一、进入21世纪的全球无线通信（论文文献综述）
韩柏涛[1]（2021）在《面向真空管高速列车的无线通信系统关键技术研究》文中研究表明在轮轨高铁快速发展的同时,被誉为“第五种交通工具”的下一代超高速高铁——真空管高速列车进入人们的视野。真空管高速列车,可实现磁悬浮列车在接近真空的低压管道内以低机械磨擦、低空气阻力、低噪声模式全天候超高速（超过1000 km/h）运行。如果该项技术得以商用,旅客旅行的时间将被极大缩短。相比传统的高铁,真空管高速列车运行主要有两个特点:极高的运行速度和特殊的运行环境（密闭狭长的管道）。这对列车车-地无线通信提出了更高的要求,现有的无线通信系统对于真空管高速列车车-地通信中严重多普勒效应和频繁越区切换等问题无法提供有效的技术支撑。为了保障列车安全、高效地运行,需要针对真空管高速列车车-地无线通信系统架构展开研究。论文拟基于现有列车车-地无线通信系统研究现状并结合真空管道场景的特点,分析真空管道高速列车综合承载业务性能需求,研究真空管高速列车运行场景特有的无线信道传播特性,研究了在真空管高速列车场景下5G网络系统性能,并进一步开展资源优化方法研究。具体而言论文围绕四点主要内容展开研究:1)分析并给出了真空管高速列车车-地无线通信业务需求。总结了现行各类轮轨交通应用的车地无线通信技术与无线接入方式,并分析了车地通信需求指标。基于已有的无线通信技术,结合高速列车运行特点和现行轮轨交通的通信需求,对真空管高速列车车地通信数据类型和指标进行了详细分析。最后指出了真空管高速列车车地无线通信存在的主要挑战。2)建模并分析了真空管道场景下的无线信道特性。采用一种确定性信道建模方法——传播图建模方法,并引入了Lambertian散射模型以提高信道建模精度。在建模过程中,考虑了视距（Line-of-Sight,Lo S）成分、单次反射和两次反射分量,以生成更准确的信道冲激响应。随后,通过分析多径数量、K因子、时延扩展和多普勒功率谱描述了真空管道场景车信道特性。然后通过频谱效率和奇异值扩展对比了仿真信道和与瑞利信道的容量情况。3)研究了在真空管高速列车场景下5G网络系统性能。基于系统级仿真,研究了单基站与多基站两种场景5G系统的列控业务与乘客业务通信的误块率、频谱效率与吞吐量,对5G网络在真空管高速列车车地通信场景下的系统性能进行了评估。4)提出了一种适用于真空管道场景的云无线接入新架构,能够显着降低资源迁移成本。探讨了云无线接入网（Cloud Radio Access Network,C-RAN）应用于真空管高速列车车-地通信场景的可行性,并利用图论研究了真空管高速飞行列车车地通信资源迁徙的问题。为了降低成本,还提出了一种新颖的射频拉远端（Remote Radio Head,RRH）和基带单元（Base Band Unit,BBU）池之间的连接关系。在此基础上,建立了一个灵活的网络架构以便动态地分配资源,然后将高速列车沿线资源迁移成本最小化问题转化为最短路径问题。仿真结果表明该机制能显着降低资源迁移成本。综上所述,本文相关工作是真空管高速列车车-地无线通信关键技术的前瞻性研究,有助于尽快形成真空管高速列车车-地无线通信关键问题的解决方案。这些研究对于我国抢占轨道交通技术制高点,引领未来超高速轨道交通技术发展,确保我国在轨道交通技术领域的领先地位具有重要意义。
仇桐同[2]（2021）在《大规模MIMO天线阵列信道模型及其性能研究》文中认为无线通信技术的迅猛发展驱动着移动通信和互联网的结合,并取得了长足的发展与进步,面对未来通信场景中数据流量的增长、海量的终端设备、各类新型场景业务的层出不穷以及超高数据传输速率等需求,第四代移动通信系统已经无法满足。大规模多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）技术能够在不增加带宽的前提条件下以具备提高传输速率,增加系统容量和提升频谱效率的特点成为了未来移动通信系统的关键技术。本文围绕大规模MIMO多天线信道建模展开研究,深入探讨了MIMO天线阵列,天线平均相关性和信道容量等分析MIMO多天线系统模型的统计信道特性,以及基于几何散射簇模型研究了大规模MIMO的非平稳特性,研究了空时相关函数和系统性能,通过对不同数据的仿真对比分析,验证了所提出模型的有效性。本文具体的工作内容分为以下三个方面:首先,在大规模MIMO系统中,针对传输场景中到达方位角（Azimuth Angles of Arrival,AAo A）和到达仰角（Elevation Angles of Arrival,EAo A）分布的复杂性,提出了一种空间相关函数,再对这种分布下的信道进行建模。针对典型的均匀线性阵列（Uniform Linear Array,ULA）的天线布局建立了一个三维（Three Dimensional,3D）几何信道模型,并在该模型的基础上研究了大规模MIMO系统天线的平均相关性和信道容量。基于统计物理信道模型,推导了到达方位角和到达仰角之间的关系,分别使用平面波（Plane Wave,PW）和球面波（Spherical Wave,SW）模拟远场效应和近场效应,同时分析了模型参数对大规模MIMO系统性能的影响。仿真结果验证了所提出模型的有效性,该模型易于实现,可通过通信环境进行调整。接着,考虑到在大规模MIMO系统中,由于天线空间的限制,大量的天线很难放置在有限的空间中,使得天线之间的空间相关性很高,进一步导致了系统的性能下降。引入多极化天线应用于大规模MIMO系统,可以通过降低天线之间的相关性提高系统性能,实现空间效率的有效利用,以此建立了一个三维多极化大规模MIMO信道模型。本模型考虑了交叉极化鉴别度,天线数量,天线倾角等参数对系统性能的影响,并比较了多极化大规模MIMO系统与单极化大规模MIMO系统在不同通信场景的性能。研究结果显示多极化大规模MIMO系统比单极化大规模MIMO系统具有更好的性能表现。最后,针对大规模MIMO信道的近场效应和非平稳特性,提出了一个基于散射簇的大规模MIMO信道模型。在所提出的模型中,接收信道由视距（Line of Sight,LOS）传播分量和经过散射簇的非视距（Non-Line of Sight,NLOS）传播分量组成,同时引入了混合的生灭过程和可见区域法来描述信道的非平稳特性。研究了簇的非平稳特性对MIMO信道的影响,包括空间互相关函数（Cross-correlation Function,CCF）和时间自相关函数（Auto correlation Function,ACF）。然后提出了一种有限条射线的仿真模型,将仿真数据与理论模型对比验证,数值分析结果表明所提出的信道模型可以有效描述大规模MIMO的非平稳特征。
