自动驾驶高精度地图——3D道路环境的重建

细化定义的地图，可以描述为对3D道路环境的重建。高精度地图含有大量道路矢量元素信息（车道线位置、类型、宽度等）以及车道周边的固定对象信息（交通信号灯、交通标志、障碍物、路边地标等），形成对路网精确的三维表征（厘米级精度），比如路面的几何结构、道路标示线的位置、周边道路环境的点云模型等。

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自动驾驶技术——车载芯片的过去、现在和未来

未来，自动驾驶也将逐步完善，又会加入激光雷达的点云（三维位置数据）数据以及更多的摄像头和雷达传感器， GPU也难以胜任，ASIC性能、能耗和大规模量产成本均显著优于GPU和FPGA，定制化的ASIC芯片可在相对低水平的能耗下，ASIC专用芯片将成为主流。

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智能网联汽车高精地图白皮书（2020）

高精地图的发展与智慧交通、智能网联汽车紧密相关，从智能网联汽车上路伊始，高精地图产业就应势而生并飞速发展。相对于以往的导航地图，高精地图是智能网联汽车交通的共性基础技术，其服务的对象并非仅人类驾驶员，而是人类驾驶员和自动驾驶汽车。对于L3及以上级别的自动驾驶汽车而言，高精地图是必备选项。一方面，它是自动驾驶汽车规划道路行驶路径的重要基础，能为车辆提供定位、决策、交通动态信息等依据。另一方面，当自动驾驶汽车传感器出现故障或者周围环境较为恶劣时，它也能确保车辆的基本行驶安全。

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自动驾驶汽车传感器技术解析—激光雷达

激光雷达是一种雷达系统，是一种主动传感器，所形成的数据是点云形式。其工作光谱段在红外到紫外之间，主要发射机、接收机、测量控制和电源组成。工作原理为：首先向被测目标发射一束激光，然后测量反射或散射信号到达发射机的时间、信号强弱程度和频率变化等参数，从而确定被测目标的距离、运动速度以及方位。除此之外，还可以测出大气中肉眼看不到的微粒的动态等情况。激光雷达的作用就是精确测量目标的位置（距离与角度）、形状（大小）及状态（速度、姿态），从而达到探测、识别、跟踪目标的目的。

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LTE基于王者荣耀的端到端优化研究

以王者荣耀业务为切入点，从业务全流程入手，深入研究端到端业务的特性及所涉及的各个环节，全面梳理各环节对王者荣耀的业务感知的影响因素，同时详细制定了无线网、核心网、传输网等各网元的分析、定界、优化方法。以体验为驱动，建立基于业务质量的端到端监控、分析、优化机制，为后续进行其他端到端业务的研究提供了方法与经验。

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LTE低速率小区处理流程方法

日常的测试无法遍历所有覆盖区域，无法体现居民区与房屋内的用户体验，所以通过低速率差小区的统计，来反应用户的感知速率，同时通过后台相关的速率关联因子指标进行协同分析优化，能够更好的完善TD-LTE的网络性能，更好的提升TD-LTE网络用户的业务高速率体验。

2022-02-13
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TD-LTE远距离同频干扰问题研究

TDD无线通信系统中，在某种特定的气候、地形、环境条件下，远端基站下行时隙传输距离超过TDD系统上下行保护时隙（GP）的保护距离，干扰到了本地基站上行时隙。这就是TDD系统特有的“远距离同频干扰”。在大规模部署的网络中，此类干扰较为普遍，且可能会对本地基站的上行用户随机接入时隙以及上行业务时隙造成干扰，从而影响用户上行随机接入、切换过程以及上行业务时隙。本文从远距离干扰的基本原理、成因、对网络的影响以及现有TDD系统的解决方案分析入手，给出了TD-LTE系统此类干扰的特性、影响以及不同干扰程度下的解决方案建议，并提出了对系统设备的特殊要求，为TD-LTE网络大规模部署后，避免和消除远距离同频干扰的影响提供了理论支持。

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FDD-LTE干扰与定位浅析

FDD-LTE系统采用同频组网方式，是一个噪声敏感系统。某运营商开始规模建设LTE-FDD试验网初期，由于采用1750MHz-1770MHz和1850MHz-1870MHz两个未使用过的40MHz频段，该频段内很容易存在来自系统内外的干扰。而FDD-LTE系统内外干扰问题是网络维护优化时必须要考虑的关键问题之一。本文基于以上考虑，研究对该频段可能的干扰情况。并结合实际案例进行分析并提出找出干扰源的方法。

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