宽带无线接入领域的新兴技术

【5G无线接入技术系列】四、无线接口架构 摘要: 本文系统阐述了5G NR无线接入技术与核心网的架构设计。5G核心网采用基于服务的架构,支持网络切片和用户面/控制面分离,通过UPF和AMF等模块实现灵活部署。无线接入网包含gNB和ng-eNB节点,通过NG接口连接核心网,支持多小区协作与双连接。NR引入SDAP协议层优化QoS管理,采用反射映射与显式配置机制实现QoS流到承载的智能映射。用户面协议架构在PDCP、RLC、MAC等层面进行增强,兼顾低时延与高可靠性需求,为多样化业务场景提供技术支撑。 阅读详情
【 简介 】
  本文将介绍三种新兴热门的宽带无线接入技术,即无线城域网(802.16&WiMAX)、移动宽带接入系统(Mobile Broadband Wireless Access,MBWA)以及超宽带无线接入技术(Ultra Wideband,UWB)。
  1 引言

  随着电信业的开放,运营商之间的竞争也日益加剧,接入领域中传统话音业务市场已经趋于饱和,宽带接入市场成为了新的增长点。接入网的特殊之处在于它的技术种类繁多,而且和媒质有着直接的关系,运营商必须拥有能让用户触手可及的接入网络,才能为用户提供服务,达到赢利的目的。对于光纤、铜缆等有线的接入媒质而言,运营商的竞争就像是圈地运动,当一个运营商拥有了一个地域的有线接入网络,其他的运营商就无法再涉足,想要开拓市场,就要用无线接入网络作为手段。无线网络作为接入手段还具备启动资金小、提供服务快、运营维护成本低、系统容量大等优势,因此引起了业界越来越广泛的关注。宽带无线接入技术领域的空前繁荣,市场的旺盛需求,为宽带无线接入网创造了良好时机。

  本文将介绍三种新兴热门的宽带无线接入技术,即无线城域网(802.16&WiMAX)、移动宽带接入系统(Mobile Broadband Wireless Access,MBWA)以及超宽带无线接入技术(Ultra Wideband,UWB)。

  2 802.16&WiMAX

  IEEE802.16标准又称为IEEE Wireless MAN空中接口标准,主要应用于无线城域网范围。目前,已经发布的和正在做的标准主要有802.16,802.16a,802.16c,802.16d,802.16e,802.16f和802.16g共七个标准。其中,802.16,16a,16d属于固定无线接入空中接口标准,而802.16e属于移动宽带无线接入空中标准。802.16d(即802.16-2004)是固定无线接入的一个修订版本,是相对比较成熟并且最具有实用性的一个标准版本,对应10~66GHz和小于11GHz的频率范围,可以进行视距和非视距的传输。理论上,802.16d的覆盖范围最远可达50km,通常的小区半径在10km以内,能在20MHz的信道上提供约75Mbit/s的速率。目前,国内最常见的802.16d产品的信道带宽为3.5M,能够在最高调制方式下提供约10M的速率。802.16e是固定和移动宽带无线接入系统空中接口标准,频率小于6GHz,覆盖范围为几公里,能在5M信道上提供15Mbit/s的速率。802.16e是在802.16d的基础上做的标准,是对16d的增强和补充。802.16f定义了802.16固定无线接入系统MAC层和物理层的管理信息库(MIB)以及相关的管理流程。802.16g规定了802.16管理流程和接口,从而能够实现802.16设备的互操作性和对网络资源、移动性和频谱的有效管理。

  802.16d和16e只是定义了空中接口里面物理层、MAC层、汇聚层,并没有涉及到上层网络和应用。为了推动产业发展,WIMAX目前正在开展网络结构标准和业务应用需求等方面的工作。除了MAC层物理层以外其他有关802.16的标准,主要是WIMAX来做。WIMAX组织的全称是微波接入全球互操作性认证联盟,其宗旨是致力于制定一套基于IEEE802.16标准和ETSI HiperMAN标准的测试规范和认证体系,使不同厂商之间的产品在经过认证以后可以具有良好的互操作性,以积极推广和验证宽带无线接入设备的兼容性与互操作性。从而可以在很大程度上推进基于802.16的产品的广泛应用,并且为制造相应的芯片提供有利环境,大大降低产品的研发和生产成本。

