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  • 关键技术介绍怎么写
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    2020-12-21 11:03:35

    在项目申报书写中,尤其是创新创业类报告书写中,经常遇到一个很难分辨的问题,就是研发内容、创新点、关键性技术、技术路线该怎么写?无论是初学者,还是有经验的写手,都经常被这四点的写法感到不知所措,甚至出现了大量的重复语言,觉得创新点就是关键性技术,技术路线之类的。

    今天我为大家来仔细解答这4个内容之间的不同。

    首先我们来讲下创新点与关键性技术之间的不同。

    第一个不同点:关键性技术项目在研发过程中,需要突破的关键性技术,所以它一定是在描述技术,创新点是代表着这个项目创新的亮点,它涵盖的有:结构创新、技术创新、理论创新、配方创新、应用创新、运营模式创新等,也就是说创新点写的是项目创新亮点,不一定就是描述技术。

    第二个不同点:关键性技术是在实现某一功能模块或者某一技术下需要攻破的关键点,可能一个核心技术对应多个关键性技术。而创新点是表现出这个项目在核心技术上的有益效果,就是我们说的节能环保、节省成本、提高效益、增强精度等,它一定是带有有益效果的,所以创新点的写法常见就是比较法,这个以后的文章中会详细解答。

    然后我们来讲下关键性技术与技术路线之间的不同。

    我们先讲下他们的定义不同,关键性技术我们上面讲了,是对研发过程中需要突破的关键点形成的技术或者中间产物,而技术路线则是整个产品从研发到实现的过程,还有就是技术路线分为产业化技术路线与研发技术路线,之间略有不同,产业化技术路线,突出整个产品从研发到生产的过程,而研发技术路线则是针对某几个核心技术研发到实现的技术路线。

    所以技术路线,我们经常看到是跟研发生产工艺、技术参数放在一起的,因为整个技术工艺就是产品生产技术路线的过程,当然技术路线也不仅仅只有研发生产工艺与技术参数两点内容,这个我们会在以后的培训中,专项讲解如何书写技术路线。

    最后我们来讲下关键性技术与研发内容的不同。

    关键性技术与研发内容之间的不同是最不易分辨的,但是却在书写中最不容易重复的,为什么写手们大概都明白,研发内容是对关键性技术的概况与总结,也就是说研发内容是一两段整体的文字,关键性技术是分点描述的过程,并且是将每一点都描述的很详实。

    仅仅如此只有吗?我前文说了,关键性技术是对核心技术形成过程中产生的关键性突破点,这个产物不一定是创新点,但是确实核心的关键。研发内容是提出实现整个研发过程需要重点突出的研发点,这个研发点往往是为了实现总体技术框架而罗列的,所以研发内容是一个整体概念,是对整个研发过程的整体性概述,往往会有一个总体技术框架图来方便专家理解。

    现在我们来举一个例子给大家讲解:

    以外卖行业来讲解吧,比如美团外卖行业他们在创业初期需要做一个创新创业的申报书。

    首先我们说创新点:1、运营模式创新(通过线上订餐,线下派送,为消费者带来饮食享受,真正的“饭来张口”)2、技术创新(大数据优化技术,这点主要为派送员服务,他们能实现最优化的路线派送,提供附近商家的派单信息),还有许多其他技术,不一一罗列了。

    关键性技术:在实现整个外卖送达过程中,需要攻克多个关键性技术,无论是应用层、构架方式、API接口、信息传输技术、信息采集分析技术等都是关键性技术

    研发内容:我个人会将整个技术分为四个子模块来研发,信息采集模块,信息优化处理模块,信息追踪模块,信息故障反馈模块。再一一详解四个子模块下的研发内容,将整个研发内容剖析清楚。

    技术路线:我会先介绍整个研发思路的构成点,将美团外卖的形成思路整理总结,并且系统化的针对某个板块,进行应用实现过程的解析。

    今天的分享到这里了。如果你对我的文章感兴趣,对项目申报书写还存在许多疑惑,请关注我的微信公众号,我会定期更新内容,如果有更加想知道的内容,请给我留言,我会根据大家想了解的内容做专题分享,谢谢大家。

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    转载链接:http://bbs.c114.net/thread-920549-6-1.html

    【更新】
    1. 到底是什么是5G                                      2016.8.18   10:23
    2. 自包含帧结构         
    2-1. 自包含(Self-contained)帧结构 - 1   2016.8.18   23:07
    2-2. 自包含子帧 - 2                                    2016.8.19   23:10
    2-3. 自包含子帧 - 3                                    2016.8.20   17:35
    3.多址
    3-1 多址 - 引子                                          2016.8.26   16:14
    3-2 多址 - 2                                               2016.9.6     22:04
    3-3 多址 - 3                                               2016.9.10   22:46 
    3-4 多址 - 4                                               2016.9.11   9:58 
    3-5 多址 - SCMA                                       2016.11.24   22:16  
    4.毫米波
    4-0 毫米波                                                 2016.9.17  20:20
    4-1 毫米波关键技术                                   2016.9.25  19:37 
    4-2 毫米波的其他应用                                2016.9.25  20:35        
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    1. 到底啥是5G

