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基于TWDM-PON的MMIMO FRONTHAUL网络中的基于深钢筋学习的联合分配方案基于TWDM-PON的MMIMO FRONTHAUL网络中的基于深钢筋学习的联合分配方案
摘要 - 在下一代集中式或云无线电访问网络（C-RAN），时间和波长分层多路复用的光学网络（TWDM-PON）已被广泛认为是构建移动式fronthaul的有前途的候选人。考虑到C-RAN中严格的带宽效率，潜伏期和成本要求，对于基于TWDM-PON的Fronthaul，非常需要效率的带宽和波长分配方案。尤其是对于启用波束形成的大量多个输入多个输出（MMIMO），需要在TWDM-PON中以带宽和波长资源共同分配附加的无线电资源。在本文中，我们将联合分配概率提出为整数线性编程数学模型，并提出了基于TWDM-PON-基于MMIMO Fronthaul网络的能量结构的基于能量良好的架构的深入增强学习（RL）的联合分配方案。所提出的方案将启发式无线电资源分配算法与基于RL的波长分配模型相结合，以优化在下游方向共同共同优化Fronthaul带宽，无线电资源和波长利用率。仿真结果表明，所提出的方案具有较高的带宽效率和高无线电源造成的，与基准相比，与基准相比，降低了波长的使用，并降低了波长的使用。
6G 网络微电子技术的研究重点
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en 301 489-17 -v3.3.0-电磁兼容性（...
CM Configuration Management CMTS Cable Modem Termination System CP Control Plane CSP Communications Service Provider CTI Cooperative Transport Interface CUS Control User Synchronization DC Dual connectivity DOCSIS Data Over Cable Service Interface Specification DM Data Model DTLS Datagram Transport Layer Security E-UTRA Evolved Universal Terrestrial Radio Access E-UTRAN Evolved Universal Terrestrial Radio Access Network EN-DC E-UTRAN New Radio - Dual Connectivity EPC Evolved Packet Core eNB evolved Node B FCAPS Fault, Configuration, Accounting, Performance, Security FFT Fast Fourier Transform FHGW Fronthaul Gateway FHM Fronthaul Multiplexer FM Fault Management gNB next generation Node B gNB-CU gNB Central Unit gNB-DU gNB Distributed Unit GUAMI Globally Unique AMF Identifier GUMMEI Globally Unique MME Identifier HARQ Hybrid Automatic Repeat Request ID Identifier iFFT inverse Fast Fourier Transform IM Information Model IPSec Internet Protocol Security LLS Lower Layer Split LTE Long Term Evolution MAC Media Access Control ME Managed Element MeNB Master eNB MF Managed Function ML Machine Learning MME Mobility Management Entity Near-RT RIC Near-Real-Time RAN Intelligent Controller NETCONF NETwork CONFiguration Protocol NG Next Generation NG-RAN Next Generation RAN NGAP Next Generation Application Protocol NIST国家标准和技术研究所NMS网络管理系统非RIC非现实时间RAN智能控制器NR 5G新无线电O-Cloud O-Ran Cloud O-Cu-CP O-CP O-CP O-CP O-RAN中央单元 - 控制平面。O-CU-UP O-RAN Central Unit - User Plane O-DU O-RAN Distributed Unit O-eNB O-RAN eNB O-RAN Open RAN O-RU O-RAN Radio Unit OAM Operations, Administration and Maintenance OLT Optical Line Terminal ONU Optical Network Unit Open FH Open FrontHaul PDCP Packet Data Convergence Protocol PHY Physical layer PKI Public Key Infrastructure PM Performance Management
PAM4和连贯DSP的市场
该报告通过应用来分析IC芯片组的全球市场，将市场分解为CWDM/DWDM，以太网，光纤频道，FTTX，无线Fronthaul，AOC，AOC，AEC，AEC，AEC和EOM段。PAM4芯片作为机载重新计时器。它还包括一个数据库，其中包含2021 - 2023年历史数据的数据库和2024-2029的货物预测，平均销售价格和IC芯片集的平均销售价格和销售收入，这些芯片套件按使用类型的收发器或其他模块排序。它还包括高速光学接口IC的领先供应商和众多中国IC公司的资料，以该市场为目标。
