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5G技术与标准介绍----第6部分:5G组网考虑之SA与NSA介绍-20180623

于 2020-12-05 发布
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5G技术与标准介绍----第6部分:5G组网考虑之SA与NSA介绍-201806235G技术与标准介绍----第6部分:5G组网考虑之SA与NSA介绍-20180623网络架构选项:NR独立组网与非独立组网EPCEPCEPCSCG split bearerNR NSAMCG Split bearerSCG bearer(EPC Connected)闼 Option3Option 3xOption 3aNR NSA(NGC Connected)Option 7Option 7a郾 Option7xOption 5PNR SAOption 4pttion 4a郾 Option2标准化方案分类■标准化制定的SA和NSA多种子选项,NSA早于SA半年时间完成·SA组网更多依赖NGC和5GNR空口,双连接带来的数据分流非必选技术要求NSA依赖LTE/eLTE空口,双连接分流是NSA组网的必选技术要求标准化架构核心网核心网控制面数据分流点标准化完成时间Option2NGCNR2018.6Option 4NGCNRNR2018.12SAOption 4aNGCNRNGC2018.12Option 5NGCelte2018.6Option 3EPCLTELTE2017.12Option 3aEPCLTEEPC2017.12Option 3xEPCLTENR2017.12NSAOption 7NGCelteeLtE2018.6OptionalNGCeLtENGO2018.6Option/xNGCelteNR2018.6注:后续分析SA主要以 Option2为基础,NSA以 Option3系列为基础5G网络架构-SANR接入NGC控制面数据面Option 2Option 4Option 4aNGC((RI)(g)5G NReLTESG NReLTtE5G NReLTE接入NGC-Option 5eLTE5G网络架构—NSALTE接入EPC控制面数据面Option 3Option 3aOption 3X(RI)(y)LTE5G NRLTESG NRLTE5G NReLTE接入NGCOption 7Option 7aOption /XeLtE5G NReLTE5G NReLTE5G NR目录、什么是SA&NSA二、SA&NSA方案考虑三、小结SA(独立组网)和NSA(非独立组网)技术背景:为满足部分运营商快速部署5G需求,标准新引入一种新的组网架构-NSA非独立组网,而传统2/3/4G网络均采用SA独立组网的架构SA(独立组网):5G无线网与核心网之间的NAS信令(如注册,鉴权等)通过4G基站传递,5G可以独立工作选项2选项4系列NSA(非独立组网):5G依附于4G基站工作的网络架构,5G无线网与核心网之间的NAs信令(如注册,鉴权等)通过4G基站传递5G无法独立工作EPCEPC=NAS信令数据选项3系列选项7系列蓝色4G,绿色5G网络架构-SA架构 Option2类似于2/3/4G,5G与前代系统相互独立的网络架构原理■5G核心网与5G基站直接相连,5G核心网与5G基站通过NG接口直接相连,传递NAS信令和数据■5G无线空口的RRC信令、广播信令、数据都通过5GNR传递—■终端连接方式:只接入5G或4G(单连接),手机终端可以在NR侧上行双发与4G互操作:类似4G与3G/2G跨核心网互操作模式业务支持能力:可使用5G核心网能力,便于拓展垂直行业新增配置N26接口:NG、Ⅺn、N26(4/5G间互操作5GNR→LTE■4G与5G间互配邻区Option 2网络架构-NSA架构 Option3系列■NSA:4/5G紧耦合,5G依附于4G基站工作的网络架构,无法独立组网,存在多种子架构■原理:■同时沿用4G核心网,5G类似4G载波聚合中的辅载波,用于高速传输数据,NAS信令则由4G承载MME/SGWMME/S-GW5G无线空口的RRC信令、广播等信令可由4G传递,数据通过5GNR和4GLTE传递■终端连接方式:与5G和4G连接(双连接),受限功耗、散热,手机终端很难在双连接状态下,NR侧上行双发enB(P)en-gNB与4G互操作:无■业务支持能力:仅支持大带宽业务■新增配置LTEX2口升级,支持4G配置双连接5G目标小区和流控,与配置邻区类似NSA子架构■ Option3:数据面通过4G空口接入4G核心网,数据分流点在LtE enB,大量5G流量导入至4GeNB涉及硬件改造Option3a:通过4G空口接入4G核心网,数据分流点在LTE(R)(g)(R)EPCLTE5G NRLTE5G NRLTE5G NR■ Option3X:通过4G空口接入4G核心网,数据分流点在NROption 3Option 3aOption 3XgNB■ Option3涉及4G基站硬件改造,本材料主要介绍对NSA的 option3x和3a系列