袁宇[3]（2021）在《双加热湿度传感器与总辐射传感器设计》文中提出常规无线探空仪通常搭载高精度温度、湿度传感器、气压计等传感器,对大气温度、湿度、压力等因素进行测量。为了克服探空仪出云、入云后,水分子以冰晶或水滴的形式覆盖在湿度传感器表面从而影响湿度测量的精度问题,本文设计了一种双加热湿度传感器;同时,为了研制高精度、低成本的总辐射传感器,本文提出了一种带有铝制防辐射罩的热电型的总辐射传感器设计。通过两种传感器对高空温度、湿度、辐射强度的测量,旨在对常规探空仪上的传感器进行改良的同时,也为日后探空仪出云、入云的判断提供一种新的思路。为了提高高空湿度测量的精度以及响应速度,本文首先设计了一种“Y”型双加热湿度传感器。使用流体动力学方法（CFD）对传感器进行仿真分析。其次利用L-M算法对加热时间进行数据拟合,结果表明,拟合方程的相关系数r2=0.9970,拟合精度较高。同时,本文提出了一种总辐射传感器设计。首先,构建传感器的三维模型,通过流体动力学方法对传感器进行传热分析,初步验证了传感器设计的可行性。接着使用L-M算法对仿真数据进行拟合,结果表明,拟合方程的相关系数r2=0.9989,拟合精度较高,并使用Kalman算法对热电偶测量的温度数据进行滤波处理,结果表明,使用Kalman算法后能有效降低温度测量误差。最后,利用低气压风洞和太阳模拟器搭建了模拟实验平台,对两种传感器分别在地面和模拟高空恶劣环境进行性能测试,将实验值与参考值进行对比。实验结果表明,对于湿度的测量,在地面标准大气压环境下,湿度测量误差平均值为2.40%RH,均方根误差为2.43%RH,测量结果较为准确,相对于地面标准湿度值而言偏干,而在低气压风洞中模拟的高空低压恶劣环境下,测量误差逐渐增大,湿度测量误差平均值为7.94%RH,均方根误差为8.05%RH;对于辐射强度的测量,总体来说,在地面或是模拟高空环境下,辐射强度测量误差相差不大,测量误差的平均值为5.66W/m2,均方根误差为9.89W/m2。经分析,设计的两种传感器均达到预期效果。
靳翔[4]（2021）在《铁路GSM-R场强覆盖的预测与调整方法的研究》文中研究表明目前,铁路综合数字移动通信系统（Global System for Mobile CommunicationsRailway,GSM-R）已经普遍应用到我国各大高铁建设中,比如京沪高铁以及本文项目背景银西高铁等。虽然GSM-R系统普遍应用在高铁建设之中,但如果网络节点搭建不合理,后期可能要对基站重新选址建造,极大地浪费建设成本。因此本文首先利用数据挖掘算法在不同的外界环境下构建无线场强覆盖预测模型,为得到相对全面的无线传播模型建立基础,再通过结合3D场景的可视化平台,对GSM-R系统进行场强覆盖、优化。可视化平台能够高效的管理GSM-R系统运营,也可提前预知GSM-R网络规划的不足。稳定有效地GSM-R网络不仅可以保证列车的行车安全,又可以为GSM-R网络建设减少成本。主要研究内容如下:首先,简述了无线通信随着高速铁路的发展,以及高速铁路无线通信的原理。针对电波传输中链路通信数据过多、繁琐,引入复杂网络算法检测网络中节点所带有权值对通信资源进行再分配,合理的调度资源并稳定的传输通信数据。引入反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）在该神经网络中加入遗传算法（Genetic Algorithm,GA）形成GA-BP传播模型。提出一种布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search Algorithm,CS）优化支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）的传播模型,将上述传播模型与GSM-R场强相结合形成高精度的预测模型。其次,本文介绍了建筑信息模型（Building Information Modeling,BIM）与地理信息系统（Geographic Information System,GIS）实现原理,并对比了各种模型绘制软件性能的优劣;将现场设备采集到的数据导入到性能最优模型绘制软件中进行3D建模,在构建模型中使用GIS地图场景渲染使模型周边环境更加真实。利用GIS提供的转换插件,解决了BIM和GIS的数据互通对接的问题,使BIM模型与GIS平台融合,用于搭建基于3D场景下的GSM-R无线通信网络覆盖优化系统。最后,将场强预测模型与BIM+GIS平台相耦合,搭建了基于3D场景下的GSM-R无线通信网络覆盖优化系统。该耦合系统把BIM模型当作集合直观的呈现出来,并对对GSM-R系统方案进行优化,重新对GSM-R系统的组网方案进行模拟预测,消除覆盖盲区,确保信号灵敏度和同频干扰达到标准,从而形成最优的GSM-R组网方案。该系统能模拟计算全线路任一点处场强,对比接收灵敏度,从而消除覆盖盲区。系统对场强覆盖情况进行判别,若无线场强低于接收灵敏度阈值或上下行链路资源预算不平衡时,可调整俯仰角、基站发射功率及基站天线高度,并重新计算覆盖。论文主要贡献:（1）提出了GA-BP和CS-SVR传播模型,结合GSM-R场强耦合出了在山区、隧道、桥梁三个场景下新的高精确度场强预测模型。（2）场强预测模型与BIM+GIS平台相结合,构建了三维可视化的GSM-R无线通信网络覆盖优化系统。（3）利用上述模型中神经网络的特性,提升了模型处理实际场强预测的效率。
李寒[5]（2021）在《基于物联网的智慧农业大棚控制系统设计》文中进行了进一步梳理随着我国城镇化进程的不断加快,可耕种土地面积逐渐减少,农业种植土地集中化成为大势所趋,传统的耕种方式已经无法满足我们当今社会的需求。目前大多数农业大棚采用有线传输和短距离无线通信的方式,针对单一大棚进行环境监测和设备控制,存在通信距离短,组网复杂,受网络环境影响较大等问题。针对以上问题,本文以物联网技术为载体,结合传感器技术、嵌入式技术以及无线通信技术,设计并实现了一套基于物联网的智慧农业大棚控制系统。首先,对智慧农业的发展现状以及相关技术进行了阐述,针对该系统的具体需求,设计了系统的总体架构,系统可分为信息采集节点、数据传输节点、执行设备控制节点以及远程监控节点四个部分,节点间采用LoRa无线通信技术实现数据传输。接着,设计了系统硬件部分的整体架构,对系统中各节点的主控制器、采集传感器、LoRa模块、Wi-Fi模块以及GPRS模块进行选型和外围电路设计。同时,利用Altium Designer软件设计了STM32F103C8T6最小系统电路,完成了PCB的绘制与焊接,设计并制作了控制380V电机设备的控制箱,可对卷帘机和风机等设备进行控制。接着,利用Keil5软件对各节点的STM32单片机程序进行设计和编写,对LoRa组网方式和数据传输方式进行了改进,完成了智能决策程序的开发,绘制了各节点功能模块的程序流程图。然后,设计了基于B/S架构的Web信息管理系统,前端开发使用vue.js、Element UI以及Echarts技术,后端开发使用Spring Boot和Mybatis-Plus框架,可实现实时监测大棚内环境信息,查询历史记录以及对大棚进行管理等功能。用户可以对棚内执行设备进行手动控制,也可以开启自动控制模式,实现对大棚更加科学的管理。如果设备出现异常情况,会及时进行上报,便于后期维护工作。最后对系统整体进行搭建,分别测试了各部分的主要功能和稳定性,重点对LoRa无线通信性能和Web信息管理系统进行测试。测试结果表明,本系统功能完整,稳定性较好,解决了传统无线通信方式通信距离较短、组网复杂以及进行多发一收时出现消息碰撞等问题,可以满足需求,具有良好的应用前景。
