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6G无线技术趋势分析 被引量:6
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作者 朱伏生 赖峥嵘 刘芳 《信息通信技术与政策》 2020年第12期1-6,共6页
6G无线技术是新一代网络通信技术的重点,涉及到我国持续实现数字化、网络化、智能化发展的核心技术领域。从6G无线技术的趋势特点出发,重点结合高、中、低频谱需求,以及可达10 GHz以上带宽的通信处理能力实现角度进行了研究。在6G重点... 6G无线技术是新一代网络通信技术的重点,涉及到我国持续实现数字化、网络化、智能化发展的核心技术领域。从6G无线技术的趋势特点出发,重点结合高、中、低频谱需求,以及可达10 GHz以上带宽的通信处理能力实现角度进行了研究。在6G重点候选技术方面,根据场景需求对较易提升容量的太赫兹技术、提高管理空间频谱效率的智能反射面、新电磁波维度的轨道角动量、倍增频谱效率的全双工通信和具有多年研究基础的可见光通信进行了研究,同时作为新技术区块链、人工智能和6G网络的融合方面进行了前景分析。 展开更多
关键词 6g无线技术 太赫兹通信 轨道角动量 全双工通信
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6G无线技术发展趋势研究
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作者 邓昆 《商业2.0(经济管理)》 2021年第13期0222-0222,共1页
随着无线技术的不断发展,6G无线技术成为未来引领通信行业发展的重要技术支撑。本文立足于6G无线技术发展的需求,结合相关文献资料详细阐述6G无线技术的发展趋势,以此为推动6G无线技术发展而提供建设性建议对策。
关键词 6g无线技术 发展趋势 芯片 泛在
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6G无线通信技术未来的发展前景分析
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作者 张正广 《通信电源技术》 2024年第10期154-156,共3页
在当前通信技术迅猛发展的背景下,6G无线通信技术在提升网络性能、优化用户体验及推动产业创新等方面具有巨大的潜力。立足于6G无线通信技术的发展背景与必要性,重点研究6G无线通信技术的应用场景及其发展趋势。通过客观分析6G无线通信... 在当前通信技术迅猛发展的背景下,6G无线通信技术在提升网络性能、优化用户体验及推动产业创新等方面具有巨大的潜力。立足于6G无线通信技术的发展背景与必要性,重点研究6G无线通信技术的应用场景及其发展趋势。通过客观分析6G无线通信技术的核心技术内容,总结归纳其未来发展前景,以供参考。 展开更多
关键词 6g无线通信技术 无线人工智能(AI)技术 无线信道
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5G、Wi-Fi6新型无线通信技术在智慧核电应用下的仪控设备电磁干扰防护研究
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作者 喻春 王成宇 周进 《中国新技术新产品》 2023年第1期46-48,共3页
5G、Wi-Fi6作为新一代无线通信技术,在推动核电行业从数字化进一步向智能化迈进具有重要优势,考虑到核电机组设备的敏感性对无线通信技术设备具有较高的电磁兼容性要求,该文将结合国家及行业有关标准,利用5G、Wi-Fi6无线电信号对核电仪... 5G、Wi-Fi6作为新一代无线通信技术,在推动核电行业从数字化进一步向智能化迈进具有重要优势,考虑到核电机组设备的敏感性对无线通信技术设备具有较高的电磁兼容性要求,该文将结合国家及行业有关标准,利用5G、Wi-Fi6无线电信号对核电仪器仪表进行电磁干扰测试。从不同功率、带宽、调制方式、距离和方向等角度,分别测试与核电站机组设备的电磁兼容性和设备电磁抗干扰性能,给出电磁干扰防护要求的建议,推进5G、Wi-Fi6等新型无线电技术在核电领域的大规模应用。 展开更多
关键词 5g、Wi-Fi6新型无线通信技术 射频电磁场 电磁干扰 干扰场强
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面向6G的无蜂窝大规模MIMO无线传输技术 被引量:7
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作者 王东明 《移动通信》 2021年第4期9-15,共7页
无蜂窝是一种新型的组网方式,对6G超高峰值速率、超高频谱效率、海量连接以及超低时延和超高可靠传输均有重要的支撑作用。介绍了面向6G的无蜂窝大规模MIMO系统中的无线传输技术,包括高频段和低频段的无蜂窝大规模MIMO以及网络辅助全双... 无蜂窝是一种新型的组网方式,对6G超高峰值速率、超高频谱效率、海量连接以及超低时延和超高可靠传输均有重要的支撑作用。介绍了面向6G的无蜂窝大规模MIMO系统中的无线传输技术,包括高频段和低频段的无蜂窝大规模MIMO以及网络辅助全双工等关键技术,分析了无蜂窝系统面临的瓶颈问题,包括信道信息获取、分布式收发机设计、交叉链路干扰等,并提出了一些解决思路和新的研究方向。 展开更多
关键词 6g无线传输技术 MIMO 无蜂窝大规模MIMO
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面向空中联邦学习的边缘智能感知模型优化方法研究
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作者 李阳 王新宁 +3 位作者 韩凯峰 蔡智捷 朱光旭 徐明枫 《移动通信》 2024年第3期75-82,共8页
通过应用人工智能技术,通信感知一体化技术将赋予6G网络精确感知万物的能力。为了充分利用网络边缘节点收集到的感知数据且降低模型训练时延,业界提出了空中联邦学习方法,旨在利用无线信道的叠加特性实现多节点模型的聚合任务。然而,无... 通过应用人工智能技术,通信感知一体化技术将赋予6G网络精确感知万物的能力。为了充分利用网络边缘节点收集到的感知数据且降低模型训练时延,业界提出了空中联邦学习方法,旨在利用无线信道的叠加特性实现多节点模型的聚合任务。然而,无线信道噪声对于空中联邦学习的性能影响尚未明晰。为探究该噪声对于模型泛化性能的影响,以最小化模型的种群损失的上界为优化目标,考虑总时延和总能耗的约束条件,建立了感知-通信联合资源分配优化问题,并通过采用网格搜索算法求解最优的传输功率分配方案,指出模型的泛化性能受数据批次大小和噪声功率的影响。仿真结果表明提出的空中联邦梯度下降算法能够显著提升模型的性能表现。 展开更多
关键词 6g无线技术 通信感知一体化 空中联邦学习
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