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特邀论文：6G 无线通信的启发式量子优化
I. 引言随着无线网络通过 5G 不断发展，通过使用毫米波频段、大规模 MIMO 和密集小区来提高频谱密度，网络设计人员正在展望 6G 发展路线图，预计社会将更加数据驱动，无线脑机接口、扩展现实和互联机器人将推动 6G 网络处理比 5G 快 10 到 1,000 倍的数据速率 [1]。为了提高频谱效率，设计人员将考虑实施超大规模 MIMO 阵列、创新的空中接口复用技术、更强大的前向纠错编码等技术，甚至在更高载波频率的更宽带宽中部署更高密度的网络。随着频谱效率的提高，6G 系统设计人员将努力提高关键性能指标 (KPI)，例如终端和基站的延迟、可靠性和能源效率，同时也会尽量不牺牲一个 KPI 来实现另一个 KPI。 6G 算法的实施可以优化数据吞吐量、频谱效率、用户密度、可靠性和延迟，并在更宽的带宽下运行，这将导致比当前 5G 系统更多的计算量。在基站和蜂窝基础设施中，5G RF 调制解调器信号处理基于经典计算概念，这些概念通常在 ASIC、FPGA 和 GPU/CPU 结构中实现。然而，经典计算性能的改进并没有像过去几年那样呈指数级增长，而是由于晶体管达到原子极限而趋于稳定 [2]。由于高效快速计算结构的设计现在与无线通信竞争，成为许多高容量无线通信系统面临的最重大挑战，因此硅片能否实现实现 6G KPI 所需的高频谱性能、低延迟和高可靠性优化算法值得怀疑。随着 6G 路线图的发展，量子计算是一种潜在的宝贵工具，可以解决未来性能、延迟和可靠性之间的权衡。如果量子计算能够为目前限制可实现网络吞吐量的复杂优化问题提供最佳算法，那么频谱效率将受益匪浅。能够进行量子信息处理的众多硬件平台可以与其他可扩展技术（如毫米波和小型蜂窝）相结合，进一步提高频谱效率。由于量子力学的线性，量子计算从根本上受限于可逆操作，这些操作不会散发热量，除了计算的初始化和读出阶段。虽然嘈杂的量子计算具有不可逆性元素，但从长远来看，量子计算原则上可以达到任意低的功耗，而如果以传统方式执行，这些计算将耗电。在过去几年中，由于纳米技术和工程技术的进步，现实世界的量子计算机已经可以商业化使用。对于无线网络，最近的研究首先利用了量子退火器，这是一种模拟量子计算处理器，并展示了集中式无线接入网络（C-RAN）中基于量子的多输入多输出（MIMO）检测器 [3] 和基于量子的低密度奇偶校验（LDPC）错误控制解码 [4] 的良好结果，为如何使用机器和基线性能指标提供了指导。在无线网络中，存在代表性的优化问题，包括但不限于先前研究的应用，这些问题受到众所周知的吞吐量和复杂性之间的传统权衡，其中最佳求解器是已知的，但考虑到可用的硬件和处理时间限制，实际实施起来非常困难。我们期望克服
经济展望和通胀预测
莫桑比克银行货币政策委员会 (MPC) 决定将 MIMO 政策利率维持在 17.25% 不变。这一措施源于与通胀预测相关的高风险和不确定性，尤其是欧洲地缘政治紧张局势持续和外部需求放缓的影响，尽管通胀在中期内有望回落至个位数。通胀预测表明中期通胀将放缓。10 月份，马普托、贝拉和楠普拉三市的年通胀率放缓至 11.08%，9 月份为 12.01%，主要原因是食品价格（尤其是水果和蔬菜）价格放缓。核心通胀率也有所放缓。从中期来看，尽管存在高风险和不确定性，但通胀回落至个位数的前景正在巩固，这反映了 MIMO 政策利率上调和梅蒂卡尔稳定的影响。与通胀预测相关的风险和不确定性仍然很高。