    5G是正经5G,可惜被玩儿坏了。现在到处都说是5G技术,例如全双工,已经明确的被排除出5G的备选技术。还有一些技术(重灾区是多址)注定会被大量淘汰,据说现在在提案中出现八种多址技术,楼主估计NR最终最多接受三种:eMBB两种(DL、UL),IoT接受一种(UL)。其他还有一些其他备选技术也有点悬,例如编码。

    5G的正式定义来自于ITU。ITU的技术报告给出明确的三个场景、需求(KPI)、时间表(标准制定、提交、验证)。

    任何的标准组织(包括3GPP、IEEE、甚至CCSA)都可以按照要求的时间(2020年Q3)提交完整的解决方案,通过ITU指定的第三方机构验证后,能够满足ITU需求的的方案就被认定为5G标准。

    在3G阶段,通过验证,满足需求的标准有几个(CDMA 2000,WCDMA,TD-SCDMA,WiMAX),所以被称为IMT-2000 family。

    到了4G(IMT-Advanced),虽然3GPP2和IEEE都有各自的计划,但是因为缺乏运营商支持,最终都没得到实行。实际的4G标准只有来自3GPP的LTE-Advanced (Release 10 and forward)。

    5G的正式名字是IMT-2020,值得一提的是,这个名字最早是国内提出的。CAICT(信通院)领导的5G推进组英明的首创了IMT-2020这个名字(据说还注册了商标),最终被ITU采纳。

    2015年6月,ITU定义了IMT-2020的需求,目前已经进入评估准备阶段。在ITU-R WP5D工作组下设立了评估工作组,正在制定评估方法和报告模板。再次值得一提的是,评估组的co-chair是中国代表彭莹。

    ITU制定了计划、需求,5G还是需要具体的标准组织(SDO)落地的。目前,只有3GPP公布了完整的5G标准制定计划。计划在2019年完成全部标准,满足ITU的3个场景(eMBB、Massive IoT和URLLC)的全部KPI。其他标准组织里,IEEE近期也提出了5G计划(两种方案):采用双连接(或多连接)的方式接入3GPP 5G NR空口和提供融合了IEEE802.1多种接入方式(11ax、11ay等)的独立接入网。

    对应于LTE,3GPP的5G空口技术被称为New Radio(NR)。如果没有意外,未来的5G空口技术将被称为5G NR。


    2 - 1. 自包含(Self-contained)帧结构 - 1


    想来想去,还是先写帧结构吧,毕竟这个对中国标准界和我都有特殊的含义。

    不得不从LTE TDD的帧结构说起。

    LTE项目在3GPP启动之后,国内也开始了研究工作。主要思路之一就是延续TD-SCDMA的思路,设计LTE TDD方式的技术方案。由于LTE TDD比较拗口,同时也为了和TD-S统一,改称为TD-LTE。开始老外不太明白TD-LTE是啥,后来慢慢也就认可了,现在还有一个全球性的TD-LTE推进论坛,就叫Global TD-LTE Initiatives,简称GTI。

    当时的设计思路是与TD-S共享频谱,需要考虑邻频共存。由于TDD最大的干扰是交叉干扰(干扰源BS发送干扰受害BS接收),所以邻频共存就得到了一个必然的结果:TD-L的帧结构必须与TD-S完全一致 - 即0.625ms的子帧。这个设计在3GPP研究报告存在了很长时间,直到欧洲公司为了保证LTE FDD和TD-LTE设计的最大一致性,强行revise结论。TD-L的子帧被设计为和LTE FDD一致的1ms,相应的符号长度和CP长度也用了完全一样的设计。期间还有个小插曲,国内的某些领导不太满意TD-L帧结构被称为Alternative Frame structure,认为Alternative显得TD-L和LTE FDD似乎不对等,要求3GPP改为type 2 Frame Structure.




    2-2. 自包含子帧 - 2 

    在3G、4G时代,TDD系统虽然是主流标准之一,但由于TDD频段偏高,网络覆盖较差、运营商投资高,除了中国的特殊国情以外,其他地区主流运营商采用TDD系统独立组网、运营的并不多。

    话说到了5G时代,情况不太一样了。首先是新的FDD频率实在太难找了,唯一的可能就是二次数字红利(DD,Digital Dividend)广播业务退出的频段(600MHz),但这个频段涉及到广电清频这种多个行业协调问题,推动缓慢,目前只有美国进入了拍卖阶段。其次,1.8GHz – 2.6GHz之间这段频率基本都处于3G或4G的现网运营状态,何时重耕需要看政府的策略和运营商的商业计划。但是5G需要的频率量之大前所未遇,DD和重耕都不能解决实质问题,更多新频率只能在3.5GHz以上发挥了。从3.5GHz到70GHz,几乎所有的IMT备选频率都是TDD划分。

    总结成一句话:5G时代真的要看TDD了。

    吸取4G时代TD-LTE的设计经验,结合被广泛看好的Massive MIMO技术,5G时代TDD系统设计主要有两个目标:
    1. 更快的系统反馈:为了提供更低的端到端传输时延,5G系统需要更低的RTT (消息往返时间,Round Trip Time)。在TD-LTE帧结构的七种配置中,最快的反馈大约是1ms;如果不幸的配置成了8:1的配置,最慢的系统反馈将是9ms。
    2. 更快的信道测量:MIMO在TDD频段使用最大的优点是利用信道互易性,通过测量上行导频获得下行信道部分信息(波束方向)。考虑到毫米波频段的信道快速变化,5G的 TDD系统需要提供更多的上行导频发送时机。