刘婧然[6]（2021）在《青椒集雨调亏滴灌智能需水感知与节水灌溉决策研究》文中研究说明近年来,随着经济的发展,水资源短缺问题日益突出。灌溉用水约占全球水资源量的70%,发展智慧农业,进行作物需水量预测,实现智能灌溉,对节约用水,解决水资源短缺问题尤为重要。本文以河北工程大学精准灌溉试验场（原址）为试验地点,以青椒为试验对象,在2014～2018年进行了覆盖集雨调亏滴灌（MFR-RDI）和传统平作充分灌溉试验。搜集历年土壤、气象、作物的相关数据,针对适宜的节水灌溉方式,以作物需水量预测模型为基础,建立节水灌溉决策系统为目标,综合运用农水、人工智能及物联网等多学科技术,对区域农业智能需水感知与灌溉决策系统相关问题进行研究。选取MFR-RDI种植模式下灌溉水利用效率（IWUE）最高的种植方式进行了青椒需水量智能预测,并以此为基础,建立了灌溉决策系统,最后搭建了决策系统平台,该研究成果对邯郸地区青椒种植的节水灌溉具有重要的指导意义。本文主要研究内容及成果如下:（1）将覆盖集雨技术与调亏滴灌技术相结合,通过田间试验,收集试验数据,进行统计分析,得出在充分灌溉条件下,覆盖集雨滴灌比传统平作可以显着提高青椒果实的产量、Vc含量以及IWUE。在覆盖集雨滴灌种植中,调亏灌溉比充分灌溉(CK1R)可以显着提高果实Vc含量。其中,结果后期重度调亏处理(T8R)的IWUE在2014～2018年均为最高,并且该处理在2015～2018年与CK1R的青椒产量差异不显着,果实Vc含量较高。因此以IWUE最高的T8R得到的试验数据为基础,建立灌溉决策系统,最大限度地节约灌溉用水。（2）构建了由遗传算法（GA）优化的支持向量机（SVM）、GA优化的Elman神经网络、思维进化算法（MEA）优化的Elman神经网络的青椒需水量智能预测模型。结果表明,在相同的输入因素下,GA-Elman神经网络的预测结果优于GA-SVM,MEA-Elman的模型性能优于GA-Elman。在模型输入因素中引入冠层温度能够提高所构建的优化人工智能预测模型精度。此外,在作物不同的生育阶段选择不同的输入因素来进行作物需水量预测,可以使预测模型的精度进一步提高,该预测模型的均方根误差（RMSE）,平均绝对误差（MAE）,纳什-萨克利夫系数（NS）值分别为0.359 mm/d,0.294 mm/d,0.941。（3）基于青椒需水量智能预测模型,构建了深度学习（DNN）的灌溉决策系统。以作物因素、气象因素、土壤因素作为模型的输入因素,以灌溉水量作为模型的输出。用2014～2017年的数据作为模型的训练数据,2018年的数据作为测试数据,最佳DNN灌溉决策系统的隐含层包括4层,各隐含层神经元个数分别为:32、16、8、4。系统的激活函数采用“Re LU”,优化函数为“adam”,该决策系统可得到MFR-RDI种植模式下T8R的灌溉制度。与利用水量平衡方程计算的实际值相比,该决策模型的RMSE,MAE,NS以及节水率分别为:0.898 mm,0.257 mm,0.758,1.3%。在2018年,使用该系统进行灌溉的青椒产量为12886.2 kg·hm-2,Vc含量为51.1 mg·100g,IWUE为32.6kg·hm-2·mm-1,与CK1R相比,其节水率约为26.4%。（4）搭建了基于Lo Ra技术的作物智能需水感知的灌溉决策系统平台。平台实现了农业气象、土壤墒情等数据的监测以及灌溉决策功能。
王喜媛[7]（2020）在《智慧社会变革中的社会治理模式转型研究》文中研究说明人类社会发展史表明,每一次依人类智慧和文明的进步而发生的科学技术革命,都在不同程度上推动人的存在方式变化与人类社会发展。进入二十一世纪后,以人工智能、大数据、云计算、区块链和新一代通信网络信息技术为代表的新技术革命的融合和发展,推动人类社会进入了一个被称为“工业4.0”的第四次工业革命时期,我们正处于这一历史阶段。“现实”就是人与人类的当下的存在,就是我们的本质在当下的显现。从科学技术革命对于人类社会发展所起的作用的视角来看,我们当下的存在——“现实”就是我们已经步入了在信息化革命的条件下,由互联网、物联网、大数据、区块链、人工智能和新一代通信网络信息技术为代表的新技术革命的融合和发展,从而推动社会变革和发展的智能化时代。以智能化技术为主要标志的“智慧社会”,是以信息社会为基础对信息社会的继承与发展。“智慧社会”给人类社会的存在和发展带来很多质的变化。人的存在方式、生活方式、思想观念、行为方式都会发生巨大的变化,同时也改变着社会生活的各方面。新技术的飞速发展将引发生产力水平的极大提高,生产效率的提高也将推进人类的生产方式和生活方式的极大变化,同时也将面临前所未有的问题和挑战,促使传统社会的治理模式必须发生相应的变革以适应新技术的要求,即社会治理模式的转型。具体体现为人们认知方式、思想观念、价值选择、决策方式、执行路径和方法等治理要素都要进行相应的变革和转型。为此,本文选择“智慧社会变革中的社会治理模式转型”作为研究主题,力图通过研究智慧社会变革中的社会治理模式可能面临的问题、挑战和解决问题找到社会治理模式变革和转型的规律,确定未来发展的方向和路径。论文的具体研究思路和基本观点是:梳理人工智能、大数据、区块链和新一代通信网络信息技术等技术的理论基础和应用发展,预测智慧社会的发展远景,针对新技术革命的发展所导致的传统社会向智慧社会转型所特有的社会矛盾和问题,分析当前社会的鲜明特征,基于党的十九大对中国当前所处的时代和社会的主要矛盾作出的全新判断:“我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”,探究我国智慧社会的社会治理与传统社会的社会管理的影响和关系,阐述由社会形态变革引发的社会治理模式变革和转型的必然性,对智慧社会视域下社会治理模式的内容和实例进行具体分析,并对技术进步带来的社会生活的各种变化以及人的价值进行反思,从管理哲学的角度论述社会治理模式转型的当代启示。论文的基本内容分为如下几个部分:首先,随着人工智能、大数据和云计算技术的飞速发展,互联网渗透日益显着,众多新技术融合突破,在解决当前人类发展遇到的困境的同时,正在带来人类社会运行智慧化、生产关系虚拟化的深刻变革。本部分主要通过深入分析新技术革命下智慧社会出现及其演进过程,提出伴随着人工智能、互联网、大数据等技术的发展,智慧社会治理变革的内驱力也随着社会形态的变化、面临的新问题和各种矛盾的加剧而快速变化,面对如此重要的历史变革,构建灵活、高效、全新的社会治理模式来适应新技术革命的发展具有特别重大意义。其次,随着经济、社会的发展,政府和社会组织在社会治理中的作用更加突出,智慧社会需要创新治理手段。在新技术革命推动下,我国社会风险的出现使得社会转型加速,社会分化加剧,社会异质性增强,社会流动性增加,并提高了社会控制难度。本部分主要阐述社会形态、社会结构、社会资源的配置方式和社会成员的生活方式等方面都发生深刻的变化;从经济发展现状、社会组织对社会治理的贡献及新技术革命对产业结构调整的推动作用等方面,论证触发智慧社会的社会治理模式变革的现实基础和理念变革已经具备,阐明我国从社会管理到社会治理的发展变革历程。最后,随着智慧时代的到来,通过对智慧社会的社会治理所面临的客观情况和现实困境的系统分析,提出必须通过“智慧化”实现社会治理模式转型的研究思路。本部分主要讨论如何从新技术革命的发展趋势中挖掘潜在的价值,使社会治理和谐地融入智慧化的新时代,稳步迈进智慧社会治理现代化的必由之路。第一,从全局和宏观的角度探讨我国的社会治理智慧化可能遇到的困难和挑战;第二,提出实现社会治理体系、社会治理机制、社会治理结构、社会治理能力和社会治理文化的转型;第三,分析智慧治理模式转型的实例,对技术进步引发的社会治理模式转型及人的价值进行反思;第四,从管理哲学视角探究新技术革命的经济、政治和社会影响,为新时期马克思主义的发展提供现实依据和客观基础。论文立足马克思主义唯物史观,对走向智慧社会的社会治理模式转型及观念变革进行了全面深入探讨,拓展和深化马克思主义社会发展和社会治理理论。对走向智慧社会的社会治理目的、方式、原则、发展趋势等进行较为深入系统的探讨,对推进社会治理体系和治理能力现代化提出有价值的分析框架。从经济发展现状、社会组织对社会治理的贡献以及新技术革命对产业结构调整的推动作用等方面,阐述走向智慧社会的社会治理模式转型的现实基础及其相应理念的变革。在深入分析工业社会和信息社会深度融合、技术全面升级换代、经济社会跨越式演进等基础上,通过对智慧社会引发的社会治理模式变革的综合因素分析,对智慧社会的社会治理模式变革趋势进行创新研究。从智慧社会面临的新问题和矛盾出发,探讨智慧社会语境下的社会关系调整和社会治理的创新,从管理哲学视角拓展当代中国社会发展理论和治理模式研究。论文存在的不足主要在于对国外研究成果的借鉴需要进一步丰富,同时从管理哲学视域的深化研究需要进一步加强。
