移动IPv6及其在3G网络中的应用

本文首先介绍IPv4的弊端，接着对移动IPv6的通信原理以及3G数据网络的基本结构与协议栈进行了描述．并在此基础上对移动IPv6在3G网络中的实现进行了探讨。     

星地融合5G网络架构增强技术研究

星地融合为5G网络带来更强的覆盖能力、更灵活的组网能力和更健壮的网络结构,使得5G网络真正可能实现万物互联,因此成为5G网络演进的重要方向。首先介绍了在后5G时代支持星地融合的必要性,然后从网络架构和技术标准的角度分析了当前星地融合5G网络的发展阶段和技术现状。基于技术现状,分析星地融合5G网络在系统架构演进方面面临的问题,并给出架构增强技术方案。     

移动IPv6及其在3G网络中的应用

本文首先介绍IPv4的弊端,接着对移动IPv6的通信原理以及3G数据网络的基本结构与协议栈进行了描述,并在此基础上对移动IPv6在3G网络中的实现进行了探讨。     

第五代移动通信网络体系架构及其关键技术

信息时代背景下,人们对于通信的需求已经不再局限于简单的通话、短信,朝着视频等多元趋势转变.尤其是移动通信的接入,为人与人、人与物之间沟通和交流带来了更多便利,4G技术滞后性愈发暴露,推动了5G技术的发展,未来5G发展将成为业界的热点.但当前5G市场充满了很多未知和不确定,且现有技术水平难以支撑5G网络发展.因此加强对其体系架构及关键技术的研究非常必要,能够为5G技术发展提供支持.文章从5G移动通信网络入手,从网络架构与关键技术两个角度探讨5G网络的发展.     

融合移动边缘计算的未来5G移动通信网络

未来5G移动通信网络面临移动流量暴涨,新型业务提出高回传带宽、低时延等挑战,移动边缘计算MEC有望解决上述问题.首先介绍MEC的网络框架结构及其在5G中的标准化进展,然后结合MEC的部署策略和未来5G网络架构,提出融合MEC的未来5G移动通信网络架构.从该架构可以看到,未来5G将是一个通信与多级计算协同的网络.所提架构可灵活、自适应地支持多种通信模式,同时可采用虚拟化技术实现通信、计算、存储资源的高效共享.面向通信与计算协同,融合MEC的5G网络在基础理论方面面临的主要挑战是网络容量分析,关键技术方面则包括通信与计算资源的协同优化、计算存储多播、节带化传输等.相关理论与技术亟需进一步的深入研究探讨,推动通信与计算融合发展.     

6G通信感知一体化架构与技术研究

从2019年5G标准和设备逐步成型,通信业务向着产业化、多元化的趋势逐渐清晰化,从而催生了新通信系统研究.6G作为新一代通信系统,从服务全面性和精细度都进行了深度和广度的扩展.目前6G备选技术已经有THz技术、大规模天线、IRS和通信感知融合等,其中通信和感知一体化在2021年初成为6G重点研究技术,其通过复用通信和感...     

未来无人机网络及其切换挑战

无人机因其环境、民用和军事应用而受到广泛关注。由于其低成本和部署灵活性,具有通信功能的无人机有望在5G、6G移动网络等领域发挥重要关键作用。然而,诸如无人机在高空的自由空间传播行为,以及暴露于天线旁瓣等变量,可能会导致无线电环境的变化。无人机网络中有限覆盖区域的错误传输,可能会出现更多问题,例如频繁切换。由于无人机特性的这些差异,在未来移动网络中的部署将面临与移动性和切换过程有关的关键技术问题。因此,无人机网络需要更高效的移动性和切换技术,以持续保持稳定可靠的连接。本文综述了移动通信网络中互联无人机切换管理方面的大量研究,强调了实现互联无人机所面临的与切换相关的挑战。     

5G移动与广播电视融合网络的探索

新时期,越来越多的先进信息科技技术得到了快速发展,其中5G移动技术就是一种现代化的信息科技技术,对广播电视行业也产生了很大的影响。人们对广播电视功能需求越来越高,而5G移动技术和广播电视融合网络的使用,能够为人们提供更好的广播电视服务。基于此,笔者针对5G移动与广播电视融合网络进行探索,希望能够为相关研究提供借鉴。     

智能内生6G网络:架构、用例和挑战

为满足不断增长的新型业务需求,促进通信技术与垂直行业深度融合,移动通信网络将逐渐向智能化演进,在6G时代有望形成内生智能.然而,目前研究大多侧重基于人工智能的传输和网络优化方法,较少探讨如何在架构设计层面高效支撑人工智能方法的实施.为此,介绍了 目前工业界和学术界在智能内生网络架构方面的进展,并对智能内生网络的应用前景...     

