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5G端到端网络环境仿真[思博伦]
标题中提到的“5G端到端网络环境仿真[思博伦]”表明本文将讨论利用思博伦(Spirent)公司提供的仿真工具来模拟5G网络的端到端环境。这一过程涉及模拟从用户设备到网络核心的整个通信链路,以评估和验证5G网络在真实世界应用场景中的性能表现。 描述部分重复提到了5G端到端网络环境仿真的概念,强调了仿真活动的重要性,但未提供额外信息。标签“5g”明确指出了主题与第五代移动通信技术相关。 从提供的部分内容中,我们可以提炼出以下知识点: 1. 5G小基站:5G小基站是指5G网络中的小型无线接入点,它们可以支持高速的数据传输,并帮助构建密集的网络覆盖,满足5G网络高带宽和低延迟的要求。 2. 思博伦核心网仿真平台服务器:这是指由思博伦公司提供的仿真解决方案,用于模拟5G核心网的运行环境。这种仿真平台可以支持多种测试场景,有助于运营商和设备制造商在实际部署前评估网络性能。 3. 思博伦语音质量评估系统:这是一个专门设计来评估5G网络在语音通信方面的质量的工具,能够测量呼叫时延、音质等关键性能指标。 4. 端到端可靠性验证平台:这个平台是用来验证5G网络从一端到另一端的连接稳定性和可靠性。通过模拟不同的环境条件和挑战,如虚拟路测、RF覆盖、无线干扰等,可以测试网络在各种场景下的表现。 5. 虚拟路测:这是一种在实验室环境下模拟真实世界移动通信条件的测试方法,它可以模拟不同地理环境下的网络覆盖情况。 6. RF覆盖条件模拟:该功能允许仿真平台模拟不同的无线频率覆盖条件,包括良好、较好和较差网络状况。 7. 无线干扰:仿真工具可以模拟真实世界中的无线干扰情况,这有助于评估5G网络在存在干扰时的稳定性和性能。 8. 切换场景:5G网络需要在不同的基站之间进行无缝切换以保持连接的连续性,这一功能可以模拟这一过程的性能。 9. 高铁和远近点模拟:这两个场景模拟了高速移动环境和用户距离基站远近不同的情况,测试网络在这种条件下的表现。 10. G.1050、SMPTE无线信道仿真器和网络损伤仿真器:这些工具用于在仿真的5G网络中模拟特定的信道条件和网络损伤,以测试网络在各种负面影响下的鲁棒性。 11. 5G端到端时延评估:时延是衡量通信服务质量的重要指标,特别是在对实时性要求极高的应用中。该评估可以模拟端到端数据传输的时延情况。 12. 端到端时延测试仪:这一工具用于测量端到端通信链路中的时延,可以帮助识别并改进可能影响用户体验的延迟问题。 13. 5G端到端视频质量评估:视频流对网络带宽和时延非常敏感,这个评估功能用于测试网络传输视频内容时的质量和性能。 14. 思博伦视频质量评估系统:该系统能够评估视频在5G网络中传输时的清晰度、流畅性和其它关键质量参数。 15. 思博伦数据性能评估系统:此系统用于测试5G网络在数据传输方面的性能,包括吞吐量、丢包率、时延和可靠性等指标。 16. SpirentCommunications,Inc.:这是思博伦通信公司的全称,其产品和技术在5G网络测试和仿真中具有重要意义,是行业中的知名品牌。 上述知识点涵盖了5G端到端网络仿真所涉及的关键技术和工具,它们共同构成了一个全面的测试环境,以确保5G网络在部署前能够在各种条件下稳定运行,并提供高质量的服务。通过这些仿真工具的应用,可以最大程度地减少实际部署风险,保证最终用户体验的优异性。
2024-09-23 09:55:56
1012KB
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Java毕业设计基于SpringBoot的智慧医院门诊管理系统项目源码+数据库,前后端分离的门诊预约挂号管理系统源码
技术栈 前端 Vue:Vue 是构建前端界面的核心框架,本系统采用 2.6.14 版本。 View UI:基于 Vue.js2.0 的组件库,本系统采用 4.7.0 版本。 后端 Spring Boot:构建系统核心逻辑的后端框架,本系统采用 2.7.0 版本。 MyBatis / MyBatis Plus:后端连接数据库的框架,本系统采用 3.5.2 版本。 数据库 MySQL:本项目的主数据库,本系统采用 8.0.29 版本。 Redis:本系统采用基于 Windows 版本的 Redis,用于图形验证码和用户菜单权限的临时存储,采用了 5.0.14 版本。 开发环境 VsCode:项目前端的开发工具,使用版本为 1.68.0。 IntelliJ IDEA :项目后端的开发工具,使用版本为 2021.3.2。 Jdk:Java 的开发环境,使用版本为 17.0.3.1。 Maven:后端项目的打包工具,使用版本为 3.6.2。 NodeJs:前端项目的开发环境,使用版本为 16.13.0。
