下一代移动通信网络将有效覆盖各类智能设备、工业物联网及车联网等应用，对不同应用中信息传输的可靠性、安全性及传输时延提出了更高的要求。本文提出一种基于载波序号调制(Orthogonal frequency division multiplexing with index modulation, OFDM-IM)的多分集传输方案，可有效提升高可靠低时延通信(ultra Reliable and Low Latency Communication,uRLLC)场景中信息传输的可靠性及系统调制解调的计算复杂度。为了降低接收端的计算复杂度，本文提出一种用于多分集OFDM-IM系统的基于单个子载波计算的接收机算法，通过将基于子块计算过程分解为两步计算的方式来降低解调过程的计算复杂度。计算机仿真结果证明了本文提出的多分集OFDM-IM可以获得比传统单个符号多次重发方式获得发送分集增益更优的误比特性能。

铁路新一代移动通信系统5G-R即将开始大规模建设，5G网络高速率、低时延的需求对铁路通信网络运维提出了新的挑战。随流检测是随着IPv6技术发展诞生出的一种新的网络监测手段，能够满足铁路通信网新的运维需求。本文对随流检测技术进行了详细的研究。

针对智能带式输送机高能耗问题对煤炭产业构建创新驱动绿色智能发展体系提出的挑战，基于绿色低碳的可持续发展目标，以科技创新为推手，面向煤矿智能带式输送机，提出一种时延有界的自适应节能控制技术。通过探究皮带运行速度、煤料输送量及电机功率间相关性，建立输送机耗能有效的约束条件。设定设备工作周期中所产生的采样估计时延上限，作为电机功率的分配界限，架构功率分配模型。融合模糊控制理论与变结构控制技术，模糊化与去模糊化处理皮带运行速度与传感器采集速度的偏差和变化率，得到精确控制量，结合自适应控制律，实现自适应节能控制。选取一家大型煤炭产业作为研究对象，利用效用评价体系中各项指标展开评估，实践结果验证，该项技术自适应控制能力较强，能够推动产业向节能型、环保型方向发展，达成绿色低碳的可持续发展目标。

智能电网通信网是实现未来智能电网的基础支撑。在智能电网通信网中，其数据分为硬实时，准实时，非实时等多种类型，对应的传输时延要求也从几毫秒到几秒不等。解决数据传输时延难题是建设智能电网通信网的关键所在，也是保证未来智能电网通信网可靠、安全、高效、智能的核心基础。

如今，我国在矿山爆破方面还是有着很多不足的地方的，总体上来说还是比较粗放型的爆破，而且因为爆破理论还比较落后，缺少专业的爆破设计软件以及测量工作等，同时很多作业人员缺少相应的素质，爆破水平严重不足，在开展爆破活动的过程中往往主要依靠的还是工作人员的个人经验，定量分析则比较少，有着很大的随意性，导致在进行爆破后还会有很多的大块以及根底，工作面也不够平整，会造成矿石的损失，出现贫化问题，而且还会破坏边坡的稳定性，无法保证爆破的效果。下面我们就根据当前国内的采矿技术针对如何实施露天矿山的精细化爆破展开了深入的分析。

经济时间序列具有复杂的非线性特征。为了准确的对其进行预测，本研究提出了基于时间序列重构和时延Elman神经网络的预测方法，给出算法步骤。首先，对时间序列进行重构得到状态向量序列，再对时延Elman神经网络进行训练，在进行预测时，输入状态向量值得到预测值。通过对对恒申指数的模拟预测，结果显示该预测方法具有较高的精度。