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支持通信感知一體化的6G核心網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

通感一體化（Integrated Sensing and Communication，ISAC）是6G研究的重點(diǎn)方向之一，目前業(yè)界主要關(guān)注點(diǎn)聚焦在基站及終端感知能力的實(shí)現(xiàn)，對(duì)于6G核心網(wǎng)架構(gòu)如何增強(qiáng)以支持通感功能、感知能力在6G核心網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)功能分布、感知結(jié)果如何對(duì)第三方開放等端到端流程尚處在前期研究階段。提出了一種通感一體化功能在6G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中的關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案，包括：通感功能在6G核心網(wǎng)中的分布；增強(qiáng)5G 服務(wù)化架構(gòu)（Service Based Architecture，SBA ）架構(gòu)，新增雙總線方案，利用數(shù)據(jù)通道接口（Data Channel Interface，DCI）總線傳輸感知原始數(shù)據(jù)；利用服務(wù)化接口（Service Based Interface，SBI）傳輸感知測(cè)量量或感知結(jié)果；端到端感知和開放流程的實(shí)現(xiàn)方法。關(guān)鍵詞：感知；通感一體；6G；網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；網(wǎng)絡(luò)功能；感知開放

發(fā)表于：1/26/2024 11:25:00 AM

基于FPGA的ZUC-256算法實(shí)現(xiàn)架構(gòu)分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

分析了ZUC-256算法架構(gòu)，針對(duì)算法中多輸入模231-1加法，提出了多種適用于FPGA的實(shí)現(xiàn)架構(gòu)。通過分析關(guān)鍵路徑，提出全硬件和軟硬協(xié)同等多種優(yōu)化方案，可適用于不同的應(yīng)用場(chǎng)景。以Zynq-7000系列FPGA為例，詳細(xì)對(duì)比了各個(gè)方案的性能差異。經(jīng)驗(yàn)證，提出的方案可同時(shí)適用于ZUC-128和ZUC-256算法，可以廣泛應(yīng)用于4G LTE和5G-NR移動(dòng)通信中。

發(fā)表于：1/26/2024 11:07:00 AM

基于3GPP協(xié)議的毫米波波束跟蹤方案設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

波束跟蹤是5G毫米波通信系統(tǒng)保持無線鏈路穩(wěn)定性的重要技術(shù)之一。基于3GPP協(xié)議規(guī)定的下行波束管理過程P1、P2、P3和上行波束管理過程U1、U2、U3，詳細(xì)分析和對(duì)比了不同波束跟蹤方案的資源占用率與波束失敗概率。分析與仿真結(jié)果表明，從平均資源占用率的角度來看，由于一般通信系統(tǒng)中下行資源往往比較豐富，因此P2+P3方案相對(duì)最優(yōu)；從波束失敗概率的角度來看，由于U2+P3方案無需功率反饋，因此波束失敗的概率最低。在實(shí)際通信系統(tǒng)中，可根據(jù)具體的指標(biāo)要求，選用合理的波束跟蹤方案。

發(fā)表于：1/26/2024 11:01:00 AM

面向微服務(wù)架構(gòu)的煤礦生產(chǎn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)目前的煤礦監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)存在數(shù)據(jù)編碼標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、單系統(tǒng)運(yùn)行可靠性差、數(shù)據(jù)可視工具不支持WEB方式和主機(jī)不能智能切換的問題，基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)技術(shù)體系，利用前后端分離和Restful API接口訪問等技術(shù)，融合互聯(lián)網(wǎng)開源報(bào)表等組件，研究設(shè)計(jì)一個(gè)面向微服務(wù)架構(gòu)的煤礦生產(chǎn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)，介紹了目前煤礦監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)存在的問題，完成了面向微服務(wù)架構(gòu)的煤礦監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)，具體闡述了數(shù)據(jù)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化、單通道采集微服務(wù)化處理、數(shù)據(jù)服務(wù)狀態(tài)監(jiān)控和數(shù)據(jù)可視化組件等關(guān)鍵技術(shù)。煤礦生產(chǎn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)在山西天地王坡煤礦進(jìn)行了工程驗(yàn)證，應(yīng)用結(jié)果表明，按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)范設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)模型，通過把數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)服務(wù)、可視化等應(yīng)用微服務(wù)部署運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)了煤礦生產(chǎn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集及監(jiān)視，為煤礦其他應(yīng)用提供重要的數(shù)據(jù)支撐和基礎(chǔ)保障，同時(shí)，微服務(wù)運(yùn)行的方式提高了煤礦系統(tǒng)維護(hù)人員的運(yùn)維效率。