周青松[8]（2020）在《5G时代JT公司竞争战略研究》文中研究表明随着全球信息技术和无线通讯技术的不断提高,社会发展对通信技术提出了更高的要求,以通信技术为依托的通信行业获得了极大地发展。然而,另一方面,作为新兴科技产业,通信行业可以在短时间内为企业带来更多地利润,因此,越来越多的企业开始进入这一领域,市场竞争愈发激烈。从我国当前的通信市场看,华为作为通信市场的领军者,它在通信市场上占据着绝对优势。而另一方面,随着我国改革开放的不断深入,国外通信企业也纷纷进入我国通信市场,共同参与到我国通信市场的竞争中来,市场竞争日益加剧。JT公司作为我国第一家上市的移动通信外围设备专业厂商,在整个通信行业市场中具有较强的竞争优势,公司经过几十年的发展,在我国设有三十多家分支机构,积极拓展各地区的通信市场。然而由于企业战略发展定位不清晰的问题,公司在整个通信市场上并不占据较强优势。在这种情况下,如何根据5G市场环境的发展,结合自身的实际情况,制定出适合自身的竞争战略,已经成为JT公司在发展中首要且亟需解决的难题。本文采用案例研究和理论研究相结合的方法,以JT公司为研究对象,通过对JT公司自身的经营现状以及对通信行业的宏观环境进行分析,掌握通信行业的整体发展情况及后期发展方向,分析此环境下JT公司该采取的发展方向。本文结合波特五力模型分析工具,分析行业内竞争对手、供应商及潜在竞争对手的情况。然后对JT公司的业务发展进行SWOT分析,得出公司发展过程中的优势、劣势、机遇及威胁。结合前文中行业内各竞争对手或潜在竞争对手的分析、公司自身的优劣势分析,最终确定公司在整体竞争战略选择上应该采取差异化的竞争战略。在具体竞争战略选择上主要从系统集成服务差异化、基础实施建设差异化、5G产品及应用技术差异化、满足客户差异化需求以及目标管理差异化五个方面进行。同时,为了确保竞争战略的顺利实施,本文还指出应该从加强管理层重视程度、完善企业文化、加强人才培养以及加大资金支持力度四个方面予以保障。
金浩[9]（2020）在《H公司铁路无线通信产品战略研究》文中研究表明H公司是全球领先的ICT解决方案提供商,其企业无线部门的经营战略是成为行业无线解决方案的领导者,聚焦行业用户,目前主要业务范围包括政府、交通、能源、公安等行业,交通行业中的铁路业务主要有GSM-R系列产品,其中部分产品具有一定市场优势,但随着内外部环境的变化,出现市场空间增长放缓和销售业绩下滑的问题,同时用户对无线通信的需求变化也带来了新的机遇。面对机会和挑战,H公司如何改进产品战略以获得持续的商业成功,已成为一个急需研究的问题。本文分析了H公司铁路无线通信业务的行业整体环境、行业客户需求变化、行业市场空间、行业竞争结构及企业内部环境,总结出该产品面临的问题和挑战;通过波士顿矩阵对现有产品组合进行了具体分析,归纳出明星产品、现金牛产品、问题产品和瘦狗产品;通过产品竞争力和产品架构分析得出目前产品战略中产品组合、产品生命周期存在的问题以及产品差异化竞争力缺失的问题,运用市场定位STP理论和安索夫矩阵进行了市场细分、目标市场选择、市场定位及市场策略分析;最终提出加强集中差异化竞争的竞争战略,并分别从产品组合、产品生命周期和产品创新三个维度提出了具体的产品策略改进方案,结合产品战略改进提出对应的实施保障方案。本文对H公司及ICT相关企业在行业市场竞争和发展中有效制定和调整产品战略具有一定的借鉴意义。
何丙阳[10]（2020）在《基于LoRa无线通信组网技术在森林环境监测系统中的研究》文中指出森林是自然资源重要的组成部分,进入21世纪后,林区环境生态问题随着我国经济发展受到更多的关注,随着我国提出智慧林业的概念,作为我国传统行业的林业随着科技进步正在向着信息化的方向发展,其中对林区生态环境进行监测是智慧林业重要的组成部分。传统林区环境监测系统,采用的通信方式通常是基于CAN总线的有线传输或基于短距离通信的Zig Bee无线传输,但是这些通信方式存在布线复杂、通信距离短等问题,因此针对林区环境监测设计一种远距离、低功耗的通信方式具有重大意义。该文首先对林区环境监测系统使用的无线通信技术,总结其优点与不足,通过对林区环境监测需求分析,提出了将远距离、低功耗的Lo Ra无线通信技术应用在林区监测上,然后针对林区生态环境特征,设计出符合林区应用场景需求的无线组网结构,使分布在林区内的监测节点通过星型或菱形网络结构组网通信,扩大监测范围,提高数据采集效率。其次该文搭建了基于Lo Ra无线通信技术的林区微环境监测系统的整体框架,对系统的数据采集及展示、无线节点通信进行了软硬件设计。对系统的芯片选型、硬件电路设计、工作流程进行了详细的介绍,为林区监测系统构建了硬件基础;在软件设计上,设计了基于时分复用的私有组网通信协议,以及系统采集、通信、存储、展示等各个功能模块的程序设计,详实描述了系统各功能模块的运行过程。最后对系统进行了实地林区通信测试,先在实验室环境下进行了设备调试,然后在林区现场环境下测试节点之间的通信距离、RSSI、丢包率以及组网通信覆盖范围,对测试结果进行分析,通信范围在半径约为500m,面积为0.785km2的圆形区域内时,通信成功率可以达到95%以上,符合预期设计结果,实现在林区环境下远距离的微环境数据监测,验证了系统的可靠性。本文所设计的基于Lo Ra无线通信技术的林区微环境监测系统达到预期设计的目的,是对林区环境监测的无线通信方式的一种重要补充,对林区无线网络的组网和林区数据监测有一定的参考价值,同时外部接口扩展方便,提供串口、AD、IIC、SPI等接口,具有良好的应用前景。
二、进入21世纪的全球无线通信（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、进入21世纪的全球无线通信（论文提纲范文）
（1）面向真空管高速列车的无线通信系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 常用缩略语 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 真空管道高速列车无线通信系统研究现状 |
| 1.2.1 真空管道高速列车通信需求 |
| 1.2.2 现有轨道交通车地无线接入 |
| 1.2.3 无线通信对高速列车移动性的支持 |
| 1.2.4 真空管道列车无线信道传播 |
| 1.3 主要工作与创新点 |
| 1.3.1 当前研究存在的难点与不足 |
| 1.3.2 创新点和章节安排 |
| 2 真空管道高速列车车-地无线通信业务需求分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 现有轨道交通车-地通信技术 |
| 2.3 真空管道高速列车综合承载业务需求分析 |
| 2.3.1 列车运行相关数据(安全类数据) |
| 2.3.2 乘客多媒体服务(非安全类数据) |
| 2.3.3 车-地无线通信需求 |
| 2.4 真空管道高速列车车-地无线通信面临的问题 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 真空管道高速列车车-地无线信道研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关工作综述 |
| 3.3 传播图理论与Lambertian散射模型 |
| 3.3.1 传播图理论 |
| 3.3.2 Lambertian散射模型 |
| 3.4 基于传播图的真空管高速飞行列车信道仿真 |
