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5G与Wi-Fi接入的网络融合发展分析

随着运营商全力加快对5G移动网络的部署,5G在商业楼宇、工业生产或其他室内应用场景与Wi-Fi无线局域网接入融合将成为实现5G端到端商业部署的关键环节。分析了3GPP Release 15以及Release 16关于5G网络与Wi-Fi接入融合的标准演进和关键技术,然后对于网络融合中的技术挑战进行了探讨和评估,最后对5G与Wi-Fi网络融合的社会应用进行了前景展望。

  • 2021-12-08
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基于深度自编码器的移动通信基站异常度检测

传统的运维模式已无法满足4G以及5G网络运维的需要,运用人工智能和大数据等新技术,实现主动运维、快速运维和精准运维已成为网络运维发展的新趋势。基站异常检测是新型运维模式的一项重要内容,因此提出一种基于深度自编码器的基站异常度检测方法。首先对故障告警、相关性能KPI以及OMC运维指标分别建立稀疏降噪自编码器模型,然后综合三个模型的结果,对基站进行全面的异常度评测。该方法具有准确性高、评测粒度细、容易实施等特点,经过实际的试点应用,验证了该方法的有效性,为后续网络运维部门进行基站精准巡检以及进一步实现智能运维提供了可靠的数据支撑。

  • 2021-12-08
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分场景5G辅载波门限策略研究及实践

在NSA组网下,为提升5G边缘用户的感知速率,开展研究NSA组网架构下辅载波添加门限(B1)与辅载波删除门限(A2)的合理设置,依据现网测试数据和NR覆盖电平的基本要求,同时结合集中开站流程特点,划分为覆盖场景和干扰场景,分别对不同场景的参数设置进行了分析,得出NSA辅载波门限集中开站场景化策略,从而在网络开站源头进行提前优化,为后续在5G全面部署应用下提高优化效率。

  • 2021-12-08
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LTED2D频偏估计算法及其仿真分析

以LTE D2D为应用场景,提出了一种先估计小数倍频偏、后估计整数倍频偏的估计算法,小数倍频偏估计算法利用D2D同步信号的特殊结构和周期性,优化了估计精度;整数倍频偏的频率估计范围可以按需调整,解决了LTE D2D系统需要估计大频率偏差的问题。给出了算法在AWGN/EVA信道模型下的性能仿真和分析,仿真显示在特定参数配置下所提算法引入的性能损失(相较于0频偏的理想情形)小于1 dB。

  • 2021-12-08
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基于5G云网融合的车联网应用技术探讨

为了满足C-V2X超低时延、超大带宽需求,从云网融合架构演进、云网基础设施共享、云网能力开放以及云网协同等方面分析,研究基于5G云网融合的车联网方案。利用MEC的网络能力开放、低时延、高性能、本地服务等特性,通过云网融合实现车联网应用的端到端精准感知,提供云网一体的SLA保障,满足车联网低时延、高可靠的驾驶安全类、交通效率类应用,以及大流量的信息服务类应用等场景的需求。

  • 2021-12-08
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移动智能终端指纹识别率和识别处理时延测试方法

指纹识别技术是生物特征身份识别技术中应用最为广泛的技术之一。具有现代意义的指纹识别技术发端于19世纪末Galton等人的研究”,随后开始应用并普及于刑事侦破领域。随后,指纹识别技术逐渐成熟并被应用到门禁、考勤系统等商用领域。近几年,随着电子信息和移动互联网的快速发展,指纹识别模块已经成为移动智能终端的标配,主要用于完成解锁、移动支付和文件夹加密等[2]

  • 2021-12-08
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基于MIMO OTA的多天线设备网络层性能测试

通常采用OTA测试的方法,从设备整机的发射功率和接收灵敏度两个方面考察天线性能。但对于多天线设备,其性能同时取决于收发天线、基带芯片算法与外部信道环境,传统的OTA测试方法已无法适用。必须在实验室环境中使用空口测试方法模拟出目标信道环境,使多天线设备性能评估变得真正地可控制、可重复,这被称为MIMOOTA测试技术,由于涉及到电波传播、信道建模、数字信号处理及电磁场与微波等理论,其实现的复杂性和专业性大大增加。

  • 2021-12-08
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一种最大化吞吐量增益的D2D通信资源分配算法

D2D(Device-to-Device,D2D)通信是指蜂窝网络中的终端直接通信而无需经过基站,这种通信方式可降低传输时延、提升传输速率,并能增加小区可承载的用户数量,是未来移动蜂窝网络实现高速率、近距离通信的重要方式。在多用户广播[21、视频分发[3]、小区流量卸载[4]、机器对机器(MachinetoMachine,M2M)[5]等应用场景将发挥重要作用。

  • 2021-12-08
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