XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System通信网络
机载通信网络：调查
摘要 —由于对快速应急通信响应和精确观测服务的需求呈爆炸式增长，机载通信网络 (ACN) 受到了业界和学术界的广泛关注。ACN 受异构网络的影响，这些网络旨在利用卫星、高空平台 (HAP) 和低空平台 (LAP) 构建通信接入平台。与地面无线网络相比，ACN 的特点是网络拓扑频繁变化且通信连接更脆弱。此外，ACN 需要无缝集成异构网络，以提高网络服务质量 (QoS)。因此，设计 ACN 的机制和协议带来了许多挑战。为了解决这些挑战，已经进行了广泛的研究。本期特刊的目的是传播 ACN 领域的贡献。为了介绍本期特刊的必要背景并提供该领域的总体概况，我们将介绍 ACN 的三个关键领域。具体来说，本文涵盖了基于 LAP 的通信网络、基于 HAP 的通信网络和集成 ACN。对于每个领域，本文都讨论了特定问题并回顾了主要机制。本文还指出了未来的研究方向和挑战。索引术语 — 机载通信网络 (ACN)、异构网络、基于低空平台的通信
机器学习与通信网络相遇
IJAZ AHMAD 1 , (IEEE 会员), SHARIAR SHAHABUDDIN 2 , HASSAN MALIK 3 , (IEEE 会员), ERKKI HARJULA 4 , (IEEE 会员), TEEMU LEPPäNEN 5 , (IEEE 高级会员), LAURI LOVÉN 5 , (IEEE 高级会员), ANTTI ANTTONEN 1 , (IEEE 高级会员), ALI HASSAN SODHRO 6 , (IEEE 会员), MUHAMMAD MAHTAB ALAM 7 , (IEEE 高级会员), MARKKU JUNTTI 4 , (IEEE 院士), ANTTI YLä-JÄSKI 8 , (IEEE 会员), THILO SAUTER 9,10 , (院士, IEEE)、ANDREI GURTOV 11 、（IEEE 高级会员）、MIKA YLIANTTILA 4 、（IEEE 高级会员）和 JUKKA RIEKKI 5 , （IEEE 会员） 1 VTT 芬兰技术研究中心，02044 Espoo，芬兰 2 诺基亚，02610 Espoo，芬兰 3 Edge Hill 大学计算机科学系，Ormskirk L39 4QP，U.K. 4 奥卢大学无线通信中心，90570 Oulu，芬兰 5 奥卢大学普适计算中心，90570 Oulu，芬兰 6 中瑞典大学计算机与系统科学系，瑞典厄斯特松德 7 Thomas Johann Seebeck 计算机与系统科学系，瑞典厄斯特松德电子学，塔林理工大学，12616 塔林，爱沙尼亚 8 阿尔托大学计算机科学系，02150 埃斯波，芬兰 9 计算机技术研究所，TU维也纳，1040 维也纳，奥地利 10 多瑙河大学集成传感器系统系 Krems, 2700 维也纳新城，奥地利 11 林雪平大学计算机与信息科学系，58183 林雪平，瑞典
2025 年通信网络
总联合主席 Suman Banerjee，威斯康星大学，麦迪逊，美国 Debabrata Das，印度理工学院，班加罗尔，印度 Giovanni Pau，博洛尼亚大学，意大利 技术项目联合主席 Serene Banerjee，爱立信研究中心，班加罗尔，印度 Somali Chaterji，普渡大学，美国 Tadashi Okoshi，庆应义塾大学，日本 海报联合主席 Dheryta Jaisinghani，北爱荷华大学，美国 Shantanu Pal，迪肯大学，澳大利亚 Rohit Verma，英特尔实验室，印度 演示和展览联合主席 Kaustubh Dhondge，Glaukes 实验室，美国 Alok Ranjan，博世，印度 Mridula Singh，CISPA 实验室，德国 小组联合主席 Sergey Gorinsky，IMDEA Networks，西班牙 Prasant