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面向5G的SON 3GPP標準進展

面向5G的SON 3GPP標準進展[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

為支持廣泛的QoS級別,需要自動調(diào)整5G網(wǎng)絡(luò)以響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)狀況,以保持最佳的性能效率。5G網(wǎng)絡(luò)將擁有比前幾代蜂窩移動通信網(wǎng)絡(luò)更多的小區(qū),因此自組織網(wǎng)絡(luò)(Self-Organizing Network,SON)對于運營商管理復(fù)雜的5G網(wǎng)絡(luò)更為重要。介紹了3GPP工作組SA5和RAN針對5G SON的研究工作,并對自動鄰居關(guān)系、PCI配置、容量和覆蓋率優(yōu)化、負載平衡優(yōu)化、移動魯棒性優(yōu)化、RACH優(yōu)化等關(guān)鍵優(yōu)化技術(shù)進行詳細闡述。

發(fā)表于:6/1/2021 4:29:00 PM

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的2D人體姿態(tài)估計綜述

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的2D人體姿態(tài)估計綜述[其他][其他]

隨著深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展,2D人體姿態(tài)估計作為其他計算機視覺任務(wù)的研究基礎(chǔ),其檢測速度和精度對后續(xù)應(yīng)用落地具有實際意義。對近年來基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的2D人體姿態(tài)估計的方法進行梳理介紹,將現(xiàn)有方法分為人體檢測關(guān)節(jié)點回歸融合算法和人體關(guān)節(jié)點檢測聚類算法,同時對當(dāng)前的主流數(shù)據(jù)集及其評價準則進行總結(jié),最后對2D人體姿態(tài)估計當(dāng)前所面臨的困難以及未來的發(fā)展趨勢做以闡述,為姿態(tài)估計相關(guān)研究提供一些參考。

發(fā)表于:6/1/2021 4:23:00 PM

面向6G混合云頻譜共享的區(qū)塊鏈技術(shù)

面向6G混合云頻譜共享的區(qū)塊鏈技術(shù)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著越來越多的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備需要在有限的頻譜范圍內(nèi)進行通信,研究了6G增強超可靠低延遲通信(euRLLC)服務(wù)中的動態(tài)頻譜共享問題,并將區(qū)塊鏈技術(shù)與6G混合云相結(jié)合,實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備之間的頻譜共享。由于區(qū)塊鏈的分布式存儲和可靠性,基于區(qū)塊鏈的動態(tài)頻譜共享可以實現(xiàn)靈活、可行和更高效的頻譜分配。分析了頻譜共享的過程,并提出了一種基于強化學(xué)習(xí)(RL)的euRLLC無線頻譜資源共享結(jié)構(gòu),包括資源分類、資源調(diào)度、整體模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,通過將區(qū)塊鏈與混合云相結(jié)合,基于公共管理平臺,使用統(tǒng)一的編碼和識別標準來注冊和管理物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的信息。

發(fā)表于:6/1/2021 4:19:00 PM

面向物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的空天地一體網(wǎng)絡(luò)多層架構(gòu)研究

面向物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的空天地一體網(wǎng)絡(luò)多層架構(gòu)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

為了滿足全球全面的三維覆蓋和在將來隨時隨地訪問的長期需求,作為理想網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的空天地一體化網(wǎng)絡(luò)(SAGIN)已成為當(dāng)今世界的重要研究方向?;谖磥硗ㄐ胖械牡湫蜆I(yè)務(wù)場景,首先分析了SAGIN的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和組成,并介紹了實現(xiàn)SAGIN的關(guān)鍵技術(shù)。最后,對SAGIN的后續(xù)研究方向進行了展望。

發(fā)表于:6/1/2021 4:13:00 PM

B5G/6G通信的IRS技術(shù)綜述

B5G/6G通信的IRS技術(shù)綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

智能反射面(IRS)技術(shù)可以顯著增強信號的覆蓋范圍,是B5G/6G的關(guān)鍵技術(shù)之一。針對IRS的當(dāng)前理論研究中的關(guān)鍵技術(shù),重點介紹信道估計、波束管理以及IRS輔助的NOMA、物理層安全增強方面的研究進展,同時給出了未來的研究方向。

發(fā)表于:6/1/2021 4:05:00 PM

基于群組層次分析法的DNS安全狀態(tài)多級評估

基于群組層次分析法的DNS安全狀態(tài)多級評估[其他][其他]

提出一種基于群組層次分析法的多級評估體系,全面考察當(dāng)下主流的DNSSEC、惡意域名過濾等DNS安全策略以及系統(tǒng)容災(zāi)部署方式、配置界面容錯性等指標對于DNS系統(tǒng)安全性的影響,具備監(jiān)測項廣泛的優(yōu)點?;谌航M層次分析法,設(shè)置各級指標的權(quán)重系數(shù),得到量化的安全狀態(tài)綜合指標,有效評估以不同形式搭建的DNS系統(tǒng)的安全狀態(tài)。以某電力公司DNS系統(tǒng)改造實例說明該方法的應(yīng)用過程及評估結(jié)果,為DNS服務(wù)相關(guān)的改造項目提供可行性論證。

