一、无线网络技术与设备浅谈（论文文献综述）
韩雪峰,王静岩[1]（2022）在《医院无线网络安全问题及解决方案》文中研究表明文章通过分析医院无线网络使用中存在的安全问题,采用合理无线网络安全架构、结合PDA及平板、安全管控系统,通过调用PDA及平板安卓系统代码,定制开发并实现相应管控功能,满足医院个性化无线网络安全需求,实现移动终端设备生命全周期的安全管控。由此实现医院无线终端一体化安全管理,满足终端设备在线和离线安全需求,满足医院无线终端的实际使用需求,为医院无线网络提供有效的安全保证,为医院更多无线应用奠定良好的网络安全基础,并在实际应用中取得了良好的效果,提高设备稳定性、可用性和工作效率。
吴鹏飞[2]（2020）在《面向物联网设备的无人机辅助能量补给技术研究》文中提出随着物联网时代的到来,无处不在的无线网络设备在给人们的生活带来方便的同时也带来严重的网络能量分配问题:如何让众多的无线网络设备在网络可持续运行的前提下提高网络的服务质量?除了研究高效的通信协议外,使用无线能量传输技术能够从根本上解决电池供电的无线网络无法长期运行的问题。尽管现有的工作针对无人机辅助的无线网络能量补给问题开展了大量研究,但依旧存在以下问题:1)现有的能量补给技术要么是在初始飞行轨迹确定的情况下对飞行轨迹进行优化,要么高估了无人机的能力,认为任何情况下,若干个无人机就具备了服务整个网络的能力,因此无法适用于大规模部署的无线网络;2)现有的能量补给方案通常采用的是射频能量传输技术,这一方面限制了无线能量传输功率的上限,导致某些能耗较高的无线设备能量补给速度很慢,另一方面提高了对无人机控制精准性的要求,发射和接收线圈的对准精度将是影响无线能量传输的效率重要因素。综上所述,在设备部署密集、多协议共存的环境下,如何设计可靠的能量补给方案,使得无线可充电网络在得到能量补给的同时,尽可能提高无人机的能量利用率和数据吞吐率,降低无人机通信的延迟,是本文需要解决的主要问题。本文主要包括以下几方面工作和贡献:（1）本文研究了单无人机能量补给方案中的飞行轨迹设计问题。针对现有的飞行轨迹设计无法在大规模网络中应用的缺陷,本文提出了一种基于启发式算法的飞行轨迹设计算法TPAFCP。利用最小1树的概念限制算法的搜索方向进而获得一个较好的初始搜索位置,使用局部搜索方法来缩短算法的运算时间。在此基础上,本文提出一种松弛的无人机悬停位置选择随机近似算法,并以此为依据所设计出更短的无人机飞行轨迹,提高了无人机的能量利用率。（2）本文研究了多无人机能量补给方案中的飞行轨迹设计问题。针对无人机资源有限的问题,本文提出一种基于文化基因变邻域搜索的多无人机最优飞行轨迹设计算法MAVNS。利用变邻域搜索结构,该算法能够快速跳出局部最优的陷阱,利用进化搜索框架,该算法总能保持向最优解收敛。在此基础上,本文提出无人机飞行轨迹由悬停位置的访问顺序决定,从而大幅减少了优化变量的数目,提高了无人机的数据传输速率和能量传输效率。（3）本文研究了多无人机能量补给方案中的能耗均衡问题。针对现有技术的优化目标多为最大化数据吞吐率,最大化能量传输和最大化计算负载等,本文将无人机群平均能量利用率最大化作为优化问题的目标函数。在此基础上,通过对飞行轨迹最长无人机的飞行轨迹设计实现无人机群的能耗均衡。（4）本文研究了多基站多无人机能量补给方案中的可靠性问题。针对现有能量补给技术的能量传输功率低、可扩展性差问题,本文提出一种基于磁耦合谐振能量传输的能量补给方案。与传统方法直接指定启用无人机数目不同,该方案能够根据网络规模和监测区域范围的变化时,自动启用最少数目的无人机,设计最优的飞行轨迹,安排最佳的能量补给策略,表现出极高的鲁棒性及稳定性,保证网络的持续运行。
宋宇波,陈冰,郑天宇,陈宏远,陈立全,胡爱群[3]（2021）在《基于混合特征指纹的无线设备身份识别方法》文中认为无线网络利用开放性的无线信道传输数据,因此容易遭受设备假冒攻击和通信数据伪造攻击,而防范此类攻击需要精准的设备识别.基于信道状态信息（channel state information,CSI）指纹的设备识别技术利用无线信道特征来识别设备.由于CSI提供细粒度的信道特征,并且可以从OFDM无线设备中轻松获取,因此该技术受到广泛的关注.但是反映无线信道特征的CSI指纹会随着终端的位置和所处环境的改变而改变,并且现有技术通常将机器学习用于指纹匹配以追求高识别准确率,随之而来的高计算复杂度使其无法在计算能力有限的嵌入式设备中实现.针对上述问题,提出了一种基于混合特征指纹的设备身份识别方法,包含终端接入时和通信时的设备识别.在接入时,引入了与终端外界因素无关的数据包到达时间间隔分布（packet arrival interval distribution,PAID）指纹进行识别,以弥补CSI指纹的缺陷;在通信时,借助CSI可以逐包获取的特点,从每个报文中提取CSI指纹并进行实时识别.同时,提出了一种计算复杂度较低的指纹匹配方案,以保证在计算能力有限的设备中也能快速且准确地识别终端.在树莓派上实现了设备识别原型系统并开展了实验,实验表明:该系统在接入时和通信时的识别准确率最高可达98.17%和98.7%,通信时单个数据包的识别时间仅需0.142ms.
