移动互联网数据业务QoS优化与控制研究

本文立足于未来移动互联网,致力于高速移动互联网网络的服务质量优化和管理。通过对网络新技术和新架构的分析,研究针对不同的网络、用户类型、业务类型、时间段、时长进行QoS和流量、带宽的控制,提升业务体验和用户满意度的方法;同时提升互联网带宽的使用率,实施网络流量控制、均匀网络流量、降低并有效控制流量峰值,合理配置网络、合理有效控制网络投资,为高速数据业务发展创造条件。文中通过对移动互联网的特点和未来发展的分析,基于DPI业务感知技术及PCC承载架构,提出了移动互联网QoS的优化和控制方案,为高速移动互联网时代做好充分的技术储备。     

非相干分布源DOA和角度扩展去耦估计方法

该文提出了一种新的非相干分布源的DOA和角度扩展估计算法。根据空间频率模型下的非相干分布源协方差矩阵的结构特点,可将协方差矩阵分离成两个分别由相位信息和幅度信息重建的矩阵。对矩阵的各主次对角线元素均进行平滑,可得到包含相位信息和幅度信息的平滑向量。利用最小均方拟合方法,可从相位信息中估计得到方位角;估计得到的方位角信息代入到幅度信息中即可获得角度扩展信息的估计,实现非相干分布源的DOA和角度扩展去耦估计。计算机仿真验证了算法的性能。     

光网络哑资源深度学习智能管理系统

现阶段光网络哑资源的管理多采用人工方式进行监控管理,而引入电子标签的智能光分配网络（Optical Distribution Network,ODN)因成本高、改造实施困难导致运营商无法有效提高ODN网络质量。通过引入二维码标签及标签分别对分光器及尾纤进行标识,利用深度学习技术,采用Faster-RCNN网络对哑资源中尾纤、尾纤标签、分光器、二维码等信息进行统一识别管理,mAP(Mean Average Precision)达82.96%,满足实际需求,实现了哑资源智能管理,降低了管理与维护成本。     

非相干分布源2D-DOA与角度扩展估计新方法

介绍了一种新的非相干分布源的2D-DOA与角度扩展估计方法。该方法根据非相干分布源协方差矩阵的结构特点,将协方差分离成两个分别由相位信息和幅度信息重建的矩阵。从相位信息中利用传统的点源方法即可估计得到2D-DOA;从幅度信息中借助特殊阵列结构设计,即可实现角度扩展的估计,从而实现非相干分布源的2D-DOA与角度扩展分离估计。计算机仿真验证了算法的性能。     

移动互联网网络协同的融合策略控制研究

本文致力于移动互联网络的服务质量优化和管理。通过对网络新技术和新架构的分析,针对2G/3G/LTE/WLAN多网络环境下,研究对不同的用户类型、业务类型、时间段、时长进行QoS和流量、带宽的控制,提升业务体验和用户满意度的方法。从网络整体来看,可以通过端到端的流量管控技术提升互联网带宽的使用率,实施网络流量控制、均匀网络流量、降低并有效控制流量峰值,合理配置网络、合理有效控制网络投资,实现网络协同,为移动互联网业务发展创造条件。文中通过对移动互联网的特点和未来发展的分析,基于PCC承载架构,提出了致力于移动互联网网络协同的融合策略控制方案,为移动互联网时代应对数字洪水做好充分的技术储备。     

移动互联网端到端流量管控策略研究

本文通过对无线网络新技术和新架构的分析,针对2G/3G/LTE/WLAN多网络环境下,研究如何对不同的用户类型、业务类型、时间段、累积量进行QoS控制,以提升业务体验和用户满意度。基于PCC承载架构和ANDSF多连接管理机制,通过端到端的流量管控技术提升互联网带宽的使用率。借鉴都江堰水利工程原理,通过实施网络流量控制、均匀网络流量、降低并有效控制流量峰值,提出了移动互联网网络协同的融合策略控制方案,实现了合理配置网络资源、合理有效控制网络投资,为移动互联网业务发展创造条件,为移动互联网时代应对数字洪水做好充分的技术储备。     

基于二次虚拟内插的圆阵接收2D-DOA分离估计

该文将二次虚拟内插技术引入圆阵接收的2D-DOA分离估计中,通过两次虚拟内插获取两虚拟内插阵列之间的移不变因子,利用该移不变因子首先获得俯仰角的估计,再将估计到的俯仰角代入圆阵流型中,经一维搜索即可获得方位角的估计。该方法有效地减小了因虚拟阵列和真实阵列之间的内插误差所带来的估计误差,仿真实验验证了该方法的有效性。     

生成式人工智能（AIGC）应用进展浅析

以ChatGPT为代表的AIGC引发生成式AI热潮，将AI由1.0时代迈入到2.0时代，加速其AIGC技术产品和应用的发展，具有广阔的应用前景。从ChatGPT为代表的AIGC应用发展现状出发，详细论述国内外AIGC应用的发展现状，并进一步进行归类总结，提出了AIGC的技术架构体系，最后给出了AIGC面临的机遇和挑战。