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光缆在线监测系统研究

光纤通信具有容量大、传输距离远、抗干扰能力强、保密性好等诸多优点,加上光缆可与油气管道“同沟同缆”建设,很大程度上节省了光缆线路的铺设费用,因此,光纤通信已逐步成为当前油气管道通信建设的主要方式。然而,油气管道多处于偏远地区,深埋于地下,地震、洪水、泥石流、地质沉降等自然因素,以及基建施工、农业耕作等人为因素,都易造成同沟光缆的损坏,进而引起通信故障。如何快速、精准定位光缆故障点,如何建设与石油行业相适应的精确化、自动化、智能化的光缆监测系统,提高光缆运维效率,降低光缆的维护成本,是石油行业在光纤通信领域亟须解决的课题。

  • 2021-12-10
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4G和5G频谱共享技术

目前4G向5G重耕过程中存在频谱利用不平衡的问题,可采用动态频谱共享的技术解决。基于对现有频谱共享方案的原理分析,通过理论测算和实验室测试结合的方法研究终端和基站各功能特性对于终端性能的影响。动态频谱共享对下行影响较大,对上行影响较小,不同功能选择会对性能带来差异,同时频谱方案、基站通道数同样会带来性能差异。基于结果分析,提出4G和5G频谱共享的实施方案,包括硬件配置方案、频谱选择方案、通道配置方案、功能选择方案,以改善现网的性能。

  • 2021-12-10
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5G基站智能节能方案研究

提出一种5G基站智能节能方案,用于降低5G基站设备能耗、节省5G网络运营成本、实现移动通信行业节能减排。所提方案是基于人工智能技术,从网络层面统一配置4G/5G基站节能策略,根据网络选定区域内小区的历史业务数据,构建基站业务负荷预测模型,并生成最优的网络节能策略,根据网络节能策略分别执行各基站的节能任务。在节能任务执行后,基站智能节能方案将根据区域内反馈的全网节能效果、网络KPI指标变化、用户感知质量变化等数据,进一步优化节能参数,提高网络节能效果。所提方案可对基站业务量进行准确预测及全天候实时监控,并自动生成节能策略,实现基于多制式网络智能协同的网络区域级智能节能,使节能策略能够适应网络负荷变化,执行更具有灵活性。

  • 2021-12-10
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基于用户QoS的网络资源分配策略研究

针对5G网络在网络资源分配存在的问题,从用户业务QoS等级角度提出基于贝叶斯模型的网络资源优化分配策略模型。在对用户业务QoS等级划分的基础上采用优先节点自主控制策略进行网络资源分配,通过构建贝叶斯模型评价网络状态并进行动态学习推理,指导网络优先节点的控制决策,实现优先节点对最佳信道的优先选择。实验表明,与基于信道容量的信道资源分配策略相比,本文的策略在网络总体容量和网络公平性上具有更好的表现,能够更好满足异构网络的实际需求。

  • 2021-12-10
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空天地海一体化网络中的高能效频谱共享方法

空天地海一体化是后5G时代网络的发展趋势,是支撑偏远地区、近海等区域宽带信息覆盖的重要手段,其中各子系统共享频谱会引入同频干扰,降低协同覆盖性能。为此,考虑无人机编队和卫星系统的频谱共享问题,研究高能效资源分配技术,基于随机矩阵理论和分块坐标下降方法,提出功率和频谱资源的联合分配算法。仿真结果表明,所提算法可有效保证频谱共享性能,提升无人机编队通信的能量效率。

  • 2021-12-10
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空天地一体化通信网络中地面运营商的挑战与机遇

详细分析了天基网络和空基网络的网络特性、产业发展情况。卫星与HAPS通信具有传输覆盖广、不受地理环境限制、时延抖动小、可靠性高等特性。根据不同网络的能力特性,提出了未来空天地一体化网络在应急保障通信、立体化移动通信、偏远地区公众业务和大时空尺度下的通信业务等4种场景下的应用,最后阐述了为地面运营商在未来空天地一体化通信发展进程中的挑战和机遇。

  • 2021-12-10
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星地融合通信中的卫星回传技术

星地融合通信网络以其低成本、高覆盖特性,通过地面网络与卫星网络的融合,可实现大流量区域高峰时段通信的快速高效接入,满足日益增长的高速率、大容量通信业务需求。为了满足稳定可靠连续的通信可接入性,提出了星地融合通信中的卫星回传系统架构,从服务质量、移动性管理和资源分配三个方面对星地融合通信中卫星回传技术的研究现状和未来发展趋势进行了分析和展望。

  • 2021-12-10
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“空天地海”一体化的海上应急通信网络技术综述

随着航运业的不断发展,现有的海上应急通信技术资源分散,已经难以应对复杂的海上紧急情况。基于多通信平台融合,“空天地海”一体化的海上应急通信网络应运而生。介绍了海上应急通信研究背景、意义及发展现状,阐述了天基、空基、岸基、海基通信手段及其在海上应急通信中的应用,最后对海上应急通信技术的发展前景进行了展望。海上应急通信将成为“空天地海”一体化通信网络的重要应用领域,实现快速高效的海上救助和通信接入,对建设“海洋强国”发挥重要作用。

  • 2021-12-10
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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