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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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基于区块链的医疗数据共享模型研究

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  • 2021-12-02
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基于区块链技术的新型分层数字图书馆体系架构

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  • 2021-12-02
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基于区块链技术的税收征管模型研究

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  • 2021-12-02
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面向6G的去中心化的人工智能理论与技术

去中心化网络架构和原生AI能力是未来6G网络的两个重要发展趋势,现有的依赖于云端服务器或者终端的中心化的AI模式将难以支持6G网络下多终端、多节点的分布式智能协作需求,这种新型的去中心网络环境给AI在模型的训练、数据的采集和处理、模型的部署和推理等方面带来了新的挑战,针对6G网络去中心化计算环境中海量终端设备异构、计算能力差异大、通信网络条件动态变化等特点,分析去中心化的人工智能发展趋势及相关的理论与技术,并提出相关的前瞻性的技术挑战和研究方向。

  • 2021-12-01
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6G愿景及潜在关键技术分析

随着全球5G进入商用部署的关键时期,中欧美日韩等国家相继启动了面向下一代移动通信(6G)的研究。但目前6G研究仍处于早期研究阶段,需求尚不明确,关键技术也未形成业界共识。本文在深入分析当前全球6G最新进展的基础上,探讨了6G愿景需求,给出了6G关键性能指标,并对当前业界关注的潜在关键技术进行了深入分析。

  • 2021-12-01
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基于流量感知的网络切片资源智能分配方法

针对当前网络切片资源仅考虑时间域请求所导致切片资源分配不合理的问题,采用基于残差-预测框架的流量感知算法来预测网络流量,结合神经网络预测未来的网络负载状态;基于网络负载预测结果,利用VNF技术实现网络切片资源智能分配。实验表明,该方法能够提升虚拟服务功能链数据包调度的端到端时延和CPU利用率。

  • 2021-12-01
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非地面无线通信网络的增强技术

通过增强基础地面网络,使之与星载或空载网络融合,可将地面通信网络应用推广到覆盖范围更广的非地面通信网络。分析非地面网络超大传输时延、多普勒效应、小区移动等通信条件对无线通信接口设计的影响,从标准化角度分析同步过程、定时关系、HARQ、波束管理与极化方面的增强解决方案,满足了非地面网络应用需求。

  • 2021-11-30
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