农业大数据综合信息服务平台与农业监测基站系统建设建议书(29页WORD)农业大数据 综合信息服务平台与农业 监测基站系统建设建议书 目 录 第一章 项目背景及简介........................................................................3 1.1 项目建设背景.................................................................. ............................................................................9 4.2.1 大数据综合信息服务平台及智能基站管理系统.........................9 4.2.2 农产品溯源系统...................................................... -4- 1.2 产品简介 由公司科技有限公司共研发推广的农业大数据综合信息服 务平台、“气候云 AOS”农业操作系统、“农眼”农业智能采集监测 基站,是致力于农业物联网规模化应用的智能方案。该产品以 先进的智能化农业设备“农眼”智能采集监测基站为载体,通过 监测与采集图像、土壤、气象、产能、病虫害等信息,运用数 据分析云端服务“气候云 AOS”农业操作系统,为科学种植、区 域农业监控管20 积分 | 30 页 | 18.76 MB | 19 天前3
2025年低空智联网场景和关键技术白皮书-中国信科低空智能交通场景的关键技术需求如表 1 所示。根据现有的无线通信系统能力,主要 挑战集中在定位精度和覆盖高度。定位精度要求小于 0.1 米,而当前 5G 基站定位通常仅能 达到米级,难以满足亚分米级的需求;飞行高度可达到 300~600 米,但现有 5G 基站的通 信覆盖一般仅能支持至约 150 米,而卫星通信虽然能够覆盖,但目前商用卫星上行速率相 对较低,难以满足 1K 视频回传所需的上行传输速率。 低空智联网场景和关键技术白皮书 5 需求类别 需求描述 飞行需求 · 飞行高度 300~600m 其他需求 · 在低空文旅场景中,无人机续航>20min · 在城际交通场景下,低空飞行器续航>1h · 无人机、基站能够快速处理大量飞行数据 表 1 低空智能交通场景的关键技术指标需求 2.2 低空农林植保 低空农林植保是行业作业应用的典型代表,指利用低空飞行器等航空器进行农作物生 长监测、喷洒灌溉等应用 6 低空农林植保场景的关键技术需求如表 2 所示。根据现有 5G 能力,主要挑战集中在通 信速率和定位精度。高清视频实时回传对上行传输速率要求较高,需要大于 25Mbps,现有 5G 传统地面基站普遍难以满足低空覆盖要求;在定位精度方面,起降阶段需达到厘米级, 航线作业需保持亚米级精度,但当前 5G 定位普遍仅能实现米级水平。 需求类别 需求描述 通信需求 · 飞控数据上下行传输速率>300kbps10 积分 | 57 页 | 3.12 MB | 1 天前3
2025中国高精度定位技术产业白皮书UWB 多模融合产品将会逐渐增多 ���������������������� 54 8 UWB-Beacon 将会逐渐平替蓝牙 Beacon 产品 ���������� 54 9 UWB 单基站(PDOA)产品会对点对点场景形成一个很好的补 充���������������������������������������������������� 54 10 UWB 雷达功能逐渐被开发 端市场需求模型 ����������������������������� 16 5 中国 UWB 行业细分市场机会分析模型 ������������������� 17 7 中国 UWB-IoT 企业级市场基站&标签出货量分析(单位:万个) ������������������������������������������������������� 20 8 中国 UWB-IoT 企业级市场国产芯片&国外芯片&分立器件分析 中国蓝定位市场应用领域需求度模型 �������������������� 60 37 中国蓝牙定位行业市场机会分析模型 �������������������� 61 38 中国蓝牙 AoA/AoD-B 端市场基站与标签出货量(单位:万个) ������������������������������������������������������� 62 39 蓝牙 AoA 定位市场产品价格说明表 ���������������������10 积分 | 73 页 | 16.72 MB | 5 月前3
