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  克日,宁波诺丁汉大学的移动通讯专家关秋峰博士开发了一种智能切换决议方案,用于缩短5G *** 中的延迟时间。凭据验证测试效果,这项算法被证实能够将切换失败率降低75%,并将不必要的切换数目削减90%以上,同时将收发信息的平均延迟时间缩短27%。

  据关秋峰先容,5G *** 的特点在于,可以为种种差别应用场景提供超高的连接数密度,极高的数据传输率,卓越的用户体验和毫秒级的端到端时延。其中,毫秒级时延最难突破和解决的手艺难题,而削减时延的关键在于提高切换的速率及准确性。现在全球局限内的专家学者都在研发差别的切换算法,使得发送和吸收信息之间的平均延迟时间最小化。

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  “想象一下,汽车以60km/h的平均速率在都会中运行,在这样快速转变的5G车联网应用场景中,若是切换发生得过早,车辆可能更靠近原来的基站,且尚未进入下一基站的更佳笼罩局限,这就导致在两个基站间频仍切换,最终使得信号不稳定。而若是执行得过晚,那么车辆很可能失去信号。解决这个问题的方式之一是凭据需求,推测出即将到来的切换时间和目的,从而在准确的时间执行切换。”关秋峰先容,像车联网、物联网、外科手术等应用场景,对切换的必要性和切换时间都提出了极高的要求。

  为此,关秋峰和他的团队提出了一种基于机械学习手艺,拥有自适应和展望功效的切换治理算法。这种算法可以发生一系列自动决议,包罗是否触发切换机制,切换到哪个基站,以及若何选择准确的切换时机。还可以准确展望用户的移动轨迹,从而进一步缩短延迟时间。

  现在,该研究团队正着眼于将这项研究提升到更高水平,并将研究成果从实验室应用到各个领域,特别是5G *** 环境下需要极高可靠性的应用场景。

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