一、无线通信 推陈出新（论文文献综述）
王威[1]（2021）在《基于模糊控制算法的养猪场氨气浓度监控研究》文中提出我国养殖业在由小规模散放式散养、粗放型经营的传统养殖模式向现代化养殖模式转变发展的过程中逐步暴露出一些问题:一个原因是现代化养殖大部分都是在场房这种相对封闭的环境内,现场的各种环境因素例如温度、湿度、有害气体的浓度等直接影响存活率,需要进行实时地监测和调控;二是养猪场缺乏现代信息化的管理方式。研发出一套可实时监测和自动化调控养猪场环境的智能监控系统具有一定的意义。本文在某养猪场基础上设计了一套基于物联网技术的养猪场氨气在线监控系统。首先介绍了物联网在养殖业的应用现状以及物联网的关键技术和体系架构。随后对养猪场的整体需求和监控系统功能进行分析,并确定了养猪场氨气在线监控系统的总体方案。接着对系统的硬件系统及软件系统分别进行选型和设计,最终实现在线监控和管理养猪场。在系统设计中,采用了低功耗、高容错性的zigbee协议作为感知层设备的一种数据传输协议,并且采用了第五代无线通信技术作为传输层的无线通信协议,提高了系统数据传输的可靠性和稳定性;采用了uC/OS-Ⅲ以及Linux作为硬件平台的操作系统,并合理安排任务间及进程间的调度关系,使整个系统高效稳定运行;采用目前流行的Spring Boot框架开发服务器程序,提高了开发效率和可维护性;采用谷歌开源的Flutter框架开发客户端程序,一套代码多端运行,节约了开发成本和开发周期。在算法应用方面,采用多传感器融合技术提升了环境数据采集的准确性和可靠性,并对养猪场的环境状况做出综合评判;采用基于前馈解耦的模糊PID控制,提升了养猪场氨气调控的精准性。
周超[2]（2021）在《全双工蜂窝D2D通信系统中的干扰控制技术研究》文中认为随着无线智能设备数量的高速增长和新的互联网应用的不断涌现,频谱资源匮乏成为了新一代无线通信系统所面临的挑战。引入全双工技术和D2D（Device-to-Device,设备到设备）技术可以有效提升蜂窝通信系统的频谱效率,与此同时系统内干扰情况变得更加复杂。因此,研究高效的干扰控制算法能够降低系统干扰并提高频谱效率,进而提升系统性能。论文围绕全双工蜂窝D2D通信系统中的干扰场景,深入开展干扰控制算法研究,主要工作包括以下两个方面:第一,针对全双工蜂窝与全双工D2D用户间的“一对一”资源共享场景下的干扰问题,提出了一种基于功率分配的干扰控制算法。在保证蜂窝用户最低传输速率要求下,构建了以最大化D2D链路和速率为目标优化问题。由于该目标优化函数为非凸问题,一种解决方案是通过约束条件变换,将目标函数转化为凸函数之差的结构,并采用一阶泰勒展开将作差部分线性化,将非凸的目标函数转化为凸函数,并采用迭代算法来进行功率求解;另一种解决方案则是利用D2D通信在高信噪比传输的一种近似算法,根据不同的功率可行域进行相应目标函数的功率求解。结果表明,在保证D2D链路传输的高信噪比条件时,两类方案均能提高D2D链路的和速率。第二,针对蜂窝D2D通信系统,提出了面向全双工直传、半双工直传、中继协助全双工、中继协助半双工这四种D2D工作模式的联合功率分配与模式选择的干扰控制策略。在保证蜂窝和D2D链路的最低速率要求下,以D2D链路和速率最大化为目标,构建了不同模式下的功率优化问题,采用迭代以及一维搜索算法进行模式选择和相应模式下的D2D用户的发送功率和速率进行求解。结果表明,在不同的信道状态下,通过模式选择可以获得更高的D2D和速率。综上,本文研究了全双工蜂窝D2D通信系统的干扰控制算法,能有效提升D2D链路传输速率,为全双工技术在蜂窝D2D系统中的应用方案提供了技术支撑。
康天宇[3]（2021）在《基于机器学习的基站扇区无线流量预测研究》文中提出随着移动互联网等领域的高速发展以及智能设备的普及,无线通信已成为服务人民生活、推动社会发展的重要支撑产业,无线通信5G基站作为国家“新基建”之一,关系到国计民生的方方面面。构建绿色高效的通信网络是无线通信领域的重要目标和热点研究方向,但通信业务需求的时空分布不均性为上述目标提出了巨大挑战,不能随通信需求变化进行及时调整的通信资源分配将会导致服务质量下降以及能源严重浪费。准确的无线流量预测可以直观反映通信需求的变化趋势,为通信资源预分配和再调整提供重要参考,辅助实现合理高效的资源部署。由于通信需求易受影响且具有较高随机性,目前流量预测工作存在相关信息利用不足、应用场景受限、未针对节假日时期流量预测进行深入研究等短板。为解决上述问题,本文与中国移动公司合作,基于多种机器学习算法使用真实无线流量数据开展基站扇区无线流量预测研究。基站扇区是通信资源调整的最小单元,准确预测其无线流量有助于实现灵活精准的资源调整。基站扇区平时流量易受多种因素的影响,变化频繁但一般不会超出其自身调节范围,提前一天对其进行预测即可辅助完成资源调整。节假日期间存在大量人口流动和明显的用户行为变化,无线流量会呈现与平时不同甚至相反的趋势。此外,节假日时期部分基站扇区流量变化剧烈,需要对其物理扩容以保证服务质量,有必要留出充足的操作时间,通过分析,需提前三天预测节假日时期的无线流量。基于上述原因,本文对平时和节假日时期流量预测提出不同算法分别构建模型进行流量预测。针对平时流量预测,基于对A市真实流量数据的分析,发现基站扇区平时无线流量与天气、节假日信息具有明显的相关性。为综合使用相关信息进行准确的无线流量预测,本文提出一种基于机器学习算法的多元信息融合预测模型LSTM-HW。模型通过网络爬虫等技术获取天气及节假日信息并对其进行量化,使用移位法构建由流量、天气、节假日组成的多元信息作为模型输入进行平时无线流量预测。针对模型更新问题,本文提出一种基于预测性能以及扇区兴趣点信息的模型更新策略。针对节假日无线流量预测,为解决由于缺乏充足节假日时期流量数据导致的模型过拟合问题,本文提出一种基于机器学习算法的相关性聚类混合算法模型CCHA。模型使用相关性聚类方法,基于无线流量与节假日的相关性将基站扇区划分为不同流量模式,然后使用各流量模式所包含的所有扇区的流量数据训练一个公共模型用于该模式下所有基站扇区的节假日流量预测任务。CCHA模型融合多种机器学习算法构建混合算法来同时挖掘流量模式的宏观共性规律以及扇区微观专属特征。经过实验结果分析与对照实验验证,本文所提LSTM-HW模型可以有效利用天气和节假日信息提升扇区平时无线流量预测性能;所提CCHA模型可以有效缓解模型过拟合问题,提升扇区节假日流量预测性能,同时可大幅减少预测所需模型数量,降低预测成本。本文所提模型及流量预测结果得到中国移动A市分公司认可,认为模型预测结果对通信网络资源部署具有重要的参考价值。
