第六章前沿技术研究概述-100627
前沿技术的研究与探索
前沿技术的研究与探索随着科技的发展，前沿技术成为了推动社会进步的重要力量。
在各个领域中，人们不断进行前沿技术的研究与探索，以期能够创造出更加先进、高效的技术应用。
本文将以深度学习、量子计算和生物技术为例，探讨当前正在进行的前沿技术研究并展望其未来的发展。
一、深度学习深度学习作为人工智能领域的重要分支，正在日益受到各方关注和探索。
通过构建具有多层结构的神经网络，并利用大量数据进行训练，深度学习可以实现对复杂模式和规律的识别与学习。
它在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著的成就。
未来，深度学习在无人驾驶、人机交互、医学影像分析等领域有着广阔的应用前景。
尽管深度学习已经取得了巨大的成就，但是仍然面临着许多挑战，如数据安全性、算法透明性和伦理问题等。
因此，要推动深度学习的研究与发展，不仅要不断探索新的模型和算法，还需要加强对相关问题的研究与探讨。
二、量子计算量子计算作为一种革命性的计算模型，正成为当前科技界的研究热点。
与传统计算机不同，量子计算利用了量子叠加和纠缠等原理，能够以指数级的速度解决某些特定的计算问题。
尽管量子计算技术在实现上面临着巨大的挑战，但是各国的科学家们仍然积极投入到相关研究中。
随着量子比特的稳定性和量子纠缠技术的突破，量子计算正逐渐朝着实用化的方向发展。
未来，量子计算有望在密码学、化学模拟、优化问题等领域得到广泛应用。
为了推动量子计算的研究与探索，需要加强对量子纠错、量子通信等关键技术的研究，并不断改进量子硬件的制备和控制手段。
三、生物技术生物技术是指利用生物体的特性和生理过程开展工程和技术应用的领域。
近年来，生物技术在医药、农业、环境保护等领域实现了突破性的进展。
例如，基因编辑技术的出现使得人们能够精准修改生物体的基因，为基因治疗和农作物改良提供了新的手段。
未来，生物技术的发展方向包括基因组学、合成生物学和微生物工程等领域。
通过研究生物体的基因组结构和功能，人们可以揭示生命的奥秘，并利用这些知识进行新药的研发和生物材料的合成。
生命科学中的前沿技术与方法研究
生命科学中的前沿技术与方法研究人类在生命科学领域的研究中，常常不断寻求更加先进的技术和方法来解决现有问题。
这些技术和方法的不断发展，正在推动着生命科学领域的前沿研究，从而推动人类深入探索自身和生物的奥秘。
一、基因组编辑技术在生命科学领域，基因组编辑技术已成为近年来的一个热点话题。
根据DNA 分子的不同部位或者功能，我们可以使用不同的技术来实现编辑基因。
其中较为常用的基因编辑技术为CRISPR/Cas9系统，这种技术可以在非常准确的时间和位置中编辑任何基因组中的DNA，大大提高了基因编辑的效率。
基因组编辑技术的出现，为我们破解基因组中的遗传密码，改变生物体的特性和功能提供了强有力的工具。
二、显微成像技术在生命科学领域，显微成像技术也被广泛使用。
这种技术可以通过成像得到我们无法直接观察到或者只能通过特殊方式得到的有关细胞和生物体内部结构、功能等方面的信息。
随着显微成像技术的不断发展，越来越多的细节能够被捕捉到。
其中，在获得成像图像的同时，我们还可以结合计算技术来获得更加准确和详细的信息，如3D成像、单分子成像等。
显微成像技术的不断发展为我们理解生物体的结构和功能进一步打开了大门。
三、高通量分析技术在生命科学领域，高通量分析技术也被广泛使用。
高通量分析技术允许我们同时分析大量的实验样本，从而得到更具统计意义的结果。
高通量分析技术的同时还可以与机器学习和人工智能技术结合，分析出更加难以察觉的关联和模式。
这种技术在药物研究、癌症检测和其他医学方面都有非常广泛的应用。
四、组学综合技术组学综合技术也是生命科学领域的一大热点。
组学综合技术允许我们同时分析多个组学层次如基因、蛋白、代谢物以及表观基因组等方面的信息。
这种技术能够帮助我们理解生物体中各种层次间的相互作用和调控机制。
同时，结合人工智能和机器学习技术，可以从极其复杂的组学数据中挖掘出更深层次的生物学信息。
