2025年通信网络技术考试卷及答案

2025年通信网络技术考试卷及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.6G网络中，面向全息通信的典型峰值速率要求为（）A.10GbpsB.100GbpsC.1TbpsD.10Tbps2.基于AI大模型的通信网络智能运维中，以下哪项不属于模型训练的核心数据来源？（）A.基站历史信令日志B.用户行为轨迹数据C.卫星气象预测数据D.传输链路误码率统计3.低轨卫星通信系统（LEO）的轨道高度通常为（）A.200-500公里B.500-2000公里C.2000-10000公里D.35786公里4.5G-Advanced网络中，支持“通感一体”的关键技术是（）A.大规模MIMOB.超宽带信号设计C.非正交多址（NOMA）D.动态频谱共享（DSS）5.网络切片管理架构中，负责跨切片资源协调的功能实体是（）A.切片选择功能（SSF）B.网络切片编排器（NSO）C.用户面功能（UPF）D.会话管理功能（SMF）6.算网融合场景下，衡量“算力-网络”协同效率的核心指标是（）A.端到端时延B.每比特算力消耗C.带宽利用率D.误码率7.面向工业互联网的TSN（时间敏感网络）与5G融合时，关键需求是（）A.支持百Gbps级大带宽B.实现微秒级同步精度C.兼容异厂商设备协议D.降低终端发射功率8.卫星互联网中，解决“星地切换”丢包问题的主要技术是（）A.星间激光链路B.双连接（DualConnectivity）C.动态波束赋形D.边缘计算缓存9.6G“空天地海一体化”网络中，水下通信主要依赖（）A.毫米波B.可见光C.声波D.太赫兹波10.基于AI的信道预测技术中，用于处理时变信道非平稳特性的典型模型是（）A.卷积神经网络（CNN）B.循环神经网络（RNN）C.TransformerD.提供对抗网络（GAN）二、填空题（每空2分，共20分）1.6G网络的典型应用场景包括全息通信、（）、智能交互、空天地海一体化连接等。2.5G-Advanced引入的“智能超表面（RIS）”技术，通过（）调控电磁波传播路径，提升覆盖和容量。3.低轨卫星通信系统的主要优势是（）和低传输时延（约10-50ms）。4.网络切片的隔离性主要通过（）隔离、控制面隔离和管理面隔离实现。5.算网融合的核心是实现（）与网络资源的统一编排和动态调度。6.工业互联网中，TSN与5G融合需要解决（）同步、确定性转发和端到端QoS保障问题。7.卫星互联网的“星间链路”采用（）或Ka频段，实现卫星间直接通信。8.6G潜在关键技术包括太赫兹通信、（）、AI原生网络、通感算一体化等。9.面向车联网的V2X通信中，5G-Advanced通过（）技术支持超可靠低时延（uRLLC）需求。10.基于AI的网络故障预测模型需结合（）数据（如设备温度、电压）和业务数据（如流量、丢包率）进行训练。三、简答题（每题8分，共40分）1.简述6G网络与5G网络的核心差异。2.列举AI在通信网络中的3类典型应用场景，并说明其技术价值。3.分析低轨卫星通信与地面5G网络融合的主要挑战。4.说明网络切片的关键技术及其在工业互联网中的应用价值。5.阐述算网融合对传统通信网络架构的影响。四、综合题（每题10分，共20分）1.假设某智能工厂需部署6G网络，要求支持AR远程运维（时延<10ms）、10万+传感器连接（速率1Mbps）、AGV小车高精度定位（误差<10cm）。请设计网络方案，需包含关键技术选择、资源分配策略及QoS保障机制。2.某偏远地区发生地震，地面通信基站损毁，需利用卫星互联网构建应急通信系统。请说明系统架构设计要点，包括卫星类型选择、终端设备要求、与地面临时网络的互操作方式。答案及解析一、单项选择题1.C解析：6G需支持全息通信、元宇宙等沉浸式交互场景，典型峰值速率达1Tbps，远超5G的10Gbps。2.C解析：卫星气象数据属于外部环境数据，非通信网络自身运维的核心数据来源（信令、用户行为、链路质量是关键）。3.B解析：低轨卫星轨道高度通常为500-2000公里（中轨MEO为2000-35786公里，同步轨道GEO为35786公里）。4.B解析：通感一体需超宽带信号实现高精度感知（如目标定位），与通信共享频谱资源。5.B解析：网络切片编排器（NSO）负责跨切片的资源协调和全局优化，SSF仅负责切片选择。6.B解析：算网融合关注“算力-网络”协同效率，每比特算力消耗（如焦耳/比特）是核心指标，而非单一的时延或带宽。7.B解析：TSN要求微秒级同步（如IEEE1588v2），与5G融合需通过时间敏感编码和同步校准技术实现。8.B解析：星地切换时采用双连接（同时连接当前卫星和下一颗卫星），减少切换丢包。9.C解析：水下电磁波衰减严重，声波是主要通信载体（如水声通信）。