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5G调制、复用与编码技术综述

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简介：
本论文综述了5G通信系统中的关键核心技术，包括先进的调制方案、高效的多路复用技术和创新的编码策略，旨在提升数据传输效率和网络容量。 本段落对当前5G技术在调制、复用及编码方面的进展进行了综述。一些关键技术已经确定，而另一些则还在探讨候选方案阶段（参考权威公司白皮书）。

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  • 5G调制、复用与编码技术综述
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    本论文综述了5G通信系统中的关键核心技术，包括先进的调制方案、高效的多路复用技术和创新的编码策略，旨在提升数据传输效率和网络容量。 本段落对当前5G技术在调制、复用及编码方面的进展进行了综述。一些关键技术已经确定，而另一些则还在探讨候选方案阶段（参考权威公司白皮书）。
     
  • 5G技术简述
    优质
    5G技术简述：本文概述了第五代移动通信技术的基本特征、关键技术及应用场景，旨在帮助读者快速理解5G的核心优势及其对未来社会的影响。 本段落将介绍5G技术，并涵盖从1G到5G的发展历程、5G的愿景与出现背景、时间和技术路线图、关键性能指标以及主要应用领域等内容。
     
  • 《H.266 JVET 编码技术与 JEM 编码平台关键技术研发综述》
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    本文综述了H.266/JVET编码技术和JEM编码平台的关键技术研发进展，包括算法创新、性能优化及应用前景分析。 本段落档总结了JVET下H.266及JEM平台的关键编码技术，并作为调研文档发布。前两章的内容可以在我的博客上查看。压缩包中还附带了一些参考文献。
     
  • ChatGPT技术综述
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    《ChatGPT技术综述》全面介绍了ChatGPT的发展历程、核心技术以及应用场景，为读者提供了深入了解这一革命性语言模型的途径。 最近ChatGPT在全球范围内引起了广泛关注。作为由知名人工智能研究机构OpenAI于2022年11月30日发布的一个大型语言预训练模型，它的核心在于能够理解人类的自然语言，并以接近人类的语言风格进行回复。自开放使用以来，在人工智能领域引发了巨大的反响，并成功超越了技术圈的影响范围。 从数据上看，ChatGPT用户数在5天内就达到了100万，两个月后更是突破了一亿大关；此外，在许多非人工智能领域中，已有机构尝试利用ChatGPT进行智能生成工作。例如财通证券发布了一份由ChatGPT撰写的行业研究报告，尽管报告中的某些细节仍需进一步推敲，但整体框架和内容已经相当成熟。 对于其他的内容创作者而言，应用ChatGPT同样可以提升个人的工作效率。显然，ChatGPT具备强大的功能与潜力；然而，对人工智能领域不太熟悉的人士可能会对其产生担忧或缺乏信任感。通常来说，恐惧源自于不了解情况本身。因此，在本段落中我们将全面解析ChatGPT的技术原理，并尽量用简单易懂的语言为读者答疑解惑。 通过阅读本篇文章，您可以获得以下几点收获： 1. 了解什么是ChatGPT； 2. 掌握其核心要素是什么； 3. 明确它可以完成哪些任务。
     
  • 串口调试助手操作指南与技术综述
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    《串口调试助手操作指南与技术综述》是一份详尽的手册，涵盖串口通信的基本概念、调试工具的功能介绍及使用方法，并提供常见问题解决方案。适合初学者和专业人士参考学习。 本段落介绍了串口调试助手的设计理念及其使用方法，并分享了一些技术经验、遇到的问题及相应的解决办法。
     
  • 关于区块链技术的调研综述
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    本文为一篇关于区块链技术的调研综述，全面梳理了当前区块链领域的研究进展、关键技术及应用案例，并探讨了未来发展方向和面临的挑战。 区块链技术是一种去中心化且无需信任的集体维护数据库的技术，其本质可以被视为一种互联网协议。
     
  • DVB-RCS2的信道编码与调制解调技术
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    本文探讨了DVB-RCS2标准下的高级信道编码和调制解调技术，旨在提高卫星通信系统的数据传输效率及可靠性。 DVB-RCS2（第二代数字卫星视频广播协议）涉及信道编码和调制解调技术。
     