韩柏涛[4]（2021）在《面向真空管高速列车的无线通信系统关键技术研究》文中研究指明在轮轨高铁快速发展的同时,被誉为“第五种交通工具”的下一代超高速高铁——真空管高速列车进入人们的视野。真空管高速列车,可实现磁悬浮列车在接近真空的低压管道内以低机械磨擦、低空气阻力、低噪声模式全天候超高速（超过1000 km/h）运行。如果该项技术得以商用,旅客旅行的时间将被极大缩短。相比传统的高铁,真空管高速列车运行主要有两个特点:极高的运行速度和特殊的运行环境（密闭狭长的管道）。这对列车车-地无线通信提出了更高的要求,现有的无线通信系统对于真空管高速列车车-地通信中严重多普勒效应和频繁越区切换等问题无法提供有效的技术支撑。为了保障列车安全、高效地运行,需要针对真空管高速列车车-地无线通信系统架构展开研究。论文拟基于现有列车车-地无线通信系统研究现状并结合真空管道场景的特点,分析真空管道高速列车综合承载业务性能需求,研究真空管高速列车运行场景特有的无线信道传播特性,研究了在真空管高速列车场景下5G网络系统性能,并进一步开展资源优化方法研究。具体而言论文围绕四点主要内容展开研究:1)分析并给出了真空管高速列车车-地无线通信业务需求。总结了现行各类轮轨交通应用的车地无线通信技术与无线接入方式,并分析了车地通信需求指标。基于已有的无线通信技术,结合高速列车运行特点和现行轮轨交通的通信需求,对真空管高速列车车地通信数据类型和指标进行了详细分析。最后指出了真空管高速列车车地无线通信存在的主要挑战。2)建模并分析了真空管道场景下的无线信道特性。采用一种确定性信道建模方法——传播图建模方法,并引入了Lambertian散射模型以提高信道建模精度。在建模过程中,考虑了视距（Line-of-Sight,Lo S）成分、单次反射和两次反射分量,以生成更准确的信道冲激响应。随后,通过分析多径数量、K因子、时延扩展和多普勒功率谱描述了真空管道场景车信道特性。然后通过频谱效率和奇异值扩展对比了仿真信道和与瑞利信道的容量情况。3)研究了在真空管高速列车场景下5G网络系统性能。基于系统级仿真,研究了单基站与多基站两种场景5G系统的列控业务与乘客业务通信的误块率、频谱效率与吞吐量,对5G网络在真空管高速列车车地通信场景下的系统性能进行了评估。4)提出了一种适用于真空管道场景的云无线接入新架构,能够显着降低资源迁移成本。探讨了云无线接入网（Cloud Radio Access Network,C-RAN）应用于真空管高速列车车-地通信场景的可行性,并利用图论研究了真空管高速飞行列车车地通信资源迁徙的问题。为了降低成本,还提出了一种新颖的射频拉远端（Remote Radio Head,RRH）和基带单元（Base Band Unit,BBU）池之间的连接关系。在此基础上,建立了一个灵活的网络架构以便动态地分配资源,然后将高速列车沿线资源迁移成本最小化问题转化为最短路径问题。仿真结果表明该机制能显着降低资源迁移成本。综上所述,本文相关工作是真空管高速列车车-地无线通信关键技术的前瞻性研究,有助于尽快形成真空管高速列车车-地无线通信关键问题的解决方案。这些研究对于我国抢占轨道交通技术制高点,引领未来超高速轨道交通技术发展,确保我国在轨道交通技术领域的领先地位具有重要意义。
李雪靖[5]（2021）在《智慧标识网络中边缘计算服务的任务卸载和资源适配研究》文中认为随着互联网技术的发展,网络服务和网络应用已渗透到各个领域。网络数据流量和计算任务的迅猛攀升,导致传统网络体系难以满足高效、可靠、海量、泛在等服务需求。智慧标识网络从解决传统互联网三重绑定问题出发,提出了“三层两域”的体系架构,为实现网络的可管、可控、开放、灵活提供了新的思路。针对智慧标识网络中的计算服务,边缘计算可以利用网络边缘计算资源为其提供更好的服务质量。然而,边缘网络的服务复杂性和资源有限性给不同场景下计算服务的动态灵活管控带来了新的挑战。本文分别针对边缘网络中的终端复杂计算服务、终端流式计算服务、多终端竞争计算服务和边缘汇聚计算服务,依据不同服务的需求特征,融合网络通信资源和计算资源,分析了具有特定优化目标的服务管控问题,研究了基于智慧标识网络的任务卸载和资源适配策略。本论文主要工作和创新点如下:（1）针对边缘网络中终端复杂计算服务的任务卸载和资源适配问题,提出了一种复杂服务分割和部分任务卸载的联合管控优化策略。本文以复杂计算服务的处理开销最小化为优化目标,通过综合考虑服务模型特征、任务依赖关系、节点设备能力和无线信道状况等因素,提出了基于智慧标识网络和边缘计算的终端复杂计算服务系统架构和管控机制,构建了服务模型分割和部分任务卸载的联合优化模型;基于深度学习方法构建了针对视频流进行人体姿态估计的服务计算模型,通过分析所构建模型的计算负载和数据流,采用神经层分组和流水线处理方法,设计了基于阈值粒子群优化的协同分割卸载TP-CPO算法,并通过仿真实验进行了性能评估。仿真结果表明,在不同的信道带宽和服务器负载下,所提策略有效地降低了服务响应时间和终端能量消耗。（2）针对边缘网络中终端流式计算服务的任务卸载和资源适配问题,提出了一种任务卸载调度和终端功率控制的联合管控优化策略。本文以流式计算服务的任务处理效用最大化为优化目标,通过综合考虑到达任务特征、终端能量状态、无线信道状况和计算服务器负载等因素,提出了基于智慧标识网络和边缘计算的终端流式计算服务系统架构和管控机制,构建了任务卸载调度和终端功率控制的联合优化模型;根据终端等待计算任务的马尔可夫性,分析了卸载调度决策和功率控制决策的约束条件,设计了状态、动作和奖惩函数,将系统时间分层划分为决策周期和事件回合,实现了基于分层深度强化学习的自适应调度控制HDRL-ASC算法,并通过仿真实验进行了算法参数调优和性能评估。仿真结果表明,在不同的任务到达率、无线信道状况和服务器计算性能下,所提策略有效地提高了任务处理效率,降低了终端功率消耗。（3）针对边缘网络中多终端竞争计算服务的任务卸载和资源适配问题,提出了一种终端卸载选择和通信资源编排的联合管控优化策略。