组学综合技术的不断发展，为我们探索生命的奥秘提供了新的工具和思路。
6.其他技术和前沿技术讨论
透析法
第一步： 第二步： 将含10mg/ml的Ig溶液10ml 装入透析袋。 将上述透析袋放入烧杯中 ： 含0.1mg/ml FITC的 pH=9.4的碳酸盐缓冲液100ml。 4℃磁力搅拌24h。 取出透析袋，进行纯化、鉴定。
第三步： 第四步：
搅拌法
第一步： 第二步： 第三步： 第四步： 将含40mg/ml BP 溶液5ml 装入反应瓶中。 加入pH=9.0、0.5mol/L碳酸盐 缓冲液4ml 25℃磁力搅拌下，逐滴加入 1ml含2mg的FITC溶液 25℃下搅拌1h，4℃下继续搅拌 4h，然后进行纯化、鉴定。
凋亡相关因素
1. 诱导性因素： 激素和生长因子失衡 理化因素：高温、强酸、强碱、抗癌药物 免疫因素 微生物学因素：细菌、病毒 2. 抑制性因素： 细胞因子：IL-2，神经生长因子 某些激素 某些金属阳离子、药物
凋亡的调控
1. 2. 3. 4. 凋亡相关基因：AIF 抑制凋亡基因：Bcl-2，EIB， 促进凋亡基因：wtP53，Bax， 双向调控基因：c-myc，Bcl-x
葡聚糖凝胶G25或G50，用pH=7.4的 0.01%PBS溶胀后装柱，加入标记后的抗 体溶液，然后用上述PBS洗脱，取洗脱液 加入20%三氯醋酸使蛋白沉淀后，上清液 中的荧光素应低于0.01ug/ml。
⑵ 除去标记不适当的抗体：
采用DEAE纤维素阴离子交换柱。将DEAE纤 维素用pH=7.6的0.01mol/L磷酸盐缓冲液平衡 装柱，加入标记抗体溶液，进行分步洗脱。 未结合荧光素的抗体，所帶负电少，最先 洗出。 过量结合荧光素的抗体，所帶负电多，最 后洗出。
细胞凋亡常用的检测方法
1. 细胞凋亡的形态学检测 形态学检测是利用光学显微镜、荧光显微镜、共聚焦激 光扫描显微镜或透射电子显微镜观察细胞在未染色或染 色后，细胞是否出现典型的凋亡形态。 2. 线粒体膜势能的检测 受到凋亡诱导后线粒体转膜电位会发生变化，导致膜穿 透性的改变。细胞核凋亡特征（染色质浓缩、DNA断裂） 出现之前,线粒体跨膜电位DYmt的下降,使一些亲脂性阳 离子荧光染料如Rhodamine 123、TMRM等可结合到线粒体 基质，其荧光的增强或减弱说明线粒体内膜电负性的增 高或降低。
医学研究前沿技术介绍
医学研究前沿技术介绍一、基因编辑技术在医学研究中的应用基因编辑技术是一种革命性的技术，可以精确地修改生物体的基因序列。
在医学研究领域，基因编辑技术被广泛应用于疾病的治疗和预防。
通过基因编辑技术，科学家们可以修复患有遗传疾病的基因，甚至可以设计出具有特定功能的基因序列。
这一技术的突破性应用为医学研究带来了巨大的希望和机遇。
二、干细胞治疗在临床医学中的突破干细胞治疗是一种新兴的治疗方法，通过利用干细胞的多能性和自我更新能力，可以修复受损组织和器官。
在临床医学中，干细胞治疗已经取得了一系列突破性的成果，如治疗白血病、心脏病和神经退行性疾病等。
未来，干细胞治疗有望成为一种常规的治疗手段，为患者带来更多希望。
三、人工智能在医学诊断中的应用人工智能技术在医学诊断中的应用越来越广泛。
通过机器学习和深度学习算法，人工智能可以帮助医生更准确地诊断疾病，提高诊断的准确性和效率。
人工智能还可以根据患者的个体化数据，为医生提供个性化的治疗方案。
未来，人工智能有望在医学领域发挥更大的作用，为医疗健康带来革命性的变革。
四、纳米技术在药物传递中的应用纳米技术是一种前沿的技术，可以将药物包裹在纳米粒子中，实现精准的药物传递。
通过纳米技术，药物可以更好地靶向到病灶部位，减少药物对健康组织的损伤。
纳米技术在癌症治疗和药物研发中有着巨大的潜力，为医学研究带来了新的希望和可能性。
五、3D打印技术在医学领域的创新应用3D打印技术是一种快速发展的技术，可以制造出具有复杂结构的器官和组织。
在医学领域，3D打印技术被广泛应用于医疗器械的制造、手术模拟和人工器官的制备等方面。
通过3D打印技术，医生可以更好地进行手术规划，提高手术的成功率和患者的生存率。