叶晖[4]（2020）在《宽带直接变频收发机的研究与设计》文中研究说明随着无线通信技术的飞速发展,针对不同的应用场景和适用人员,各种各样的通信系统应运而生,软件无线电正是随着时代的变迁以及人们需求的转变而被提出的。软件无线电的基本思想就是构建一个标准统一化的硬件平台,同时也使得模数转换器更加靠近天线,这样就能够让信号尽早地被采用数字的方式进行处理。射频收发机是软件无线电系统的关键部分之一,它的性能优劣直接决定着后端信号处理的困难程度。直接变频结构作为一种收发机结构,具有体积小、低功耗、低成本等优势,相较于超外差式结构,直接变频结构最突出的优点即为它的简单性,并且不需要考虑超外差式结构中的镜像问题。本文主要对宽带直接变频射频前端进行了研究与设计,主要包括接收机中的低噪声放大电路设计、解调电路设计和基带电路设计;发射机中的调制电路设计、功率放大电路设计;电源电路设计以及本振电路设计。完成了电路版图设计,并进行了加工和测试,整机测试性能良好,能够满足文中提出的指标要求。
张月霞[5]（2020）在《基于OBE理念的无线通信先进技术课程改革》文中提出随着无线通信技术的快速发展,传统的教学内容和方式已经不能满足课程和教学的发展。为提高课程教学质量,紧跟新兴无线通信技术发展的步伐,根据课程特点,本文基于OBE理念以培养创新意识、提高自主科研能力、提升专业技能作为学习产出,对无线通信先进技术课程的教学内容、教学方式以及考核方式三方面进行改革探索。
贾宝鑫[6]（2020）在《能量收集式WSN节点及网关设计与实现》文中认为无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）在近十余年内飞速发展,这项诞生于军事应用的技术目前已广泛应用于智能家居、可穿戴设备、仓储物流管理、医疗监护、工农业生产、环境保护等诸多领域。蓝牙低功耗（Bluetooth Low Energy,BLE）的出现让蓝牙技术得以立足于对无线通信性能有着较高要求的WSN领域,也为研发设计提供了更多可能。随着科技的进步与物质生活水平逐渐提升,人们对WSN设备也提出了更高的要求。更长的续航时间、更小的体积、更丰富的功能集成、更优质的用户体验、更灵活的应用场景适应性也是研发者不断创新的动力与方向。本课题主要研究工作与贡献如下:1.低功耗小型化多模态感知WSN节点与网关电路设计:根据设计需求广泛对比选型器件,分析电路细节,控制静态电流与外围电路能耗,为解决WSN节点能量受限的问题打下基础。2.高效率微功率能量收集与管理电路设计:具有低电压驱动能力的电源模块,可收集包括太阳能的多种环境能量,减缓节点能量的单向递减过程,延长节点的工作寿命,解决节点能量受限问题。合理设计电源拓扑结构与电压控制组合,提高电源管理模块效率,减少不必要的能量损耗。3.多模态感知功能协调及多源数据融合与高效传输算法:合理协调各功能模块的工作状态,提高节点乃至整个系统的效率。而在完成环境感知、运动感知、体征感知、位置感知等多模态感知后需要进行多源信息处理与融合,网关还需要深度融合多节点数据,剔除冗余信息、对有效数据进行压缩。设置数据变化阈值,减少不必要的无线传输以降低功耗。4.WSN多终端系统结构设计:BLE提高了WSN的上限也降低了WSN通过手持终端设备（如手机）与远程控制终端建立完整系统架构的设计门槛。相较其他WSN额外增加一条可选链路以提高网络稳定性与可操作性。并且针对低功耗节点设计了射频发射功率自适应控制算法,在保证有效通信的同时降低了节点射频功耗。
李佳旭[7]（2020）在《天线间去耦技术研究与滤波天线设计》文中指出随着无线通信技术的飞速发展,人们之间的信息沟通变得越来越“随心所欲”,这些都应该归功于现代无线通信设备的不断推陈出新。回顾从1G至4G时代,几乎每一次新的通信系统的出现都彻底改变了人们之间的交流方式,并伴随着大量新兴行业的崛起。目前,5G已经开始商业化,万物互联成为了当下这个时代的主旋律。而在无线通信设备内部,将能够辐射、接收电磁波的装置称为天线,并且其位于整个无线通信系统的末端,因此,天线的好坏与整个系统的性能有着直接关联。伴随着现代社会的快节奏生活以及便利的出行条件,人们更加倾向于小型化、智能化的无线通信设备,但是便携式无线通信设备内部的狭小空间限制了天线的数量,为此,人们特别提出了多频段多天线系统。于是乎,如何尽可能地减小多频段多天线之间的相互干扰成为一个需要亟待解决的问题。本论文围绕天线间去耦以及滤波天线设计展开了深入研究,具体内容分为以下三个方面:第一、对工作在0.9GHz、2.1GHz且近距离放置的双频MIMO单极子天线进行了去耦研究。通过在该双频MIMO耦合单极子天线的馈线处加载双频去耦与枝节匹配网络,使MIMO天线在其工作频点的隔离度增强至29d B以上,且反射系数分别为-18.45d B、-20.58d B。除此之外,还降低了双频MIMO天线的包络相关系数。第二、针对异频天线间的去耦,本论文提出了两种方法:一种是将异频单极子天线与滤波器集成,利用滤波器的通带插损和带外抑制特性,仅允许天线工作频带范围内的信号通过,并且屏蔽掉此频带之外的信号,从而使异频单极子天线间在工作频点2.4GHz、3.6GHz的隔离度都提高到30d B以上;另一种方法则是通过在天线上产生新的辐射零点以提高微带贴片天线自身的边缘选择性和带外抑制水平,使得其在工作频带1.88-2.14GHz和2.34-2.68GHz的隔离度达到了30.5d B以上。第三、通过将单极子天线的馈线与宽阻带滤波器集成,实现了一种在2.86GHz-15GHz具有宽带谐波抑制的滤波单极子天线,相比于普通的单极子天线,滤波单极子天线在阻带的辐射增益平均下降了10d B。除此之外,本论文还将该滤波天线技术与上一章节所介绍的第一种异频天线间去耦技术结合,得到了一种具有宽带谐波抑制且高隔离度的异频单极子天线。换句话说,就是既抑制了单极子天线在18GHz以内产生的高次谐波,又实现了异频单极子天线间的去耦,其中,异频天线在工作频点2.45GHz、3.5GHz的隔离度分别为48.2d B和46.8d B。