| 3.4.1 系统模型 |
| 3.4.2 系统模型信道冲激响应生成 |
| 3.5 基于传播图的真空管高速列车信道传播特性 |
| 3.5.1 时延扩展 |
| 3.5.2 K因子 |
| 3.5.3 多普勒特性 |
| 3.5.4 信道容量 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 真空管道高速列车车-地通信传输性能研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关研究综述 |
| 4.3 真空管高速列车车-地通信系统级仿真 |
| 4.3.1 系统级仿真流程 |
| 4.3.2 真空管道车-地通信系统模型 |
| 4.4 仿真结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 真空管高速列车车-地无线通信资源迁移研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关工作综述 |
| 5.3 高速铁路中的云无线接入 |
| 5.4 系统模型 |
| 5.5 问题分析和仿真 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）大规模MIMO天线阵列信道模型及其性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 无线通信的发展历程与大规模MIMO技术 |
| 1.1.1 无线通信的发展历程 |
| 1.1.2 大规模MIMO技术简介 |
| 1.2 大规模MIMO信道建模研究背景及现状 |
| 1.3 主要工作及创新性 |
| 1.4 章节安排 |
| 第二章 大规模MIMO无线信道研究基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 无线通信信道的衰落特性 |
| 2.2.1 大尺度衰落 |
| 2.2.2 小尺度衰落 |
| 2.3 MIMO信道模型 |
| 2.3.1 MIMO信道模型的基本原理 |
| 2.3.2 MIMO信道建模方法 |
| 2.4 常用信道模型 |
| 2.4.1 瑞利模型 |
| 2.4.2 莱斯模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 三维ULA大规模MIMO信道模型性能分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 大规模MIMO系统天线阵列的3D几何模型 |
| 3.2.1 远场效应的信道模型 |
| 3.2.2 近场效应的信道模型 |
| 3.3 统计特性分析 |
| 3.3.1 PW模拟的大规模MIMO天线的平均相关性 |
| 3.3.2 SW模拟的大规模MIMO天线的平均相关性 |
| 3.3.3 信道容量分析 |
| 3.4 数值与仿真结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 三维多极化大规模MIMO信道模型性能分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 大规模MIMO的极化天线模型 |
| 4.3 统计特性分析 |
| 4.3.1 多极化大规模MIMO天线的相关性分析 |
| 4.3.2 信道容量分析 |
| 4.4 仿真与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于散射簇的Massive MIMO非平稳信道模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统信道模型 |
| 5.2.1 信道脉冲响应 |
| 5.2.2 非平稳性 |
| 5.3 模型的统计特性 |
| 5.4 数值结果和分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文的工作总结 |
| 6.2 未来的工作展望 |
| 附录 缩略语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）双加热湿度传感器与总辐射传感器设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 探空仪简介与国内外研究现状 |
| 1.3 双加热湿度传感器国内外研究现状 |
| 1.4 总辐射传感器国内外研究现状 |
| 1.5 论文的主要研究内容 |
| 第二章 传感器物理模型的建立与计算流体动力学分析 |
| 2.1 双加热湿度传感器的选型与工作原理 |
| 2.2 CFD与FLUENT介绍 |
| 2.3 双加热湿度传感器模型建立与传热分析 |
| 2.3.1 双加热湿度传感器的结构设计 |
| 2.3.2 双加热湿度传感器的模型建立 |
| 2.3.3 双加热湿度传感器的网格划分 |
| 2.3.4 双加热湿度传感器的传热分析 |
| 2.4 总辐射传感器的器件选型与工作原理 |
| 2.5 总辐射传感器模型建立与传热分析 |
| 2.5.1 总辐射传感器的结构设计 |
| 2.5.2 总辐射传感器的模型建立 |
| 2.5.3 总辐射传感器的网格划分 |
| 2.5.4 总辐射传感器的传热分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 硬件电路设计 |
| 3.1 系统电源的设计 |
| 3.1.1 模拟电源的设计 |
| 3.1.2 数字电源的设计 |
| 3.2 主控制器的选型及最小系统的设计 |
| 3.2.1 主控制器的选型 |
| 3.2.2 主控制器最小系统设计 |
| 3.3 温度采集与加热电路设计 |
| 3.3.1 温度采集电路设计 |
| 3.3.2 加热电路的设计 |
| 3.4 通信电路的设计 |
| 3.4.1 串口通信电路设计 |
| 3.4.2 LoRa无线通信电路设计 |
| 3.5 PCB布局 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 系统软件设计 |
| 4.1 系统软件开发环境的介绍 |
| 4.2 温度采集程序设计 |
| 4.3 湿度采集程序设计 |
| 4.4 太阳辐射测量程序设计 |
| 4.5 AD7794与LoRa模块的配置 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 传感器误差修正算法 |
| 5.1 L-M误差修正算法 |
| 5.1.1 L-M算法的原理 |
| 5.1.2 L-M算法修正辐射误差 |
| 5.1.3 L-M算法对加热时间的拟合 |
| 5.2 Kalman滤波算法修正测温误差 |
| 5.2.1 Kalman算法原理 |
| 5.2.2 Kalman算法对测温误差的修正 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 实验与数据分析 |
| 6.1 铂电阻标定实验 |
| 6.2 模拟实验平台的搭建 |
| 6.3 实验数据分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）铁路GSM-R场强覆盖的预测与调整方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 GSM-R研究现状 |
| 1.2.2 GSM-R传播模型国内外研究现状 |
