多天线传输与AI优化融合新突破
北交电信学院研究团队在大规模天线阵列（LSAS）技术基础上，创新性地引入深度神经网络建模方法。通过构建三维波束赋形优化算法，在128天线基站实测中实现频谱效率提升42%，误码率降低至10^-6量级。该方案支持动态环境下的信道参数实时预测，解决了传统MIMO系统在移动场景下的多径干扰难题。
面向5G-A的轻量化深度学习模型
针对5G-A网络边缘计算需求，团队开发了基于Transformer架构的轻量级AI推理框架，主要技术特征包括：
- 模型参数量压缩至原BERT的15%，推理速度提升3.2倍
- 支持毫米波信道特性的自适应学习模块
- 多模态数据融合处理延迟低于5ms
该模型已在智慧工厂场景完成部署验证，设备故障预测准确率达98.7%。
智能资源动态调度系统
研究团队构建的AI-Driven网络资源调度平台，实现了三大核心突破：
- 基于强化学习的切片资源分配算法，资源利用率提升86%
- 支持百万级终端设备的并发接入管理
- 端到端时延控制在1ms以内
在2025年上海马拉松赛事保障测试中，系统成功实现42公里赛道全程5G-A网络零卡顿。
低空通信网络全向覆盖方案
针对无人机物流等新兴业态，团队研发的三维智能组网技术攻克了低空通信三大难题：
- 200米低空盲区消除技术
- 动态拓扑自组织算法
- 抗干扰通信协议栈
实测数据显示，该方案在500架无人机并发场景下仍能保持98%的通信成功率，定位精度达到厘米级。
产业应用与未来展望
目前研究成果已在智能制造、智慧城市等领域形成示范应用：
| 领域 | 部署节点 | 效率提升 |
|---|---|---|
| 工业质检 | 32家工厂 | 79% |
| 车路协同 | 5个示范区 | 事故率降63% |
团队计划2026年前完成6G预研技术储备，重点突破太赫兹通信与类脑计算的深度融合。
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