本文以多终端竞争计算服务的综合计算效用最大化为优化目标,通过综合考虑终端接入数目、终端设备状态、终端需求优先级、无线信道状况和计算服务器负载等因素,提出了基于智慧标识网络和边缘计算的多终端竞争计算服务系统架构和管控机制,构建了终端卸载选择和通信资源编排的联合优化模型;提出了融合多种方法的算法框架,包括利用神经网络和阈值判断方法估计多终端任务卸载的优先级,利用一维优化搜索方法编排无线通信的资源块,利用经验回放和梯度下降方法构建神经网络模型的更新机制,利用分布式采样训练方法实现高效的神经网络训练模型,设计了基于纵向联邦学习的灵活卸载编排VFL-FOO算法,并通过仿真实验进行了算法参数调优和性能评估。仿真结果表明,算法具有较好的收敛性和较低的复杂度,在不同终端数目和动态环境状况下,所提策略有效地提高了多终端综合计算能力。（4）针对边缘网络中边缘汇聚计算服务的任务卸载和资源适配问题,提出了一种流量鲁棒分类和资源感知转发的联合管控优化策略。本文以边缘汇聚计算服务的综合处理开销最小化为优化目标,通过综合考虑单位时间请求交易量、服务数据量到达速度、单位比特计算负载、服务流量类型、服务器计算资源和传输路径通信资源等因素,提出了基于智慧标识网络和边缘计算的边缘汇聚计算服务系统架构和管控架构,构建了流量鲁棒分类和资源感知转发的联合优化模型;设计了包含异常需求检测、流量特征分类和任务卸载转发的算法框架,实现了基于遗传进化算法的快速分类转发GE-RCF算法,并通过仿真实验进行了参数调优和性能评估。仿真结果表明,在流量动态变化、不同边缘服务器性能和不同传输路径带宽下,所提策略有效地提升了流量分类效率,降低了多流量综合处理开销。
刘燕娜[6]（2021）在《中职《无线网络技术》校本课程开发实践研究》文中认为随着“互联网+”行动的实施深入,作为基于互联网信息载体的物联网,正在广泛地渗透到经济社会各领域,推进了各行业生产的智能化换代、升级,由此促使社会对无线网络技术人才的需求不断增长,出现了供不应求的供需矛盾。为了缓解这种矛盾,各大中专职业院校纷纷开设《无线网络技术》课程,以期通过此课程教学,为社会行业企业生产培养急需人才。但目前市面上还没有针对中职学校人才培养定位开发的《无线网络技术》教材,给中职学校教学带来“无据可依”的诸多困难。为此,依据《国家职业教育改革实施方案》（国发[2019]4号）中的“完善职业教育教学的相关标准,按照专业设置与产业需求对接、课程内容与职业标准对接、教学过程与生产过程对接的要求,以增强学生就业创业能力。”的要求,提出中职《无线网络技术》校本课程开发实践研究,以期为中职学校教学开发出合适的课程教学资源,从而促进人才培养质量的提升。本文以现代先进的教育理论为指导,以项目为课程开发单位,以任务驱动教学为教学方式,以黄埔职业技术学校计算机专业的专业课—《无线网络技术》课程为载体,系统阐述了《无线网络技术》校本课程开发的实践研究。论文主要包含以下三部分:第一部分,阐述本课题提出的原因、研究意义、研究方法、研究内容;通过文献综述,厘清了校本课程开发的相关概念与理论基础。第二部分,开展行业企业生产一线工作岗位人才的知识、技能需求,及黄埔职业技术学校《无线网络技术》课程教学现状调研;根据调研数据确定课程开发标准,完成校本课程教学资源的开发。第三部分,验证校本课程开发的有效性。选择广州市黄埔职业技术学校计算机专业一个班级作为实验对象,将校本课程进行为期一学期的教学实践,以此评价课程开发方案的先进性、科学性、适应性。
韩晓艺[7]（2021）在《基于多维射频指纹的无线设备身份识别研究》文中进行了进一步梳理
左鹏奇[8]（2021）在《基于无线传感网络的输电线路状态监测关键技术研究》文中研究表明社会的进步和发展增加了对能源的消耗,而电能目前已经成为社会发展的主要依赖能源。高压输电线路作为电网输配电的重要单元,承载着区域电网电能供给的重要任务,一旦出现运行故障,将导致大范围的停电事故。已有的对高压输电线路状态监测系统的成本过高,部署和使用复杂,无法满足国家电网提出的“三型两网”的建设需求。针对泛在电力物联网和坚强智能电网的建设需求,本文对当前基于无线传感网络的输电线路状态监测中的异构网络架构、数据压缩传输以及复杂环境自适应这三个关键技术问题进行了研究,旨在解决输电线路状态在线监测系统存在的传输延时过高、工作寿命短以及山区通信覆盖盲区的问题,提升输电线路状态在线监测系统的可靠性。主要工作如下:（1）针对输电线路线性拓扑结构的分布特点,本文分析了无线传感器网络中多种无线传输方式的通信性能,提出了多种输电线路状态监测异构网络架构。为使建立的异构网络满足国家电网低延时的系统需求,本文建立了异构网络汇聚节点传输延时模型与网络成本模型,通过分析在成本约束下所提出的异构网络架构的延时性能,得到了最低延时的输电线路异构网络架构。为提升异构网络中无线通信多跳传输的鲁棒性与整体生存时间,本文设计了异构网络架构数学模型,提出了汇聚节点设置以及无线传输分组的优化方案,实现了输电线路异构网络架构延时与成本平衡的同时,提升了异构网络数据传输的可靠性。（2）针对输电线路状态监测系统中海量传感器数据造成的数据累积问题,本文分析了输电线路异构网络中数据的类型以及数据量的大小,深入研究了国内外面向无线传感器网络数据的压缩算法,提出了一种适用于输电线路线性异构网络中传感器数据的高效无损压缩算法。通过结合小波相关性分析以及邻域索引序列编码,本文提出的压缩算法能够达到较高的压缩率且对数据包丢失有很强的鲁棒性。（3）针对偏远山区输电线路状态监测巡检与维修难度较大的现状,提出一种基于Lo Ra的山区输电线路长期状态监测方案。依据路径损耗模型分析以及能耗与延时的要求设计了基于Lo Ra与蜂窝移动网络的山区输电线路状态监测架构。根据不同故障率提出三种山区输电线路监测时段,再利用多目标粒子群算法优化监测系统能耗与延时,得出适用于三种监测时段的工作模式。本文设计的山区输电线路状态监测方案能够解决山区输电线路通信盲区的问题并通过多工作模式协同任务实现更低的工作能耗,延长系统使用寿命,实现了长期稳定监测。
