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基于监督学习的VoLTE视频通话感知评估方法

通过Python Scrapy的方法获取终端数据，结合PCA降维和监督学习的方式研究了多个终端指标对用户感知的影响，挖掘不同终端以及指标对VoLTE视频通话感知的影响。结合移动终端领域、计算机软件领域和机器学习中的神经网络优化模型，建立了一个手机设备端硬件指标对VoLTE视频通话重要参数的影响指标体系模型。通过AUC等模型检验指标体系模型，评估模型AUC值达到0.7，验证了该方法的有效性。

  • 2021-12-06
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5GNR同频多beam检测方法

5G NR与LTE有诸多方面的不同，较突出的变化就是SSB内PSS序列和SSS序列设计与LTE明显不同，而且在每个SSB突发内会有多个SSB，多个SSB的出现增加了小区搜索的难度。由于频谱资源匮乏，所以采用同频方式组网，但因此相邻小区之间也会产生干扰，影响检测效率。同频检测技术就是专门解决小区间干扰问题的一种技术。5G NR的小区搜索方法不可能同LTE一样，现有的小区搜索技术无法解决5G NR的小区搜索问题。为了解决这一问题，本文优化了传统的小区搜索算法，设计并实现了一种5G NR同频多beam检测算法，较好的满足了小区搜索高性能和实时性的需求。仿真结果表明，在AWGN信道环境下，该算法的性能良好，同频多beam检测能力很强。

  • 2021-12-03
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LTE-M通信系统传输建模与可用性分析

目前CBTC系统采用LTE-M通信系统承载多种业务，其中列车控制业务关乎列车的运行安全，对传输的可用性要求极高，系统可用性亟需理论验证。从LTE-M系统数据包传输过程入手，结合CBTC业务模型和LTE-M系统传输模型，采用DSPN对数据包的传输过程进行建模，从理论上分析了数据包的传输时延，并在实验室环境下搭建了LTE-M系统测试平台来测试系统不同场景下的时延与吞吐量，根据测试结果确定不同场景下的DSPN模型参数，最后使用软件TimeNet对DSPN模型进行仿真，分析数据包长度以及业务接入量对传输可用性的影响。结果表明，当数据包长度由100 bits增加至400 bits时，端到端传输可用性平均下降0.03%；当业务接入量由系统最大吞吐量的0.9倍增加至0.9999倍时，端到端传输可用性平均下降5%。该模型与计算结果可为实际工程部署提供参考。

  • 2021-12-03
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多波束卫星动态信道资源分配算法

多波束卫星移动通信系统通过频率复用技术提升了频谱效率，但由于波束间通信业务量分布具有非均匀特性，导致资源利用率较低。针对以上问题，结合强化学习技术，研究设计能够避免同频干扰的动态资源分配算法，结果表明，该算法大大降低了系统阻塞概率，信道资源得到进一步有效利用。

  • 2021-12-02
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一种面向卫星通信的无速率Spinal码通信系统设计

Spinal码作为一种新型的无速率编码方法，频谱效率优于现有的固定码率编码以及其他无速率编码方法，能够自适应当前的信道状态，在航天通信和深空探测领域具有广泛的应用前景。在AWGN信道模型下，基于USRP和IEEE 802.11协议设计和实现了一种新型无速率Spinal码的通信系统，主要包括数据和反馈链路、组帧格式、码字映射方法以及编译码的状态信息同步方式。仿真和测试结果表明该系统能够通过调整发送编码符号个数自适应当前的信道状态，不需要进行编码码率和调制模式的切换，与现有ACM架构的通信系统相比，不仅有效地提高了数据传输的效率，而且进一步简化了系统设计的复杂度。

  • 2021-12-02
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面向6G的非正交多址接入关键技术

非正交多址接入技术凭借其良好的过载性能被认为是满足下一代移动通信（6G）超大连接、超低时延和高可靠性需求的关键技术之一，但目前相关理论研究尚不充分，且其应用仍面临着接收机实现复杂度过高等问题。首先提出了复杂度受限下NOMA设计理论模型，接着给出了NOMA系统的发送端理论分析和接收端方案设计，进一步提出了一种基于可靠性的期望值传播算法，仿真结果表明在性能损失可接受范围内，复杂度较EP接收机降低了约35%，最后，将NOMA与多入多出技术相结合，进一步提升系统的性能，为低复杂度、逼近容量界的NOMA方案设计提供了理论和关键技术支撑。

  • 2021-12-01
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未来移动通信频谱兼容共存研究方法浅析

移动通信赖以生存与发展的根本——无线电频谱资源是有限、宝贵的国家资源。面对未来移动通信网络承载能力要求不断提高的趋势，寻找可用、好用的频谱资源愈加困难。“兵马未动，粮草先行”，频谱研究是移动通信可持续发展需开展的首要工作之一。其中，开展频谱兼容共存研究，寻找业务间共用的技术边界，是非常关键的环节。

  • 2021-12-01
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面向节能的神经网络流量预测探讨

5G的节电策略在不同应用场景下可以有多种选择，但准确的业务流量预测始终是其中的关键。为拟合业务流量同时存在季节周期性和短期内可能出现剧烈波动的特性，提出了一种改良的流量预测模型，融合了深度学习LSTM网络模型和指数平滑模型的优势，使整个流量预测在长期预测方面更加稳定可靠。经试验数据检验，改良后的模型对三个试验区域流量的预测相比LSTM的预测结果更精准和细腻。

  • 2021-11-30
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