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5G基站前传光纤技术浅析

在5G传输中,5G前传十分关键。其中在技术方面,5G速率高(25Gbit/s-100Gbit/s甚至200G)、时延低(1毫秒)、同步时钟精度高(单节点纳秒级)。在成本方面,5G前传中的AAU数量巨大,占接入承载网的成本比重明显增加;多天线技术使前传带宽大幅增加,而光纤基础设施将作为前传通信的重要组成部分,在5G的网络中,前传对光纤资源消耗将会大幅增加,总体前传部分投资相比较4G网络将上升2-3倍。本文将重点探讨基于光纤传输的多种架构所支持前传技术与应用方式。

  • 2022-01-04
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5G基站的液冷散热解决方案

2G通讯网络的发展,诞生了UC等wap网页浏览器;3G通讯网络的发展,丰富了人们的交流,崛起了微信等即时通讯软件;4G通讯网络的发展,兴起了短视频和在线视频的传播,成就了抖音等超级APP,让有才艺之人成了网红主播;那么接下来即将登场的5G通讯网络将会给人们带来哪些惊喜呢?

  • 2022-01-04
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5G基站对卫星地球站的干扰分析

移动通信的5G网络已经正式启用,而5G基站所用的频率与卫星通信C波段较为接近,对卫星地球站下行频段会造成干扰,严重威胁到卫星广播电视信号的正常接收。结合实际工作中具体案例及处理方法,提出了卫星地球站规避干扰的几点措施。

  • 2022-01-04
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射频工程师关注的5G NR空口物理层主要参数解读

在3GPP 38.211规范中对参数集(Numerologies)的定义是由于“子载波间隔(SCS,sub-carrier spacing)”变化引起的各项时域和频域相关参数的变化。因为只有一个子载波间隔(即15kHz子载波间隔),所以LTE不需要任何专门术语来表示子载波间隔。而在5G NR中目前定义了五种不同类型的子载波间隔,如下表所示。为了实现不同参数集之间的高复用率,3GPP确定了?f * 2μ的原则(其中μ为参数集的序号),指5G NR最基本的子载波间隔与LTE一样15kHz,但可根据15* 2μ kHz,u ∈{0, 1, ..., 4}灵活变化。但并不是所有的参数集都适用于每种物理信道和物理信号。

  • 2022-01-04
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5G NR调制阶数与EVM关系以及对系统SNR要求分析

移动通信技术对数据传输速率要求越来越高。一种提高传输速率的思路是使用更高阶的QAM 调制方式,例如5G NR 的256QAM PDSCH,微波的1024QAM,2048QAM和4096QAM 调制。更高阶的QAM 调制方式对系统也提出了更高的要求。例如某个系统的EVM 测试结果为3%,这个EVM 算好还是不好,单纯从数值看似乎很好,但是EVM 的好坏与否不仅要看数值,还要看其调制阶数,不同调制阶数对EVM要求不同。直观来看,更高阶QAM 调制方式对EVM 有更高要求,但是具体要求是多少?例如对1024QAM 调制,EVM 要小于多少才能实现正常通信?本文主要讨论这个问题。EVM确定了,就可以指导系统信噪比SNR(SIGNAL NOISE RATIO)的指标分解和预算。

  • 2022-01-04
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EVM和DEVM区别和测量实践

数字正交调制和解调是现代数字通信系统中通用的信号调制和解调的方式。数字调制中,通常利用极坐标来表示数字矢量复数信号,即用I/Q坐标来表示,其中I为极坐标的0°位置,表示同相分量 (In-Phase Component) 。Q为极坐标的90°位置,表示正交分量(Quadrature Component)。

  • 2022-01-04
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NI带你解读6G:下一代无线通信技术

6G目前处在这样一个阶段:来自学术界和产业界的思想领袖们提出各种可能性、大胆的造梦、畅想10年或20年后世界将是什么样。听着诸如触觉互联网(Tactile Internet)这样充满未来风格的应用案例,我们很容易陷入定义下一代蜂窝网络通信标准的兴奋之中,极力追求突破人类认知范围的新技术。但是在许多方面,我们的行业仍在等待兑现5G的承诺,并且更广泛的部署和下一阶段的5G增强工作仍在有条不紊地进行,我们不禁要问:为什么已经要谈论6G?

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太赫兹技术发展综述

太赫兹波指频率在0.1THz(1012Hz)~10THz范围的电磁波(也有0.3~10THz 的说法),波长大概在0.03~3mm 范围内,介于微波与红外光之间。太赫兹波是20 世纪80 年代中后期才被正式命名的,此前统称为远红外射线。

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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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