| 1.2.3 预测相关的研究现状描述 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 电波传播特性、传播模型及GSM-R系统 |
| 2.1 无线通信电波传播特性 |
| 2.2 无线通信传播模型分类 |
| 2.3 铁路环境下常见的传播模型 |
| 2.3.1 自由空间传播模型 |
| 2.3.2 Okumura模型及Hata模型 |
| 2.3.3 小尺度衰落模型 |
| 2.4 GSM-R系统 |
| 2.5 高速铁路中无线移动通信的特点 |
| 2.5.1 快速切换 |
| 2.5.2 无线覆盖 |
| 2.5.3 高消耗 |
| 2.5.4 无线信道特征 |
| 2.6 GSM-R应用场景的划分 |
| 2.6.1 路基区段 |
| 2.6.2 桥梁区段 |
| 2.6.3 隧道区段 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 基于GA-BP和CS-SVR的传播模型研究 |
| 3.1 基于GA-BP算法的传播模型研究 |
| 3.1.1 BP神经网络算法 |
| 3.1.2 遗传算法 |
| 3.1.3 基于GA-BP算法的GSM-R场强预测模型的构建 |
| 3.2 基于CS-SVR算法的传播模型研究 |
| 3.2.1 支持向量回归(SVR) |
| 3.2.2 布谷鸟搜索(CS) |
| 3.2.3 基于CS-SVR算法的GSM-R场强预测模型的构建 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 传播模型在GSM-R应用场景的分析 |
| 4.1 模型评价体系 |
| 4.2 不同模型的结果分析 |
| 4.2.1 隧道场景 |
| 4.2.2 桥梁场景 |
| 4.2.3 路基场景 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 基于3D场景下的GSM-R无线通信网络覆盖优化系统 |
| 5.1 3D场景的搭建 |
| 5.1.1 BIM技术 |
| 5.1.2 GIS技术 |
| 5.1.3 BIM模型+GIS平台的融合 |
| 5.2 GSM-R无线覆盖优化系统 |
| 5.2.1 系统介绍 |
| 5.2.2 GSM-R无线网络优化 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 附录 |
（5）基于物联网的智慧农业大棚控制系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 |
| 第二章 相关技术概述 |
| 2.1 物联网概述 |
| 2.1.1 物联网概念 |
| 2.1.2 物联网体系结构 |
| 2.2 云平台概述 |
| 2.2.1 阿里云简介 |
| 2.2.2 阿里云物联网平台架构 |
| 2.2.3 MQTT协议基本概念 |
| 2.2.4 MQTT报文结构 |
| 2.3 无线通信技术 |
| 2.3.1 几种无线通信技术比较 |
| 2.3.2 LoRa技术介绍 |
| 2.3.3 LoRa调制参数 |
| 2.4 无线传感网络 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 智慧农业大棚控制系统总体设计 |
| 3.1 系统的需求分析 |
| 3.2 系统的功能 |
| 3.3 系统的总体架构 |
| 3.4 系统的工作流程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 智慧农业大棚控制系统硬件设计 |
| 4.1 硬件设计的总体架构 |
| 4.2 主控制器选型及电路设计 |
| 4.2.1 STM32 主控芯片 |
| 4.2.2 单片机最小系统基本电路设计 |
| 4.3 采集节点传感器选型及电路设计 |
| 4.3.1 土壤温度传感器 |
| 4.3.2 土壤湿度传感器 |
| 4.3.3 空气温湿度传感器 |
| 4.3.4 光照强度传感器 |
| 4.4 数据传输节点硬件设计 |
| 4.4.1 Wi-Fi通信模块 |
| 4.4.2 GPRS通信模块 |
| 4.4.3 LoRa通信模块 |
| 4.5 执行设备控制节点硬件设计 |
| 4.6 电源模块设计 |
| 4.7 PCB电路板设计 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 智慧农业大棚控制系统软件设计 |
| 5.1 软件设计的总体架构 |
| 5.1.1 系统软件需求分析 |
| 5.1.2 系统软件总体架构 |
| 5.2 LoRa无线通信软件设计 |
| 5.2.1 LoRa模块参数配置 |
| 5.2.2 LoRa模块数据收发 |
| 5.2.3 LoRa组网方式 |
| 5.2.4 LoRa轮询采集设计 |
| 5.3 信息采集节点软件设计 |
| 5.3.1 嵌入式系统开发环境 |
| 5.3.2 空气温湿度采集软件设计 |
| 5.3.3 土壤温度采集软件设计 |
| 5.3.4 土壤湿度采集软件设计 |
| 5.3.5 光照强度采集软件设计 |
| 5.4 数据传输节点软件设计 |
| 5.4.1 WI-Fi网络通信程序设计 |
| 5.4.2 GPRS网络通信程序设计 |
| 5.5 执行设备智能决策程序设计 |
| 5.5.1 卷帘机智能决策设计 |
| 5.5.2 风机智能决策设计 |
| 5.5.3 灌溉智能决策设计 |
| 5.5.4 补光智能决策设计 |
| 5.5.5 逐级寻优控制设计 |
| 5.6 看门狗程序设计 |
| 5.7 物联网平台的服务端搭建与部署 |
| 5.7.1 创建产品和设备 |
| 5.7.2 设备接入子程序设计 |
| 5.7.3 数据流转 |
| 5.8 Web信息管理系统软件设计 |
| 5.8.1 系统架构的选取 |
| 5.8.2 系统功能设计 |
| 5.8.3 MySQL数据库设计 |
| 5.9 本章小结 |
| 第六章 智慧农业大棚控制系统搭建与测试 |
| 6.1 系统的整体搭建 |
| 6.2 信息采集节点功能测试 |
| 6.3 数据传输节点联网测试 |
| 6.3.1 Wi-Fi联网测试 |
| 6.3.2 GPRS联网测试 |
| 6.4 LoRa无线通信测试 |
| 6.4.1 LoRa模块通信组网测试 |
| 6.4.2 LoRa模块RSSI测试 |
| 6.4.3 LoRa模块丢包率测试 |
| 6.5 Web信息管理系统测试 |
| 6.5.1 数据监测 |
| 6.5.2 设备控制 |
| 6.5.3 系统管理 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）青椒集雨调亏滴灌智能需水感知与节水灌溉决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 滴灌 |
| 1.2.2 调亏灌溉 |
| 1.2.3 覆盖集雨种植 |
| 1.2.4 人工智能 |
| 1.2.5 灌溉决策支持系统 |
| 1.3 发展动态分析及问题的提出 |
| 1.4 主要研究内容与技术路线 |
| 第2章 材料与方法 |
| 2.1 试验地概况 |
| 2.2 试验设计与田间管理 |
| 2.2.1 试验设计与布置 |
| 2.2.2 田间管理 |
| 2.3 观测项目和测定方法 |
| 2.3.1 气象数据观测 |
