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MYEG 宣布与 MIMOS Berhad、Worldcoin Foundation 和 Tools 建立战略联盟
MYEG 是马来西亚首屈一指的数字服务公司。MYEG 于 2000 年开始运营，是旗舰电子政务服务提供商，在推动该地区的技术变革方面继续发挥主导作用，带来多样化和完整的创新，涵盖主要政府服务的在线交付以及移民、汽车和金融服务等领域的各种商业产品。MYEG 致力于稳居全球数字革命的前沿，它已经认识到区块链技术改善生活各个方面的潜力，并通过其第 1 层平台 Zetrix 积极引领其在整个地区的应用。此外
大规模 MIMO 中可实现的能源效率
引言大规模MIMO被认为是在现代无线通信系统（如5G NR及更高版本）中实现所需数据速率、带宽和可靠性的关键技术[1][2]。在基站（BS）中使用大型天线阵列（NT>64）可以显著提高信噪比（SNR），并通过指向特定位置的窄波束实现空间分集传输[3]。这两个特性使得在24至52 GHz的较高频带上进行毫米波通信变得可行[4]。事实上，它们是克服频谱较高部分传播路径损耗增加的有效方法[5][6]。然而，由于射频（RF）链数量的增加，大量天线也意味着更严格的硬件要求，从而导致更高的功耗[5]。从这个意义上讲，提高系统能源效率（EE）已成为主要关注点和活跃研究的重点。一般而言，大规模 MIMO 系统中的 EE 可以通过降低信号处理复杂度及其相关功耗，或通过提高硬件资源利用率 1 [7] 来改善。根据这一标准，[8] 和 [9] 提出了一种联合优化时域波束控制和峰均功率比 (PAPR) 降低的方法，其中计算复杂度显著降低，同时提高了功率放大器效率。然后，
使用MIMO雷达进行大脑活动监测的动态短距离传感方法
摘要 - 本文提出了一种使用M序列多输入多重输出（MIMO）雷达作为功能性脑成像的非电离应用的功能微波成像的新概念。潜在的假设是，如果我们可以准确地检测到大脑内部的血液体积的局部变化，我们可以推断出执行各种任务时大脑的哪些部分被激活。在此角度，根据MIMO雷达框架的主要挑战是基于到达时间（TOA）结果的多目标定位。为此，我们提出了一种在相处的MIMO-RADAR中的多边定位方法，以检测脑介质内部的单个目标。引入了系统概念，并提出了使用简化物理模型的模拟结果。为了验证这一点，我们专注于短距离感应的波形多样性和信号传导策略选项。模拟结果验证了所提出的方法精确计算目标位置的有效性。
量子MIMO通道中的多样性和多路复用
在多输入多输出（MIMO）通信中，发射机和接收器之间多个通道的抽象表征和开发带来了经典通信系统的范式转移。围绕MIMO通信系统开发的技术不仅带来了前所未有的通信速率进步，而且还基本上提高了通过低错误率来衡量的通信的可靠性。我们开发了一个使用离散可变量子系统的MIMO量子通信的框架。我们提出了一个在多个通道之间结合噪声，损失和串扰的MIMO量子通道的通用模型。我们利用近似量子克隆在此通道设置上传输输入状态的不完美克隆。我们证明，与由于MIMO设置的多样性，传输多个不完美的克隆可以实现更好的沟通性能。我们还证明了实力和沟通速率之间的实际交易，并将其称为量子多样性多重交易（DMT），因为它与经典MIMO设置中众所周知的DMT相似。
5G/6G射频网络中MIMO系统的AI增强信道估计和信号处理
在这种情况下，人工智能（AI）的应用已成为克服无线通信中这些挑战的有前途解决方案。支持AI的技术为解决MIMO系统的各个方面提供了有效的选择，为渠道估计，信号处理和资源管理提供了独特的解决方案。本文探讨了使用AI优化MIMO系统性能和准确性的潜力。通过利用机器学习（ML）和深度学习（DL）方法，研究人员可以设计有效的，自学习的框架，以更新CSI获取和减轻干扰。这项工作的目的是提供该主题的概述，并说明AI如何帮助从5G到6G网络的过渡，同时还强调了先前方法的局限性[7]，[8]，[11]。
面向 6G 的大规模 MIMO 技术趋势
摘要 — 在下一代无线系统和网络的曙光中，大规模多输入多输出 (MIMO) 已被设想为使能技术之一。随着在 5G 及更高版本的应用中不断取得成功，大规模 MIMO 技术已显示出其优越性、可集成性和可扩展性。此外，近年来，大规模 MIMO 的几种演进特征和革命性趋势逐渐显现，有望重塑未来的 6G 无线系统和网络。具体而言，未来大规模 MIMO 系统的功能和性能将通过结合其他创新技术、架构和策略来实现和增强，例如智能全向表面 (IOS)/智能反射面 (IRS)、人工智能 (AI)、THz 通信、无蜂窝架构。此外，基于大规模 MIMO 的更多不同的垂直应用将会出现并蓬勃发展，例如无线定位和传感、车载通信、非地面通信、遥感、行星间通信。
MIMO- ...