田雨晴[9]（2021）在《基于NB-IoT的公共建筑用电监控系统设计与实现》文中提出随着城市化进程的不断推进,我国公共建筑能耗随着面积的增加而大幅上涨。在这种背景下,目前市面上常见的公共建筑用电监控系统,大多采用智能电表配合总线的方式进行现场数据采集,存在布线工程量大、维护不便等问题。同时,一些现有建筑用电监控系统对异常用电的行为不能进行有效的管控,无法及时排除安全隐患,并且容易造成电能的浪费,制定相关政策以及进一步推进公共建筑节能工作较为困难。本文在研究现有建筑用电监控系统的基础上,利用NB-IoT（Narrow Band Internet of Things,窄带物联网）技术,设计并实现一套公共建筑用电监控系统。本文的主要工作如下:（1）结合无线通信技术NB-IoT,设计了一种结构更简单、稳定性更高并且更容易部署的公共建筑用电监控系统。系统由无线监控网络和用电管理平台组成,其中无线监控网络包括监控节点和云平台两部分。（2）根据系统整体架构,搭建无线监控网络。完成监控节点的硬件设计,采用模块化的设计方式编写各部分程序,实现对节点所接负载的用电监测、显示与控制。基于MQTT协议,将节点的无线通信模块与云平台对接,实现无线监控网络的数据传输。（3）搭建用电管理平台,设计平台数据库与用户界面。利用云平台的服务端订阅功能和云端开发SDK,将用电管理平台与云平台对接,实现整个系统的数据传输,进而实现用电管理平台的实时数据显示、历史数据查询和指令下发的功能。（4）对本文设计的公共建筑用电监控系统进行整体测试,验证系统数据传输与各部分功能。结果表明,系统运行良好,数据能够稳定传输,系统功能达到了预期目的。
靳翔[10]（2021）在《铁路GSM-R场强覆盖的预测与调整方法的研究》文中进行了进一步梳理目前,铁路综合数字移动通信系统（Global System for Mobile CommunicationsRailway,GSM-R）已经普遍应用到我国各大高铁建设中,比如京沪高铁以及本文项目背景银西高铁等。虽然GSM-R系统普遍应用在高铁建设之中,但如果网络节点搭建不合理,后期可能要对基站重新选址建造,极大地浪费建设成本。因此本文首先利用数据挖掘算法在不同的外界环境下构建无线场强覆盖预测模型,为得到相对全面的无线传播模型建立基础,再通过结合3D场景的可视化平台,对GSM-R系统进行场强覆盖、优化。可视化平台能够高效的管理GSM-R系统运营,也可提前预知GSM-R网络规划的不足。稳定有效地GSM-R网络不仅可以保证列车的行车安全,又可以为GSM-R网络建设减少成本。主要研究内容如下:首先,简述了无线通信随着高速铁路的发展,以及高速铁路无线通信的原理。针对电波传输中链路通信数据过多、繁琐,引入复杂网络算法检测网络中节点所带有权值对通信资源进行再分配,合理的调度资源并稳定的传输通信数据。引入反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）在该神经网络中加入遗传算法（Genetic Algorithm,GA）形成GA-BP传播模型。提出一种布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search Algorithm,CS）优化支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）的传播模型,将上述传播模型与GSM-R场强相结合形成高精度的预测模型。其次,本文介绍了建筑信息模型（Building Information Modeling,BIM）与地理信息系统（Geographic Information System,GIS）实现原理,并对比了各种模型绘制软件性能的优劣;将现场设备采集到的数据导入到性能最优模型绘制软件中进行3D建模,在构建模型中使用GIS地图场景渲染使模型周边环境更加真实。利用GIS提供的转换插件,解决了BIM和GIS的数据互通对接的问题,使BIM模型与GIS平台融合,用于搭建基于3D场景下的GSM-R无线通信网络覆盖优化系统。最后,将场强预测模型与BIM+GIS平台相耦合,搭建了基于3D场景下的GSM-R无线通信网络覆盖优化系统。该耦合系统把BIM模型当作集合直观的呈现出来,并对对GSM-R系统方案进行优化,重新对GSM-R系统的组网方案进行模拟预测,消除覆盖盲区,确保信号灵敏度和同频干扰达到标准,从而形成最优的GSM-R组网方案。该系统能模拟计算全线路任一点处场强,对比接收灵敏度,从而消除覆盖盲区。系统对场强覆盖情况进行判别,若无线场强低于接收灵敏度阈值或上下行链路资源预算不平衡时,可调整俯仰角、基站发射功率及基站天线高度,并重新计算覆盖。论文主要贡献:（1）提出了GA-BP和CS-SVR传播模型,结合GSM-R场强耦合出了在山区、隧道、桥梁三个场景下新的高精确度场强预测模型。（2）场强预测模型与BIM+GIS平台相结合,构建了三维可视化的GSM-R无线通信网络覆盖优化系统。（3）利用上述模型中神经网络的特性,提升了模型处理实际场强预测的效率。
二、无线网络技术与设备浅谈（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、无线网络技术与设备浅谈（论文提纲范文）
（1）医院无线网络安全问题及解决方案（论文提纲范文）
| 1 医院无线网络安全现状 |
| 1.1 医护人员可随意连接不同WIFI |
| 1.2 医院无线接入终端可当移动存储使用 |
| 1.3 私自更改系统设置，安装与工作无关的应用 |
| 1.4 存在数据泄密安全隐患 |
| 1.5 只考虑设备接入控制 |
| 1.6 缺少成型的医院无线网络安全解决方案 |
| 2 医院无线网络安全功能及实现 |
| 2.1 医院无线网络安全系统拓扑结构及说明 |
| 2.2 系统功能 |
| 2.2.1 实现三次准入控制、二次病毒防护、一次入侵防御、一次安全联动 |
| 2.2.2 移动安全管控个性化需求 |
| 2.2.3 移动安全管控通用功能 |
| 3 系统测试 |
| 3.1 功能验证 |
| 3.2 模拟攻击实验 |
| 3.3 数据分析 |
| 4 应用效果 |
| 5 结束语 |
（2）面向物联网设备的无人机辅助能量补给技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 背景及研究意义 |
