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弗吉尼亚煤田联盟获得 100 万美元，用于在弗吉尼亚州布坎南县 460 号公路沿线建造三座无线网络塔。 – “你能
弗吉尼亚煤田联盟获一百万美元建造 460 号公路沿线三座无线网络塔 弗吉尼亚州布坎南县——“你现在能听到我说话吗？”很快将成为布坎南县 460 号公路沿线旅行者不必再问的问题。弗吉尼亚煤田联盟 (VCC) 从弗吉尼亚州能源部 (弗吉尼亚能源) 废弃矿区经济振兴 (AMLER) 拨款计划获得了 100 万美元的拨款，用于增加 460 号公路走廊 20 英里沿线的无线网络接入。“这 100 万美元的 AMLER 拨款将用于在 Keen Mountain、Short Hill 和 Boyd Branch 站点创建三座无线网络塔，”美国众议员 Morgan Griffith 表示。“460 号公路沿线的这些新塔将帮助布坎南县吸引潜在企业、增强移动通信并扩大居民的宽带接入。” “到 2024 年，通信能力不仅对于应急响应至关重要，而且也是经济增长的重要组成部分，”弗吉尼亚州能源总监 Glenn Davis 表示。“我们很高兴看到这项由历史悠久的煤炭开采产生的资金使这个拥有丰富煤炭历史的县的居民和游客受益。” 新建的塔楼将服务于两个大型工业园区、至少 25 家企业、大约 131 户家庭，并支持使用各种移动技术。AMLER 资金将用于支持在 Keen Mountain、Short Hill 和 Boyd Branch 站点建造三座塔楼。这部分是一个更大项目的一部分，该项目将总共建造六座塔楼。支持整个项目的额外资金包括阿巴拉契亚地区委员会提供的 100 万美元、汤普森慈善基金会提供的 25 万美元以及弗吉尼亚煤田经济发展局 (VCEDA) 提供的 190,365 美元。
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
改进了公共无线网络的加密算法
摘要 - 由于易于获取信息资源，无数网络为生产力带来了许多好处。现在可以通过更少的精力和更少的钱设置网络更快地建立和更改。但是，无线技术也会产生新的威胁。并提醒现有的风险配置文件，以了解信息安全。在无线保真度（Wi-Fi）中，加密算法等安全机制起着至关重要的作用。这些算法消耗了大量的内存和功率。因此，这项研究提出了一种计算有效的安全算法（CESA），该算法可降低功率和内存的高消耗，以有效地保护公共Wi-Fi网络。提出的CESA基于基于哈希的消息身份验证算法。使用安全的哈希算法（SHA）完成了一种数字签名算法（DSA）来生成和验证签名。网络仿真2（NS-2）工具用于评估每种算法的各种设置，包括关键生成时间，加密时间和解密时间。通过模拟，证明了所提出的算法CESA在关键生成时间，加密时间和解密时间方面优于增强的Diffie-Hellman（EDH）和高级加密标准（AES）算法。为了生成钥匙，拟议的CESA算法最多需要59 s，而EDH和AES算法的算法接近90 s。为了加密数据，拟议的CESA算法大约需要98秒，而EDH和AES算法花费了将近167秒。为了解密数据，提议的CESA算法大约花了80秒，而EDH和AES算法花费了近160 s。因此，EDH和AES使CESA对攻击更加强大，并且在处理加密和解密过程方面非常迅速。关键字 - 无线网络，无线保真度，加密算法，计算有效的安全算法，基于哈希的消息身份验证算法，数字签名算法
红色星球无线网络
2021 年，美国有超过 106,000 人死于药物过量。这比死于枪击伤（48,830 人）、跌倒（44,686 人）或机动车事故（42,939 人）的人数还要多。这些都是可预防的死亡原因，因此，它们是一个公共卫生问题。减少死亡人数需要进行研究以确定风险因素，然后制定干预措施，使环境更安全并阻止不安全行为。机动车事故是一个很好的研究案例。从 1972 年到 2019 年，美国车祸死亡率下降了一半以上，从每 100,000 人 26.9 人下降到 11.9 人。要实现这一目标需要多种干预措施，包括要求使用安全带和降低车速限制的法律、对青少年颁发分级驾驶执照、实施更安全的道路建设、使用安全气囊等新技术以及“母亲反对酒后驾驶”等组织的倡导。一些简单的干预措施非常有效。例如，仅仅使用安全带就可以将汽车前排乘客的死亡风险与未系安全带的人相比降低 45％。前方防撞等新技术的效果可能会更好。美国汽车协会交通安全基金会的研究估计，如果所有汽车都配备这些技术并由驾驶员正确使用，每年可以防止 270 多万起交通事故。在本期中，我们探讨了一项防止药物过量死亡的努力。根据美国疾病控制与预防中心的数据，在 20 世纪 90 年代，使用奥施康定等处方阿片类药物导致药物过量案例增多。在过去十年中，强效合成阿片类药物（如芬太尼）大大增加了用药过量和死亡的风险——自 2015 年以来，每年因阿片类药物过量而死亡的人数增加了一倍多。成瘾是一种疾病；这里的目标是让人们活下去，这样他们就可以接受治疗并重建生活。获得纳洛酮（一种逆转阿片类药物过量的药物）是一种工具。另一个是过量预防中心，人们可以在受监督的环境中使用药物。