基于埃威互联技术的能源管控方案(27页 PPT)大规模有源部署的局限,是面向数字化新 需求的物联网解决方案 关键技术:大规模多连接物联网通信技术 埃威互 联技术 高精度定位能力 单基站可实现亚 米级实时定位。 多连接通信能力 单基站可同时与 1000+ 终端双向 通信。 大规模采集能力 单基站可同时进 行 3000+/s 终终 端信息采集。 低功耗待机能力 国产超低功耗工 艺芯片,最低待 机功耗仅 1000+ 一台埃威互联基站 并发双向终端控制 水浸监测传感器 温湿度传感器 光线传感器 震动传感器 风机监控 定位查找 电流监控 灯光监控 WWW.SHAV.CN 平台和用户间 协议仅通过用户程序控制, 货物信息存储在用户设备中, 系统只流转终端 ID , 无法获取被绑定货物信息。 无线电静默方式 终端可采用无线电静默方式, 根据基站指挥命 令进行通信发射 终端和设备间 区域进行大规模有源部署的局限, 是面向工业互联多节点数字化管理新需求的物联网 解决方案。 • 满足了工业现场对于无线的、低成本的、长时间的、大规模的数据采集通信的需求。埃 威互联 ® 技术, 可以用一台基站实现: 3000+ 大规模终端物理量信息采集 \1000+ 多连接双 向通信控制链路 \ 分米级高精度终端定位 \0.6 微安超低的待机功耗 专门面向工业互联领域开发的通信技术10 积分 | 27 页 | 10.07 MB | 1 天前3
ICDT融合的6G网络白皮书5.0(2025)网络系统 架构。 9 / 87 图 1-1-1 通算智融合网络架构示意图 图 1-1 提出的通算智融合网络架构包括:基础设施层、网络功能层、管理编排层,其中: 1)基础设施层基于海量分布的基站和终端设备载体,提供包括连接、计算、数据和模 型在内的虚拟资源。 2)网络功能层基于基础设施层提供的新计算资源要素,在传统的面向连接的用户面功 能和控制面功能基础上进行增强,面向通算一体服务提供计算的执行功能和计算的控制功能。 通过创新性地融合信号处理与电磁调控技术, 为破解多天线系统容量、硬件成本与功耗的矛盾提供了新范式。 2.1.1.3 网络节能设计 在现行的无线通信系统中,射频通道的功耗在基站总功耗中的占比非常高。随着天线阵 列规模和射频通道数的增加,基站的功耗问题将越发严重。为降低基站的功耗,进行网络侧 节能,可以采用如下方案: 进行硬件或实现的优化,例如采用 RHS(Reconfigurable Holographic Surfaces,智能超表面) 理是:终端在估计到空频域的信道矩阵后,将原始信道或原始信道经过预处理后得到的输入 CSI,然后利用自编码器中的编码器(即下图中的 AI/ML generation part)生成压缩码字,然 后将其量化为二进制比特后反馈给基站;基站接收到压缩码字后,首先进行解量化,然后利 用自编码器中的译码器(即下图中的 AI/ML reconstruction part)重建出输入的 CSI。 16 / 87 图 2-1-1 基于 AI10 积分 | 88 页 | 5.88 MB | 5 月前3
通感一体化助力智慧低空产业发展(国联证券 2024-4)通感一体化助力智慧低空产业发展 面向无人机场景,利用基站通信功能实现信息回传和飞行控制;利用基站 对一定区域进行感知可识别无人机的飞行状态、检测障碍物、监测气候变 化等,提供监管类和辅助飞行类服务,进一步地,利用基站对机上终端的 感知功能可针对特定无人机进行监管。相比于传统的低空雷达方案,通感 一体化无人机感知方案具有 3 个明显的优势:1) 部署成本低,可在传统 基站上部署感知功能;2)频谱可以共享,即通信和感知共享频谱,提高了 和感知共享频谱,提高了 频谱利用率;3) 感知范围广,例如单站感知距离超过 1 km,依赖 5G 基站 可实现大范围连续覆盖。 ➢ 低空经济有望为电信运营商提供新的业务增长点 我们认为低空经济和 5.5G 通感一体化有望形成相互促进,协同发展的良好 局面:通感一体为无人机监管、入侵检测、飞行路径管理提供了重要的信 息化支撑手段;低空经济为 5.5G、6G 通感一体功能提供了一个充满发展潜 通感一体功能提供了一个充满发展潜 力的应用场景,有望为运营商带来新的业务增长点,建议关注电信运营商 中国移动、中国电信、中国联通。 ➢ 重点关注同感一体化大规模天线阵列产业链 我们认为实现通感一体化功能,基站需要具备足够大的发射功率和波束增 益才能对其进行远距离的有效探测和跟踪,需要采用大规模的天线阵列以 提升方位向的位置精度和波束增益。包括天线、射频、滤波器等领域的企 业均有望受益低空经济和 5.5G 通感一体互相促进发展过程中带来的需求20 积分 | 12 页 | 1.10 MB | 4 月前3
中兴:2025低空安防融合感知技术应用蓝皮书-面向重要低空管制区域通信感知一体化技术(ISAC,Integrated Sensing and Communications)是5G-A的关键技术之一,通过将通信与感 知功能深度融合,实现了“一网两用”的技术突破。 5G-A通感一体化通过在基站中集成通信与雷达感知功能,复用频谱资源和共享设备软硬件资源,使网络具备环境感 知、目标检测与定位、轨迹跟踪等功能,如图3.2所示。 3.2 探测技术及设备 5G-A通感技术 5G通感 雷达 无线电侦测 波束扫描 速度 v 5G-A通感基站感知基本工作原理如图3.3所示,与雷达(Radio Detection and Ranging, RADAR)工作原理类似,主 要通过计算无线电波发射波和目标回波的时延、目标的多普勒效应频偏、不同天线波束收到目标回波的强度差异,给出探测 目标的精确定位和速度感知。 图3.2 5G-A通感一体化技术 5G-A通感基站 通信+感知 通信+感知 通信+感知 船只 图3.3 5G-A通感基站/雷达感知基本工作原理 03. 低空安防融合感知与反制主要技术及设备 09 传统雷达一般采用脉冲波进行感知探测覆盖,由于脉冲波的发射和脉冲回波的接收之间存在空隙,所以传统雷达虽然探 测距离远但低空覆盖存在盲区。针对该问题,5G-A通感基站创新采用“脉冲波+连续波”双波形感知技术:采用连续波进行 近距离感知覆盖,保证基站感知区域内无探测盲区;采用脉冲波进10 积分 | 43 页 | 5.52 MB | 1 天前3
