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5G关键技术MassiveMIMO深度解读

在第四代移动通信网络(4G)的部署方兴未艾之时,第五代移动通信网络(5G)的研究开发已在全球开启大幕。移动互联网和物联网领域的蓬勃发展有力推动了工业界和学术界对未来5G网络的研发工作。随着移动互联网领域的高速发展,各种智能终端以及各类新业务新应用的出现将导致移动数据流量呈现爆炸式增长,预计2020年全球移动数据流量将会比2010年增长1000倍[1-2]。除数据流量的急速上升外,物联网行业的快速发展也将使移动通信的服务范围从目前人与人之间的通信进一步扩展到人与物、物与物之间的通信,随之而来的是网络中海量设备的同时在线链接,预计2020年联网的智能终端数目将达到数百亿甚至数千亿。面对2020年及未来如此庞大的数据流量及其他应用需求,当前的4G网络技术显然无法给予满足。因此,加快5G技术研发和标准制定的步伐已成为国际主流共识。

  • 2021-12-20
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5G通信产业链解析

5G通信行业产业链条主要包括五个重要环节:网络规划设计(前期技术研究及网络建设规划)、无线主设备(核心网、基站天线、射频器件、光器件/光模块、小基站等,无线配套、网络覆盖与优化环节开始布局)、传输设备(无线设备后需要有线传输链接,紧跟其后的包括光纤光缆、系统集成、IT 支持、增值服务等)、终端设备(芯片及终端配套)、运营商。此外还有PCB/CCL 产业链(用于基站射频、基带处理单元、IDC 和核心网路由器等)、介质波导滤波器(基站射频)。

  • 2021-12-20
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什么是5G网络切片

在5G时代,移动网络服务的对象也不再是单纯的移动手机,而是各种类型的设备,比如移动手机、平板、固定传感器、车辆等等。应用场景也多样化,比如移动宽带、大规模互联网、任务关键型互联网等等。需要满足的要求也多样化,比如移动性、安全性、时延性、可靠性等等。这就为网络切片提供了用武之地,通过网络切片技术在一个独立的物理网络上切分出多个逻辑网络,从而避免了为每一个服务建设一个专用的物理网络,这是非常节省成本的!上图描述的根据不同群体不同需求划分网络切片,是不是很容易理解网络切片的价值了!从切片的角度讲,可以将传统的EPC当成是一个服务所有可支持的移动装置的大切片,但是前面已经提到过,使用一个统一的网络架构来同时满足所有的服务请求是不高效也不容易实现的,因此未来的网络必须通过网络切片技术从“one size fits all”向“one size per service”过渡。

  • 2021-12-20
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国内5G工程建设面临的6大挑战

5G 部署初期基于 eMBB 业务需求进行网络部署,满足公众宽度数据业务需求。后期大规模机器通信 mMTC 及超高可靠与低延迟通信URLLC 将主要面向垂直行业、工业控制、城市基础设施等领域,网络部署区域、业务感知需求都差异甚大,可能需要进行大的网络调整或新的载波。

  • 2021-12-20
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5G电联共建共享边界策略研究

收到基于业务的事件 A4 测量报告后, ENodeBAlgoSwitch. HoAlgoSwitch 中的子开关“ServiceBasedMultiFreqHoSwitch” 打开, 对于不具备载波聚合能力的 UE, eNodeB 会综合考虑小区负载状态、 带宽因素, 优先选择频点优先级高且带宽大的轻载小区作为目 标小区。

  • 2021-12-20
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基于区块链技术的学术期刊出版优化创新

基于区块链技术的学术期刊出版优化创新情况

  • 2021-12-20
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基于区块链技术的中小物流企业多源征信追溯系统

基于区块链技术的中小物流企业多源征信追溯系统

  • 2021-12-20
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区块链技术在商业银行传统业务创新中的应用

区块链技术在商业银行传统业务创新中的应用

  • 2021-12-20
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中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出,“新一代智能终端”是基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验为特征,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来,以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

第一条(立法依据)为了促进人工智能发展,规范人工智能的研发、提供和使用活动,维护国家主权、安全与发展利益,保护个人、组织的合法权益,根据宪法,制定本法。 第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用 活动及其监管,适用本法。

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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