5G移动通信网络关键技术综述.pdf陈 婧，韩远兵，徐 川 (重庆邮电大学未来网络研究中心 重庆 400065) 摘 要: 为适应未来海量移动数据的爆炸式增长，加快新业务新应用的开发，第五代移动通信( fifth generation mo- bile communication network，5G) 网络应运而生。目前，国内外已经逐渐明确了 5G 的愿景和需求，如何将现有技术和 多种潜在的新技术进行融合以实现 5G 网络成为下一步的研究与发展重点。面向未来 5G 的技术发展，介绍 5G 的 概念、应用场景以及终端用户对 5G 的相关需求; 然后，重点阐述 5G 在无线网络方面具有发展前景的 10 大关键技 术，包括: 超密集异构网络、自组织网络、D2D( device-to-device) 通信、M2M( machine-to-machine) 通信、软件定义无线 网络、
上传时间： 2022-02-25
上传用户：zhaiyawei
5G通信系统中massive-MIMO-FBMC技术的结合概述摘要为了应对第五代移动通信（5G）中更高数据率和更低时延的需求，大规模MIMO （massive multiple-input multiple-output）技术已经被提出并被广泛研究。大规模 MIMO技术能大幅度地提升多用户网络的容量。而在5G中的带宽研究方面，特别 是针对碎片频谱和频谱灵活性问题，现有的正交频分多址（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）技术不可能应对未来的挑战，新的波形方案需要 被设计出来。基于此，FBMC（filter bank multicarrier）技术由于具有比OFDM低 得多的带外频谱泄露而被受到重视，并已被标准推进组IMT-2020列为5G物理层 的主要备选方案之一。 本文首先回顾了5G中波形设计方案（主要是FBMC调制）和大规模多天线系 统（即massive MIMO）的现有工作和主要挑战。然后，简要介绍了基于Massive MIMO的FBMC系统中的自均衡性质，该性质可以用于减少系统所需的子载波数 目。同时，FBMC中的盲信道跟踪性质可以用于消除massive MIMO系统中的导频 污染问题。尽管如此，如何将FBMC技术应用于massive MIMO系统中的误码率、 计算复杂度、线性需求等方面仍然不明确，未来更多的研究工作需要在massive MIMO-FBMC方面展开来。 关键词：大规模MIMO；FBMC；自均衡；导频污染；盲均衡
上传时间： 2022-02-25
上传用户：
网络安全技术-QoS技术白皮书摘 要：本文对Internet的三种服务模型（Best-Effort、IntServ和DiffServ），以及服务模型的 发展历程进行了简单介绍，较为详细地介绍了H3C系列数据通信产品所支持的QoS技 术，内容包括：流量分类和标记、拥塞管理、拥塞避免、流量监管与流量整形、链路 效率机制以及MPLS网络相关QoS技术，并且简要描述了在实际应用中的QoS解决方 案。网络运营商及行业用户等通过对这些QoS技术的灵活运用，可以在Internet或任何 基于IP的网络上为客户提供有保证的区分服务。1 概述 1.1 产生背景 在传统的IP网络中，所有的报文都被无区别的等同对待，每个转发设备对所有的报 文均采用先入先出（FIFO）的策略进行处理，它尽最大的努力（Best-Effort）将报 文送到目的地，但对报文传送的可靠性、传送延迟等性能不提供任何保证。 网络发展日新月异，随着IP网络上新应用的不断出现，对IP网络的服务质量也提出 了新的要求，例如VoIP等实时业务就对报文的传输延迟提出了较高要求，如果报 文传送延时太长，用户将不能接受（相对而言，E-Mail和FTP业务对时间延迟并不 敏感）。为了支持具有不同服务需求的语音、视频以及数据等业务，要求网络能够 区分出不同的通信，进而为之提供相应的服务。传统IP网络的尽力服务不可能识别 和区分出网络中的各种通信类别，而具备通信类别的区分能力正是为不同的通信提 供不同服务的前提，所以说传统网络的尽力服务模式已不能满足应用的需要。 QoS技术的出现便致力于解决这个问题。 1.2 技术优点 QoS旨在针对各种应用的不同需求，为其提供不同的服务质量。如： z 可以限制骨干网上 FTP 使用的带宽，也可以给数据库访问以较高优先级。 z 对于 ISP，其用户可能传送语音、视频或其他实时业务，QoS 使 ISP 能区分 这些不同的报文，并提供不同服务。 z 可以为时间敏感的多媒体业务提供带宽和低时延保证
