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无线网络中资源约束多类调度的深度加固学习
摘要 - 在此处考虑了动态无线设置中多类调度的问题，其中可用有限的带宽资源分配以处理随机服务需求到达，而在有效载荷数据请求，延迟公差和重要性/优先级方面属于不同类别。除了异质流量外，另一个重大挑战还来自由于时间变化的沟通渠道而导致的随机服务率。现有的调度和资源分配方法，范围从简单的贪婪启发式和受限优化到组合设备，是针对特定网络或应用程序配置量身定制的，通常是次优的。在此帐户中，我们求助于深入的增强学习（DRL），并提出了分配深层确定性策略梯度（DDPG）算法，并结合了深度设置以解决上述问题。此外，我们提出了一种使用决斗网络的新颖方式，这将进一步提高绩效。我们所提出的算法在合成数据和实际数据上都进行了测试，显示了对组合和优化的基线方法的一致增长，以及状态调度计划指标。我们的方法可以使用Knapsack优化的功率和带宽资源降低13％的功率和带宽资源。
无线网络的分布式协议：来自EHealth Systems
摘要无线网络的快速发展正在通过启用无缝，低延迟的通信来改变各种域，从eHealth系统转变为无人机群和自动驾驶汽车。在医疗保健中，无线传感器和5G网络正在通过连续的数据收集，远程诊断和个性化治疗方法彻底改变患者监控，从而确保高可靠性传播。同时，无人机（无人机）群越来越多地部署在诸如灾难响应，环境监测和交付服务等平民应用中，需要可扩展的通信协议以实现有效的数据交换和与地面站的协调。随着这些技术收敛，人工智能（AI）正在成为下一代无线网络的关键推动因素，从而通过网络节点级别的预测分析来增强系统性能。通过预测网络条件，AI赋予了自动驾驶汽车和无人机，以增强互操作性，优化路由，动态调整通信策略并改善跨应用程序的资源管理。本演讲将探讨分布式数据传输协议中的挑战，当前的进步和未来的研究方向，重点关注它们在整合EHealth系统，无人机群，自动驾驶汽车和AI-Driendiven网络中的作用，以开发更适应性和智能的通信基础设施。
电气工程机器学习的博士学位论文基于未来无线网络的资源分配
有效的资源分配是未来无线网络的关键挑战，尤其是随着用户需求，网络密度和网络复杂性的继续增长。传统上，用户终端的通道状态信息（CSI）用于资源分配。但是，随着网络密度的提高并考虑到移动用户的存在，基于CSI的重新源分配构成了大量的性能开销。这项工作通过利用对用户坐标信息培训的机器学习模式来探讨一种新颖的资源分配方法。具体来说，我们以三种方式制定了源分配问题：（1）调制和编码方案（MCS）运输能力最大化的预测，（2）基于用户位置的噪声限制系统中的资源分配，以及（3）资源分配干扰限制系统以确保公平性，同时最大化Capac-Ity。我们考虑两个用户放置方案进行性能评估：随机下降方案（RDS），其中用户是在传播环境中随机分布的，以及移动性模型方案（MMS），其中用户位置遵循线性轨迹。我们进行广泛的评估，以比较跨关键指标的RDS的数据集，包括训练样本的数量，计算复杂性和模型性能在不同的通道条件和错误的位置信息下。我们的结果表明，通过机器学习适应复杂的无线环境，基于坐标的资源分配了基于坐标的资源分配，从而实现了有效且可扩展的资源位置，同时在动态和不完善的条件下保持稳健的性能。我们提出的基于坐标的资源分配方案与基于CSI的资源分配方案相提并论，在具有变化的散点密度变化的干扰受限系统中至少达到90％的性能。此外，该方案大大优于基于几何资源分配方案，该方案凭直觉地应用了用户的坐标信息来依赖距离的资源分配。MMS数据集用于确定所提出的方案的实现成本，通过考虑一个现实的渠道模型，该模型在系统中持续收集数据样本。使用这种方法，我们将机器学习模型的训练时间，预测时间和记忆足迹进行比较。结果表明，基于坐标的资源分配方案可以可靠地用于有效的资源分配，同时分别为噪声限制和干扰有限的系统产生低至中等的实现成本。本研究强调了机器学习驱动的资源管理对未来无线网络的潜力，为智能，自适应和有效的通信系统铺平了道路。
