本文跟踪了国内国际上各研究组织关于5G需求与关键技术最新研究进展。高能效将是5G从设计之初就不得不考虑的几个重要问题之。研究如何在不损失或者微损失网络性能的前提下，极大地降低系统的能量消耗是一项很有研究价值的工作。本文通过分析现有无线网络基站能量消耗的各个组成部分，参考目前5G研究趋势，选择网络能效模型与基站能耗模型，用于后续网络能效评估。小站密集化部署技术（Small Cell）是目前业内普遍认同的实现未来5G系统各项性能指标与效率指标的有效策略之一。随着小站的密集化部署，网络整体能效成为衡量异构无线通信系统长期经济效益的一项重要指标。网络运营前，需要以高能效为目标进行Small Cell密集化网络部署。本文利用上述的能效模型，建立并推导出了Small Cell最佳部客位置与数量的高能效网络部署方案目标函数，进一步通过数值仿真方法获得了具体网络场景下的高能效Small Cell 络部署位置与数量，最后通过对大量的仿真结果进行分析，得出了高能效Small Cell集化署方案的一般性规律。研究成果对未来5G系统中SmallCell的部署具有重要参考意义在网络运营中，由于网络负载存在天然的不均衡性与动态被动性，需要在Small Cell密集化部署的未来移动通信系统中进行高能效网络拓扑控制，以便在网络运营中维持实时的网络能效最优化的网络拓扑结构。本论文分析了目前业界关于Small Cell 休眠/唤醒性能增益的最新研究成果，并针对其现有休眠唤醒方案中以单小区固定负载为门限的休眠顺醒机制的不足，提出了一种高能效Small Cell联合休眼唤醒控制机制，实现了对网络拓扑的高能效动态控制。Small Cell密集化部署使网络编码在未来无线网络环境中得到了新的应用契机，本文最后结合几种未来5G新场景对网络编码应用方案进行了初步探讨。初步仿真结果表明，网络编码方案可有效提升能效。
上传时间： 2022-06-20
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目前远程抄表多半采用短信通信定时上报方式进行抄表，这种抄表方式比较落后、费用高、实时性差、远程控制能力差、无法及时准确监控现场水表的运行情况等缺点，本文针对目前抄表方式存在种种弊端，提出并设计了基于GPS无线网络的实时在线远程抄表系统，该系统具有实时在线、传输可靠、远程控制、快速高效管理水表等优点。本文设计了远程无线抄表系统由抄表管理中心、抄表设备、水表组成。抄表管理系统与抄表设备是通过GPRS网络进行远程通信，抄表设备与水表之间通过MBUS总线形成一个主从网络。在远程数据管理中心，使用C#开发了抄表设备出厂参数设置软件用于在设备出厂前参数设置，开发Socket服务器端通信软件、数据解析、存储和查询软件，用于远程抄收水表数据的管理；在抄表设备上开发了GPRS通信控制程序，实现数据传输终端与数据管理中心之间的实时在线通信，开发MBUS总线驱动程序，实现MBUS与水表之间通讯，并且制定数据管理中心、抄表设备与水表之间的通讯协议。远程数据管理中心、抄表设备、水表之间数据采用透明转发的方式，远程数据管理中心通过通讯协议管理系统下所有的抄表设备和水表，包括抄表设备基本信息和运行参数的修改，水表数据的抄收、调价、开关阀门等操作。随着电子技术和无线网络迅速的发展，基于GPRS无线网络的远程实时在线抄表技术越来越成熟，传统人工抄表和基于GSM主动上报抄表方式很容易被基于GPRS实时在线抄表方式所取代，该系统具有广阔和良好的应用发展前景。
上传时间： 2022-06-20
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近年来，随着个人数据通信的发展，功能强大的便携式数据终端和多媒体终端得到了广泛的应用。为了实现用户在任何时间、任何地点均能实现数据通信的目标，要求传统的计算机网络由有线向无线、由固定向移动、由单一业务向多媒体发展，这一要求促进了无线局域网技术的发展。在互联网高速发展的今天，可以认为无线局域网将成为未来的发展趋势.本课题采用TSMC 0.18um CMOS工艺实现用于IEEE 802.1la协议的5GHz无线局域网接收机射频前端集成电路一包括低噪声放大器（Low-Noise Amplifier，LNA）和下变频器电路（Downconverter），低噪声放大器是射频接收机前端的主要部分，其作用是在尽可能少引入噪声的条件下对天线接收到的微弱信号进行放大。下变须器是接收机的重要组成部分，它将低噪声放大器的输出射频信号与本振信号进行混频，产生中频信号。论文对射频前端集成电路的原理进行了分析，比较了不同电路结构的性能，给出了射频前端集成电路的电路设计、版图设计、仿真结果和测试方案，仿真结果表明，此次设计的射频前端集成电路具有低噪声、低功耗的特点，其它性能也完全满足设计指标要求
上传时间： 2022-06-20
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《现代通信系统盲处理技术新进展---基于智能算法》主要由以下8章组成： 第1章简要介绍无线通信系统的结构和发展概况，以及其盲处理算法的相关知识。第2章介绍人工神经网络及相应知识，从BP神经网络若手研究盲处理问题,同时给出复数域BP神经网络的信号盲处理方法和该类方法的优缺点说明。在第3章中介绍智能体的概念，并给出基于多智能体系统的盲处理方法。第4章介绍基于支持向量机框架下的盲处理算法，介绍支持向批机的原理，给出基于ε- 支持向量回归机的信道估计新方法，并介绍基千支持向批回归方法的MPSK和QAM的盲信号处理方法，然后引入星座匹配误差函数，并根据线性支持向搅回归和有序风险最小化原则，由恒模和星座匹配误差函数联合组成的新经验风险项构造一个新的代价函数，进而通过迭代求解优化问题获得均衡器。第5章介绍神经动力学和反馈神经网络的相关知识，特别地从神经动力学角度论述连续反馈神经网络可有效飞作的原因，论述反馈神经网络权值矩阵对吸引子和相轨迹的影响。并给出如何根据系统接收信号与发送信号之间的子空间关系，构造一个适用于现代通信系统中的盲检测的特定性能函数和优化问题。第6章分别展示如何基于连续多阈值神经元Hopfield网络模型实现通信信号盲处理的理论和方法，针对多相制信号的特点给出两种连续相位多阙值激励函数形式，并分析讨论该两类激励函数参数的选择、分别给出连续多阈值神经元 Hopfield 网络工作于同步和异步模式下的新能队函数及其相关证明。介绍采用幅相连续激励法解决稀疏QAM 信号的盲检测思路，并针对 QAM 信号的特点，分别给出连续幅度和相位多阙值激励函数形式，分析讨论该类激励函数的特点。第7章则电在从另一个角度提出采用同相正交振幅连续激励法解决密集QAM信号盲检测方法。介绍如何从激励函数角度分析放大因子选择的范围；给出该特定问题的同步和异步运行模式下的新能量函数形式；并证明和分析所设计的能量函数部分定理；介绍在基于反馈神经网络的信号盲处理方法这一研究课题中发现的几类现象，包括当信号的统计信息缺失或失真情况下，连续多阈值神经元反馈神经网络的盲检测能力：通用高阶QMA的激励函数被使用作为低阶QAM信号盲检测问题时的适用性......
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