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任务为中心的6G网络AI架构
被引量:
6
1
作者
吴建军
邓娟
+15 位作者
彭程晖
王君
杨立
刘光毅
王飞
何宇锋
孙万飞
艾明
李文璟
戴翠琴
袁雁南
石聪
许阳
杨旸
张宏纲
李荣鹏
《无线电通信技术》
2022年第4期599-613,共15页
5G通信系统采用了NWDAF的叠加方式支持人工智能(Artificial Intelligence,AI),其效率和性能较差,6G通信系统迫切需要从架构层面考虑对AI的高效支持。基于此需求,提出了一种以任务为中心的6G网络AI架构,使能6G网络原生支持AI。介绍了6G网...
5G通信系统采用了NWDAF的叠加方式支持人工智能(Artificial Intelligence,AI),其效率和性能较差,6G通信系统迫切需要从架构层面考虑对AI的高效支持。基于此需求,提出了一种以任务为中心的6G网络AI架构,使能6G网络原生支持AI。介绍了6G网络AI的驱动力、场景需求等背景,其中AI驱动力包括三个类别的智能:网元智能、网络智能和业务智能。重点阐述从会话为中心到任务为中心的架构变化,以及任务为中心的架构面临的技术问题。其中,架构变化包括从会话管控到任务管控,从通信QoS到任务QoS,从通信数据到任务数据等。基于以上所述6G架构变化和对应技术问题,提出了一种以任务为中心的无线网络架构。首先,通过统一架构来提供AI4NET、NET4AI、AIaaS的服务;其次,针对无线网络分布式系统的固有特征,提出了任务管控的三层逻辑架构,从而满足实时和灵活的任务部署需求;并进一步提出了在无线接入网域和核心网域独立部署任务锚点TA和任务调度器TS,从而实现不同域内任务的独立部署和各域自治;然后,通过控制信令的方式实现任务控制功能,给出了具体的接口、协议框架和流程设计,并给出针对任务执行期间的任务QoS保障、AI用例自生成和任务应用实例等;最后给出了下一步的研究方向建议。
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关键词
网络AI
任务为中心
AI服务质量
任务管控
四要素协同
AI用例
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职称材料
老年人智能辅助生活系统安全问题研究
2
作者
郭丽珍
茹昭
《轻工标准与质量》
2019年第6期102-104,共3页
在老龄化趋势日益严重的情况下,智能家电系统可以辅助老年人更便捷、更独立地生活。而智能家电产品及系统的安全性是产品和系统开发及进入市场首先要考虑的问题。本文研究分析了辅助老年人生活的智能系统安全问题及技术解决方案。
关键词
智能辅助生活系统
老年人
系统安全
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职称材料
LTE与5G NR终端互干扰研究
被引量:
7
3
作者
邢金强
《移动通信》
2018年第2期11-18,共8页
未来5G终端将同时支持LTE和NR等多种制式。在LTE与NR收发链路同时工作的场景下,会存在多个频段间的互干扰。首先对终端互干扰的来源进行了理论分析,并将干扰划分为谐波干扰、互调干扰以及谐波混频干扰三大类。基于B3和3.5 GHz同时工作场...
未来5G终端将同时支持LTE和NR等多种制式。在LTE与NR收发链路同时工作的场景下,会存在多个频段间的互干扰。首先对终端互干扰的来源进行了理论分析,并将干扰划分为谐波干扰、互调干扰以及谐波混频干扰三大类。基于B3和3.5 GHz同时工作场景,文章进一步分析了干扰的传播路径,并计算了共天线和独立天线两种结构下的干扰程度,得出干扰主要来源于PCB泄露的结论。最后从基站调度、终端设计等方面提出了一些潜在解决终端互干扰的方案。
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关键词
5G
NR
互干扰
谐波
互调
混频
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职称材料
基于5G网络的联邦学习架构及关键技术
4
作者
许阳
陈景然
《移动通信》
2023年第1期24-28,共5页
针对5G网络下的联邦学习架构及关键技术展开研究,通过5G网络的帮助来提升移动终端收集的小样本数据对于训练全局模型的重要意义。从具有不同本地数据集的终端可以加速模型训练和增强模型泛化能力的理论分析入手,详细阐述了如何利用5G系...
