5G来了,能改变手机信号差的顽疾吗?

随着5G商用牌照的发放,我国正式进入5G商用元年。5G不仅改变社会,更针对复杂环境下的信号问题提出了解决方案。以锐捷新型5G数字室分解决方案为例,其采用Flex-RAN白盒架构,支持边缘计算和SA独立组网,实现灵活扩展和无漫游特性,极大改善了室内信号覆盖与容量问题。

在办公楼、医院、车站、大型商超这种地方,手机信号简直就是灾难,5G来了能有所改善吗?

谈到5G,业内有个流行的说法:4G改变生活、5G改变社会。6月,5G商用牌照的发放宣告了我国正式进入了5G商用元年。可以预见无论是芯片、网络,还是终端领域,都在快速并行的发展。作为网络服务的提供方,5G对于运营商的重要性不言而喻。而对于我们普通用户来说,我们的印象仅限于3G比2G快,而4G比3G网速更快,那么5G来了肯定能带来更多的改变。

至于手机信号在复杂的环境中,信号为什么会很弱?首先要搞清楚我们的通信,主要依靠于电磁波传播,而电磁波的频率资源很有限,频率不同,速度也就不同,特点就是频率越大,带宽也就更大,从而速度就越大。我们现在的网络处在较低的频段,优点是性能比较好,可以达到很好的覆盖,但问题就是资源很宝贵,而5G利用的是高频段,正好可以把闲置资源利用起来。随着2G到5G的发展,频率越来越高,速度也越来越快。

其实深入行业才知道,3G、4G只是带宽的延伸,但5G是从连接人变成了连接物,运营商的协议发生了根本的变化,那么现在配套的产品解决方案成熟吗?能最大限度的发挥5G的潜能吗?在近日召开的亚洲科技行业盛会“MWC19上海”上,国内众多厂商发布了关于5G的产品及解决方案,如果了解到其中的原理,你大概就能理解,为什么5G能带来革命性的改革。
以锐捷的端到端解决方案为例,主要包含三个方面。一是终端侧,锐捷的5G CPE产品可以满足早期5G终端匮乏的问题。二是接入网侧,锐捷的5G数字室分解决方案,能够满足复杂室内环境下的覆盖和容量问题。三是本地核心网络设备,主要应用于垂直行业,满足工业、医疗、教育等垂直行业的私密性要求。

就接入网侧的5G数字室分解决方案,也是本次MWC上海展期间,锐捷重点展出的内容之一,由皮站主机(BBU)、扩展单元(pHUB)、远端单元(PRRU)三部分组成。该方案通过白盒软件化协议栈架构、支持边缘计算的容器化技术以及SA独立组网模式,实现极易扩展和真正⽆漫游的特性。

锐捷全新的5G室内架构,由于Flex-RAN⽩盒架构的采用,可通过将BBU下属的pRRU分组实现1~4个⼩区之间的灵活扩展和合并。比如,将下挂的64个pRRU每32个分为两组,每组为一个小区,支持小区分裂和小区合并,BBU支持2小区和4小区,接口一致,可无缝扩容,⾮常适合运营商或者企业分步进⾏5G投资。

 

▲ 弹性扩展、分步投资

其次,方案可实现多终端接入下调度的时延低且均衡可控,pHUB和pRRU通过数字信号的合并和转发,数字室分方案漫游区域可控,可以实现500~30,000平米区域内的移动无漫游,以零丢包和低时延满足工业移动场景的需求。

 

▲ 3万平米无漫游覆盖

锐捷5G室分方案的流量密度对比目前办公环境、商业大厦、酒店、宿舍等场景中使用的单流DAS有大幅提升,通过5G数字室分方案的4小区模式,性能提升至20倍以上,完全满足这些场景未来5年内的DOU增长。

因此,我们可以相信,5G的到来,我们的用网环境将发生质的提升。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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