试析物联网与5G通信技术的融合

当前,我国智能技术发展速度明显加快,物联网基础上的5G通信技术也得以广泛应用.为保证5G通信技术的应用质量,物联网技术和5G通信技术的深度融合成为了必然.本文就主要分析了物联网与5G通信技术的融合,以期推动通信新时代的快速向前发展.     

5G通信技术与人工智能的融合与发展趋势

现如今,5G通信技术与人工智能技术的升级与发展为社会各界带来了极大的便利.因此,本文主要围绕5G通信技术与人工智能展开分析与研讨,首要阐述5G通信技术与人工智能的融合发展趋势,而后从多个方面表明5G通信技术与人工智能的有效融合,以供读者参考.     

绿色信息通信网络中的节能减排技术应用

网络通信设备的不断发展以及经济水平的不断提高使得人们在日常生活中对于信息通信网络的需求越来越大,因此信息通信网络的发展是一个必然趋势.在进行信息通信网络的建设的过程中,由于需要依靠电力进行设备的运行支撑,因此不可避免地需要用到大量的能量.这就导致了在实现网络效率发展的同时对可持续发展进程造成了一定的影响.针对这一问题,本文对如何减少信息通信过程中的能源消耗,实现绿色节能减排技术在信息通信网络中的使用进行了如下论述.     

移动传感器网络中能量有效的数据融合算法

数据融合是无线传感器网络中节省能量的一个重要途径,已有的数据融合算法大多是基于结构的,但移动网络中拓扑动态变化,维护稳定的拓扑结构所需开销较大。该文提出一种适合移动传感器网络的无结构的数据融合算法EEDAARW,该算法分别使用DAA机制和随机等待机制实现时间和空间上的融合,能够平衡网络中节点的能耗,延长网络的生命周期。实验表明,EEDAARW算法使得网络生命周期比非结构化的DAARW算法延长约30%。     

软硬件节能原理深度融合之绿色异构调度算法

虚拟云高性能向高效能计算演进,已是环境保护、人类可持续发展的迫切需求.然而目前,一方面,硬件级物理节能空间需要适度延展;另一方面,以遗传或人工免疫算法为代表的元启发式调度中间件大多存在进化动力不足,以致收敛性和分布性冲突难平衡等瓶颈.事实上,每个候选解（调度方案）都蕴含一定的物理反馈效应,而拟配资源的非线性和异构性,则意味着不同方案间与能效相关的实时动态反馈的巨大差异化.因此,尊重科学规律,巧妙地借力于硬件节能原理,给算法优化动力注入新能量,并进一步增强软件方法的节能主导性,是本文研究方法;继而提出一种着眼于软硬件节能原理深度融合的新的绿色异构调度算法（GHSA_di/Ⅱ）,以多角度、全方位提升元启发式算法之协同进化模拟的内驱力.大量仿真实验结果显示：无论对于数据密集型还是计算密集型实例,GHSA_di/Ⅱ算法较其他3种元启发式异构调度算法,在整体性能、节能降耗以及可扩展性等方面都具明显优势.     

