中兴echat_中兴高达震撼发布12款新品 助力专网行业融合发展

3月22日,中兴高达“携手·融合”合作伙伴大会暨新品发布会在深圳东海朗庭酒店隆重举办,汇集数百位行业精英,共同见证中兴高达12款新品的发布。本次发布的新品涵盖宽带、窄带、公网集群、一体化通信指挥和机动应急等,强大的发布阵容可谓是一场全产业链的专网盛宴。

中兴高达副总经理/CTO重磅发布新品

宽带新品

众多新品中最受瞩目的要数一款超轻薄的公专双模终端GH820,外观上颠覆了传统专业手机厚重,走出了一条全新艺术道路。经上手体验,可以感受到其金属机身的质感,电源键融合指纹识别轻松解锁,纤薄的身材蕴藏着磅礴的音量,不论是颜值还是操作体验可以媲美市面上的主流全面屏手机。在功能配置上,公专双模、IP67三防、智能操作系统、全面屏、前后置摄像头、指纹识别、NFC一应俱全,工作生活两不误。这么一款集颜值与才华于一身的双模终端,是专业用户的品质之选。同时发布的还有4G专网集群“小钢炮”GH360,外型十分小巧,可广泛应用到专网应用的各个一线领域。

自发布“2+4”解决方案,中兴高达将先进的SDR平台引入专网行业,极大地提升系统性能和网络演进能力。基于SDR架构,中兴高达推出一款超强性能的八通道LTE射频单元R8978,大功率大容量,可有效减少特定覆盖范围内的基站数量,节约能源与设备投资。在宽带展示区还有一款酷似灯罩的小基站,它叫PicoRRU,是中兴高达QCell室内覆盖解决方案的重要组成部分,可快速构建低成本、高性能的室内深度覆盖网络,有效解决室内、地下、隧道等地的覆盖难题,填补了业内空白。

新品展示

窄带新品

窄带系统具有投资小,部署方便快捷,操作简单,可靠性高的特点。为满足行业内常规的工作调度及应急通信需求,中兴高达推出一整套窄带常规解决方案,包括中转台PR900、窄带常规终端PH690、宽窄融合终端PH910,并可配置常规调度台。中转台PR900高度仅1U,紧凑的设计便于堆叠组网,支持IP互联、虚拟集群、同频同播等多种组网方式。据相关人员介绍,PR900的射频性能经过了深度优化,通过双集接收通道,单台覆盖范围可提升20%以上。更为值得关注的是,中兴高达为推动合作共赢的产业生态,在本次大会上发布了窄带无线模块PU100,支持PDT和DMR,积极支持行业合作伙伴的定制开发。

公网集群

本次大会还发布了公网集群的小型化服务器mini eChat,据了解,只需要一个或两个2U服务器配置,就能提供全套公网集群功能,包括语音集群、实时视频、定位、多媒体消息及基于位置的可视化指挥调度等,非常适合于行业用户的本地化部署。依托于该公网集群系统,会场大屏同时出现土耳其、墨西哥、北京、上海、哈尔滨等国内外多地的视频,实现跨越全球的视频联动和集群调度。

一体化通信指挥平台

作为“全融合”的倡导者与实践者,中兴高达在宽窄融合、公专结合以及多模终端领域都取得了长足进步。在本次发布会上,中兴高达iDS一体化通信指挥平台引起行业用户及合作伙伴浓厚的兴趣。在iDS调度界面上可以同时看到LTE、PDT、eChat以及警务通终端,可实现融合语音、融合视频、融合位置和融合消息等业务,打破不同制式集群系统间无法互联互通的局面,实现一体化、扁平化调度指挥,有效提升作战效率。

业务体验

机动应急

在应急领域,中兴高达新推出便携式应急指挥系统的升级版——背负式一体化应急指挥系统P300,小于10公斤(整机含电池),可由一人背负,一键启动,迅速建网。P300配备显示屏和PAD调度台,简化操作。针对覆盖延伸的需求,中兴高达推出宽带自组网设备sMesh100,无中心同频自组网,可自愈,支持多跳和中继,可在复杂场景下灵活部署,广泛适用于森林防火、城市消防、地震救援等领域。

中兴高达全产业链的发布阵容让大家对无线专网的未来充满信心。中兴高达总经理龙江表示:“融合既是行业的呼声,也是技术发展的必然。2014年中兴高达首次提出了宽窄融合、公专结合的专网发展理念深入人心,2017年提出‘全融合’战略,2018年正式发布Caltta品牌,中兴高达是专网融合发展坚定的实干家和践行者。”

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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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