5、5G技术全解析:从关键技术到架构规范

5G技术全解析:从关键技术到架构规范

1 5G关键技术概述

1.1 网络功能虚拟化(NFV)

网络功能虚拟化(NFV)是一种较新的方法,它通过软件以虚拟化网络功能(VNFs)的形式实现网络元素,这些功能运行在通用的商用现货硬件上。NFV带来了诸多好处:
- 硬件通用且成本更低。
- 软件编写和升级更容易、更快且成本更低。
- 软件和硬件可以分离,可从不同供应商采购。
- 新供应商更容易进入市场。

NFV概念也可应用于无线接入网(RAN)。集中式RAN将基站的高级功能集中在距离本地小区站点有一定距离的中心枢纽实现。若这些功能通过软件实现,就形成了虚拟化RAN或云RAN(C-RAN)。C-RAN除了具备NFV的通用优势外,还支持负载均衡,使高负载基站能从底层硬件获取比低负载邻居更多的资源。

1.2 软件定义网络(SDN)

传统通信网络中,每个元素主要处理两项任务:用户平面(UP)功能通过路由表等将流量从一个网络元素转发到另一个;控制平面(CP)功能执行配置路由表和管理网络资源等高级任务。但这种方式存在决策过程分散、控制平面复杂等局限性。

软件定义网络(SDN)的核心特点是控制平面和用户平面的清晰分离。在SDN中,控制平面功能可以集中化,实现对网络更简单、更集成的控制。集中后的控制平面功能可通过北向应用程序编程接口(API)与授权的第三方应用服务器轻松通信,第三方服务器可借此影响或控制网络操作,而无需了解网络物理实现细节,这些细节通过南向API由控制平面功能配置用户平面功能。用户平面功能可按需分布到任意物理位置,不受控制平面先前的限制。

NFV和SDN是互补技

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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