| 1.1.1 无人机群辅助的无线网络技术产生原因 |
| 1.1.2 无人机群辅助的无线网络技术分析与挑战 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 无人机群辅助的无线网络通信技术研究 |
| 1.2.2 无人机群蜂窝网络通信技术研究 |
| 1.2.3 射频能量传输的无线可充电网络技术研究 |
| 1.2.4 无人机群辅助的无线网络其他技术研究 |
| 1.3 本文研究内容及关键技术挑战 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 具体研究内容及挑战 |
| 1.4 本文创新 |
| 1.5 章节安排 |
| 第二章 基于无人机辅助的无线可充电网络飞行轨迹设计研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统模型和问题阐述 |
| 2.2.1 系统描述 |
| 2.2.2 无线射频能量传输模型 |
| 2.2.3 无人机能量消耗模型 |
| 2.2.4 问题建模 |
| 2.3 基于近似算法的最少悬停位置选择设计 |
| 2.3.1 多项式时间下的近似算法 |
| 2.3.2 多项式时间下的随机近似算法 |
| 2.4 基于Lin-Kernighan-He1sgaun算法的飞行轨迹设计 |
| 2.4.1 搜索方向 |
| 2.4.2 初始搜索位置 |
| 2.4.3 搜索空间 |
| 2.5 实验分析与验证 |
| 2.5.1 对比方法及参数设置 |
| 2.5.2 网络规模变化对飞行轨迹长度的影响 |
| 2.5.3 网络规模变化对算法运行时间的影响 |
| 2.5.4 无人机无线充电服务质量研究 |
| 2.5.5 网络规模对无人机能量利用率的影响 |
| 2.5.6 网络规模对无人机携带的能量下限的影响 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 大规模可充电网络的多无人机负载均衡技术研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统模型 |
| 3.2.1 系统描述 |
| 3.2.2 无线能量与数据传输模型 |
| 3.2.3 数据采集的延迟模型 |
| 3.2.4 无人机的能量利用率 |
| 3.3 问题描述与分析 |
| 3.3.1 无人机的有效巡航范围 |
| 3.3.2 多无人机飞行轨迹设计问题 |
| 3.4 基于文化基因的变邻域搜索方法 |
| 3.4.1 基于进化算法的全局优化框架 |
| 3.4.2 基于变邻域搜索的局部优化框架 |
| 3.5 实验分析与验证 |
| 3.5.1 对比方法及参数设置 |
| 3.5.2 无时间约束下网络规模对算法性能的影响 |
| 3.5.3 有时间约束下算法收敛速度比较 |
| 3.5.4 多无人机负载均衡性能研究 |
| 3.5.5 多无人机通信延迟性能研究 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于多无人机的WRSN能量补给方案可扩展性研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型和问题阐述 |
| 4.2.1 磁耦合谐振无线能量传输模型 |
| 4.2.2 无人机能量消耗模型 |
| 4.2.3 多基站多无人机的飞行轨迹设计问题 |
| 4.3 理论分析和问题分解 |
| 4.3.1 无人机能量约束分析 |
| 4.3.2 无人机悬停位置选择问题 |
| 4.3.3 单基站多无人机飞行轨迹设计问题 |
| 4.3.4 单基站无人机数目最小化问题 |
| 4.4 基于多项式时间内的悬停位置选择近似算法 |
| 4.4.1 近似比为4的悬停位置选择算法 |
| 4.4.2 近似比为(1+ε)的悬停位置选择算法 |
| 4.5 实验分析与验证 |
| 4.5.1 悬停位置选择近似算法的性能比较 |
| 4.5.2 悬停位置覆盖范围和无人机飞行能量分配讨论 |
| 4.5.3 无人机能量利用率分析 |
| 4.5.4 多无人机能量补给方案对网络规模变化的适应性分析 |
| 4.5.5 多无人机能量补给方案对目标区域面积变化的可扩展性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读博士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（4）面向真空管高速列车的无线通信系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 常用缩略语 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 真空管道高速列车无线通信系统研究现状 |
| 1.2.1 真空管道高速列车通信需求 |
| 1.2.2 现有轨道交通车地无线接入 |
| 1.2.3 无线通信对高速列车移动性的支持 |
| 1.2.4 真空管道列车无线信道传播 |
| 1.3 主要工作与创新点 |
| 1.3.1 当前研究存在的难点与不足 |
| 1.3.2 创新点和章节安排 |
| 2 真空管道高速列车车-地无线通信业务需求分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 现有轨道交通车-地通信技术 |
| 2.3 真空管道高速列车综合承载业务需求分析 |
| 2.3.1 列车运行相关数据(安全类数据) |
| 2.3.2 乘客多媒体服务(非安全类数据) |
| 2.3.3 车-地无线通信需求 |
| 2.4 真空管道高速列车车-地无线通信面临的问题 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 真空管道高速列车车-地无线信道研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关工作综述 |
