系统android linux windows 集成5g MiniPCIe模块，工控监控车载广告机自动售卖机无人机网关路由器等等

本文首先回顾了5G中波形设计方案（主要是FBMC调制）和大规模多天线系 统（即massive MIMO）的现有工作和主要挑战。然后，简要介绍了基于Massive MIMO的FBMC系统中的自均衡性质，该性质可以用于减少系统所需的子载波数 目。同时，FBMC中的盲信道跟踪性质可以用于消除massive MIMO系统中的导频 污染问题。尽管如此，如何将FBMC技术应用于massive MIMO系统中的误码率、 计算复杂度、线性需求等方面仍然不明确，未来更多的研究工作需要在massive MIMO-FBMC方面展开来。

对于支撑5G无线通信的关键技术，IMT-2020推 进组提出了“4+1”关键技术，即“大规模MIMO、 新型多址、超密集组网、全频段技术”+ 全新网络 架构。

非常有用的计算TDS CDMA GSM UMTS LTE 和 5g 频点的小工具，体积小，但计算范围大。

5G车联网(V2X)面临的瓶颈与挑战 车对万物通信(Vehicle-to-everything communications)也称为V2X，是一种允许车辆与其他设备和网络元素之间进行无线通信的技术。V2X通信延长了驾驶安全性是自动驾驶汽车向前迈出的一步。 V2X支持车与车(V2V)、车与路基础设施(V2I)的交互以及与其他用户和行人(V2P)的信息共享，其中： • 车对车(V2V)技术允许移动车辆之间进行实时无线通信实现信息交换，以保持汽车之间的安全距离并避免碰撞。 • 车辆到基础设施(V2I)是车辆与道路基础设施组件(如交通灯、道路标志和车道标记)之间的信息交换。 • 车辆对行人(V2P)技术可实现车辆与行人之间的通信，无论是人和儿童，还是轮椅、儿童推车和其他移动设备。

AAPC部署助力杭州电信5G分流比提升

通信行业2022年策略报告：看好智能车和物联网，静待5G建设回暖.pdf

从非常白话的角度专业的描述5G的峰值速率是怎么得来的，个人觉得计算推算过程分析的非常不错，有需要的同学可以下载参考下。

传统的工业机器视觉采用本地数据存储和处理， 通过本地总线连接，每台设备搭载一台性能强 大的电脑进行数据的存储和处理 ➢ 现在的机器视觉系统通过有线（光纤/铜缆） 或无线（WiFi/4G/5G）连接至PC端，PC端无 需放置在本地。由于图像的数量与精度快速攀升，对网络传输的低 延迟需求愈发强烈，5G技术是解决网络问题的关 键节点。未来5G网络传输与云计算将成为处理工 业机器视觉数据的最佳方案： 1. 数据存储云化 机器视觉一直是围绕大数据的业务，图像获 取与决策都会产生极大的数据量，5G 可以 保证大数据实时传输的需求。 2. 数据计算云化 从触发图像采集到最后的控制系统向执行器 发送动作指令，

SliceSim：5G网络中用于网络切片的仿真套件 阿卜杜勒-拉赫曼Dilmaç（abdurrahman.d在iCloud中科网） 穆罕默德·艾敏古尔（memingure在Gmail的点com） 项目顾问： TunaTuğcu教授 介绍 5G广泛定义了网络切片概念，旨在提供可以针对各个服务进行定制的不同且独立的专用逻辑网络。 云基础架构下的所有片都结合了它们的不同要求，例如带宽，延迟 该项目的目的是为由基站和客户端组成的网络提供一个仿真套件，使5G的可能场景适合并简化对不同概念的分析。 方法 离散事件模拟 使用Python 3.7，Simpy，Matplotlib，KDTree YAML用于读取输入配置 异步编程 定义： 客户：模拟消费者。 通过给定的分发参数生成消耗请求。 基站片：模拟资源。 输入 设定值 settings : simulation_time : 100 # i