田宇[8]（2020）在《基于DE算法的四线圈磁耦合谐振式无线电能传输系统频率分裂研究》文中指出无线电能传输技术（Wireless Power Transmission,WPT）,作为一种新兴的电能传输模式,近年来逐渐成为研究热点。磁耦合谐振式无线电能传输技术作为WPT技术的主要模式之一不仅应用前景大,传输距离较远而且还可以穿透障碍物,它弥补了传统电能传输方式的不足,实现了电能的有效、安全无线传递,但在能量传递过程中系统的功率与效率有待进一步提高,因此对磁耦合谐振式无线电能传输技术进行研究具有重要的科学意义和应用价值。目前,磁耦合谐振式无线电能传输技术离普及推广还有一定的距离,在系统进行能量传递过程中由于能量传输距离的改变以及谐振线圈之间发生偏移等各方面因素都会影响整个传输系统的稳定性,导致系统的传输功率和效率大幅下降。本文针对上述问题研究了四线圈磁耦合谐振式无线电能传输系统过耦合状态下功率和效率的关系以及假设其他物理量不变的情况下,由于能量传输距离改变引起的频率分裂现象,提出一种频率自适应调节方法抑制频率分裂现象。首先,本文介绍了四线圈磁耦合谐振式无线电能传输技术的基本原理,分别从模耦合理论与电路理论两种角度对系统进行建模分析。通过研究计算得出当系统处于过耦合状态时,会产生频率分裂现象,造成无线电能传输的功率与效率急剧下降。在此基础上,对系统归一化功率和效率进行计算,对产生频率分裂现象的原因进行分析,为频率自适应调节提供理论基础。其次,在基于四线圈磁耦合谐振式无线电能传输原理的基础上,设计了四线圈磁耦合谐振式无线电能传输频率自适应调节系统,主要包括控制模块、信号发生模块、功率放大模块、谐振模块、整流模块、无线通信模块和功率检测模块。在频率自适应调节的设计基础上,本文对系统发生频率分裂状态下功率效率进行数据分析之后,研究了两种优化算法及其改进方法,以提高频率自适应调节的速度和精度,通过Matlab仿真实验验证其算法的可行性。将改进算法植入DSP控制模块,结合功率检测模块、无线通信模块及信号发生模块,实现对系统频率的自适应调节,从而提高系统的功率和效率。最后,通过搭建的四线圈磁耦合谐振式无线电能传输系统验证理论研究的正确性。首先对系统过耦合、欠耦合以及临界耦合三种不同状态下是否会发生频率分裂现象进行了实验验证,得出三种状态下的频率特征曲线,实验结果表明系统在过饱和耦合状态下会发生频率分裂现象。其次,在过饱和耦合状态下,对固定频率与自适应调节频率的两种不同情况下系统的功率效率大小进行了实验验证,实验结果表明频率自适应调节方法对抑制频率分裂现象是可行的。
崔少娜[9]（2020）在《5G业务流量分析和资源管理方法研究》文中研究说明5G通信在4G通信的基础上发展出了更加繁杂多样的应用场景:增强型移动宽带场景要求极高的数据传输速率,海量机器类型通信场景要求密集的设备互联,低时延高可靠性通信场景要求极低的延迟和极高的可靠性。为满足这三种应用场景的通信需求,软件定义网络、网络切片等技术成为了5G关键使能技术。网络切片可以根据不同业务的通信需求将物理网络划分为多个端到端网络提供服务;软件定义网络技术带来了网络可编程性,降低硬件升级成本。一直以来,业务需求和流量模型的研究都得到了研究组织和学术界的广泛关注,用来预估通信需求、进行网络规划。eV2X系统中车辆的高移动性将会导致频繁的小区切换,减少或避免业务中断的同时满足业务的通信需求是研究小区切换时的一个重要议题。然而,传统的业务模型和流量模型不再适用于业务需求千差万别、场景特性各有千秋的5G网络,根据RSSI选择目标小区的切换方法也不能满足eV2X系统所需的时延和移动性,因此,本文主要针对uRLLC的业务流量分析和eV2X的切换方法进行了研究。本文首先在绪论一章阐述了业务流量模型和eV2X系统中切换方法的研究背景和国内外研究现状,以及本文的研究基础和研究内容。uRLLC类业务的业务建模和场景流量分析将为5G网络中的流量控制和网络规划提供重要依据。本文使用两层模型分别对uRLLC类业务的会话层和分组层进行建模,针对各业务的不同特性,建立不同的业务模型,并根据所建立的业务模型推导出数据传输速率的概率密度函数和累积分布函数,与蒙特卡洛方法得出的数据传输速率统计结果进行比较,验证业务模型的正确性和有效性。进一步地,基于业务模型的研究结果,本文提出多用户多业务场景的流量卷积原则,并推导出uRLLC类场景的通用流量模型,进而根据所建立的流量模型计算数据传输速率,分析场景流量,得出单个场景的流量特性,助益学术研究中的网络仿真和实际应用中的组网铺设。eV2X系统中,具有高移动性的车辆上运行着具有低时延、高可靠性或者高数据速率的业务。因此,为保障业务连续性,研究适用于5G网络架构的移动性管理方法是非常必要的。本文考虑了eV2X网络切片架构,提出了一种基于UE行为模型参数预测的切片切换方法:AMF提前预测UE行为模型参数,为即将到来的切换决策提供参考数据,减小业务传输时延。此外,AMF和NSSF在选择目标g NB和网络切片时考虑负载、Qo S需求和移动性需求,为UE选择最合适的网络,满足业务需求。仿真该切换算法并分析其性能,可以看出,应用网络切片技术和预测的切换方法可以满足eV2X类业务的Qo S需求,相较已有切换方法获得了一定程度的性能提升。