| 3.3 传播图理论与Lambertian散射模型 |
| 3.3.1 传播图理论 |
| 3.3.2 Lambertian散射模型 |
| 3.4 基于传播图的真空管高速飞行列车信道仿真 |
| 3.4.1 系统模型 |
| 3.4.2 系统模型信道冲激响应生成 |
| 3.5 基于传播图的真空管高速列车信道传播特性 |
| 3.5.1 时延扩展 |
| 3.5.2 K因子 |
| 3.5.3 多普勒特性 |
| 3.5.4 信道容量 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 真空管道高速列车车-地通信传输性能研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关研究综述 |
| 4.3 真空管高速列车车-地通信系统级仿真 |
| 4.3.1 系统级仿真流程 |
| 4.3.2 真空管道车-地通信系统模型 |
| 4.4 仿真结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 真空管高速列车车-地无线通信资源迁移研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关工作综述 |
| 5.3 高速铁路中的云无线接入 |
| 5.4 系统模型 |
| 5.5 问题分析和仿真 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）智慧标识网络中边缘计算服务的任务卸载和资源适配研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 新型网络技术及智慧标识网络研究现状 |
| 1.2.1 新型网络相关关键技术 |
| 1.2.2 智慧标识网络理论及其相关研究 |
| 1.3 边缘计算及其服务管控问题的相关研究 |
| 1.3.1 边缘计算技术概述 |
| 1.3.2 边缘计算中服务管控问题的相关研究 |
| 1.3.3 机器学习在边缘计算中的应用研究 |
| 1.4 研究内容和主要创新 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 复杂计算服务的服务分割和任务卸载研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 复杂服务分割和部分任务卸载的优化问题 |
| 2.2.1 系统架构 |
| 2.2.2 服务管控机制 |
| 2.2.3 问题建模和优化 |
| 2.3 复杂计算服务模型和协同分割卸载算法 |
| 2.3.1 基于DL方法的模型分析 |
| 2.3.2 终端复杂计算服务的模型构建 |
| 2.3.3 服务模型的数据流和计算负载分析 |
| 2.3.4 TP-CPO算法设计 |
| 2.4 仿真实验和结果分析 |
| 2.4.1 复杂计算服务仿真环境的建立 |
| 2.4.2 TP-CPO策略的性能评估 |
| 2.4.3 TP-CPO策略的扩展性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 流式计算服务的任务调度和功率控制研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 任务卸载调度和终端功率控制的优化问题 |
| 3.2.1 系统架构和管控机制 |
| 3.2.2 问题建模和优化 |
| 3.3 基于分层深度强化学习的自适应调度控制算法 |
| 3.3.1 深度强化学习方法简介 |
| 3.3.2 状态、动作及奖励函数设计 |
| 3.3.3 HDRL-ASC算法设计 |
| 3.4 仿真实验和结果分析 |
| 3.4.1 实验参数和环境变量的设置 |
| 3.4.2 HDRL-ASC算法性能分析 |
| 3.4.3 HDRL-ASC策略性能评估分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多终端竞争计算服务的卸载选择和资源编排研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 终端卸载选择和通信资源编排的优化问题 |
| 4.2.1 系统架构和管控机制 |
| 4.2.2 问题建模和优化 |
| 4.3 基于纵向联邦学习的灵活选择编排算法 |
| 4.3.1 L-FOO算法框架设计 |
| 4.3.2 VFL-FOO算法设计 |
| 4.4 仿真实验和结果分析 |
| 4.4.1 实验参数设置 |
| 4.4.2 VFL-FOO算法参数调优 |
| 4.4.3 VFL-FOO算法收敛性分析 |
| 4.4.4 VFL-FOO算法复杂度评估 |
| 4.4.5 VFL-FOO策略的综合计算效用评估 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 边缘汇聚计算服务的流量分类和资源适配研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 流量鲁棒分类和资源感知转发的优化问题 |
| 5.2.1 系统架构和管控架构 |
| 5.2.2 问题建模和优化 |
| 5.3 基于遗传进化算法的快速分类转发算法 |
| 5.3.1 RCF算法框架设计 |
| 5.3.2 GE-RCF快速分类转发算法 |
| 5.4 仿真实验和结果分析 |
| 5.4.1 仿真实验参数设置 |
| 5.4.2 GE-RCF策略评估 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 未来研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）中职《无线网络技术》校本课程开发实践研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究的意义 |
| 1.4 研究思路 |
| 1.5 研究内容 |