    从快速反馈的需求出发,最直接的设计就是同一个子帧里同时包含DL、UL和GP。下图是RAN1 #85会议提案中的示意图。

    self-contained.JPG

    2016-8-19 23:13 上传
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    图(a)是自包含子帧,具备三个特点 :
    •        同一子帧内包含DL、UL和GP
    •        同一子帧内包含对DL数据和相应的HARQ反馈
    •        同一子帧内传输UL的调度信息和对应的数据信息

    考虑到自包含子帧对硬件处理能力的要求很高,低端手机可能不具备相应的硬件能力,提案中也包含了图(b)中的较低要求方案。这种方案中HARQ反馈和调度都有更多的时间余量,对终端硬件的处理能力要求较低。而且,自包含子帧很容易通过信令指示终端支持这种配置。

    在Verizon的V5G方案中关注到了MIMO信道测量这个问题。通过在同一个子帧内同时包含DL、UL和GP,利用UL发送RS进行信道测量。但是V5G对HARQ反馈时延要求不高,不必在同一子帧内反馈。

    TD-LTE帧结构设计主要考虑了两个问题:当相邻小区UL/DL不能对齐时相邻小区的交叉干扰和GP对于小区覆盖的影响。相比于传统TDD帧结构设计,自包含子帧提供了更大的灵活性,但它是否会面临TD-LTE设计时同样的挑战呢?
    •        首先是相邻小区的交叉干扰。如果相邻小区采用不能完全对齐的UL/DL配置,会有一个时间片段存在交叉部分。自包含子帧在设计时考虑了一些措施:首先将DL控制部分完全对齐,避免最重要的控制部分受到干扰;其次在数据部分通过纠错编码、HARQ等技术对抗干扰带来的影响。
    •        其次是较小的GP限制了小区覆盖范围。小区的覆盖范围取决于GP的大小,即小区半径R=C(电磁波速度,即光速)* GP/2。但高频率无线电波在空气中传播损耗大,本身覆盖范围有限,相应的GP长度很小。也就是说,这个问题在载频变高后就不再是主要矛盾了。

    在5月的南京RAN1会议,自包含子帧的基本设计在E、Q、Z、D几家公司共同的推动下获得了通过。可以预测,自包含子帧对5G物理层的设计会起到支柱性作用,3GPP将以此为基础,结合sub-carrier spacing等参数,尽快完成帧结构设计。

    self-contained2.JPG


    2-3. 自包含子帧 - 3

    直面自包含子帧时延挑战 – Scaled Symbol Control Design

    ITU的IMT-2020.VISION对5G(IMT-2020)空中信号传输时延提出了1ms要求:
    “IMT-2020 would be able to provide 1 ms over-the-air latency, capable of supporting services with very low latency requirements.”

    自包含子帧的设计目标之一就是在同一子帧内通过反馈UL ACK,保证低时延。可是,问题来了,手机是否真的能那么快的处理信号、并生成反馈呢?

    20160814 - 0.JPG



    自包含子帧示意图(DL Centric)


    在示意图中,为了通过快速反馈降低时延,UE会在同一个子帧内的UL符号传输针对DL数据的ACK。假设DL数据占用T0 -> T1的全部符号(蓝色),一个能够充分利用流水处理接收信号的UE会在接收到每一个DL符号之后,马上开始开始解调,解码等处理(充分流水处理也即是自包含子帧的设计理念之一)。UE将在T1 + TLatency (BS到UE的空口传输时延)时刻接收全部DL数据,在这之后大致还需要一个符号的时间来处理最后一个DL符号的数据。

    为了保证小区内各个UE信号同时到达BS,UE需要在T2 - TLatency时刻发送UL ACK。也就是说,留给UE处理数据的时间大约是T2 – T1 – 2×TLatency。为保证UE有足够的处理时间,似乎必须得在帧结构里预留一个额外的符号作为数据处理时间。

    举个例子:假设UE处理DL数据的时间TD较大(即TD > T2 – T1 – 2× TLatency),在帧结构设计时需要预留灰色部分来保证UE有足够的时间处理DL数据,即T22 – T1 – TLatency ≥ TD。假设小区半径1公里,空口往返延时大约6us,数据处理时间大致为一个符号35us,数据处理时间远远大于空口往返延时。

    20160814 - 1.jpg

    2016-8-20 17:38 上传
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    很自然的想到,难道大部分灰色部分只能空着吗?能不能传点有用的数据呢?能想到这个,就必须给你点赞了。

    仔细分析控制信道设计会发现,控制信道总可以归纳为两部分,一部分没有数据依赖性,另一部分则具有数据依赖性。UE可以在这个灰色时间区间发送与DL数据接收无关的信息,例如导频。把UL ACK分成两个较短的符号传输。第一个符号传输与DL数据接收无关的导频可以在数据处理的同时发送,第二个符号传输ACK在数据处理完成后再发送。这时,只要保证缩短符号(Scaled Symbol)的长度小于TD就可以了,既给UE留了足够的时间接收DL数据、生成ACK,又充分利用了时间资源。不仅如此,Ack到下一个子帧之间又留出了时间,这样不仅自包含同帧Ack实现了,子帧间无间断的HARQ处理也成为了可能!