Misra，TCS 班加罗尔，印度 Marina Thottan，首席研究科学家，AWS，美国 研究生论坛联合主席Pragma Kar，印度 Kalinga 工业技术学院 Tanya Shreedhar 英国爱丁堡大学 出版物联合主席 Amitalok J. Budkuley，印度印度理工学院克勒格布尔 Mainack Mondal，印度印度理工学院克勒格布尔 Mainack Mondal 社交媒体主席 Garvit Chugh，印度印度理工学院焦特布尔 Meenu Dey，印度印度理工学院古瓦哈提 Meenu Dey，印度印度理工学院甘地讷格尔 Kaushik Chowhan 网络联合主席 Debasree Das，印度印度理工学院克勒格普尔 Salma Mandi，印度印度理工学院克勒格普尔 本科生论坛联合主席 Kaushik Chowhan，印度印度理工学院甘地讷格尔 Naman Dharmani，印度印度理工学院甘地讷格尔 Amish Mittal，微软研究院，印度班那加罗尔 研讨会联合主席 Sourav Kanti Addya，印度苏拉斯卡尔 NIT 卡纳塔克邦 Anuradha Ravi，美国马里兰大学巴尔的摩县工程领域的女性联合主席 DN Sujatha，BMSCE，印度班加罗尔 标准驱动研究研讨会联合主席 Pamela Kumar，印度电信 STD 发展协会 Sumit Roy，华盛顿大学，美国西雅图 量子技术 (WQT) 研讨会联合主席 M Girish Chandra，TCS Research，印度 Sourav Chatterjee，TCS Research & Innovation，印度 Nitin Jain，丹麦技术大学，丹麦 Rajiv Krishnakumar，瑞士 QuantumBasel MINDS 研讨会联合主席 Marios Avgeris，卡尔顿大学，加拿大 宣传联合主席 Suining He，康涅狄格大学，美国 PV Krishna，高通公司，印度班加罗尔 Dmitry Levshun，SPC RAS，俄罗斯圣彼得堡 Junji Takemasa，大阪大学，日本 Juheon Yi，诺基亚贝尔实验室，英国剑桥 差旅补助联合主席 Bhuvana Krishnaswamy，威斯康星大学，美国麦迪逊 Tarun Mangla，印度印度理工学院 IT 主席 Raj Sharma，印度沃尔玛全球科技 Harsh Vardhan，印度 IIT 焦特布尔 赞助联合主席 Giridhar Mandyam，美国联发科技 Rajeev Shorey，印度印度理工学院德里 财务联合主席 Chandrika Sridhar，印度班加罗尔 IISc Raj Sharma，印度沃尔玛全球科技 注册联合主席 Chandrika Sridhar，印度班加罗尔 IISc Sushma Srinivasan，IISc 班加罗尔，印度 指导委员会联合主席 Uday Desai，印度理工学院海得拉巴 Giridhar Mandyam，联发科技，美国 Rajeev Shorey，IIT 德里，印度 G. Venkatesh，萨斯肯，印度
物理信息量子通信网络
摘要 — 量子通信是一种很有前途的技术，将在未来网络的设计中发挥重要作用。事实上，量子物理学和经典通信界都在致力于开发量子通信网络 (QCN) 的新架构、解决方案和实际实现。尽管这些努力导致了当今技术的各种进步，但两界在设计和优化 QCN 性能方面的研究工作仍然存在不小的差距。例如，经典通信界的大多数先前研究在设计 QCN 时都忽略了重要的基于量子物理的约束。例如，许多现有的关于纠缠分布的研究没有考虑到量子存储器内量子比特的退相干，因此，由于它们假设量子态的寿命是无限的，因此它们的设计变得不切实际。在本文中，我们通过依赖 QCN 不同组件所依据的量子物理原理，以物理学的方式对 QCN 的性能进行了新颖的分析。然后评估物理信息方法的需求，并分析其在各个开放研究领域设计实用 QCN 的基本作用。此外，我们确定了新的物理信息性能指标和控制，使 QCN 能够利用量子技术的最新进展来提高其性能。最后，我们分析了 QCN 中的多个紧迫挑战和开放研究方向，必须使用物理信息方法来处理这些挑战和开放研究方向才能产生切实可行的结果。最终，这项工作试图弥合 QCN 领域经典通信和量子物理学界之间的差距，以促进未来通信网络向量子互联网的发展。