| 1.6 研究方法 |
| 2 校本课程的概述与基础理论 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 校本课程 |
| 2.1.2 校本课程开发 |
| 2.1.3 中职《无线网络技术》课 |
| 2.2 校本课程开发的基础理论 |
| 2.2.1 建构主义学习理论 |
| 2.2.2 人本主义理论 |
| 2.2.3 实用主义理论 |
| 2.2.4 混合式学习理论 |
| 3 无线网络技术校本课程开发基本环节 |
| 3.1 校本课程开发的需求分析 |
| 3.1.1 市场需求分析 |
| 3.1.2 中职学校需求分析 |
| 3.1.3 中职学生需求分析 |
| 3.1.4 教师访谈 |
| 3.1.5 专家访谈 |
| 3.2 《无线网络技术》校本课程标准的制定 |
| 3.2.1 课程定位 |
| 3.2.2 学习目标 |
| 3.2.3 学习内容 |
| 3.2.4 学习情境设计 |
| 3.3 无线网络技术课程教学大纲 |
| 4 无线网络技术校本课程的载体 |
| 4.1 校本教材的编写 |
| 4.1.1 校本教材的编写原则 |
| 4.1.2 校本教材的编写内容 |
| 4.2 校本课程数字化教学资源开发 |
| 4.2.1 网络课程资源平台的设计 |
| 4.2.2 课程内容数字化资源开发 |
| 5 《无线网络技术》校本课程的教学实施 |
| 5.1 校本课程的教学模式 |
| 5.2 校本课程教学活动实施 |
| 5.2.1 校本课程活动设计 |
| 5.2.2 校本课程教学活动过程 |
| 6 校本课程评价 |
| 6.1 课程评价概述和意义 |
| 6.1.1 课程评价概述 |
| 6.1.2 校本课程评价的意义 |
| 6.2 课程评价模式分析 |
| 6.2.1 主要的课程评价模式 |
| 6.2.2 CIPP评价模式分析 |
| 6.3 构建校本课程评价模型 |
| 6.3.1 校本课程多元评价模型的设计 |
| 6.3.2 .校本课程多元评价模型具体内容 |
| 6.4 校本课程评价实施与结果分析 |
| 6.4.1 校本课程开发过程的评价 |
| 6.4.2 校本课程实施过程的评价 |
| 6.4.3 校本课程实施后的评价 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 广州市黄埔职业技术学校网络技术课程建设企业调研表 |
| 附录2 企业访谈提纲 |
| 附录3 广州市黄埔职业技术学校学生学习情况调查问卷 |
| 附录4 学生课堂失落行为访谈提纲 |
| 附录5 教师访谈提纲 |
| 附录6 专家访谈提纲 |
| 附录7 《无线网络技术》课程教学大纲 |
| 附录8 《项目2 搭建无线个域网》教材内容 |
| 附录9 校本课程目标评价调研问卷 |
| 附录10 校本课程方案评价表 |
| 附录11 课堂教学评价表 |
| 附录12 学生自我评价调查问卷 |
| 附录13 学生对课程的评价 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集表 |
（8）基于无线传感网络的输电线路状态监测关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 输电线路状态监测研究现状 |
| 1.2.2 无线网络技术应用于输电线路状态监测系统研究现状 |
| 1.2.3 无线传感网络压缩算法研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 输电线路状态监测低延时异构网络架构研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 输电线路在线监测系统概述 |
| 2.3 监测网络架构设计 |
| 2.3.1 线性异构网络模型设计 |
| 2.3.2 线性网络模型时延分析 |
| 2.4 仿真结果与分析 |
| 2.5 结论 |
| 第三章 面向输电线路无线传感器网络的数据压缩算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 面向WSN数据压缩算法概述 |
| 3.3 面向WSN的压缩算法设计 |
| 3.3.1 小波压缩算法 |
| 3.3.2 邻域索引序列算法 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 小波相关压缩 |
| 3.4.2 小波相关邻域索引序列压缩 |
| 3.5 结论 |
| 第四章 面向山区输电线路的LoRa监测网络优化设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 监测系统方案设计 |
| 4.3 模型建立 |
| 4.3.1 路径损耗模型 |
| 4.3.2 网络分组模型 |
| 4.3.3 延时模型与能耗模型 |
| 4.3.4 多目标粒子群优化算法 |
| 4.4 仿真测试与分析 |
| 4.4.1 数据样本采集 |
| 4.4.2 模型验证与校正 |
| 4.4.3 工作模式选取 |
| 4.4.4 硬件测试 |
| 4.4.5 系统寿命计算 |
| 4.5 结论 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 在读期间发表的学术成果 |
| 致谢 |
（9）基于NB-IoT的公共建筑用电监控系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 公共建筑用电监控研究现状 |
| 1.2.2 NB-IoT技术研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 系统整体框架设计 |
| 2.1 系统整体方案设计 |
| 2.1.1 系统需求分析 |
| 2.1.2 设计方案 |
| 2.2 相关技术 |
| 2.2.1 无线通信技术 |
| 2.2.2 微控制器 |