  IEEE802.16是技术标准的制定者,WIMAX是技术和产业链的推动者,它们的关系与WiFi和802.11的关系相类似,二者的工作范围和组织形式不同,但有着非常紧密的联系与合作,WiMAX为IEEE一致性标准做出了重要的贡献,并随着802.16标准化的发展,WIMAX也在逐步地推进一致性测试工作。

  802.16可以支持10~66GHz的视距传播频段,以及11GHz以下的非视距传播频段。根据不同频段的传播特性,其应用也有所不同。对于10~66GHz的视距传播频段,由于终端需要有室外天线,其应用主要是为中小企业提供Backhaul的无线传输。对于11GHz以下的非视距传播频段,由于能够实现室内覆盖,其应用将主要集中在为个人用户提供宽带数据业务。除此之外,802.16还可以实现企业WiFi热点区域的后端传输功能,以及LAN局域网互联、数据专线、窄带业务和基站互联等。

  相比其它移动通信系统,802.16系统具有较高的频谱利用率和传输速率,因而它适合提供宽带上网和移动视频业务。与其它有线接入手段(如xDSL,Cable,光纤接入等)相比,802.16宽带无线接入具有部署速度更快,扩展能力更强,灵活性更高的优点。对于人口密度较低及不便于铺设xDSL的地区,可以用802.16提供“无线DSL”服务,面向家庭和小企业范围应用。在中等规模企业楼宇内,802.16可以支持高速率连接,代替光纤接入。对于新兴的运营商,由于缺乏本地的有线接入资源,也可以选择802.16提供无线宽带接入,开展业务,开拓市场。

  3G和802.16e同为提供移动宽带接入的技术,两者相比起来,802.16e技术主要面向宽带数据用户,并至少可以支持120km/h的移动速度,略低于3G的移动速度。3G系统提供的业务主要是话音类的服务和高速数据服务,强调在地域上提供一种“无处不在”的通信服务。3G系统采用2GHz频段,支持的移动性高于802.16e。总的来说,在无线传输技术方面,802.16e牺牲了移动性换取了数据传输能力的提高,它的数据带宽优于3G系统。组网方面,802.16e同3G系统相比还不够成熟,相关的标准还需要进一步完善,以便将来能更好地支持移动业务。

  在业务方面,802.16e主要是针对具有一定移动性的宽带上网业务,并定义了完善的QoS体制。802.16e标准中根据话音、视频、数据等不同的业务特点定义了4种业务类型,分别对应不同的QoS级别,进行差异化的资源分配,为不同的业务提供不同程度的保证。3G系统中,在核心网络话音和分组数据是分开的,对于话音采用基于电路交换的方式,并具有高QoS保障。对于分组数据业务,WCDMA业定义了比较完善的QoS机制,而在cdma2000中没有针对业务分类的QoS。

       3 移动宽带无线接入技术(802.20)

  由MBWA工作组着手进行研究和制定的标准是802.20。802.20标准结合现有移动数据通信技术,正努力发展成为一种基于移动空中接口、实现IP包高效传输的技术,从而为IP业务的传输探寻一种移动解决途径。

  IEEE 802.20是完全应用于移动宽带无线接入的标准,该系统的主要范围和主要技术特点是:空中接口的PHY/MAC层规范,适用于可互操作的移动宽带无线接入系统,工作于3.5GHz以下的许可频段,最优化IP数据传输,每用户峰值速率超过1Mbit/s,支持城域范围内高达250km/h的各种车载移动性,在频谱效率、持续用户数据速率和活动用户数等方面比现有移动系统性能有显著提高。其终极目标是让这个标准在世界范围内广泛使用,实现始终在线并且在不同的服务商的移动宽带无线接入网络中自由穿梭。

  802.20标准将采用正交频分复用(OFDM)技术,实现高速的移动数据服务。802.20标准是一个基于IP的系统,并将提供更高的QoS保障,以此实现频谱效率和更小的延时,其数据连接和传输的效果可媲美有线连接的系统。802.20系统将针对数据传输进行优化,提供移动性和全球性的覆盖范围,使用户能够根据需要在合适的时间、地点得到实用且价格低廉的服务。

