MWC 2019！Qorvo邀您共同体验5G未来
每一天，我们利用设计、系统专业知识和全球规模来解决这些新的挑战。5G 未来，就在眼前。持续关注 Qorvo 官方微信，实时掌握 MWC 后续精彩报道。
Mobie 5G
移动设备推动互联世界的发展。Qorvo 的 RF 解决方案有助于我们下一代移动设备提供消费者预期的体验。用户对于可靠移动宽带的需求不断增长，为此，RF 技术也必须不断演进。凭借其在核心 RF 解决方案方面的专业知识，Qorvo屹立于解决 RF Complexity领域的最前沿。
IoT
收购 GreenPeak Technologies 后，Qorvo产品组合增加了领先的创新型超低功耗无线数据通信控制器点点taptap安卓，用于智能家居应用和IoT。除了智能能源和ISM产品，我们的IEEE 802.15.4和Zigbee无线电通信点点taptap安卓广泛用于能效、恒温器、HVAC和灯光控制、家庭监控、 家庭生活应用等等智能家居解决方案。
Atenna Control Solution
下一代智能手机的天线设计需要满足快速变化且非常复杂的手机规格要求。当今的手机使用多个天线和载波聚合 (CA) 满足数据传输需求。
Qorvo 的开关、可调电容和用于天线控制系统 (ACS) 的阻抗调谐器产品组合提供改进辐射效率和减少失配损耗所需的技术，为单天线和多天线实施提供最佳天线性能。
RF Fusion
随着 RF 复杂性持续不断提升，实施高级载波聚合 (CA) 会耗费宝贵的资源和时间。这些难题的根源在于运营商与消费者的要求存在冲突。Qorvo RF Fusion™可提供突破性技术，帮助手机 OEM 最大限度降低合规风险和避免产品发布延迟。
RF Fusion 产品组合包含多个关注于差异化性能的高性能模块，可通过集成 NoDrift™ 和 LowDrift™等 Qorvo 的领先技术得以实现。从而可将 Qorvo 开关多路复用器与中/高双工 1 Gbps 手机设计一起使用。这些解决方案集成了 Qorvo 领先的技术以及高级 PA 和开关技术——均采用业内最小的外形尺寸。
Mobile Filters
Qorvo的 LowDrift™ 和 NoDrift™ BAW 和 SAW 滤波器技术 通过大幅降低温度敏感性实现性能突破，从而改进插入损耗、延长电池寿命、减少服务中断和电话断讯并提供更出色的用户体验。
分立式滤波器/双工器——高级滤波器产品可应对最严峻的频谱挑战并满足PC2要求。
多路复用器——高品质 BAW 支持一流的多路复用器性能并简化区域性载波聚合的实施。
Mobile Wi-Fi
MIMO 和 802.11ac 为下一代手机设计提出了多个全新挑战。Qorvo 的移动 Wi-Fi 产品组合提供全套 RF 解决方案，可应对快速增加的民用和商用 Wi-Fi，并解决由 802.11 实施所引起的难题，如从 1x1 SISO 向 2x2 MIMO 迁移。
我们的移动 Wi-Fi 产品组合采用 Qorvo 的 LowDrift™ 和 NoDrift™ BAW 滤波器技术，包含：
双频段集成前端模块 (iFEM)
5 GHz 和 2.4 GHz 前端模块 (FEM)
高性能 Wi-Fi 共存滤波器
动态波束赋形与多输入多输出（MIMO）空分复用联合优化，是解决高阶自动驾驶协同感知传输瓶颈的关键路径。单车传感器视距有限，需依靠路侧单元与邻车信息实现超视距风险识别。这对车联网（V2X）通信提出大容量、低时延需求。
超大规模 MIMO（Extra-Large Multiple-Input Multiple-Output, XL-MIMO）在近场通信中依赖球面波距离-角度二维耦合实现波束聚焦。构建距离-角度二维分层码本，解决传统远场码本聚焦失配问题，结合自适应采样与低开销跟踪，可打通近场覆盖增强路径，支撑 6G 短距高速无线通信。
太赫兹（THz）通信具备超大带宽与极低时延特征，是第六代移动通信（6G）高动态短距密集通信的核心支撑技术。针对超大规模多输入多输出（Massive MIMO）阵列带来的波束训练开销大、信道估计复杂及高动态干扰等问题，本文提出一种轻量化码本压缩训练体系与多维度动态干扰抑制机制。
动态波束赋形（Beamforming）与多输入多输出（MIMO）空分复用技术融合，可构建高可靠、低时延、大容量的车载通信体系，解决高阶自动驾驶协同感知的通信瓶颈。高阶自动驾驶系统正从单一车辆自主感知，演进为车、路、云、人全域协同感知架构，依靠多终端数据交互实现超视距感知与全局路径规划，是向L4、L5演进的核心支撑。
动态波束赋形（Dynamic Beamforming）与多输入多输出（MIMO）空分复用技术，通过空域能量聚焦与多机并行传输，解决低空无人机集群协同感知中干扰大、容量低的痛点，是实现通感一体化（ISAC）的核心底层技术。本文剖析低空协同感知的工况瓶颈，阐明双技术的赋能机理与协同优化路径，构建适配复杂工况的通感协同体系。
