无线网络呼叫接纳控制算法的研究

呼叫接纳控制（CAC,Call Admission Control）是无线网络中无线资源管理（RRM,Radio Resource Man．agement）的重要组成部分,是保证用户服务质量（QoS,Quality of Server）和提高系统资源利用效率的重要手段。简要介绍了无线网络资源管理基本模型及CAC目标,重点分析了无线网络中典型CAC算法,最后对CAC算法进一步研究方向进行了展望,这对于无线网络的实际部署与应用具有重要的实际意义。     

面向绿色无线通信的基站体系结构

无线网络的耗能主要来自于基站系统。对无线通信系统中的基站系统结构进行有效地规划和部署,能达到降低能源消耗、实现绿色通信的目的。软件无线电技术的发展为无线基站的绿色演进提供了途径。基于软件无线电技术,文章提出一种可以有效提高通信系统能效、更为绿色环保的基站体系结构,能够更好地实现无线通信系统的绿色演进。     

5G分布式基站算力共享技术研究

随着5G网络智能化的发展，AI应用的引入带来了计算和存储的新需求，如何基于网络中规模部署的基站设备提供稳定可持续的算力供给，是促进5G网络智能化发展的核心要素。本文从无线网络中基站数量大和分布广的特点出发，提出一种5G分布式基站算力共享技术，低成本满足智能化算力需求，并对规模部署策略提出建议。     

LTE-A技术中基于功能博弈的无线资源分配策略

针对LTE-A(长期演进技术的后续演进)技术的RRM(无线资源管理)及优化问题,提出一种在LTE-A系统中基于RRM功能博弈的无线资源分配策略。其主要思想是根据RRM中的两个功能——无线接纳控制和无线承载控制之间的竞合关系,建立博弈模型,通过求取博弈模型的纳什均衡,实现系统服务量的最大化,以达到运营商经济利益和用户满意度的有效统一。     

6G边缘云网融合关键技术研究

随着全球研究的逐渐深入,6G的应用场景及技术发展趋势已渐明晰,其中无线网络架构将随着计算、智能与网络连接的深度融合迎来深刻变革。边缘云网融合成为网络架构演进的重要方向,并进一步推动网络走向自动化、智能化和开放化。首先介绍了6G边缘云网融合的愿景及驱动力,然后从无线网络架构出发,提出了深度边缘节点的参考架构,并进一步阐述了智能内生和跨域智能设计,最后分析了架构革新带来的挑战与建议。     

基于DCNN-LSTM负荷预测算法的5G基站节能系统研究

伴随着5G网络的大规模快速建设,运营商乃至整体通信行业的能耗压力在同步凸显。通过节能降耗实现行业可持续发展成为当前5G网络发展的新研究方向。以小区物理资源块（physical resource block,PRB）利用率为负荷评估指标,对小区指标进行深度特征提取,提出了一套深度卷积神经网络和长短期记忆（DCNN-LSTM）深度学习算法模型实现PRB利用率未来值预测,进一步结合小区瞬时任务中大小包比例,对各种基站设定动态化的节能策略。并引入网络能耗管理网元,对整体5G接入网络的能耗进行动态化统一管理,在保障无线网络服务质量的基础上,实现了5G基站的智能化节能运作。     

TD-SCDMA无线资源管理之RRC研究

文章从无线资源管理（RRM）的组成和功能入手,介绍了RRC的结构和功能,分析了TD—SCDMAUu口协议栈的分层结构,对RRC的几个重要过程进行了阐述,提出了RRM未来发展所面临的挑战。     

实现前所未有的4G LTE技术革命

1LTE的未来已近在眼前 无线网络和服务的最新发展,需要先进的全面融合的网络测试功能——IXIA IxCatapult可以满足这一需求。 随着第3代合作伙伴计划（3GPP）标准出台的临近,长期演进（LTE）无线技术将事实上成为几乎所有无线运营商的无线网络解决方案。相对于目前3G网络的容量和速度，     

LTE基站系统的PCI自配置技术研究

PCI(物理扇区标识)是LTE(long term evolution,长期演进)的重要无线参数,影响LTE网络规划和网络性能。主要讨论了LTE基站系统的PCI自配置技术,包括实现自配置功能的自组织网络架构、实现流程和PCI资源规划及分配策略。通过LTE基站系统的PCI自动配置,提高LTE网络的部署效率,提升LTE网络系统性能,减少人工规划和操作。     

网络智能化中的AI工程化技术方案

网络智能化是通信行业借助AI技术,对外增强网络赋能能力,对内实现降本增效的重要举措。从AI工程化的视角系统分析网络智能化应用落地的难点,提出了包括数据采集处理、训练计算资源的管理与任务调度、推理部署优化在内的面向生产环境的AI工程化技术方案,探讨网络智能化生态发展的策略。     

Artificial Intelligence-Empowered Resource Management for Future Wireless Communications: A Survey

How to explore and exploit the full potential of artificial intelligence(AI)technologies in future wireless communications such as beyond 5G(B5G)and 6G is an extremely hot inter-disciplinary research topic around the world.On the one hand,AI empowers intelligent resource management for wireless communications through powerful learning and automatic adaptation capabilities.On the other hand,embracing AI in wireless communication resource management calls for new network architecture and system models as well as standardized interfaces/protocols/data formats to facilitate the large-scale deployment of AI in future B5G/6G networks.This paper reviews the state-of-art AI-empowered resource management from the framework perspective down to the methodology perspective,not only considering the radio resource(e.g.,spectrum)management but also other types of resources such as computing and caching.We also discuss the challenges and opportunities for AI-based resource management to widely deploy AI in future wireless communication networks.     

