摘要：正处于迅猛发展阶段和广受欢迎的5G科技,凭借其卓越的传输速度、能容纳的大数据量和极小的时延特性,为通信基站的设计与建筑带来了新一轮考量。本篇论文,以探究5G技术在通信工程无线基站中的实践应用为目的,目标寄望在优化网络性能与提升无线连接质量之间寻得平衡。此文首部分会对5G技术的底层原理进行详尽阐述,并在此基础上,比较4G与5G在网络建构、协议栈、物理层设计等方面的差异性。接着,采取系统设计的手法,详细描绘了5G无线基站的设计步骤,并针对诸如大型天线阵列、硬件资源管理、基于网络切片的区域分层设计等关键技术进行了深度探析。最后,本文阐述了基站的建设过程,包括选址、安装、测试等环节,并对实际建设过程中的挑战和应对措施进行了分析。研究发现,基于5G技术的通信工程无线基站设计与建设,既可以提升网络性能,也可以提高频谱利用率和能源效率,对于推动5G技术的商用部署具有重要意义。总之,本文的研究结果为5G通信工程无线基站的设计和建设提供了理论支持和指导建议。

摘要：该文主要研究基于智能终端定位的智能交通系统的设计要点与实现方式。该系统采用C/S架构,服务器端可根据用户的位置、速度信息,以及交通事故和道路施工位置信息,实现对车载终端的实时和精准定位,并向车载终端发送交通流量信息。该系统从百度、高德、Google地图获取图片并构建地图引擎,将交通流量计算结果和预测结果以Socket通信或短消息通信等方式发送给用户,以便于用户合理规划行车路线,对缓解交通拥堵、提高出行效率有积极帮助。

摘要：性能资源管理是电信运营支撑系统中的重要组成部分,直接影响到电信运营商的服务质量。性能资源管理具有数据量巨大、厂商接口种类繁多的特点,性能数据从厂商设备生成到电信网管侧呈现的过程中,数据经多次传送,会发生数据时延、缺失、异常等情况,运营商对性能数据的高效管理面临较大难度。目前大型网络管理系统对于性能数据的管理以被动的报表查看为主,只能实现简单的数据查看操作,网络维护人员无法直观判断性能数据的准确性,运营商急需性能管理系统在业务支撑上有新的突破。本文主要依据中国移动通信集团广西有限公司原有监控方法,以提高性能资源数据的准确性为目的,按照新的数据稽核理念研究和设计了一套比较完善的稽核监控系统。

摘要：TD-LTE小基站的部署场景、覆盖策略与传统宏基站不同,站址的规划也与宏基站有较大区别,采用传统宏基站PTN回传网络承载TD-LTE小基站将面临三大难题:网络效能低、安全性差、智能性低。对如何建设高效、安全、智能的小基站回传网络进行了研究,结合中国移动网络现状,提出PON+CMNet、PTN+CMNet、PON+PTN、PTN端到端4种小基站回传承载方案,并对这4种方案进行了现网测试验证。验证表明,4种承载方案均满足小基站通信业务需求,采用PON+CMNet承载方案在安全性、智能性、高效性上优于另外3种承载方案。

摘要：随着近几年我国社会经济不断发展,科学技术水平显著提高,视频监控应用也越发普遍,特别是在维护社会公共安全方面发挥重要作用。为了能够更好的保证视频监控功能,有关人员开始进行更为深入系统设计和研究。基于此,本文主要就针对现阶段视频监控数据的安全交互系统设计与研究情况进行重点探究和分析。

摘要：本文创新性的提供了一整套的自动拨测方案,通过机器自动拨测的方式,深入的对IVR的各个流程进行检查,提前发现各种可能存在的故障,大大降低了故障率,从而提高移动的客户满意度。

摘要：通信运营商数据综合网管实现对数据网业务系统管理时,对网元之间的连接关系管理是核心与关键。目前在网管系统中,一般是通过端口资源来静态的绘制网元之间的连接关系。端口资源一般在初始时一次性录入,但当端口用途发生变化时,网元之间的连接关系发生变化,网管系统拓扑不能及时准确地更新,导致网元管理与监控不准确。针对此问题,我们基于端口属性实现对网元连接关系的自动管理,以切实加强对数据网网元的管理,保障业务系统运行的稳定性。

摘要：移动运营商信息化业务繁多,维护难度大,要求建设高效的运营维护管理系统;集中运营有着同样的要求。文章设计了一个集中运营管理系统,分析了其功能、架构与实现难点,对其关键技术即异构环境下并发分布采集服务器的设计进行了研究,并给出了实施效果。

摘要：随着运营商的网路的发展,数据大部分存储在不同的区域网络,所以数据管理系统将面临数据的存取效率以及确保取得的数据内容一致的问题。针对数据分散存储与数据存取的问题,本论文提出一个通过阶层式逻辑数据索引与快取的设计建立在分布式数据管理系统中的数据存取机制,在现有网络带宽与架构下,提供更有效率的数据传输与数据管理。

摘要：针对地下停车场、地下矿井等用户场景定位服务的高精度需求,设计了一种基于WiFi信号的室内定位系统.系统的设计引入了深度神经网络算法,对WiFi指纹数据进行训练,得到一种室内定位模型.通过对UJIIndoorLoc数据进行实验仿真,结果表明,该室内定位模型的楼层定位准确率较传统机器学习模型提升约6%,位置定位精度较传统模型提升约7%.通过对实际应用场景进行测试,测试结果表明该室内定位模型的定位精度优于传统机器学习模型,提升约5%.