频谱利用率
频谱利用率的相关文献在1995年到2022年内共计425篇,主要集中在无线电电子学、电信技术、自动化技术、计算机技术、邮电经济
等领域,其中期刊论文337篇、会议论文59篇、专利文献305742篇;相关期刊162种,包括中国无线通信、数字通信世界、通信世界等;
相关会议50种,包括第十二届卫星通信学术年会、2015信息通信网技术业务发展研讨会、2014年全国无线电应用与管理学术会议等;频谱利用率的相关文献由768位作者贡献,包括吴乐南、李世鹤、张大伟等。
频谱利用率—发文量
专利文献>
论文:305742篇
占比:99.87%
总计:306138篇
频谱利用率
-研究学者
- 吴乐南
- 李世鹤
- 张大伟
- 殷奎喜
- 靳一
- 余兆明
- 余静
- 张堂辉
- 张宇
- 张建华
- 柯炜
- 赵亮
- 赵华
- 金梁
- 黄开枝
- 任东凯
- 余智
- 傅海阳
- 党建
- 冯海燕
- 冯玉珉
- 刘光毅
- 刘双平
- 匡镜明
- 卢斌
- 叶菊青
- 向新
- 吴亮
- 吴楠
- 周德锁
- 周正
- 周瑾
- 唐海
- 姜永权
- 孙晔
- 孙海信
- 孟凡秋
- 季中恒
- 宁提纲
- 宋梅
- 宋荣方
- 常杰
- 庄文学
- 应鹏魁
- 康桂华
- 张乃通
- 张作富
- 张在琛
- 张明
- 张杰
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王鲸鱼;
冉金志;
王平
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摘要:
针对弹性光网络频谱碎片导致业务请求阻塞率和带宽阻塞率增高的问题,对弹性光网络频谱碎片产生的原因进行了分析;根据光网络承载业务的特点,从提高频谱利用率的角度提出了基于多准则决策的弹性光网络碎片整理算法。该算法采用多准则决策方法对碎片整理过程中遇到的选择性问题,通过综合考虑各种评价指标做出决策,并进行频谱碎片的整理。在业务路由阶段,算法分为5个阶段,在每个阶段中根据光网络此时的状态,做出最佳决策来进行频谱碎片的整理。每个阶段都会用不同的标签标记不同类型的连接,并根据多准则决策方法所设置的权重对它们进行判断,最后采取最佳方案,使得碎片整理效果达到最佳。为验证这种算法的效果,通过具体实例进行了仿真验证。结果证明,所提算法具有较低的带宽阻塞率(高负载下阻塞率为36%)和较高的频谱利用率(高负载下频谱利用率可达65%),能有效地改善网络高负载情况下的网络请求阻塞率,为实际条件下弹性光网络频谱碎片处理提供了理论参考。
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俞萍
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摘要:
针对增强型空间调制(ESM)方案中信号发射端未实现发射分集的问题,提出了一种能够获得发射分集增益的增强型空间调制(ESM-TD)方案,其中发射天线数目分成两个天线组.在ESM-TD方案中,将输入的比特流分成3块数据流:信号映射比特流和两块空间索引比特流;通过两块空间索引比特流,从天线索引矢量集中选择的两个矢量分别激活两个天线组中一根或两根天线,用于发射信号映射比特流映射得到的一个或两个信号星座符号.进一步,分析和比较了ESM-TD方案与其他方案的发射符号之间平方最小欧式距离.仿真结果表明,在相同频谱利用率时ESM-TD方案优于其他方案的误比特率性能,进一步增强无线通信可靠性.
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尚晓凯;
翟慧鹏;
韩龙龙
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摘要:
本文针对弹性光网络的资源分配过程,提出了一种基于强化学习的DQN算法。利用DQN中强化学习的决策能力和神经网络对特征感知能力,将资源分配过程建模成不同的状态和动作集合,通过对网络中的特征提取以及强化学习的训练,获得当前状态下的最佳路径和频谱分配方法。仿真实验结果表明,本文提出的DQN算法模型,不仅可以更好地提高光网络的频谱资源利用率,而且能够有效地降低网络业务阻塞率。
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张盛峰;
袁强;
陈会丹;
黄胜
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摘要:
为了降低带宽阻塞率,节约频谱资源,在动态业务到达的弹性光网络(EONs)场景下,不同业务请求的路径状况可能不同,因此不能确定单路径专有保护与带宽分割多路径专有保护的优劣.文章结合单路径专有保护和带宽分割多路径专有保护提出了一种混合路径专有保护(HDPP)算法.该算法利用路径的单位频谱效率和路径跳数计算了k条链路不相关候选路径,并提出了一种考虑单位频隙最高频谱效率和路径跳数以及路径上最大可用频谱信息的多路径频谱分配(MPSA)算法,最后,HDPP算法在多种生存性方案中选择出最佳方案.仿真结果表明,与对比算法相比,所提算法在阻塞率和频谱利用率方面都有较好的性能表现.
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刘瑞;
朱诗兵;
李长青;
帅海峰
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摘要:
由于卫星频谱资源日益短缺,逐渐出现了资源"假性枯竭"的问题,但通信系统的频谱利用率却很低,因此必须提高卫星网络的频谱利用率.认知卫星通信能够解决这一问题.为了能够更好地研究认知卫星通信,简要阐述了认知无线电的基本原理,介绍了认知卫星通信的应用场景,通过分析和对比,总结了频谱感知及分配技术和功率控制技术的研究现状和优缺点,并展望了下一步的研究方向,为以后的研究奠定了基础.
