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5G信令组网架构增强演进

3GPP 5GC系统架构引入SCP网元,同时将网元间通信区分为直接通信和间接通信,间接通信又分为无代理发现模式(Mode C)和代理发现模式(Mode D),对5G信令组网架构产生深远的影响。从服务注册、服务发现、NF间通信等多方面对间接通信两种模式进行详细对比分析,并基于无代理发现模式,对5G SA信令初期及演进组网方案提出建议。

  • 2021-12-06
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5G非授权频谱技术与应用建议

随着移动通信业务量的不断增长,授权频段的短缺问题日益明显,非授权频段的使用必要性不断提高。对现有非授权频谱资源进行分析,阐述了NR-U标准化研究进展、部署场景和其他非授权频谱主要技术,然后分析NR-U的主要增强技术,包括LBT(先听后说)、COT(占用时间)和上行信号变换技术等,最后对NR-U的应用进行思考和分析,并提出了相关建议,为NR-U技术业务发展提供参考。

  • 2021-12-06
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微波战术通信系统空域抗干扰方法综述

针对日益复杂恶劣的现代战争电磁环境,提出了基于相控天线的微波战术通信系统干扰测向与抑制方法。分析了空域抗干扰应用需求,提出了波束切换阵/模拟相控阵天线比幅测向法、窗函数加权及波束陷零干扰抑制方法。通过干扰测向原理阐述、窗函数性能定量分析、干扰陷零模拟仿真,证实了空域抗干扰的可行性和有效性。

  • 2021-12-06
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引导数据对机载卫通天线捕星的影响分析

针对影响机载卫通天线指向精度和引导成功概率的因素,建立了数据引导数学模型和指令误差计算模型,并进行了仿真,推导了指令误差最大允许误差范围,研究了天线引导成功概率计算模型,分析了数据引导误差对指向精度和引导成功概率的影响,提出了提高天线引导成功率概率的方法。

  • 2021-12-06
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一种基于改进粒子群的多小区天线联合优化算法

针对基站天线参数调优问题,提出了一种用于在庞大离散空间中搜索最优解的优化算法,该算法借鉴了粒子群算法的基本概念,分为三个步骤。第一步为随机筛选,挑选出一批较为优秀的个体组成粒子群;第二步为大步长调节,通过大范围搜索提高寻优效率;第三步为小步长调节,在迭代时只做细微调节进行局部查找,最终能找到最优解。通过直接操作场强矩阵计算综合覆盖率,得到最佳覆盖率时对应的天线参数组合,从而给多小区联合调优提供指导。实验证明该算法能够在多小区联合优化中取得良好的效果。

  • 2021-12-06
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基于椭圆曲线加密算法与SHA-3算法的新型认证方案分析与设计

针对物联网系统的数据传输开放性、加密及认证开销成本高的问题,提出一种基于椭圆曲线加密算法与SHA-3算法结合的认证方案,并运用BAN逻辑的形式化分析方法,对该方案的安全性进行分析验证。结果显示,该方案能够实现服务器与设备之间,以及各设备之间的双向身份认证,能够提供通信双方的会话密钥协商,并能保持会话密钥的新鲜性。

  • 2021-12-06
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基于5G的ATG组网形式及容量研究

为满足乘客对空中上网日益强烈的需求,实现地面网络与天基网络的互联互通和优势互补,天地协同组网成为5G移动通信演进的技术方向之一。相比于时延长、成本高的卫星宽带接入,ATG地空通信系统时延短、成本低、速率快,具有良好的应用前景。为研究ATG业务需求,首先基于5G技术分析了ATG地空通信系统的组网形式,然后对飞机位于ATG基站不同位置时3 400—3 500 MHz 5G NR频段的系统容量进行了分析比较,通过分析证明,将3.5 GHz 5G NR频段用于ATG业务能够很好地满足其业务需求。

  • 2021-12-06
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在网络边沿部署5G应用能力的模型研究

随着5G的规模商用和5G技术标准的不断完善,5G应用将步入发展的快车道。受益于5G系统开放性,通过5G应用与5G网络的深度融合,实现应用面向网络的“可编程”已具备了条件。参照3GPP关于应用能力下沉移动域边沿的相关建议,结合运营商5G组网实际,对5G回传网中影响应用能力下沉决策的关键性能指标进行了数学建模,在此基础上,构建了在5G网络边沿部署应用能力的规划模型,并利用实例化数据对模型的有效性进行了验证。

  • 2021-12-06
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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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智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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