基于PDR辅助的视觉室内定位算法的研究

GPS信号对建筑物的穿透能力有限，无法满足人们室内定位精度的需求。为了弥补这一不足，通过对现有室内定位技术进行研究，对比分析各种技术在不同室内环境下的优缺点，提出了基于PDR辅助视觉室内定位的方法。首先对光照条件不足和误差累积对于定位精度的影响进行独立评价，然后综合考虑多种因素融合算法性能进行分析，并给出了复杂室内环境下应用该算法进行定位的可行性。最后通过实验证实了该算法的可靠性和鲁棒性。

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基于监督学习的VoLTE视频通话感知评估方法

通过Python Scrapy的方法获取终端数据，结合PCA降维和监督学习的方式研究了多个终端指标对用户感知的影响，挖掘不同终端以及指标对VoLTE视频通话感知的影响。结合移动终端领域、计算机软件领域和机器学习中的神经网络优化模型，建立了一个手机设备端硬件指标对VoLTE视频通话重要参数的影响指标体系模型。通过AUC等模型检验指标体系模型，评估模型AUC值达到0.7，验证了该方法的有效性。

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基于LSTM与传统神经网络的网络流量预测及应用

提出了一个基于长短期记忆循环神经网络与传统神经网络的网络流量预测模型。通过与传统机器学习流量预测方法相对比，验证了该模型在网络流量预测中的适用性与更高的准确性。将上述流量预测模型应用在基于软件定义网络技术的智能化承载网切片系统中，以提升网络资源利用率，并提供了实验室验证结果。

2021-12-06
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LTE小区的人工智能应用与探索

随着人工智能技术在各领域的迅速发展，无线网络日常运维领域也逐渐尝试借助人工智能技术提质增效降本。主要介绍在该领域性能指标异常数据诊断、指标趋势预测、LTE小区扩容预测三个方向应用人工智能技术进行探索研究的成果。异常诊断使用基于小区规模和时间周期改进后的LOF算法，结果较为理想；LSTM在平均激活用户数个别指标上预测效果较好；LTE扩容小区预测基于改进后的LR模型预测准确率可达99%以上。这些成果将逐渐经过大规模优化测试并最终落地，对运营商无线网络智能化、自动化运营将提供很大技术支撑。

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生成式对抗网络的通信网络安全技术

为了更好地解决通信网络中存在的恶意攻击，保护用户数据安全，通过生成式对抗网络的生成模型和判别模型相互博弈不断优化，构造成最优判别器，可以对数据攻击进行检测。主要介绍生成式对抗网络（GANs）和Wasserstein生成式对抗网络的区别、模型及算法，通过研究GAN与WGAN梯度消失问题，实验证实WGAN可以有效地解决网络收敛性差、模型自由不可控、训练不稳定等问题，具有更好的性能。

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高噪声环境下的生成对抗网络人机语音增强技术

在复杂环境下，传统的语音增强技术存在泛化能力弱、性能表现不足等缺点。近年来，生成对抗网络技术在语音信号处理领域有着重大突破。通过改进传统的生成对抗网络模型，提出了基于深度完全卷积生成对抗网络的高噪声环境下人机语音增强方法。该方法将语音信号语谱图作为生成器输入，判别器根据纯净语音信号指导生成器生成高质量的语音信号，滤除噪声信号。实验表明，通过语谱图和客观质量评分评估，可以发现所提方法可以明显改善语音质量，减少语音失真，增强系统的鲁棒性。

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关于AI算力问题的思考

人工智能技术已经成为国家发展战略。目前人工智能技术对算力需求与集成电路所能提供支持的差距日益加大，人工智能信息处理平台需要在处理速度、复杂度和功耗等方面有数量级的改善，才能满足人工智能技术在军民领域的应用，因而需要寻求新颖的技术路线解决人工智能的算力问题。介绍了一种颠覆性的技术——概率计算方法，该技术采用了一种类脑的非精确的模糊计算模式。相关研究工作表明，在现有工艺条件下该技术能够满足人工智能系统对处理速度、复杂度和功耗的要求，可以支持未来人工智能系统应用的要求。

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5G数据库组网方案

为了实现4G/5G互操作，5G核心网的用户签约数据库UDM和策略数据库PCF必须分别与4G核心网的HSS和PCRF融合建设，基于5G的组网需求和2G/3G/4G的网络部署经验，梳理了几种可行的数据库组网方案，分析了5G网络的数据库组网需要从用户不换卡不换号的开通需求、数据库融合、4G数据迁移、网络路由等多个方面来考虑技术方案，从而保证4G用户升级为5G用户的业务体验。

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