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从4G到5G的演进:整体网络架构的主要差异分析

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简介:
本文探讨了从4G到5G通信技术的演变过程,并着重分析了两者在整体网络架构上的主要区别与创新点。 从4G到5G的演进过程中,核心网的变化比无线接入技术(空口)的变化更为显著。这也是产生两种混合组网方式——独立组网(SA)和非独立组网(NSA)—的主要原因之一。在研究4G网络时,3GPP除了关注无线接入网的改进外,还进行了一项平行的研究:系统架构演进(SAE),以展示核心网络的发展方向。SAE是一个基于IP的扁平化网络结构,也被称为EPC(演进分组核心)。实际上,在4G时代,整个网络可以视为由LTE、SAE和IMS三部分组成。其中,LTE代表空口技术的长期发展;而SAE则是系统架构的进步;IMS主要负责将语音等多媒体服务集成到4G网络中。在3GPP定义的基本SAE架构里包括以下实体:MME(移动性管理功能)。

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客服
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  • 4G5G
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    本文探讨了从4G到5G通信技术的演变过程,并着重分析了两者在整体网络架构上的主要区别与创新点。 从4G到5G的演进过程中,核心网的变化比无线接入技术(空口)的变化更为显著。这也是产生两种混合组网方式——独立组网(SA)和非独立组网(NSA)—的主要原因之一。在研究4G网络时,3GPP除了关注无线接入网的改进外,还进行了一项平行的研究:系统架构演进(SAE),以展示核心网络的发展方向。SAE是一个基于IP的扁平化网络结构,也被称为EPC(演进分组核心)。实际上,在4G时代,整个网络可以视为由LTE、SAE和IMS三部分组成。其中,LTE代表空口技术的长期发展;而SAE则是系统架构的进步;IMS主要负责将语音等多媒体服务集成到4G网络中。在3GPP定义的基本SAE架构里包括以下实体:MME(移动性管理功能)。
  • 5G无线通信与4G
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    本文将对5G无线通信技术与前一代4G技术进行深入对比分析,揭示二者在速度、延迟、连接密度及能耗等方面的显著区别。 一文读懂5G无线通信与4G的典型区别:本段落将详细介绍第五代移动通信技术(5G)相较于第四代移动通信技术(4G),在速度、延迟、连接数量以及应用场景等方面的显著差异,帮助读者全面理解这两项关键技术的区别和各自的优缺点。
  • 5G
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    5G网络的整体架构涵盖了从接入网到核心网的全面革新,包括新无线电技术、大规模MIMO阵列及先进的网络切片技术,旨在提供高速低延迟通信服务。 移动通信网络主要包括无线接入网、承载网络以及核心网络,以实现业务的接入、传输与控制。5G也不例外。 5G的核心网简称NGC,包含信令控制平面功能网元及用户转发平面功能网元等配套核心网功能组件。gNodeB通过NG-C和NG-U接口分别连接到核心网的控制面和用户面。 5G无线网络简称为NG-RAN,其设备仅有基站一种类型。5G基站被称为gNodeB;gNodeB通过Xn接口互联承载于无线网络与核心网络之间的传输数据,即为5G承载网的主要职责所在。 终端设备利用新的空中接口NR(New Radio)接入5G网络,以实现各种业务需求。
  • 5G学习总结(5G与功能)
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    本文章对5G网络的整体架构和核心功能进行了全面梳理和总结,适合于希望快速掌握5G技术要点的学习者参考。 5G网络架构的一个显著特点是其简洁性。在这一架构下,各个网元之间的连接更加高效和灵活。其中,AMF(接入和移动管理功能)负责用户设备的注册、认证及会话管理;SMF(会话管理功能)则处理用户的PDU会话建立与维护;UPF(用户面功能)作为数据转发的关键节点,确保数据传输的安全性和效率。 此外,5G架构引入了服务化接口的概念,使得网元之间能够通过标准化的服务进行通信和协作。这种设计不仅简化了网络的部署和管理流程,还为未来的网络演进提供了良好的灵活性和支持能力。
  • Yolov8与Yolov11.docx