2024-09-22 22:42:07
6.82MB
spring
boot
java
毕业设计
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NL-Linkenet以及D-Linknet网络模型以及权重
NL-LinkNet与D-LinkNet是两种深度学习网络架构,专门用于图像分割任务,特别是针对卫星道路图像的分割。这两个模型是LinkNet的扩展版本,LinkNet本身是基于卷积神经网络(CNN)的轻量级网络,设计用于解决语义分割问题,尤其是在资源有限的设备上。 NL-LinkNet(Nested LinkNet)引入了嵌套结构,通过在LinkNet的基础架构中增加层次深度,提高了模型的表达能力,能够更精确地识别和分割图像中的复杂特征。这种嵌套设计使得模型能够在保持计算效率的同时,提升分割精度。 D-LinkNet(Depthwise-LinkNet)则是在LinkNet基础上引入了深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)。这种卷积方式将传统的卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积两步,大大减少了计算量,同时保持了模型的性能。D-LinkNet因此在计算效率和性能之间找到了更好的平衡。 在提供的压缩包文件中,我们看到以下几个关键文件: 1. `README.md`:这是项目或库的说明文档,通常包含使用指南、安装步骤、模型细节等信息。 2. `data.py`:处理数据集的脚本,可能包括数据加载、预处理、划分训练集和验证集等功能。 3. `eval.py`:评估模型性能的脚本,它会运行模型对测试集进行预测,并计算如IoU(Intersection over Union)等指标。 4. `segment.py`:可能用于图像分割的主程序,其中包含了模型的前向传播和后处理步骤。 5. `framework.py`:定义了模型框架,可能包括网络架构、损失函数和优化器等。 6. `train.py`:模型训练的脚本,负责设置超参数、初始化模型、训练循环等。 7. `loss.py`:定义了损失函数,如交叉熵损失、 Dice 损失等,这些是衡量模型预测与真实标签差异的关键。 8. `requirements.txt`:列出项目所需的Python库及其版本,确保环境一致性。 9. `networks`:可能包含NL-LinkNet和D-LinkNet的具体实现代码。 10. `weights`:预训练模型的权重文件,可以直接加载到模型中,避免从头开始训练。 这些文件的组合提供了一个完整的深度学习模型应用环境,用户可以使用这些代码进行模型的加载、训练、评估和预测。由于没有提供具体的数据集,用户需要自行准备卫星道路图像数据集才能运行这个模型。对于遥感图像分割,通常需要对图像进行预处理,如归一化、裁剪、重采样等,以适应模型的输入要求。 NL-LinkNet和D-LinkNet是针对遥感图像道路分割的高效模型,结合提供的代码和权重,研究者或开发者可以快速进行模型的验证和应用,进一步改进或扩展模型以适应不同的遥感图像分析需求。
2024-09-21 22:40:57
188.96MB
网络
网络
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电力协议IEC103通信规约+测试软件+模拟软件+规约解析软件
串口IEC103模拟软件。 规约报文解析软件,IEC101、IEC104、IEC103协议解析工具,只需要将报文拷贝到工具自动解析出报文格式,持遥控信息、遥信信号、遥感信号。支持批量解析。只需要将报文的16进制字符串粘贴进文本框,选择解析内容即可解析,适合现场工程人员调试时使用。 iec103规约调试软件支持串口和以太网。
2024-09-21 09:48:53
2.25MB
网络
网络
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易语言判别当前操作系统用户是否拥有管理员权限
易语言判别当前操作系统用户是否拥有管理员权限系统结构:是否管理员1,是否管理员2,MyInitSid,FreeSid,CheckTokenMembership,IsUserAnAdmin, ======窗口程序集1 || ||------_按钮1_被单击 || ||------是否管理
2024-09-21 00:39:07
6KB
1
linux常用命令大全.md
附件是linux常用命令大全,文件绿色安全,请大家放心下载,仅供交流学习使用,无任何商业目的!