    20160814 - 2.jpg

    2016-8-20 17:38 上传
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    再看复杂度,缩短符号相应的FFT  size 变小了,也更便于基站接收UL  ACK的流水作业(即在原本只收到半个符号的时间点就可以开始处理导频信号了),总的复杂度不增反降,真可谓两全其美。

    那么,这样做有什么代价吗?会不会影响UL传输性能呢?

    假设缩短符号是按比例缩短,即CP也缩短一半,这时对抗(多径造成的)时延扩展能力会相应下降。对于UL控制信道(导频和ACK),这个影响有多大呢?

    30KHz符号和60KHz符号的设计参数
    20160814 - 4.JPG

    2016-8-20 17:39 上传
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    下图是信道时延扩展为300ns时的Geometry分布。可以看到:在Geometry较大的区域(大于22dB),Scaled CP性能开始下降。但是,采用UL缩短符号传输控制信道需要传输的仅仅是1个比特,码率非常低,Geometry工作点远远低于22dB。因此,缩短符号对控制信道的影响可以基本忽略。


    3-1 多址 - 引子

    5G多址有两个特点:

    第一是从来没有这么公司观点如此统一:5G需要新的多址;

    第二是从来没有一个技术有这么多竞争方案。

    先卖个关子,说一下现有的多址技术。

    教科书上写了不少,就不多说TDMA了。

    到了3G时代,作为主要的技术创新点,多址技术被提到了前所未有重要程度,甚至系统都用多址技术来命名 - CDMA、TD-SCDMA、WCDMA。这三种技术本质都是使用不同的码字来区分用户地址,最初的来源都是一位美女发明家海蒂.拉玛(Hedy Lamarr)的一个想法。民用CDMA技术最大的贡献者是Qualcomm,主要解决了组网问题。关键的技术包括功率控制、软切换、Rake接收等等。在CDMA IS-95出现后,欧洲的ETSI也意识到了下一代技术的趋势会是CDMA。但是,作为后来者的ETSI面临着技术先行者Qualcomm设置的巨大专利池。为了尽量绕开专利,WCDMA采用了不同的码字设计,但是并不能避开基本的CDMA组网专利(功率控制、软切换、Rake接收等),这也是Qualcomm在3G时代声称具有核心专利的原因。

    在2007年,WiMAX赶上了3G时代的尾巴,进入了IMT-2000 family。它最大的贡献就是将OFDMA技术引入了蜂窝通信系统。相比于CDMA这种窄带多址技术,OFDMA对于可扩展的宽带系统支持更好。同时,相比于传统的FDMA,OFDMA通过完全正交的相邻子载波1/2重叠,提供更高的频谱效率。OFDMA很快引起了业界的极大关注,俨然成为4G的重要备选方案。换句话说,OFDMA此时已经成为最大的移动通信技术“网红”。

    IEEE力推WiMAX进入IMT-2000 family有两层含义:首先是为了使用ITU为3G划分的频率;更深一层的含义是在4G时代与3GPP正面竞争。IEEE推出的4G技术是WiMAX(802.16e)的演进版本 – 802.16m。出身较晚的WiMAX标准由于采用了OFDMA等技术,在物理层设计显示出了强大的竞争力。3GPP再次感受到了来自WiMAX的挑战和4G时代的危机。为了迎接来自16m的挑战,3GPP在LTE系统中引入OFDMA和MIMO技术,显著的提升了系统的频谱效率。同时,3GPP在自己擅长的电信网络架构方面提出了“扁平化”的低时延设计。故事的结果相信各位读者已经很熟悉了,16m由于缺少运营商的支持,最终被终止了。

    虽然IEEE的802.16m失败了,但是WiMAX和16m带来的多址技术 – OFDMA取得了巨大的成功。这也是迄今为止,我们能找到的最好的移动宽带系统多址方式。

    那么,为什么还会有那么多5G的备选多址技术出现呢?且听下回分解。


    3-2 多址 - 2

    真心后悔没有及时写完多址技术,最近三次RAN1的会议的多址技术居然呈现线性增长,搞得越写越多了。

    到了八月下旬的RAN1#86,居然出现了十五种多址提案。上次会议(RAN1#85)还只有不到10种,再上次会议才几种...

