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5G前传波分技术方案有哪些?

本文通过详细分析5G前传业务需求变化,针对现有前传波分技术多样化的状况,从承载能力、维护能力、成本预算等角度进行分析,提出了5G前传承载方案建议。为缓解前传资源消耗、降低5G前传网络建设投资、提升前传承载效能提供支撑和参考。

  • 2021-12-31
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什么是5G前传WDM技术?

5G共站址建设时,无源CWDM具备比较明显的价格优势,5G初期可作为过渡方案进行前传承载,适用于城区等接入距离较短的场景。 ?PAB-WDM、Open-WDM采用半有源方案时既降低了成本,又具备1+1保护及OAM等有源方案的优势,但设备仍处在开发测试阶段,可作为5G成熟期的备选方案。

  • 2021-12-31
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5G Massive MIMO 规划要点

5G 静态广播波束采用窄波束轮询扫描覆盖整个小区的机制,选择合适的时频资源发送窄波束,可以根据不同场景配置不同的广播波束,以匹配多种多样的覆盖场景,这里就涉及到如何根据不同的场景规划合适波束的问题;业务波束采用动态波束赋形不支持波束定制。

  • 2021-12-31
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新基建C-V2X技术分享

随着C-V2X及5G技术发展,与之而来的更大数据吞吐量、更低时延、更高安全性和更海量连接等特性,极大地促进了智能驾驶和智慧交通发展。通过“车-路-云”协同,一方面推动智能网联汽车快速发展,提供更安全、更智能的出行方式;另一方面赋能智能路况综合感知、动态协同交通控制等功能,为智能交通发展奠定基础。

  • 2022-01-08
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C-V2X标准、技术和芯片助力智能驾驶加速落地

自动驾驶技术发展战略目前主要有两条技术路线:一条是发展较早的“单车智能”自动驾驶方案;另一条是中国引领的“车路协同”自动驾驶技术方案。随着激光雷达、毫米波雷达、自动驾驶高算力芯片等的不断成熟,目前已有越来越多的新车采用“单车智能”方案实现了L2甚至是L3级自动驾驶功能。

  • 2022-01-10
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从生物演化角度看自动驾驶发展路径

为推进车联网产业发展,特邀请业内专家学者共同建言献策,推出“车联网百家谈”系列。作为本系列第一期,周玉山博士和欧先国先生提出从生物演化角度看自动驾驶发展路径,“L0-L5仅表达了当前主流的人-车维度分级方式,我们还可以引入道路、网络、法规等因素,形成更为复杂的方案配比,提供更多的路线选择”,“L5不是自动驾驶唯一最佳的终极目标”,未来只要能演化成功的自动驾驶路径都应该是合理的,比如“20%人,30%车,50%路”,而不是盲目追求最聪明的车。期待通过作者独特的视角和观点,带给读者不一样的启发。

  • 2022-01-10
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谈谈车路协同的路侧精准感知技术

交通传感器主要是实现路况环境的数据信息采集,为路侧感知网络提供原始数据。现有交通传感器主要分为两大类:第一类是传统的传感器,包括感应线圈、截面雷达和地磁钉等,这些设备仅可以获得某一截面或瞬时的车辆所在车道和车速信息。第二类是交通目标传感器。

  • 2022-01-10
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车路协同若干痛点问题的思考

车路协同当前依然处于发展初期,具体实现的技术、商业模式、建设模式都还在探索尝试。正是这种不确定性,带来了车路协同产业发展的丰富性和多样性。面对多样性,必然会带来的很多困惑和质疑。笔者试图基于第一性原理来讨论几个车路协同产业发展的痛点问题:

  • 2022-01-10
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