金家胜[10]（2020）在《基于NB-IoT和OneNET云平台的消防远程监控系统的研究与实现》文中指出消防安全对人类生活影响巨大,随着科技和经济的迅猛发展,消防安全问题日益成为社会关注的焦点,传统的消防监控系统已经不能满足当今社会的需求。为了让消防产业更加科技化、数字化,推动产业转型升级,国家正大力推进智慧消防产业发展,通过智能化改造达到“互联网+智慧消防”的发展要求。目前,由于产品结构复杂,开发成本高,应用领域主要针对于大型重点防火企业,智能化消防系统在日常家庭及小微场所的应用率还比较低,没有达到大众化应用的目标,基于此,本文以智慧消防为研究对象,应用最新的窄带蜂窝物联网NB-IoT无线传输技术,结合中移动推出的OneNET免费物联网云平台并配置APP客户端,设计开发了一套基于物联网技术的消防远程监控系统。系统基于嵌入式开发技术,结合物联网云平台,选用最新兴的低功耗、广覆盖的NB-IoT无线通信技术,以MQTT协议为接入方式,以STM32芯片为主控智能终端,外接温湿度传感器,烟雾传感器实现对消防环境的数据采集和监测,通过加装在消防设备内的管压传感器和的电压传感器,实现对消防设备的监测,通过蜂鸣器实现本地报警,通过继电器实现报警时灭火装置自动喷水,并利用多传感器融合的火灾算法,实现火灾预警上报,降低火灾误报的产生,采用OneNET云平台作为管理端实现对管辖区域内的消防系统运行情况的监控和历史数据的分析整合,开发了针对用户的APP客户端,实现用户对消防设备的实时监测和一键处置功能。物联网消防远程监控系统经过多次功能测试,发现该系统功能设计满足要求,各项数据运行稳定,管理部门可以准确实现对消防环境和消防设备的远程实时监测、数据分析,用户可以利用APP方便快捷的实现对所属消防设备的监测与控制。该系统提高了管理部门的管理效率,节省了人力物力,开发成本小,功能简洁实用,能有效预防火灾隐患造成的经济财产损失,更适用于家庭消防及中小微企业,对国内智慧消防的应用和广泛化普及具有重要意义。
二、无线通信 推陈出新（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、无线通信 推陈出新（论文提纲范文）
（1）基于模糊控制算法的养猪场氨气浓度监控研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究评述 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 2.关键技术分析 |
| 2.1 物联网主要构架 |
| 2.2 云平台和云计算技术 |
| 2.2.1 云平台的构架 |
| 2.2.2 云计算的服务模式 |
| 2.3 物联网短距离无线传输技术 |
| 2.3.1 短距离无线传输技术对比 |
| 2.3.2 ZigBee传输技术 |
| 2.3.3 ZigBee拓扑结构 |
| 2.4 本章小结 |
| 3.养猪场氨气在线监控系统总体方案设计 |
| 3.1 在线监控系统监控对象分析 |
| 3.2 在线监控系统功能分析 |
| 3.3 在线监控系统构架设计 |
| 3.4 系统硬件选型与设计 |
| 3.4.1 传感器选型 |
| 3.4.2 ZigBee传输模块选型 |
| 3.4.3 ARM主控制器选型 |
| 3.4.4 5G模块选型 |
| 3.4.5 传感器采集板电路设计 |
| 3.4.6 控制设备设计 |
| 3.4.7 通信协议设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4.养猪场氨气在线监控系统软件设计 |
| 4.1 系统软件总体设计 |
| 4.2 ZigBee传输功能实现 |
| 4.3 传感器采集板软件设计 |
| 4.4 ARM主控制器软件设计 |
| 4.5 云平台软件设计 |
| 4.5.1 服务器软件设计与实现 |
| 4.5.2 数据库设计与实现 |
| 4.6 客户端软件设计 |
| 4.6.1 Flutter开发环境搭建 |
| 4.6.2 客户端软件模块设计 |
| 4.6.3 客户端网络编程模块实现 |
| 4.7 本章小结 |
| 5.氨气解耦控制在养猪场氨气在线监控系统中的应用 |
| 5.1 养猪场控制需求分析 |
| 5.2 养猪场氨气控制方案设计 |
| 5.2.1 氨气控制系统结构 |
| 5.2.2 氨气控制系统数学模型建立 |
| 5.3 养猪场氨气系统解耦算法选择 |
| 5.4 养猪场氨气控制系统模糊控制 |
| 5.4.1 模糊自适应PID控制 |
| 5.4.2 模糊PID控制器设计 |
| 5.5 基于模糊控制的氨气解耦仿真 |
| 5.6 本章小结 |
| 6.结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
（2）全双工蜂窝D2D通信系统中的干扰控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 全双工与蜂窝D2D通信 |
| 2.1 全双工技术 |
| 2.2 全双工蜂窝D2D通信的资源共享及干扰场景 |
| 2.3 干扰控制技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于功率分配的干扰控制算法 |
| 3.1 系统模型 |
| 3.2 功率控制算法 |
| 3.2.1 问题建模 |
| 3.2.2 迭代算法 |
| 3.2.3 高信噪比近似算法 |
| 3.3 仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于模式选择和功率分配的干扰控制算法 |
| 4.1 系统模型 |
| 4.2 基于模式选择的干扰控制技术 |
| 4.2.1 问题建模 |
| 4.2.2 不同传输模式下的功率分配算法 |
| 4.3 仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的论文目录 |
