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IEEE词库2025年1月 - 116个任期
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Kostas Trichias，高级研究员/项目经理（6G-...
0 2 4 6 8 10 12 14 16网络数字孪生AI/MLVRANNWDAF编排/网络管理DLT云原生6G网络计算传感与通信新型天线RISICASCell free/Massive MIMO语义通信光学系统THz发射器调制集成电路
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MAE 511 高级动力学及其在航空航天系统中的应用 MAE 534 机电一体化设计 MA501 高级工程与科学数学 I MAE 521 MIMO 系统的线性控制与设计 MAE 535 机电系统设计 MA501 高级工程与科学数学 I MAE 551 翼型理论 MAE 521 MIMO 系统的线性控制与设计 MAE 525 高级飞行器稳定性与控制 MAE 535 机电系统设计 MAE 561 机翼理论 MA 405 或 501* MA 405 线性代数简介 MAE 541 高级固体力学 I MAE 538 智能结构与材料 MAE 539 先进材料 MAE 535 机电系统设计 MAE 546 光子传感器在结构中的应用 MAE 589 特殊主题 - 结构健康监测 MAE 537 力学复合结构 MA 501 工程与科学高级数学 I
Next G Alliance 报告：6G 技术
图 1.1.2 显示了 6G 的潜在频谱带和可能影响不同频谱相关方面的关键技术。图 1.1.2 中显示的频段是 6G 的潜在候选频段，因为目前没有指定用于 6G 的频段。7 至 24 GHz 范围可以利用大规模多输入多输出 (MIMO) 技术来确保良好的覆盖范围，相对于 3 至 5 GHz 之间的传统频率提高容量，并为上层毫米波和太赫兹 (THz) 频率范围提供控制平面。另一方面，毫米波和太赫兹频谱可用于提供高数据速率并实现精确的定位和感知。智能中继器和可重构智能表面 (RIS) 等技术可以在改善上层毫米波和太赫兹频率范围的覆盖范围方面发挥重要作用。这些频率范围还可实现高分辨率和精确的传感/定位应用。无蜂窝 MIMO 使网络经济有利于在频谱的 mmWave 部分进行部署。
视觉模仿以任务为导向的对象抓握和重新排列
摘要 - 面向任务的对象抓握和重排是机器人的关键技能，必须执行多功能的现实世界操纵任务。然而，由于对物体的部分观察并形成了分类对象的变化，它们仍然具有挑战性。在本文中，我们介绍了多元特征隐式模型（MIMO），这是一种新颖的对象表示，在隐式神经场中编码点和对象之间的多个空间特征。在多个特征上训练这样的模型可确保其始终如一地嵌入对象形状，从而改善其在对象形状中的性能，从部分观察，形状相似性度量和对象之间的空间关系进行建模。基于MIMO，我们提出了一个框架，以从单个或多个人类演示视频中学习面向任务的对象抓握和重排。仿真中的评估表明，我们的方法的表现优于多和单视图观察的最新方法。现实世界实验证明了我们方法在对操纵任务的单次模仿学习中的功效。
RF 微波和毫米波产品选择指南
本版新增内容 5 低噪声放大器 5 低相位噪声放大器 5 宽带分布式放大器 5 线性放大器和功率放大器 5 GaN 功率放大器 5 数字步进衰减器 5 I/Q 下变频器/接收器 5 I/Q 上变频器/下变频器/收发器 6 集成 LO 的 I/Q 解调器 6 V 波段发射器/接收器 6 集成 VCO 的整数 N PLL 6 模拟可调低通/带通滤波器 6 数字可调滤波器 6 SPDT 开关 7 SP3T、SP4T、SP6T、SP8T 开关 7 波束形成器 7 高速模数转换器 >20 MSPS 7 高速数模转换器 ≥30 MSPS 7 时钟发生器和同步器 7 5G 毫米波网络无线解决方案和 Massive MIMO 解决方案 7 业界最完整的 24 GHz 至 29.5 GHz MMW 5G 网络无线解决方案 8 业界最完整的 37 GHz 至 43.5 GHz MMW 5G 网络无线解决方案 9 Massive MIMO（M-MIMO）：5G 速度竞赛的快速通道 10
下一代铁路通信系统的物理层增强
