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HAL 是一个多学科开放存取档案库，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。
通过 Cisco DNA 实现无线网络自动化和保证...
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迈向 6G 及更高版本的双功能无线网络
摘要 — 随着 5G 标准化的巩固，研究人员正在猜测 6G 将会是什么样子。传感功能的集成正在成为 6G 无线接入网络 (RAN) 的一个关键特性，允许利用密集的蜂窝基础设施来构建感知网络。在这篇 IEEE 通信选定领域期刊 (JSAC) 特刊概述中，我们全面回顾了集成传感和通信 (ISAC) 的背景、主要应用范围和最新方法。我们首先从历史的角度讨论传感和通信 (S&C) 之间的相互作用，然后考虑 ISAC 的多个方面及其带来的性能提升。通过介绍正在进行和潜在的用例，我们阐明了与 ISAC 相关的行业进展和标准化活动。我们分析了 S&C 之间的许多性能权衡，包括信息
无线网络中 LDPC 解码的量子信念传播
我们提出了量子信念传播 (QBP)，一种基于量子退火 (QA) 的低密度奇偶校验 (LDPC) 错误控制码解码器设计，该解码器在 Wi-Fi、卫星通信、移动蜂窝系统和数据存储系统中得到了广泛应用。QBP 将 LDPC 解码简化为离散优化问题，然后将简化的设计嵌入到量子退火硬件中。QBP 的嵌入设计可以在具有 2,048 个量子比特的真实最先进的 QA 硬件上支持块长度高达 420 位的 LDPC 码。我们在真实的量子退火器硬件上评估性能，对各种参数设置进行敏感性分析。我们的设计在高斯噪声无线信道上在 SNR 9 dB 下实现了 20 µ s 内的 10 − 8 比特错误率和 50 µ s 内的 1,500 字节帧错误率 10 − 6。进一步的实验测量了在真实无线信道上的性能，需要 30 µ s 才能在 SNR 15-20 dB 下实现 1,500 字节 99.99% 的帧传输率。QBP 的性能优于基于 FPGA 的软信念传播 LDPC 解码器，在 SNR 低 2.5–3.5 dB 时达到 10 − 8 的误码率和 10 − 6 的帧错误率。就局限性而言，QBP 目前无法在当前的 QA 处理器上实现实用的协议大小（例如 Wi-Fi、WiMax）LDPC 码。我们在本工作中的进一步研究提出了未来成本、吞吐量和 QA 硬件趋势方面的考虑。
人工智能赋能的未来无线网络：挑战、机遇和未决问题
摘要 — 大量苛刻的服务和用例要求未来无线网络资源管理发生革命性转变。事实上，当应用程序对服务质量的严格要求与网络复杂性的增加相结合时，传统的网络管理例程在 6G 中将变得不可行。人工智能 (AI) 正在成为从下到上协调网络资源的基本推动因素。支持 AI 的无线接入和支持 AI 的核心将为 6G 的自动配置开辟新的机遇。另一方面，支持 AI 的网络中存在许多挑战需要解决。较长的收敛时间、内存复杂性和不确定性下机器学习算法的复杂行为以及网络高度动态的信道、流量和移动性条件加剧了这些挑战。在本文中，我们调查了利用机器学习技术提高无线网络性能的最新研究。此外，我们确定了挑战和未解决的问题，为研究人员提供了路线图。
大规模无线网络中灵活的、受大脑启发的通信
摘要：本文提出了在未来大规模网络中使用灵活的、受大脑启发的模拟和数字无线传输的新视角。受人类大脑中高度节能的神经脉冲传输机制的启发，我们从节能的角度考虑了非常短距离的灵活无线模拟和数字传输。考虑到电路功耗模型，比较了可用传输模式的能效指标。为了比较所考虑的系统，我们假设传输的数据来自模拟传感器。在数字传输方案的情况下，解码后的数据在接收端转换回模拟形式。此外，分析了文献中的不同功耗模型和具有不同性能的数字传输方案，以检查对于某些应用和某些信道条件，模拟传输是否可以成为数字通信的节能替代方案。模拟结果表明，在某些情况下，模拟或简化数字通信比采用 QAM 调制的数字传输更节能。
通过可植入微型设备的无线网络进行模式化脑电刺激
通过电子方式将有意义的信息传输到大脑回路是脑机接口面临的挑战。一个关键目标是找到一种方法，将空间结构化的局部电流刺激注入皮质的各个感觉区域。在这里，我们介绍了一种完全无线的方法，通过空间分布的植入皮层网络对皮层的特定区域进行多点模式化电微刺激。每个亚毫米大小的微芯片从外部射频源收集能量，并将其转换成双相电流，通过一对集成微线局部注入组织。通过实施具有亚毫秒延迟的预调度、无冲突位图无线通信协议，可以控制植入网络中每个芯片注入电流的幅度、周期和重复率。作为体内演示，我们将 30 个无线刺激器组成的网络长期植入自由活动大鼠的皮层运动和感觉区域，持续三个月。我们探索了模式化皮层内电刺激在平均射频功率远低于安全限值的情况下对受训动物行为的影响。21
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。
2019 年 CSP 无线网络基础设施未来技术成熟度曲线
作为一种全新的设计，NDN 有机会在网络中引入跨越式创新，但这也可能阻碍其采用。正如 IPv6 所证明的那样，在网络中引入大规模变化并不容易。目前还没有 NDN 的商业实施，我们也没有看到企业对此感兴趣。但是，NDN 被视为下一代移动网络 (5G) 的技术之一。这可能会加速采用，尽管它还没有为 2018 年开始的第一批 5G 商业实施做好准备。网络供应商和服务提供商应该评估 NDN 如何影响他们的长期投资组合和战略。他们应该评估在 NDN 开发中扮演早期创新者角色的利弊。
无线网络中的MIMO检测和LDPC解码的量子计算
1。Srikar Kasi和Kyle Jamieson。朝着无线网络中的LDPC解码的量子信念传播。Mobicom'20。2。Minsung Kim，Davide Venturell，Kyle Jamieson。 利用量子退火进行集中无线电访问网络中的大型MIMO处理。 ACM Sigcomm '19。Minsung Kim，Davide Venturell，Kyle Jamieson。利用量子退火进行集中无线电访问网络中的大型MIMO处理。ACM Sigcomm '19。