2024-09-20 23:46:55
3KB
linux
操作系统
centos
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基于CNN-LSTM模型的网络入侵检测方法的jupyter notebook实现源码
基于CNN-LSTM模型的网络入侵检测方法,使用的是UNSW-NB15数据集,代码包含实验预处理,混淆矩阵输出,使用分成K折交叉验证,实验采用多分类,取得良好的效果。 Loss: 0.05813377723097801 Accuracy: 0.9769517183303833 Precision: 0.9889464676380157 Recall: 0.9685648381710052
2024-09-20 20:56:16
397KB
lstm
jupyter
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WinCE与PC间的文件网络传输工具_TransFile.zip
《WinCE与PC间文件网络传输工具TransFile详解》 在现代嵌入式系统开发中,尤其是在基于Windows CE (WinCE) 操作系统的设备中,与个人计算机(PC)进行文件交互是常见的需求。"WinCE与PC间的文件网络传输工具_TransFile.zip" 提供了一种解决方案,它是一个自实现的程序,旨在简化PC与WinCE系统之间的文件传输过程。这个工具不仅适用于x86架构的WinCE系统,还兼容armv4i架构,极大地拓宽了其应用范围。 我们来了解WinCE系统。Windows CE 是微软公司推出的一种嵌入式操作系统,广泛应用于各种智能设备,如手持设备、工业控制设备等。它提供了与桌面版Windows类似的API接口,方便开发者进行程序移植和开发。 文件网络传输工具TransFile的核心功能是通过网络实现跨平台的数据交换。在PC端和WinCE设备端分别运行相应的程序,它们通过TCP/IP协议建立连接,实现双向的文件传输。这种方式无需依赖额外的软件或服务,对于开发者来说,可以快速部署并使用,降低了系统集成的复杂性。 在"WinCE6.0_x86"文件夹中,包含了适用于x86架构的WinCE设备的程序,这些设备通常具有更强的计算能力,如某些工业级的平板电脑或者工控机。"WinCE6.0_ARM"文件夹则包含针对armv4i架构的程序,这类架构常见于移动设备和低功耗嵌入式系统。这两个版本的程序设计时考虑了硬件特性和性能优化,确保在不同架构的设备上都能流畅运行。 PC端的程序可能是一个简单的命令行工具,用户可以通过指定源文件和目标地址进行上传或下载操作。同时,为了提升用户体验,也有可能提供图形化界面,使得文件选择和传输状态监控更为直观。无论哪种形式,该工具都应具备断点续传、错误恢复等功能,以确保在网络不稳定的情况下也能完成文件传输。 在实际应用中,TransFile可能被用于更新WinCE设备的固件、同步数据、或者在开发调试过程中传递测试文件。由于其轻量级和高效的特点,它在很多需要频繁文件交互的场景下都有着显著的优势。 总结来说,"WinCE与PC间的文件网络传输工具_TransFile.zip" 是一个实用的跨平台文件传输解决方案,它简化了PC与WinCE设备之间的文件交互,支持多种硬件架构,并且可能提供便捷的操作界面。对于开发人员而言,这无疑是一个提高工作效率、降低开发难度的重要工具。在使用过程中,理解其工作原理和操作方式,将有助于更有效地利用这一资源,优化开发流程。
2024-09-20 16:34:15
1.24MB
文件网络传输
WinCE6.0
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嵌入式C语言自我修养:从芯片、编译器到操作系统.docx
嵌入式C语言自我修养:从芯片、编译器到操作系统 嵌入式系统的概念和重要性: 1. 嵌入式系统是一种嵌入到特定设备中的软件系统,能够控制和管理该设备的一种或多种功能。 2. 嵌入式系统广泛应用于工业控制、航空航天、汽车电子、智能家居等领域。 3. 嵌入式系统由硬件和软件两部分组成,其中硬件包括芯片、传感器、执行器等设备,而软件则包括嵌入式操作系统、中间件、应用程序等。 4. 嵌入式系统的发展趋势主要体现在体积小、功耗低、可靠性高、网络功能强等方面。 C语言在嵌入式系统开发中的地位: 1. C语言在嵌入式系统开发中占据着举足轻重的地位。 2. C语言的高效性和易用性使得开发人员能够更加便捷地编写和调试嵌入式代码。 3. C语言提供了直接访问硬件资源和高效编程的能力,能够在有限的资源下实现更高的性能。 4. C语言在嵌入式系统开发中具有广泛的应用范围,从设备驱动程序到实时操作系统都能够胜任。 芯片与硬件平台: 1. 芯片是嵌入式系统中的核心组成部分,集成了大量的电路和元件,包括处理器、存储器、输入/输出接口等。 2. 芯片的基本组成可以分为三大部分:逻辑电路、存储器和输入/输出接口。 3. 芯片的特性主要包括功耗、速度、面积等方面。 编译器和工具链: 1. 编译器和工具链的选择非常重要,对代码的优化程度和生成的代码执行效率都有所不同。 2. 不同的编译器和工具链对于代码的优化程度和生成的代码执行效率都有所不同。 3. 开发人员需要根据具体的硬件平台和应用程序需求选择合适的编译器和工具链。 操作系统: 1. 操作系统是嵌入式系统中的软件组成部分,负责管理和控制硬件资源。 2. 操作系统的基本概念包括系统架构、设计原则、进程管理、存储器管理、输入/输出管理等。 3. 操作系统在嵌入式系统中的应用包括实时操作系统、微内核操作系统、嵌入式Linux等。 本文旨在帮助读者全面了解嵌入式C语言开发的相关知识,包括芯片、编译器和操作系统等方面的内容。
2024-09-19 21:01:17
25KB
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ROS 机器人实践
机器人操作系统ROS实践教程,主要介绍ROS应用。。。。。。
2024-09-19 16:16:24
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机器人
操作系统
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