未来，3D打印技术有望为医学领域带来更多的创新和突破。
计算机科学与技术前沿技术研究
计算机科学与技术前沿技术研究计算机科学与技术是一个不断发展的领域，涵盖了各种前沿技术。
本文将着重探讨计算机科学与技术领域中的一些前沿技术及其研究进展。
一、人工智能技术人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学与技术领域中的一个重要研究方向。
随着大数据和计算能力的快速发展，人工智能技术取得了巨大的突破。
其中，机器学习和深度学习是人工智能技术中的两个重要分支。
机器学习是通过让计算机学习和适应数据，从而实现自主学习和决策的一种方法。
它通过构建数学模型和算法，使计算机能够从数据中学习规律和模式，并做出预测和决策。
深度学习则是机器学习的一种特殊形式，它通过构建多层神经网络来模拟人脑的神经网络结构，从而实现对复杂问题的建模和解决。
二、区块链技术区块链技术是一种分布式账本技术，它通过将交易记录按照时间顺序链接成一个不可篡改的数据块，从而实现对交易的可追溯和可信任。
区块链技术的最大特点是去中心化和安全性。
区块链技术具有广泛的应用前景，包括数字货币、供应链管理、智能合约等领域。
它能够提供高度安全的交易环境，减少中间环节的干扰和风险，提高交易的可靠性和效率。
三、物联网技术物联网（Internet of Things，简称IoT）是指通过互联网连接各种物理设备和物体，实现设备之间的信息交互和数据共享。
物联网技术的核心是传感器技术和通信技术。
物联网技术在工业控制、智能家居、智慧城市等领域具有广泛的应用。
通过物联网技术，我们可以实现设备之间的智能化交互和自动化控制，提高生产效率和生活品质。
四、量子计算技术量子计算是一种基于量子力学原理的计算方法，它利用量子比特（Qubit）的叠加和纠缠特性，实现对大规模计算问题的高效求解。
量子计算技术具有极高的计算速度和计算能力，可以应用于密码学、优化问题、模拟等领域。
然而，目前量子计算技术仍处于发展初期，面临着许多挑战和难题。
例如，量子比特的稳定性、量子纠错技术等问题亟待解决。
前沿技术的研究和预测
前沿技术的研究和预测随着科技的不断发展，前沿技术成为了人们关注的焦点之一。
前沿技术可以指的是在目前的技术发展水平上，具有重要价值并将极大地影响未来发展的技术。
这些技术领域的研究和预测，也成为了当今社会科技领袖们竞相抢夺的热点。
在这篇文章中，我们将探讨几个当前被大众热议和关注的前沿技术领域。
1. 人工智能 (Artificial Intelligence)人工智能已经在我们的生活中占有了越来越重要的地位。
无论是智能家居还是智能手机，它们都蕴含着人工智能技术。
现在，我们已经看到了机器人、无人汽车、智能医疗等领域落地的实际应用。
未来，人工智能技术将会涵盖更多的行业，例如农业、金融、交通等。
同时，随着深度学习、机器学习、自然语言处理等领域的不断创新，人工智能的应用范围将会持续扩大。
2. 区块链 (Blockchain)区块链技术是指一种分布式的数据库技术。
它通过使用加密技术和分布式的交易数据库，创造了透明、不可篡改、去中心化的交易结构。
目前，区块链已经广泛应用于数字货币的管理、智能合约、供应链管理等领域。
未来，区块链技术将会进一步推动金融和商业的变革，采用区块链技术的开放平台和合作网络有望成为未来商业交流的主流形态。
3. 基因编辑技术 (Gene Editing)基因编辑技术是指通过人工干预和改变基因序列的方法来治愈疾病。
随着基因编辑技术的不断进步和成熟，人们有望用这种技术解决一些传统医学难以治疗的疾病。
例如，癌症、糖尿病、天赋性疾病、白色血病等。
此外，基因编辑技术也可能让人们更好地适应环境和生活条件，这可能会影响人类生育率和人类进化。
4. 量子计算 (Quantum Computing)量子计算技术是指以量子比特作为信息存储单元，利用量子叠加态和量子纠缠态来进行计算。
相比于传统的计算方式，量子计算机拥有巨大的计算速度和过人的处理能力。
