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同时同频全双工非线性自干扰抑制研究

同时同频全双工在相同频率资源上同时进行信号的收发,频谱利用率理论上可以提升1倍,因此受到广泛关注。然而,全双工设备在接收信号的同时,也会遭受本地信号发射带来的强干扰。针对强干扰信号的非线性典型特征,分析当前热点的非线性自干扰抑制技术,并探讨大功率发射和阵列天线场景中,可能的非线性干扰抑制方法,为大功率、多天线全双工设备研制提供架构和算法层面的设计指导。

  • 2022-02-13
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大唐打造DTm-LTE宽带应急专网通信系统

建造安全、可靠且独立的无线宽带专用网络早已成为业界共识,政务网、应急通信、公共安全、社会管理以及各大行业对无线宽带业务、集群类业务以及各类多媒体融合业务的需求日趋强烈。以往无线带宽的瓶颈以及系统复杂且不便携的问题,制约了行业信息化更快的发展。而随着以高速带宽、高集成度、便携机动等为突出特点的4G TD-LTE宽带专网一体化系统的产生,通过无线宽带专网及机动便携的优势与特点,可大幅拓宽业务的应用领域。

  • 2022-02-13
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露天矿山智能网联自动驾驶场景与技术研究

采矿业是我国国民经济的基础和支柱产业,矿山智慧化是当前采矿业发展的重要趋势。目前,国内部分矿山已经建成的自动化、信息化系统等在安全生产过程中发挥了重要作用[1-3]。具体而言,露天矿山作业环境恶劣,危险度高,采用自动驾驶技术不仅能避免或减少对驾驶人员健康、安全的危害或威胁,而且将大幅提升效率、降低成本,更加经济、节能和环保[4]。据澳大利亚铁矿石出口商FMG集团测算,其137台自动驾驶矿车生产效率比传统人工运输提升了30%。此外,露天矿山场景复杂度较公共交通场景相对简单(人员严格管控、矿车行驶限速严格控制、行驶路线相对固定),自动驾驶在露天矿山场景下也相对容易实现。

  • 2022-02-13
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自动驾驶高精度地图——3D道路环境的重建

细化定义的地图,可以描述为对3D道路环境的重建。高精度地图含有大量道路矢量元素信息(车道线位置、类型、宽度等)以及车道周边的固定对象信息(交通信号灯、交通标志、障碍物、路边地标等),形成对路网精确的三维表征(厘米级精度),比如路面的几何结构、道路标示线的位置、周边道路环境的点云模型等。

  • 2022-02-13
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自动驾驶技术——车载芯片的过去、现在和未来

未来,自动驾驶也将逐步完善,又会加入激光雷达的点云(三维位置数据)数据以及更多的摄像头和雷达传感器, GPU也难以胜任,ASIC性能、能耗和大规模量产成本均显著优于GPU和FPGA,定制化的ASIC芯片可在相对低水平的能耗下,ASIC专用芯片将成为主流。

  • 2022-02-13
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自动驾驶汽车传感器技术解析—激光雷达

激光雷达是一种雷达系统,是一种主动传感器,所形成的数据是点云形式。其工作光谱段在红外到紫外之间,主要发射机、接收机、测量控制和电源组成。工作原理为:首先向被测目标发射一束激光,然后测量反射或散射信号到达发射机的时间、信号强弱程度和频率变化等参数,从而确定被测目标的距离、运动速度以及方位。除此之外,还可以测出大气中肉眼看不到的微粒的动态等情况。激光雷达的作用就是精确测量目标的位置(距离与角度)、形状(大小)及状态(速度、姿态),从而达到探测、识别、跟踪目标的目的。

  • 2022-02-13
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LTE基于王者荣耀的端到端优化研究

以王者荣耀业务为切入点,从业务全流程入手,深入研究端到端业务的特性及所涉及的各个环节,全面梳理各环节对王者荣耀的业务感知的影响因素,同时详细制定了无线网、核心网、传输网等各网元的分析、定界、优化方法。以体验为驱动,建立基于业务质量的端到端监控、分析、优化机制,为后续进行其他端到端业务的研究提供了方法与经验。

  • 2022-02-13
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LTE低速率小区处理流程方法

日常的测试无法遍历所有覆盖区域,无法体现居民区与房屋内的用户体验,所以通过低速率差小区的统计,来反应用户的感知速率,同时通过后台相关的速率关联因子指标进行协同分析优化,能够更好的完善TD-LTE的网络性能,更好的提升TD-LTE网络用户的业务高速率体验。

  • 2022-02-13
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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