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World File Search System无线网络
迈向无线网络系统中的混合古典量子计算结构
在当今的无线网络工作中，交通负载前所未有，设计挑战从无线网络本身转移到无线网络背后的计算支持。在这种情况下，由于它们有可能大大加速处理，因此可以改善网络吞吐量，因此对量子计算方法有了新的兴趣。然而，由于具有变形和噪声的物理现象，今天实际上实际存在的量子硬件比基于硅的硬件更容易受到计算错误。本文探讨了两种类型的计算之间的边界（用于无线系统中优化问题的典型 - 量词混合处理），以增强无线如何模拟利用这两种方法的好处。我们使用当今最先进的实验可用技术之一（反向量子退火）探索了使用真实硬件原型的混合系统的可行性。在5G新无线电路线图中设想的低延迟，大型MIMO系统的初步结果令人鼓舞，在处理时间方面的性能大约比先前发布的结果更高。
国际电联 6G 愿景和框架：场景、能力和推动因素
摘要 —随着第五代 (5G) 无线网络的标准化和商业化以意想不到的速度完成，学术界和工业界的研究人员、工程师和高管将注意力转向了可以支持下一代无线网络的新候选技术，以便在新兴场景中实现更先进的功能。明确地说，第六代 (6G) 地面无线网络旨在为未来十年及以后的用户和机器类型设备提供无缝连接。本文介绍了国际电信联盟无线电通信部门 (ITU-R) 正式将 6G 称为“面向 2030 年及以后的国际移动通信 (IMT)”的进展。具体来说，讨论了使用场景、其代表性能力、支持技术和频谱，并强调了研究机遇和挑战。
TR 101 031 V1.1.1 (1997-07) - ETSI
其他类型无线网络的发展扩大了此类网络的范围和潜在应用。一个主要的例子是 UMTS（或欧洲以外称为 FPLMTS）。UMTS 以各种形式支持广泛的通信服务，从无绳服务到广域蜂窝服务。UMTS 支持的比特率范围最高为 2 Mb/s，主要面向语音和低质量视频以及数据服务。但是，由于频谱限制以及经济原因，UMTS 无法满足真正的高分辨率多媒体通信的带宽需求。这些需要 10 Mb/s 范围内的比特率。所需的带宽在计划的 UMTS 频率范围内不可用，并且这种带宽对用户的成本可能过高。此外，目前尚不清楚企业或其他组织场所之外是否存在对这种高速服务的需求。在场所内，不与 UMTS 共享频谱的短距离无线网络作为多媒体无线网络解决方案更具吸引力和灵活性。HIPERLAN 满足了这一需求。下图阐明了 HIPERLAN 和 UMTS 之间的关系：
TR 101 031 V1.1.1 (1997-07) - ETSI
其他类型无线网络的发展扩大了此类网络的范围和潜在应用。一个主要的例子是 UMTS（或欧洲以外称为 FPLMTS）。UMTS 以各种形式支持广泛的通信服务，从无绳服务到广域蜂窝服务。UMTS 支持的比特率范围最高为 2 Mb/s，主要面向语音和低质量视频以及数据服务。然而，由于频谱限制以及经济原因，UMTS 将无法满足真正的高分辨率多媒体通信的带宽需求。这些通信需要 10 Mb/s 范围内的比特率。所需的带宽在计划的 UMTS 频率范围内不可用，并且这种带宽的用户成本可能会过高。此外，目前尚不清楚企业或其他组织场所之外是否存在对这种高速服务的需求。在场所内，不与 UMTS 共享频谱的短距离无线网络作为多媒体无线网络的解决方案更具吸引力和灵活性。 HIPERLAN 满足了这一需求。下图阐明了 HIPERLAN 与 UMTS 之间的关系：
TR 101 031 V1.1.1 (1997-07) - ETSI