（3）基于机器学习的基站扇区无线流量预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文选题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 无线流量预测概述及相关算法介绍 |
| 2.1 无线流量预测概述 |
| 2.1.1 无线流量预测的定义与分类 |
| 2.1.2 基站扇区无线流量预测意义 |
| 2.2 经典无线流量预测算法 |
| 2.2.1 人工神经网络 |
| 2.2.2 长短时记忆网络 |
| 2.2.3 线性回归 |
| 2.2.4 随机森林回归 |
| 2.2.5 支持向量回归 |
| 2.3 无线流量预测的评价标准及面临的问题 |
| 2.3.1 无线流量预测的评价标准 |
| 2.3.2 无线流量预测面临的问题 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于多元信息融合模型的平时无线流量预测 |
| 3.1 数据介绍及整理 |
| 3.1.1 数据介绍 |
| 3.1.2 数据整理 |
| 3.2 模型相关原理及技术基础 |
| 3.2.1 模型基本原理 |
| 3.2.2 网络爬虫技术 |
| 3.2.3 应用程序接口 |
| 3.3 模型实现 |
| 3.3.1 多元信息对流量的影响及模型架构 |
| 3.3.2 多元信息获取及量化 |
| 3.3.3 LSTM-HW模型搭建及训练样本构建 |
| 3.3.4 模型更新策略 |
| 3.3.5 模型训练细节 |
| 3.4 实验结果及分析 |
| 3.4.1 LSTM-HW模型实验结果及分析 |
| 3.4.2 多种无线流量预测模型实验结果及比较 |
| 3.4.3 模型改进方向 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于相关性聚类混合算法模型的节假日无线流量预测 |
| 4.1 模型相关原理及技术基础 |
| 4.1.1 模型基本原理 |
| 4.1.2 聚类算法 |
| 4.1.3 皮尔逊相关系数 |
| 4.1.4 混合算法模型 |
| 4.2 模型实现 |
| 4.2.1 模型架构 |
| 4.2.2 相关性聚类方法 |
| 4.2.3 混合算法 |
| 4.2.4 CCHA模型搭建及训练样本构建 |
| 4.2.5 模型训练细节 |
| 4.3 实验结果及分析 |
| 4.3.1 CCHA模型实验结果及分析 |
| 4.3.2 多种无线流量预测模型实验结果及比较 |
| 4.3.3 模型改进方向 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间取得的成果和参与的项目 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（4）宽带直接变频收发机的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本课题的研究背景及意义 |
| 1.2 直接变频收发机的研究现状 |
| 1.3 本课题主要工作以及论文结构 |
| 第二章 射频收发系统的基本理论 |
| 2.1 接收机的基本结构分析 |
| 2.1.1 超外差式接收机 |
| 2.1.2 镜像抑制接收机 |
| 2.1.3 零中频(直接变频)接收机 |
| 2.1.4 数字中频接收机 |
| 2.2 接收机的关键性能指标 |
| 2.2.1 灵敏度 |
| 2.2.2 噪声系数 |
| 2.2.3 线性度 |
| 2.2.4 动态范围 |
| 2.3 发射机的基本结构分析 |
| 2.3.1 零中频(直接变频)发射机 |
| 2.3.2 超外差式发射机 |
| 2.4 发射机的关键性能指标 |
| 2.4.1 发射功率 |
| 2.4.2 发射效率 |
| 2.4.3 邻信道功率比 |
| 2.4.4 谐波抑制度 |
| 2.4.5 杂散抑制度 |
| 2.4.6 隔离度 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 射频收发系统的方案设计 |
| 3.1 收发机系统的设计指标 |
| 3.2 收发机具体结构的设计 |
| 3.2.1 接收机具体结构设计 |
| 3.2.2 发射机具体结构设计 |
| 3.3 收发机芯片选型以及链路预算 |
| 3.3.1 接收机的芯片选型及链路预算 |
| 3.3.2 发射机的芯片选型及链路预算 |
| 3.4 接收机模块电路设计 |
| 3.4.1 低噪声放大电路设计 |
| 3.4.2 解调电路设计 |
| 3.4.3 基带电路设计 |
| 3.5 发射机模块电路设计 |
| 3.5.1 调制模块设计 |
| 3.5.2 功率放大电路设计 |
| 3.6 本振电路设计 |
| 3.6.1 锁相环的工作原理 |
| 3.6.2 锁相环的关键性能指标 |
| 3.6.3 本振电路设计 |
| 3.7 电源电路设计 |
| 3.8 控制电路设计 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 收发机性能测试 |
| 4.1 收发机PCB布板规则 |
| 4.1.1 信号完整性 |
| 4.1.2 布局与布线 |
| 4.2 电源模块测试 |
| 4.3 接收机整体性能测试 |
| 4.4 发射机整体性能测试 |
| 4.5 收发机性能测试汇总 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 致谢 |
（5）基于OBE理念的无线通信先进技术课程改革（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、调整教学内容 |
