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5G NR Massive MIMO检测器设计的难点

信道估计在通信系统中占据重要地位,估计准确与否,会对系统性能产生深刻影响,尤其是在信道译码器无法抵抗由于信道估计误差过大带来的影响。首先,massive MIMO系统具有大规模天线阵列,对应的信道响应符合一定的大数定律(LLN)。其次,目前massive MIMO采用的是TDD技术。该技术不同于FDD技术,具有信道互易特性。TDD技术的研究仍然具有挑战性。最后,massive MIMO系统的导频污染问题仍未解决。当在一个小区中使用正交导频序列,而在小区之间使用相同的导频序列组时,就会出现这个问题。产生这个问题的主要原因是,当用户使用同一组训练序列或非正交训练序列时,相邻小区的用户发送的训练序列是非正交的。因此,基站估计的信道不是本地用户与基站之间使用的信道,而是被其他小区用户发送的训练序列污染的信道。图1显示了因多小区造成的导频污染的场景。

  • 2021-12-31
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浅析5G承载网接入环流量需求

5G承载网回传/中传主要分为三种技术:基于分组增强的光传送网(OTN),基于灵活以太网(FlexE)的切片分组网络(SPN)和IP RAN增强方案。其中支持切片的光模块是承载网中必不可少的关键部件,可以说是5G承载网的核心所在。

  • 2021-12-31
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支持数据隐私保护的多方共赢技术

联邦学习的初衷旨在保护用户数据隐私,但这种分布式学习框架同时带来了诸多安全问题。首先需要引起重视的依然是数据隐私问题。虽然在联邦学习整个训练过程中,用户数据始终都保持在本地,与中心服务器交互的只是梯度或者本地模型,但有研究表明,攻击者通过用户上传的更新模型依然可以推测出用户的部分隐私信息。

  • 2021-12-30
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隐私安全计算之联邦学习

人工智能时代兴起,数据资源成为维持相关产业的基础原料,是否能够获取相关海量数据能力成为制约产业发展重要因素。然而,由于数据安全问题、竞争关系等因素,数据在各个行业甚至公司的内部以“数据孤岛”的形式存在,随着数据隐私安全问题突出,国家管控越来越严格,先后发布《网络安全法》等法律法规,在社会层面上,用户对个人隐私数据越发重视。以往科技巨头它们通过提供基于云的AI解决方案以及API,获取大量高质量的业务和个人数据模式,在未来发展中可能受到极大的限制。为此,研究如何在保护隐私和安全的前提下,解决数据孤岛问题实现数据共享需求越来越突出,隐私计算受到极大重视,联邦学习应运而生。

  • 2021-12-30
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基于三维可视化技术的电厂地理信息系统设计与应用

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  • 2021-12-30
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基于bim技术的建筑设施管理信息提取与应用

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  • 2021-12-30
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多agent技术在智能建筑系统集成中的应用

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  • 2021-12-30
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当bim遇见ar:设施管理中基于建筑信息模型的增强现实技术

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  • 2021-12-30
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