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解析5G安全(一):5G网络架构

1. 接入网:基站部署于接入网,主要负责UE(User Equipment,用户终端)在无线侧的接入与管理; 2. 传输网:由一系列运营商的交换和路由设备组成,主要用于传输基站与核心网之间的控制信令与用户数据; 3. 核心网:部署了一系列核心网网元,这些网元协同对UE进行鉴权、计费和移动性管理等

  • 2021-12-29
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5G NR物理层概述

在3GPP术语中,基站是逻辑的无线接入网络节点的实现。在3G 和4G 中,网络节点分别是指Node B(NB)和演进的Node B(eNB)。5G NR无线接入网络节点被3GPP命名为下一代Node B(gNB)。 确保空口数传的可靠性和安全性是空口协议栈存在的价值,空口协议栈呈现三层两面的架构。NR的无线协议架构可以分为控制平面架构和用户平面架构。用户平面递交用户数据,而控制平面主要负责连接建立、移动性和安全。

  • 2021-12-29
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大数据驱动的数字经济平台及关键技术研究

数字经济的发展和渗透给传统经济模式带来了巨大的冲击,不论是消费者还是生产者都面临数字经济转型的强力挑战。基于大数据驱动的数字经济平台提供了快速信任、平等共治、产品再造、安全稳固的数字经济交易环境,有助于数字经济的开展和业务的创新,在新数字经济时代有着重要作用。介绍了大数据驱动的数字经济平台及其运行模式,并提出一种可行的平台架构,为数字经济平台的设计提供了理论支持和技术积累。

  • 2021-12-28
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基于5G的地质灾害监测及预警系统

我国山地丘陵区约占国土面积的65%,地质条件复杂,构造活动频繁,地质灾害隐患多、分布广、防范难度大,是世界上地质灾害最严重、受威胁人口最多的国家之一。其中山体滑坡、崩塌,泥石流是我国发生最多且危害最严重自然灾害。全国地质灾害详查显示,全国有地质灾害隐患点28万余处,威胁着1800多万人和 4 千多亿元财产的安全。仅2017年全国共发生地灾 7521起,造成329人死亡、25 人失踪、169人受伤,直接经济损失 35.9 亿元。

  • 2021-12-28
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5G技术研究发展路线与6G研究方向

通信技术的发展是一个不断演进和迭代的过程,并没有着跳跃式的技术更新的一个过程。无论是ITU组织还是3GPP组织,他们在制订新的网络标准的时候都会继承上一个版本的网络技术的特性。3G到5G技术甚至到未来的6G的迭代标准制定过程,均存在某些中间过渡版本,本文将带领读者了解最新的通信标准制定过程的细节,让读者能深入了解5G网络发展历史,同时也预测了6G网络的未来发展情况和方向。

  • 2021-12-28
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5G网优重要专题处理思路

通过分析话务统计指标的变化和指标间的相关性,通过OSS工具统计发现可能存在的问题,如话务量激增造成的拥塞、突发硬件问题引起的大量系统侧呼叫失败和掉话、外部干扰的影响及过覆盖导致的干扰等等。这时解决个别投诉问题则上升到解决网络整体或局部的问题,结合网络话务统计数据可以有效地避免“只见树木,不见森林”的误区,从根本上定位问题所在,以利于采取切实可行的措施。

  • 2021-12-27
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5G Massive MIMO广播波束场景化解决立体覆盖研究

本次针对大市场和顺华府2栋18层进行试点,该小区属于老城区砖混结构中高层居民楼,占用铖锦泰大酒店5G站点信号(站高约60 米13层建筑加抱杆,距离和顺华府小区约160米左右),中高层信号覆盖较差。为了更好的确认pattern场景,通过实地对小区情况、站点安装、站点情况进行实地勘测,铖锦泰大酒店站点勘测信息

  • 2021-12-27
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5GMEC场景下用户体验驱动的视频加速方案

多接入边缘计算(MEC)为多媒体应用提供云计算支持,包括针对移动用户的基于HTTP的动态自适应流(DASH)。MEC服务器通常部署在基站(BS),有助于减少延迟并提高视频流的用户体验(QoE)。然而,涉及移动用户的通信需要在基站之间进行切换,而MEC服务器的相对位置和传输开销都会影响传输效率。同时,当发生基站切换时,为移动用户提供视频服务的的MEC服务器不一定会发生变化。

  • 2021-12-27
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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

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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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