摘要:为解决由城轨环境特殊性导致的通信可靠性、时延性能降低以及运营效率瓶颈等问题,首先从整体运营控制的角度分析了城轨通信需求。结合新型智能运行控制技术及T2T(train to train,列车到列车)通信、5G、人工智能、移动边缘计算等新兴信息技术对城轨通信关键技术进行梳理、总结与展望;然后提出了一种新型城轨通信网络架构,最后探讨了智慧城轨通信技术的研究方向与面临的挑战,为智慧城市的发展提供研究基础。
摘要:近年,非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)技术作为一种应用于5G无线网络的多址接入技术,引起了人们的广泛关注。为了提高NOMA技术的频谱效率、覆盖范围和抗噪性能,并降低系统的能耗,设计了一种基于正交索引调制多址接入(quadrature index modulation multiple access,QIMMA)技术的无线携能(simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT)协作网络上行NOMA传输系统,记为协作QIMMA-SWIPT。具体来说,多个远端用户组成一个QIMMA系统,然后通过协作中继的译码转发拓展系统的覆盖范围,并在中继端采用SWIPT技术以便信息在译码的同时进行能量的采集,降低系统的能耗。详细推导了QIMMA-SWIPT系统平均误码率的理论上界,并在频谱效率一定的情况下通过模拟仿真对比分析,得出协作QIMMA-SWIPT系统的误码率性能优于协作IMMA-SWIPT和SCMA-SWIPT系统的结论。此外,深入研究了功率切割因子和信源到中继的距离对系统误码性能的影响。
摘要:网络时延是评估网络性能的关键指标之一。主成分分析(PCA)是数据挖掘领域常用的一种多变量分析和降维算法。通过对大型 IP 网络时延进行 PCA 分析,旨在挖掘网络时延的深层原因及网络各节点间的相互依赖关系,并搭建一个科学合理的网络时延评价体系,最终得到IP网络建设、优化改造的有效建议。对历史网络时延进行离线分析只是主成分分析方法的一种初步应用,今后可结合网络拓扑结构、现网流量流向、路由、距离等相关因素,将主成分分析方法应用到针对网络流量、网络时延、网络丢包等网络性能的实时在线监测分析中,进一步提升网络运营的效率和质量。
摘要:与之前的编码标准相比,多功能视频编码(versatile video coding,VVC)进一步提高了压缩效率。嵌套多类树的四叉树(quadtree with nested multi-type tree,QTMT)结构是提高编码增益的关键之一,同时极大地增加了编码复杂度。为降低VVC编码复杂度,提出了一种基于深度学习的快速QTMT划分方法。首先,提出了注意力-非对称卷积结构来预测划分模式的概率。然后,基于阈值提出了快速划分模式决策。最后,提出了编码性能与时间的代价函数来求解最优阈值,提出了阈值决策方法。实验表明,算法在不同档次下的时间节省分别为48.62%、52.93%、62.01%,BDBR分别为1.05%、1.33%、2.38%。结果表明,算法的时间节省和率失真性能优于其他快速算法。