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  • html2canvas加上canvas2image保存网页为图片
    通过纯JS插件对浏览器端的页面进行截图,截图之后再进行保存下载。
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  • DSP28335生成SPWM波形源代码
    刚调试完成 自己编写的SPWM(20KHz)生成程序 亲测绝对可行
    2020-12-02下载
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  • access版物料管理系统源码
    access版的物料管理系统,含源码,实现仓库管理 进销管理,物料管理需求等功能
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    本文提出了一种新的基于群体适应度方差自适应变异的粒子群优化算法(A ,s0).该算法在运行过程中根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力。
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  • 主动轮廓模型图像分割序 matlab
    简单,明确,适合初学者,代码可以直接运行,自带图片
    2020-12-03下载
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  • 农行软开面试
    本人是今天软开第一场,一大早起床,洗漱完毕,发现就没有时间吃早餐了。。。因为要提前40分钟到场。。。大BOSS一上来就问是否有人看过昨天的面经,汗,我没看到。。。其中两个人看了,今天上网来看,果不其然。。。看来面试官很关注面试题目是否泄漏,这是理所当然的,面题泄漏了就不具备考察意义了。。。不过面试题目都是会变的,所以具体面题我也就不发了,嘿嘿。。。我只根据面试流程讲一些需要注意的地方(我想,在一面定终身的情况下,如果大家因为经验不足而表现不好,是非常可惜的):
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    基于Gabor小波+PCA+LDA特征提取方法的人脸表情识别 论文机电技术2011年12月(k)(×()4eXp|-0.5(0(4)-2×3.1415926)×U第四步:初始模型确定下来以后,采用则将该待识别人脸表情判别为第讠类表情Baum- Welch算法对参数进行重估计,选代调整模人脸表情实验及分析型参数以达最优化。这样就完成了训练建模工作,获得了在粗分本文在JAFE( Japanese Female Facial Expre-类层次下代表7种人睑表情的IMM模型sion)表情数据库中进行实验。 JAFFE人脸表情库a1=(A,B,)(=1,2,…,7)10个人,共213幅图像组成,每人都包含愤怒、23HMM人脸表情分类厌恶、恐惧、髙兴、悲伤、惊讶和中性7种表情,对待识别的人脸表情图像,按本节22中模型每人每种表情2~4幅,每和表情共有27幅本文实验与 Mihcac等的测试方法相似,把数训练步骤的第一步获得观察向量O,然后计算观据库中的210图像分成3个部分,每个部分包含察向量O与已训练好的HMM模型A1=(A,B,z)10个人,且每个人包含7幅不同表情图像,每次使的似然概率P(O|λ)(=,2,…,7)。通过用其中的一个部分训练各个表情的HMM模型,剩Forward-Backward算法来计算似然概率,如果下的两个部分用来测试。循环操作3次,然后对这P(O|A1),i∈(1.2,…,)在P(OA)(=1,2,…,7)3次取平均值,得出表情识别率。本方法获取的表中最人,即情识别率见表1P(Ol, )=max p(ola)表1人脸表情识别结果愤怒厌恶恐惧高兴中性悲伤惊讶识别率/愤怒厌恶恐惧5591高兴中性悲伤0201100095.00020惊讶05693.33整体识别率92.14从表1中可以看出,本方法可以获得较好的表高的问题,提出了一种新的人脸表情识别方法。情识别率,但是,从实验中也可发现,不管是有本方法通过更加有效的 Gabor小波+PCA+LDA表没有减少分类类别数,实验中始终存在误识别。情特征提取方法,然后结合IMM模型建立7个对从实验数据斥中发现,悴中杲些人的种表情变化应基本表情+中性表情的模型,进行识别分类,并不明显,即使人眼也无法确定其表情类别,以并且取得了92.14%的整体识别率。同时,在实验致算法在识别时出现错误。中发现,由于人脸实验数据库中某些人的7种表情4结论变化并不明显,即使人眼也无法确定其表情类别,以致算法在识别时出现错误。