机器类型通信中随机接入信道的拥塞控制策略

在基于3GPP长期演进技术的机器类型通信(MTC)应用背景下,针对无线接入网络中随机接入信道的拥塞问题,提出一种改进的拥塞控制策略,MTC器件利用基站广播信息自适应调整各自的接入时间,避免由于大量MTC器件同时发起随机接入而引起接入碰撞的问题,实现基站的负载均衡及信道资源的合理分配。基于最大熵原理证明各MTC器件接入时间的均匀分布是最优分布。仿真实验结果表明,与接入类别限制策略相比,该策略可缓解随机接入信道的拥塞状况,提高MTC器件的随机接入成功率,降低接入时延,从而提升网络整体性能及服务质量。

一种机器类型通信设备的带宽配置方法

机器类型通信设备(Machine Type Communication Device,MTCD)的成本与系统带宽密切相关,如何配置带宽以达到节约终端成本的效果,使得带宽的使用效率最大化十分重要。通过对终端成本模型进行数值建模,可以揭示带宽与成本之间的数学关系,在第3代通用移动通信系统(Universal Mobile Telecommunications System,UMTS)中对MTCD成本进行数学建模,提出了一种基于成本效率的带宽优化方法。对该算法进行了理论分析和计算机仿真发现,所提带宽选择方法能够最大化单位成本的效益。仿真结果表明,MTCD的成本得到有效降低,并且功耗不会显著提升。

多类型机器人在物流系统中的应用

随着物流系统复杂性的不断增加,多类型机器人在物流系统中的协作应用必将成为现代物流系统的发展趋势。对于以仓储为主要作业的物流系统,库前区承担着货物收发、拆码、空托盘码分等任务,该区域设计的优劣直接影响整个系统的运行效率。本文以苏州烟草配送中心立体仓库库前区设计为例,探讨多类型机器人协同作业在物流系统中的应用。

客户自愿使用服务机器人对酒店推荐意愿的影响

文章基于自我决定理论,采用以酒店前台机器人为实验对象的情境实验法,探讨服务机器人的使用类型(自愿使用vs.非自愿使用)对推荐意愿的影响及感知控制的中介作用,同时考虑客户特征技术准备度作为调节变量。研究发现:相对于非自愿使用服务机器人,自愿使用服务机器人的顾客的感知控制及推荐意愿更高;技术准备度正向调节服务机器人使用类型和感知控制之间的关系。

自助服务机器排列方式和类型对使用意愿的影响研究

探讨自助服务机器的排列方式及其使用复杂程度对消费者自助服务使用意愿的影响。机器排列方式会影响人们的排队等候方式,而不同的排队等候方式带给消费者的感知社会压力是不同的,这会进一步影响人们的使用意愿。基于346个有效实验样本结果发现,相比队列形排列方式,方形排列方式下消费者对自助服务机器的使用意愿更高;简单的自助服务机器操作会提高消费者的控制感,进而提高使用意愿。使用经验会强化自助机器服务类型对控制感的影响。研究结果验证了传统的技术接受模型,并提出了机器排列方式对使用意愿的影响。零售企业可以基于研究结论来更加合理、有效地提供自助服务,提高自助服务的使用频率,减少空置率。

财经新闻机器翻译常见错误类型的译后编辑研究

译后编辑已成为翻译学界和业界的重要研究方向。译前编辑属于广义上的译后编辑,本文中的译后编辑特指译前编辑。文本选取《经济学人》Covid-19系列报道为语料,结合在机器翻译中出现的常见错误类型,提出每种错误类型相应的解决方案,旨在为广大译者提高财经类新闻译后编辑效率提供有效的参考意见。

面向大规模机器类通信的无速率编码调制技术

面向大规模机器类通信的高可靠、低时延要求,以及时变信道的特性,提出高可靠低时延的联合编码调制技术。基于幅度相移键控(Amplitude Phase Shift Keying,APSK)调制技术,提出一种APSK星座放置优化方案(Place-APSK,P-APSK)。该方案的基本原理是平均欧氏距离与比特发生错误数量成正比,通过使最小欧氏距离的平均值最大来提高系统性能。通过对不同码率、APSK的星座图的误块率分析,证明优化后的星座图比未优化的星座图误块率降低了1 dB。为了减小P-APSK的计算复杂度与时间复杂度,将禁忌搜索算法与P-PASK结合,提出一种低复杂度的P-APSK。通过对复杂度的分析,证明了该方法的有效性。