通信人工智能的下一个十年

移动通信技术走过了37年的发展历程,人工智能技术也已走过了64年的发展历程。从早期的各自独立演进,到5G与人工智能开始深度融合发展,"5G与人工智能"已被业界视为一组最新的通用目的技术组合,对垂直行业的发展起到提振生产力与赋能的作用。首先介绍了早期移动通信和人工智能各自的发展路线,并重点回顾了人工智能与通信技术在3G到5G阶段开始融合发展。针对通信人工智能,详细阐述了当前人工智能技术在移动通信生态系统中各领域的发展情况,包括通信网络基础设施、网络管理与运营、电信业务管理、跨领域融合智能化、垂直行业与专网等,并总结了通信国际标准组织对人工智能技术在移动通信系统中的分级定义与演进路线。面向下一个十年,展望了通信人工智能未来的发展路线与演进趋势,并结合3GPP与ITU-R的5G/6G时间表,前瞻性探索了基于3GPP和O-RAN路线的网络智能化、基于体验感知与意图的网络管理与运营系统的发展、网络AI信令体系、面向智慧中台演进的电信业务与支撑体系、跨领域融合的智能化体验管理与策略管理、从SLA向ELA的演进以及面向垂直行业的智能专网等。最后建议行业达成共识,在下一个十年中全面加速推进人工智能在通...     

Overview on intelligent wireless communication technology

In recent years,artificial intelligence (AI) has been applied to wireless communications,in order to address the challenges introduced by data explosion and Internet of everything.Firstly,three core technologies of AI were introduced,including deep learning,deep reinforcement learning,and federated learning.Then,an overview of their applications on wireless communications was provided,from the aspects of wireless transmission,spectrum management,resource allocation,network access,network and system optimization.Based on the overview,the principle,applicability,design methodology,pros and cons on applying AI technologies to solve wireless communication problems were analyzed and summarized.Regarding the existed limitations,the future development trends and research directions on intelligent wireless communication technologies were pointed out,to hopefully provide useful help and reference for the future research in this field.     

基于智能审核的无线网规划设计审核平台研究

为提升无线网资源建设管理效率和水平,提出一种基于智能审核算法的无线网规划设计审核平台应用。通过信息化技术手段,实行对LTE站点等无线网资源全生命周期各阶段数据的动态采集,建立标准化、规划化的建设审核流程,并结合智能审核算法,有效解决了无线网尤其是LTE网络建设过程中存在的“四超”等问题。该平台在多个省份进行了应用,具有较高的应用价值。     

基于Mesh技术的网络融合与协同

无线网络在网络、技术、终端、运营管理等各个方面越来越体现出异构的特点。异构网络的有效融合与协同可以通过Mesh技术完成。异构网络的融合为IP层面的融合,是对网络共性的整合,异构网络的协同则是对网络个性的整合。通过网络间的融合与协同,对异构网络分离的、局部的优势能力与资源进行有序整合,最终实现无处不在、无所不能的智能性网络。     

Radio resource management with QoS guarantees for LTE-A systems: a review focused on employing the multi-objective optimization techniques

The increasing number of subscribers’ demand has led to the evolution of future wireless networks that support multimedia applications and require ensuring the quality of services it provides. As the radio resource is becoming scarce, it is turning out to be a vital issue that how should the demands for higher data rates with limited resources is met for the evolving long term evolution-advanced (LTE-A) systems. Moreover, the efficiency and performance of resource management can be further improved by autonomously assigning and managing resources among various users and applications. We have surveyed various radio resource management (RRM) techniques being used for resource sharing in LTE-A networks that focus on the potential of multi-objective optimization algorithms for achieving desired QoS in LTE-A system. In this paper, we present a comprehensive review of RRM techniques, scheduling, and QoS along with a focus on implementing the multi-objective optimization techniques for efficient resource allocation.     

无线局域网在医院中的应用及安全防护

随着无线技术的发展和移动智能终端的普及,医疗行业对无线网络的需求也越来越多,建设医院无线局域网,能提高工作效率和服务质量。文章提出了以无线控制器和AP为架构形式的无线局域网的解决方案,能克服传统无线网络漫游、无法统一管理等的问题,同时给出了安全防护的措施,从而为医院建立一个稳定安全的无线网络环境。     

Controller Design of Intelligent Lighting Network

Studied are the controller design and basic principles of intelligent lighting network. TI’s MSP430F123 is used as a main controller. By using the ZigBee modules(Xbee/Xbee-PRO) and the GSM module(SIM300C) for wireless communications, the lighting control is enabled to access wireless network. This system uses a mobile phone to achieve light on-off directly, which can accomplish wireless control of intelligent lighting in families.     

无线通信网络在智能灌溉系统中的应用

农业是一个国家经济发展的命脉,节水灌溉则在农业发展中具有非常重要的作用,特别是对于我国这样的农业大国而言,更是如此。当前,随着我国农业用水量越来越多,而水资源利用率不高等问题的出现,采用先进技术提高农业生产效率就成了迫在眉睫的重要问题。而随着无线通信网络的产生,基于无线通信网络的智能灌溉系统,不仅可以有效提升水资源的利用率,还可以让水资源短缺的问题得到一定程度的缓解,促进农作物产量和质量的提高,降低种植成本,极大地促进了灌溉的有效性与准确性。为此,对无线通信网络在智能灌溉系统中的应用问题进行探究,具有重要的意义和价值。基于此,文中首先对当前智能灌溉系统中无线通信网络技术的应用进行了介绍,之后分别从总体目的、具体目标、基于无线通信技术的智能灌溉系统的总体功能结构、基于无线通信技术的智能灌溉系统设计等方面,阐述了基于无线通信技术在智能灌溉系统中的应用。