    这些多址技术有一个共同点,都是非正交多址,目前简称NOMA。

    先分辨一个小概念 - NOMA。截止目前为止,出现过两次NOMA,分别是rel-13的LTE和rel-14的5G NR。

    在Rel-13的时候,日本的NTT DoCoMo推动了一种功率域的非正交多址技术,叫NOMA。主要思路是把信道质量(SNR)相差很大的两个用户(UE1、UE2)配对,在同一个时频资源块上发送。假设UE1离基站很近,UE2离基站很远。UE2需要做串行干扰消除(SIC),把另一个UE的信号减去,得到本身的信号。好处很明显,资源利用率提高了,缺点就是UE需要引入SIC接收机,复杂度提高了。这种NOMA其实还有个学术的名字叫superposition coding,后来3GPP立项就用了这个名字叫MUST - Multi-User Superposition Transmission。根据理论分析,功率域的superposition可以把信道容量提升一些,画成图形就是直线被上拉成了抛物线。

    另一个就是rel-14 5G的NOMA了。这次是一类技术的名称,就是指Non-Orthgnal MA。为什么要在5G提NOMA呢?主要是针对物联网(IoT/MTC)场景提出的。对于IoT来说,每次传输的数据量非常小,按照传统的UL资源请求、传输方式非常不划算。就是说建立连接需要的控制信令数据量已经超过payload本身了,划不来啊。而且时延也挺大,更关键的是IoT重要指标之一是省电,NB-IoT提出的指标是5W/H的电池用10年。传统的资源请求、传输的流程增加了耗电。很自然的提出一个问题:能不能减少两个步骤,变成直接竞争传输呢?这就是Grant Free或者叫Contention Based概念 - UE不请求资源,直接在UL发送。这样碰撞的概率就会增加,需要设计一种方法,在碰撞的情况下也能正确解出信号,这就需要NOMA技术了。因为NOMA可以提供非常大(比正交多址大很多)的地址空间,这样随机选择地址并碰撞的概率就大大降低了。

    华为的SCMA、ZTE的MUSA、大唐的PDMA都是这类技术。其实本质都是构造一个非正交向量空间,供UE选择并传输。国内很看重多址的创新,也作为主要技术创新点大力推动。但是这种非正交多址技术其实并不是第一次提出,最早在移动通信系统中应用是CDMA2000时代,当时也是为了解决地址不够的问题,高通提出了非正交CDMA技术。这次,高通提出的RSMA技术就是非正交CDMA技术的升级技术。区别只是在于构造非正交向量的空间方法不同。


    3-3 多址 - 3

    如果问主席:问君能有几多愁。主席肯定说看看多址方案就知道了。

    在今年四月的RAN1#84bis上,主席报告归纳了所有的NOMA方案,一共是八种。

    • For UL, Multi-user shared access (MUSA) (e.g., R1-162226)
    • Resource spread multiple access (RSMA) (e.g., R1-163510)
    • Sparse code multiple access (SCMA) (e.g., R1-162153)
    • Pattern defined multiple access (PDMA) (e.g., R1-163383)
    • Non-orthogonal coded multiple access (NCMA) (e.g., R1-162517)
    • Low code rate spreading (e.g., R1-162385)
    • Frequency domain spreading (e.g., R1-162385)
    • Non-orthogonal multiple access (NOMA) (e.g., R1-163111)


    到了八月的RAN1#86会议上,主席报告再次归纳了所有的NOMA方案,就变成15种了。

    • Sparsecode multiple access (SCMA) (e.g., R1-162153)
    • Multi-usershared access (MUSA) (e.g., R1-162226)
    • Lowcode rate spreading (e.g., R1-162385)
    • Frequencydomain spreading (e.g., R1-162385)
    • Non-orthogonalcoded multiple access (NCMA) (e.g., R1-162517)
    • Non-orthogonalmultiple access (NOMA) (e.g., R1-163111)
    • Patterndivision multiple access (PDMA) (e.g., R1-163383)
    • Resourcespread multiple access (RSMA) (e.g., R1-163510)
    • Interleave-GridMultiple Access (IGMA), (e.g., R1-163992)
    • Lowdensity spreading with signature vector extension (LDS-SVE) (e.g., R1-164329)
    • Lowcode rate and signature based shared access (LSSA), (e.g., R1-164869)
    • Non-orthogonalcoded access (NOCA), (e.g., R1-165019)
    • InterleaveDivision Multiple Access (IDMA), (e.g., R1-165021)
    • Repetitiondivision multiple access (RDMA), (e.g., R1-167535)
    • GroupOrthogonal Coded Access (GOCA), (e.g., R1-167535)


    主席哭了,不带你们这样的。不但没有按说好的down selection,还增加了7种。于是,主席生气了,在会场说,下次会议(RAN1#86bis)是最后一次讨论多址了,必须得有结论。大家听到后也凌乱了。

    这么多多址技术既然都是CDMA扩展技术,怎么分析、比较呢?

    R1-166358给出了一些分析方法。按照扩频序列来区分:伪随机长扩频码和固定码本短扩频码。

    伪随机长扩频码的代表是RSMA;
    固定码本短扩频码的代表是:



      • Sparse code multiple access (SCMA) (e.g., R1-162153)
      • Pattern defined multiple access (PDMA) (e.g., R1-163383)
      • Non-orthogonal coded multiple access (NCMA) (e.g., R1-162517)
      • Low code rate spreading (e.g., R1-162385)



    对于NOMA技术来说,长码空间更大,碰撞概率更低,同时伪随机特性也更好,但短码可以简化多用户检测,简化接收端接收机设计。从缺点角度看,短码首先需要预先设计和优化,在传输中可能需要进行额外的功率回退避免码字不够随机而造成的PAPR,影响链路预算。


    很多文献都进行了仿真比较,篇幅所限,这里就不放了。

    但通过分析后结论是类似的:

    1. 伪随机扩频性能更好一些,这个在CDMA时代就证明了;
    2. 固定码本的扩频方法由于码字短,需要预先搜索定义优化码本。


    3-4 多址 - 4

    说了这么久,都是NOMA技术,难道OFDMA和SC-FDMA就不用了吗?

