蜂窝车联网（C-V2X）演进技术研究

车联网是实现智能交通和自动驾驶的重要技术之一，蜂窝车联网（C-V2X）作为当前全球车联网的主要候选技术，目前正处于NR-V2X增强研究阶段。首先基于C-V2X在3GPP的标准化研究进展，引出了NR-V2X增强阶段的研究背景，进而针对NR-V2X增强阶段的技术需求，重点阐述了直通链路终端节电机制和直通链路终端间协调机制的主要技术特性和技术方案，最后展望了NR-V2X后续技术演进方向。

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面向隐私安全的车联网群智感知系统架构

车联网群智感知可以充分利用参与车辆的移动性来定向地为有需要的个人或组织提供精准的数据服务，然而这也使得车辆在V2X通信时将面临更严峻的隐私安全威胁。因此，首先分析了车联网群智感知系统架构的设计需要考虑的关键因素，其次讨论了群智感知系统面临的隐私安全威胁及相应的安全需求，最后提出了一种保护隐私安全的区块链赋能的条件分布式车联网群智感知系统架构，为未来车联网群智感知系统的发展和完善、部署和应用提供参考。

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提高现有余热发电系统热效率的新思路探索

提出了水泥厂低温余热发电系统余热深度回收利用的技术路线，以解决水泥厂低温余热发电系统普遍存在的余热锅炉排烟温度过高和蒸发量不足的问题。提出的两种余热深度利用方案，分别为窑头余热锅炉排烟余热回收至给水系统技术路线（方案一）和窑头窑尾余热锅炉能量优化配置技术路线（方案二）。方案一通过加热窑头余热锅炉给水温度，将窑头余热锅炉排烟温度从115℃降低至85℃，提高了系统余热利用效率。方案二通过优化能量在窑头和窑尾余热锅炉之间的分配，将窑尾余热锅炉排烟温度从219℃降低至201.3℃，提高了系统余热利用效率。方案一低温余热发电系统的年收益为101.24万元/年，静态投资为190万元，静态投资回报期为1.88年。方案二低温余热发电系统的年收益为210.88万元/年，静态投资为165万元，静态投资回报期为0.78年。这两种方案均在节能方面具有显著的经济效益，符合国家节能减排的要求，对水泥厂低温余热发电系统的余热深度利用具有一定的指导意义。

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不同煤种对熟料烧成的影响

水泥熟料煅烧过程中，煤的燃烧特性对熟料的烧成起着至关重要的作用。本文研究了烟煤、无烟煤以及混合煤三种煤燃烧过程中的着火特性、燃尽特性及燃烧温度，并结合生产实际数据，分析了不同煤种对熟料煅烧的影响。为实践中不同煤种的使用提供参考。

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5G+工业互联网在大型石化项目中的应用实践

石油化工行业属于典型的流程工业，工程质量管理难度很大。目前的管理方法主要停留在对文档标准化管理和人工现场巡查的层面，缺乏有效的与工程施工现场结合的手段。在石化行业大型工程项目管理过程中，基于5G专网、物联网、人工智能和边缘计算等技术融合进行管理，可以很好地解决人员合规、行为识别、生产安全管控、质量管控、隐蔽工程追溯、环境风险感知、风险预警、实时告警等痛点问题，有广阔的应用前景和应用价值。

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万物互联之NB-IoT技术

物联网的无线通信技术很多，主要分为两类：一类是Zigbee、WiFi、蓝牙、Z-wave等短距离通信技术；另一类是LPWAN（low-power Wide-Area Network，低功耗广域网），即广域网通信技术。LPWA又可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱下，3GPP支持的2/3/4G蜂窝通信技术，比如EC-GSM、LTE Cat-m、NB-IoT等。

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基于NB-IoT物联网的路灯智能控制与故障诊断系统

随着智慧城市、大数据时代的到来，无线通信将实现万物连接。目前大量物与物的联接大多通过蓝牙、Wi-Fi 等短距通信技术承载，而非运营商移动网络。基于蜂窝的窄带物联网（Narrow Band Internet of Things, NB-IoT）成为万物互联网络的一个重要分支。NB-IoT 构建于蜂窝网络，只消耗大约 180KHz 的带宽，可直接部署于 GSM 网络、UMTS 网络或 LTE 网络。NB-IoT 从 4G 演进而来，是专为规模联接而生的物联技术，快速实现规模化“互联”，主要价值体现在：免自建网、免自维护；可靠性高；全球统一标准，并支持向 5G 平滑演进。

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边缘计算：电信运营商5G时代战略转型的关键一步

5G应用的落地和数据流量增长推动边缘计算快速发展，作为4G时代被日趋管道化的电信运营商，在边缘计算产业链中占据核心位置，希望借助边缘计算充分发挥其在网络连接、网络安全、运维等方面的优势，实施云网融合、云边协同战略，发力行业市场，改变过去十年增量不增收的窘境。因此，国内三大运营商一致将边缘计算视为5G时代战略转型的关键。策略上，中国移动发布5G+云双引擎战略，启动云边协同工程；中国电信侧重利用现有固网资源优势，实现固定和移动网络的边缘融合；中国联通提出MEC边缘云演进路标，计划在2025年实现100%云化部署。

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