  802.20的有效覆盖范围高达15km,在城域范围支持的传输速度可以达到WLAN网络的水平,故与现在的移动通信网络相比具有明显的性价比优势,可以为用户提供价格低廉的语音、视频、数据的综合业务服务。802.20最初的应用将是PDA和笔记本电脑、智能电话等便携设备。802.20标准的优势在于对高速移动状态下的通信连接表现出不错的支持能力。例如,用户坐在最高时速250km的行驶车辆中,仍然能够维持顺畅的通信连接。由此可见,在高速移动过程中,802.20标准提供的目标频谱效率、数据传输速率的稳定性等方面都高于当前已出现的移动通信系统,这将为高速铁路、地铁以及高速公路环境中的无线接入应用提供技术保障。

  4 超宽带无线接入技术

  根据FCC的定义,UWB技术是指相对带宽(带宽与中心频率之比)大于0.2或带宽超过500MHz的系统。FCC分配了3.1~10.6GHz频段作为UWB系统可使用的频段,在该频段内,UWB设备的发射功率需低于-41.3dBm/MHz,以便与其他无线通信系统共存。

  早期的UWB技术使用的是脉冲无线电技术,脉冲UWB技术的脉冲长度通常在亚纳秒量级,信号带宽经常达数GHz,且具有很小的占空比,这使得脉冲UWB设备的平均发射功率很低,是现有的蓝牙系统的1/100至1/1000。低发射功率带来优势是UWB设备的发射功率能够降到背景噪声的水平,因此可以和其他无线系统共享频段。而且极低的发射功率也使UWB设备具有很低能耗、低成本、保密性良好等优点。另外,低占空比的脉冲UWB设备也有很好的抗多径干扰性能。脉冲UWB系统的缺点是频谱利用率较低,脉冲成形滤波过程中残留的带外频率分量可能产生难以预估的干扰,并且实现脉冲UWB系统有一定的困难。

  当今主流的UWB技术方案是将传统的载波调制技术经过改进,使其能够利用很大的带宽,从而实现很高的容量。非脉冲UWB方案主要有多频带OFDM(MB-OFDM)和DS-CDMA两种,分别可以看作是OFDM技术和CDMA技术的超宽带改进型。MB-OFDM仍然基于128点的OFDM传输,但每个子载波的频宽由几kHz增长到4MHz。而DS-CDMA采用了超过1Gcps的码片速率,与传统CDMA技术几百kcps的码片速率形成了很大区别。人们在这两种技术上积累的理论知识和实践经验大部分仍适用于UWB技术,只是在干扰问题、频谱规划、低能耗等具体的技术环节上应特别注意。

  近几年来,UWB技术的标准化主要在IEEE 802.15框架内进行。IEEE 802.15是从事无线个人网(WPAN)的标准化组。WPAN系统主要用于个人设备之间的互联,覆盖范围在10m以内,且具有廉价、低能耗的特点。在802.15协议中,802.15.3a专门考虑采用UWB技术实现进一步提高WPAN的速率的目标。脉冲无线电UWB技术是802.15.4的备选方案之一,用于提供高精度测距和定位服务(精度1m以内),以及实现更长的作用距离和超低耗电量。

  WPAN中的UWB技术主要是应用于将越来越多的电子设备之间的联线替换为无线连接,使家居或办公室中各种设备之间的信息交换更加方便、灵活和快捷。UWB技术应用于数字化家庭,可以将消费者家居中的电器用一个无线网络连接起来,使各种影音信息可以在这些电器之间传递和交换。UWB WPAN技术应用于数字化办公室,可以将所有的电子办公设备用无线网络连接,能够免除接线繁多的麻烦,使办公环境更加方便灵活。UWB技术用于会议设备的互联,能够让与会者的终端设备之间以及与投影仪之间都可以建立高速的无线连接,及时地交换、展示多媒体内容。UWB技术应用于个人便携设备上,使得个人终端可以从互联网或局域网上即时下载大量的数据,从而将大部分数据存放在网络服务器的存储空间中,而不是保存在个人终端中。这样,功能强大的个人计算机也可能变得十分小巧,便于携带。随着UWB技术的发展、完善,我们甚至可以将其用于个人终端不同部件之间的互联。从而使用户更容易接受、更容易使用。

  5 结束语

  总的来看,宽带无线接入技术代表了宽带接入技术的一种新的不可忽视的发展趋势,从覆盖半径10m范围的个人域网,到覆盖半径十几公里的广域网的发展都极为迅速,不仅改变了本地电信业务的传统观念,也在改变着我们的生活方式。宽带无线接入的工作频带宽,启动资金较小,提供服务速度快,频率复用度高,系统容量大,在发展方面极具灵活性,能够提供优质价廉的多种业务,且运营维护成本低,最适合于新的电信竞争者开展有效的竞争,也可以作为电信公司有线接入的重要补充。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Wimax(全球微波接入互操作性)——宽带无线接入技术之一