针对5G网络下的联邦学习架构及关键技术展开研究,通过5G网络的帮助来提升移动终端收集的小样本数据对于训练全局模型的重要意义。从具有不同本地数据集的终端可以加速模型训练和增强模型泛化能力的理论分析入手,详细阐述了如何利用5G系统优势,实现在通信资源约束下选择具有典型特征的终端成员,从而达到联邦学习效果最大化的目的。基于3GPP 5G系统现有架构,提出了支持联邦学习的5G架构以及典型解决方案流程,最后给出了仿真结果,证明了5G网络对于联邦学习具有良好增益。
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关键词
5G
核心网
联邦学习
模型训练
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职称材料
题名
任务为中心的6G网络AI架构
被引量:
6
1
作者
吴建军
邓娟
彭程晖
王君
杨立
刘光毅
王飞
何宇锋
孙万飞
艾明
李文璟
戴翠琴
袁雁南
石聪
许阳
杨旸
张宏纲
李荣鹏
机构
华为技术
有限公司
无线技术实验室
中国移动
通信
有限公司
研究院未来研究院
中兴通讯股份
有限公司
中国电信股份
有限公司
研究院
中信科移动
通信
技术股份
有限公司
北京
邮电大学计算机学院
重庆邮电大学
通信
学院
维沃移动
通信
有限公司
北京欧珀通信有限公司
特斯联科技集团
有限公司
浙江大学电子与信息工程学院
出处
《无线电通信技术》
2022年第4期599-613,共15页
基金
国家重点研发计划(2020YFB1806800)
国家自然科学基金企业创新发展联合基金(U21B2002)。
文摘
5G通信系统采用了NWDAF的叠加方式支持人工智能(Artificial Intelligence,AI),其效率和性能较差,6G通信系统迫切需要从架构层面考虑对AI的高效支持。基于此需求,提出了一种以任务为中心的6G网络AI架构,使能6G网络原生支持AI。介绍了6G网络AI的驱动力、场景需求等背景,其中AI驱动力包括三个类别的智能:网元智能、网络智能和业务智能。重点阐述从会话为中心到任务为中心的架构变化,以及任务为中心的架构面临的技术问题。其中,架构变化包括从会话管控到任务管控,从通信QoS到任务QoS,从通信数据到任务数据等。基于以上所述6G架构变化和对应技术问题,提出了一种以任务为中心的无线网络架构。首先,通过统一架构来提供AI4NET、NET4AI、AIaaS的服务;其次,针对无线网络分布式系统的固有特征,提出了任务管控的三层逻辑架构,从而满足实时和灵活的任务部署需求;并进一步提出了在无线接入网域和核心网域独立部署任务锚点TA和任务调度器TS,从而实现不同域内任务的独立部署和各域自治;然后,通过控制信令的方式实现任务控制功能,给出了具体的接口、协议框架和流程设计,并给出针对任务执行期间的任务QoS保障、AI用例自生成和任务应用实例等;最后给出了下一步的研究方向建议。
关键词
网络AI
任务为中心
AI服务质量
任务管控
四要素协同
AI用例
Keywords
network AI
task centric
QoAIS
task management and control
collaboration of four types of resources
AI use case
分类号
TN919.23 [电子电信—通信与信息系统]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
老年人智能辅助生活系统安全问题研究
2
作者
郭丽珍
茹昭
机构
中国家用电器研究院
北京欧珀通信有限公司
出处
《轻工标准与质量》
2019年第6期102-104,共3页
文摘
在老龄化趋势日益严重的情况下,智能家电系统可以辅助老年人更便捷、更独立地生活。而智能家电产品及系统的安全性是产品和系统开发及进入市场首先要考虑的问题。本文研究分析了辅助老年人生活的智能系统安全问题及技术解决方案。
关键词
智能辅助生活系统
老年人
系统安全
分类号
F203 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
LTE与5G NR终端互干扰研究
被引量:
7
3
作者
邢金强
机构
北京欧珀通信有限公司
出处
《移动通信》
2018年第2期11-18,共8页
文摘
未来5G终端将同时支持LTE和NR等多种制式。在LTE与NR收发链路同时工作的场景下,会存在多个频段间的互干扰。首先对终端互干扰的来源进行了理论分析,并将干扰划分为谐波干扰、互调干扰以及谐波混频干扰三大类。基于B3和3.5 GHz同时工作场景,文章进一步分析了干扰的传播路径,并计算了共天线和独立天线两种结构下的干扰程度,得出干扰主要来源于PCB泄露的结论。最后从基站调度、终端设计等方面提出了一些潜在解决终端互干扰的方案。
关键词
5G
NR
互干扰
谐波
互调
混频
Keywords
5G NR
mutual interference
harmonic
intermodulation
mixing
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于5G网络的联邦学习架构及关键技术
4
作者
许阳
陈景然
机构
北京欧珀通信有限公司
出处
《移动通信》
2023年第1期24-28,共5页
基金
国家重点研发计划“宽带通信和新型网络”重点专项“6G全场景按需服务关键技术”项目(BZ0300320)。
文摘
针对5G网络下的联邦学习架构及关键技术展开研究,通过5G网络的帮助来提升移动终端收集的小样本数据对于训练全局模型的重要意义。从具有不同本地数据集的终端可以加速模型训练和增强模型泛化能力的理论分析入手,详细阐述了如何利用5G系统优势,实现在通信资源约束下选择具有典型特征的终端成员,从而达到联邦学习效果最大化的目的。基于3GPP 5G系统现有架构,提出了支持联邦学习的5G架构以及典型解决方案流程,最后给出了仿真结果,证明了5G网络对于联邦学习具有良好增益。
关键词
5G
核心网
联邦学习
模型训练
Keywords
5G
core network
federate learning
model training
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
任务为中心的6G网络AI架构
吴建军
邓娟
彭程晖
王君
杨立
刘光毅
王飞
何宇锋
孙万飞
艾明
李文璟
戴翠琴
袁雁南
石聪
许阳
杨旸
张宏纲
李荣鹏
《无线电通信技术》
2022
6
在线阅读
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职称材料
2
老年人智能辅助生活系统安全问题研究
郭丽珍
茹昭
《轻工标准与质量》
2019
0
在线阅读
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职称材料
3
LTE与5G NR终端互干扰研究
邢金强
《移动通信》
2018
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
基于5G网络的联邦学习架构及关键技术
许阳
陈景然
《移动通信》
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
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