在国内方面，突出的是增加经常性公共支出的压力不断增加、气候冲击对商品供应和贸易的影响存在不确定性、管制价格的发展，包括其对其他商品和服务价格的影响。在外部方面，俄罗斯与乌克兰长期冲突的影响仍然存在不确定性，再加上全球经济衰退的风险。2023 年的经济增长预测略有下调。2022 年第三季度，国内生产总值增长放缓至 3.6%，主要原因是第二产业表现疲软。从中期来看，在外部需求可能下降和金融条件受限（包括进入国际金融市场的瓶颈增加）的情况下，预计经济活动扩张将略有放缓。同时，能源项目的实施将继续推动国内经济增长。国内公共债务仍然很高。国内公共债务（不包括贷款和租赁协议以及逾期债务）为 2748 亿马其顿镑，与 2021 年 12 月相比增加了 560 亿。货币政策委员会将继续监测与通胀预测相关的风险和不确定性的发展，并将毫不犹豫地采取必要的纠正措施。货币政策委员会的下一次例会定于 2023 年 1 月 25 日举行。
城市作战中的技术通信 - DTIC
7.1 频率分配和认知无线电 7-1 7.1.1 频率分配 7-1 7.1.2 认知无线电 7-1 7.2 城市作战中的蜂窝概念 7-3 7.2.1 初步结果 7-4 7.2.2 后续结果 7-4 7.3 移动自组织网络 7-5 7.3.1 移动自组织网络的现状 7-6 7.3.2 未来军事用途 MANET 的重要问题 7-7 7.3.3 移动自组织网络对城市作战的支持准备情况 7-7 7.4 软件定义无线电 7-7 7.4.1 SDR 技术的主要特性 7-8 7.4.1.1 可重构性 7-8 7.4.1.2 连接性 7-8 7.4.1.3 可移植性 7-8 7.4.1.4 互操作性 7-8 7.4.2 SDR 技术的未来 7-9 7.5 智能天线 7-10 7.6 多输入多输出 (MIMO) 系统 7-10 7.7 60 GHz 以上频率的可靠通信系统 7-11
人工智能未来愿景 人工智能未来愿景 辅助绿色能源效率网络 辅助绿色能源效率
无线通信得到了快速发展，尤其在更高的数据速率、更智能的设备和多样化的应用方面。此外，与 4G 技术相比，5G 使用高频段，这使得节点更加密集。为了在无线接入网（RAN）中实现最佳性能并满足不断增长的移动用户的需求，需要构建数百万个基站（BS）。从 2007 年到 2015 年，发展中地区的基站数量增加了 200 多万，数据传输速率每五年增加十倍 [1]。然而，预期的流量负载激增需要 5G 新无线电实现更密集的网络部署和网络致密化，这会导致更高的能耗。大部分能量被典型 RAN 中的基站消耗。然而，随着更多具有大规模多输入多输出（MIMO）的基站的部署，NR 中的能源效率变得更加紧迫和具有挑战性。
光圈调节：5G 智能手机的必备技术
天线孔径调谐对于使智能手机能够在不断增加的 RF 频段范围内高效运行以及支持向 5G 的过渡至关重要。智能手机需要更多天线来支持不断增长的 RF 需求，例如新的 5G 频段、MIMO 和载波聚合 (CA)，但由于智能手机工业设计的变化，这些天线的空间越来越小。因此，天线变得越来越小，可能会降低天线效率和带宽。孔径调谐通过允许天线调谐以在多个频段上高效运行并将 Tx 和 Rx 性能提高 3 dB 或更多来弥补这一问题。孔径调谐是通过将开关与其他调谐组件相结合来实现的；具有低 RON 和低 COFF 的开关对于最大限度地提高效率至关重要。孔径调谐还允许天线同时在多个频段上通信以支持 CA。实施孔径调谐需要深入了解如何将该技术应用于每种应用。
代尔夫特理工大学雷达研究设施