为无线网络供电 - 安德鲁
从业务角度来看是什么？很多。可靠的电力基础设施对成本和收入都有重大影响。将功率运行到成千上万的小单元将很昂贵。将成本降低一两个点可以产生重大节省，这可以减少一两天的部署时间。在收入方面，我们知道网络中断对流失率的影响。与绝大多数电池网站依靠较旧的电网来获得主要功率，对可靠的备份功率的需求比以往任何时候都更为重要。
出版详情：Gao, Z., & Lin, L. (2021). 基于人工智能与无线网络通信的交互式装置艺术的智能集成。无线通信和移动计算，2021 年，文章 3123317。https://doi.org/10.1155/2021/3123317
随着科技与时代的发展，新媒体技术与互动装置艺术的发展也慢慢走入了我们观众的视野。它简直就是“无声的艺术”。公众不再像传统那样“隐退”，而是参与其中，与艺术家一起畅游在艺术的世界里。本文旨在研究人工智能与无线网络通讯在互动装置艺术中的应用。通过各种通讯设备的优化，各种算法的不断进步，加强我们互动装置艺术之间的沟通与联系。本文提出，随着人工智能与无线网络通讯的加入，艺术家与观众之间的互动可能会更加有趣，让我们的生活更加丰富多彩。本文的实验结果表明，在进行无线网络通信时，加入人工智能的智能算法的通信延迟率比不加入人工智能的智能算法低很多，说明它们能够更好的将信息传递到控制端。当受到外界影响时，无线网络通信的误码率会上升，但是加入人工智能算法在他的影响范围内，他的误码率上升明显没有那么高。在无线网络通信过程中，改进后的算法在能耗、通信延迟、误码率等方面肯定要优于未改进的算法。通过信号的增强、通信设备材料的选择，这些都是在不断进步，在这方面也在不断探索。与其他算法相比，ML算法的定位精度提升了70%、65%、30%左右。增加传输信号的节点数量，可以大大减少节点间的跳数，相应减少跳距误差，相应减少距离估算误差，提高定位精度。可以更快解决互动装置艺术的技术壁垒。
语义意识的联合阻塞预测（SFBP）在视觉辅助下一代无线网络
摘要 - 毫米波和Terahertz网络中预测信号阻塞对于实现主动移交（PHO）和确保无缝连接至关重要。使用深度学习，多模式视觉和无线传感数据的现有方法主要取决于集中式的模型培训。尽管这些技术是有效的，但它们具有高度的成本，不足的带宽使用和延迟问题，这限制了其实时适用性。本文提出了一个语义意识的联合阻塞预测（SFBP）框架，利用轻巧的计算机视觉技术MobilenEtv3用于基于边缘的语义提取，降低了连接和计算成本。此外，我们引入了相似性驱动的联邦平均（SD-FEDAVG）机制，以增强模型聚合过程的鲁棒性，从而有效地减轻了噪声更新和对抗性攻击的影响。我们提出的SFBP框架达到了97.1％的阻塞预测准确性，与集中学习相比，与集中式学习相比，与集中的学习成本密切相匹配，而与没有语义提取的FL相比，沟通成本降低了88.75％，而沟通成本则达到57.87％。此外，与没有语义提取的FL相比，与集中学习相比，在设备上的推论相比将潜伏期降低23％，而FL相比有18％，从而改善了PHO的实时决策。此外，SD-FEDAVG机制在嘈杂条件下提高了预测准确性，从而直接通过将切换失败率降低7％来影响PHO。索引术语 - 毫计浪潮，联合学习，语义交流，阻塞预测，计算机视觉
