基于电力通信的超可靠低延迟通信应用研究

随着全球能源需求的持续增长,电力通信网络发展迅速,成为现代电网管理的核心。在此背景下,超可靠低延迟通信(Ultra-Reliable Low-Latency Communication,URLLC)技术的应用日益重要,能够确保电力系统的通信可靠性。文章详细讨论了电力通信网络中URLLC的应用,包括实时电网监控与管理、自动化故障检测与响应、智能电表和需求响应管理以及远程控制和维护等方面,同时对这些技术应用进行了系统测试,以验证其在提升电力系统效率和可靠性方面的实际效果。

车联网环境下的低延迟通信技术与实现

车联网技术的发展对低延迟通信提出了严苛要求。本研究探讨了车联网环境下低延迟通信的系统架构、专用技术、协议优化、算法设计及系统集成等内容。通过构建硬件在环仿真平台和实车道路测试,分析了5G NR、边缘计算、网络切片等技术在降低通信延迟方面的效果。结果表明,优化的C-V2X协议结合预测性缓存算法可将端到端延迟降低至10ms以下,为协作式自动驾驶等应用提供了可靠保障。

云边协同下电力负荷终端低延迟接入响应方法

随着新型电力负荷系统的快速发展,越来越多的电力负荷终端接入电力网络.由于大量电力负荷终端在有限的无线电频谱上进行大规模访问,可能会导致严重的拥塞和较高的接入延迟.考虑到电力负荷终端数量的爆炸性增长,必须降低终端的接入延迟,以实现大规模接入场景下的超可靠和低延迟通信(Ultra-Reliable Low-Latency Communications,URLLC)需求.为了解决上述问题,使用边缘计算技术已经成为了一种有效的解决方案.本文提供了面向云边协同电力负荷系统的终端低延迟接入响应方法,采用了基于TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient,TD3)的DRL算法来解决云边协同电力负荷系统的终端低延迟接入响应和资源分配的联合优化问题,缓解了传统DRL算法的Q值过估计的问题,提高了学习效率,有效减少电力负荷管理系统中电力负荷终端的接入响应延迟和能耗,平衡边缘服务器的工作负载,提高计算和通信资源利用率.

5G通信技术在广播电视业务中的优势与应用

在当前数字化时代,随着物联网、人工智能等技术的迅猛发展,5G通信技术满足了日益复杂和多样化的通信需求,为构建更加智慧、便捷和高效的未来提供了重要支撑和技术基础。基于此,综述5G通信技术的发展历程和关键技术,重点阐述其在高速数据传输、低延迟通信、大规模连接与高密度网络以及网络能量效率提升等方面的优势,探讨5G通信技术在智能内容推荐、互动体验增强、4K/8K超高清传输以及虚拟现实/增强现实等广播电视业务中的应用。

通信工程中5G移动通信技术的运用探讨

5G移动通信技术在通信工程中具有广泛的应用前景。它提供高速数据传输,满足日益增长的数据需求;具备低延迟通信能力,适用于关键领域的应用;支持大规模物联网,为智能城市和工业自动化等领域提供支持;通过多小区覆盖和网络切片技术,提供更稳定的网络覆盖和灵活的通信解决方案。5G的应用将为用户带来更快速、可靠和智能的连接体验,并为各行业带来更多创新和发展机会。

面向5G的毫米波D2D通信技术综述

第五代移动通信系统(5G)是面向2020年以后需求的新一代移动通信系统,将满足未来大规模机器通信、超可靠和低延迟通信等应用场景的需求。为了满足5G移动通信中网络业务不均匀性和热点地区业务高速数据分发的需求,需要大力发展新的系统架构以及无线传输理论。结合国内外移动通信发展的最新趋势,讨论了D2D通信、毫米波无线传输以及毫米波D2D通信的发展历程、技术特点、应用场景以及关键技术,并对毫米波D2D通信的未来研究热点进行展望。

工业互联网5G传输专网设计方案的研究

为了满足工业互联网网络多场景下的业务性能要求,文章基于系统分析和实地调查,研究业务传输的需求场景,充分分析和论证5G技术在该场景的应用和部署条件,提出5G传输专网的场景化设计方案、组网部署方案、技术要求,以期为工业互联传输专网的设计和技术实现提供工程设计方案参考。

5G核心网uRLLC系统架构及关键技术研究

超高可靠性低延迟通信(uRLLC)是5G定义的三大业务场景之一。根据3GPP R16标准要求,分析了5G核心网支持uRLLC能力的架构要求、用于高可靠性通信的几种冗余传输机制以及支持运营商进行uRLLC业务性能管理的QoS监控机制,为后续运营商的网络演进和部署提供参考。

5G与工业互联网的联合应用分析

将5G与工业互联网进行联合应用,可以利用5G将生产过程中产生的实时数据进行传输,为系统进行决策处理提供支撑。另一方面,5G网络切片技术与工业互联网进行结合,还可以实现强大的计算能力,从而提高系统的灵活性安全性,有效降低生产过程中的时延。5G技术还可以实时传输工业视频,管理人员可以利用人工智能对其进行分析,在此基础上实现对生产全过程的良好管理,有助于提高生产效率与质量,提高生产控制的自动化智能化水平。