通信新技术专题自学报告

通信新技术专题一、4G技术 1、4G技术又称IMT-Advanced技术。4G移动系统网络结构可分为三层：物理网络层、中间环境层、应用网络层。物理网络层提供接入和路由选择功能，它们由无线和核心网的结合格式完成。中间环境层的功能有QoS映射、地址变换和完全性管理等。物理网络层与中间环境层及其应用环境之间的接口是开放的，它使发展和提供新的应用及服务变得更为容易，提供无缝高数据率的无线服务，并运行于多个频带。这一服务能自适应多个无线标准及多模终端能力，跨越多个运营者和服务，提供大范围服务。2、4G的核心技术分为以下五点：正交频分复用（OFDM）技术软件无线电智能天线技术多输入多输出（MIMO）技术基于IP的核心网二、5G技术1、5G演进5G将渗透到未来社会的各个领域，以用户为中心构建全方位的信息生态系统。5G将使信息突破时空限制，提供极佳的交互体验，为用户带来身临其境的信息盛宴;5G将拉近万物的距离，通过无缝融合的方式，便捷地实现人与万物的智能互联。5G将为用户提供光纤般的接入速率，“零”时延的使用体验，千亿设备的连接能力，超高流量密度、超高连接数密度和超高移动性等多场景的一致服务，业务及用户感知的智能优化，同时将为网络带来超百倍的能效提升和超百倍的比特成本降低，最终实现“信息随心至，万物触手及”的总体愿景。5G需要具备比4G更高的性能，支持0.11Gbps的用户体验速率，每平方公里一百万的连接数密度，毫秒级的端到端时延，每平方公里数十Tbps的流量密度，每小时500Km以上的移动性和数十Gbps的峰值速率。其中，用户体验速率、连接数密度和时延为5G最基本的三个性能指标。同时，5G还需要大幅提高网络部署和运营的效率，相比4G，频谱效率提升515倍，能效和成本效率提升百倍以上。性能需求和效率需求共同定义了5G的关键能力，犹如一株绽放的鲜花。红花绿叶，相辅相成，花瓣代表了5G的六大性能指标，体现了5G满足未来多样化业务与场景需求的能力，其中花瓣顶点代表了相应指标的最大值;绿叶代表了三个效率指标，是实现5G可持续发展的基本保障。2、5G关键技术展望5G将从频谱效率的提升，通信频带的扩展，新型网络结构这三个维度来提升系统能力，实现性能需求和效率需求。全球各大5G推进组也在积极开展相关研究工作，三个维度的关键技术线仅停留在实验室层面，尚待讨论。三、物联网物联网技术的定义是：通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，将任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、追踪、监控和管理的一种网络技术。1、工业以太网：工业控制网络从最初的计算机集成控制系统CCS到集散控制系统DCS，发展到现场总线控制系统。近年来，以太网进入工业控制领域，出现了大量基于以太网的工业控制网络。同时，随着无线技术的发展，基于无线的工业控制网络的研究也已开展。现场总线：广泛应用于连接现场设备，如控制器、传感器与执行器等，采用全数字通信，结构简单，节约线缆。现场总线是综合运用微处理技术、网络技术、通信技术和自动控制技术的产物，他在现场控制设备和测量仪器中嵌入微处理器，使他们具有数字计算和数字通信的能力，构成能独立承担某些控制、通信任务的网络节点。工业以太网：随着应用需求的提高，现场总线的高成本、低速率、难于选择以及难于互连、互通、互操作等问题逐渐显露。以太网具有传输速度高、易于安装和兼容性好等优势，因此基于以太网的工业控制网络是发展的趋势,将以太网应用于工业控制领域 ,构成工业以太网。工业无线网：无线通信技术逐渐进入工业控制网络领域，为工业控制带来了诸如降低安装复杂度以及减少线缆等好处，同时其配置灵活，使用方便。目前，无线通信在工业自动化领域的研究主要有以下几类：无线总线 RFiel dbus、无线传感器与执行器网络WSAN、基于IEEE 802.11的无线局域网WL AN以及基于IEEE 802.15的无线个域网WPAN等。2、车联网：（1）ADAS:先进驾驶员辅助系统(Advanced Driver Assistant System)，简称ADAS，是利用安装于车上的各式各样的传感器，在第一时间收集车内外的环境数据， 进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险， 以引起注意和提高安全性的主动安全技术。