本文针对目前人脸衣情的整体识别卒普遍不(下转第35页)21994-2015ChinaacAdemicJOurnalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct第6期林彩邴等:磁流变阻尼器减振系统的分数阶微分方程硏究35[2] DROZDOVAD Mechanicsofviscoelasticsolids[M]. New York: John Wiley &Sons Ltd, 1998: 21-65B3 LAKES RS. Viscoelastic solids[M]. London: CRC Press, 1998: 63-1104 Stanway R, Sproston, J L, Stevens N (i. Non-liner modeling of an electrorheological vibration damper.J. Electrostatics,1987,20[S]周强,瞿伟廉.磁流变阻尼器的两种力学模型和试验验证[.地震工程与工程振动,2002,22(40.[6] Gamoto DR, Filisko F E. Dynamic mechanical studies of electrorheological materials moderate frequencies. J. Rheology,991,35(3).[刀]汪建晓,孟光.磁流变阻尼器用于振动搾制的理论及实验研究J.振动与冲击,2001,20(2)[8 Wen Y K. Method of random vibration of hysteretic systems[J. Journal of Engineering Mechanics Division, ASCE102(EM2),19769SpencerJr. BF, Dyke SJ, Sain M K, Carlson, J.D. Phenomenological model of a magnetorheological damper. JEngrg. MechASCE.1997,123[10]薛定宇陈阳泉高等应用数学问题的 MATLAB解[M清华大学出版社,2010[l]l云,谭半.磁流变阻尼控制理论与技术[M科学出版社2007[1】]王振滨曹广义分数微积分的两种系统建模方汏系统仿真学报,2004,6(4:810-81上h与比比比比匙比比知5印(上接第20页)参考文献[1] ZHAO Quan-you, PAN Bao-chang, PAN Jian-jia, et al. Facial expression recognition based on fusion of Gabor and LBPfeaturesLA] In: Proceedings of the 2008 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition[C), HongKong,IEEE,2008(8):362-367[2] Tang Fang-qi, Deng Ben-zai. Facial Expression Recognition using AAM and Local Facial Features [A]. In: Proceedings ofthe Third International Conference on Natural Computation[C], Haikou, China, IEEE, 2007(8): 632-635[3]陈培俊基于静态图像的人脸表情识别研咒[M成都:西南交通大学,2007[4] Lades M, Vorbruggen JC, Buhmann J. Distortion invariant object recognition in the dynamic linkarchitecture[J].IEEE Transactions on Computers, IEEE, 1993, 42(3): 300-311[5]彭辉张长水荣钢等基于KL变换的人脸自动识别方法清华大学学报(自然科学版),2007,37(6):6770[6]Duda RO, Hart PE, Stork DG Pattern Classification(second edition). New York: Wiley, 20017]李云霞,李治柱,吴亚栋基于HMM的关键词识别系统计算机工程,2004,30(7):130-132谨致作者敬请本刊作者允诺:稿件中没有侵犯他人著作权或其它杈利的内容并且文责自负:投寄给本刊的槁件(论文、图表、照片等)自发表之日起,其专有出版权和网络传播权即授于本刊,并许可本刊在本刊网站或本刊授权的网站上传播及屮国核心期刊(遴选)数据库、屮国学术期刊综合评价数据库、屮文科技期刊数据库、屮国台湾华艺数据库全文收录。对上述合作若有异议者,烦请来时向本刊申明,未作申明者,本刊将视为同意,谢谢合作。并致诚挚敬意。《机电技术》编辑韶21994-2015ChinaacAdemicJOurnalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct
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