地方城市低空应急救援体系建设指南白皮书完成百公里级灾区三维建模与风险评估,相较传统人工勘察效率提升 5 倍 以上。 长时持续作业:氢能动力无人机续航突破 8 小时,配合中继基站部 署,可实现灾区 7×24 小时不间断监测,为指挥决策提供实时数据支撑。 基础设施成本优化创新"共享铁塔+模块化基站"模式,利用通信铁 塔、高压电塔等既有设施搭载低空通信设备,减少重复建设投资超 30%, 同时通过统一标准的模块化装备配置,降低后期运维成本。 急能力提升—产业升级—经济增长"的正向循环。 二、体系架构设计 1. 核心架构:"三网四层"协同模式 天网:空天一体智能感知网络 全域监测与空域管理依托北斗三号卫星导航系统的高精度定位(厘米 级)与 5G-A 通感一体化基站,构建覆盖全国的低空感知"天网"。通过卫 星雷达、气象监测卫星实时采集气象数据、地形地貌信息,结合 AI 算法 动态生成精细化空域使用方案,实现灾害区域禁飞区、救援通道的智能划 设与动态调整。 地网:低空基础设施保障网络 立体化起降网络布局整合现有通用机场、体育场馆、高速公路服务区 等场地资源,按照"50 平方公里/基站"标准建设无人机起降点,配套氢能/ 充电设施与智能仓储系统。目标到 2025 年,重点灾害易发区实现起降点 密度提升至 30 平方公里/基站,确保救援装备 15 分钟内抵达灾区边缘。 "三台合一"指挥中枢建设集飞行服务、应急指挥、无人机监管于一体 的跨部门联合指10 积分 | 13 页 | 472.49 KB | 1 天前3
5G边缘云网业协同方案研究本地化开放和能力与业务的协同,因此本文重点讨论 基于方式1和方式2的网络能力协同部署方案。 3 无线网络能力开放协同方案 3.1 开放的无线网络能力 运营商应可以面向 ME APP 应用或者行业客户提 供与边缘业务用户终端及基站相关的无线网络能力 开放,所开放的能力一般包括无线网络信息服务(Ra⁃ dio Network Information Service,RNIS)、位置服务(Lo⁃ cation Based Service,LBS)等。 异不大,主要是面向运营商许可授权的应用提供小区 ID、基于基站定位的经纬度位置信息等,可以提供的 信息一般包括以下内容。 a)与MEC业务关联的当前特定终端的位置信息。 b)与 MEC 业务关联的无线基站等当前服务的所 有终端的位置信息。 c)与 MEC 业务关联的当前特定类别终端的位置 信息。 d)与 MEC 业务关联的特定区域位置的终端列表 信息。 e)与MEC业务关联的基站节点的位置信息。 3.2 无线网络能力协同开放方式 无线网络能力协同开放方式 无线网络能力开放最直接的方式是由 MEP 平台 与基站侧通过接口进行信息交互。国内运营商一般 都有自研的 MEP 平台,而基站厂家一般通过私有接口 提供无线网络能力,这给基于 MEC 的无线网络能力开 放增加了一定的部署难度。对于运营商而言,主要有 自定义无线网络能力接口和平台集成厂商无线能力 模块2种部署方案。 3.2.1 运营商自定义无线网络能力接口 运营商基于自有10 积分 | 6 页 | 665.81 KB | 1 天前3
6G智简信息传输及使能技术白皮书(2025年)-中关村泛联院3-3 描述了多个用户同时向基站传输语义信息的上行场景,首先基站匹配 两个发起上行传输指令的用户,用户 1 和用户 2 分别提取各自的信源语义信息 x S 和 y S ,然后用户 1 和用户 2 在时刻 1(频率 1)向基站发送共性语义信息 s s x y S + S ,之后用户 1 和用户 2 在时刻 2(频率 2)向基站发送个性语义信息 pxS 和 pyS 。基站接收到用户 1 和用户 2 图 3-3 MDMA 上行链路示意图 图 3-4 MDMA 下行链路示意图 下行链路设计如图 3-4 所示,允许基站同时将来自多个信源数据的语义信 号分发给多个用户。首先,基站根据用户需求,搜索匹配的用户,并使用基于 人工智能的语义模型提取语义信息。通过比较两个语义特征的相似性,可以提 取共性信息 S sx 和 S sy 以及个性信息 用户( K 2 )上行 MDMA 系统。每个用户 ( ) i 1 i K 尝 试将信源 ix 发送到基站,使用基于模型的语义编码器将 ix 映射到信道输入序列 i ( ) ix 。假设每个发送者 i 在一系列共享时频资源上以功率 iP 发送其信号。基站 接收到的信号可表示如下, ( ) 1 , K i i i i y P x n =0 积分 | 43 页 | 2.70 MB | 4 月前3
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