这使得量子计算机可以处理一些传统的计算机难以处理的问题，例如分子建模、天气预测等。
生命科学中的前沿技术研究
生命科学中的前沿技术研究生命科学是研究生命现象及其规律的科学，包括分子生物学、遗传学、生殖生物学、细胞生物学、发育生物学、生态学、生物地球化学等领域，是自然科学中最活跃、最前沿的领域之一。
在当今科技的大潮中，生命科学中的前沿技术研究更是日新月异，下面我们来看一下几个目前最受关注的前沿技术。
一、基因编辑技术基因编辑技术是一种可精确修改生物基因组的方法，常用的基因编辑技术有ZFNs、TALENs和CRISPR/Cas9三种。
这些技术利用酶的特异性切割DNA，从而实现对目标基因的编辑。
通过基因编辑技术，可以实现在动植物基因组中精确“插入、缺失、替换”的操作。
基因编辑技术在治疗遗传性疾病方面具有巨大应用前景。
2019年10月，美国国家卫生研究院宣布，成功通过基因编辑技术治愈了一名患有囊性纤维化（CF）的病人。
在基因编辑技术的帮助下，科学家将CRISPR/Cas9系统引入患者肺部细胞，对携带CF基因的突变位点进行了切割活动，修复了其基因缺陷。
此次研究成果揭示了基因编辑技术在治疗遗传性疾病上的重要作用。
二、人工智能人工智能在生命科学中的应用，更多的是集中在数据的处理和分析上。
由于生命科学领域的数据量大，数据复杂，研究人员需要通过人工智能技术建立更为精准的统计模型，实现数据的分析和解读。
近年来，人工智能在药物研究、疾病诊断、基因组数据分析等方面的应用逐渐显现出来。
例如，美国多伦多儿童医院的研究团队利用深度学习技术，成功开发出一种新的肿瘤诊断算法。
该算法可以对儿童脑部肿瘤样本进行自动识别和分类，准确率达到了96.5%。
三、合成生物学合成生物学是一种针对生物学系统的设计、构建和优化方法，被定义为将生物生产工程化的应用科学，主要研究微生物的生物合成与代谢调控。
合成生物学通过人工设计与组合基因、调控序列以及代谢途径等，重新构建生物代谢机制，实现了一系列基于细胞的应用。
目前，合成生物学已经被广泛应用于药物合成、环境修复、能源生产、农业等领域。
前沿技术与计算机科学研究
前沿技术与计算机科学研究近年来，随着信息技术的快速发展和计算机技术的日新月异，前沿技术已成为计算机科学研究领域的热门话题。
本文将从人工智能、大数据、云计算和区块链技术等角度，介绍一些目前在前沿技术领域引起广泛关注的研究方向和应用。
一、人工智能人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为计算机科学的重要领域之一，已成为当今计算机科学研究的前沿方向。
人工智能通过模仿人类智能和思维的方法，使计算机系统能够进行类似人类的感知、认知、学习和决策。
目前，机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等技术是人工智能研究的热点。
机器学习（Machine Learning）是指让计算机从已有的数据中学习并形成模型，从而实现某种特定的任务。
例如，通过机器学习技术，计算机可以学习识别图像中的物体，从而实现图像分类、图像搜索等功能。
深度学习（Deep Learning）则是机器学习的一个分支，通过多层神经网络建立模型，能够对复杂、大规模的数据进行学习和处理。
自然语言处理（Natural Language Processing）和计算机视觉（Computer Vision）则涉及到让计算机理解和处理自然语言和图像的能力，其在机器翻译、智能问答系统等方面的应用已经取得了显著的进展。
二、大数据随着互联网的普及和信息技术的发展，人们所能够产生和获取的数据规模呈爆炸式增长。
如何高效地存储、管理和分析这些海量的数据，已成为计算机科学研究中的一个重要课题。
大数据（Big Data）的研究旨在开发出能够处理这些海量数据的技术和方法。
大数据技术主要涉及到数据存储、数据管理和数据分析等方面。
其中，分布式存储技术和分布式计算技术是解决大数据存储和处理的关键。