接入网作用是将用户设备连接到核心网,使用户设备可以通过核心网获取各种网络业务。过去,接入网主要采用有线接入,比如:铜线、光纤。在人口密集城市或偏远的地区,在铺设最后一段用户线时,面临一系列难以解决的困难:铜线、双绞线长度在4~5km时出现高环阻问题,通信质量难以保证,终端用户线架设困难,费时耗力,成本高昂。——因此,无线接入技术应运而生。宽带无线接入成为目前通信与信息技术领域发展最快的技术之一,而WIMAX作为宽带无线接入技术的一种,有Qos保障、传输速率高、业务丰富多样等优点。

sun7_9的博客 2025

Data and Computer Communications学习:18.1 固定宽带无线接入(Fixed Broadband Wireless Access)详解

上行调度服务下行数据传送服务典型应用主要QoS参数非请求授权服务(UGS)非请求授权服务(UGS)VoIP(语音通话)最小保留流量速率、最大时延、容许抖动实时轮询服务(rtPS)实时可变速率服务(RT-VR)流式音频/视频最小保留流量速率、最大持续流量速率、最大时延、流量优先级非实时轮询服务(nrtPS)非实时可变速率服务(NRT-VR)FTP文件传输最小保留流量速率、最大持续流量速率、流量优先级尽力而为服务(BE)尽力而为服务(BE)网页浏览等一般数据传输。

虾球 129

无线宽带集群服务器,宽带多媒体集群

本词条缺少概述图,补充相关内容使词条更完整,还能快速升级,赶紧来编辑吧!隶属于《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》中确定的16个重大科技专项之一的“新一代宽带无线移动通信网”最近传来好消息。作为“新一代宽带无线移动通信网”三个组成部分之一的宽带无线接入总体方案已经启动。“新一代宽带无线移动通信网”由“一主一辅一补充”三个部分组成。一主是指以宽带移动通信为主;一辅是指以宽带无...

weixin_31355483的博客 461

本地多点分配业务宽带无线接入技术分析(转)

本地多点分配业务宽带无线接入技术分析(转)[@more@]   一、概述   科技进步从来都是交通运输业发展的强大推动力,特别是自18世纪后半叶运输业应用蒸汽动力率先推动了英国工业革命开始,科技进步不断推动传统运输方式的升级...

ciya3282的博客 353

宽带无线接入技术系列讲座之四——无线Mesh网络技术

摘要: 无线mesh网络是新近出现的一种无线多跳网状拓扑网络,是一种非常有前途的无线接入网络技术。本文简要介绍了无线mesh的网络结构、特点、应用,并分析了影响无线mesh网性能的主要技术因素。 关键词:无线mesh网,宽带无线接入,无线多跳网 无线Mesh网络技术 在宽带无线接入领域,各种无线通信技术蓬勃发展的同时,一种新的无线...

weixin_33841722的博客 553

浅谈“WiMAX”和无线接入技术的前景

  继3G、IP、ATM、OFDM、NGN等这些被媒体争相报道的热点术语之后,当前最吸引业界人士和媒体眼球的可谓“WiMAX”了。本文将对WiMAX技术做简单的介绍,以此供读者参考。  一、WiMAX的概念及特点  WiMAX(WorldInteroperabilityforMicrowave Access)意即全球微波接入互操作性,是基于IEEE802.16标准的无线城域网技术,它可作为

Xian's Blog 915

D-Link松鹤酒店宽带无线接入网络案例

计算机网络系统的设计与综合布线系统的设计相结合,使新建的网络系统能够满足今后几年内用户的升级与扩充需求。但是对于20世纪90年代中期或者更早建设开发的一批高档酒店宾馆,由于当时还未提及智能化、信息化酒店的概念,在信息方面,只提供了传统的PSTN语音和CATV视频的服务,而未提供数据的接入业务,如果客人要接入INTERNET网络,只能通过PSTN拨号上网,并且速...

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齐子龙的专栏 2317

探索WiMAX:无线宽带的未来之路

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Von_016's Blog 1394

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weixin_33831196的博客 203
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