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简析北京轨道交通无线通信系统建设规划方案

2018 年12月,中央经济工作会议强调要发挥投资关键作用,加大制造业技术改造和设备更新,加快 5G 商用步伐,加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设,加大城际交通、物流、市政基础设施等投资力度。2020年3月4日,中共中央政治局常务委员会召开会议,强调要加快推进国家规划已明确的重大工程和基础设施建设,加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度。

  • 2022-03-16
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基于中继的5G无线网覆盖增强方案研究

为了解决5G无线网覆盖能力较弱的问题,根据电磁辐射防护限值,研究了Massive MIMO空分多流复用对下行功率分配的影响,分析了目前覆盖增强方案SUL可能存在的问题,给出了基于中继的5G无线网大区域覆盖增强方案。

  • 2022-03-16
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自动驾驶发展与关键技术综述

随着汽车电子化和高级辅助驾驶技术的快速发展,自动驾驶作为辅助驾驶技术的高级阶段,俨然成为未来解决交通出行的重要方式,已成为全球范围内的一个新的技术研究热点和重点。尤其近年来,自动驾驶在人类交通发展史上取得了里程碑式的进步。简述了自动驾驶的发展和关键技术的相关内容,在此基础上回顾了自动驾驶通过传感器进行环境感知的研究水平以及前沿人工智能技术在自动驾驶中的使用情况,涉及环境智能感知、传感器融合、高级规划、控制等关键技术的相关陈述,最后综述了自动驾驶系统当前所存在的问题,并展望了自动驾驶技术的未来发展方向。

  • 2022-04-13
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一文读懂自动驾驶仿真测试技术现状

虚拟仿真技术是汽车研发、制造、验证测试等环节不可或缺的技术手段,能有效缩短技术和产品开发周期,降低研发成本;随着汽车智能化、网联化趋势的发展,虚拟仿真技术有了更大的发挥空间,比如自动驾驶系统的仿真测试验证;虚拟仿真测试是实现高阶自动驾驶落地应用的关键一环,具备自动驾驶功能的车辆必须经过大量的虚拟仿真测试以及实车路测之后才能商用化;

  • 2022-04-02
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车联网安全现状及趋势浅析

美国的车企联盟,以及美国高速交通安全管理局,一直在研究汽车的信息安全问题,美国汽车工程师协会SA已经公布了全球首部汽车网络安全标准SAE J3061。欧洲则是从汽车、开放式的汽车信息安全的平台、通信这三个层级上,来构架汽车相关信息安全的防护体系。日本的信息处理推进机构也在2013年公布了汽车信息安全模型,为推进汽车信息安全防护提供了重要的参考。

  • 2022-04-02
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C-V2X车联网赋能智能驾驶和智能交通

通信支撑交通和汽车行业,主要面临两方面的重大需求。对交通行业来说(通信)主要是(应用于)道路安全、交通效率以及节能环保。对于汽车行业来说,(通信)面临着从人工驾驶、到辅助驾驶提升安全到自动驾驶(全面应用)。然而这两个行业,对于通信的要求并不相同。信息娱乐和交通效率对通信的时延要求不高,但需要大的带宽。对于道路安全和未来的自动驾驶来说,V2V/V2I支撑自动驾驶的(车联网通信系统来说),需要低时延、高可靠的通信,时延要求毫秒级,可靠性要求90%以上甚至达到99%。难点是对于道路安全和自动驾驶面临的低时延、高可靠的通信要求,我们如何支持。

  • 2022-04-02
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5G NR-V2X蜂窝车联通信频率需求研究

针对5G 新空口- 车用无线通信(NR-V2X)技术中的直连通信应用于自动驾驶场景的频谱需求进行研究,给出频谱需求研究方法、假设参数和评估结果。在NR-V2X 系统中,使用广播模式发送承载状态信息和环境信息的消息,这部分消息需要至少30~40 MHz 的频率。NRV2X的组播模式可以支持自动驾驶群组间协商和决策。尽管组播模式对于支持高级应用更为关键,但由于群组通信基本上是事件触发,通过组播模式传输的总业务量远远少于广播消息的总业务量,在进行NR-V2X 频率研究的初期可以暂不考虑组播模式的频率需求。

  • 2022-04-02
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智能网联汽车测试场一般测试道路技术要求及道路网联环境要求

城市道路是指通达城市的各地区,供城市内交通运输及行人使用,便于居民生活、工作及文化娱乐活动,并与市外道路连接负担着对外交通的道路。城市道路一般为非结构化道路,可以为智能网联汽车提供城市多种交通参与者和多种城市道路类型场景下的性能测试。结合测试场实际情况,城市测试道路宜选择建设以下类型的城市道路:?

  • 2022-04-02
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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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