5G NTN关键技术研究与演进展望

5G非地面网络（non-terrestrial network,NTN）技术是5G通信系统面向卫星通信和低空通信等新应用场景的重要技术，标志着5G技术应用从陆地通信走向了空间通信。首先分析了5G NTN和地面5G的差异点，包括网络架构、时频同步、HARQ和移动性管理等。进而介绍了3GPP Release 17的5G NTN标准进展及关键技术点与3GPP Release 18的5G NTN增强技术。最后展望了未来空、天、地一体化的技术演进。通过对5G NTN技术研究和标准分析，明确了5G和卫星通信融合的技术路线，并为后续6G空、天、地融合系统研究和设计提供基础。     

5G核心网业务模型的智能化预测研究

摘 要：核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础，通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题，提出了一种长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络与卷积LSTM （convolution LSTM，ConvLSTM）网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能（artificial intelligence，AI）技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测，形成数据反馈闭环，实现网络自优化调整，助力网络智能化建设。     

PVDF压电纤维仿生柔性传感器水下传感特性研究

感知器官对于许多动物必不可少,尤其是生活在水下的生物。该文以聚偏二氟乙烯(PVDF)为材料,模仿水生动物海豹的触须设计制备了一种表面四电极PVDF压电纤维仿生柔性传感器。利用激振源测试所制备的传感器性能,包括输出不同的波形测试对不同激励的感知,对水动力的感知及对水下运动物体方向的感知。实验结果表明,该传感器对不同激励的感知性能很好,速度检测极限可达0.15 mm/s,且有良好的方向性检测能力,对水下情况感知的应用前景广。     

基于形态特征提取的急性下壁心肌梗死BiLSTM网络辅助诊断算法

急性下壁心肌梗死是一种病发急、进展快、致死率高的心脏疾病,该文提出一种新颖的基于形态特征提取的BiLSTM神经网络分类的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法,可大幅度提高医生对急性下壁心肌梗死疾病的诊断效率并有助于及时确诊.算法包括:对胸痛中心数据库心拍信号进行降噪及心拍分割;根据临床心内科医学诊断指南提取了12导联波形距离特征和分导联波形幅值特征;依据提取的特征搭建LSTM与BiLSTM神经网络进行心拍的分类识别;使用PTB公开数据库和胸痛中心数据库多临床中心进行交叉验证.实验结果表明,加入胸痛中心真实临床数据后,基于形态特征提取BiLSTM神经网络的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法准确率达到99.72％,精度达到99.53％,灵敏度达到100.00％,同时F1-Score达到99.76.该算法比其他现有算法准确率提高至少1％,该项研究具有非常重要的临床应用价值.     

ZnCo2O4纳米管的合成及其电化学性能研究

采用静电纺丝法制备ZnCo₂O₄一维纳米纤维前驱体，通过不同的煅烧温度得到纤维结构完整的ZnCo₂O₄纳米管。通过XRD、SEM和电化学测试等方法对ZnCo₂O₄材料进行结构和性能表征。研究结果表明，制备的纳米纤维直径在0.13～0.22μm之间，且纤维结构完整，表面粗糙，有利于电解液的渗透和储存。在100 mA/g的条件下，ZnCo₂O₄的首次可逆比容量达到972.9 mAh/g，循环200次后，比容量仍能保持431.2 mAh/g以上。