云计算环境下海量通信信息无损加密方法研究

由于传统的海量通信信息无损加密方法,在进行海量通信信息加密时对信息的处理与加密分离,因此安全系数低,无法实现对海量通信信息的无损加密。针对这一问题,进行云计算环境下海量通信信息无损加密方法研究。首先,确定通信信息加密算法的安全系数,进而实现其无损加密。然后通过仿真实验证明,云计算环境下海量通信信息无损加密方法可以提高无损加密的安全系数,实现海量通信信息无损加密。

基于嵌入式的海量光纤通信故障数据识别技术

针对当前方法在通信中存在的误报率较高,故障检测准确率较低,故障数据识别用时长的问题,提出一种基于嵌入式的海量光纤通信故障数据识别技术,该技术利用离散小波变换算子对光纤通信信号进行处理,根据临界阈值来判断小波系数的引发原因,通过小波系数完成对光纤通信信号的重构,采用基于小波变换的数据降噪处理方法对海量光纤通信数据的噪声进行去除,利用基于模糊灰关联的故障数据识别方法将待检测数据序列与标准故障数据序列进行关联分析,将分析结果依次排列,找到其中和标准故障数据序列最为接近的数据,该数据序列即为光纤通信中的故障数据。实验结果证明,本文方法可以实现对海量光纤通信故障数据的识别,并且具有误报率低,故障检测准确率高,故障数据识别用时短的特点。

面向海量机器类通信(mMTC)的无线接入控制

近年来,支持物联网(internet of things,IoT)应用的机器类通信(machine-type communications,MTC)成为未来移动通信网络的重要业务组成部分。随着MTC对广域连接需求的快速增长,通过蜂窝网承载IoT应用成为必然的趋势,蜂窝物联网也成为下一代移动通信系统(5G)的重点技术之一。特别地,海量机器通信(massive MTC,mMTC)被定义为5G网络三大通用场景之一。传统的无线接入技术很难适应mMTC的需求,因此,面向mMTC的无线接入控制研究具有重要的研究意义。在简单介绍传统随机接入过程之后,总结分析了现有mMTC接入新技术,并指出现有技术方案在面对越来越复杂的应用场景下的局限性,而近年来兴起的基于人工智能(artificial intelligence,AI)的接入机制成了解决此问题最具潜力的技术方案之一。分析了AI用于接入控制的可行性,并提出了一种基于Q学习的mMTC智能接入点选择机制,为将来基于AI的mMTC接入控制研究提供新的思路和技术手段。

多功能SIM卡测试设备与海量通信数据挖掘管理平台的研发

在智能用电领域,为降低投资与运行成本,电力设备远程通信大多选用移动通信运营商的无线公网。在大量采用无线公网通信卡的同时也给现场管理带来众多的问题。特别是在用电信息采集系统等系统中,诸如如何快速测试通信卡是否可用;如何有效管理移动通信卡的启用和停用;如何有效地诊断判别通信卡故障等。

激光海量数据通信中数字证书加密技术改进

为了提高激光海量数据通信中的抗攻击性能,需要进行数字证书加密,提出一种基于码元频数混沌映射编码的激光海量数据通信中数字证书加密技术。首先构建激光海量数据通信传输的驱动-响应式混沌模型,设计激光海量数据通信数字证书的密钥方案;采用基于证书的哈希混沌加密系统进行主公钥配置,计算输出对应数字证书的公钥码元频数,实现数字证书加密设计。最后进行实验分析,结果表明,该方法进行激光海量数据通信的数字证书加密,抗攻击性能较好,熵泄漏较小,说明所提加密技术具有较好的加密性能。

海量机器类通信场景终端安全问题研究

海量机器类通信(Massive Machine Type Communication,mMTC)作为5G通信的三大应用场景之一,将成为支撑物联网与泛在网络的重要组成部分。对5G mMTC场景的安全性进行研究具有重要意义。通过研究5G mMTC场景下终端设备面临的安全问题,介绍了5G mMTC几种主要业务场景及终端设备类型,分析了5G mMTC业务场景下终端设备面临的安全风险与挑战,并对5G mMTC场景下终端设备安全关键技术进行了讨论。

5G通信技术在电力信息采集中的应用探析

在当前大数据环境下,如何采集、运用海量数据信息成为各行各业深入探讨的课题。电力在时代的发展下已成为人民生活生产中必不可少的一部分,电力信息采集有助于电网企业分析能源消耗情况,并采用科学手段解决问题。国家电网公司于2020年提出建设“具有中国特色国际领先的能源互联网企业”的目标,旨在通过电力系统海量信息的交互进一步提高整体电力供应水平。而5G通信技术对多项先进技术进行了融合,可在一定程度上助力电力信息采集。针对5G通信技术下的电力信息采集及其相关技术应用进行探讨。