上传时间： 2022-02-26
上传用户：kingwide
ALG技术白皮书1 概述 1.1 产生背景 在应用层协议中，有很多协议都包含多通道的信息，比如多媒体协议（H.323、 SIP等）、FTP、SQLNET等。这种多通道的应用需要首先在控制通道中对后续数 据通道的地址和端口进行协商，然后根据协商结果创建多个数据通道连接。在NAT 的实际应用过程中，NAT仅对网络层报文的报文头进行IP地址的识别和转换，对于 应用层协议协商过程中报文载荷携带的地址信息则无法进行识别和转换，因此在有 NAT处理的组网方案中，NAT利用ALG技术可以对多通道协议进行应用层的报文信 息的解析和地址转换，保证应用层上通信的正确性。 在传统的包过滤防火墙中，也会遇到类似问题。由于包过滤防火墙是基于IP包中的 源地址、目的地址、源端口和目的端口来判断是否允许包通过，这种基于静态IP包 头的匹配虽然可以允许或者拒绝特定的应用层服务，但无法理解服务的上下文会 话，而且对于多通道的应用层协议，其数据通道是动态协商的，无法预先知道数据 通道的地址和端口，无法制定完善的安全策略。ASPF利用ALG技术便可以解决包 过滤防火墙遇到的问题，实现对多通道应用协议的动态检测。 综上所述，ALG和NAT、ASPF特性的配合使用，可以解决这些特性遇到的应用层 协议的多通道问题，进而可以协助网络设备实现整体的网络安全解决方案。 1.2 技术优点 ALG和NAT、ASPF等特性配合使用，为内部网络和外部网络之间的通信提供基于 应用的访问控制，具有以下优点： z ALG 统一对各应用层协议报文进行解析处理，避免了 NAT、ASPF 特性对同 一类报文应用层协议的重复解析，可以有效提高报文转发效率。 z ALG 的状态检测是基于应用层协议的，能够监听每一个应用的每
标签： alg
上传时间： 2022-02-28
上传用户：20125101110
在我国煤矿的生产过程中，人员和设备的安全始终是煤矿开采最为关心的问题，煤矿井下瓦斯气体所引起的爆炸事故，会造成巨大的人员和财产损失其中甲烷气体是瓦斯气体的最主要的成分。传统上的甲烷气体检测大都采用化学检测方法，但是该种方法存在很多不足，人们开始研究采用光学方法代替化学检测的方法。本文采用了基于蚂蚁算法的光谱吸收光纤监测系统对甲烷气体实施监测本论文通过对瓦斯气体（主要成分是甲烷）检测技术的历史发展背景和国内外刈其研究现状的介绍，对于传统的甲烷气体检测系统中存在的缺陷和局限性问题分析，提出了基于蚂蚁算法的光谱吸收光纤甲烷隘测系统。首先介绍了气体光谱吸收原理和蚂蚁算法的基本原理，然后详细说明了蚂蚁BP神经网络算法，系统采用了型号为 MXSLD-CS65M5A的激光器，斩波器，测量气室等甲烷气体传感器系统，通过使用蚂蚁BP神经网络算法对测量数据进行优化设计，最后选用 Labview软件对数据进行测量显示，测试系统运行的可行性。通过实验，检验了基于蚂蚁算法的光谱吸收光纤甲烷传感系统的效果，本系统的实验测试数据可以通过 LabView软件的设计进行保存，对甲烷气体浓度的检测达到良好的运行效果，系统具有实时监测和自动报警功能。研究基于蚂蚁算法的光谱吸收光纤甲烷传感系统对于煤矿安全生产具有十分重要的意义和应用前景。
标签： 蚂蚁算法
上传时间： 2022-03-10
上传用户：canderile
