CrossCheck: Input Validation for WAN Control Systems
本文介绍了 CrossCheck 系统，该系统通过在广域网中部署影子验证机制，能够准确检测并预警由 SDN 控制基础设施缺陷导致的错误输入，从而在保持零误报率的同时有效防止网络中断。
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104 篇论文
A Dual-AoI-based Approach for Optimal Transmission Scheduling in Wireless Monitoring Systems with Random Data Arrivals
本文针对无线监测系统中数据随机到达和信道不可靠导致的本地与中心年龄信息（AoI）异步演化问题，提出了一种基于双 AoI 模型的马尔可夫决策过程调度方案，推导出了具有信道状态依赖阈值结构的低复杂度最优策略并证明了其稳定性，仿真结果表明该策略优于现有方法。
Open-Source Based and ETSI Compliant Cooperative, Connected, and Automated Mini-Cars
该论文提出了一种基于开源软件（ROS2 和 OScar）且符合 ETSI 标准的 1:10 比例微型车平台，旨在通过低成本方案解决从仿真到实地测试的过渡难题，并成功验证了其在交叉路口碰撞预警（ICW）等合作智能交通系统应用中的可行性。
Feasibility of satellite-augmented global quantum repeater networks
该论文通过结合卫星 - 地面链路的物理模型与量子中继器的解析资源估算框架，首次定量论证了利用低轨卫星星座配合中性原子或氮/硅空位量子中继器，能够克服距离限制并实现覆盖全球（最远 2 万公里）的高保真度纠缠分发网络，同时指出了当前空间与量子硬件技术面临的主要瓶颈。
SliceFed: Federated Constrained Multi-Agent DRL for Dynamic Spectrum Slicing in 6G
本文提出了名为 SliceFed 的新型联邦约束多智能体深度强化学习框架，通过将动态频谱切片建模为约束马尔可夫决策过程并结合拉格朗日原始 - 对偶方法与近端策略优化算法，在保护数据隐私的同时实现了 6G 网络中高效且满足严格低时延可靠性要求的资源分配。
Deep Learning Network-Temporal Models For Traffic Prediction
本文针对现有模型在多元时间序列预测中的局限性，提出了结合网络拓扑与时间模式的自定义图注意力网络（GAT）及微调多模态大语言模型（LLM），并通过真实网络数据集验证了 LLM 模型在整体预测性能上的优越性以及 GAT 模型在降低预测方差方面的优势。
Performance Analysis of IEEE 802.11p Preamble Insertion in C-V2X Sidelink Signals for Co-Channel Coexistence
本文通过分析与仿真，提出并验证了一种在 LTE-V2X 侧行链路信号中插入 IEEE 802.11p 前导码的协同共存方案，该方案无需修改 802.11p 协议栈且仅需对 LTE-V2X 进行微调，能有效缓解 802.11p 与 LTE-V2X 在共信道环境下的相互干扰，并在结合拥塞控制机制后显著提升了高负载场景下的系统性能。
Multi-Channel Operation for the Release 2 of ETSI Cooperative Intelligent Transport Systems
本文全面综述了欧洲电信标准协会（ETSI）为应对智能交通系统数据流量增长而制定的 Release 2 多信道操作（MCO）新规范，详细阐述了其扩展的体系架构与协议栈实体，并通过应用实例与开放问题分析，为理解该标准及探索未来研究方向提供了基础。
Wall-Street: An Intelligent Vehicular Surface for Reliable mmWave Handover
该论文提出并验证了一种名为 Wall-Street 的车载智能表面系统，它通过引导室外毫米波信号入车、实现无中断邻区搜索及无缝切换机制，显著提升了高速移动场景下车内用户的毫米波连接可靠性，使吞吐量提升高达 78% 且延迟降低 34%。
Handover Delay Minimization in Non-Terrestrial Networks: Impact of Open RAN Functional Splits
本文研究了开放无线接入网（O-RAN）功能拆分对非地面网络中切换延迟及有效服务时间的影响，通过仿真发现将 gNB 部署在卫星上能实现约 95.4% 的最高可用性，而 Split 7.2x 方案因切换延迟较高导致可用性最低。
MEC Task Offloading in AIoT: A User-Centric DRL Model Splitting Inference Scheme
本文提出了一种基于用户中心深度强化学习的模型拆分推理方案（UCMS_MADDPG），通过联合优化资源分配、服务器选择与任务卸载，并引入用户预决策协调及基于奖励 - 误差权衡的优先采样机制，有效解决了动态 MEC 环境下 AIoT 多用户任务卸载中的资源受限与决策复杂问题，显著降低了任务执行延迟与能耗。
How segmented is my network?
