针对当前麦克风位置估计方法出现较少且只对平面的麦克风阵列进行位置估计的问题，提出了一种基于声源阵列的空间麦克风定位方法。该方法将四个声源按照正四面体形式排列，在利用其对称性保证定位全向性的同时，根据时延估计的测距方法计算麦克风与各个声源之间的距离，之后根据几何关系确定麦克风位置坐标，实现在线的基于声源阵列的空间麦克风位置估计。通过进行MATLAB仿真实验，验证了该方法的可行性和有效性。

不同于2G/3G/4G的独立组网，5G的网络架构分为两种：非独立（NSA）组网和独立（SA）组网。NSA作为非独立架构，能实现5G的快速部署。低时延是5G非常重要的特点，其实现需要一系列技术的有机结合。针对2.6 GHz NR帧结构，结合理论分析和实际案例数据，研究了NSA架构下控制面时延和用户面时延的现状和问题：当前，商用芯片级别的终端控制面时延约为359～510 ms；，开启预调度功能时，NSA好点空口双向用户面时延为11～14 ms，关闭预调度后，用户面时延增加至15～17 ms。为了进一步优化控制面时延性能，可采用设置NSA的锚点与NR子帧同步、将B1的timetotrigger设置得略小等方案；而采取SR周期自适应方式则可以降低用户面时延。并给出了时延优化方案，给NSA网络部署提供了相应的思路和建议。

多路径传输可以提高网络性能，同时也使资源分配的公平性问题复杂化，单路径下能够良好工作的诸多机制无法轻易移植到多路径环境中。根据带宽分配和排队分组、排队时延的内在联系，提出了时延相似性的概念。设计了一种端到端分布式带宽分配算法，将流和传输路径两个层面的控制相分离，动态调整流的排队分组在其各传输路径上的分配，达到相似排队时延，进而实现公平带宽分配。在单瓶颈限定下证明了相似排队时延为公平带宽分配的充分条件。最后，通过两组仿真实验验证了算法的有效性。

安全技术-网络信息-温室低时延高效无线传感器网络的研究.pdf

时滞matlab代码自述文件 此方案需要使用Matlab的神经网络工具箱的timedelaynet在Matlab训练的时间延迟神经网络（TDNN），并创建新的C ++类TDNNClassifier实施训练的时间延迟神经网络的头文件和源文件。 这对于将在 Matlab 中开发的代码部署到 Matlab 不可用的嵌入式应用程序中很有用。 用法 Matlab 函数extractNeuralNetwork将经过训练的时延神经网络作为输入，并输出头文件Data.h和TDNNClassifier.h以及源文件TDNNClassifier.cpp 。 有关详细的使用示例，请参阅文件example.m和example.cpp 。 如有任何意见或问题，请发送电子邮件 执照 麻省理工学院许可证 (MIT) 版权所有 (c) 2017 David Hasenfratz 特此授予任何人免费获得本软件副本和相关文档文件（“软件”）的许可，不受限制地处理本软件，包括但不限于使用、复制、修改、合并的权利、发布、分发、再许可和/或出售软件的副本，并允许向其提供软件的人员这样做，但须符合以下条件： 上述版权声明和本许可

介绍时延补偿功能的基本概念和配置步骤。

介绍时延补偿功能的基本概念和配置步骤。 1 时延补偿概述 2 配置时延补偿 3 时延补偿配置举例

时延补偿通过将传输过程中导致的时延差异在出口设备上补偿成一致，来保证双向时 延的一致性，从而匹配电力继电保护（Protective Relay, Power System Protection ）业务 差动保护场景对网络时延的高要求。

网络控制系统分析+时延建模，在网络控制系统中，考虑不同时延下的网络控制系统模型，将连续系统离散化，通过仿真说明时延对网络控制系统的影响。

TDOA matlab实现对信号的时延估计，代码量少，经过验证(TDOA matlab implementation of the signal delay estimation, less code, proven)