基于物联网的一种NNLS用户检测算法研究

物联网能促进信息化与现代化高度融合,信息有效传输是物联网中的一个重要环节,而5G的应用场景之一海量机器类通信(Massive Machine Type Communication,mMTC)能满足物联网用户数量众多的需求,这种场景需要主动检测活跃用户。为了简化用户检测,首先用户发送导频跳频序列,其次基站根据接收到的能量来检测活跃用户。通过比较不同的用户检测方法,提出了一种非负最小二乘(Non Negative Least Square,NNLS)算法,采用压缩感知技术来完成无授权随机接入活跃用户的检测。仿真结果表明,与其他几种经典算法相比,NNLS算法提升了漏检概率和虚警概率性能,可以更好地为物联网提供有效的信息传输。

基于5G通信技术的临床医学应用研究——以华山医院神经医学智慧诊疗体系建设为例

第5代移动通信技术(5G),是为满足人们日益增长的移动通信网络需求而发展的新一代无线移动通信技术,将对医学领域产生重大影响。本研究将基于5G通信技术的3大特征分析增强移动宽带(eMBB)、超高可靠低时延通信(uRLLC)和海量机器类通信(mMTC),结合医院神经医学领域发展态势,阐述了5G通信技术特点在神经医学领域临床医学的应用与发展,并以实际案例进行探讨与展望。

6G关键技术分析和典型场景应用

全球5G商业化全方位提速,6G竞赛悄然拉开帷幕,并取得实质性进展。ITU发布的《IMT面向2030及未来发展的框架和总体目标建议书》是6G发展过程中的里程碑事件,将引发移动通信技术创新与国际标准化的新一轮浪潮。文章剖析6G的六大典型应用场景——沉浸式通信、超可靠低时延通信、海量通信、泛在连接、人工智能与通信的融合、感知与通信的融合,并解读每种应用场景的内涵,梳理每种应用场景的典型业务。

基于5G通信系统的室内定位及导航解决方案

随着无线定位技术的飞速发展,人们对室内定位需求的上升,室内定位技术成为近年来的研究热点。本方案以密集部署的5G mMTC(海量机器类通信)物联网终端为定位辅助信标,实现目标的三维精准定位,水平面和垂直面的定位精度均可小于1 m。本方案还可将增强的精准定位输出(即三维地理坐标)与高精度室内地图集成起来,从而可以提升定位输出的实用性和可靠性,达成按图索骥的室内精确导航。

基于稀疏贝叶斯学习的大规模多用户检测算法

针对现有算法大都基于高斯逆伽马先验模型的稀疏贝叶斯学习(GIG-SBL),忽略了稀疏解所对应的支撑集向量稀疏性的问题,提出一种基于伯努利高斯逆伽马先验模型的稀疏贝叶斯学习(BGIG-SBL)架构,通过引入一个伯努利先验的二元向量,设计了单测量向量(SMV)的BGIG-SBL-SMV算法,结合支撑集向量的稀疏性提高重构性能。进一步将该算法扩展到多测量向量(MMV)方案,通过共享相同控制稀疏解的超参数,利用MMV的联合稀疏性提出BGIG-SBL-MMV算法。实验结果表明,所提BGIG-SBL-SMV算法相较于传统GIG-SBL-SMV算法,在mMTC用户检测场景可实现2 dB的性能增益;同时,所提BGIG-SBL-MMV算法相对于单测量向量BGIG-SBL-SMV算法,用户检测率和数据检错率的性能增益可达到4 dB,证明了所提算法的优越性。

免调度非正交多址技术及其接收机设计

主要探讨5G非正交多址(NOMA)及相应的接收机设计。NOMA在与免调度传输结合时,其收发机的设计除了需要考虑多用户干扰抑制及分集增益的最大化以外,还需要考虑实际的用户检测和识别以及存在碰撞情况下的非理想信道估计。在经典的最小均方误差估计结合串行干扰消除(MMSE-SIC)接收机算法基础上,针对几种不同的免调度实现方案给予相应的解决方案。仿真结果表明:所提方案在误差传播抑制和复杂度降低等方面均有较好的性能增益,在实际系统中可以同时满足免调度及高过载的业务需求。