發(fā)表于：1/26/2024 10:58:00 AM

面向圖像語義分割的多類型卷積加速器設(shè)計(jì)[可編程邏輯][工業(yè)自動(dòng)化]

圖像語義分割網(wǎng)絡(luò)為了提升精度常采用結(jié)構(gòu)復(fù)雜的卷積層作為基礎(chǔ)的特征提取單元，這類卷積層存在的不同類型卷積增加了對(duì)網(wǎng)絡(luò)并行加速計(jì)算的難度。針對(duì)語義分割網(wǎng)絡(luò)不同類型的卷積的加速計(jì)算需求，提出一種基于FPGA的面向多類型卷積的并行計(jì)算加速器。首先對(duì)卷積的計(jì)算原理進(jìn)行分析，然后根據(jù)不同卷積類型的基本運(yùn)算原理構(gòu)建多乘法并行計(jì)算的處理單元，并通過多處理單元并行、數(shù)據(jù)重用以及PIPELINE方法對(duì)卷積進(jìn)行加速計(jì)算。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)于特定尺寸的特征圖，使用所提的卷積加速器設(shè)計(jì)方法最多可以達(dá)到113倍的速度提升。關(guān)鍵詞：圖像語義分割；多類型卷積；FPGA；計(jì)算加速

發(fā)表于：1/26/2024 10:56:00 AM

一種基于FPGA的CNN硬件加速器實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

提出了一種基于FPGA的通用CNN硬件加速器設(shè)計(jì)方案。針對(duì)計(jì)算量最大的卷積層，采用了輸入通道并行、核內(nèi)并行、輸出通道并行三種加速方式，根據(jù)FPGA的片上資源，合理地設(shè)置相應(yīng)并行度。在數(shù)據(jù)加載方面，采用相鄰數(shù)據(jù)位寬合并傳輸，有效提高了加速器的實(shí)際傳輸帶寬。基于行的數(shù)據(jù)流加載思想，設(shè)計(jì)了輸入緩存模塊。該緩存模塊只需緩存兩行數(shù)據(jù)即可開始卷積運(yùn)算，有效地提前卷積運(yùn)算的開始時(shí)間。在數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)運(yùn)算、數(shù)據(jù)輸出模塊之間，利用流水線循環(huán)優(yōu)化方式，極大地提高了硬件的計(jì)算性能。最后將該加速器應(yīng)用于VGG16和Darknet-19網(wǎng)絡(luò)，實(shí)驗(yàn)表明，計(jì)算性能分別達(dá)到34.30 GOPS和33.68 GOPS，DSP計(jì)算效率分別高達(dá)79.45%和78.01%。

發(fā)表于：1/26/2024 10:53:00 AM

基于GPU的稀疏深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化[模擬設(shè)計(jì)][其他]

摘要：隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)不斷加深，稀疏深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算與存儲(chǔ)空間上更具優(yōu)勢(shì)，但稀疏深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能仍然有待優(yōu)化。為此提出基于GPU的稀疏深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化方法，對(duì)于計(jì)算順序進(jìn)行調(diào)整，增強(qiáng)數(shù)據(jù)重用性，并結(jié)合GPU的獨(dú)特結(jié)構(gòu)與CUDA編程方法，通過預(yù)取等方法進(jìn)一步提升性能。基于GraphChallenge官方提供的數(shù)據(jù)集，相較于cuSPARSE相關(guān)庫函數(shù)，最高獲得了2.5倍的性能加速。

發(fā)表于：1/26/2024 10:50:00 AM

ADsim：面向自動(dòng)駕駛的高性能并行仿真平臺(tái)[人工智能][工業(yè)自動(dòng)化]