  • SLAM技术综述文章
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    本文为一篇关于SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术的全面综述性文章，系统地介绍了该领域的最新进展、核心算法及应用场景，并探讨了未来的发展趋势与挑战。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术是机器人、自动驾驶及增强现实等领域中的关键技术之一，它为智能移动平台提供了感知周围环境的基础手段。本段落探讨了基于视觉传感器（如单目相机、双目相机以及RGB-D相机）的SLAM技术原理及其当前研究进展，并涵盖了稀疏特征SLAM、稠密/半稠密SLAM、语义SLAM和深度学习驱动的SLAM等不同方法。 尽管现有系统与解决方案在鲁棒性方面仍存在局限，但随着人工智能的进步，将传统的几何模型方法与深度学习技术相结合的趋势日益明显。这种趋势有望推动视觉SLAM向更长时间跨度及更大范围内的实时语义应用方向发展。目前视觉SLAM算法的发展阶段包括：基于稀疏特征的SLAM、稠密和半稠密SLAM、语义SLAM以及利用深度学习的方法。
     
  • 关于5G通信网络中D2D技术的综述_钱志鸿.pdf
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    本文为钱志鸿所著《关于5G通信网络中D2D技术的综述》一文的摘要，文中全面分析了5G通信环境下设备到设备(D2D)技术的发展、应用及其面临的挑战。文档深入探讨了D2D通信在提高频谱效率和增强网络容量方面的潜力，并详细讨论了相关技术与协议的最新进展，为读者提供了理解5G D2D通信的关键视角和技术细节。 本段落在分析设备到设备（D2D）通信技术对未来通讯发展影响的基础上，明确了多个影响因素：包括设备发现、资源分配、缓存技术和多输入多输出（MIMO）。基于这些因素，提出了利用D2D技术构建光纤前传和软件定义网络实现数据与控制分离的扁平化5G架构，并设计了负责接入的下层宏/小基站蜂窝网以及上层云管理机制。未来研究中引入的关键技术包括D2D、SDN（软件定义网络）、边缘计算及物联网，这些技术在大规模移动网络中的应用将涉及移动性、服务质量(QoS)和大数据特性等问题的研究。
     
  • 关于先进控制技术的综述.pdf
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    本文为一篇关于先进控制技术的研究综述性论文，系统回顾了近年来该领域的研究进展与发展趋势，并探讨了其在工业自动化中的应用前景。 先进控制技术是为应对工业控制系统中的复杂问题而开发的新策略，这些问题包括非线性、多变量耦合效应、不确定性因素以及信息不完全性和大滞后现象等挑战。这类技术主要涵盖了自适应控制、预测控制、推理控制、鲁棒控制和模糊逻辑及神经网络等智能方法。 **自适应控制**的核心理念在于动态地调整控制器的结构与参数，以应对系统中未知或变化的因素，如未建模的动力学特性、被控对象的变化以及干扰信号。根据其功能的不同，自适应控制系统可以分为三类：即自校正控制、模型参考型自适应控制以及其他类型的自适应控制。 - **自校正控制**通过递推辨识算法来识别系统参数，并依据运行性能指标实时调整控制器的参数设置，适用于处理那些因环境变化而引起的变化或复杂系统的动态特性。 - **模型参考型自适应控制**则是通过对实际控制系统与理想参照模型之间的比较，利用自适应机制调节可调部分以改善其表现。这种方法特别适合于解决缓慢变动不确定性的对象问题。 相比于传统的反馈控制器设计方法，自适应控制技术能够更好地处理不确定性因素和时变现象，并具有更强的抗干扰能力和在线参数调整能力，在工业过程、精密设备制造、电力供应系统、航空航天工程以及生物医学等领域内得到了广泛应用。此外，它们的设计依赖于数学模型的程度相对较低。 **预测控制**是一种基于预测模型并结合滚动优化与反馈校正策略的方法。它通过建立未来输出的预估来做出决策，并在每个时间点上根据当前性能指标进行最优化调整；同时利用反馈机制修正由系统不确定性导致的偏差，以确保闭环控制系统的效果。这种技术特别适用于需要对未来状态作出预测和规划的应用场景，例如工业生产调度、能源管理系统等。 总的来说，诸如自适应控制及预测控制之类的先进控制方法是解决复杂工程问题的关键工具之一。它们通过持续学习与调整增强了系统的灵活性和鲁棒性，并提高了整个自动化控制系统的表现力与稳定性，在现代制造业的智能化转型过程中发挥着越来越重要的作用。