10、5G 中光与无线技术的融合

5G中光与无线技术融合

5G 中光与无线技术的融合

1. 引言

随着多媒体应用的多样化以及连接设备数量的爆炸式增长,无线接入的数据速率需求和服务质量要求急剧上升。到 2020 年,移动和无线流量预计将大幅增加,每单位面积的移动数据量将达到 2010 年的 1000 倍,每个用户设备的典型数据速率将提高 10 - 100 倍。新兴服务对数据速率和低延迟的要求也越来越高,如增强现实、3D 游戏和“触觉互联网”等应用,需要将可实现的数据速率提高 100 倍,并将延迟降低 5 - 10 倍。

第五代(5G)无线网络需要满足这些数据速率和延迟要求,提供更高的频谱效率,同时降低传输延迟、能耗以及部署和运营成本。过去,无线领域是满足移动流量需求的主要瓶颈,而固定光基础设施被认为能够透明地满足无线领域的需求。但近年来,无线领域的突破对固定光基础设施提出了更高的要求,因此需要将无线和光领域的信息容量、流量和运营需求进行统一处理。

2. 无线和有线宽带及基础设施融合的趋势与问题

2.1 C - RAN 架构

近年来,研究正从传统的分层蜂窝网络向更集中处理的架构转变,即云无线接入网络(C - RAN)。在 C - RAN 中,基站(BS)通常简化为远程天线(RRH),并连接到中央单元(CU)进行信号处理。这种架构允许网络元素之间的多重连接和协作,促进分布式多输入多输出(D - MIMO)技术的发展。由于光纤具有低衰减、抗电磁干扰和巨大带宽的特点,是构建这些透明互连的理想传输介质。

2.2 小小区的部署

C - RAN 概念后来扩展到小小区的部署。小小区成为异构网络(HetNets)中满足蜂窝网络容量需求的重要组成部分,实现了网络的致密

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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