NB-IoT和eMTC远程无线物联网通信开发应用

探讨物联网(Internet of Things,IoT)领域的两大关键技术,即窄带物联网(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)和增强型机器类型通信(enhanced Machine-Type Communication,eMTC),分析它们在不同应用场景下的实际应用和面临的挑战。详细介绍基于NB-IoT的智慧水表系统和基于eMTC的车辆跟踪系统的设计与实现,展示这些系统在提高城市管理效率、物流监控等方面的积极作用。针对网络覆盖与信号质量、数据安全与隐私保护、功耗与续航等关键技术挑战,提出相应的解决方案。最后总结NB-IoT和eMTC的广阔应用前景和市场潜力,并对未来技术发展和应用趋势进行展望。

基于分组序列码本和压缩感知的大规模无源多址方案

针对大规模机器类型通信零星突发场景,提出了一种基于分组序列码本和压缩感知的大规模无源多址方案。首先,设计了基于特定移位模式的大容量扩展码本生成方案,以扩展码本空间;然后,将上行信号的稀疏结构与多载波技术结合,支持多用户数据在部分子载波上重叠传输,以提高频谱效率;最后,建立了多载波CS-MUD模型,设计了基于码本序列块的组正交匹配追踪算法完成活动用户及其上行数据的联合检测。仿真结果表明,所提方案能够有效降低大规模随机接入的误码率。

浅谈汽车内喷机器人漆雾污染防控措施

介绍了汽车内喷机器人的常见的种类,选型和内腔喷涂机器人的重要组成部分,并针对汽车内腔喷涂机器人的关键部件在汽车喷涂过程中常见的污染问题的防控方法。

无创呼吸机家庭使用情况调查

目的:调查无创呼吸机家庭使用情况,指导患者正确维护、使用无创呼吸机,提高疗效和顺应性。方法:由专人负责,采用以现场调查为主、电话调查为辅的方法,对44例使用无创呼吸机的患者及家属进行使用情况的调查。结果:多数患者和家属对呼吸机的正确使用重视程度较高,但对于呼吸机的参数设置、维护保养及消毒缺乏足够的认识。结论:无创呼吸机家庭使用方便、安全性较高。医护人员及销售商应对家用呼吸机使用者定期进行随访和指导。

基于Q-learning的工业互联网资源优化调度

面对5G与工业互联网中日益增长的数据传输与计算需求,移动边缘计算已逐渐成为一种新兴的解决方法,可有效应对工业互联网设备自身计算能力的不足,并充分缓解网络拥塞等问题.然而,当数量庞大的设备同时发送计算请求时,往往会超出边缘计算服务器的计算负载.此外,工业互联网设备通常仅装配有限的能量供给,无法承受能源消耗过多的任务,且庞大的设备数量还决定了网络连接、数据计算等系统开销.因此,面向工业互联网场景中机器类型通信设备的计算任务卸载问题,提出一种基于Q-learning的计算任务卸载决策方法,综合考虑任务卸载过程中的网络环境和服务器状态,并联合优化卸载过程产生的时延、能耗和经济开销.仿真结果表明,所提优化框架可有效减少计算任务卸载系统的时延、能耗和经济的总开销.

3GPP认证和密钥协商协议综述

在移动通信标准化组织第三代合作伙伴计划(3GPP)制定的框架下,文章介绍了该框架的系统及安全架构。在此次基础上对3GPP的通信场景及其协议进行了分类,分别介绍了3种接入网类型——3GPP接入(3GPP Access)、可信非3GPP接入(Trusted non-3GPP Access)以及不可信非3GPP接入(Untrusted non-3GPP Access)下的认证和密钥协商协议。此外,文章还介绍了面向机器类型通信的基于群组的安全协议;最后,指出了该领域未来的研究方向。