自動(dòng)駕駛仿真平臺(tái)是解決自動(dòng)駕駛中實(shí)車測(cè)試時(shí)間長(zhǎng)、成本高和極端場(chǎng)景復(fù)現(xiàn)難的問題的有效手段。隨著大規(guī)模云計(jì)算和高性能異構(gòu)計(jì)算的引入，仿真平臺(tái)面臨著高效虛擬化、均衡調(diào)度、便捷端-云交互的挑戰(zhàn)。為此，設(shè)計(jì)了支持輕量級(jí)虛擬化的并行系統(tǒng)架構(gòu)，并設(shè)計(jì)和集成了細(xì)粒度資源均衡調(diào)度和低延時(shí)遠(yuǎn)程交互方法，構(gòu)建了ADsim高性能并行仿真平臺(tái)，經(jīng)過測(cè)試驗(yàn)證，平臺(tái)具備高性能和便捷交互特點(diǎn)。關(guān)鍵詞：自動(dòng)駕駛；仿真；高性能；并行

發(fā)表于：1/26/2024 10:45:00 AM

基于國(guó)產(chǎn)申威眾核架構(gòu)的二維材料分子動(dòng)力學(xué)模擬算法優(yōu)化[模擬設(shè)計(jì)][其他]

分子動(dòng)力學(xué)（Molecular Dynamics，MD）模擬是探索微觀世界的重要工具，在多個(gè)領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用。二維材料是MD在材料科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，其中層間作用力的計(jì)算是耗時(shí)最多的部分。高性能計(jì)算是能夠提升二維材料模擬效率的關(guān)鍵技術(shù)，利用新一代神威超級(jí)計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大計(jì)算能力，來提高二維材料體系的MD模擬效率。針對(duì)層間力場(chǎng)的計(jì)算，采用消除冗余計(jì)算、多核心融合和設(shè)置緩沖區(qū)等多種算法優(yōu)化策略；采用軟件Cache累加受力、從核通信累加能量和從核C++特性等技術(shù)實(shí)現(xiàn)線程級(jí)并行；采用軟硬件Cache協(xié)同策略提升訪存效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：優(yōu)化后的整體性能提升155倍，模擬效率可達(dá)2 ns/day，弱擴(kuò)展并行效率達(dá)到92.7%。

發(fā)表于：1/25/2024 5:24:00 PM

反電信網(wǎng)絡(luò)詐騙中個(gè)人信息刪除權(quán)的實(shí)現(xiàn)路徑*[模擬設(shè)計(jì)][信息安全]

《反電信網(wǎng)絡(luò)詐騙法》是我國(guó)在數(shù)字社會(huì)中進(jìn)行前端防控犯罪治理思路的典型轉(zhuǎn)型，其中構(gòu)建的信息監(jiān)測(cè)共享機(jī)制成為政企多方協(xié)同治理的范例。該機(jī)制授予企業(yè)組織一定程度以個(gè)人信息工具化利用為特性的用戶信息控制權(quán)，使得信息主體與信息處理者之間的關(guān)系更為緊張，其結(jié)果可能表現(xiàn)為個(gè)人信息刪除權(quán)的被迫落空。在信息監(jiān)測(cè)機(jī)制通體流程解構(gòu)為“信息實(shí)名-信息留存-風(fēng)險(xiǎn)信息識(shí)別-風(fēng)險(xiǎn)信息核驗(yàn)-風(fēng)險(xiǎn)信息共享-中止服務(wù)”的程序鏈條中，包括安全義務(wù)主體、信息處理目的、信息留存時(shí)限都與刪除權(quán)的權(quán)利場(chǎng)景不相協(xié)調(diào)。其疏解路徑應(yīng)當(dāng)分別從《個(gè)人信息保護(hù)法》和《反電信網(wǎng)絡(luò)詐騙法》兩法規(guī)范體系內(nèi)進(jìn)行思考，明確在法理和規(guī)范性解釋下法定個(gè)人信息利用行為對(duì)信息刪除請(qǐng)求權(quán)抗辯的合理性，厘清信息監(jiān)測(cè)共享機(jī)制中與義務(wù)主體、內(nèi)容有關(guān)的模糊地帶，同時(shí)對(duì)信息留存的時(shí)限與方式給予上限性規(guī)定，實(shí)現(xiàn)兩法以個(gè)人信息保護(hù)為核心的共同意志。

發(fā)表于：1/25/2024 4:41:00 PM