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司维;
张明
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摘要:
在通信系统中,对发送方信号进行解调是必要的.接收方往往需要设计出一种频谱利用率高,抗干扰性强的信号调制方式,连续相位调制就具有这种特性,但由于调制过程中涉及到参数过多,解调算法的复杂度比较高,需要综合考虑解调方式,而非相干复合网格解调.为了减少频偏所带来的解调损失,利用复合网格解调算法可以解决盲解调的突出问题,通过建立算法模型,并且建立仿真实验,获得二进制下,调制指数为0.5的解调算法的抗初相性能,对于后续的解调技术的研究具有良好的积极意义.
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陈雨洁
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摘要:
Device-to-Device(D2D)通信是用于通信网络中临近设备间直接交换信息的技术.凭借有效提高频谱利用率、减轻网络负载、降低通信时延等特性,D2D技术已经成为解决当前高速流量增长和海量设备接入的关键技术,其中资源分配作为D2D通信中的重点问题之一,也正受到广泛的研究和讨论.首先对D2D通信技术进行简介,其次重点介绍D2D通信中资源分配算法的研究现状,最后总结研究中的重难点问题,提出未来研究方向.
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杨世超;
周霞;
袁冰清
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摘要:
文章从窄带物联网(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)的应用背景入手,结合当前无线电频谱资源稀缺与紧张的现实,以上海为例,通过对NB-IoT频段中城市、郊区、农村的频段占用度测量与比较,分析频谱资源占用情况并进行评估,最后结合NB-IoT的特点探讨提高频谱利用率的方法.该研究思路可为配置NB-IoT频谱资源提供帮助.
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王婷婷
- 《2018全国无线及移动通信学术大会》
| 2018年
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摘要:
为应对5G系统频谱资源的巨大挑战,寻求高频段传输、提高频谱利用率、推动技术升级等都将是未来的趋势.但就目前中国对5G频谱资源的划分来说,提高频谱利用率是应对5G挑战最重要的部分之一.文中阐述5G发展对频谱带来的挑战并分析认知无线电技术在5G系统中的应用,提出5G频谱优化的建议.
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陈星宇;
袁梦思
- 《2018中国信息通信大会》
| 2018年
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摘要:
为了解决现有OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access,正交频分多址)可见光通信系统中高PAPR(Peak to Arerage Power Ratio,峰值平均功率比)的缺陷,将SC-FDMA(Single-carrier FrequencosDivision Multiple Access,单载波频分多址)技术应用于可见光通信系统.与OFDMA系统相比,SC-FDMA可见光通信系统存在低PAPR的优势,同时具备OFDMA系统的优点.在设计过程中,针对现有的可见光通信子载波映射频率利用率低的问题,本文提出了新的子载波映射方案,在保障可见光通信的同时提高了频谱利用率.
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Liqiong Jiang;
江丽琼;
Min Jia;
贾敏;
Qing Guo;
郭庆;
Xuemai Gu;
顾学迈;
Naitong Zhang;
张乃通
- 《第十二届卫星通信学术年会》
| 2016年
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摘要:
随着卫星通信技术的迅猛发展,将地面第三代合作伙伴计划(3GPP,3州Generation Partnership Project)长期演进(LTE,Long Term Evolution)引入到卫星通信系统中,构建基于LTE的新一代卫星移动通信系统成为主流趋势.由于卫星通信系统具有长往返时延、大覆盖范围、卫星信道慢衰落等特点,将其与地面通信系统结合时不能照搬地面无线接口空中标准,本文将LTE空中接口加以改进应用于卫星通信网络,在分析LTE上行链路共享信道(PUSCH)结构的大尺寸传输块(RB)基础上,考虑卫星系统功率受限的特点,给出一种窄带上行链路传输方案.理论分析和仿真结果表明,采用窄带上行传输方式,有效地提高了系统总吞吐量和卫星波束频谱利用率.rn 目前,绝大多数通信卫星是GEO卫星,这是由于其通信距离远,费用与通信距离无关;通信质量较高;系统能以最少卫星实现全球覆盖,其系统相对比较简单。在这样的优势下,在GEO卫星通信系统中引入LTE技术,提高了卫星通信能力。本论文针对基于LTE的GEO卫星通信系统的上行传输技术展开研究,提出了一种面向LTE的GEO卫星移动通信的窄带上行传输方案,提高了系统的总吞吐量和频谱利用率,确保了高速、可靠和大容量的通信需求。
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曲博;
马宁
- 《2015信息通信网技术业务发展研讨会》
| 2015年
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摘要:
随着中国4G业务的部署,对于更高层次的移动通信需求已经成为业界关注的焦点,本文就第五代移动通信的需求、发展现状以及关键技术进行初步探讨.5G有高频段传输技术、新型多天线传输技术、同时同频全双工技术、D2D技术、密集组网和超密集组网技术以及新型网络架构技术六大关键技术。具有超高的频谱利用率和能效,在传输速率和资源利用率等方面较4G移动通信提高一个量级或更高,其无线覆盖性能、传输时延、系统安全和用户体验也将得到显著的提高。
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