摘要：5G的大规模部署伴随着网络能耗呈指数级增长,与此同时,国家提出了"碳达峰"与"碳中和"的"双碳"目标,因此移动网络的节能减排已刻不容缓.然而,一方面随着人工智能等技术的发展,未来6G网络中计算类业务预期将迎来大幅增长;另一方面,实现绿色低碳需要提升可再生能源的利用率,但绿色新能源供能不稳难以保证服务质量.为应对以上挑战,本文提出一种能量与信息服务深度融合的低碳网络架构,通过构建一个协调异质资源的智能控制面,充分利用并调度移动网络中泛在的算力、通信和储能,在保证6G个性化业务服务质量要求的同时,以期大幅降低网络能耗与碳排放.本文同时还讨论了该架构下的调度机制设计以及可能的未来研究方向.

摘要：为了达到新一代无线通信系统提出的低延迟高可靠的性能指标,针对小数据量收发的无线通信,提出了一种同步兼备信息传输的波形一体化设计。摒弃了传统帧结构和5G协议栈的数据处理,基于具有低相关区性质的啁啾序列设计了一种新的时域序列,其兼备良好的相关性和承载信息量的功能,同时在接收端采用短时傅里叶变换来进行定时同步。仿真结果表明,所提出的一体化波形设计与现有的减少端到端时延并且保证高可靠性的方法相比,该无线通信方案的时延更低,误块率可达到10及以下。

摘要：近年提出的云无线接入网,通过集中化改善了小区为中心无线接入网在成本和灵活性方面的瓶颈.但是,云无线接入网需要通过前传网大范围汇聚带宽极高的前传采样,造成了过高的建设与运营成本.本文针对云无线接入网过度依赖前传通信资源的问题,依据控制与数据分离的思想设计了一种软件定义超蜂窝网络新型架构,并提出了在该架构下通过通信与计算协同的资源部署大幅降低前传汇聚带宽的具体方案.首先基于排队论给出了虚拟基站池中计算资源统计复用增益与池规模的定量关系,并依据统计复用增益边际效应迅速递减的性质得到了部署中等规模基站池更经济的指导方针.然后基于图聚类框架针对基带处理功能分割部署问题给出了一种遗传算法,该算法给出的分割方案可以根据设计偏好在前传带宽成本与计算代价间进行灵活折衷.

摘要：信道信息作为刻画无线信道状态的重要信息,在新一代基于大规模多天线技术的系统中扮演了极其重要的角色.而在超蜂窝架构中,业务基站需要动态休眠以提高系统的能效.当基站休眠时,传统的基于导频的信道信息获取方法无法使用.本文针对这一问题提出了基于机器学习的信道信息获取策略,通过活跃基站多维度的信道信息来推测休眠基站的信道信息.我们以用户选择业务基站为例,利用人工神经网络架构设计了一套具体的信道学习解决方案.与位置辅助信道估计方案不同,该方案采用控制基站侧的信道信息作为输入,避免了用户定位过程中存在的一些问题.通过基于随机地理散射物的信道模型,我们对该方案进行了仿真验证,发现其预测准确率优于K近邻等其他预测算法,性能接近于已知准确用户地理信息的位置辅助估计方案.

摘要：针对移动通信网络数据业务急速增长带来的频谱资源紧张和系统能耗增加的问题,超蜂窝网络架构通过控制覆盖和业务覆盖的适度分离,引入基站的动态休眠和资源调度,从而大幅度提高网络的频谱效率和能量效率.但如何在不破坏用户终端协议栈的前提下实现蜂窝网络控制覆盖和业务覆盖的分离,是需要解决的问题.本文分析了GSM系统和LTE系统的主要信令流程及协议架构,提出了相应的超蜂窝网络设计方案,核心思路都是通过逻辑信道的划分实现基站功能的分离,进而实现控制覆盖和业务覆盖的分离.借助软件无线电设备,搭建了超蜂窝网络实验平台,对上述分离方案进行了初步的验证.本文还结合云计算技术和软件定义网络技术,设计了软件定义超蜂窝架构,并搭建了相应的云化超蜂窝网络演示平台.

摘要：本文以谐波注入式并联混合有源滤波器的无功补偿技术为例，探讨了无功补偿技术在电气自动化中的应用，对于开展电气自动化相关技术的研究具有一定参考价值。