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基于流量感知的网络切片资源智能分配方法

针对当前网络切片资源仅考虑时间域请求所导致切片资源分配不合理的问题,采用基于残差-预测框架的流量感知算法来预测网络流量,结合神经网络预测未来的网络负载状态;基于网络负载预测结果,利用VNF技术实现网络切片资源智能分配。实验表明,该方法能够提升虚拟服务功能链数据包调度的端到端时延和CPU利用率。

  • 2021-12-01
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5G用户常驻区域预判及网络支撑前置策略研究

针对5G网络发展初期,5G网络大数据平台及智能评估手段尚未完善,无法基于丰富的5G实际数据开展精准网络优化的问题,提出了一种5G用户常驻区域预判及网络支撑前置策略。首先,基于LTE信令大数据平台获取手机终端型号(IMEISV),与信令平台终端类型库进行匹配可获得终端类型及是否支持5G能力。然后,基于关键字段汇聚,获取5G终端分布及数量信息,即实现5G用户常驻区域预判。最后,基于高斯分布拟合LTE网络MR数据获得最佳方位角,开展网络精准优化,实现5G网络支撑前置。经实例验证,该策略能够有效提升用户热点分布区域的网络质量以及5G基站小区的业务量。

  • 2021-12-01
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基于最大似然估计与卡尔曼滤波的室内目标跟踪

为了解决室内目标跟踪系统中由于定位误差导致目标运动轨迹波动较大的问题,提出一种基于最大似然估计与卡尔曼滤波的融合目标跟踪算法。首先利用最大似然估计算法预测目标的运动轨迹,然后再利用卡尔曼滤波算法对预测结果进行滤波处理,进一步降低定位结果的误差。仿真结果表明,所提算法的定位误差均值为0.64 m,比通用的最邻近算法性能提升了46.2%,有效提高了系统的精确度及稳定性。

  • 2021-12-01
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6G愿景与需求:数字孪生、智能泛在

移动通信创新的步伐从未停歇,从第一代模拟通信系统(1G)到万物互联的第五代移动通信系统(5G),移动通信不仅深刻变革了人们的生活方式,更成为社会数字化和信息化水平加速提升的新引擎。5G已经步入商用部署的快车道,通信技术将进一步与云计算、大数据和人工智能等新技术深度融合,带来整个社会的数字化和智能化转型,培育出新的需求并推动移动通信技术向下一代移动通信系统(6G)方向演进和发展。

  • 2021-12-01
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移动通信的主要挑战及6G的研究方向

当前,6G的驱动力并不明确,想断言6G的突破点及标志性技术尚为困难。然而,新一代系统的诞生通常并不会完全产生于真空,许多方向是基于老一代所发现问题的逐步演进。本文希望通过观察行业与技术的走向及存在的主要问题,探索新一代6G系统演进急需解决的问题。并由此来帮助提示通向6G之路的前期方向,使得我们能立即开展6G的初期科研,并争取时间来不断探索6G新的不可预测的突破性技术。

  • 2021-12-01
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移动通信覆盖自愈的研究与实现

为了提升移动通信网络服务可靠性,高效地实现无线网络自优化,提供了一种移动通信SON框架下基站退服后通过自动调整周边小区天线电子倾角实现覆盖自愈的方法,创新性地提出了关键采样点作为待弥补区域的覆盖目标的方法,同时定义了在最小化网络重叠覆盖度的前提下相邻小区倾角的调整方案。通过对现网基站的调整前后数据评估,取得良好的网络自愈效果,为LTE SON以及5G网络自优化提供了一种思路及方法。

  • 2021-12-01
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基于RFID与Wi-Fi的图书馆智能导读系统研究

基于RFID与Wi-Fi的图书馆智能导读系统研究基于RFID与Wi-Fi的图书馆智能导读系统研究基于RFID与Wi-Fi的图书馆智能导读系统研究基于RFID与Wi-Fi的图书馆智能导读系统研究

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基于RFID技术的图书馆自助借还书系统建设研究

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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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