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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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地铁站厅台5G公网覆盖方案

地铁作为城市出行的重要交通工具,每日产生着海量的通信需求,是运营商首批进行5G部署的重要场景之一。然而由于5G网络频段高、早期器件支持性差、施工窗口期短、改造实施困难、没有可借鉴成熟方案等问题,给5G公网建设带来了诸多困难。针对当前地铁站厅台5G公网覆盖存在的难点问题,对应开发了新型合路器、5G无源器件、地铁E站等产品,根据5G网络无线特性,提出了地铁站厅台区域的新建和改造方案,并对方案的实施效果进行了测试验证,最终提出了一套可行的地铁站厅台公网覆盖方案。

  • 2021-11-30
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反向散射通信的未来应用与技术挑战

反向散射通信技术是“绿色”物联网和6G网络设计的关键技术之一,能够实现低功耗、低成本、易部署的“绿色”通信。简要回顾了传统反向散射通信技术的起源及原理,综述了新型反向散射通信技术和最新相关研究进展,预测了反向散射通信技术未来潜在应用并分析了其面临的关键问题。

  • 2021-11-29
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6G网络潜在关键技术研究综述

当前6G的研究还处于初步阶段,标准化工作尚未正式开始,业界对6G展开了丰富的想象。首先简要介绍了移动网络演进历程,并对演进特点做了分析,然后介绍了当前业界对6G网络驱动力、愿景和新型业务场景的研究情况,基于上述分析结果选择并介绍了最有可能影响6G网络架构的几项潜在关键技术,分析了业界研究进展,提出需要解决的关键问题或后续的研究方向,最后对6G关键技术研究进行了展望,为下一步的研究工作提供借鉴和参考。

  • 2021-11-29
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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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