随着移动互联网和物联网的发展,网络运营商已经重新设计了光与无线网络。在BBU池中进行集中处理的一个先决条件是一个具有高容量和低延迟的互联的前传网络,它是通过光传输的平台。然而RRH和BBU之间的交互与云端BBU间的资源调度变得更加复杂和频繁。这就导致了前传网络常常由于其带宽和延迟,限制了系统规模和用户需求的发展。已有研究在云光与无线网络中使用弹性光网络,以增强弹性光纤变换和网络资源效率。......
2023-06-19
基站的时间同步长期以来一直是移动网络系统保护、自动化和控制的一个问题。以TD-SCDMA为例,TD-SCDMA组网对时间同步有很高的要求,其基站目前正在使用全球定位系统(Global Positioning System,GPS)作为唯一的时间源。使用GPS的高精度授时,TD-SCDMA可以实现以相同频率发送上行链路/下行链路数据,保持基站之间的同步,其同步精度可以控制在±1.5μs内,而5G移动网络需要更严格的时间同步标准。
IEEE 1588规定了专用协议,它支持具有不同精度、分辨率和稳定性的异构时钟系统[1]。作为一项关键技术,5G网络需要极低延迟的网络环境。为了创建低延迟的网络环境,稳定可靠的计时系统对于5G移动网络至关重要。随着时间的推移,出现了更好的时间同步方案,卫星扩大了其可用性范围,其适用于需要长距离时间同步的场合[2]。时间同步性能取决于若干相关因素,包括未调节时钟的短期和长期稳定性、偏移和偏斜估计的准确度,以及在网络内交换定时信息的速率[3]。据统计,除了射频模块外,GPS部分的故障发生频率已成为第二高,约占故障总数的15%。在这种情况下,北斗系统将成为取代GPS进行精确计时的不错选择。
本部分研究的目的就是优化卫星系统的时间同步以更好地支持5G,利用RoFN来提高卫星地面站时间同步的精度。RoFN是通过将RF信号的子载波调制到光载波来实现光纤网络的传输的技术[4]。利用RoFN的传输特性,我们可以传输卫星的“标准”时钟信号。它不仅提高了同步精度和网络传输带宽,还避免了数字同步过程中由于量化造成的信号失真和带宽浪费。此外,软件定义的光网络可以作为统一的控制架构,通过不同形式的传输与全局视图,为运营商提供最大的灵活性[5]。
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2023-06-19
它不仅可以实现OTN之间的GBS通信,还可以实现卫星与移动网络之间的连接。也就是说,RBS通过RoFN从卫星获取时间信号,并且GBS需要同时获得时间信号。其次,基于RoFN和SDN的网络架构极大地简化了系统结构,丰富了传输模式,是提高交互性、提高传输能力的有力解决方案。图6-1SD-RoFN网络架构及信号传输模式......
2023-06-19
第一个是GBS的端到端同步网络,它适用于短距离GBS的同步。第二个是移动网络的同步网络,它提供单向时间同步方案。基于SD-RoFN的时间同步方案如图6-2所示。基于功能架构,我们在SD-RoFN中提出了一种原子钟同步方案,即卫星生成的原子钟时间通过RoFN链路传输到其他网络单元,如RBS、GBS。此后,相邻RBS可以共享由特定RBS通过无线模式接收的模拟同步信号。......
2023-06-19
各级调度机构应配置一套时间同步系统,时间同步系统有多种组成方式,变电站应用以双主钟方式为主,个别小型变电站采用单主钟方式。图6-1单主钟时间同步系统的组成2.双主钟时间同步系统的组成双主钟时间同步系统由两台主时钟、多台从时钟和信号传输介质组成,为被授时设备或系统对时,如图6-2 所示。根据实际需要和技术要求,主时钟可留有接口,用来接收上一级时间同步系统下发的有线时间基准信号。图6-2双主钟时间同步系统的组成......
2023-06-28
图6-3变电站时间同步装置基本组成1)接收单元主时钟和从时钟的接收单元以接收的无线或有线时间基准信号作为外部时间基准。在授时阶段,时间同步信号应不出错,时间信息应无错码,脉冲码应不多发或少发。图6-4多时钟源选择流程示意图参与多源选择逻辑判断的时钟源信号应为有效信号,依据时间源提供的状态标志对其状态进行有效性判断。7)闰秒处理功能装置显示时间应与内部时间一致。......
2023-06-28
同步是将两个交流电源连接起来的操作,可分为“差频并列”和“同频并列”。进行差频并列是要在同步点两侧电压和频率相近时,捕获两侧相角差为零的时刻完成并列。当采用手动准同步时,将出现不存在相角差为零的并列机会。水电厂和变电所同步并列点有两类,即差频并列点和同频并列点。如果线路L1的对端与L2已构成电气连接关系,则QF3就是同频并列点。......
2023-06-23
尽管牛顿在人类科学发展史上做出过许多杰出而重大的贡献,如提出万有引力定律等,但他所提出的时间理论和空间理论却是有缺陷的。因此,牛顿的绝对时间观是不符合历史事实的。在空间这一问题上,牛顿的理论也是有缺陷的。......
2023-10-26
Deep-TSR方法中的控制器使用收集的数据初始化Q学习模型。图6-6Deep-TSR的主要流程Deep-TSR中的DQN通过深度强化学习算法在自学习中进行训练。DQN的初始输入包括3个特征平面的二维矩阵。获得学习结果后,我们可以部署时间同步方案。然后,控制器通过交换节点将同步业务请求发送给Deep-TSR学习模块。同时,学习模块通过1588协议为即将到来的服务创建时间戳,并且转发同步模块将其计算到下一个节点。最后,学习模块根据前一时段的数据更新路由信息。......
2023-06-19
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