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上行选择发射原理和实现分析

上行选择发射是多频协同中的一种重要技术,通过终端上行发射天线切换实现两载波上行的时分发送,能够有效提升网络上行的容量。首先分析了上行选择发射的原理,分别阐述了基于SUL技术和基于UL CA技术的上行选择发射的实现流程,再以3.5 GHz和2.1 GHz多频组合为例,分析了上行选择发射两种不同实现技术的特点。在实际部署中应根据具体的需求选择合适的上行选择发射实现技术。

  • 2021-11-30
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4.9GHz异帧干扰问题研究

相对2.6 GHz频段,4.9 GHz频段可以通过灵活的帧结构配置满足上行大带宽的行业应用需求,但异帧结构组网可能导致基站和终端之间存在交叉时隙干扰,因此研究4.9 GHz的异帧干扰问题是非常必要的。基于3D-UMa传播模型,研究了4.9 GHz频段1D:3U:1S和5D:3U:2S帧结构配置下的交叉时隙干扰问题,并结合当下行业网需求现状给出了不同场景下的4.9 GHz帧结构按需配置建议,以及干扰管理解决方法,为5G行业网帧结构部署和站址规划提供了理论指导。

  • 2021-11-30
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5GSA接入网共享语音技术

随着5G SA网络逐步演进成熟,针对多运营商共建共享现状,为了更好地提供其中的语音业务,梳理了SA共享组网方式及其对应的语音业务解决方案,深入研究了当前SA接入网共享方案下基于切换和重定向两种策略的EPS Fallback及Fast Return语音业务技术方案,并针对两种方案进行了分析,进行了外场测试,并给出了测试结果。

  • 2021-11-30
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5G多频组网探讨

为了解决5G网络单频组网覆盖和速率能力的受限问题,首先对不同频率的覆盖能力进行了阐述,对3.5 GHz频段网络满足上行和下行业务需求时对覆盖能力的电平值要求进行了分析,然后对基于3.5 GHz和2.1 GHz多频组网下的技术方案进行了仿真分析,得出在进行5G网络的规划建设中,采用3.5 GHz和2.1 GHz多频组网方案比3.5 GHz单频组网的方案所需站址和设备数量更少,实现网络建设及运营成本更优。

  • 2021-11-30
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多接入边缘计算MEC技术及业务发展策略

随着互联网视频的高清化、万物互联的泛在化、互联网+行业的智能化发展,集约化的云计算模式难以完全满足客户和业务的需求,边缘计算兴起。欧洲电信标准协会ETSI在2014年成立移动边缘计算(MEC, Mobile Edge Computing)工作组并推动相关标准化工作,在2016年,ETSI将此概念从移动通信网络延伸至其他无线接入网络(如Wi-Fi),拓展为多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing)[1]。3GPP标准组织在5G架构中亦考虑了网络边缘的接入和分流,5G核心网中设计了用户面的分布式边缘下沉网元UPF[2-3]。思科公司等提出雾计算,卡内基梅隆大学提出微云/云朵Cloudlet计算架构[4],Linux基金会发起EdgeX Foundry项目[5]和Akraino Edge Stack[6],AWS、Azure、阿里云等均发布了边云协同的边缘计算产品如AWS的Greengrass[7]。这些概念、方案和计算架构面对的问题和解决思路类似,只是在边缘计算点的部署位置、具体的服务对象、技术实现上有所不同,实际上从数据源到云计算中心路径之间任意节点均可定义为“边缘”,各类提供商基于自身优势和面对的应用场景选择各自的切入点,提供了多样化的边缘计算产品和服务。本文重点探讨电信通信网络中的多接入边缘计算MEC。

  • 2021-12-02
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无线接入网虚拟化发展探讨

随着5G的到来,未来网络不仅需要服务传统个人客户,还需要满足各行各业的数字化转型需求。行业客户需求千差万别且灵活多变,需为其提供定制化服务,实现业务快速响应和交付。将SDN/NFV技术应用到电信领域,采用软、硬件解耦的通用硬件设备构建统一的基础设施资源池,实现专用网元到通用网元的转变,可以更好地满足网络灵活性和可扩展性需求已经在业界达成共识,并已经在CPE、EPC、IMS和BRAS等领域率先得到使用。对于即将到来的5G网络,运营商已经针对核心网和承载网开始推动架构重构,为云化部署做好准备。而对于无线接入网,虚拟化工作的研究才刚刚起步,本文接下来将对无线接入网虚拟化的发展进行探讨。

  • 2021-12-02
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基于C-Bus总线技术办公楼宇智能照明控制系统设计

基于C-Bus总线技术办公楼宇智能照明控制系统设计基于C-Bus总线技术办公楼宇智能照明控制系统设计基于C-Bus总线技术办公楼宇智能照明控制系统设计

  • 2021-12-06
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基于GSM技术的智能楼宇远程控制系统设计

基于GSM技术的智能楼宇远程控制系统设计基于GSM技术的智能楼宇远程控制系统设计基于GSM技术的智能楼宇远程控制系统设计

  • 2021-12-06
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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