| 2.3.2 土壤含水量的测定 |
| 2.3.3 作物生长指标、冠层温度及产量、品质(V_c)的测定 |
| 2.3.4 作物需水量(ET)及灌水量的计算与测定 |
| 2.3.5 灌溉水利用效率及节水率的测定 |
| 2.4 数据处理与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 不同灌溉处理对青椒产量、品质(V_c)、灌溉水利用效率的影响 |
| 3.1 不同试验处理对青椒产量的影响 |
| 3.1.1 不同试验处理条件下的青椒产量分析 |
| 3.1.2 2018 年不同试验处理条件下的青椒产量分析 |
| 3.2 不同试验处理对青椒品质(V_c)的影响 |
| 3.2.1 不同试验处理条件下的青椒品质(V_c)分析 |
| 3.2.2 2018 年不同试验处理条件下的青椒品质(V_c)分析 |
| 3.3 不同试验处理对青椒灌溉水利用效率(IWUE)的影响 |
| 3.3.1 不同试验处理条件下的青椒灌溉水利用效率(IWUE)分析 |
| 3.3.2 2018 年不同试验处理条件下的青椒水利用效率分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于人工智能优化算法的青椒需水量预测模型 |
| 4.1 作物需水量、数据预处理及模型性能评价指标 |
| 4.1.1 作物需水量 |
| 4.1.2 数据预处理 |
| 4.1.3 预测模型性能评价指标 |
| 4.2 优化的支持向量机(SVM)预测模型 |
| 4.2.1 支持向量机原理 |
| 4.2.2 遗传算法原理 |
| 4.2.3 GA-SVM青椒需水量预测模型的建立与比较分析 |
| 4.3 优化的Elman神经网络预测模型 |
| 4.3.1 Elman神经网络模型原理 |
| 4.3.2 思维进化算法原理 |
| 4.3.3 MEA-Elman、GA-Elman神经网络预测模型的建立与比较分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 青椒节水灌溉决策系统 |
| 5.1 灌溉水量的影响因素分析 |
| 5.2 基于深度神经网络的灌溉决策系统模型的建立 |
| 5.2.1 深度学习(DNN)原理 |
| 5.2.2 基于DNN的青椒实时节水灌溉决策系统的建立 |
| 5.2.3 DNN决策系统应用效果分析与评价 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 基于长距离通信技术的决策系统平台 |
| 6.1 LoRa概述 |
| 6.1.1 LoRa发展简史 |
| 6.1.2 LoRa技术特点 |
| 6.2 总体结构 |
| 6.3 数据采集与传输 |
| 6.3.1 LoRa模块的选择 |
| 6.3.2 数据采集及控制模块 |
| 6.3.3 LoRa终端和LoRa网关 |
| 6.3.4 终端节点及LoRa通信 |
| 6.3.5 云端智能控制系统 |
| 6.3.6 系统测试 |
| 6.4 主要功能 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文和参加科研情况 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）智慧社会变革中的社会治理模式转型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论:智慧社会的问题意识与研究视野 |
| 1.1 选题的理由 |
| 1.2 问题的意识 |
| 1.3 国内外研究现状述评 |
| 1.4 研究思路、研究视角和研究方法 |
| 第二章 新技术革命下智慧社会的变革 |
| 2.1 新技术革命的进展 |
| 2.2 新技术引发的新问题 |
| 2.3 社会形态的变革 |
| 2.4 智慧社会的发展 |
| 第三章 智慧社会的社会治理模式变革 |
| 3.1 传统社会的社会管理 |
| 3.2 触发社会治理模式变革的现实基础 |
| 3.3 触发社会治理模式变革的理念变革 |
| 3.4 社会治理模式变革的必然性 |
| 第四章 智慧社会的社会治理模式转型 |
| 4.1 智慧社会的社会治理模式转型的意义 |
| 4.2 智慧社会的社会治理模式转型的内容 |
| 4.3 智慧社会的社会治理模式转型的具体实践 |
| 4.4 智慧社会的社会治理模式转型的当代启示 |
| 第五章 结论:总结与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 智慧社会及其社会治理的展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）5G时代JT公司竞争战略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 国外研究现状 |
| 1.4.2 国内研究现状 |
| 1.4.3 研究述评 |
| 1.5 研究内容与方法 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.6 技术路线图 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 5G无线通信技术 |
| 2.1.2 竞争战略 |
| 2.2 环境分析工具 |
| 2.2.1 SWOT分析方法 |
| 2.2.2 PEST分析方法 |
| 2.2.3 波特五力模型分析方法 |
| 2.3 理论基础 |
| 2.3.1 核心能力理论 |
| 2.3.2 成本领先战略理论 |
| 2.3.3 差异化战略理论 |
| 2.3.4 集中化战略理论 |
| 第3章 5G背景下JT公司外部环境及内部条件分析 |
| 3.1 JT公司基本情况简介 |
| 3.1.1 公司简介 |
| 3.1.2 组织架构 |
| 3.1.3 产品事业部简介 |
| 3.2 宏观环境分析 |
| 3.2.1 政治环境分析 |
| 3.2.2 经济环境分析 |
| 3.2.3 科技环境分析 |
| 3.2.4 社会文化环境分析 |
| 3.3 行业环境分析 |
| 3.3.1 五力模型分析 |
| 3.3.2 JT公司目前行业内主要竞争对手分析 |
| 3.4 JT公司内部条件分析 |
| 3.4.1 企业能力分析 |
| 3.4.2 核心竞争力分析 |
| 3.5 SWOT分析 |
| 3.5.1 优势分析 |
| 3.5.2 劣势分析 |
| 3.5.3 机会分析 |
| 3.5.4 威胁分析 |
| 3.5.5 基于SWOT的竞争战略分析 |
| 第4章 5G背景下JT公司竞争战略的制定 |
| 4.1 5G时代网络及运用特征 |
| 4.2 战略设计思路 |
| 4.2.1 指导思想 |
| 4.2.2 总体目标 |
| 4.2.3 战略定位 |
| 4.3 竞争战略选择 |
| 4.3.1 系统集成服务业务差异化战略 |
| 4.3.2 基础设施建设差异化战略 |
| 4.3.3 5G产品及运用技术差异化创新战略 |
| 4.3.4 满足客户差异化需求的战略 |
| 4.3.5 目标管理差异化战略 |
| 第5章 5G背景下JT公司竞争战略实施的保障性措施 |
| 5.1 加强管理层的重视程度 |
| 5.2 完善企业文化 |
| 5.3 加强人才的培养 |