    恰恰相反,NR正是要在eMBB场景继续用OFDMA和SC-FDMA。

    下行OFDMA没什么悬念,唯一的悬念在于上行是用SC-FDMA还是OFDMA。

    用OFDMA的好处在做LTE D2D的时候就讨论过,如果上行也用OFDMA,那么手机在发送D2D信号时就比较简单,可以和宏蜂窝的上行信号完全正交,并同时FTT发送。

    但是缺点也比较明显,就是为了避免PAPR带来的功率回退(Power Backoff)会导致上行的覆盖(链路预算)减小。据当前分析,大概会有1-2dB的链路预算损失。

    因此,预计上行采用SC-FDMA的可能性较大,毕竟已经被LTE验证过了。


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  • Jsp技术介绍

    千次阅读 多人点赞 2018-03-25 09:49:57
    但是,作为sun官方推出的技术,其中的思想和今天的前端技术十分的相似,很多前端框架都是基于这些思想的。所以,学习一下jsp还是十分有必要的。 Jsp的原理 简单来讲,使用jsp技术,可以将java的代码使用<...

    前言

    虽然在前后端分离的大潮流中,jsp技术已经是很少被使用了,其中一个重要的原因是jsp展示页面的时候过慢。但是,作为sun官方推出的技术,其中的思想和今天的前端技术十分的相似,很多前端框架都是基于这些思想的。所以,学习一下jsp还是十分有必要的。

    Jsp的原理

    简单来讲,使用jsp技术,可以将java的代码使用<%%>标签嵌入到html页面当中。
    但是,为什么可以这样用呢?
    比如说,现在有个页面叫做a.jsp。当你访问它的时候,服务器就会作出相应的响应,将jsp页面编译成Servlet实例,你不知道Servlet也没有什么关系,这玩意其实就是一个服务器的逻辑处理部分,能够把前端传过来的值进行处理并作出相应的响应。早期的web开发都是用的这个,但是这东西开发起来有些麻烦,已经渐渐使用的少了,但是作为基本内容,同样是十分的重要。
    注意:只有当客户端第一次访问服务器的时候才会进行编译,第二次再访问的时候,客户端就可以直接获取到生成后的页面了。

    Jsp的基本内容

    • Jsp注释
      注释语法:
    <%--这里写注释内容--%>
    • Jsp声明
      语法:
    <%!声明的内容%>

    请注意,声明中的内容最终会被转换成Servlet的成员变量和成员方法,所以在声明变量的时候就可以使用public、private等修饰符号,但是绝对不能使用abstract进行修饰,因为这样会导致Servlet也变成抽象类,就会造成无法实例化的情况。这样是绝对需要避免的。

    • Jsp输出
      输出语法:
    <%=输出的内容%>

    其实这条语句同样可以用out.println方法进行作为替换,但还是这样简单的一条语法较为简单。但是还有一点,使用输出语法的时候,java代码的末尾不需要加分号,其他的就需要加分号了。

    • Jsp脚本
      所谓的jsp脚本,其实就是将java语言写在<%%>这条语法中,来操作数据而已。
    <%
            //注册数据库
            Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
            //获取连接
            Connection connection = DriverManager.getConnection(
                    "jdbc:mysql://localhost:3306/keyan","root","root");
            //创建一个语句
            Statement statement = connection.createStatement();
            //创建一个查询语句
            String sql = "SELECT * FROM e_person";
            //使用查询
            ResultSet rs = statement.executeQuery(sql);
            while(rs.next()){
    
    %>
        <table border="1" bgcolor="#ffd700" width="250px">
            <tr>
               <td>工号:<%rs.getString(1);%></td>
                <td>姓名:<%rs.getString(2);%></td>
            </tr>
        </table>
    
        <%}%>
    

    上面这段jsp脚本,其实就是常规的用java链接数据库的操作。
    注意:jsp脚本中的内容都是使用servlet中的方法进行输出的,所以,很显然在jsp脚本中是不能定义方法的。

    Jsp编译命令

    所谓的jsp编译命令,就是在通知服务器的jsp引擎,我需要什么东西、我有什么东西、、我是什么格式等等内容。
    比如说导入一个java包,设置一些属性等等操作。

    • page指令
    <%@ page 属性=""%>

    page指令又如下的属性,使用page指令就是操作这些属性而已。
    具体的属性以及操作,可以参考这篇博客:jsp中page的各个属性介绍
    还有一点,Jsp内建了异常处理机制,所以在脚本中就不需要对异常进行处理了。
    - include指令

    <%@ include file=""%>

    这个指令可以将另外一个文件加载到当前的页面之中。

    • taglib指令
      这条指令暂时不做介绍。

    Jsp的动作指令

    • forward指令:将页面转发到另外一个页面
    <jsp:forward page="roobtyan.jsp">
        <jsp:param name="roobtyan" value="go"/>
    </jsp:forward>