通过将数据分散存储在不同的节点上，并利用并行计算技术进行计算，可以提高数据处理的速度和效率。
此外，数据挖掘和机器学习等技术可以对大数据进行深入分析，从中找出隐藏的规律和模式，为决策提供科学依据。
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空间分集：具有 相同信息的信号 通过不同的路径 被发送出去。主 要用来克服路径 衰落的影响，提 高接收信号的可 靠性。
2010-9-15
空分复用：在每 个天线上发送的 信息是不同的。 由于在发射端把 一个数据流分成 多个独立数据流 传送，提高数据 吞吐量。
20
MIMO
多用户MIMO指多个用户使用相同的时频资源，利用空分多址对用户进
表1： 4代无线通信系统对比 通信系统 1G 2G 系统要求 没有官方要求 模拟系统 没有官方要求 数字系统 说明 1980s部署 第一代数字系统1990s 开通短消息服务 主要技术包括CDMA2000 1x和GSM
3G
ITU IMT-2000要求移动状 主要技术包括CDMA2000 态下144Kbps，步行 EV-DO和UMTS-HSPA， 384Kbps，室内2Mbps WiMAX ITU IMT-A要求系统带宽 最小40MHz，高频谱利用 率 目前没有确定具体技术 候选技术包括IEEE 802.16m和LTE-A
2 3 4
单频带连续频谱聚合@ 2.3GHz频带，TDD系统 单频带连续频谱聚合@ 3.5GHz频带，TDD系统 单频带非连续频谱聚合@ 3.5GHz 频带，FDD系统
100 MHz 100 MHz 上行: 40 MHz 下行: 80 MHz
2.3 GHz 3.5 GHz 3.5 GHz
TDD TDD FDD
>100Mbps(系统吞吐 >50Mbps(系统吞吐 量) 量) >1Gbps(系统吞吐量) >500Mbps(系统吞吐 量)
6
LTE-A
2010-9-15
OFDMA，更高 传输速率
目录
1
无线通信系统演进路线
2
HSPA/HSPA+关键技术
3
LTE/LTE-A关键技术
4
认知无线电
2010-9-15
7
场景 1 部署场景描述 单频带连续频谱聚合 @ 3.5GHz 频带，FDD系统 LTE-A发送带宽 上行: 40 MHz 下行： 80 MHz LTE-A成员载波(cc)个数 上行: 连续 2x20 MHz CCs 下行: 连续 4x20 MHz CCs 连续 5x20 MHz CCs 连续 5x20 MHz CCs 上行: 非连续 20 + 20 MHz CCs 下行: 非连续 2x20 + 2x20 MHz CCs 上行/下行: 非连续5 MHz + 5 MHz CCs 非连续2x20 + 2x20 MHz CCs LTE-A频带 3.5 GHz 双工方式 FDD
使用波束为用户 发送数据，其它 用户不会收到该 用户信号
波 等效 发 使用 用户 束为 据，其 送数 户可以 它用 该用户 收到 号 信
图8：智能天线
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图9：多用户MIMO
22
MIMO
表3：LTE/LTE-A中MIMO配置 LTE (Rel-8) DL 基本配置: 2X2 MIMO 最大配置: 4X4 MIMO 基本配置: 1X2 SIMO LTE-Advanced 基本配置: 2X2, 4X2, 4X4 根据用户种类 和基站类别不同 最大配置: 8X8 MIMO 基本配置: 2X2 ，2X4 最大配置: 4X4(8) MIMO
小区间干扰协调
通过小区间的协调对一个小区的可用资源进行某种限制。 提高邻小区用户的信噪比（SIR）、小区边缘的数据速 率和覆盖。 资源包括时域和频域资源以及发射功率。
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小区间干扰协调技术（ICIC）
上行小Байду номын сангаас间干扰协调
基于高干扰指示（HII）和过载指示（OI） 使用功控
