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陈耀文

作品数：7 被引量：2H指数：1
供职机构：中国移动通信集团广东有限公司更多>>
相关领域：电子电信更多>>

合作作者

文献类型

  • 6篇期刊文章
  • 1篇专利

领域

  • 6篇电子电信

主题

  • 2篇通感
  • 2篇基站
  • 1篇低空
  • 1篇调节装置
  • 1篇多模态
  • 1篇寻呼
  • 1篇融合技术
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇室内外
  • 1篇碳基
  • 1篇天线
  • 1篇组网
  • 1篇网络
  • 1篇无人机
  • 1篇下倾角
  • 1篇连接件
  • 1篇美化天线
  • 1篇目标识别
  • 1篇内点

机构

  • 7篇中国移动通信...
  • 2篇中国移动通信...
  • 1篇中国移动通信...

作者

  • 7篇陈耀文
  • 2篇刘建强
  • 1篇尹小华
  • 1篇刘洋
  • 1篇帅农村
  • 1篇陆南昌
  • 1篇黄沛江
  • 1篇陈安华

传媒

  • 3篇电信工程技术...
  • 1篇移动通信
  • 1篇通信电源技术
  • 1篇广东通信技术

年份

  • 2篇2025
  • 2篇2024
  • 1篇2023
  • 1篇2022
  • 1篇2011
共 7 条 记 录，以下是 1-7
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排序方式：
基于贡献决策的室内外行为识别模型在5GMR定位中的应用
2024年
提出一种基于贡献决策算法的智能识别技术,能够区分5GMR几何定位在室内中的真实室内点和误定位室外点,解决了5GMR几何定位受工参信息准确性和TA多径效应限制导致定位不准的问题,从而有效提升了5G室内覆盖评估的准确性。
刘建强李家乾陈耀文曾祥虎
极简模式下基站配套的带内监控研究
2022年
在当前的5G基站建设模式中,极简模式要求比例越来越高,建设多采用室内基带处理单元(Building Base band Unit,BBU)集中放在云无线接入网(Cloud Radio Access Network,CRAN)机房,有源天线单元(Active Antenna Unit,AAU)天面拉远方式。AAU供电采用的是以厂家电源或者异厂家电源供电的模式,主要针对电源电池的带内监控方式展开研究,通过对比希望可以提供极简模式最优的监控。
刘鑫陈耀文李韵
关键词：基站
5G零碳基站配置模型研究与应用被引量：2
2023年
国家3060的碳排放目标,对运营商5G基站建设提出了更高的要求。本文针对5G基站高能耗的问题,总结了5G零碳基站配置模型和方案,基本实现了5G基站纯光供电。总结的模型和方案对5G基站节能减排工作的开展有较大的指导意义。
帅农村陈耀文
华为设备RAC分裂对寻呼成功率的提升
2011年
对于现网日益严重的PS分组业务寻呼导致寻呼成功率低的问题,文章采用理论分析与实际问题相结合的分析方法,针对华为设备首次提出通过路由区(RAC)分裂提升寻呼成功率的新方法,并成功在现网华为BSC进行实际应用,取得了良好的效果。
尹小华黄沛江陈耀文余冬喜陆南昌刘洋
一种天线姿态调节装置及美化天线
本实用新型公开了一种天线姿态调节装置及美化天线，其中，该天线姿态调节装置包括：底座，所述底座上设有抱杆；第一连接件，天线通过所述第一连接件与所述抱杆连接；第二连接件，所述第二连接件与所述天线连接；调节组件，所述调节组件安...
刘建强朱文涛陈耀文刘大洋李刚董浩范靓韩喆徐金鹏赵永红张晨曦吴远靳侃侃刘斐邱禹
基于多模态融合技术的低空组网方案研究
2025年
随着无人机技术广泛应用于民用经济领域,低空安防是低空经济发展的重要挑战,如何解决无人机安全管控是低空经济发展亟待解决的核心问题。本文研究了低空感知多模态融合创新型技术方案,通过融通5G-A、TDoA、RemoteID等技术,通过构建低空多模态融合感知网,显著提升低空监管的效率、准确性和全面性,为低空经济发展提供坚实的底座。
林广禄陈侨陈耀文朱思锴陈辉灿刘吉宁
5G-A通感一体技术在飞鸟与无人机识别中的应用与实践
2025年
在低空经济蓬勃发展的当下,无人机的广泛应用与飞鸟的自然飞行活动给低空安全带来了复杂挑战。准确识别飞鸟和无人机对于保障低空安全至关重要。本文聚焦于5G-A通感一体技术,深入探究其在飞鸟与无人机识别领域的应用与实践。通过融合AI智算、大模型深度学习以及多站协同与数据融合策略,利用5G-A通感一体技术高速率、大连接、低时延和高精度感知的特性,构建了高效的识别体系。在数据计算部分,运用具体算法进行信号处理、特征提取与模型训练,并通过准确率、召回率等指标评估识别性能。经低空安防实际案例验证,该技术能够有效区分飞鸟和无人机,充分验证了5G-A通感一体技术在飞鸟和无人机识别方面的实际应用价值,为低空安全防护提供了可靠的技术支持。
陈耀文陈旭丹陈安华陈贝妮吴迪韬刘建强
关键词：目标识别卷积神经网络
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