微波传感、信号和系统 (MS3) 小组对用于监视和遥感的微波系统的基础和应用方面进行研究。该小组以电磁学为基础，重点研究传感波形和信号处理、具有近场和远场聚焦能力的天线系统以及雷达资源管理。应用包括安全和安保应用的区域监视、气象雷达、探地雷达、汽车和交通控制应用以及医学成像。该小组包括雷达实验室，该实验室由 EEMCS 屋顶上的多传感器设施组成，最重要的是完全可重构的极化宽带雷达 PARSAX 和 MECEWI、位于 Cabauw 的雷达设施 TARA 和 IDRA、鹿特丹的 Raingain 雷达以及天线测量室 DUCAT。实验室还包括用于监视低空域 (RAEBELL) 的分布式雷达系统、毫米波和 UWB 室内实验室、多通道传输 MIMO 雷达和探地雷达测量站。这种基础设施在欧洲处于领先地位。
城市作战中的技术通信
7.1 频率分配和认知无线电 7-1 7.1.1 频率分配 7-1 7.1.2 认知无线电 7-1 7.2 城市作战中的蜂窝概念 7-3 7.2.1 初步结果 7-4 7.2.2 后续结果 7-4 7.3 移动自组织网络 7-5 7.3.1 移动自组织网络的现状 7-6 7.3.2 未来军事用途 MANET 的重要问题 7-7 7.3.3 移动自组织网络对城市作战的支持准备情况 7-7 7.4 软件定义无线电 7-7 7.4.1 SDR 技术的主要特性 7-8 7.4.1.1 可重构性 7-8 7.4.1.2 连接性 7-8 7.4.1.3 可移植性 7-8 7.4.1.4 互操作性 7-8 7.4.2 SDR 技术的未来 7-9 7.5 智能天线 7-10 7.6 多输入多输出 (MIMO) 系统 7-10 7.7 频率高于 60 GHz 的可靠通信系统 7-11
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。
B Tech＆M仪器工程技术课程
模块1：控制器性能索引，基于模型和模型的调整及其比较研究，高级调整技术和直接合成；模块2：基于模型的控制，模型不确定性和干扰，IMC结构和设计，基于IMC的PI-PID控制器设计；模块3：多变量控制系统的简介，交互分析和多个单回路设计，多变量控制器的设计，相对增益阵列，MIMO系统的调整，De-Coupler Design的概念；模块4：模糊控制技术及其结构，模糊控制 - 实时专家系统设计，基于知识的控制器设计，非线性模糊控制，推论方案，规则基础生成和规则最小化技术；模块5：自适应模糊控制，性能监测和评估，适应机制；模块6：神经控制器设计，具有混合结构的神经模糊控制器，神经模糊的自适应学习控制网络，神经模糊控制器的结构学习；模块6：模糊和神经模糊控制器的优化技术。
IEEE 论文 Word 模板（美国信函页面大小）（V3）
摘要 — 提出了将认知毫米波双光束 (DB) MIMO 相控阵系统与光学传感解决方案相结合的方法，旨在实现环境感知和无处不在的交互的新功能。由此产生的范例利用毫米波和光学传感解决方案的融合，使新兴技术能够促进人类与随机变化环境中的智能设备和系统的交互。通过基于混合认知毫米波 RFIC 技术和光学系统的无处不在的交互，描绘了具有高级驾驶辅助系统 (ADAS)（包括手势识别 (GR)）的自动驾驶汽车的前景。构建了几种毫米波相控阵的硬件实现，并将其与光学系统共同组装，以实现智能数据融合和实时信号处理，从而实现自主安全的决策过程。提出了一种统一的建模和测量平台，采用多物理（电磁热机械）数值协同仿真克隆（NCSC）的概念，作为功能硬件的对应部分，实现增强现实的 4D（时空演化）。