准确量化和预测陆地生态系统碳水通量对于理解陆气间相互作用，预测未来气候变化和控制温室效应具有重要意义。通量观测和模型模拟是目前研究碳水通量的两种主要方法。通量观测精度较高，但观测范围局限、站点分布不均匀，易受环境影响，难以区域扩展；模型模拟可实现不同尺度参量估算，但由于理想化假设、模型参数和驱动数据等限制，导致其模拟结果往往与真实值存在较大偏差。模型-数据融合方法主要是通过参数估计和数据同化两种技术集成观测和模型信息，建立两者相互制约调节的优化关系，以提高模型结果与真实值之间的匹配程度。基于该思路，本研究在地面观测数据、遥感卫星资料以及相关气候环境数据基础上，重点突破全球动态植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感参数优化方法，获取适宜中国的参数化方案：在此基础上，引入数据同化算法，将遥感卫星产品信息与模型相融合，在模拟过程中不断校正原有模型模拟轨迹，提高模型适用性。将以上改进的模型推广至中国区域，实现对20002015年中国地区总初级生产力（Gross Primary Productivity GPP）和敬发（Evapotranspiration，ET的空间格局模拟及分析。主要结论如下1）将LP」DGwM中所选出的22个可调参数（涉及光合、呼吸、水平衡异速生长、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七个作用领域）在各自取值范围内随机获得不同的参数组合，结果表明22个参数可引起GPP和ET模拟结果产生较大的不确定性，尤其集中在生长季。所有站点GPP相对不确定性（Relative Uncertainty，RU）基本保持在09-1.25之间，不具有明显的年际变异性：ET相对不确定性RU月变化趋势明显，且基本处于0.5以下，明显低于GPP，说明所筛选的22个参数对GP模拟产生的影响更为显著。
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-16
上传用户：shjgzh
在工业应用中常用一组传感器对问一个被测量目标在一个过程的不同位置进行测量，然而由于每个传感器位于过程的不同位置，它们将不问程度的受到嗓声的干扰，为了从被嗓声干扰的多传感器测量值中获得更准确的测量结果，霱要进“步研究多传感器的融合理论多传感器数据融合系统的关键在于如何充分利用各个传感器的信息，得到对被测参数的最优估计，本文主要研究了以加权的方式进行多传感器数据融合的方法，即研究如何对每个传感器进行加权，从而得到对被测参数最优佑计的方法为此本文在介绍了多传感器数据融合技术的基础上，首先研究了基于奇异值分解的数据融合算法，通过对传感器测量值构成的矩阵进行奇异值分解，利用每个传感器测量值所对应的奇异值，可以估计出对每个传感器权值的最优估计，从而在不要任何先验知识的条件下，可仅由多传感器的测量值，利用提出的算法得到在最小均方误差意义下的被测参数的最优估计，此外，在许多工业过程中，人们利用多传感器测量同一过程参数以控制该参数在过程中的不同位置能根据需要进行合理分布，此时人们希望利用多传感器融合的测量结果，对每一个传感器的测量数据进行重建，以获得对每一个传感器的测量结果进行更为准确的估计。为此，本文进一步研究了基于小波降噪和数据融合的传感器数据重建算法，仿真和实验结果都说明提出算法是有效的，最后，研究了非线性动态系统的状态融合问题，研究了加权无气味卡尔曼滤波（UKF）方法，研究表明无气味卡尔曼波波能克服了扩展卡尔曼滤波（EKF）在状态融合估计中的不足，可以得到了更准确的状态融合估计结关键词多传感器系统，数据融合，奇异值分解，UKF
上传时间： 2022-03-16
上传用户：aben
（1）介绍了模拟电路故障诊断技术发展和现状，对现有的主要诊断方法以及近年来先进的神经网络理论和技术以及数据融合技术在模拟电路故障诊断领域中的应用进行了简单的论述（2）对神经网络方法的基本原理及其在模拟电路故障诊断中的优势进行了详细的介绍，包括神经网络的分类和神经网络的学习规则。详细说明在电路故障诊断中应用最广泛的BP神经网的设计、训练和测试方法，并对一个两级RC耦合放大器电路例进行了测试、神经网络训练和诊断。（3）介绍了数据融合技术的概念、优缺点、基本方法及其在各个领域的应用情况。然后对于数据融合具体方法，着重研究了 Bayes统计融合方法Dempster-Shafer证据理论融合方法以及模糊集理论融合方法。最后采用基于待定系数法的隶属度构造法以及模糊融合的方法对实例电路进行了故障诊断。