10.C解析：Transformer的自注意力机制能捕捉时变信道的长程依赖，优于RNN的短期记忆特性。二、填空题1.元宇宙交互（或“数字孪生”）2.可编程表面（或“被动反射阵列”）3.全球覆盖无盲区（或“广域覆盖”）4.用户面（或“数据面”）5.算力资源（或“计算资源”）6.时间（或“时钟”）7.激光（或“光学”）8.轨道角动量（OAM）通信（或“智能超表面”）9.增强型超可靠低时延（eURLLC）10.设备状态（或“物理层”）三、简答题1.核心差异包括：（1）速率与连接数：6G峰值速率达1Tbps（5G为10Gbps），连接密度超1000万/平方公里（5G为100万）；（2）场景扩展：5G以地面为主，6G覆盖空天地海全维度；（3）AI融合：6G为“AI原生网络”，AI深度嵌入协议栈（5G为辅助优化）；（4）新频段：6G引入太赫兹（0.1-10THz）、可见光等新频谱（5G以Sub-6GHz和毫米波为主）；（5）通感算一体：6G集成通信、感知、计算功能（5G以通信为主）。2.典型应用场景及价值：（1）智能运维：通过AI大模型分析网络日志，实现故障预测（如提前2小时预警基站故障），降低运维成本30%以上；（2）动态资源调度：基于用户行为预测（如晚8点某商圈流量激增），AI自动调整基站功率和带宽分配，提升频谱利用率20%；（3）信道建模：利用深度学习替代传统统计模型，更精准预测时变信道（如高铁场景下信道估计误差降低50%），提升通信可靠性。3.主要挑战：（1）频率协调：卫星与地面系统（如5G毫米波）共享频谱时，需解决同频干扰（如卫星下行与地面基站上行的互扰）；（2）切换延迟：低轨卫星高速移动（约7.8km/s），星地切换周期短（约10分钟），传统移动性管理（如5G的HO流程）无法满足低时延要求；（3）终端复杂度：需支持“空-地”双模通信（同时连接卫星和地面基站），增加终端芯片设计难度（如多频多模射频模块）；（4）同步精度：卫星与地面基站的时钟同步需达到微秒级（如满足TSN时间敏感业务需求），传统GNSS授时精度（约100ns）需进一步优化。4.关键技术：（1）切片标识与隔离：通过NSSAI（网络切片选择辅助信息）标识切片，利用VLAN、VXLAN或5GQoS流实现用户面隔离；（2）动态编排：基于SDN/NFV技术，根据业务需求（如工厂产线切换）实时调整切片资源（如带宽、算力）；（3）跨域协同：支持跨运营商、跨地域的切片互联（如跨国工厂的端到端切片）。工业互联网应用价值：为高可靠控制（如机械臂协同）分配专用切片（时延<5ms，丢包率<1e-5），为传感器采集（如温湿度监测）分配大连接切片（支持10万+设备），避免不同业务间的干扰，保障生产连续性。5.影响包括：（1）架构分层解耦：传统“网络层+应用层”变为“算网资源层+智能编排层+业务层”，算力、存储、网络资源统一池化；（2）路由策略升级：引入“算力感知路由”，根据目标节点算力负载（如边缘云CPU利用率）选择最优路径（而非仅基于时延）；（3）资源弹性分配：通过AI预测业务需求（如夜间视频监控流量低），动态将空闲网络带宽转换为算力资源（如分配给AI训练任务）；（4）运维模式变革：从“网络运维”转向“算网运维”，需同时管理服务器性能（如GPU利用率）、传输时延和存储I/O速率，运维工具需集成算力监控模块（如Prometheus+Grafana扩展）。四、综合题1.方案设计：（1）关键技术选择：①采用6G超可靠低时延通信（uRLLC）技术（如短帧传输、重复编码）保障AR运维时延<10ms；②部署大规模连接（mMTC）切片，支持10万+传感器（采用窄带物联网NBIoT优化，降低终端功耗）；③融合通感一体技术（如超宽带信号）实现AGV定位（误差<10cm），利用智能超表面（RIS）增强工厂遮挡区域的信号覆盖。（2）资源分配策略：①为AR运维分配专用切片（带宽200Mbps，优先级最高），预留50%的基站算力用于实时AR渲染；②传感器切片采用时分复用（TDMA），每个传感器分配1ms时隙，共享剩余30%带宽；③AGV定位使用独立频谱（如6GHz），避免与通信业务干扰。（3）QoS保障机制：①基于AI预测AR业务高峰（如上午9-11点），提前向核心网申请额外带宽；②部署边缘计算节点（MEC），将AR渲染任务下沉至工厂本地，减少回传时延；③对传感器数据设置优先级标记（如QFI=5），丢包时优先重传关键设备（如温度传感器）数据。2.应急通信系统设计：（1）卫星类型选择：采用低轨卫星（LEO）+中轨卫星（MEO）混合星座，LEO提供低时延（<50ms）覆盖，MEO补充广域覆盖（避免LEO星座在极区覆盖gaps）。（2）终端设备要求：①多模终端：支持卫星通信（L/Ka频段）与地面临时网络（如Mesh自组网）；②便携性：采用小型化天线（如相控阵），支持快速部署（10分钟内开机）；③抗干扰：内置自适应滤波算法，抑制地震后电磁环境中的噪声。（3）与地面临时