| 三、改变教学方式 |
| 1.汇报展示 |
| 2.调研报告 |
| 四、完善课程考核方式 |
| 1.汇报展示考核部分 |
| 2.调研报告考核部分 |
| 3.课程总结考核部分 |
| 五、结语 |
（6）能量收集式WSN节点及网关设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外技术研究现状及趋势 |
| 1.2.1 无线传感器网络技术研究现状及趋势 |
| 1.2.2 无线传感器网络节点技术研究现状及趋势 |
| 1.2.3 无线传感器网络网关技术研究现状及趋势 |
| 1.2.4 能量收集式无线传感器网络应用技术研究现状及趋势 |
| 1.3 本课题的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文主要内容与章节安排 |
| 第二章 无线传感器网络技术基础 |
| 2.1 无线传感器网络技术 |
| 2.1.1 无线传感器网络结构 |
| 2.1.2 无线传感器网络性能指标 |
| 2.1.3 无线传感器网络模型与拓扑 |
| 2.1.4 无线传感器网络通信协议 |
| 2.2 无线收发机技术 |
| 2.3 无线传感器技术 |
| 2.3.1 温湿度传感器 |
| 2.3.2 MEMS加速度计 |
| 2.3.3 体征传感器 |
| 2.3.4 超宽带测距与定位 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 能量收集式无线传感器网络节点设计 |
| 3.1 无线传感器网络节点功能及性能需求分析 |
| 3.2 无线传感器网络节点系统方案设计 |
| 3.2.1 节点系统架构 |
| 3.2.2 电路总体架构 |
| 3.2.3 软件总体架构 |
| 3.2.4 封装总体架构 |
| 3.3 无线传感器网络节点电路设计 |
| 3.3.1 主控板 |
| 3.3.2 体征感知(光感)板 |
| 3.3.3 UWB测距定位板 |
| 3.3.4 温湿度感知板 |
| 3.4 无线传感器网络节点软件设计方案及相关算法研究 |
| 3.4.1 节点控制程序 |
| 3.4.2 节点无线通信模块程序 |
| 3.4.3 节点功能函数与算法设计 |
| 3.5 无线传感器网络节点封装结构设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 能量收集式无线传感器网络网关设计 |
| 4.1 无线传感器网络网关功能及性能需求分析 |
| 4.2 无线传感器网络网关系统方案设计 |
| 4.2.1 网关系统架构 |
| 4.2.2 网关电路总体架构 |
| 4.2.3 网关软件总体架构 |
| 4.2.4 网关封装总体架构 |
| 4.3 无线传感器网络网关电路设计 |
| 4.3.1 WSN网关主控板 |
| 4.3.2 GNSS与 Wi-Fi板 |
| 4.4 无线传感器网络网关软件设计及算法研究 |
| 4.4.1 网关控制程序 |
| 4.4.2 Wi-Fi通信程序 |
| 4.4.3 网关功能程序 |
| 4.5 无线传感器网络网关封装结构设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 能量收集式无线传感器网络节点与网关测试与分析 |
| 5.1 无线传感器网络节点与网关测试方案 |
| 5.2 能量收集式WSN节点与网关电气性能测试及实验研究 |
| 5.2.1 各个模块电气性能测试 |
| 5.2.2 环境能量收集测试 |
| 5.2.3 无线传感器网络节点与网关机械性能测试及实验研究 |
| 5.3 无线传感器网络功能测试及结果分析 |
| 5.3.1 WSN节点与网关功能测试 |
| 5.3.2 WSN组网与上位机控制测试 |
| 5.4 无线传感器网络性能测试及结果分析 |
| 5.4.1 无线通信性能测试 |
| 5.4.2 WSN性能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（7）天线间去耦技术研究与滤波天线设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 MIMO天线去耦技术 |
| 1.2.2 异频天线去耦技术 |
| 1.2.3 滤波天线技术 |
| 1.3 本论文的主要工作安排 |
| 第二章 天线、滤波器的相关理论基础 |
| 2.1 天线的相关概念 |
| 2.1.1 天线的分类 |
| 2.1.2 天线的基本参数 |
| 2.1.3 Smith圆图与阻抗匹配 |
| 2.2 滤波器基础理论 |
| 第三章 双频MIMO天线去耦技术研究 |
| 3.1 双频去耦与枝节匹配网络 |
| 3.2 具有高隔离度的双频MIMO天线设计 |
| 3.3 包络相关系数 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 异频天线去耦技术研究 |
| 4.1 单极子天线去耦 |
| 4.1.1 异频耦合单极子天线 |
| 4.1.2 低通、高通滤波器设计 |
| 4.1.3 异频单极子天线去耦 |
| 4.1.4 天线实物及测量结果 |
| 4.2 微带贴片天线去耦 |
| 4.2.1 异频耦合微带贴片天线 |
| 4.2.2 具有高边缘选择性及带外抑制水平的微带贴片天线设计 |
| 4.2.3 异频微带贴片天线去耦 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 具有宽带谐波抑制且高隔离度的异频单极子天线 |
| 5.1 具有宽带谐波抑制特性的滤波单极子天线 |
| 5.1.1 宽阻带低通滤波器设计 |
| 5.1.2 具有宽带谐波抑制特性的滤波单极子天线设计 |
| 5.2 具有宽带谐波抑制且高隔离度的异频单极子天线 |