正如自由科学记者 Tara Haelle 报道的那样，尽管数据显示过量预防中心在挽救生命方面是有效的（第 16 页），但美国在开设过量预防中心方面落后于其他一些国家。目前，美国只有两家官方批准的过量预防中心，均位于纽约市。为了了解这些中心在全国范围内的运作情况，研究人员正准备研究纽约站点以及计划于今年晚些时候在罗德岛开设的一个站点的影响。哈勒指出，目前开设更多药物过量预防中心的障碍包括解决法律障碍和当地顾虑。但随着阿片类药物危机的持续，一些政府官员和社区似乎越来越愿意接受任何可以拯救生命的工具。应对公共卫生威胁的工作永无止境。新的风险不断出现，无论是合成阿片类药物的出现，还是开车时使用手机。研究有助于衡量新公共安全方法的有效性，以及如何最好地实施挽救生命的干预措施。— Nancy Shute，主编
NextG 蜂窝无线网络量子退火的成本和功率可行性分析
摘要 为了满足移动蜂窝用户不断增长的数据需求，当今的 4G 和 5G 无线网络主要以最大化频谱效率为设计目标。虽然他们在这方面取得了进展，但控制此类网络的碳足迹和运营成本仍然是网络设计人员长期面临的问题。本文对这一问题进行了长远考虑，设想了一个 NextG 场景，其中网络利用量子退火进行蜂窝基带处理。我们收集并综合了有关量子退火技术的功耗、计算吞吐量和延迟、频谱效率、运营成本和可行性时间表的见解。利用这些数据，我们预测了未来量子退火硬件必须满足的定量性能目标，以便提供比 CMOS 硬件更具计算和功率优势，同时匹配其全网络频谱效率。我们的定量分析预测，在问题延迟为 82.32 µ s 和 2.68M 量子比特的情况下，量子退火将实现与 CMOS 相同的频谱效率，同时在具有 400 MHz 带宽和 64 根天线的大型 MIMO 基站中将功耗降低 41 kW（降低 45％），在具有三个大型 MIMO 基站的 CRAN 设置中使用 8.04M 量子比特将功耗降低 160 kW（降低 55％）。
构建无线网络中 AI 的商业案例：瞻博网络 Mist AI TCO 报告
Peter Fetterolf 博士是网络技术、架构和经济分析方面的专家。他负责财务建模和白皮书以及 ACG Research Business Analytics Engine 的软件开发。Fetterolf 博士拥有网络行业的多学科背景，拥有超过 30 年的管理顾问、企业家、执行经理和学者经验。他在经济建模、业务案例分析、工程管理、产品定义、市场验证、网络设计以及企业和服务提供商网络战略方面经验丰富。
6G 无线网络的当代调查
摘要：基于万物互联 (IoE) 的智能服务预计将在未来引起学术界和工业界的广泛关注。尽管第五代 (5G) 是一种很有前途的通信技术，但它无法满足新应用的全部需求。第六代 (6G) 技术有望克服 5G 技术的局限性。未来 6G 网络的愿景和规划已经开始，旨在满足移动通信的严格要求。我们的目标是在这篇评论中探索实现 6G 技术的最新进展和潜在挑战。我们设计了一个基于计算技术、网络技术、通信技术、用例、机器学习算法和关键推动技术的分类法。在这方面，我们随后重点介绍了 6G 的潜在特性和关键领域。这篇评论详细阐述了包括量子通信、触觉通信、全息通信、太赫兹通信、可见光通信 (VLC) 生物纳米物联网在内的关键技术突破，这些突破可能会对无线通信产生深远影响。在这篇评论中，我们的主要重点是讨论可以开发无缝和可持续网络的潜在支持技术，包括共生无线电、区块链、新通信范式、可见光通信和太赫兹。这些变革性可能性可以推动管理快速增长的服务和设备数量的激增。此外，我们还研究了可能妨碍 6G 网络性能的开放研究挑战。最后，我们概述了几个实际考虑因素、6G 关键项目和未来方向。我们设想 6G 将经历前所未有的突破，以消除技术不确定性，并为后续研究提供启发性的研究方向。虽然不可能设想 6G 的完整细节，但我们相信这项研究将为未来的研究工作铺平道路。
通过 Cisco DNA 实现无线网络自动化和保证...
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用于捕获事件的异步无线网络......
我们引入了一种无线射频网络概念，用于从大量空间分布的自主微传感器（数量可能达数千个）中捕获稀疏事件驱动数据。每个传感器都被认为是一个微芯片，能够在将时变输入转换为脉冲序列时进行事件检测。受大脑信息处理的启发，我们开发了一种基于码分多址方法的频谱高效、低错误率异步网络概念。我们通过实验表征了几十个亚毫米级硅微芯片的网络性能，并辅以更大规模的计算机模拟。对片上时钟的不同实现进行了比较。为了测试基于脉冲的无线通信与神经形态计算技术的下游传感器群体分析自然匹配这一概念，我们部署了一个脉冲神经网络 (SNN) 机器学习模型来解码灵长类动物皮层中八千个脉冲神经元的数据，以准确预测光标控制任务中的手部运动。
3. 下一代无线网络（5G 和 6G）
https://www.ntt.com/business/services/network/internet-connect/ocn-business/bocn/knowledge/archive_109.html