博士论文提案 PIEEC 5G 天线
这种最先进的分析将允许确定基站单元在感知和重新配置操作方面的预期发展和性能。对无线电单元技术需求的研究还将涉及基带和前传功能的分析，特别是支持监测多部门辐射的控制接口结构。通常用于这些功能的算法和模拟到数字/数字到模拟接口/处理器必须与无线电单元内的其他子集集成。需要确定与此类接口相关的功能和约束，以评估与 5G/6G 支持标准兼容的 Open RAN 的限制和操作配置。任务 2：可重构网络天线的新范式 - 概念和高级设计我们将研究新方法，并通过概念验证提供新的无线电感知和多种波束成形功能。我们将致力于设计和优化多波束天线，以实现空间分集和多波段功能。可以研究两种研究策略： - 一方面，我们将集中精力设计能够实现子波束控制的阵列天线系统，以实现多波束空间分集。- 其次，可以考虑在波束成形方面分别管理频率子带，以提供各种覆盖场景。一个问题可能是由于共集成结构而缓解 FR1（Sub-6Ghz）和 FR2（毫米波）频段。
在6G无单元的无线网络中进行调制分类的分布式深度学习
摘要 - 在第六代（6G）技术的发展中，无单元网络的出现呈现出范式的变化，彻底改变了分布式访问点协作的密集部署网络中的用户体验。但是，智能机制的整合对于优化这些6G无细胞网络的效率，可伸缩性和适应性至关重要。一个旨在优化频谱使用情况的应用程序是自动调制分类（AMC），这是用于分类和动态调整调制方案的重要组成部分。本文探讨了无细胞网络中AMC的不同分布解决方案，以解决两种实际方法的训练，计算复杂性和准确性。第一种方法解决了由于隐私问题或领先的限制而导致信号共享不可行的情况。我们的发现表明，保持可比较的准确性是可以实现的，但随着计算需求的增加。第二种方法考虑了中央模型和多个分离模型，将调制分类。该混合模型通过信号组合利用多样性增益，并需要同步和信号共享。混合模型表现出卓越的性能，并在同等的总计算负载下提高了准确性2.5％。值得注意的是，混合模型在多个设备上分配了计算负载，从而导致单个计算负载较低。索引术语 - 无细胞，自动调制分类，分布式处理，网络体系结构，深度学习
数据驱动的人工智能辅助绿色网络设计和管理
由于流量需求和网络连接用户数量的增加，移动网络的能耗不断增加。为了确保移动网络的可持续性，能源效率必须成为下一代移动网络的关键设计支柱。在本文中，我们从两个角度来提高 5G 及更高网络的能源效率，即最小化网络能耗和节能网络架构设计。在本文的第一部分，我们重点关注基站 (BS) 的节能方法，基站是移动网络中能耗最高的组件。我们从移动网络运营商那里获得了一个包含网络负载信息的数据集。由于数据的时间粒度较粗，使用移动网络流量数据训练 ML 算法进行睡眠模式管理决策是一项挑战。我们提出了一种考虑到到达突发性的移动网络流量数据再生方法。我们提出了基于 ML 的算法来决定何时以及将 BS 置于睡眠状态的深度。目前关于在网络管理中使用 ML 的文献无法保证任何服务质量。为了解决这个问题，我们将基于分析模型的方法与 ML 相结合，其中前者用于网络中的风险分析。我们定义了一种新的指标来量化决策风险。我们设计了一个数字孪生，它可以模拟具有高级睡眠模式的真实 BS 的行为，以持续评估风险并监控 ML 算法的性能。仿真结果表明，与基线相比，使用所提出的方法可以获得相当大的能源节省，而延迟用户数量可以忽略不计。在论文的第二部分，我们研究并模拟了基于虚拟化云 RAN 的云原生网络架构的端到端能耗和延迟，从而形成了开放式 RAN 的基础。如今，大型电信运营商就基于混合 C-RAN 的开放式 RAN 架构达成了共识，本文将对此进行研究。从传统的分布式 RAN 架构迁移到基于混合 C-RAN 的网络架构在能耗和成本方面具有挑战性。我们从 OPEX 和 CAPEX 两个方面对迁移成本进行建模，并考虑未来流量预测对虚拟化云原生架构进行经济可行性分析。考虑到前传和光纤链路的基础设施成本，尚不清楚在什么条件下基于 C-RAN 的架构比 D-RAN 更具成本效益。我们制定了一个整数线性规划 (ILP) 优化问题，以优化设计前传，从而最小化迁移成本。我们使用商业求解器以最佳方式解决问题，并提出基于 AI 的启发式算法来处理大问题规模的可扩展性问题。处理网络能耗和延迟之间的权衡是网络设计和管理中的一个挑战性问题。在多层混合 C-RAN 架构中，我们制定了一个 ILP 问题，通过将热门内容存储在更靠近用户的边缘来优化延迟并最小化网络能耗。此外，我们研究了网络中总能耗和占用带宽之间的权衡。我们证明智能内容放置不仅可以减少延迟，还可以通过在性能指标之间找到折衷来节省能源。为了实现最小化网络能耗的类似目标，我们提出了一种端到端网络切片方法，其中逻辑网络针对特定服务进行量身定制。根据文献，端到端网络切片针对
一种有条不紊的方法设计绝热波导耦合器，用于异质综合光子学
硅光子学在过去十年中已成为未来应用的有前途的解决方案，例如5G Fronthaul，工业自动化，自动驾驶汽车，数据中心，计算机记忆分解和超越[1]的高速光学互连。通过利用互补的金属 - 氧化物 - 塞体导体（CMOS）制造技术先前是为电子工业开发的，已经开发了各种高速主动的光学组件，例如调制器和光电遗传学器[2，3]。此外，在各种FAB中，已优化了被动光学组件（例如光栅耦合器[4]和波导[5]）的生产方法。为了进一步增强从/到光子积分电路（PIC）的被动组件和活动组件之间的光学连接，互连波导的正确设计和形状起着至关重要的作用。随着新的光子构建块的引入，例如硅芯片上III – V光源的异质整合，需要连续改进。有三种通用方法可以在两个波导之间实现光耦合：对接耦合，方向耦合和绝热耦合。对接耦合方法是指直接连接的两个波导的模式曲线匹配。通过最大化模式字段重叠来优化其耦合效率。因此，对于异质整合，在彼此之间需要在不同的组件之间耦合光，对接耦合不是首选选项。此外，定向耦合器的带宽有限，因为节拍长度取决于波长。在定向耦合方法中，当输入波导处的模式耦合到耦合区域的超级模型的叠加时，光耦合在两个平行波导之间。该模式以半节拍的长度从一个波导到另一个波导完全耦合，而节拍长度可以设计为短[6]。但是，在实践中很难精确确定确切的节拍长度，从而使功率传输效率和设备性能不确定。在绝热耦合方法中，