Xuelin Cao、Bo Yang、Chongwen Huang、Chau Yuen、Marco Di Renzo 等人。可重构智能表面辅助无线网络的人工智能辅助 MAC：挑战与机遇。 IEEE 通信杂志，2021 年，10.1109/mcom.001.2001146。hal-03357949
HAL 是一个多学科开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
无线网络量子密钥分发综述
随着无线网络日益成为现代通信基础设施不可或缺的一部分，对保护敏感信息的强大安全机制的需求从未如此迫切。量子密钥分发 (QKD) 提供了一种革命性的通信安全方法，它利用量子力学原理确保加密密钥在理论上不可破解。本研究全面回顾了无线网络环境下 QKD 技术的现状，利用二级数据源分析了最近的进展、实施和挑战。本文首先概述了 QKD 的基本原理及其相对于传统加密方法的优势。然后，它研究了 QKD 协议的最新发展及其对无线环境的适应性，重点介绍了成功的案例研究和实验。详细讨论了关键挑战，包括技术限制、与现有网络基础设施的集成障碍以及成本考虑。本评论还探讨了新兴趋势和创新，例如混合 QKD 系统和基于卫星的实施，这些趋势和创新有望扩大 QKD 在无线网络中的适用性和可行性。最后，该研究概述了未来的前景和潜在的研究方向，强调需要跨学科合作来克服现有的局限性，并充分发挥 QKD 在增强无线网络安全性方面的潜力。
生成AI（GAI）用于移动和无线网络的应用：调查
摘要 - 近年来人工智能（AI）在多个学科和垂直领域中的成功促进了移动网络和未来互联网朝着AI Intern Internet的发展，以朝着AI Intergection Internet Internet（IoT）时代。然而，大多数AI技术都依赖于物理设备（例如移动设备和网络节点）或特定应用程序（例如健身跟踪器和移动游戏）生成的数据。因此，生成AI（GAI），又称A.AI生成的内容（AIGC）已成为强大的AI范式；由于其能够有效学习复杂的数据分布并生成合成数据以各种形式表示原始数据。预计此令人印象深刻的功能是为了改变移动网络的管理并使当前提供的服务和应用程序多样化。在此基础上，这项工作介绍了盖斯在移动和无线网络中的作用的简洁教程。尤其是该调查首先提供了GAI和代表性GAI模型的基本原理，这是对GAI在移动和无线网络中应用的理解的重要初步。那么，这项工作对网络管理，无线安全性，语义通信以及从开放文献中学到的教训中的最先进研究和GAI应用进行了全面审查。最后，这项工作通过概述了需要解决的重要挑战，以促进GAI在此边缘切割区域的发展和适用性，总结了有关移动和无线网络的当前研究。
第六代（6G）无线网络的挑战
第五代 (5G) 无线网络可能会为移动、个人和局域网提供高数据速率、更高的可靠性和低延迟。随着智能无线传感和通信技术的快速发展，数据流量大幅增加，现有的 5G 网络无法完全支持未来用于服务、存储和处理的海量数据流量。为了应对未来的挑战，研究界和行业正在探索基于太赫兹的第六代 (6G) 无线网络，预计该网络将在短短十年内提供给工业用户。了解和掌握 6G 的不同挑战和方面对于满足未来的通信需求和满足不断发展的服务质量 (QoS) 需求至关重要。本调查全面研究了与 6G 相关的规范、要求、应用和支持技术。它涵盖了颠覆性和创新性，以及 6G 与先进架构和网络的集成，例如软件定义网络 (SDN)、网络功能虚拟化 (NFV)、云/雾计算和面向人工智能 (AI) 的技术。该调查还解决了隐私和安全问题，并提供了潜在的未来用例，例如虚拟现实、智能医疗和工业 5.0。此外，它还确定了当前的挑战并概述了未来的研究方向，以促进 6G 网络的部署。