其他类型无线网络的发展扩大了此类网络的范围和潜在应用。一个主要的例子是 UMTS（或欧洲以外称为 FPLMTS）。UMTS 以各种形式支持广泛的通信服务，从无绳服务到广域蜂窝服务。UMTS 支持的比特率范围最高为 2 Mb/s，主要面向语音和低质量视频以及数据服务。然而，由于频谱限制以及经济原因，UMTS 将无法满足真正的高分辨率多媒体通信的带宽需求。这些通信需要 10 Mb/s 范围内的比特率。所需的带宽在计划的 UMTS 频率范围内不可用，并且这种带宽的用户成本可能会过高。此外，目前尚不清楚企业或其他组织场所之外是否存在对这种高速服务的需求。在场所内，不与 UMTS 共享频谱的短距离无线网络作为多媒体无线网络的解决方案更具吸引力和灵活性。 HIPERLAN 满足了这一需求。下图阐明了 HIPERLAN 与 UMTS 之间的关系：
电信的大型生成AI模型：下一件大事？
摘要 - 生成人工智能（Genai）的演变构成了在不同方面重塑技术未来的转折点。无线网络特别是随着自我发展网络的开花，代表了一个丰富的领域，用于利用Genai并获得几种好处，这些收益从根本上可以改变当今无线网络的设计和操作方式。是特定的，大型的Genai模型被设想开放一个自主无线网络的新时代，在该时代中，可以微调进行多种电信数据训练的多模式Genai模型，以执行几个下游任务，消除了为每个特定任务的构建和培训型号的构建和培训的培训的需求，并为每个人提供了人工通用的通用型号（启用人工通用的工程）（启用人工通用的工程）（启用人工通用的工程）（启用人工通用）（agi og ogig of Miatsem Inter-egi）。在本文中，我们旨在展现可以从将大型Genai模型集成到电信域中获得的机会。尤其是我们首先强调了大型Genai模型在未来的无线网络中的应用，从而定义了潜在用例并揭示了对相关的理论和实际挑战的见解。此外，我们推出了6G如何通过连接多个设备大型Genai模型来打开新的机会，因此，为集体智能范式铺平了道路。最后，我们对Genai模型将成为实现自我发展网络的关键提出了前瞻性的愿景。
连续变量量子密钥分发的可组合安全性：有线和无线网络中的信任级别和实际密钥率
连续变量 (CV) 量子密钥分发 (QKD) 为安全量子通信提供了强大的环境，这要归功于使用室温现成的光学设备并且有可能达到比标准离散变量对应物高得多的速率。在本文中，我们提供了一个通用框架，用于研究在各方经历的损失和噪声的不同信任级别下，使用高斯调制相干态协议的 CV-QKD 的可组合有限尺寸安全性。我们的论文考虑了有线（即基于光纤）和无线（即自由空间）量子通信。在后一种情况下，我们表明在具有固定和移动设备的安全量子网络中，短距离光学无线 (LiFi) 可以实现高密钥速率。最后，我们将研究扩展到微波无线 (WiFi)，讨论 CV-QKD 在极短距离应用中的安全性和可行性。
Lyapunov引导的深度加强学习，用于语义意识到的AOI最小化，在UAV辅助无线网络中
摘要 - 该论文研究了一个无人驾驶汽车（UAV）辅助语义网络，地面用户（GUS）通过无人机的继电器定期将传感信息定期捕获到基站（BS）。GUS和UAV都可以从大型原始数据中提取语义信息，并将其传输到BS以恢复。较小尺寸的语义信息可降低延迟并改善信息新鲜度，而较大尺寸的语义信息可以在BS上进行更准确的数据重建，从而保留原始信息的价值。我们引入了一种新颖的语义感知年龄（SAOI）度量，以捕获信息的新鲜度和语义重要性，然后通过共同优化UAV-GU关联，语义提取，以及UAV的轨迹来提出时间平均的SAOI最小化问题。我们通过Lyapunov框架将原始问题分解为一系列子问题，然后使用层次深度强化学习（DRL）来解决每个子问题。具体来说，UAV-GU关联由DRL确定，然后是更新语义提取策略和无人机部署的优化模块。仿真结果表明，层次结构提高了学习效率。此外，它通过语义提取可实现较低的AOI，同时确保最小的原始信息丢失，表现优于现有基准。
