在5G向6G演进的过程中,移动通信基带处理面临着Tbps级传输速率与微秒级时延的双重挑战。传统架构受限于冯·诺依曼瓶颈,难以满足实时信号处理需求。嵌入式FPGA凭借其动态可重构性、低延迟并行处理能力及硬件级加速特性,成为突破基带处理性能瓶颈的核心技术。
在5G与物联网时代,频谱资源稀缺性与设备能耗问题日益凸显。认知无线电(Cognitive Radio, CR)通过动态感知空闲频谱提升利用率,但传统频谱感知算法的高能耗成为制约其大规模部署的关键瓶颈。本文从算法优化、协作感知策略、硬件协同设计三个维度,探讨认知无线电频谱感知的能耗优化路径。
在5G与AI算力需求激增的当下,全球数据流量正以每年40%的速度增长,传统光纤通信系统面临带宽瓶颈。波分复用(WDM)技术通过光波长复用实现单纤多路传输,成为突破带宽限制的核心手段。本文从技术原理、系统架构、关键策略三个维度,解析WDM技术在光通信模块中的带宽扩展路径。
在金融反欺诈场景中,1000个银行节点训练BERT模型时,单轮通信量高达400GB,100轮训练总数据量突破40TB——这一数据揭示了联邦学习规模化部署的核心矛盾:数据隐私保护与通信效率的双重约束。AI驱动的通信优化框架通过智能压缩、动态调度与机制创新,正在重构联邦学习的技术范式,实现"通信量降低90%以上、模型性能损失小于1%"的突破性进展。
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