| 5.4 加大资金支持力度 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究局限性及下阶段研究方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）H公司铁路无线通信产品战略研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与研究方法 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 2 相关理论概述与文献综述 |
| 2.1 产品战略相关理论 |
| 2.1.1 竞争战略 |
| 2.1.2 产品组合理论 |
| 2.1.3 产品生命周期理论 |
| 2.1.4 产品开发理论 |
| 2.2 战略分析方法 |
| 2.2.1 波特五力模型 |
| 2.2.2 波士顿矩阵 |
| 2.2.3 安索夫矩阵 |
| 2.3 文献综述 |
| 2.3.1 产品战略研究现状 |
| 2.3.2 铁路无线通信业务研究现状 |
| 2.3.3 文献评论 |
| 3 H公司铁路无线通信产品环境分析 |
| 3.1 行业环境分析 |
| 3.1.1 行业客户组织分析 |
| 3.1.2 行业客户需求分析 |
| 3.1.3 行业市场空间分析 |
| 3.1.4 行业竞争结构分析 |
| 3.2 内部环境分析 |
| 3.2.1 公司简介 |
| 3.2.2 业务流程 |
| 3.2.3 研发能力分析 |
| 3.2.4 生产能力分析 |
| 3.2.5 销售能力分析 |
| 3.2.6 服务能力分析 |
| 3.3 面临的机遇和挑战 |
| 3.3.1 机会分析 |
| 3.3.2 威胁分析 |
| 4 H公司铁路无线通信产品现状分析 |
| 4.1 产品组合分析 |
| 4.2 产品竞争力分析 |
| 4.3 产品架构分析 |
| 4.4 产品战略存在的问题 |
| 4.4.1 产品组合问题 |
| 4.4.2 产品生命周期管理问题 |
| 4.4.3 产品差异化竞争力问题 |
| 4.5 市场定位分析 |
| 4.5.1 市场细分 |
| 4.5.2 选择目标市场 |
| 4.5.3 市场定位 |
| 5 H公司铁路无线通信产品战略改进及实施 |
| 5.1 集中差异化竞争战略 |
| 5.2 产品组合策略改进 |
| 5.3 产品生命周期策略改进 |
| 5.4 产品创新策略改进 |
| 5.4.1 既有产品功能提升 |
| 5.4.2 新产品开发 |
| 5.4.3 车载终端新产品开发案例分析 |
| 5.5 产品战略改进的实施保障 |
| 5.5.1 组织保障 |
| 5.5.2 供应链保障 |
| 5.5.3 营销保障 |
| 5.5.4 知识产权保障 |
| 6 结论 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究不足与未来展望 |
| 7 参考文献 |
| 学位论文数据集 |
（10）基于LoRa无线通信组网技术在森林环境监测系统中的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 森林环境监测国内外研究现状 |
| 1.2.2 无线通信技术发展现状及比较 |
| 1.3 本论文主要工作 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文组织架构 |
| 2 系统的总体设计 |
| 2.1 系统工程背景 |
| 2.2 系统设计需求 |
| 2.3 系统组网设计 |
| 2.3.1 系统组网方案 |
| 2.3.2 适应林区环境特征的无线组网设计 |
| 2.3.3 系统组网硬件结构设计 |
| 2.4 系统总体设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 系统的硬件设计 |
| 3.1 系统硬件组成结构及工作原理 |
| 3.1.1 数据采集端组成 |
| 3.1.2 LoRa无线节点模块组成 |
| 3.2 电源供电系统设计 |
| 3.2.1 电平转换芯片的选型 |
| 3.2.2 电平转换电路设计 |
| 3.3 主控电路设计 |
| 3.3.1 主控芯片的选型 |
| 3.3.2 主控芯片最小系统设计 |
| 3.3.2.1 电平转换电路 |
| 3.3.2.2 复位电路 |
| 3.3.2.3 晶振电路 |
| 3.3.2.4 仿真接口电路 |
| 3.4 数据采集模块电路设计 |
| 3.4.1 驱动方案设计 |
| 3.4.2 外部模块芯片选型 |
| 3.4.3 外部模块驱动电路设计 |
| 3.5 LoRa无线通信节点模块驱动电路设计 |
| 3.5.1 驱动方案设计 |
| 3.5.2 外部模块芯片选型 |
| 3.5.3 外部模块驱动电路设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 系统的软件设计 |
| 4.1 数据采集端程序设计 |
| 4.1.1 数据采集端程序主流程 |
| 4.1.2 数据采集端软件设计 |
| 4.1.2.1 传感器采集程序设计 |
| 4.1.2.2 存储模块程序设计 |
| 4.2 串口通信程序设计 |
| 4.3 LoRa模块通信程序设计 |
| 4.3.1 基于时分复用LoRa自组网设计 |
| 4.3.2 通讯协议设计 |
| 4.3.3 终端节点软件设计 |
| 4.3.4 集中器软件设计 |
| 4.4 云平台设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统在林区环境中的实地测试 |
| 5.1 系统测试方案 |
| 5.1.1 测试地点及环境 |
| 5.1.2 测试设备 |
| 5.1.3 设备调试 |
| 5.1.4 通信参数配置 |
| 5.1.5 测试方法 |
| 5.2 点对点节点通信距离测试 |
| 5.3 丢包率测试 |
| 5.4 节点组网通信范围测试 |
| 5.5 测试结论 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
| 附录 |
四、进入21世纪的全球无线通信（论文参考文献）
- [1]面向真空管高速列车的无线通信系统关键技术研究[D]. 韩柏涛. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]大规模MIMO天线阵列信道模型及其性能研究[D]. 仇桐同. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [3]双加热湿度传感器与总辐射传感器设计[D]. 袁宇. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [4]铁路GSM-R场强覆盖的预测与调整方法的研究[D]. 靳翔. 兰州交通大学, 2021(02)
- [5]基于物联网的智慧农业大棚控制系统设计[D]. 李寒. 河北大学, 2021(09)
- [6]青椒集雨调亏滴灌智能需水感知与节水灌溉决策研究[D]. 刘婧然. 河北工程大学, 2021(08)
- [7]智慧社会变革中的社会治理模式转型研究[D]. 王喜媛. 西安电子科技大学, 2020(02)
- [8]5G时代JT公司竞争战略研究[D]. 周青松. 湖北工业大学, 2020(04)
- [9]H公司铁路无线通信产品战略研究[D]. 金浩. 北京交通大学, 2020(04)
- [10]基于LoRa无线通信组网技术在森林环境监测系统中的研究[D]. 何丙阳. 北京林业大学, 2020(02)