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    本文档详细对比了YOLOv8和最新版本YOLOv11在模型架构、性能指标及应用场景上的主要区别,旨在为研究人员和技术开发者提供参考。 YOLOv8 和 YOLOv11 是 YOLO(You Only Look Once)系列中的两个版本,在目标检测和图像分割领域均有出色表现。以下是它们之间的主要区别: 一、网络结构与特征提取能力 - **YOLOv8**:采用了较深的网络结构及更复杂的特征提取方法,以提高模型性能;支持多尺度检测,能够有效处理不同大小的目标。 - **YOLOv11**:在 YOLOv8 的基础上进行了进一步优化,引入了改进后的骨干和颈部架构来增强其特征抽取能力。使用 C3K2 模块替代了原先的 C2 和 C3 块,并新增了一个类似于自注意力机制的特征增益模块(C2PSA),这提升了物体检测精度及复杂任务的表现。 二、性能与准确性 - **YOLOv8**:在保持高检测速度的同时,进一步提高了检测准确度;能够直接从图像输入端到分类结果输出简化了训练和部署过程。 - **YOLOv11**:在 COCO 数据集上实现了更高的平均精度(mAP),使用比 YOLOv8 少 22% 的参数量,并且推理速度较 YOLOv10 提升约 2%,为实时应用场景提供了更好的支持。 三、任务支持与应用范围 - **YOLOv8**:主要用于目标检测和图像分割领域,在自动驾驶及视频分析等领域中有着广泛应用。
  • Yolov8与Yolov11.docx
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    本文档深入比较了YOLOv8与YOLOv11之间的主要技术差异,包括架构更新、性能优化及应用场景等,为研究者和开发者提供参考。 YOLOv8 和 YOLOv11 是 YOLO(You Only Look Once)系列中的两个版本,在目标检测和图像分割领域都有出色的表现。以下是它们之间的主要区别: 一、网络结构与特征提取能力: - **YOLOv8** 采用了较深的网络结构以及更复杂的特征提取方法,以提高模型性能,并支持多尺度检测,能够有效应对不同大小的目标。 - **YOLOv11** 在 YOLOv8 的基础上进行了进一步优化。它引入了改进的骨干和颈部架构来增强特征提取能力;采用了 C3K2 模块替代原先的 C2 和 C3 块,并新增了一个类似于自注意力机制的特征增强模块(C2PSA),这提高了物体检测精度,特别是在处理复杂任务时表现更佳。 二、性能与准确性: - **YOLOv8** 在保持高检测速度的同时进一步提升了检测准确度。它可以简化训练和部署过程,直接从图像输入端到分类结果输出。 - **YOLOv11** 则在 COCO 数据集上实现了更高的均值平均精度(mAP),同时使用比 YOLOv8 少 22% 的参数量,这表明计算效率更高。此外,在推理速度方面也比 YOLOv10 快约 2%,为实时应用提供了更好的支持。 三、任务支持与应用场景: - **YOLOv8** 主要应用于目标检测和图像分割的任务。 - 在自动驾驶和视频分析等领域中,这两款模型均表现出色。
  • 基于智能SDN5G蜂窝
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    本研究提出了一种基于智能软件定义网络(SDN)的5G异构蜂窝网络架构,旨在提高网络资源利用效率和用户体验质量。通过将SDN技术与5G网络结合,该架构能够实现对多层异构网络环境下的灵活控制和优化配置,有效支持多样化移动服务需求。 首次提出了智能SDN(软件定义网络)的概念与架构,解决了传统SDN系统缺乏智能化的问题。通过将智能SDN与蜂窝网结合,提出了一种面向5G的异构蜂窝网络总体架构,实现了对无线接入网和有线核心网的统一管理。基于智能SDN管理和协调技术,在无线接入部分实现控制和数据分离、上行和下行分离以及动态适配无线资源等措施,提高了频谱效率与能量效率;在核心网方面,则通过高效的内容分发及快速网络安全防护策略增强了数据吞吐量并提升了网络的可扩展性。同时,智能SDN系统还实现了无线接入网和核心网之间的资源共享与联合优化,提供了网络功能虚拟化以及个性化业务定制服务,从而促进了智能SDN与异构蜂窝网络的深度融合。
  • 系结:
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    本文章探讨了体系结构和架构框架之间的区别,帮助读者理解二者在软件开发中的不同作用及其重要性。 体系结构也称为架构(architecture),它定义了软件系统的组织方式以及构成系统构件的接口、行为模式与协作关系等方面的决策总和。除了涉及结构与行为之外,还涵盖了系统的使用方法、功能性能、适应性、重用性、可理解性和经济性的权衡及美学考虑等方面的技术约束问题。
  • 5G技术
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    《5G网络的技术架构》一文深入探讨了第五代移动通信技术的核心设计原则与框架结构,包括其新颖的网络功能、切片技术和分布式计算模型等关键要素。 2015年5月29日,IMT-2020(5G)推进组发布了关于5G无线技术架构的白皮书。
  • 5G
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    5G网络架构图展示了第五代移动通信技术的体系结构,包括核心网、接入网及各组件间的交互关系。此图有助于理解5G网络的技术细节和优势。 5G网络空口至少支持20Gbps的传输速率,这意味着用户仅需10秒钟即可下载一部UHD(超高清)电影。此外,在核心网功能方面,5G将用户面部分的功能下沉至CO(中心主机房),这使得原本集中式的架构转变为分布式的结构。通过这种方式,网络的核心处理能力更加接近终端设备,从而减少了延迟时间。