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频谱聚合
系统带宽, e.g., 100 MHz UE 种类
基本带宽, e.g., 20 MHz 频谱
• 100-MHz •40-MHz • 20-MHz (LTE) 图17：系统带宽为100MHz时，不同种类UE接入策略
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频谱聚合
目前3GPP中主要考虑12种典型频谱聚合场景： 表4：LTE-A频谱聚合部署场景
11
HSPA/HSPA+关键技术
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12
目录
1
无线通信系统演进路线
2
HSPA/HSPA+关键技术
3
LTE/LTE-A关键技术
4
认知无线电
2010-9-15
13
LTE/LTE-A关键技术
2010-9-15
14
多载波传输
图5： OFDMA发射/接收框图
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多载波传输
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HSPA/HSPA+关键技术
图4： 链路自适应(AMC)过程示意图
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10
HSPA/HSPA+关键技术
HSPA/HSPA+系统与R99系统比较：
HSPA传输速度 HSPA系统容量 HSPA+传输速度 HSPA+系统容量
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下行数据速率: 14 Mbps ，约为R99的33倍 上行数据速率: 5.8 Mbps，约为R99的19倍 2 – 5倍下行系统容量 1.5 - 2 倍上行系统容量 下行数据速率: 42 Mbps，约为R99的100倍 上行数据速率: 11 Mbps，约为R99的36倍 6 - 8 倍下行系统容量 2.5 - 3 倍上行系统容量 2 倍广播多播系统容量
图6： SC-FDMA发射/接收框图
注：SC-FDMA为单载波FDMA技术，可利用多种方式实现，如单载波频域均衡（SC-FDE）、 交织FDMA（IFDMA）、离散傅里叶扩展（DFT-S-OFDM）。LTE中最终在上行采用DFT-SOFDM，下行采用OFDMA
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多载波传输
OFDMA/SC-FDMA优点
第六章 前沿技术研究概述
王卫东
目录
1
无线通信系统演进路线
2
HSPA/HSPA+关键技术
3
LTE/LTE-A关键技术
4
认知无线电
2010-9-15
2
无线通信系统演进路线
图1： 数据、语音业务增长趋势
2010-9-15 3
无线通信系统演进路线
2010-9-15
图2： 无线通信系统演进示意图
4
无线通信系统演进路线
HSPA/HSPA+关键技术
HSPA包括HSDPA和HSUPA。
B的 de No e- 度 于 调 基 速 重 合 传 自 HA 动 RQ 请 求 快
混
HSPA/HSP A+关键技 术
编 适 码 应 传 调 输 制 MI MO
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自
8
HSPA/HSPA+关键技术
图3： HARQ过程示意图
5
4G
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无线通信系统演进路线