摘要本文考虑使用频率调制的连续波（FMCW）信号和多输入多输出（MIMO）虚拟阵列之间的汽车雷达之间的相互减轻。在第一次，我们得出了一个空间域干扰信号模型，不仅说明了时间频的不连贯性（例如，不同的fmcw参数和时间O效应），而且还解释了较慢的时间模拟参数和时间opimo代码，并且阵列conerence conscorence Incoherence coherence coherence confuration confuration diefiration die-er-Er-Er-Ectects rand condence rances rances rad rack rad and conding rad racked and Accessinging Accessinging actinging brading actinging actinging actinging actinging rockinging brading brading。使用标准MIMO-FMCW对象信号模型使用显式干扰信号模型，我们将干扰缓解措施变成不一致的MIMO-FMCW干扰下的空间域对象检测。通过在传输和接收转向矢量空间时利用派生干扰模型的结构特性，我们通过波束成形优化得出检测器，以实现良好的检测性能，并进一步提出了该检测器的自适应版本，以增强其实际适用性。使用分析闭合形式表达式，合成级仿真和系统级模拟确认我们对所选基线方法的效果的效果。
具有随着时间变化的不确定性的非线性MIMO系统的基于深的学习的PID调整策略
摘要：将比例综合衍生（PID）控制方案应用于非线性多输入，多数输出（MIMO）系统，具有时间变化的不确定性是有挑战性的，并且毫无争议。在这项研究中，我们制定了基于深入的增强学习（RL）的PID调整策略，并在设计RL代理方面具有关键新颖性，以实现实时自适应MIMO PID调整以跟踪设定点，同时考虑时间变化的不确定性。我们评估了我们的调整策略，这些策略受到时变不确定性的连续搅拌坦克反应堆。传统的PID未能跟踪废水浓度设定点并引起较大的错误和偏移，但提出的RL代理可以快速准确地进行设定值跟踪，从而大大减少了错误并消除了偏移。因此，使我们的基于RL的策略在时间变化的不确定性下对化学工程应用有吸引力。关键字：增强学习，PID控制，MIMO系统，随时间变化的不确定性，自适应控制
深钢筋学习的基于图形的无细胞大量mimo的访问点选择
广泛认识到，所有AP服务所有用户都可以导致大量的回程开销。为了减轻背部高架负担并增强网络实用性，在[4]中提出了一种称为中心方法的AP选择方法，在[4]中，每个AP仅为用户提供最强渠道的用户，即接收到最强的信号参考功率（RSRP）。但是，以用户为中心的方法忽略了网络拓扑的信息，并且可能在某些拓扑场景中表现不佳。考虑一个网络拓扑，其中众多用户靠近一个AP。根据以用户为中心的方法，这些用户将连接到同一AP，从而导致接收信号强度和严重的内部干扰。为了增强此类网络拓扑中以用户为中心的方法，在[5]中的AP选择过程中考虑了有效的渠道增益，而不是RSRP，以减少Intra-AP干扰。然而，每个用户只连接到一个AP，可以将其扩展到多个AP。
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。