协同迁移算法。

    【指标要求】:在SCI检索的国际学术期刊和重要国际学术会议上发表论文。

    四.网络安全

    课题4.1

    【课题名称】: 面向外包服务的图数据隐私保护和可验证机制

    【研究内容】: 图数据通常用来表示复杂的结构化数据,在社交网、交通网中有着广泛的应用,具备数据规模大、包含信息多、操作处理复杂等特点,非常适合使用外包计算进行处理。但由于外包平台的不可信,存在图数据的结构信息泄露的风险。本项目研究面向外包服务的图数据隐私保护和可验证机制,包括可验证子图匹配隐私保护研究、可验证图交集/图并集隐私保护研究,可验证图数据聚合隐私保护研究。

    【指标要求】:在SCI检索的国际学术期刊或重要国际学术会议上发表论文。

    课题4.2

    【课题名称】: 面向视觉传感器网络的数据安全传输技术

    【研究内容】: 智能化视觉传感器网络的大规模部署为传统物联网应用增加了全新的维度,然而海量视觉数据联网高效传输和视觉数据的直观性导致严重的隐私问题是当前视觉传感器网络所面临的两大重要技术挑战。压缩感知作为一种全新的信号采样理论,在信号采样的同时实现信号压缩,且具有天然的加密特征,完全契合视觉物联网传感器中对数据高效压缩和加密传输的基本需求。因此,本课题主要研究以下内容:基于新型压缩感知模型的视觉传感器数据并行采样理论研究;基于深度压缩感知的视觉传感器数据自适应重构方法研究;基于压缩感知信息隐藏模型的视觉物联网数据隐私保护方案研究。

    【指标要求】:在SCI检索的国际学术期刊或重要国际学术会议上发表论文。

    课题4.3

    【课题名称】: 旋转对称高阶相关免疫函数的构造及其安全性分析

    【研究内容】: 旋转对称函数由于具有特殊结构,消耗较少的内存就可以快速实现,因而被用于多个密码算法的设计中。近年来,国内外学者已发现了一批同时具有平衡性、相关免疫性、高非线性度、高代数次数等多个密码学性质的旋转对称布尔函数。如何构造旋转对称高阶弹性函数并分析其安全性已成为当前的一个热点问题,也是难点问题。主要研究内容如下:旋转对称高阶相关免疫函数的等价刻画;旋转对称高阶相关免疫函数和弹性函数的构造问题;旋转对称高阶弹性函数非线性度和代数次数的估计问题;旋转对称高阶弹性函数的代数免疫性问题。

    【指标要求】:在SCI检索的国际学术期刊或重要国际学术会议上发表论文。

    课题4.4

    【课题名称】: 基于弱相干光源的非互信量子密码协议

    【研究内容】: 参与者非互信的量子密码协议一直是量子通信理论的研究热点。然而由于缺少实际安全性分析等原因,此类协议距离实际应用还有较远距离。弱相干光源是实际量子通信系统常用的光源,而量子保密查询与量子秘密共享是两类低实现难度的非互信量子密码协议。在弱相干光源条件下分析上述两类协议的实际安全性,并设计基于弱相干光源的上述协议是研究非互信量子密码协议实际安全性的很好的切入点。主要研究内容如下:分析量子保密查询协议光源端的实际安全性问题,设计基于弱相干光源的量子保密查询协议;分析量子秘密共享光源端的实际安全性问题,设计基于弱相干光源的量子秘密共享协议。

    【指标要求】:在SCI检索的国际学术期刊或重要国际学术会议上发表论文。