發(fā)表于:5/13/2021 4:29:49 PM

基于顏色分割的發(fā)票識別與自校正系統(tǒng)研究

基于顏色分割的發(fā)票識別與自校正系統(tǒng)研究[其他][其他]

傳統(tǒng)基于二值圖像的框線特征提取信息的票據(jù)識別技術(shù),其結(jié)果存在一定的差錯率,針對此問題,提出了基于顏色分割的發(fā)票識別與驗證系統(tǒng)。通過顏色分割和版式分析,將文字區(qū)域、二維碼及圖章等不同區(qū)域進行分割,分區(qū)域進行識別處理后,對發(fā)票關(guān)鍵信息進行比對驗證。與傳統(tǒng)的票據(jù)識別技術(shù)相比,該系統(tǒng)不僅可以完成發(fā)票自動識別,還可以結(jié)合二維碼信息進行自我驗證,提高了發(fā)票識別信息的準確性和完整性。

發(fā)表于:5/13/2021 4:14:10 PM

一種資源受限環(huán)境下的軟件負載均衡策略

一種資源受限環(huán)境下的軟件負載均衡策略[其他][其他]

現(xiàn)有的以Web Service為主的SOA實現(xiàn)方案普遍存在占用通信帶寬高、信息編碼不適應(yīng)窄帶消息傳遞效率等問題,難以適應(yīng)戰(zhàn)術(shù)級作戰(zhàn)部隊高速機動、窄帶網(wǎng)絡(luò)、資源受限的作戰(zhàn)特點。針對戰(zhàn)術(shù)級作戰(zhàn)信息系統(tǒng)在資源受限環(huán)境下實現(xiàn)服務(wù)化的需要,結(jié)合資源受限環(huán)境特點,分析現(xiàn)有負載均衡算法存在的不足,基于最小連接算法提出了一種動態(tài)權(quán)值分配算法。經(jīng)過實驗證明,該算法可有效提高資源受限下的高并發(fā)負載能力。

發(fā)表于:5/13/2021 3:42:05 PM

一種高耐壓SPST天線調(diào)諧開關(guān)設(shè)計

一種高耐壓SPST天線調(diào)諧開關(guān)設(shè)計[其他][其他]

設(shè)計實現(xiàn)了一款高耐壓單刀單擲天線調(diào)諧開關(guān),用于Sub-6 GHz的天線孔徑調(diào)諧、阻抗調(diào)諧以及寬帶開關(guān)。設(shè)計采用串-并聯(lián)和體區(qū)自適應(yīng)偏置結(jié)構(gòu),兼顧插入損耗和隔離度;此外基于傳統(tǒng)的堆疊結(jié)構(gòu)進行改進,通過設(shè)計各級晶體管的尺寸不均勻,極大程度地提高了開關(guān)并聯(lián)支路承受電壓的能力;通過采用兩級偏置網(wǎng)絡(luò),減小了柵端和體端的泄露從而削弱關(guān)斷狀態(tài)下寄生電容不等效應(yīng),最終實現(xiàn)支路電壓耐受能力的提高。所提出的設(shè)計采用130 nm SOI CMOS工藝,仿真結(jié)果表明工作頻率為0.1 GHz~5 GHz,導(dǎo)通電阻為1.24 Ω,關(guān)斷電容為112 fF,插入損耗為0.14~0.48 dB,隔離度帶內(nèi)大于30 dB,電壓承受能力大于60 V。

發(fā)表于:5/13/2021 3:37:31 PM

基于分層信息過濾的生成式文本摘要模型

基于分層信息過濾的生成式文本摘要模型[其他][其他]

文本摘要模型的輸入數(shù)據(jù)中通常包含被視為噪聲的冗余信息,對輸入數(shù)據(jù)中的噪聲進行過濾可以提高摘要模型的表現(xiàn)。提出了基于動態(tài)路由指導(dǎo)的分層信息過濾(Dynamic Routing Based Hierarchical Information Filtering,DRBHIF)層,該層首先通過動態(tài)路由模塊根據(jù)編碼器的輸出動態(tài)地計算全局向量,然后根據(jù)全局向量從詞層面和語義層面對輸入文本中的噪聲進行過濾。具體來說,首先通過全局向量和編碼器的輸出從詞層面上對原文中的關(guān)鍵字進行選擇,然后通過雙門語義噪聲過濾算法在語義層面上進行噪聲過濾。在Gigaword和CNN/Daily Mail兩個數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,DRBHIF能夠有效地對輸入文本中的噪聲進行過濾,并且能提升摘要模型的表現(xiàn)。

發(fā)表于:5/13/2021 3:26:00 PM

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