一种最大化吞吐量增益的D2D通信资源分配算法

D2D（Device-to-Device，D2D）通信是指蜂窝网络中的终端直接通信而无需经过基站，这种通信方式可降低传输时延、提升传输速率，并能增加小区可承载的用户数量，是未来移动蜂窝网络实现高速率、近距离通信的重要方式。在多用户广播[21、视频分发[3]、小区流量卸载[4]、机器对机器（MachinetoMachine，M2M）[5]等应用场景将发挥重要作用。

2021-12-08
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基于MIMO OTA的多天线设备网络层性能测试

通常采用OTA测试的方法，从设备整机的发射功率和接收灵敏度两个方面考察天线性能。但对于多天线设备，其性能同时取决于收发天线、基带芯片算法与外部信道环境，传统的OTA测试方法已无法适用。必须在实验室环境中使用空口测试方法模拟出目标信道环境，使多天线设备性能评估变得真正地可控制、可重复，这被称为MIMOOTA测试技术，由于涉及到电波传播、信道建模、数字信号处理及电磁场与微波等理论，其实现的复杂性和专业性大大增加。

2021-12-08
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移动智能终端指纹识别率和识别处理时延测试方法

指纹识别技术是生物特征身份识别技术中应用最为广泛的技术之一。具有现代意义的指纹识别技术发端于19世纪末Galton等人的研究”，随后开始应用并普及于刑事侦破领域。随后，指纹识别技术逐渐成熟并被应用到门禁、考勤系统等商用领域。近几年，随着电子信息和移动互联网的快速发展，指纹识别模块已经成为移动智能终端的标配，主要用于完成解锁、移动支付和文件夹加密等[2]

2021-12-08
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“互联网3.0时代盛宴“系列报告之一-互联网3.0的时代颠覆，物联网的流量重塑

本篇报告的开始，首先要厘清一个概念，即如何定义“互联网 3.0”？回顾互联网的发展史，互联网 1.0 时代以 PC 互联网为代表，其核心在于内容，海量信息实现互联共享，但互联网用户被动接受服务商生产的内容；互联网 2.0 时代以移动互联网为代表，核心在于连接人与人之间的关系，互联互通达到更高层次，去中心化使得用户可以自己生产内容。时至今日，不少人认为基于大数据的智能化网络服务已将互联网带入 3.0 时代；但也有投资者认为互联网 3.0 不过是炒作的噱头。在我们看来，互联网 3.0 将不再局限于人与人之间的连接，而是扩大为“万物互联”，在此基础上生成更大规模的数据、获取更强大的人工智能，进而推动社会生产力的跃升。

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LTED2D频偏估计算法及其仿真分析

以LTE D2D为应用场景，提出了一种先估计小数倍频偏、后估计整数倍频偏的估计算法，小数倍频偏估计算法利用D2D同步信号的特殊结构和周期性，优化了估计精度；整数倍频偏的频率估计范围可以按需调整，解决了LTE D2D系统需要估计大频率偏差的问题。给出了算法在AWGN/EVA信道模型下的性能仿真和分析，仿真显示在特定参数配置下所提算法引入的性能损失（相较于0频偏的理想情形）小于1 dB。

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拥抱人工智能和物联网，开启变革新时代

。回顾过去200多年来工业的发展，其最大的推手是技术的进步。从1784年瓦特发明蒸汽机为标志的第一次工业革命，到19世纪末电力的使用为标志的第二次工业革命，到1969年第一台可编程计算机的诞生为标志的第3次工业革命，再到2013年德国提出以信息物理系统（CPS）为标志的第四次工业革命（工业4.0），每一次工业革命都发端于新技术的运用，并推动了工业生产方式的变化。

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分场景5G辅载波门限策略研究及实践

在NSA组网下，为提升5G边缘用户的感知速率，开展研究NSA组网架构下辅载波添加门限（B1）与辅载波删除门限（A2）的合理设置，依据现网测试数据和NR覆盖电平的基本要求，同时结合集中开站流程特点，划分为覆盖场景和干扰场景，分别对不同场景的参数设置进行了分析，得出NSA辅载波门限集中开站场景化策略，从而在网络开站源头进行提前优化，为后续在5G全面部署应用下提高优化效率。

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智能制造：产业物联网助力制造企业砥砺前行

工业X.0和以往工业革命最大的不同是数据驱动。人、产品、系统、资产和机器之间建立了实时的、端到端的、多向的通讯和数据共享；每个产品和生产流程都可以自主监控，感知了解周边环境，并通过与客户和环境的不断交互自我学习，从而创造出越来越有价值的用户体验；企业也能实时的了解客户的个性化需求，并及时做出反应。这种基于数据的智能化给制造业带来的变化不仅是生产效率的提升，还会在传统的产品之外衍生出新的产品和服务模式，开辟全新的增长空间，制造业的运营模式和竞争力会被重新定义。

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