5G切片架构下具有重传机制的轮询系统研究

面对海量应用场景及客户需求,传统的轮询系统方案不能满足轮询系统中每个站点所需要的服务质量要求。为降低系统时延,适应更大的网络规模,提出基于5G网络切片的轮询方案。将5G网络切片划分为增强型移动带宽切片、海量机器通信切片和高可靠低时延通信切片,再将这3类切片各自划分出N个更低层子切片,构建3个独立的具有重传机制的完全服务轮询模型。信息分组按照先进先出的规则进入各子切片,由通用服务器进行统一发送。在此基础上,采用概率母函数及马尔可夫链建立非理想信道环境下基于5G网络切片架构的轮询系统数学模型,推导系统平均排队队长和平均等待时间的精确表达式,进行信息分组出错概率和重传阈值与轮询系统性能之间的定量关系分析。基于Matlab的仿真实验结果证明了该模型的正确性,其较重传门限服务时延更少,能够为非理想信道环境下基于5G网络切片架构的轮询系统分析提供一种快速评估机制。

基于退避预测的ACB动态接入新方案

在LTE-A网络的过载场景中,机器类通信(Machine Type Communication,MTC)设备的突发性接入会使得网络发生严重的拥塞,甚至死锁,造成网络的接入效率低下.在可用前导资源有限的前提下,根据实时负载数控制发起接入的设备数可以有效降低前导的碰撞概率,但是控制方法尚不明确.为此,本文提出了一种接入类别限制(Access Class Barring,ACB)的动态接入机制来优化海量MTC的随机接入性能.建立了一种基于退避预测的估计模型,该模型根据重传的设备数和状态转移过程估计出了实时活跃的设备数.结合估计模型和ACB参数调整可以最优化实时成功接入的设备数,能够有效地提高设备的接入成功率.本文在不同负载强度场景下,将提出的ACB动态接入机制和现有的动态ACB机制的接入性能进行了比较.仿真结果证明,本文提出的ACB动态接入机制的接入成功率为100%.而且,与现有的ACB动态接入机制相比,所提的新方案的平均接入时延更低.

3GPP 5G NR物理层关键技术综述

第五代(5G)移动通信技术被称为新型无线空口,主要满足三大应用场景的通信需求,即增强型移动宽带(eMBB)、超可靠低时延通信(uRLLC)以及海量机器通信(mMTC)。其使用的关键技术包括超精简传输、低时延设计、大规模MIMO以及高低频范围内灵活的频谱使用方式等。根据3GPP TS 38系列的最新技术规范,重点介绍了5G NR层1的关键技术,侧重于与4G LTE的比较,并通过描述5G NR的基本概念,详细解释物理信道和参考信号的设计原理,分享当前5G标准化的最新成果。

5G在智能高铁中的应用

5G具有大带宽、高可靠、低时延、海量连接等优势,已成为智能高铁不可或缺的重要信息基础设施。分析GSM-R系统的应用现状,指出GSM-R系统存在的问题。对5G在智能高铁中的应用需求进行分析,并针对智能高铁的各种业务需求提出相应的应用模式。以5G、云计算、大数据、人工智能、物联网为标志的新一代通信信息技术在铁路行业的融合应用,将有效提高铁路运输服务质量、安全可靠性和运营管理效率。

基于最佳虚拟网关的认知SCMA系统

在5G的海量机器类通信(mMTC)场景下,为解决频谱资源不足和网络拥塞问题,本文提出一种基于最佳虚拟网关的认知SCMA系统模型.该模型根据QoS要求和地理位置把机器类通信设备(MTCD)分成独立的集群,在每个集群中通过认知无线电技术感知可能提供空闲频谱资源的LTE用户,定义为虚拟网关,再根据满意度最大规则选出最佳虚拟网关,将最佳虚拟网关提供的频谱资源分为多个子载波组,并设计MTCD与子载波组的最优匹配算法,MTCD以SCMA(稀疏码多址接入Sparse Code Multiple Access)方式接入网络.仿真结果表明所提方案可有效提高系统的吞吐量.

5G技术对演艺装备行业的影响分析

基于5G发展情况及其技术特点,分析5G对演艺装备行业的意义和作用,探讨5G技术在演艺应用中的形态和呈现效果。

NR RedCap覆盖能力分析与增强技术

目前5G的三大应用场景是增强移动带宽(eMBB)、高可靠低时延(URLLC)以及海量机器通信(mMTC),随着5G商用的发展,人们在实践中发现,部分场景对性能并不存在极致的要求,5G三大场景赋予的能力超出了实际应用需求,如图1所示。因此,为助力5G商用落地,更好地平衡性能与成本,业界便提出了“轻量级的5G”,即RedCap(Reduced Capability)。RedCap在3GPP Rel-17冻结标准中被定义为:通过削减终端空口能力、降低复杂度,达到降低成本、降低功耗等要求。