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题名HSTC:TSN中的混合流量调度机制
被引量：7
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作者
尹长川
李妍珏
朱海龙
何欣欣
韩文璇
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机构
北京邮电大学先进信息网络北京实验室
北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第6期119-132,共14页
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基金
国家重点研发计划基金资助项目(No.2020YFB1805302)
国家自然科学基金资助项目(No.61629101,No.61671086)。
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文摘
针对借助时间敏感网络(TSN)实现工业网络中混合流高效传输的问题,提出了一种结合时间感知整形与循环排队转发的混合流量调度机制。该机制通过求解网络最小时隙并调整预订流量采样周期,大幅降低时间敏感流对传输资源的占用;并针对流预留流,提出奇偶映射方案及流偏移规划算法,实现对大带宽流的调度规划。仿真结果表明,所提机制的系统带宽利用率可达88%,并提升52%的网络调度成功率上界,实现了TSN中混合流的高效调度。
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关键词
时间敏感网络
时间感知整形
循环排队转发
流量调度
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Keywords
time-sensitive networking
time-aware shaper
cyclic queuing and forwarding
traffic scheduling
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名非共轴OAM通信系统的波束管理研究
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作者
郑凤
段高明
池连刚
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机构
北京邮电大学信息与通信工程学院
北京邮电大学信息网络北京实验室
北京小米移动软件有限公司
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出处
《电信科学》
2021年第12期1-10,共10页
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文摘
轨道角动量(orbital angular momentum,OAM)作为一种新的调制自由度,能大幅度提高无线通信的频谱利用率。而基于均匀圆阵列(uniform circular array,UCA)的OAM通信系统要求收发端阵列静止并且完美对准,导致OAM难以实际应用。提出了基于OAM的波束管理,通过收发端波束扫描,确定最佳收发波束匹配,利用匹配波束通信。仿真结果证明该方案能有效解决由收发端阵列非共轴带来的系统性能下降问题。
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关键词
轨道角动量
UCA
非共轴
波束管理
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Keywords
OAM
UCA
non-coaxial
beam management
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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题名人工智能物联网中面向智能任务的语义通信方法
被引量：19
- 3
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作者
刘传宏
郭彩丽
杨洋
冯春燕
孙启政
陈九九
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机构
北京邮电大学先进信息网络北京实验室
北京邮电大学网络体系构建与融合北京市重点实验室
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第11期97-108,共12页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.92067202)
国家重点研发计划基金资助项目(No.2018YFB1800805)。
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文摘
随着物联网(IoT)和人工智能(AI)技术的融合发展,传统的数据集中式云计算处理方式难以有效去除数据中大量的冗余信息,给人工智能物联网(AIoT)中智能任务低时延、高精度的需求带来挑战。针对这一挑战,基于深度学习方法提出了AIoT中面向智能任务的语义通信方法。针对图像分类任务,在IoT设备上利用卷积神经网络(CNN)提取图像的特征图;从语义概念出发,将语义概念和特征图进行关联,提取语义关系;基于语义关系实现语义压缩,减小网络传输的压力,降低智能任务的处理时延。实验和仿真结果表明,对比传统通信方案,所提方法的复杂度仅约为传统方案的0.8%,同时具有更高的分类任务性能;对比特征图全部传输的方案,所提方法传输时延降低了80%,大大提升了有效分类准确率。
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关键词
物联网
语义通信
图像分类
人工智能
语义压缩
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Keywords
Internet of things
semantic communication
image classification
artificial intelligence
semantic compression
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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题名面向智能任务的语义通信:理论、技术和挑战
被引量：13
- 4
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作者
刘传宏
郭彩丽
杨洋
陈九九
朱美逸
孙鲁楠
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机构
北京邮电大学先进信息网络北京实验室
北京邮电大学网络体系构建与融合北京市重点实验室
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第6期41-57,共17页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(No.2021XD-A01-1)
北京市自然科学基金资助项目(No.4202049)
北京邮电大学博士生创新基金资助项目(No.CX2022101)。
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文摘
未来机-机、人-机万物智能互联对传统通信方式提出了挑战,提取信源语义信息进行传输的语义通信方法为6G提供了新的解决方法。首先,综述了语义通信的发展历程和研究现状,分析了语义通信目前面临的两大瓶颈问题,提出了面向智能任务的语义通信架构,给出了面向智能任务的语义信息熵和语义信道容量的度量方法;其次,针对不同的智能任务,分别提出了语义编码和语义联合信源信道编码方案;再次,搭建了语义通信平台,对所提方法进行实验验证;最后,对语义通信未来的挑战和开放性问题进行了总结。语义通信方法相较于传统通信方法可以大大降低传输数据量和传输时延,将在未来万物智联的通信中发挥重要作用。
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关键词
6G
语义熵
语义通信
语义编码
智能任务
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Keywords
6G
semantic entropy
semantic communication
semantic coding
intelligent task
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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