    访问当前网址的时候,会转发到roobtyan.jsp这个页面。并将参数name和他的值传到这个页面。

    • param指令 :用于传递参数,需要和支持参数的标签一起使用
      使用的方法如上面的例子所示。
    • include指令 :动态引入一个jsp页面
    <jsp:include page="roobtyan.jsp">
        <jsp:param />
    </jsp:include>

    请注意这里的include不同于编译指令中的include。这里的include是动态的导入,而之前的是静态导入。动态导入后,被导入的jsp页面的编译指令失去作用;而静态导入则不会出现这种情况。
    还有一点,使用这个引入的时候,也是可以加入参数的。

    • plugin指令 :下载javaBean到页面执行
      基本上已经不再使用了,这里就不介绍了。

    • useBean指令:实例化javaBean
      语法格式:

    <jsp:useBean id="name" class="className" scope="page"/>

    id是实例化的名称,class是javaBean(类)的名称,scope是可用范围,这个后面会介绍。

    • setProperty指令:设置javaBean实例属性值
      实例化的方式:
    <jsp:setProperty name="name" property="id" value="01"/>

    name是实力的名字,property为属性名称,value自然就是值了。

    • getProperty指令 :获取javaBean实例属性值
    <jsp:getProperty name="name" property="id"/>

    Jsp的内置对象

    • application对象:web应用本身
      作用:
    1.共享数据:将某个需要共享的值放到application中,就可以在可用范围内进行使用
    <%
        //设置参数
        application.setAttribute("name","roobtyan");
        //获取参数
        String name = application.getAttribute("name");
    %>
    
    2.获得web应用配置参数
    比如说,当前的xml文件中有如下配置参数,我要获取到它
    <context-param>
        <param-name>name</param-name>
        <param-value>roobtyan</value>
    </context-param>
    使用的方法如下
    String name = application.getInitParameter("name");
    • config对象
    web.xml配置文件如下:
    <servlet>
        <init-param>
            <param-name>name</param-name>
            <param-value>roobtyan</param-value>
        </init-param>
    </servlet>
    
    获取方法
    String name = config.getInitParameter("name")
    • exception对象
      注意:exception对象只有在errorPage中才起作用,也就是说这个对象只有在异常处理页面中才能起作用。虽然jsp脚本中的java代码无需做异常处理,但是在jsp声明中的代码必须做异常处理。
    • out对象
      这个对象就是用来输出内容的,和输出语法类似。
    <%
        out.println("哈哈哈");
    %>
    • pageContext对象
      这个对象代表的是页面上下文,用于访问jsp页面间的共享数据。
      这个对象又两个常用的方法:
    getAttribute(String name):取得page范围内的name属性
    getAttribute(String name,int scope):取得指定范围内的属性值,scope有如下常量
        PageContext.PAGE_SCOPE:page内(值:1)
        PageContext.SESSION_SCOPE:session内(值:3)
        PageContext.REQUEST_SCOPE:request内(值:2)
        PageContext.APPLICATION_SCOPE:application内(值:4//将变量放入指定内容内
    setAttribute(String name,value,scope)
    //默认存放在page中
    setAttribute(String name,value)
    • request对象
    常用方法:
    String getParameter(String paramName):获取请求参数的值
    Map getParameter():获取所有请求参数的名称和值
    Enumeration getParameterNames():获取所有请求参数名称组成的对象
    String[] getParameterValues(String name):获取name的所有值,如果又多个值的话
    
    //请求头相关的方法
    String getHeader(String name):获取请求头的值
    Enumeration<String> getHeaderNames():获取所有请求头的鸣横
    Enumeration<String> getHeaders(String name):获取指定请求头的多个值
    int getIntHeader(String name):获取指定请求头的值,并转换成整数值
    • response对象
      作用如下
    1.生成非字符响应:使用相关的类生成一张图片等
    2.重定向:
        response.sendRedirect("roobtyan.jsp");
        将页面重定向到roobtyan.jsp中
    注意:重定向和转发是有一定的区别的-->
        转发操作依然是一次请求,而重定向是二次请求
        转发操作所有的原页面的数据、参数等都存在,而重定向这些参数都会消失
        转发地址栏的URL不变,而重定向连URL都会改变
    3.增加Cookie
    //增加Cookie
    Cookie c = new Cookie("name","roobtyan");
    c.setMaxAge(24*3600);//设置Cookie存在的周期,不设置的话,关闭浏览器cookie就没了
    reponse.addCookie(c);
    
    //获取Cookie
    Cookie[] cookies = request.getCookie();
    • session对象
      通过我上面的介绍,可以看到,不论是request还是response、page等,都有可能会无法使用,而session解决了这个问题:在多个页面使用同一个变量
      session对象依然是使用键值对的方式存储的。
    //存储方法
    session.setAttribute("name",roobtyan);
    //获取方法
    session.getAttribute("name");

    结语

    我这一节要介绍的部分就这么多,其实JSP中还有一部分内容叫做自定义标签,由于现阶段并不怎么用,所以这部分内容就暂时不介绍了,有兴趣的小伙伴可以搜索一下。当然,还有一个使用jsp过程中常用的标签库,就是sun公司推出的jstl,这套库非常的强大,应该是属于必学的内容,就是一个简单的使用,教程链接在这里:https://www.yiibai.com/jsp/jstl.html

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  • 本文是工信部信通院《数据流通关键技术白皮书》解读之二。 实现数据流通又不泄露用户隐私信息,是白皮书的目标。实现这个目标,手段有多种,比如安全多方计算,区块链等都是技术手段之一。 由于目前还在技术选型...