| 5.2.1 天线结构 |
| 5.2.2 宽阻带滤波器设计 |
| 5.2.3 异频单极子天线去耦以及抑制高次谐波 |
| 5.2.4 天线实物及测量结果 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）基于DE算法的四线圈磁耦合谐振式无线电能传输系统频率分裂研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 电磁辐射 |
| 1.1.2 磁感应耦合 |
| 1.1.3 磁谐振耦合 |
| 1.2 无线电能传输系统频率分裂问题研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容与结构安排 |
| 1.3.1 论文的主要研究内容 |
| 1.3.2 论文的结构安排 |
| 第2章 四线圈结构磁耦合谐振式无线电能传输系统频率分裂分析 |
| 2.1 四线圈结构磁耦合谐振式无线电能传输系统理论基础 |
| 2.2 模耦合理论分析 |
| 2.3 电路理论分析 |
| 2.3.1 等效模型建立与分析 |
| 2.3.2 功率与效率分析 |
| 2.4 磁耦合谐振式无线电能传输系统频率分裂问题分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 四线圈结构磁耦合谐振式无线电能传输系统设计 |
| 3.1 频率自适应调节系统硬件设计 |
| 3.1.1 信号发生器模块设计 |
| 3.1.2 功率放大器模块设计 |
| 3.1.3 无线通信模块设计 |
| 3.1.4 控制电路设计 |
| 3.2 谐振模块设计 |
| 3.3 整流模块设计 |
| 3.4 滤波模块设计 |
| 3.5 功率检测模块设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 自适应频率调节方法研究 |
| 4.1 基于粒子群算法的频率自适应调节 |
| 4.1.1 标准粒子群算法 |
| 4.1.2 自适应粒子群算法 |
| 4.2 基于差分进化算法的频率自适应调节 |
| 4.2.1 标准差分进化算法 |
| 4.2.2 自适应差分进化算法 |
| 4.3 两种优化算法仿真结果对比 |
| 4.4 系统软件设计 |
| 4.3.1 控制电路模块软件设计 |
| 4.3.2 信号发生器模块软件设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 系统实验验证 |
| 5.1 频率分裂问题实验验证 |
| 5.1.1 不饱和耦合状态 |
| 5.1.2 饱和耦合状态 |
| 5.1.3 充分饱和耦合状态 |
| 5.2 自适应频率调节系统实验验证 |
| 5.2.1 未进行频率自适应调节 |
| 5.2.2 进行频率自适应调节 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（9）5G业务流量分析和资源管理方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词表 |
| 符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 业务流量模型研究基础 |
| 1.2.1 常见分布 |
| 1.2.2 常见模型 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 uRLLC业务流量模型研究现状 |
| 1.3.2 eV2X切换方法研究现状 |
| 1.4 研究内容及章节安排 |
| 第二章 uRLLC类业务建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 uRLLC类业务的业务模型 |
| 2.2.1 变电站控制与维护业务 |
| 2.2.2 移动救护车和生命连接业务 |
| 2.2.3 增强驾驶业务 |
| 2.3 业务仿真结果及性能分析 |
| 2.3.1 变电站控制与维护业务仿真与性能分析 |
| 2.3.2 移动救护车和生命连接业务仿真与性能分析 |
| 2.3.3 增强驾驶业务仿真与性能分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 uRLLC类场景流量分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 uRLLC类场景的流量模型 |
| 3.2.1 智慧能源应用场景 |
| 3.2.2 银行无线通信应用场景 |
| 3.2.3 智能工厂应用场景 |
| 3.3 场景的仿真结果及流量分析 |
| 3.3.1 智慧能源应用场景仿真与流量分析 |
| 3.3.2 银行无线通信应用场景仿真与流量分析 |
| 3.3.3 智能工厂应用场景仿真与流量分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 一种用于eV2X系统基于UE行为模型参数预测的切片切换方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.2.1 eV2X网络切片架构 |
| 4.2.2 网络模型 |
| 4.3 基于UE行为模型参数预测的切片切换方法 |
| 4.3.1 UE行为模型参数预测 |
| 4.3.2 新网络切片的选择与创建 |
| 4.3.3 基于UE行为模型参数预测的切片切换方法 |
| 4.4 仿真结果及性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 进一步研究工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究工作及成果 |