通信制式 （3GPP） GSM/GPRS EDGE UMTS R99 HSPA HSPA+ LTE 特点 TDMA TDMA，GPRS数据传输增强 CDMA CDMA，UMTS数据传输增强 CDMA，HSPA演进，更高的 吞吐量和更低的时延 OFDMA，全IP传输 表2： 3GPP通信系统传输速率对比 典型下行速率 语音速率13Kbps 70-135kbps 200-300kbps 14.4Mbps 42Mbps 典型上行速率 语音速率13Kbps 70-135kbps 200-300kbps 5.76Mbps 11.5Mbps
UL
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小区间干扰协调技术（ICIC）
LTE中的小区间干扰抑制技术
小区间干扰随机化
• • 小区特定的加扰 小区特定的交织
小区间干扰消除
• • 基于多天线接收终端的空间干扰压制技术 基于干扰重构的干扰消除技术
小区间干扰协调
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小区间干扰协调技术（ICIC）
下行小区间干扰协调
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基于频率复用的ICIC 基于部分功率控制的ICIC
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小区间干扰协调技术（ICIC）
图10：软频率复用
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小区间干扰协调技术（ICIC）
图11：部分频率复用
全部频率划分为7部分，小区划分为7个区域； 边缘6个区域使用相应的频率； 对于中心区域用户，使用全部频率，但优先以低功率使用1频段。
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中继
中继 关键 技术
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频谱聚合
由于IMT-A要求最小40MZH带宽，最高可达100MHZ，而在现有的可用频谱中，很难 找到连续的100MHZ带宽。因此需要把多个频段进行聚合使用。 频谱聚合有两种方式：一种是连续的；一种是非连续的
LTE bandwid th Frequency 图15：连续聚合 Aggregated bandwidth Frequency 图16：不连续聚合
5 6
单频带非连续频谱聚合@ 900MHz 频带，FDD系统 单频带非连续频谱聚合@ 2.6GHz 频带，TDD系统
上行: 10 MHz 下行: 10 MHz 80 MHz
900 MHz 2.6 GHz
FDD TDD
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频谱聚合
场景 7 部署场景描述 多频带非连续频谱聚合@ 1.8GHz 频带、2.1GHz、 2.6GHz，FDD系统 多频带非连续频谱聚合@ 1.8GHz 频带、2.1GHz、 FDD系统 多频带非连续频谱聚合@ 800MHz 频带、900MHz， FDD系统 多频带非连续频谱聚合@ 1.8GHz 频带、2.1GHz、 2.3GHz，FDD系统 单频带连续频谱聚合@ 2.6GHz 频带，FDD系统 多频带非连续频谱聚合@ 2.6GHz 频带、3.5GHz， FDD系统 LTE-A发送带宽 上行: 40 MHz 下行： 40 MHz LTE-A成员载波(cc)个数 上行/下行: 非连续10 MHz CC@1.8GHz+ 10 MHz CC@2.1GHz + 20 MHz CC@2.7GHz 非连续连续 1x15+1x15MHz CCs 非连续10 MHz CC@800MHz+ 10 MHz CC@900MHz 非连续连续 2x20+10+2x20MHz CCs LTE-A频带 1.8 GHz， 2.1GHz， 2.6GHz 1.8 GHz， 2.1GHz 800MHz， 900MHz 1.8 GHz、 2.1GHz、 2.3GHz 2.6GHz 2.6 GHz、 3.5GHz 双工方式 FDD