    前言

    本文是工信部信通院《数据流通关键技术白皮书》解读之二。
    实现数据流通又不泄露用户隐私信息,是白皮书的目标。实现这个目标,手段有多种,比如安全多方计算区块链等都是技术手段之一。
    由于目前还在技术选型阶段,所以据我了解,至少存在如下的技术路线:

    1. TEE可信执行环境。纯硬件方案。这方面比较有代表性的,比如微信指纹支付

    1. 支付宝、微信的后台系统不会保存用户支付指纹(用户隐私信息明文只存在于TEE中,像指纹那样,其实数据量也不大);TEE根证书方案按微信方案来
    2. 用户隐私数据灌装,验证指纹和密码,根据可信证书链灌装(灌装身份证信息,传输过程密文,TEE中是明文)
      算法灌装
    3. 指纹支付时,先调用iOS / Android系统api,校验用户指纹是否正确,如果正确,通过支付接口,上送本地缓存的token。
      数据是收集起来批量处理时效率比较高,但是广泛收集用户数据又存在泄露隐私的问题,所以近年来边缘计算兴起,整个计算工作干脆下沉到用户侧,明文只能认证后写入TEE环境,不能被反向读出,因为计算都在用户本地完成,过程中不必收集用户隐私数据,所以当然不会泄露隐私。不过这种模式下必然要求人手一个TEE,估计计算能力和存储容量都不会太强。

    这个方案特点是“用户信息仅保存在本地,在本地明文计算,网络只传输计算结果”。

    2. 硬件+软件方案

    这个似乎是公信宝的路线。前一个方案可以过程中不收集用户隐私数据,但是该方案中需要收集,这不仅仅是数据批量处理提升效率,更重要的是前一个方案只适用于单个用户的数据计算,不适用于多方数据的融合计算。以风控为例子,前者只适用于有了风控模型后,核验个人风险,但是问题是模型从哪里来?还是需要用户数据来训练,换而言之,前者不管训练,而后者把训练也管起来了。
    企业收集后的用户隐私加密数据,放到企业级TEE的黑箱子里(可以是云硬件+docker软件,只是这个软件要认证过,只支持有限的操作集合,加密隐私数据只能写入,不能被读出)。
    注意,各方的私钥是存入企业级TEE的黑箱子的,只是不能被读出。
    加假如这个TEE软件是docker来实现的话,建议加上一个区块链,TEE内部操作都记入区块链,比如启动的镜像是可信第三方安全认证过的,TEE的密码学操作,数据hash,数据销毁等步骤记下简单的日志,日志写入区块链。
    这个方案特点是“用户信息加密后出库保存TEE异地,在异地明文计算,网络只传输计算结果”。

    3. 同态加密,零知识证明方案

    参考之前写的:
    《数据流通关键技术》之一:同态加密.md
    《数据流通关键技术》之三:零知识证明.md
    这个方案特点是“用户信息加密后出库保存异地,在异地密文计算,网络只传输计算结果”。
    缺点是效率太低,目前无法商用。

    4. 安全多方计算,本文的主角

    具体介绍:

    安全多方计算(Secure Multi-Party Computation)的研究主要是针对无可信第三方的情况下, 如何安全地计算一个约定函数的问题. 安全多方计算在电子选举、电子投票、电子拍卖、秘密共享、门限签名等场景中有着重要的作用.
    一个安全多方计算协议,如果对于拥有无限计算能力攻击者而言是安全的,则称作是信息论安全的或无条件安全的;如果对于拥有多项式计算能力的攻击者是安全的,则称为是密码学安全的或条件安全的。已有的结果证明了在无条件安全模型下,当且仅当恶意参与者的人数少于总人数的1/3时,安全的方案才存在。而在条件安全模型下,当且仅当恶意参与者的人数少于总人数的一半时,安全的方案才存在。

    这个方案特点是“用户信息仅保存在本地,分布式密文计算,网络传输加密的过程数据和计算结果”。
    效率目前已经提升到可以商用的程度了。


    安全多方计算(sMPC) Secure Multi-party Computation

    安全多方计算从入门到精通:MPC简介&JUGO平台
    在这里插入图片描述
    性能提升趋势(商业化所最关注的效率问题):
    在这里插入图片描述
    MPC计算速度提升很快
    在这里插入图片描述
    目前来看,MPC在多种技术中脱颖而出,主要是因为快且安全, TEE快但是不安全需要信任,其他两种虽然安全但是很慢


    如果上面那个介绍不清楚,还是看如下技术人员的描述吧:
    github上安全多方计算的资料收集

    理论基础:根本不是姚的,而是老外的

    • 非拜占庭行为,Shamir的多项式秘密共享是多方计算的基石
    • 拜占庭行为,Chor、Goldwasser、Micali和Awerbuch的可验证秘密共享
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