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5G边缘计算与电力设施融合部署模式探析

5G的频率高、波长短,单个5G基站的覆盖范围小,而5G边缘计算需靠近最终用户部署,意味5G边缘计算节点的建设数量将快速增长,建设成本高、运维管理难度大,电力设施要求靠近负荷中心的建设特点与5G边缘计算节点的部署要求不谋而合。从5G边缘计算节点部署特性和电力设施建设规划要求等角度,分析了5G边缘节点与电力设施融合建设的可行性,讨论了5G边缘计算节点与电力设施的融合部署面临的散热、电磁兼容和安全等关键问题。

  • 2021-12-27
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面向4G增强的3D-MIMO连片组网技术

3D-MIMO连续组网规划时面临如何降低小区间干扰、提高系统吞吐量和频谱效率的挑战。通过引入SRS联合功控、SDNR特性、多用户劈裂空分和PDCCH容量提升四个关键技术特性,有效应对规模热点场景容量难题。测试和验证表明,3D-MIMO连续组网可以提升空分复用增益和频谱效率,为4G面向5G的平滑演进提供切实可行的组网方案。

  • 2021-12-27
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频率规划助中国5G发展抢得全球先机

日前,曾经力推毫米波频段用于5G移动通信的美国,开始加速推进3.5GHz中频段频谱部署5G系统,并取得阶段性进展。2015年,美国联邦通信委员会(FCC)创建了共享该频谱的许可规则,近期又批准Google等5家公司在3.5GHz频段运营相关数据库和软件系统,以便电信运营企业在保证美国联邦政府和军队优先使用3.5GHz频段的前提下,以次要等级共享该频段用于5G建设。同时,FCC决定于2020年下半年启动3.5GHz频段的5G频谱拍卖,以弥补美国5G系统在中频段的空缺。此前,这一频段主要由美国联邦政府和军队独占使用,其重要性不言而喻。

  • 2021-12-27
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面向6G的星地融合一体化组网研究

面向 6G 的星地一体化网络通过卫星网络与地面网络的优势互补、紧密融合,将扩大网络覆盖范围,提升网络整体效率,从而实现全球立体无缝覆盖网络。概述了星地融合网络发展现状及趋势。分析了星地融合网络发展路径,从过去的业务融合到现在的体制融合再到未来的系统融合。指出了面向 6G 的星地融合一体化组网中网络架构、空口传输、组网方式以及频率管理方面存在的挑战以及未来可能的发展方向。

  • 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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解析中国5G系统的中频段频率使用规划

公众移动通信的演进发展离不开频谱资源的保障。在未来5G时代,要实现更大的带宽、更短的时延和更高的速率,要实现数以亿计各类设备的互联,要满足几何级急剧增长的数据流量,自然需要更多的频谱资源提供保障。据预测, 5G的频谱需求将大大超过2G、3G、4G所用频率的总和,是不折不扣的“用频大户”。

  • 2021-12-27
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面向5G机器类通信的应用与分析

机器类通信(Machine-Type Communication,MTC)在无线通信领域有着十分广阔的应用。与之前的3G/4G网络中以人类为中心的通信方式不同,随着5G时代的到来和“物联网”概念的引入,任何人和任何事物在任何时间和任何地点都能够获取和分享信息的愿景将慢慢实现,而机器类通信的快速发展尤为重要。因此,阐述机器类通信的基本概念,介绍相应的机器类通信的用例和机器类通信所需技术要素,最后对面向5G的机器类通信的应用与发展做出展望。

  • 2021-12-27
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滤波器组多载波:面向5G及未来移动通信的新型调制

随着物联网和云时代的到来,移动视频等多媒体通信业务的速率需求呈现指数级增长趋势,在人与人、人与物、物与物之间构建起全世界互联的移动接入将成为最重要的互联网接入形式。因此,世界各国在推动第四代移动通信(4G)产业化的同时,已开始着眼于第五代无线移动通信(5G)的研究,力求使移动通信系统性能和产业规模产生新的飞跃。

  • 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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