【摘 要】
：
天基网络和以5G移动通信系统为核心的地面通信网络相融合是未来天地一体化网络的发展趋势。天基网络具有覆盖范围广、受天气影响小、容灾能力强等一系列优点,作为接入网时可以提供更高的带宽,满足多样化的业务需求。本论文以天基网络为接入网,以地面5G核心网络为基础来实现具体的物联网信息采集场景,设计了一种面向天基接入网的5G物联网信息采集切片系统,通过天基网络选择接入地面网络切片来实现物联网信息采集的流程,并
论文部分内容阅读
天基网络和以5G移动通信系统为核心的地面通信网络相融合是未来天地一体化网络的发展趋势。天基网络具有覆盖范围广、受天气影响小、容灾能力强等一系列优点,作为接入网时可以提供更高的带宽,满足多样化的业务需求。本论文以天基网络为接入网,以地面5G核心网络为基础来实现具体的物联网信息采集场景,设计了一种面向天基接入网的5G物联网信息采集切片系统,通过天基网络选择接入地面网络切片来实现物联网信息采集的流程,并根据特定的物联网信息采集场景实现切片的设计和管理。本论文首先对研究背景和相关技术进行调研,根据工作场景进行功能性需求分析和非功能性需求分析,之后确立系统的整体架构,根据架构分模块进行概要设计,并定义系统交互流程和数据结构,然后对系统进行详细设计与实现,为每个概要模块设计相应的类图,针对交互设计画出具体的流程图以及实现系统的管理界面,并且在实现系统功能后设计测试用例,对系统功能进行验证。最后对论文工作进行总结并进行下一步的展望。
其他文献
2014年8月13日新《国十条》正式公布以后,国内保险行业逐步面临“回归保险正道”这一重大课题。保险作为国家保障体系中的磐石砥柱,为中国百姓担负着重要使命。社会需要从保
资本结构不单单只是企业融通资金的比例划分,它还对企业的财务风险、企业的市场价值等都会产生重要的影响。自上世纪五十年代美国著名经济学家Modigliani和Miller提出了经典
知识是智能系统的主要特征,知识库(Knowledge Base)是知识系统的核心。斯坦福大学信息技术实验室于2014年发布了开放知识库构建框架Deep Dive,以解决知识库构建过程复杂且涉及到的关键技术过多等问题,使得开发者可以专注于知识库中最能直接提高知识库数据质量的部分。近年来,随着金融业的快速发展,金融企业规模日益壮大,金融企业间的关系错综复杂,给金融企业信息的获取带来了不小的挑战,传统通
近年来,随着节能减排不断兴起,低碳、环保的电动汽车逐渐受到人们青睐。然而,续驶里程不足至今仍然是影响电动汽车发展的一个障碍,为了增加电动汽车的续驶能力,研究提升电动汽车电驱动系统的效率是非常有益的。在5G通讯技术成功研究和通讯网络的加速建设下,万物互联指日可待,这为电动汽车的网联化提供了支撑。在多电动汽车互联环境下,充分利用网联化的电动汽车电驱动系统易于实现状态数据采集和信息交互的便利条件,可以实
深度学习(Deep Learning,DL)算法作为现代人工智能领域的重要分支,已被广泛应用于模式识别、自然语言处理、机器视觉诸多项目的实现,具有很高的科研价值。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种基于生物大脑视觉皮质原理,以高度分类和识别准确率著称的深度学习算法,Caffe是第一个工业级深度学习架构。现场可编程门阵列(Field Programm
当前,目标识别技术无论在军事还是日常生活中,都具有重要的应用价值。比如我们常见的雷达定位、激光测距和光谱检测等,都是属于目标识别方法中的目标检测技术。但是,这些识别方法都是在目标物与背景物具有较大差异时才能准确识别。当所需要检测的目标与背景颜色接近时,则无法准确识别出目标物。光谱检测技术依靠的核心是物体的不同光谱,而不同光谱的产生是由物体表层差异以及物体内部结构不同产生的。例如,草地、树木以及雪地
全球经济正在从“工业型经济”向“服务型经济”转型,大力发展现代服务业已成为世界主要发达国家实现经济增长和提高竞争力的重要途径之一。宜宾市作为四川省向南开放的重要
近些年计算机产业和智能化的不断创新,使得重载机械臂逐渐实现自动化、轻型化以及精确化,重载机械臂被广泛应用于矿山机械以及航天、军工领域中,是一种多功能领域工作装置。其工作环境通常比较恶劣,结构设计的优劣以及动力学性能对整机的性能发挥有着至关重要的影响。本文研究对象是七自由度重载机械臂,要求能够满足最大夹持负载不小于3000kg、额定负载下最大运动速度不小于0.2m/s和末端重复定位精度优于0.4mm
当今社会随着移动通信的不断发展,人们对于网络的依赖性也越来越强,越来越多的用户使用手机来获取信息。与此同时,城市的快速发展也让人们有了更加宽广的出行范围,因此,也给
在水体被动采样技术中,分子扩散系数是通过动力学扩散控制法求水体中目标化合物浓度的重要参数,可用于定量评价有机污染物的扩散能力和毒性效应。而单纯的通过实验方法逐一获取污染物的扩散系数几乎是不现实的,为了弥补实验数据的缺失,因此有必要发展可靠的预测技术来获取不同有机污染物的扩散系数。本研究基于pp-LFER模型和PaDEL描述符,发展了两种有机污染物在低密度聚乙烯(LDPE)膜中扩散系数的预测模型,并