ADAS 采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等，可以探测光、热、压力或其它用于监测汽车状态的变量，通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。早期的ADAS 技术主要以被动式报警为主，当车辆检测到潜在危险时，会发出警报提醒驾车者注意异常的车辆或道路情况。对于最新的ADAS技术来说，主动式干预也很常见。ADAS的两个关键技术是处理器和传感器，虽然ADAS应用系统越来越复杂，但随着器件性能升高成本降低，ADAS的应用正在从豪华高档汽车向中低档汽车中普及。例如，自适应巡航控制、盲点监测、车道偏离警告、夜视、车道保持辅助和碰撞警告系统，具有自动转向和制动干预功能的主动ADAS系统也已开始在更广阔的市场上得以应用。（2）自动驾驶：无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息，为其行为决策提供信息支持。汽车配备了立体多功能摄像头、车载雷达、超声波传感器。通过摄像机和雷达探测信息的叠加，可以获得周围路况信息，包括车辆精确位置，速度，障碍物形状和体积。2014年5月谷歌发布无人汽车，软件和传感装置取代了方向盘、油门、刹车灯传统汽车配置。奔驰公司的Intelligent Drive2013年9月发布，顺利完成了长达100公里的无人驾驶试验之旅，成功实现城市内及跨城之间的无人驾驶。特斯拉于2014年10月发布其P85D四驱智能驾驶版车型，增设的雷达和摄像头可以识别行人和路标，实现自动泊车、高速公路自动驾驶，堵车自动跟随等功能。2014年07月24日，百度启动“百度无人驾驶汽车”研发计划。中国汽车行业在智能汽车领域起步较晚，包括一汽、吉利等在内的自主品牌车企均表示要大力研发智能汽车，积极备战智能汽车市场争霸赛。四、信号处理信号处理最基本的内容有变换、滤波、调制、解调、检测以及谱分析和估计等。变换诸如类型的傅里叶变换、正弦变换、余弦变换、沃尔什变换等；滤波包括髙通滤波、低通滤波、带通滤波、维纳滤波、卡尔曼滤波、线性滤波、非线性滤波以及自适应滤波等；谱分析方面包括确知信号的分析和随机信号的分析，通常研究最普遍的是随机信号的分析，也称统计信号分析或估计，它通常又分线性谱估计与非线性谱估计；谱估计有周期图估计、最大熵谱估计等；随着信号类型的复杂化，在要求分析的信号不能满足高斯分布、非最小相位等条件时，又有髙阶谱分析的方法。高阶谱分析可以提供信号的相位信息、非高斯类信息以及非线性信息；自适应滤波与均衡也是应用研究的一大领域。自适应滤波包括横向LMS自适应滤波、格型自适应滤波，自适应对消滤波，以及自适应均衡等。此外，对于阵列信号还有阵列信号处理等等。信号处理是电信的基础理论与技术。它的数学理论有方程论、函数论、数论、随机过程论、最小二乘方法以及最优化理论等，它的技术支柱是电路分析、合成以及电子计算机技术。信号处理与当代模式识别、人工智能、神经网计算以及多媒体信息处理等有着密切的关系，它把基础理论与工程应用紧密联系起来。因此信号处理是一门既有复杂数理分析背景，又有广阔实用工程前景的学科。信号处理是以数字信号处理为中心而发展的。这 是因为信号普遍可以用数字化形式来表示，而数字化的信号可以在电子计算机上通过软件来实现计算或处理，这样，无论多么复杂的运算，只要数学上能够分析、可以得到最优的求解，就都可以在电子计算机上模拟完成。如果计算速度适当快，还可以用超大规模的专用数字信号处理心片来实时完成。因此，数字信号处理技术成为信息技术发展中最富有活力的学科之一。信号处理以强大的渗透力，被许多重要的应用领域所采用。工程建筑部门用来仿真大型建筑结构的抗震防震性能；机械制造业用以分析机械结构振动的模型，从而改进振动性能及结构；飞机制造业中用于检查发动机的传动特性及磨损情况；航天遥感用以地面植被情况的分类以及气象云层的分布，医学领域用于B超、X光片以及生理电信号的分析诊断；电信与电子学领域，数字信号处理更是最直接的应用。五、个人心得对通信新技术这门课程的学习，使我对当今通信技术的发展有了一定的了解，通信技术的革新与进步使我们的生活变得越来越方便，还记得几年前下载一部电影需要半个小时左右，而现在下载一部相同大小的电影