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《6G近場技術(shù)白皮書2.0》正式發(fā)布

《6G近場技術(shù)白皮書2.0》正式發(fā)布

4月10日至12日，由未來移動通信論壇主辦的2025全球6G技術(shù)與產(chǎn)業(yè)生態(tài)大會（原全球6G技術(shù)大會）在南京隆重召開。來自全球的6G領(lǐng)域的思想領(lǐng)袖、技術(shù)先鋒和產(chǎn)業(yè)領(lǐng)軍人物齊聚金陵，共同探討6G技術(shù)創(chuàng)新與未來產(chǎn)業(yè)生態(tài)的發(fā)展藍(lán)圖。10日下午，大會正式發(fā)布《6G近場技術(shù)白皮書2.0》（6G Near-field Technologies White Paper 2.0）。該白皮書在2024年4月發(fā)布的業(yè)界首部近場技術(shù)白皮書的基礎(chǔ)上進(jìn)行了大幅更新升級，旨在深度推進(jìn)近場技術(shù)研究與標(biāo)準(zhǔn)化探討，為3GPP即將于2025年6月啟動的6G標(biāo)準(zhǔn)化研究項目提供重要參考。

電信中興和高通聯(lián)合完成5G-A高低頻多路并發(fā)VR演示

電信、中興和高通聯(lián)合完成5G-A高低頻多路并發(fā)VR演示

發(fā)表于：7/26/2024

中國聯(lián)通長安汽車攜手部署5G-A低功耗高精定位技術(shù)

中國聯(lián)通部署5G-A低功耗高精定位技術(shù)助力重慶長安汽車工廠打造安全生產(chǎn)管理新能力

發(fā)表于：7/26/2024

大氣環(huán)境監(jiān)測衛(wèi)星與陸地生態(tài)系統(tǒng)碳監(jiān)測衛(wèi)星正式投入使用

大氣環(huán)境監(jiān)測衛(wèi)星與陸地生態(tài)系統(tǒng)碳監(jiān)測衛(wèi)星正式投入使用

發(fā)表于：7/26/2024

5G通信基站光儲配置及充放電方法的研究

5G通信基站作為信息通信領(lǐng)域的基礎(chǔ)設(shè)施，滿足了人們對日常通話和流量使用的基本需求。為響應(yīng)國家“3060”雙碳戰(zhàn)略，通信基站需要改變傳統(tǒng)的電網(wǎng)供電模式，引進(jìn)光伏系統(tǒng)和儲能電池等綠色能源，實(shí)現(xiàn)“綠色、節(jié)能、低碳”發(fā)展。在不同的電力條件下，如何規(guī)劃光伏和儲能配置已成為信息和通信領(lǐng)域的一個重要研究方向。創(chuàng)新模擬光伏函數(shù)模型，探索不同電力條件下光儲配置的最優(yōu)方法，創(chuàng)新光儲系統(tǒng)的充放電方法，實(shí)現(xiàn)綠色能源應(yīng)用的效益最大化。

發(fā)表于：7/25/2024

110 GHz頻段山地?zé)o人機(jī)視距通信概率及傳播損耗研究

利用射線追蹤法建立了基于視距概率的無人機(jī)毫米波信道模型，并針對路徑損耗進(jìn)行了雙斜率模型分析，闡述了視距概率的建模過程并進(jìn)行了模型參數(shù)分析。由于地形遮擋等環(huán)境的影響，損耗較大的反射和繞射路徑致使信號的接收強(qiáng)度在突變點(diǎn)前后波動較大，導(dǎo)致單斜率擬合模型不再適用。因此利用線性回歸分別在兩種地形下對仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行了單斜率和雙斜率接收功率模型的擬合。結(jié)果表明雙斜率接收功率模型比單斜率模型的擬合效果更好，兩種模型在地形更平坦區(qū)域擬合的精確度更高。

發(fā)表于：7/25/2024

一種低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中編隊組網(wǎng)路由算法研究

低軌道分布式衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)作為6G通信技術(shù)的重要組成部分，可以實(shí)現(xiàn)高速傳輸和低延時的通信，可以滿足6G通信技術(shù)的高速率和低延時的需求。針對低軌道分布式衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的組網(wǎng)方法進(jìn)行了研究，對衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的路由算法進(jìn)行了歸納總結(jié)，提出一種基于帶寬和延遲聯(lián)合的路由選擇算法，并實(shí)現(xiàn)了三種不同的路由選擇算法，發(fā)現(xiàn)各算法性能差異明顯。實(shí)驗結(jié)果表明基于帶寬和延遲聯(lián)合算法在選擇最佳路徑的同時，能夠更好地平衡網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載和減小時延，提高衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的傳輸效率。

