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1.
内容导读目前,针对潜在6G关键技术的场景与需求研究成为学术界的热点。面向未来更多类型终端的智能互联与新兴服务的需求,人工智能应用于无线通信物理层的信道估计、编译码及接收机设计,解决基于大数据的网络自主优化,基于泛在无线感知和边缘侧的强大算力构成的多接入边缘计算,已成为6G无线技术发展的重要趋势。在未来智能车联网、物联网、有人/无人交互、全息通信等场景下,面向未来的智能通信计算融合需求,存在许多拟待解决的关键科学问题。  相似文献   
2.
抱杆系统是悬浮式内拉线抱杆分解组塔施工安全的决定性影响因素,但由于其受力复杂且难以实时感知,造成铁塔组立施工难度过大甚至产生事故。为此,结合当前发展的无线物联技术,提出了一种基于无线传感器网络的悬浮抱杆组塔无线监测系统。通过对悬浮式内拉线抱杆分解组塔工艺的分析,获取了抱杆系统的安全薄弱点,从而明确了系统功能原理与模块组成。针对抱杆及其拉线系统的受力、倾角、风速、高度、距离等数据特点,选择相应传感器进行实时数据监测与采集;并针对监测点分布广、层级多的特点,采用LoRa树型组网模式,形成以上位机为网络总节点的一主多从无线传输方式。系统采用阵列巡检应答通信模式,各信道通过时分进行有序利用,数据延迟控制在ms级以内,并通过临限预警功能将各危险点数值控制在安全范围之内,保证施工全过程的安全稳定。  相似文献   
3.
本文对XMPP系统的部署进行研究,以提供高性能、高并发、高可靠、低成本的方法,以支持百万用户级的业务接入能力。  相似文献   
4.
针对传统移动代理(MA)在监测无线传感器网络(WSNs)的感兴趣信息时产生的延迟较大和能耗较多问题,提出了基于三维胞元空间的MA双向并行(3D-BPMA)路由算法.3D-BPMA将MA与传统的客户/服务器(c/S)模式相结合,在胞元内利用C/S模式搜集信息,在单层胞元系统和路由器与路由器之间采用MA双向并行的策略进行传输.仿真结果表明:3D-BPMA与LCF,DSG-MIP算法相比减少了平均响应时间和网络平均能耗,提高了MA发送率.  相似文献   
5.
红外偏振光治疗仪是一种将红外技术与电子技术应用到医学领域的康复理疗设备,主要用于软组织损伤和慢性疼痛的康复治疗,已在医院得到了推广使用。然而,现有医院使用的台式治疗仪由于体积大、售价高等特点,不方便居家使用。为了开发体积小、售价低、家庭可用的红外偏振光治疗仪,满足家用市场的潜在需求,本文提出了一种新的便携手持式红外偏振光治疗仪,并开发了该智能控制系统。本文首先介绍了一种新的家用手持式治疗仪应具备的特点和关键技术指标,在此基础上设计了手持式治疗仪的硬件总体方案和软件架构,简要介绍了该治疗仪的一些关键技术,最终实现了治疗仪样机的研制。为了验证该样机的性能,本文通过大量的测试,结果表明,研制的手持式红外偏振光治疗仪在关键参数指标上达到了医院同类产品的水平,能够很好地满足家用的需求,具有良好的市场前景。  相似文献   
6.
阐述了排队呼叫技术研究的意义和目前排队呼叫技术存在的问题,据此提出了一种针对大中型企业无线呼叫器系统的设计,并介绍该呼叫器硬件设计及工作流程。经测试,该无线呼叫器具有一定的实用性和应用前景。  相似文献   
7.
《有线电视技术》2015,(2):117-118
近期,数码视讯集团凭借音频接收解码机的优异解码能力,依托强大的公司实力,成功中标广东省农村广播电视无线覆盖(省节目)工程(广播电视设备及附属工程)采购——调频节目传输适配项目。本次项目中,数码视讯采用自有音频解码接收机为客户定制了最具有性价比的技术方案,实现了广东63个发射  相似文献   
8.
《Planning》2015,(4)
在通信事业不断发展的进程中,无线网进入了一个全新的发展阶段,并逐渐成为了校园网络的重要组成部分,在教学管理系统中,具有重要作用。然而从实际情况来看,我国校园在无线网络的应用过程中却仍然存在着诸多安全隐患,有待于进一步的解决与完善。文章首先简要阐述了无线网络的基本含义,然后就我国校园无线网络在应用上存在的安全隐患作了进一步分析与探讨,并提出了校园无线网络的安全防范措施,希望能为实际工作起到一定的指导作用。  相似文献   
9.
文章首先介绍了TD Small Cel1与宏网互操作的必要性,从网络层面的宏观角度总结了TD Small Cell与宏网CS城实现双向切换的操作方法,其中重点分析了虚拟网关组网模式下CS域由宏切换的两种实现手段,并给出了相关应用建议。  相似文献   
10.
睡眠期间连续且准确的呼吸量监测有助于推断用户的睡眠阶段以及提供一些慢性疾病的线索。现有工作主要针对呼吸频率进行感知和监测,缺乏对呼吸量进行连续监测的手段。针对上述问题提出了一种基于商用无线射频识别(RFID)标签的无线感知用户睡眠期间呼吸量的系统——RF-SLEEP。RF-SLEEP通过阅读器连续收集附着在胸部表面的标签阵列返回的相位值及时间戳数据,计算出呼吸引起的胸部不同点的位移量,基于广义回归神经网络(GRNN)构建胸部不同点的位移量与呼吸量之间的关系模型,从而实现对用户睡眠期间呼吸量的评估。RF-SLEEP通过在用户肩膀处附着双参考标签,消除用户睡眠期间翻转身体对胸部位移计算造成的误差。实验结果表明,RFSLEEP对不同用户睡眠期间的呼吸量连续监测的平均精确度为92.49%。  相似文献   
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