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题目描述

1

能量收集节能技术研究

发展终端节能技术，降低5G终端功耗，延长电池使用时间，成为5G能够广泛普及的关键因素之一。能量收集是从外部资源（例如，太阳能、热能、风能、盐度梯度和动能，也称为环境能量）获取能量，为一些设备供电或充电。能量收集还面临一些挑战，需要进行进一步的研究：
1）设计用于能量收集的系统或电路，分析设计挑战，同时进行成本评估；
2）提出无线能量收集传感器网络中的节能资源分配方案，例如，收集的能量如何被最优分配以实现更优的性能增益；
3）在使用能量收集技术的基础上，提出进一步节能的方案，比如通过硬件或软件实现，进一步降低设备在睡眠模式的功耗。

2

NLOS场景的高精度定位

针对室内定位场景，由于人或障碍物等的遮挡造成的NLOS问题将严重影响定位精度，因此，如何提高NLOS场景的定位精度是当前定位研究和实际应用面临的一大挑战。请研究NLOS场景的高精度定位方案或算法（例如米级或亚米级），包括但不限于：
1）基于反射体辅助的高精度定位方案；

2）基于AI等算法的高精度定位方案；

3）基于NLOS识别的高精度定位方案。

3

基于AI的信道估计

假定不改变NR的信道导频结构, 在非瑞利(非复高斯)信道条件下, 借用AI学习, 信道估计和MIMO均衡性能可以提升多少? 进一步，在信号检测预估计中，最优的检测是贝叶斯检测。而因为信号的统计是先验未知的, 所以常用的检测方法是假定复高斯分布, 做恒虚警检测。请调研并设计相应AI算法：是否可以做到一定程度的先验已知, 是否可以有更优的检测或者是估计性能。

4

降低OFDM通信系统的峰均比

现有无线通信均基于OFDM波形。但是，在射频中，OFDM波形的高峰均比导致终端需要调低发射功率才能保证信号强度落在线性范围中。而发射功率调低会导致上行覆盖受限。请在文献调研的基础上设计如波形设计、预编码、outer code等降低发射功率的峰均比的算法。

5

蜂窝空口的可用带宽预测

因为蜂窝网络中的手机用户距离基站位置不同，并经常移动和聚散，会发生空口质量和可用频带资源的波动，这就导致了视频回传、视频通话等实时服务的体验降低，因此希望提出一种蜂窝网络下手机的可用带宽预测算法，比如通过研究空口的信号质量、误码、资源分配、上下行数据流特征，预测本手机的当前可用带宽。当客户端发起视频服务请求时，可以向服务器反馈手机的当前可用带宽，服务器根据移动客户端提供的带宽信息进行自适应流分发（发送最匹配码率的视频），降低视频画面卡顿、模糊、切换时间过长等问题，提升用户体验。

6

基于Linux系统的高速数传软件性能优化

随着5G网络传输速率的成倍增长，在终端设备上，Linux网络协议栈的开销已成为一个瓶颈。如何通过软件的优化，减少网络协议栈的开销，使CPU的负载成倍的降低。最好在应用不做任何修改的情况，也有同样的优化效果。

7

语音丢包补偿机制研究

弱网或者突发丢包场景下，期望能够基于深度学习，结合上下文语音特征向量，实现丢包补偿技术，解决由于丢包导致的卡顿和断续现象。

8

载波聚合规格存储压缩算法

载波聚合是4G、5G提升用户峰值速率的关键技术。一个移动产品需要维护几千种载波聚合，并与基站进行沟通。现需要提供一种压缩和解压算法，减少Flash存储、运行内存占用的同时，与基站交流规格的过程中，能够快速地还原出需要上报的载波聚合信息，运算性能达到最优。

9

移动终端的用户路径推荐算法研究

高速移动下的移动终端，会因为网络的复杂性无法及时选择下一个合适的蜂窝小区，而降低用户的连续性体验，导致数据卡顿、语音丢帧等负面影响。请设计能够快速收敛的机器学习方法，智能选择路径最优小区。从而达到高速移动终端预测功耗低、体验好的目的，以此提高移动终端用户的连续性体验。

10

数据业务快速建模

要求创建主流移动APP（如微信、抖音等）各种业务的数据特征模型，能够快速的对该数据业务进行业务建模，以便快速对该数据业务进行评估。数据建模贴近用户使用场景下的复杂叠加及精细化建模。

11

5G智能移动终端软件安全攻防研究

通过研究5G协议，分析并阐述5G网络安全安全防护、攻击面和攻击方法。调研并归纳业界嵌入式系统漏洞挖掘方法在基带安全研究中的应用。基于以上的研究，设计5G智能移动终端嵌入式通信软件的攻击防护算法或测试工具。

12

MIMO场景下的端到端链路设计

设计基站到UE的端到端MIMO传输模型，给出在城市、郊区、室内等场景下天线相关性、射频通道相关性对传输吞吐的影响。主要涉及参数包括：空间相关性，典型传输场景的相关性建模；天线相关性；射频通道相关性；输出吞吐。

13

低功耗唤醒

调研现有的低功耗唤醒技术LP-WUS(Lowpower wakeup signal)，设计相应算法。算法需包含接收机及信号波形设计。