X-Model传播模型3D仿真在5G室内外协同规划中应用与研究

5G移动通信网络的高频段、Massive-MIMO天线、3D网规部署场景对网络规划的仿真精度提出更高要求，传统Racye射线传模存在场景定义量化难、数据采集成本高的弊端。为解决此问题，引入X-Model自适应模型，首先通过场景自适应算法得到每个仿真小区在传模库中最匹配该场景的Rayce传模参数，之后采用Min-Max归一化算法进行源场景特征提取，对场景进行自动化识别，最后在商场、写字楼等场景下对X-Model仿真准确性进行验证和评估。验证表明，X-Model传播模型仿真效率优势明显，更适合5G移动通信网络仿真。此外，评估结果可以作为指导5G室内覆盖建设优先级及室分系统精细化设计的参考。

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基于4G/5G协同的高密重载场景网络规划方法

高密重载场景一般具有4G业务量巨大、网络负荷持续高位、建筑结构复杂等特点，信号覆盖和干扰控制难度极大，同时还需考虑5G终端渗透率快速提升，如何有效进行4G/5G协同网络规划是亟需解决的问题之一。基于此，在大量的现场测试基础上，给出了高密重载场景下的4G/5G协同网络规划方法，并以具体实例进行分析，通过现场测试验证了该方法的有效性和科学性。

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5G与Wi-Fi接入的网络融合发展分析

随着运营商全力加快对5G移动网络的部署，5G在商业楼宇、工业生产或其他室内应用场景与Wi-Fi无线局域网接入融合将成为实现5G端到端商业部署的关键环节。分析了3GPP Release 15以及Release 16关于5G网络与Wi-Fi接入融合的标准演进和关键技术，然后对于网络融合中的技术挑战进行了探讨和评估，最后对5G与Wi-Fi网络融合的社会应用进行了前景展望。

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基于深度自编码器的移动通信基站异常度检测

传统的运维模式已无法满足4G以及5G网络运维的需要，运用人工智能和大数据等新技术，实现主动运维、快速运维和精准运维已成为网络运维发展的新趋势。基站异常检测是新型运维模式的一项重要内容，因此提出一种基于深度自编码器的基站异常度检测方法。首先对故障告警、相关性能KPI以及OMC运维指标分别建立稀疏降噪自编码器模型，然后综合三个模型的结果，对基站进行全面的异常度评测。该方法具有准确性高、评测粒度细、容易实施等特点，经过实际的试点应用，验证了该方法的有效性，为后续网络运维部门进行基站精准巡检以及进一步实现智能运维提供了可靠的数据支撑。

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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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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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城市物联网共享服务平台白皮书

跨界、融合、创新、转型是信息时代产业发展的主旋律，全球信息经济正处于重塑发展理念、调整战略布局、重构竞争规则的新阶段。人类社会正在从互联网时代步入物联网时代，物联网作为产业经济重塑的重要承载方式，在全球范围内呈现加速发展态势，不同行业和类型的物联网应用广泛普及和发展成熟 , 推动物联网发展进入万物互联的新时代

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基于5G云网融合的车联网应用技术探讨

为了满足C-V2X超低时延、超大带宽需求，从云网融合架构演进、云网基础设施共享、云网能力开放以及云网协同等方面分析，研究基于5G云网融合的车联网方案。利用MEC的网络能力开放、低时延、高性能、本地服务等特性，通过云网融合实现车联网应用的端到端精准感知，提供云网一体的SLA保障，满足车联网低时延、高可靠的驾驶安全类、交通效率类应用，以及大流量的信息服务类应用等场景的需求。

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