Qualcomm宣布首款5G调制解调器解决方案,助OEM针对早期5G网络开发终端

东风玖哥 2016-10-19 01:03:33
加精
2016年10月18日,香港—— Qualcomm Incorporated(NASDAQ: QCOM)今日宣布,其子公司Qualcomm Technologies, Inc.推出Qualcomm骁龙X50 5G调制解调器,使Qualcomm成为首家发布商用5G调制解调器芯片组解决方案的公司。这款产品旨在支持OEM厂商打造下一代蜂窝终端,并协助运营商开展早期5G试验和部署。



骁龙X50 5G调制解调器最初将支持在28GHz频段毫米波(mmWave)频谱的运行。它将采用支持自适应波束成形和波束追踪技术的多输入多输出(MIMO)天线技术,在非视距(NLOS)环境中实现稳定、持续的移动宽带通信。通过支持800MHz带宽,骁龙X50 5G调制解调器旨在支持最高达每秒5千兆比特的峰值下载速度。

旨在用于4G/5G多模移动宽带和固定无线宽带终端,骁龙X50 5G调制解调器能够与集成千兆级LTE调制解调器的Qualcomm骁龙处理器搭配,并通过双连接(dual-connectivity)紧密协调配合。千兆级LTE能够为早期5G网络提供一个广域覆盖网络,因此它将成为5G移动体验的一个重要支柱。

Qualcomm Technologies, Inc.执行副总裁兼QCT总裁克里斯蒂安诺·阿蒙表示,“随着运营商和OEM厂商步入5G蜂窝网络和终端的测试阶段,骁龙X50 5G调制解调器预示着5G时代的到来。凭借在LTE和Wi-Fi领域多年积累的领先地位,我们非常兴奋能推出这样一款产品,在推动5G终端和网络成为现实的过程中发挥关键作用。这表明,我们不仅是在谈论5G,而且真正致力于推动5G的发展。”

通过骁龙X50 5G调制解调器,部署毫米波(mmWave)5G网络的运营商现在可与QTI紧密合作,开展实验室测试、外场试验和早期网络部署。此外,采用骁龙X50 5G调制解调器的OEM厂商将有机会率先开始优化他们的终端,以应对集成毫米波所面对的独特挑战。在真实的5G网络环境下,于终端中集成骁龙X50 5G调制解调器,可为采用新兴技术的终端定型提供宝贵经验。QTI将利用这些经验和发现帮助加快5G全球标准——5G新空口(NR,New Radio)的标准化和商用。

对消费者而言,5G所支持的增强型移动宽带将为移动用户和云服务间带来前所未有的即时性,从而增加媒体内容消费、提升媒体内容产生,并提供获取丰富信息的更快方式。此外,5G技术的迅速发展将让数千兆比特的互联网服务更经济、更简单地进入更多家庭和企业。

骁龙X50 5G调制解调器基于QTI长期提供业界领先的正交频分多路复用(OFDM)芯片和技术经验而打造。Qualcomm作为行业的领导者,已经在数代LTE技术与产品及802.11ad产品中成功展示了OFDM、毫米波和大规模MIMO芯片及技术。

骁龙X50 5G平台将包括调制解调器、SDR051毫米波收发器和支持性的PMX50电源管理芯片。骁龙X50 5G调制解调器预计将于2017年下半年开始出样。集成骁龙X50 5G调制解调器的首批商用产品预计将于 2018年上半年推出。
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Billy_1987 2017-10-16
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话说ODM呢
lajijingse 2016-11-04
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好东西,经典
东风玖哥 2016-10-19
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引用 2 楼 g62r83t27 的回复:
2G的时候,我每月话费一二十块,3G4G时代,我每月话费一二百块,我关心的是5G时代到来的话,每个月话费是不是得上千了?
你才知道呀
侦探蜡笔小新 2016-10-19
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2G的时候,我每月话费一二十块,3G4G时代,我每月话费一二百块,我关心的是5G时代到来的话,每个月话费是不是得上千了?
line_us 2016-10-19
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旨在支持OEM厂商打造下一代蜂窝终端
内容概要:本文聚焦于“面向电网频率稳定的VSG惯量阻尼协同自适应控制策略”研究,深入探讨虚拟同步发电机(VSG)在微电网中的关键作用。通过Simulink仿真平台与Matlab编程实现,提出一种能够动态协同调节惯量和阻尼参数的自适应控制方法,旨在有效提升高比例可再生能源接入背景下电网的频率稳定性。研究系统阐述了VSG的核心控制原理,构建了惯量与阻尼的动态调节机制,详细分析了系统的动态响应特性,并通过仿真实验验证了所提策略的有效性,成功解决了传统VSG因参数固定而导致的动态响应速度与稳态稳定性之间的矛盾问题。; 适合人群:具备电力系统分析、自动控制理论等专业知识背景,熟练掌握Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源并网技术、微电网运行控制、电力系统稳定性研究等方向的研究生、高校科研人员及电力行业工程技术人员。; 使用场景及目标:①为微电网中VSG控制策略的优化设计提供理论依据和技术方案;②支撑高渗透率可再生能源电力系统的频率稳定控制研究与工程实践;③为相关领域的学术论文复现、创新算法开发及科研项目申报提供完整的仿真模型与代码参考;④力科研人员深入理解VSG动态特性并开展二次创新研究。; 阅读建议:建议学习者结合提供的Simulink仿真模型与Matlab源代码进行同步研习,重点剖析惯量与阻尼协同调控的逻辑架构及自适应算法的具体实现流程。可通过调整控制器关键参数,观察并分析系统在不同扰动下的频率响应曲线变化,从而深刻掌握VSG的内在动态规律与控制精髓。
内容概要:本文系统性地介绍了基于ARIMA-CNN-LSTM混合模型的时间序列预测方法,融合传统统计学模型ARIMA与深度学习网络CNN、LSTM的优势,构建高精度预测框架。其中,ARIMA用于捕捉时间序列的线性成分与平稳特征,CNN有效提取局部时序模式和空间特征,LSTM则擅长建模长期依赖关系与非线性动态。该混合模型特别适用于风电功率、光伏发电、电力负荷、股票价格等非平稳、非线性复杂时序数据的预测任务。文中提供了完整的Python代码实现流程,涵盖数据预处理、模型搭建、训练优化与结果评估,强调模型的可复现性和工程实用性,有于深入理解多模型融合机制与实际应用技巧。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习知识,从事数据分析、人工智能、电力系统、金融工程、气象预测等相关领域的研究人员、工程技术人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于风电、光伏、负荷、股价等复杂时间序列的高精度预测;②深入理解ARIMA、CNN、LSTM三种模型的特性及其在混合架构中的协同机制;③掌握混合预测模型的设计思路、实现方法与参数调优策略,为科研项目或工业级预测系统开发提供可靠的技术方案。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行动手实践,逐步调试并理解各模块的功能实现,重点关注数据划分、残差建模、特征融合与超参数调整等关键环节。同时,可通过文末提供的网盘链接获取完整代码与数据集,以确保实验的可复现性,并鼓励在此基础上进行模型改进与创新应用。

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