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用5G和6G的电信系统收敛
一个人观察到通信网络朝着访问技术的收敛性的深刻发展。3GPP非事物网络（NTN）启用了卫星访问与地面移动网络的集成。卫星网络组件可以有助于移动系统的全球服务连续性和弹性。利用陆地5G访问技术，许多解决方案减轻了卫星通信细节固有的问题（例如，多普勒，延迟…）在所谓的NTN（非事物网络）标准下已在3GPP的Rel-17中进行了标准化。在5G高级（从Rel-18开始）中，将通过使用再生有效载荷体系结构和性能优化启用器来释放进一步的NTN附加值。在ITU IMT-2030的愿景中，6G将带来新的网络功能，以支持人类与其物理环境之间利用实时数字建模的相互作用。特别是6G将看到TN和NTN统一为通过无线电和网络级别的一组创新技术和概念来实现的多维体系结构。
2023-在现有和势力 - 电信系统 -
ERCOT每年对传输系统进行计划评估，该计划主要基于两组研究：•区域传输计划（RTP）解决了范围内的可靠性和经济传播需求，并包括针对特定计划改进的建议，以满足即将到来的六年的这些需求。2023 RTP报告的公共版本发布在ERCOT网站上：https：//www.ercot.com/gridinfo/planning。•进行稳定性研究以评估ERCOT系统的角度稳定性，电压稳定性和频率响应。由于这些研究报告中包含的信息的安全性敏感性，它们尚未在ERCOT网站上发布。
人工智能辅助移动电信系统中 Cloud Native RAN 的金丝雀测试
云原生基础设施的最新进展已使大多数组织从传统的独立静态物理系统基础设施过渡到在虚拟化资源上运行的云环境。毫无疑问，电信行业将从云原生基础设施中受益匪浅。未来，无线接入网络 (RAN) 中的网络应用程序将基于云原生原则构建，即 CloudRAN。在 CloudRAN 中，集成或部署的网络应用程序的新版本需要在发布前进行验证。金丝雀测试是一种流行的测试策略，新版本最初只向一小部分用户展示。然后监控和分析新版本的性能，以测试和确定新版本的质量。与 4G 不同，用于公共移动宽带的 5G CloudRAN 可能由数百个集群和数千个不同的微服务组成。传统的 DevOps 解决方案无法跟上大数据的 3V，即数量、速度和多样性。此外，在金丝雀测试期间手动执行分析是一个令人精疲力尽的过程。本论文解决了通过使用人工智能方法监控和分析现有生产版本与新金丝雀版本的时间序列指标来实现 CloudRAN 应用程序金丝雀测试中决策过程的自动化的问题。
电信系统理学硕士 2020 年 5 月 在 IoT 平台上的 Docker 容器中设计和实现基于 AI 的人脸识别模型。Adil Shaik Uma Vidyadhari Chetlur
本论文提交给布莱金厄理工学院计算机学院，部分满足电信系统理学硕士学位的要求。这篇论文相当于 20 周的全日制学习。本研究论文的作者授予布莱金厄理工学院以非排他性权利以电子方式发布作品，并以非商业目的在互联网上访问。作者保证作品不包含任何违反版权法的文本、图片、参考资料和材料。联系信息：作者：Adil Shaik 电子邮件：adsh17@student.bth.se Uma Vidyadhari Chetlur 电子邮件：umch17@student.bth.se 大学顾问：Kurt Tuthschku 教授 系计算机科学
ITU-R P.618-8 建议书 - 设计地球空间电信系统所需的传播数据和预测方法
m) 电离层闪烁：电离层中电子密度的不均匀性导致无线电波的折射聚焦或散焦，并导致称为闪烁的幅度波动。电离层闪烁在地磁赤道附近最大，在中纬度地区最小。极光区也是闪烁较大的区域。强闪烁的幅度呈瑞利分布；较弱的闪烁几乎呈对数正态分布。这些波动随着频率的增加而减小，并且取决于路径几何形状、位置、季节、太阳活动和当地时间。表 2 根据 ITU-R P.531 建议书中的数据，列出了中纬度地区 VHF 和 UHF 的衰落深度数据。