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计算机视觉与感知在智慧安防中的应用

计算机视觉是使用计算机,模仿人类视觉系统的科学,让计算机拥有类似人类提取、理解、处理、分析图像以及图像序列的能力,根据解决方案的不同,计算机视觉可以分为计算机成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类,也是人工智能应用最早、技术体系成熟的AI细分领域之一。

  • 2021-12-13
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面向5G C-RAN组网的机房配置标准与模型

当前5G网络建设成本高,投资压力大,基站建设进度受铁塔公司制约;基站机房电费、租赁、服务费用逐年上升,运营维护压力大。面向未来5G建设,通过C-RAN组网,实现BBU集中化部署,可促进降本增效,实现低成本建网。首先分析了C-RAN区所处的网络位置,其次从BBU框多基站/多载波配置能力、单机柜装机空间等维度,阐述了C-RAN机房配置标准,最后以某省C-RAN规划为例,得出C-RAN机房配置模型,并对C-RAN机房的选择提出了建议。

  • 2021-12-13
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基于SPN的专线业务承载方案

5G时代,垂直行业专线业务是一片尚待开发的蓝海,是未来运营商利润来源的新引擎,但现网PTN只能提供业务间的软隔离,无法满足uRLLC场景的业务承载需求。首先描述了现有承载技术难以满足低时延、高可靠业务需求的现状,然后分别对普通分组、确定性分组,以及Sub-5G三种承载方案进行了对比,在时延抖动、带宽灵活性、业务数量、标准成熟度等方面进行了分析,最后得出结论:切片技术能够为专线业务提供质量保障,其中TSN技术可以作为切片内软隔离的技术使用。

  • 2021-12-13
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基于多维度数据的5G站址选择评估体系

目前,工信部已正式向各运营商发布5G频率使用许可,中国移动已获得批复的频段是2?515?MHz—2?675 MHz以及4?800?MHz—4?900?MHz。其中2?575?MHz—2?635?MHz频段为中国移动现有的TD-LTE(4G)使用频段。中国移动经过近7年的建设,4G网络站址日趋完善,在5G网络首先覆盖的城区,网络结构复杂,如何通过有效的方法进行判断,在现有站址中找出最佳站址,是5G网络规划中面临的一项重要任务。

  • 2021-12-13
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基于深度学习的多用户Massive MIMO预编码方法

在下行链路传输场景中,发射机处的功率分配和波束赋形设计至关重要。考虑一个多用户Massive MIMO系统中总功率约束下最大化加权和速率问题,经典的WMMSE算法可以获取次优解,但计算复杂度过高。为了降低计算复杂度,提出了一种基于深度学习的快速波束赋形设计方法,该方法可以离线训练深度神经网络,利用训练后的神经网络求解最优波束赋形解,只需要简单的线性和非线性操作即可完成。实验结果显示,该方法可以逼近WMMSE算法精度的90%以上,同时计算复杂度和时延也大大降低。

  • 2021-12-13
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高铁5GNR参数配置方法

首先分析了对于高铁覆盖,在不同速度和频率条件下的最大多普勒频移,然后给出了不同频段的子载波间隔配置原则和配置a建议,建议在1.8?GHz频段和2.1 GHz频段,子载波间隔配置为15?kHz,在2.6?GHz频段和3.5?GHz频段,子载波间隔配置为30?kHz,最后给出了PRACH和DM-RS的配置原则和配置建议,建议长序列的PRACH子载波间隔优先配置为5?kHz,根据最大多普勒频移的不同,长序列的PRACH配置为非限制集、限制集A和限制集B;根据最大多普勒频移的不同,DM-RS数量配置为1个、2个、3个或4个。

  • 2021-12-13
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VoLTE业务调度策略优化及实践

数据业务和VoLTE语音业务的QoS及用户感知存在差异,数据业务对于切换、掉话更敏感,VoLTE对于时延、抖动更敏感,在调度策略上也存在差异。VoLTE业务在上行调度时,其使用的编码、LTE网络协议栈各层的功能参数以及对数据包的传送方式等,对LTE网络空口容量、VoLTE用户业务质量影响较大。由于LTE无线接入网使用的共享通道的方式,导致语音业务与数据传输竞争有限资源的现象。为确保语音用户感知,需要保证VoLTE语音业务在上行方向可以得到优先调度,并且最优的频率资源优先调度VoLTE业务使用,降低干扰影响,实现数据业务和Volte语音分层,从而提升用户感知。

  • 2021-12-13
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5G大规模天线基站下的多用户性能测试技术

在当前5G系统全球商用化的时代,针对基站大规模天线下的多用户技术,对基站和终端进行性能测试是实现产品升级迭代的重要环节。首先,介绍5G多用户技术的主要特点并说明了多用户性能测试的意义。其次,为了实现不同信道环境的大规模天线基站下的多用户性能测试,给出多用户无线信道建模技术。最后,通过对建立的信道模型进行实现,给出了大规模天线多用户性能测试的主要技术方案和测试建议。

  • 2021-12-13
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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2025中国人工智能学会系列白皮书?棋盘上的人工智能(219页)

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