| 2.2.3 管理端搭建技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 公共建筑用电监控系统硬件设计 |
| 3.1 系统硬件总体结构 |
| 3.2 系统硬件电路设计 |
| 3.2.1 用电监测电路设计 |
| 3.2.2 无线通信电路设计 |
| 3.2.3 显示电路设计 |
| 3.2.4 用电开关电路设计 |
| 3.2.5 控制电路设计 |
| 3.2.6 电源电路设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 无线监控网络软件设计 |
| 4.1 软件整体工作流程 |
| 4.2 无线监控网络程序设计 |
| 4.2.1 用电监测程序设计 |
| 4.2.2 显示程序设计 |
| 4.2.3 无线通信程序设计 |
| 4.2.4 用电控制程序设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 用电管理平台设计 |
| 5.1 用电管理平台整体框架 |
| 5.2 用电管理平台实现 |
| 5.2.1 数据库设计 |
| 5.2.2 功能模块设计 |
| 5.2.3 云平台对接 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 公共建筑用电监控系统测试 |
| 6.1 无线监控网络测试 |
| 6.1.1 用电监测功能测试 |
| 6.1.2 云平台测试 |
| 6.2 用电管理平台测试 |
| 6.2.1 实时用电数据显示测试 |
| 6.2.2 历史用电数据查看测试 |
| 6.2.3 阈值设定与用电控制功能测试 |
| 6.2.4 节点管理功能测试 |
| 6.2.5 系统管理功能测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）铁路GSM-R场强覆盖的预测与调整方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 GSM-R研究现状 |
| 1.2.2 GSM-R传播模型国内外研究现状 |
| 1.2.3 预测相关的研究现状描述 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 电波传播特性、传播模型及GSM-R系统 |
| 2.1 无线通信电波传播特性 |
| 2.2 无线通信传播模型分类 |
| 2.3 铁路环境下常见的传播模型 |
| 2.3.1 自由空间传播模型 |
| 2.3.2 Okumura模型及Hata模型 |
| 2.3.3 小尺度衰落模型 |
| 2.4 GSM-R系统 |
| 2.5 高速铁路中无线移动通信的特点 |
| 2.5.1 快速切换 |
| 2.5.2 无线覆盖 |
| 2.5.3 高消耗 |
| 2.5.4 无线信道特征 |
| 2.6 GSM-R应用场景的划分 |
| 2.6.1 路基区段 |
| 2.6.2 桥梁区段 |
| 2.6.3 隧道区段 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 基于GA-BP和CS-SVR的传播模型研究 |
| 3.1 基于GA-BP算法的传播模型研究 |
| 3.1.1 BP神经网络算法 |
| 3.1.2 遗传算法 |
| 3.1.3 基于GA-BP算法的GSM-R场强预测模型的构建 |
| 3.2 基于CS-SVR算法的传播模型研究 |
| 3.2.1 支持向量回归(SVR) |
| 3.2.2 布谷鸟搜索(CS) |
| 3.2.3 基于CS-SVR算法的GSM-R场强预测模型的构建 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 传播模型在GSM-R应用场景的分析 |
| 4.1 模型评价体系 |
| 4.2 不同模型的结果分析 |
| 4.2.1 隧道场景 |
| 4.2.2 桥梁场景 |
| 4.2.3 路基场景 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 基于3D场景下的GSM-R无线通信网络覆盖优化系统 |
| 5.1 3D场景的搭建 |
| 5.1.1 BIM技术 |
| 5.1.2 GIS技术 |
| 5.1.3 BIM模型+GIS平台的融合 |
| 5.2 GSM-R无线覆盖优化系统 |
| 5.2.1 系统介绍 |
| 5.2.2 GSM-R无线网络优化 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 附录 |
四、无线网络技术与设备浅谈（论文参考文献）
- [1]医院无线网络安全问题及解决方案[J]. 韩雪峰,王静岩. 中国医学教育技术, 2022(01)
- [2]面向物联网设备的无人机辅助能量补给技术研究[D]. 吴鹏飞. 南京邮电大学, 2020
- [3]基于混合特征指纹的无线设备身份识别方法[J]. 宋宇波,陈冰,郑天宇,陈宏远,陈立全,胡爱群. 计算机研究与发展, 2021(11)
- [4]面向真空管高速列车的无线通信系统关键技术研究[D]. 韩柏涛. 北京交通大学, 2021(02)
- [5]智慧标识网络中边缘计算服务的任务卸载和资源适配研究[D]. 李雪靖. 北京交通大学, 2021
- [6]中职《无线网络技术》校本课程开发实践研究[D]. 刘燕娜. 广东技术师范大学, 2021(02)
- [7]基于多维射频指纹的无线设备身份识别研究[D]. 韩晓艺. 北京交通大学, 2021
- [8]基于无线传感网络的输电线路状态监测关键技术研究[D]. 左鹏奇. 华东交通大学, 2021(01)
- [9]基于NB-IoT的公共建筑用电监控系统设计与实现[D]. 田雨晴. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [10]铁路GSM-R场强覆盖的预测与调整方法的研究[D]. 靳翔. 兰州交通大学, 2021(02)