發(fā)表于：7/25/2024

面向船舶通信應(yīng)用場景的5G小基站覆蓋方案設(shè)計與驗證

隨著5G設(shè)備部署密度逐步增大，5G大時代來臨，單純從增加宏基站部署的角度來看，成本價格太高，另一方面，5G toB、toC個性化需求逐步增加。針對5G頻段上移、穿墻能力減弱、個性化要求的問題，5G一體化小基站應(yīng)運(yùn)而生，并在補(bǔ)盲、補(bǔ)熱范疇作用逐步提升。針對水上作業(yè)通信困難的問題，提出了一種新型基于CPE的組網(wǎng)方案，該方法安裝便捷、價格低廉，極大滿足用戶需求，可大范圍推廣。

發(fā)表于：7/25/2024

改進(jìn)自適應(yīng)加權(quán)的海面目標(biāo)距離測量和跟蹤

海上目標(biāo)距離探測和跟蹤是海洋安全和軍事應(yīng)用中的關(guān)鍵任務(wù)之一，針對復(fù)雜海面環(huán)境在海雜波等影響因素下目標(biāo)距離測量精度低的問題，提出了一種改進(jìn)的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法。該算法利用海面艦船雷達(dá)及陸地雷達(dá)聯(lián)合探測結(jié)果，先對多個數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換，利用Robust Z-score方法進(jìn)行縱向數(shù)據(jù)預(yù)處理剔除異常數(shù)據(jù)，再通過重新定義置信距離度量，將置信度較高的傳感器結(jié)果代替被踢除數(shù)據(jù)后，對結(jié)果進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán)融合。同時，為了進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)精度，引入了一種分段融合機(jī)制，將改進(jìn)的傳感器數(shù)據(jù)融合算法與階梯式自適應(yīng)加權(quán)融合算法進(jìn)行級聯(lián)，通過度量各分段融合結(jié)果的相似度，設(shè)定一個置信閾值，通過該置信閾值確定最終的融合結(jié)果。仿真實(shí)驗結(jié)果證實(shí)了算法的有效性和準(zhǔn)確性。

發(fā)表于：7/25/2024

改進(jìn)轉(zhuǎn)移概率矩陣的三維交互式跟蹤模型算法

由于現(xiàn)有的簡單的轉(zhuǎn)移概率矩陣會導(dǎo)致跟蹤精度不高，復(fù)雜的轉(zhuǎn)移概率矩陣會導(dǎo)致跟蹤時間過長，難以滿足三維空間中機(jī)動目標(biāo)跟蹤要求。針對轉(zhuǎn)移概率矩陣的設(shè)計問題，從機(jī)理分析入手，提出了一種基于隸屬度函數(shù)的模型轉(zhuǎn)移概率矩陣設(shè)計方法，并對三維交互式多模型算法進(jìn)行了改進(jìn)完善。仿真結(jié)果表明，依據(jù)隸屬度函數(shù)修正轉(zhuǎn)移概率矩陣的方法有效提高了三維機(jī)動目標(biāo)的跟蹤精度。

發(fā)表于：7/25/2024

有偏量測下基于最大相關(guān)熵卡爾曼濾波的目標(biāo)跟蹤方法

針對傳感器存在系統(tǒng)偏差且噪聲非高斯條件下目標(biāo)狀態(tài)估計精度較差的問題，提出一種有偏量測下基于最大相關(guān)熵卡爾曼濾波（Maximum Correntropy Kalman Filter， MCKF）的目標(biāo)跟蹤方法。該方法通過引入差分機(jī)制，利用目標(biāo)相鄰時刻的有偏量測之差構(gòu)建差分量測方程，有效克服了系統(tǒng)偏差的影響。隨后基于最大相關(guān)熵準(zhǔn)則（Maximum Correntropy Criterion， MCC）量化估計誤差的高階矩信息，并以差分量測為先驗條件推導(dǎo)出有偏量測下算法的濾波迭代方程。仿真結(jié)果表明，當(dāng)系統(tǒng)觀測值受傳感器系統(tǒng)偏差和非高斯噪聲干擾時，與現(xiàn)有方法相比，所提方法具有更好的跟蹤性能。

發(fā)表于：7/25/2024

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