特征融合网络：多通道信息融合的光场深度估计

摘 要：光场相机可以仅在一次拍摄中记录场景的空间和角度信息,所生成的图像与传统 二维图像相比包含了更多的信息,在深度估计任务方面更具有优势。为了利用光场图像获取高 质量的场景深度,基于其多视角的表征方式,提出了一种具有多通道信息高效融合结构的特征 融合网络。在人为选择特定视角的基础上,使用不同尺寸卷积核来应对不同的基线变化;同时 针对光场数据的多路输入特点搭建了特征融合模块,并利用双通道的网络结构整合神经网络的 前后层信息,提升网络的学习效率并减少信息损失。在 new HCI 数据集上的实验结果显示,该 网络在训练集上的收敛速度较快,可以在非朗伯场景中实现精确的深度估计,并且在 MSE 指 标的平均值表现上要优于所对比的其他先进的方法。     

移动电视标准DVB-SH与3G的融合构想

下一代网络将融合各种技术并取其精华,近期的研究围绕着高网络容量的DVB网络,试图将其与其它网络融合。本文研究DVB—SH,提出了将其与3G蜂窝网融合的构想,以得到双向交互信道,提供交互式的低廉业务。DvB—sH具有很高的带宽容量,允许单向的IP-TV,信道广播。DvB—sH信道的剩余带宽仍然可用,原因在于其服务流的可变比特率和3G运营商的一些DvB预留信道。本文着眼于这一小部分的预留带宽及其潜在用途,实现了IP数据从3G网络到DvB网络预留带宽的有效切换。     

基于IPv6+的云网融合建设策略

云网融合作为一种新兴的概念,推动信息技术与通信技术之间的融合与发展。而IPv6并不是下一代互联网的全部,而是下一代互联网创新发展的平台与起点。为解决数字化网络发展中,传统网络技术支撑能力不足的问题,本文提出了一种基于IPv6+(IP version6,IPv6)的云网融合平台。先是对基于IPv6+的云网融合建设所需要的关键技术进行探讨,并分析了运营商在智慧城市中的云网建设、安全能力池和独立网络方面的需求展开分析。以此实现IPv6的端到端云网融合建设。     

融合网络架构的“未来”

由于独立的数据和存储网络带来越来越多的额外支出,这使得这种架构越来越难证明其合理性,许多企业都在研究是否可以将专用的FC存储网络融合到通用的以太网网络。而更进一步坚定企业对融合网络的想法,则是不断普及的以太网及其技术的快速更新,以及iSCSI作为一种成熟的     

煤矿井下无线通信技术演进

矿井通信是煤矿智能化发展不可或缺的一环。分析了煤矿井下无线通信不同发展阶段不同通信制式和技术的优缺点,得出目前5G、WiFi6在传输速率、时延、可靠性及用户容量方面具有较大技术优势及较好的适用性,是近阶段矿用无线通信技术的主流解决方案。探讨了井下无线通信系统建设面临的问题及对应的发展方向：(1)技术融合问题。不同场景对带宽、时延、功耗、可靠性有不同要求,单一的通信技术难以满足煤矿所有应用场景的需求,必须根据实际应用情况,选择适合的通信技术来满足应用需求,不同技术通过协议转换器、网关等设备实现融合,形成井上下多技术融合的一体化通信网络平台。(2)系统融合问题。由于各系统由不同厂家提供,通信协议及硬件接口不一致,难以真正实现矿井各系统数据共享,应提供标准接口、开放的网络架构、统一的用户数据,为监控、应急、生产等系统提供互联互通功能,并进一步提供统一数据报文,让数据在各系统内低延时、高并发、实时、同步地流通。(3)设备功耗问题。现有矿用5G基站等由于设备本身功耗大,只能做成功能单一的隔爆型产品,设备笨重、体积大,安装维护困难,制约了5G技术在矿井的普及推广,可从主芯片、射频模块、功率放大模块...     

新型算力网络架构及其应用案例分析

随着人工智能（AI）算力向网络边缘甚至终端设备扩散,端边云超协同的算力网络成为最佳计算解决方案,而新机遇催生了端边云超计算和网络之间的深度集成。然而,集成系统的完整开发还没有得到很好的解决,包括适应性、灵活性和价值性,因此提出了一种区块链赋能的端边云超算力网络架构。其中,端边云超融合为框架提供基础设施,该设施构成的算力资源池为用户提供安全可靠的算力,网络通过调度资源满足用户需求,而框架内的神经网络和执行平台为AI任务执行提供接口;同时,区块链保证资源交易的可靠性,以激励更多算力贡献者加入平台。本框架为算力网络中的用户提供了适应性,为组网算力资源调度提供了灵活性,为算力供应商提供了价值激励,并利用案例清晰地描述了该新型算力网络架构。