摘要：本文以网络规划仿真中的3个重要问题—工参优化、站址筛查、传播模型校正为例,分别介绍了相适用的人工智能最优化算法,并根据实际应用需求,对相应的人工智能最优化算法进行了优化,提出了适用于网络规划仿真中的具体算法流程与模型,最后通过实验验证了各自算法的应用效果和解决问题的能力。

摘要：不同于2G/3G/4G的独立组网,5G的网络架构分为两种:非独立(NSA)组网和独立(SA)组网。NSA作为非独立架构,能实现5G的快速部署。低时延是5G非常重要的特点,其实现需要一系列技术的有机结合。针对2.6 GHz NR帧结构,结合理论分析和实际案例数据,研究了NSA架构下控制面时延和用户面时延的现状和问题:当前,商用芯片级别的终端控制面时延约为359~510 ms;,开启预调度功能时,NSA好点空口双向用户面时延为11~14 ms,关闭预调度后,用户面时延增加至15~17 ms。为了进一步优化控制面时延性能,可采用设置NSA的锚点与NR子帧同步、将B1的timetotrigger设置得略小等方案;而采取SR周期自适应方式则可以降低用户面时延。并给出了时延优化方案,给NSA网络部署提供了相应的思路和建议。

摘要：随着4G的商用,对5G移动通信技术的研究已经提上日程并且成为国内外移动通信领域的研究热点。新型多载波技术是5G通信系统中的核心研究技术之一,针对5G中热点候选波形技术FBMC、RB-F-OFDM以及UFMC进行详细的研究,然后根据功率谱密度、误块率以及瞬时平均功率比等参数比较OFDM、FBMC、RB-F-OFDM和UFMC这四种波形技术的性能,并分别给出三种新波形的应用场景建议。

摘要：针对Sub 6GHz的5G典型频段进行研究,主要关注900MHz、1.8GHz、1.9GHz、2.6GHz、3.5GHz、4.9GHz的6个频段。通过连续波测试的方法,掌握不同频段间传播损耗特性及传播模型特性,并对传播模型进行校正,利用校正后的传播模型各场景参数进行仿真,能很好地反映Sub 6GHz不同频段无线信号在该地区的传播特性,同时获得5G性能预期,可以为未来5G规划组网建设提供有力支撑。

摘要：面对日趋复杂的网络架构,数字孪生技术将成为精准预测网络性能的有效手段之一。本文提出了一种基于数字孪生的室内外一体化建模仿真方法,通过结合使用建筑信息模型和地理信息系统技术,将室内外环境融合并实现场景孪生,萃取出无线信道特性并完成区域网络性能预测。最后通过将预测结果与实测结果进行对比,验证了基于数字孪生的室内外一体化建模方案对网络覆盖预测性能有显著提升作用。

摘要：随着双碳战略的落地,移动网络方案不仅要实现依据业务变化的特点进行网络方案的制定与优化,也需要结合能耗与业务需求多种目标,进行精准规划及优化,从而在提升网络建设投资精准度的同时实现绿色低碳网络,因此提出了一种基于NP-MAPPO算法的端网协同优化方案,通过同时降低组网环境中基站及终端的能耗实现绿色组网方案,根据得到的奖励值收敛曲线,所提算法相较于IPPO及MADDPG能探索到更高的奖励值,相较于MAPPO能更快地达到收敛。

摘要：目的构建一个猫STR基因座复合扩增体系并对其技术性能进行测试,评估其应用价值。方法整理和分析猫STR基因座文献数据资料,筛选可用于猫个体识别和亲缘关系鉴定的STR基因座和性别鉴定位点,设计荧光标记引物,构建复合扩增体系。对构建的复合扩增体系进行灵敏度、准确性、均衡性、稳定性、种属特异性、组织同一性和混合样本等验证,并对145例猫无关个体进行群体遗传学调查。结果成功筛选到16个猫常染色体STR基因座和1个Y染色体性别决定区,并构建了包含上述基因座的复合扩增体系。DNA模板量低至0.25 ng时仍可得到完整分型,检测其他常见动物样本时未见特异性扩增峰。群体遗传学调查结果显示,16个猫STR基因座累积个体识别率为1-3.57×10^(-20),累积非父排除率为1-6.35×10^(-5),累积匹配概率为3.61×10^(-20)。结论本研究构建的猫STR基因座复合扩增体系灵敏度高、种属特异性好、分型结果准确,能够为司法鉴定领域中涉及猫的种属鉴定、个体识别及亲缘关系鉴定等案件提供有效的解决方法。