持续集成持续交付的NFV/SDN网络新型集成体系

基于NFV/SDN等云化新技术的下一代网络在分层解耦的同时，给运营商带来了巨大的集成挑战，运营商下一代网络的集成交付效率和交付质量有待提升。重点阐释NFV/SDN网络集成的痛点，分析下一代网络集成的关键要素，借鉴云计算领域逐渐兴起的持续集成持续交付模式，提出针对NFV/SDN的新型集成体系，并进一步阐释中国移动自主研发的AUTO自动化集成工具及其在中国移动NFV/SDN网络建设中发挥的重要作用。

2021-12-06
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V2X仿真测试平台技术研究

随着汽车保有量快速增长，交通问题愈发严重，V2X在智能交通领域作用越来越重要。V2X OBU将成为智能网联汽车中的重要零部件，着重介绍了对OBU的仿真测试，包括V2X仿真平台设计和V2X硬件在环测试平台设计，可以极大地减少实车测试和标定的成本和风险，弥补了当前行业对V2X台架功能测试方案的缺失。

2021-12-06
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车辆编队的队形控制方法及应用综述

车辆编队的队形控制研究主要集中于队形成形、队形切换和队形保持三个方面。首先介绍分析了多种队形控制方法包括行动选择法、人工势场法、虚拟结构法、复拉普拉斯矩阵法、领航-跟随法等控制方法；其次介绍了如公路无人卡车辆编队场景、无人战车编队场景等多智能车队形控制应用场景；最后总结了未来队形控制问题的一些研究方向。

2021-12-06
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劈裂天线在无线网建设中的应用

随着4G流量的爆发式增长，LTE网络面临巨大的容量和覆盖瓶颈；同时随着5G网络的快速部署，天面资源进一步缩减，也给LTE网络扩容带来新的挑战。从投资、建设周期及效果等方面考虑，传统的解决方式已不满足现网要求。本文介绍了劈裂天线的技术及性能参数，分析了劈裂天线与普通天线相比的优点及使用场景，并通过案例测试论证了劈裂天线的应用能极大提升4G无线网络的覆盖和容量，对4G无线网络的建设及扩容具有一定的指导意义。

2021-12-03
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2G/3GLAC与4G/5GTAC的协同优化

为规避移动通信网络中往往存在的4G TAC和2G/3G LAC不一致及插花的不合理现象，以及部分TAC边界基站下的终端跨TAC重选和切换较多的情况，需要开展TAC/LAC的协同优化工作。根据网络结构、TAC/LAC配置及业务流程，主要从移动终端在空闲态及被叫状态下，处于TAC/LAC的异常配置小区位置时着手，对上述问题现象及导致的不良影响进行分析。并分城区、农村等不同场景提出2G/3G/4G的TAC/LAC协同核查解决方案，描述了算法设计与运行效果；由于存量基站数量巨大、核查困难，因而固化为优化工具，实现高效发现、解决TAC/LAC异常配置，提升网络质量。进一步地，相关方法工具可依据类似原理转换应用于4G/5G的TAC协同优化。

2021-12-03
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基于VDES的空天地海通信网络架构与关键技术

随着航运业务的不断发展，现有的海事通信技术难以满足日益增长的用户需求，基于VDES的“空天地海”通信网络成为国际海事通信研究的热点。在介绍VDES的发展背景和发展现状的基础上，分析了VDES的系统架构模型和频谱分配策略，并对VDES的关键技术进行阐述，最后对VDES技术的发展前景进行了展望。VDES的全球覆盖可对“空天地海”通信网络的全面部署提供有力的支撑，将对建设智慧海洋发挥重要作用。

2021-12-02
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5G网间互联互通安全机制研究

为满足用户漫游需求，运营商需保证信令在彼此之间的互联互通。基于对2G/3G/4G互联互通的信令传输安全风险分析，面向5G来设计安全、灵活的安全网关机制，保障5G网络的安全互联。首先分析2G/3G/4G网间信令传输中存在的信令篡改、用户定位、窃听攻击等安全风险与形成原因，然后分析5G时代互联互通中信令传输可能面临的安全问题，综合考虑业务需求与安全风险，最后提出5G时的安全保护机制。

2021-12-02
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5G移动固定网络融合的分析

由于大视频、云应用和新型社交应用的影响，2014年开始国内移动宽带用户数增长迅猛，截至2018年6月底达到13.4亿户，同比增长14.5%，上半年净增7？188万户。在降费政策的促进下，2018年10月当月户均使用移动互联网流量为5.66？GB，比2017年同期增长151%，流量消费潜力保持高速释放态势。为了应对容量的高速增长，ITU-R从2012年开始研究5G技术（IMT-2020），预计在2020年实现规模商用[1]。按照ITU的定义，5G需要具备比4G更高的性能，支持100？Mbit.s-1（热点1？Gbit.s-1）的用户体验速率，毫秒级的端到端时延。同时，5G还需要大幅提高网络部署和运营的效率。

2021-12-02
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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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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。