摘要 本文概述了下一代铁路通信（也称为高速列车 (HST) 通信）所面临的挑战和最先进的物理层增强设计。由于恶劣的传播环境和极端条件、专用铁路应用对延迟和可靠性的严格要求以及由于监管而导致的频段稀缺，高速列车的物理层设计必须与其通用网络对应物进行调整。在本调查中，我们研究了传统的多输入多输出 (MIMO) 系列技术（例如波束成形、多小区 MIMO 和中继）如何增强高速列车的物理层性能。还从不同角度分析了新型可重构智能表面 (RIS) 技术辅助的物理层增强。还回顾了侧链中列车到基础设施 (T2I) 和列车到列车 (T2T) 通信的专用控制通道、参考信号、波形和数学设计。最后，简要介绍了人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 辅助的 HST 物理层设计。还提出了几种有前景的研究途径。
利用神经启发的AI加速器进行6G网络中的高速计算
随着6G技术的出现，目前正在将无线通信领域推向新的边界。这项先进的技术需要大幅提高数据速率和处理速度，同时需要用于现实世界实用性的能源解决方案。在这项工作中，我们应用了一个名为Echo State Network（ESN）的神经科学启发的机器学习模型，以在Massive Mimo-Ofdm Systems中的符号检测的关键任务，这是6G网络的关键技术。我们的工作涵盖了硬件加速储层神经元体系结构的设计，以加快基于ESN的符号检测器。然后，通过在现实世界中的Xilinx Virtex-7 FPGA板上的概念证明进行验证。实验结果表明，与传统的MIMO符号检测方法（如线性最小均方根误差）相比，在一系列MIMO配置中，我们的符号检测器设计的性能和可扩展性很高。我们的发现还确认了整个系统的性能和可行性，以低误差率，低资源利用率和高吞吐量的形式反映。
附录3字段列表和研究子领域...
机器类型通信/IoT通信中等访问控制干预管理新波形设计和GHz/THZ大型MIMO技术和智能地面和卫星集成网络AR/VR/VR/XR以及超过5G/6G/6G/6G/6G/6G的Internet of 5G/6GCORPADSOURCERAICTIONCORPARCERACTION metasurfaces自主移动性智能边缘
Nor Kamariah Noordin 的简历
2017 Mohammed Aliyu Gadam LTE 中的无线电资源管理 RM 优化 - 使用网络辅助 IRC 技术的高级异构网络 2017 Shahideh Kiehbadroudinezhad 天文学应用的阵列天线定位 2016 Muayad Khalil Murtadha 基于 MIH 启用代理 MiPv6 改进 LTE/WLAN 异构网络的移动性管理 2016 Mahmoud Sammi 用于无线自组织网络的节能跨层协作 MAC 协议 2016 Samer Adnan Ali Bani Awad 6LoWPAN 网络中 iPv6 的报头压缩方案 2015 Mustaffa Ismail LTE-A 用于系统优化的自感知切换 2012 Ferhad Mesrinejad 6LowPAN 适配层节能机制 2012 Amjad Najim 用于 MIMO 检测的改进 K 算法2011 Yaseen Hassan Tahir 使用叠加编码和不平等错误保护提高高数据速率实时无线传输系统的性能 2011 Bashar Jabbar Hamzah 使用改进的移动流控制传输协议在 3G UMTS 和无线 LAN 之间实现无缝垂直切换 主要指导老师 - 正在攻读博士学位 2020 Layth 分子通信 2019 Henry Nnamdi Umelo 增强物联网的 RFID 防碰撞协议 2018 Khaled Shalgum 时间敏感网络中关键时间流量应用的调度算法 2017 Havzhin Iranpanah MC0-NOMA 中的深度学习 2017 Zuhura Ali 5G 中具有大规模 MIMO 的 NOMA 2015 Ahmed Sallah 大规模 MIMO 的智能导频分配和导频污染缓解的新分配 成员 - 已毕业的博士 2016 Ali Alkazmi Marzook Mobile WiMAX 2016 Omar Jabbar Ibrahim 用于 UHF 射频识别的宽带天线设计 2012 Mohammad Mehdi Gilanian Sadeghi