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中國(guó)移動(dòng)全球首發(fā)6G小規(guī)模試驗(yàn)網(wǎng)

中國(guó)移動(dòng)全球首發(fā)6G小規(guī)模試驗(yàn)網(wǎng)

7 月 23 日消息，2025（第二十四屆）中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)定于 7 月 23 日至 25 日在北京召開(kāi)。本屆大會(huì)以“數(shù)驅(qū)新質(zhì)?智創(chuàng)未來(lái)”為主題，聚焦 AI、5G-A / 6G、低空經(jīng)濟(jì)等前沿技術(shù)。中國(guó)移動(dòng)副總經(jīng)理程建軍今日在會(huì)上分享了中國(guó)移動(dòng)在技術(shù)研發(fā)方面的進(jìn)展，稱今年中國(guó)移動(dòng)研發(fā)經(jīng)費(fèi)達(dá) 391 億元。

中國(guó)聯(lián)通長(zhǎng)安汽車攜手部署5G-A低功耗高精定位技術(shù)

中國(guó)聯(lián)通部署5G-A低功耗高精定位技術(shù)助力重慶長(zhǎng)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(cè)衛(wèi)星與陸地生態(tài)系統(tǒng)碳監(jiān)測(cè)衛(wèi)星正式投入使用

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

發(fā)表于：7/26/2024

5G通信基站光儲(chǔ)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(duì)日常通話和流量使用的基本需求。為響應(yīng)國(guó)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(chǔ)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(chǔ)能配置已成為信息和通信領(lǐng)域的一個(gè)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(chǔ)配置的最優(yōu)方法，創(chuàng)新光儲(chǔ)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(wú)人機(jī)毫米波信道模型，并針對(duì)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(guò)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(hào)的接收強(qiáng)度在突變點(diǎn)前后波動(dòng)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(duì)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(duì)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(shí)的通信，可以滿足6G通信技術(shù)的高速率和低延時(shí)的需求。針對(duì)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(duì)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(yàn)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(shí)，能夠更好地平衡網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載和減小時(shí)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(chǎng)景的5G小基站覆蓋方案設(shè)計(jì)與驗(yàn)證

隨著5G設(shè)備部署密度逐步增大，5G大時(shí)代來(lái)臨，單純從增加宏基站部署的角度來(lái)看，成本價(jià)格太高，另一方面，5G toB、toC個(gè)性化需求逐步增加。針對(duì)5G頻段上移、穿墻能力減弱、個(gè)性化要求的問(wèn)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(duì)水上作業(yè)通信困難的問(wèn)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(jià)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(cè)量和跟蹤

海上目標(biāo)距離探測(cè)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(duì)復(fù)雜海面環(huán)境在海雜波等影響因素下目標(biāo)距離測(cè)量精度低的問(wèn)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(cè)結(jié)果，先對(duì)多個(gè)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(guò)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(duì)結(jié)果進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán)融合。同時(shí)，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(jí)聯(lián)，通過(guò)度量各分段融合結(jié)果的相似度，設(shè)定一個(gè)置信閾值，通過(guò)該置信閾值確定最終的融合結(jié)果。仿真實(shí)驗(yàn)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(jiǎn)單的轉(zhuǎn)移概率矩陣會(huì)導(dǎo)致跟蹤精度不高，復(fù)雜的轉(zhuǎn)移概率矩陣會(huì)導(dǎo)致跟蹤時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，難以滿足三維空間中機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤要求。針對(duì)轉(zhuǎn)移概率矩陣的設(shè)計(jì)問(wèn)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(jì)方法，并對(duì)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(dòng)目標(biāo)的跟蹤精度。

發(fā)表于：7/25/2024

有偏量測(cè)下基于最大相關(guān)熵卡爾曼濾波的目標(biāo)跟蹤方法

針對(duì)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(jì)精度較差的問(wèn)題，提出一種有偏量測(cè)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(guò)引入差分機(jī)制，利用目標(biāo)相鄰時(shí)刻的有偏量測(cè)之差構(gòu)建差分量測(cè)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(jì)誤差的高階矩信息，并以差分量測(cè)為先驗(yàn)條件推導(dǎo)出有偏量測(cè)下算法的濾波迭代方程。仿真結(jié)果表明，當(dāng)系統(tǒng)觀測(cè)值受傳感器系統(tǒng)偏差和非高斯噪聲干擾時(shí)，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

機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤時(shí)滯問(wèn)題分析

機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤結(jié)果在時(shí)間軸上的滯后問(wèn)題是當(dāng)前機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的一大難點(diǎn)。產(chǎn)生時(shí)滯的情況很多，一般在跟蹤初期和發(fā)生較大機(jī)動(dòng)的時(shí)間段內(nèi)尤為明顯，常常會(huì)因此出現(xiàn)誤差高峰。如果能有方法抑制或者消除時(shí)滯現(xiàn)象，將能顯著提高跟蹤效果。從仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果和現(xiàn)象入手，結(jié)合卡爾曼濾波理論、交互式多模型算法和現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)時(shí)滯問(wèn)題進(jìn)行剖析，根據(jù)跟蹤各個(gè)階段情況的變化，分析時(shí)滯產(chǎn)生的不同原因，并提出可能的解決方法，以期為提高機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤效果提供參考。

發(fā)表于：7/25/2024

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