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基于神经网络和冗余帧的5G时间敏感网络通信质量优化
国际学院
Optimization of Communication Quality in 5G Time-Sensitive Networks Based on Neural Networks and Redundant Frames
定级评审中
创新训练
510电子与通信技术
通信网络
未定级
该项目旨在通过结合人工智能技术和5G通信技术，优化时间敏感网络（TSN）中的通信质量。项目的研究主要集中在提高多TSN网络中数据传输的时延抖动控制和时间同步精度。通过应用神经网络预测时钟漂移、自动调节冗余帧的发送次数和频率等创新技术，项目期望解决现有算法和技术在实时工业控制、智能制造和远程医疗等领域中的通信质量瓶颈。
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项目负责人
何佳沁
2022级 国际学院 电子信息工程
项目成员
孙婉然
2023级 国际学院 智能科学与技术
高千涵
2022级 人工智能学院 信息工程
李昊天
2022级 人工智能学院 信息工程
毛棵粲
2022级 人工智能学院 人工智能
指导老师
卢向群
计算机学院（国家示范性软件学院） 高级工程师
医疗健康
机器人
智能制造
李洪星
计算机学院（国家示范性软件学院） 其他
通信网络
评审老师
杨俊俐
国际学院 工程师
通信网络
苑洁
网络空间安全学院 高级工程师
通信网络
文化创意
其他
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