该论文提出了一种基于统计原理的“网络分割度”标量指标及其归一化估计器，通过置信区间量化网络策略对节点间通信的限制程度，并验证了仅需少量随机采样即可在独立于网络规模的情况下准确评估分割效果，从而为基线追踪、零信任评估及并购整合等场景提供了实用的度量工具。
When Scaling Fails: Network and Fabric Effects on Distributed GPU Training Performance
本文通过实证研究揭示了网络拓扑、拥塞动态及 GPU 局部性等因素如何导致分布式 GPU 训练在实际扩展中遭遇性能收益递减和不稳定，并指出这些常被误诊为框架或模型问题的底层系统效应，进而提出了相应的诊断原则以提升大规模训练的可预测性。
Data-Driven Optimization of Multi-Generational Cellular Networks: A Performance Classification Framework for Strategic Infrastructure Management
本文基于 OpenCelliD 数据集，通过地理、时空及性能分析，揭示了多代移动通信网络中遗留基础设施的持续存在与资源利用不均问题，并提出了一套性能分类框架，旨在为移动网络运营商提供数据驱动的决策支持，以优化资源配置、指导 4G 升级并弥合数字鸿沟。
Arterial Network Traffic State Prediction with Connected Vehicle Data: An Abnormality-Aware Spatiotemporal Network
本文提出了一种基于网联车辆数据的城市主干道交通状态预测框架，通过两阶段交通状态提取方法和采用双专家架构的异常感知时空图卷积网络（AASTGCN），有效解决了大规模路网中实时交通状态估计及正常与异常交通流混合预测的难题。
Auction-Based RIS Allocation With DRL: Controlling the Cost-Performance Trade-Off
本文提出了一种结合深度强化学习的拍卖机制，用于在多小区网络中动态分配可重构智能表面（RIS），通过智能体学习优化出价策略并引入可调参数，实现了网络性能与成本之间的灵活权衡。
Periodic Scheduling of Grouped Time-Triggered Signals on a Single Resource
本文研究了在单资源上对时间触发信号进行分组并生成周期性调度表的根本问题，旨在通过优化信号分组策略来减少元数据开销并提高通信资源利用率。
Energy Efficiency Testing and Modeling of a Commercial O-RAN System
本文基于 ORCID 实验室与 WINLAB 的联合测试，利用真实商用 O-RAN 部署环境，通过全面的功耗与性能测量，对商用 O-RAN 系统进行了详细的能效特征分析与建模，旨在填补公开量化数据的空白并支持运营商实现数据驱动的能源优化。
Towards Green Connectivity: An AI-Driven Mesh Architecture for Sustainable and Scalable Wireless Networks
该论文提出了一种基于人工智能的网状网络架构，通过近距低功率节点部署、空间频率复用及基于 LSTM 的流量预测技术，显著提升了无线网络的能源效率与容量，并实现了在朝觐等高密度场景下的零柴油依赖与绿色可持续发展。
vLLM Semantic Router: Signal Driven Decision Routing for Mixture-of-Modality Models
本文介绍了 vLLM 语义路由器，这是一种基于信号驱动的决策路由框架，通过组合从启发式特征到神经分类器的异构信号来动态选择混合模态模型，从而在单一架构下灵活支持多场景部署并满足成本、隐私及安全等差异化策略需求。