中兴、华为:TD-SCDMA实战打响

中国3G标准TD-SCDMA迎来商用里程碑,中兴通讯获得23.7亿合同,将为多个城市构建TD网络;华为则积极研发TD终端,满足市场需求。

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计算机世界

全球电信业瞩目的中国3G标准TD-SCDMA经过多年的研发、培育、测试,终于打响了实际战役的第一枪。2007年6月,中国移动与其TD-SCDMA规模网络技术应用试验网
建设项目的中标设备提供商签定了正式的商务合同,并已经开始执行。这标志着由中国提出的3G国际标准TD-SCDMA向着成功商用又迈出了坚实的一步。

中兴通讯囊括TD-SCDMA23.7亿元合同

作为国产3G标准,TD-SCDMA能够克服重重困难、不断取得进步,首先当然是国家自主创新战略的成功。政府相关部门、几大运营商对于TD-SCDMA的大力支持,促使TD-SCDMA这样一项拥有自身优势的技术在商用进程中逐步成熟。同时,大唐、中兴通讯等国内通信设备企业积极参与,通力合作,也使得TD-SCDMA在技术发展和商用进程中充分发挥了后发优势。作为TD-SCDMA联盟的重要成员,中兴通讯在此次中国移动的项目招标中成为业界公认的大赢家。

根据6月10日中兴通讯董事会发布的公告,中兴通讯股份有限公司及其控股子公司深圳市中兴通讯技术服务有限责任公司已于6月7日与中国移动签订了TD-SCDMA规模网络技术应用试验网建设项目商务合同。中兴通讯股份有限公司及中兴技服公司将向中国移动提供总金额约23.7亿元人民币的产品及工程服务,其中产品销售合同金额约占合同总金额的90%,中兴通讯将为北京等城市建设TD网络。

中兴通讯总裁殷一民认为,中兴通讯建设了一支富有战斗力的2000多人的TD产品经营、研发和专项工程团队,在光纤拉远方案、GSM/TD切换方案、双模双待手机方案等创新方面都走在行业前列,特别是BBU+RRU创新建网方案代表了未来技术发展趋势,能显著降低运营商施工成本和通信设备整体采购成本。另外,中兴通讯从一开始就根据奥运需求、客户需求确立了“建设TD精品网”的思路,在技术创新的基础上,重视产品的稳定性和产品商用化能力。中兴通讯在WCDMA、CDMA2000 和TD-SCDMA三大3G标准上统一硬件平台、互相借鉴,充分吸收在WCDMA领域积累的深厚技术经验,以及在CDMA2000领域 的丰富经验,备战TD-SCDMA网络商用。

据了解,中兴通讯下一步的目标是面向奥运、面向国内外重要客户展示自身实力,为中国移动建设一张TD-SCDMA精品网络,成功助力奥运通信,助力TD-SCDMA网络长期成功运营,同时继续加强与大唐为首的TD-SCDMA联盟企业以及其他积极推进TD-SCDMA发展的企业深入合作,共同为完成此次建网,推动TD-SCDMA走出去、为促进TD-SCDMA技术长期演进而努力。

华为积极备战TD终端

作为TD-SCDMA联盟的理事单位之一,华为一直在积极参与TD终端的开发和测试。据了解,目前华为已经开发出两款支持TD-SCDMA/GSM的双模自动切换手机,今年第四季度还将推出TD HSDPA/EDGE的双模数据卡,以多样化的终端满足人们对3G业务的需求。目前,华为TD终端基于终端规范做了大量兼容性测试,正在积极参与运营商组织的终端测试工作。

早在2005年,华为就开始了TD终端的预研和跟踪,在射频、算法、软硬件平台研究和3G应用方面积累了丰富的经验。2007年,华为投入TD终端的团队达到数百人,在加速终端产品开发的同时,还积极参与到终端业务定制规范和终端测试规范的制订过程中,推动TD终端产业的成熟。

