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《6G近場技術(shù)白皮書2.0》正式發(fā)布

《6G近場技術(shù)白皮書2.0》正式發(fā)布

4月10日至12日，由未來移動通信論壇主辦的2025全球6G技術(shù)與產(chǎn)業(yè)生態(tài)大會（原全球6G技術(shù)大會）在南京隆重召開。來自全球的6G領(lǐng)域的思想領(lǐng)袖、技術(shù)先鋒和產(chǎn)業(yè)領(lǐng)軍人物齊聚金陵，共同探討6G技術(shù)創(chuàng)新與未來產(chǎn)業(yè)生態(tài)的發(fā)展藍圖。10日下午，大會正式發(fā)布《6G近場技術(shù)白皮書2.0》（6G Near-field Technologies White Paper 2.0）。該白皮書在2024年4月發(fā)布的業(yè)界首部近場技術(shù)白皮書的基礎(chǔ)上進行了大幅更新升級，旨在深度推進近場技術(shù)研究與標準化探討，為3GPP即將于2025年6月啟動的6G標準化研究項目提供重要參考。

思科重申不會進入5G RAN市場

思科重申：不會進入5G RAN市場

發(fā)表于：3/20/2025

2024年全球RAN市場下跌90億美元

2024年全球RAN市場下跌90億美元 ·收入排名在2024年沒有變化。全球收入排名Top 5的RAN供應商分別是華為、愛立信、諾基亞、中興通訊和三星。

發(fā)表于：3/20/2025

愛立信和Telstra聯(lián)合部署亞太地區(qū)首個可編程網(wǎng)絡

愛立信和Telstra聯(lián)合部署亞太地區(qū)首個可編程網(wǎng)絡

發(fā)表于：3/19/2025

極光星通實現(xiàn)國內(nèi)首次在軌星間400Gbps超高速激光通信

3月18日消息，今日，據(jù)北京極光星通科技有限公司（以下簡稱：極光星通）官方消息，該公司通過“光傳01/02試驗星”成功開展了國內(nèi)首次在軌星間400Gbps超高速激光通信數(shù)據(jù)傳輸試驗，并取得成功。

發(fā)表于：3/19/2025

中國聯(lián)通完成現(xiàn)網(wǎng)800G超1400km傳輸驗證

中國聯(lián)通完成現(xiàn)網(wǎng)800G超1400km傳輸驗證，助力算力互聯(lián)更高效

發(fā)表于：3/19/2025

谷歌分拆升級Taara低延遲光互聯(lián)網(wǎng)項目

3 月 18 日消息，谷歌母公司 Alphabet 昨日（3 月 17 日）發(fā)布公告，宣布分拆激光通信子公司 Taara，從“moonshot 計劃”孵化器轉(zhuǎn)換為獨立初創(chuàng)企業(yè)，從而加速其為偏遠地區(qū)提供高速網(wǎng)絡服務的進程。 IT之家曾于 3 月 2 日報道，谷歌 X 實驗室宣布推出 Taara 光子芯片，利用光束實現(xiàn) 10 Gbps 的數(shù)據(jù)傳輸速度。

發(fā)表于：3/18/2025

瑞士科學家成功研制出首款太赫茲頻段光電調(diào)制器

瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學院等機構(gòu)的科學家，成功研制出首款能在太赫茲頻段工作的調(diào)制器。太赫茲技術(shù)是6G演進的關(guān)鍵技術(shù)之一，這款微型設備有望促進6G技術(shù)的發(fā)展。相關(guān)研究論文發(fā)表于新一期《光學》雜志。

發(fā)表于：3/18/2025

歐洲衛(wèi)星運營商成功完成全球首次太空5G網(wǎng)絡試驗

近日，歐洲衛(wèi)星運營商Eutelsat宣布利用OneWeb低軌道衛(wèi)星成功進行全球首次5G非地面網(wǎng)絡（NTN）連接試驗。該試驗是歐盟委員會106億歐元IRIS²計劃的一部分，旨在通過衛(wèi)星投資擴大互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡覆蓋范圍。IRIS²計劃將部署270顆低軌道衛(wèi)星和18顆中軌道衛(wèi)星（MEO），預計于2030年全面投入使用。Eutelsat是IRIS²計劃的主要衛(wèi)星運營商之一，此次試驗使用的Oneweb衛(wèi)星由空客制造，同時使用了聯(lián)發(fā)科的芯片。

發(fā)表于：3/18/2025

基于有限記憶、概率學習的雙時間尺度切片資源分配方法

網(wǎng)絡切片是使網(wǎng)絡能夠滿足不同垂直領(lǐng)域的不同服務需求的關(guān)鍵要素，為解決網(wǎng)絡中切片類型動態(tài)變化的問題，提出了一種聯(lián)邦-多智能體強化學習雙時間尺度資源分配（F-MALML）算法。大時間尺度下，通過有限記憶學習算法為每個基站分配資源；小時間尺度內(nèi)各基站使用F-MALML算法進一步為切片中的用戶動態(tài)分配資源。引入了一種概率學習機制，根據(jù)前一時隙的分配結(jié)果和網(wǎng)絡實際狀態(tài)，動態(tài)調(diào)整每個時間尺度的分配策略。仿真結(jié)果表明，所提算法相比于其他兩種基準算法在新增切片的切片滿意度及系統(tǒng)頻譜效率方面都有較大提升，且表現(xiàn)出更好的穩(wěn)定性。

發(fā)表于：3/17/2025

基于神經(jīng)網(wǎng)絡的加密惡意流量檢測技術(shù)研究

隨著加密通信的廣泛應用，傳統(tǒng)基于內(nèi)容分析的惡意流量檢測方法逐漸失效，如何高效檢測加密流量中的惡意行為成為網(wǎng)絡安全領(lǐng)域的研究重點。研究提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的加密惡意流量檢測方法，通過深度學習模型實現(xiàn)惡意加密流量的分類。首先，將網(wǎng)絡流量預處理并提取關(guān)鍵特征，包括包大小分布、時間間隔及協(xié)議類型等，隨后將特征映射為二維特征圖（Feature Map），作為深度學習模型的輸入。設計可伸縮的窗口自注意力機制，利用Transfomer神經(jīng)網(wǎng)絡模型對特征圖進行分類，實現(xiàn)了對惡意流量的高效檢測。實驗結(jié)果表明，該方法在檢測精度、召回率等方面均表現(xiàn)優(yōu)異，為解決加密流量惡意行為檢測問題提供了一種可行方案。

發(fā)表于：3/17/2025

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