LTE演进背景下的M2M通信适配技术

M2M技术是智慧城市的关键技术之一。M2M的通信特征和业务特征对LTE演进背景下的通信运营商移动网络系统提出了新的要求。针对M2M通信特征,描述了运营商移动网络的改进进展、改进思路和网络演进的3个阶段。针对M2M业务特征,描述了3GPP的SCS体系、可管理M2M通道以及通过OTA进行运营商切换的GSMA eSIM体系。

M2M的业务范畴及其技术发展

指出M2M是使用电信运营商提供的网络和业务支撑平台并提供给其他各种规模垂直行业的公共物联网,它是物联网应用的一个子集。M2M的主要技术包括Thingbased M2M技术、机器对机器直接通信技术和M2M通信网技术。M2M市场潜力巨大,但还存在很多不确定因素,需要我们开展更多研究。

3GPP SA第50次会议报告

3GPP SA第50次会议于2010年12月12—16日在土耳其伊斯坦布尔召开。本文介绍了SA第50次全会的会议概况,以及各工作组的会议情况,重点介绍了3GPP SA当前讨论的热点问题,如机器类型通信,中继节点的安全问题等。

智能反射面辅助的海洋物联网技术综述

随着海洋经济的发展,各类海上通信用户对稳定的高速无线数据通信服务需求持续增加。在适应海上无线信号传输特性的前提下,如何保障各类海上应用数据传输服务需求,改善海上无线通信系统传输性能是亟需被解决的问题。结合相关研究成果,提出了三种智能反射面(IRS)辅助海上无线通信传输架构,探索了IRS在扩展海上无线信号覆盖、改善无线信号传播的应用潜力,并对IRS辅助海上无线通信系统中存在的问题进行了研究。

一种基于随机接入时机动态分配的接入方案

随着物联网(IoT,internet of things)的快速发展,机器类型通信(MTC,machine type communication)在生活中的应用大幅增长,机器类设备(MTD,machine type device)的部署也越来越密集。在这种情况下,如果发生断电断网等突发情况,在设备通电的瞬间将会有大规模的MTD同时向基站发起接入,设备接入基站需要完成下行同步、接收系统消息和随机接入(RA,random access)等过程。然而基站所能分配的前导资源是有限的,无法满足如此庞大的接入需求,从而造成网络阻塞,影响设备的接入概率和接入时延。为了减轻RA的接入冲突,提出了一种基于上下行子帧和物理随机接入信道(PRACH,physical random access channel)配置的动态随机接入时机(RO,random access occasion)调整方案,以及针对时延要求高的部分MTD分配特定的前导资源,仿真结果表明该方案能够有效提高系统的吞吐量,降低设备的接入时延。

指数修正AMP用户活跃性检测及信道估计算法

为了在大规模机器类型通信(mMTC)场景下提高海量用户的活跃性检测性能,传统的近似消息传递(AMP)算法虽然复杂度比较低,但在收敛速度和检测结果的精准度的方面有待提升。文章结合指数修正函数的泛函理论能够在加快AMP算法迭代收敛的同时提升用户活跃性检测(UAD)及信道估计(CE)性能的特性,将指数修正函数融合到AMP算法当中,提出一种指数修正的AMP(E-M-AMP)检测算法,从而实现更加高效、精确的UAD和CE方案。MATLAB仿真结果表明,与传统的AMP算法相比,文章提出的E-M-AMP算法具有更好的UAD和CE性能。

基于时间相关性的梯度追踪多用户检测算法

为降低大规模机器类型通信基站端多用户检测的复杂度,结合活跃设备在相邻时隙间的相关性和梯度追踪算法提出了相关性辅助的梯度追踪多用户检测(correlation-assisted gradient pursuit multi-user detection,CAGP-MUD)算法,不仅避免了矩阵求逆的过程,还减少了除第一时隙的其他时隙的迭代次数。为了进一步降低多用户检测算法的复杂度,在CAGP-MUD算法框架内引入决策衰弱的思想,对梯度最大值进行衰弱,并以此作为阈值,每次迭代可挑选出多个活跃设备,以减少迭代次数,称为相关性辅助的组梯度追踪多用户检测算法。对提出的两种算法进行了复杂度计算。理论分析和仿真实验表明,和同类算法相比,这两种算法的计算消耗降低了60%以上。