伴随着国内3G业务的兴起,数据业务的丰富将为终端用户带来更多的业务体验,并成为运营商提升ARPU值的保证。运营商业务定制的响应能力将成为终端厂商的核心竞争力,而华为凭借长期服务运营商的经验具备了先天优势。2006年9月,华为为沃达丰定制的3G手机V710在欧洲上市后成为畅销机型,单款销量超过70万台。华为表示,在中国TD终端市场将继承与沃达丰的成功合作经验,更好地为国内运营商服务。随着2008年奥运会的到来,中国3G部署提速,华为也加大了TD终端的投入力度,在产品和市场拓展方面都做好了充分准备。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在现代军事领域,导弹的精确打击能力至关重要,而导弹的飞行轨迹直接影响其命中精度。为了深入研究导弹的飞行特性,本文通过 MATLAB 软件中的 Simulink 工具,对导弹的六自由度三维轨迹进行仿真分析。目标在惯性坐标系下进行匀速或变速机动,导弹采用比例导引法进行追踪。通过建立运动学与动力学模型,模拟导弹的飞行过程,旨在获取导弹的运动轨迹以及与目标的距离变化规律,为导弹的制导与控制研究提供理论支持与数据参考。 目标在惯性坐标系中按照设定的匀速或变速规律进行机动。其运动状态由位置、速度和加速度等参数描述,通过数学公式精确表达其在三维空间内的运动轨迹。匀速运动时,目标的速度保持恒定,位置随时间线性变化;变速运动时,引入加速度参数,使目标的运动更具复杂性和实战性。 导弹采用比例导引法进行制导。根据比例导引法的基本原理,导弹的加速度与目标与导弹之间的相对位置和相对速度成正比。结合导弹的运动学和动力学规律,建立导弹的六自由度运动模型。该模型考虑了导弹在三维空间内的平动和转动自由度,包括导弹的俯仰、偏航和滚转运动,以及相应的速度和加速度变化。通过运动学方程描述导弹的位置和姿态变化,动力学方程则考虑了导弹的推力、气动力和重力等因素对导弹运动的影响,从而全面刻画导弹的飞行特性。 在 MATLAB 的 Simulink 环境下,搭建仿真模型。将目标运动模型和导弹运动模型以模块化的方式进行组合,通过信号连接实现目标与导弹之间的信息交互。设置不同的初始条件,如目标和导弹的初始位置、速度、加速度等,以及比例导引法中的比例系数等参数。启动仿真后,Simulink 根据模型中的方程和参数,实时计算导弹和目标的运动状态,并以图形化的方式展示导弹的三维飞行轨迹以及导弹与目标之间的距离变化曲线。通过多次仿真,调整参数,
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 图像超分辨率是一种计算机视觉技术,目的是将低分辨率图像提升为高分辨率图像,恢复其细节。近年来,深度学习的快速发展为该领域带来了显著突破。本文将探讨如何利用Python和深度学习实现图像超分辨率,并以srez-master项目为例进行实战解析。 深度学习是机器学习的一个分支,依靠多层神经网络模拟人脑学习过程。在图像超分辨率任务中,卷积神经网络(CNN)是常用架构,能够学习图像特征并生成高分辨率图像。 Python是数据科学和机器学习领域的主流语言,拥有丰富的深度学习库。对于图像超分辨率,常用库包括: TensorFlow 或 PyTorch:提供构建和训练神经网络的工具。 Keras 或 PyTorch Lightning:简化模型构建和训练。 OpenCV:用于图像处理和预处理。 Numpy:用于数值计算和矩阵操作。 PIL 或 imageio:用于处理和显示图像。 srez-master是一个开源的图像超分辨率项目,基于SRGAN(Super-Resolution Generative Adversarial Network)模型,包含生成器和判别器: 生成器:将低分辨率图像转换为高分辨率图像。 判别器:区分真实高分辨率图像与生成器生成的图像,提升生成器的细节还原能力。 数据准备:收集低分辨率和高分辨率图像对,进行缩放和归一化等预处理。 模型构建:根据srez-master代码搭建SRGAN模型,包括生成器和判别器。 训练过程:使用优化器(如Adam)和损失函数(如MSE或GAN损失)进行训练,并定期保存模型权重。 测试与评估:将模型应用于新的低分辨率图像,生成高分辨率结果,并通过PSNR和SSIM等指标评估效果。 结果展示:对比原始低分辨率图像和超分辨率图像,直观展示效果。 ESR
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