（10）基于NB-IoT和OneNET云平台的消防远程监控系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外智能消防系统的研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文研究主要内容和组织结构 |
| 1.3.1 论文研究的主要内容 |
| 1.3.2 论文研究的组织结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 系统的相关理论和关键技术 |
| 2.1 ARM嵌入式开发技术 |
| 2.2 无线通信技术 |
| 2.2.1 Zigbee技术 |
| 2.2.2 LoRa技术 |
| 2.2.3 NB-IoT技术 |
| 2.3 物联网云平台 |
| 2.3.1 阿里云物联网平台 |
| 2.3.2 华为OceanConnect IoT平台 |
| 2.3.3 中移物联OneNET平台 |
| 2.4 OneNET云平台的核心技术 |
| 2.4.1 OneNET云平台整体架构 |
| 2.4.2 OneNET云平台的通信协议 |
| 2.5 Android技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 消防远程监控系统的方案设计与分析 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 总体需求分析 |
| 3.1.2 功能需求分析 |
| 3.2 系统的设计原则 |
| 3.3 系统可行性分析 |
| 3.3.1 技术可行性分析 |
| 3.3.2 经济可行性分析 |
| 3.4 系统总体方案设计 |
| 3.5 系统总体功能设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 系统硬件的设计与实现 |
| 4.1 系统硬件整体设计 |
| 4.2 主控模块及外围电路 |
| 4.3 NB-IoT通信模块 |
| 4.3.1 BC28模块介绍 |
| 4.3.2 BC28模块外部接口 |
| 4.4 监控系统采集模块 |
| 4.4.1 温湿度传感器 |
| 4.4.2 烟雾传感器 |
| 4.4.3 电压采集模块 |
| 4.4.4 管压采集模块 |
| 4.5 终端执行模块 |
| 4.5.1 继电器控制模块 |
| 4.5.2 蜂鸣器模块 |
| 4.6 系统硬件终端实物图和电路图 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 系统软件整体设计与实现 |
| 5.1 系统终端主程序设计 |
| 5.2 终端感知模块的数据采集设计 |
| 5.2.1 温湿度的采集程序设计 |
| 5.2.2 烟雾和管压的采集程序设计 |
| 5.2.3 电压的采集程序设计 |
| 5.3 多传感器数据融合的火灾算法 |
| 5.3.1 多传感器信息融合的过程 |
| 5.3.2 多传感器信息融合火灾算法的设计 |
| 5.4 系统终端与OneNET云平台的通信设计 |
| 5.4.1 NB-IoT模块的入网设计 |
| 5.4.2 MQTT通信协议实现消息发布上传设计 |
| 5.5 终端设备的受控设计 |
| 5.6 OneNET云平台的软件设计与实现 |
| 5.6.1 产品的创建 |
| 5.6.2 设备的添加 |
| 5.6.3 UI监控界面的设计 |
| 5.7 用户APP的设计与实现 |
| 5.7.1 开发环境搭建 |
| 5.7.2 UI界面的设计 |
| 5.7.3 APP与 OneNET云平台的接入设计 |
| 5.7.4 APP报警和实时数据监测设计 |
| 5.7.5 APP向设备发送控制指令设计 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 系统安装与测试 |
| 6.1 系统的安装 |
| 6.2 系统的网络通信测试 |
| 6.3 系统的功能测试 |
| 6.3.1 云平台端测试 |
| 6.3.2 用户APP的测试 |
| 6.3.3 系统硬件端测试 |
| 6.4 系统的性能测试和结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结和展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、无线通信 推陈出新（论文参考文献）
- [1]基于模糊控制算法的养猪场氨气浓度监控研究[D]. 王威. 塔里木大学, 2021(08)
- [2]全双工蜂窝D2D通信系统中的干扰控制技术研究[D]. 周超. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]基于机器学习的基站扇区无线流量预测研究[D]. 康天宇. 山东大学, 2021(12)
- [4]宽带直接变频收发机的研究与设计[D]. 叶晖. 南京邮电大学, 2020(03)
- [5]基于OBE理念的无线通信先进技术课程改革[J]. 张月霞. 中国多媒体与网络教学学报(上旬刊), 2020(10)
- [6]能量收集式WSN节点及网关设计与实现[D]. 贾宝鑫. 电子科技大学, 2020(01)
- [7]天线间去耦技术研究与滤波天线设计[D]. 李佳旭. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [8]基于DE算法的四线圈磁耦合谐振式无线电能传输系统频率分裂研究[D]. 田宇. 广西师范大学, 2020(02)
- [9]5G业务流量分析和资源管理方法研究[D]. 崔少娜. 东南大学, 2020(01)
- [10]基于NB-IoT和OneNET云平台的消防远程监控系统的研究与实现[D]. 金家胜. 辽宁大学, 2020(01)