通过运动吸引强大的通信网络
协作感知允许在多个代理（例如车辆和基础）之间共享信息，以通过交流和融合来获得对环境的全面看法。当前对多机构协作感知系统的研究通常会构成理想的沟通和感知环境，并忽略了现实世界噪声的效果，例如姿势噪声，运动模糊和感知噪声。为了解决这一差距，在本文中，我们提出了一种新颖的运动感知robus-Busban通信网络（MRCNET），可减轻噪声干扰，并实现准确且强大的协作感知。MRCNET由两个主要组成部分组成：多尺度稳健融合（MRF）通过驱动跨语义的多尺度增强的聚集到不同尺度的融合特征，而运动增强机制（MEM）捕获运动上下文，以补偿动作对物体引起的信息，从而解决了姿势噪声。对流行的协作3D对象检测数据集的实验结果表明，在噪声方案中，MRCNET优于使用较少的带宽感知性能的噪声方案。我们的代码将在https://github.com/indigochildren/collaborative-ception-mrcnet上进行重新释放。
印度的卫星通信网络-IJRPR
卫星通信正成为现代电信基础设施的关键部分，在难以或不可能建立地面网络的领域提供广泛的覆盖范围和连通性。印度是一个以广泛的地理多样性和大量农村人口为特征的国家，从卫星通信技术的进步中获得了巨大的利润。印度太空研究组织（ISRO）通过成功部署一系列通信卫星，从而引起了这一技术进步的领先地位，这些卫星极大地增强了该国的电信能力。印度卫星通信的创建始于1975年，随着Aryabhata卫星的部署，这意味着该国进入了太空技术。印度国家卫星系统（INSAT）系列是在这个里程碑之后出现的，它在改变全国的电信，电视，气象和灾难警告系统方面发挥了至关重要的作用。后来的进步包括GSAT系列的发布，该系列的推出可以增强具有高级功能的通信基础架构，例如改善带宽和连接性的高通量卫星。
现代军事卫星通信网络的新领域
新地面系统现在正从静态网络迅速发展到动态网络。随着卫星逐渐由软件定义，新地面系统也随之适应。这意味着地面段将从传统的专用设备和器具转向与电信世界类似的虚拟化基础设施。通过虚拟化卫星通信地面段基础设施，网络运营商可以轻松、自动和动态地向其最终用户分配和交付资源。通过在整个网络架构中实施地面对应方使用的 3GPP 和 MEF 标准，将实现标准化和互操作性。一旦定义了统一的架构，就可以通过整个政府或军事网络的服务编排来简化服务和资源。
量子通信网络的计算和延迟优势
摘要 - 本文总结了古典通信网络的当前状态，并确定了一些关键的开放研究挑战，只能通过利用量子技术来解决这些挑战。到目前为止，量子通信网络的主要目标是安全性。，量子网络不仅可以交换安全密钥或满足量子计算机的需求。实际上，科学界仍在调查量子通信网络可以带来的可能的用例/好处。因此，本文旨在指出并清楚地描述量子通信网络如何增强网络内分布的计算并减少整体端到端潜伏期，超出了古典技术的内在限制。此外，我们还解释了纠缠如何降低未来经典虚拟化网络将经历的通信复杂性（开销）。
移动通信网络中的尖端革命
摘要：移动通信网络的发展是由快速技术进步驱动的，尤其是在人工智能（AI）和机器学习（ML）中。本文提供了对通信网络中AI和ML集成的全面概述。研究着重于粒子群优化（PSO），无线网络（ADWIN）中的异常检测以及自动回应（AR）模型，以提高预测准确性和网络效率。通过对移动通信中AI应用的现有文献和仿真研究收集数据。关键结果突出了使用混合智能技术的网络预测准确性的提高，并具有在异常检测和通信优化方面的显着应用。本文以对AI驱动的通信技术进行进一步研究的建议结束，并提出了增强长期预测模型的框架，以提高预测准确性和降低连接故障的方法。关键字：无线网络中的异常检测，人工智能，自动回归模型，长期预测准确性，机器学习，随机优化算法。