（4）提出了一种新的利用包含元件直流特性信息的静态工作点电压和包含元件交流特性信息的不同频率激励下输出电压峰值与输出电压峰值的比值两类信息进行数据融合诊断的方法，保证故障信息量的同时降低了获取难度，应用模糊数学的理论，通过模糊变换将两类故障信息通过两个神经网络诊断得出的故障求属度进行决策层的数据融合，较好的解决了了单神经网络诊断信息量不足，由于电路元件互相影响而产生的故障诊断不确定性的问题以及待融合故障信息隶属度获取困难的问题，使得诊断准确率得到较为明显的提高本文提出的基于数据融合和神经网络的方法可以实现对模拟电路的故障进行准确实时快速诊断，具有一定的实用价值。关健词：模拟电路；数据融合；神经网络；模糊集理论
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-17
上传用户：
摘要：无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，wSN是由许多具有低功率无线收发装置的传感器节点组成，它们监测采集周边环境信息并传送到基站进行处理在某一时刻通过wSN采集的数据量非常大，如何正确、高效地处理这些数据成为当前WSN研究中的一个热点。传感器节点一般部署在恶劣环境中，一些偶然因素会使采集的数据中出现不准确的数据，用户依据这样的数据很难准确判断出被测对象的真实状态。基于模糊理论的决策级数据融合算法能够很好的解决这个问题本文以国家863研究项目《基于无线传感器网络的铁路危险货物在途安全状态监测技术研究》为背景，结合铁路运输中棉花在途状态监测系统的开发，在分析了当前有效的决策级数据融合技术基础上，提出了基于模糊理论的决策级数据融合算法，该算法通过对采集数据进行处理和分析，以获得准确的被测对象状态的描述。本文的主要工作包括：（1）分析了WSN中传统的决策级数据融合算法，如自适应加权数据融合算法和算术平均数数据融合算法，总结这两种算法的优缺点和检测系统的需求，进步明确理想算法应达到的目标。（2）提出了基于模糊理论的两阶段数据融合算法：该算法第一阶段利用基于贴近度的数据融合算法进行同类数据的融合校准，这一阶段的目的是剔除错误的和可信度较差的数据，得到相对更加准确的数据，第二阶段利用模糊推理对第个阶段得到的异类数据进行融合推理，得到被测对象当前状态的描述，为决策提供支持（3）结合实测数据仿真本文所提出的算法，结果证明与传统的融合算法相比，可以更加准确的描述被测对象状态
标签： 无线传感器
上传时间： 2022-03-17
上传用户：
随着杜会和经济的发展，环境水污染现象也日趋严重，迫切需要环境水质多参数监测与智能分析系统，以为环境监测、管理和控制提供科学的手段。水质多组分检测涉及到多传感器数据融合、计算机技术、电化学分析和人工智能等多学科的交叉，在众多领域有着广泛的应用。本论文研究环境水质检测与智能分析系统，论文的主要工作包括1）基于最小二乘支持向量机的在线自适应加权数据融合算法多传感器数据融合由于能够利用互补和冗余的信息，显著提高系统的可靠性而得到了广泛应用，而数据融合的关键问题是融合算法。本文深入研究了多传感器数据融合理论的基础上，针对传统融合算法研究存在的问题，提出了一种基于最小二乘支持向量机的在线自适应加权数据融合算法，并应用到水质在线检测过程中，不仅缩短了训练的时间，而且提高了融合的可靠性和灵活性2）提出了一种离子传感器的基于最小二乘支持向量机的自校正方法：由于离子传感器的非线性、漂移和交叉敏感性等影响了其检测精度和可靠性，难以进行连续在线检测。以硝酸根离子传感器为例，研究其自校正方法，以适应动态环境的连续监测根据实验数据，详细分析了硝酸根离子传感器的响应特性，并考虑了零点和时间漂移，提出了一种基于最小二乘支持向量机硝酸根离子传感器的自校正方法，给出了详细描述和分析。3）离子传感器故障检测的小波支持向量机特征提取和支持向量机分类方法在线连续检测的应用要求离子传感器必须具有很高的可靠性，即能够及时准确地判断出离子传感器的故障。本文采用小波支持向量机提取各传感器故障特征，再用支持向量机对故障进行分类，实现对各离子传感器的故障诊断。
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-18
上传用户：
