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无线网络中资源约束多类调度的深度加固学习
摘要 - 在此处考虑了动态无线设置中多类调度的问题，其中可用有限的带宽资源分配以处理随机服务需求到达，而在有效载荷数据请求，延迟公差和重要性/优先级方面属于不同类别。除了异质流量外，另一个重大挑战还来自由于时间变化的沟通渠道而导致的随机服务率。现有的调度和资源分配方法，范围从简单的贪婪启发式和受限优化到组合设备，是针对特定网络或应用程序配置量身定制的，通常是次优的。在此帐户中，我们求助于深入的增强学习（DRL），并提出了分配深层确定性策略梯度（DDPG）算法，并结合了深度设置以解决上述问题。此外，我们提出了一种使用决斗网络的新颖方式，这将进一步提高绩效。我们所提出的算法在合成数据和实际数据上都进行了测试，显示了对组合和优化的基线方法的一致增长，以及状态调度计划指标。我们的方法可以使用Knapsack优化的功率和带宽资源降低13％的功率和带宽资源。
人工智能助力 5G 及更高版本的无线网络：最新进展和未来挑战
5G无线通信网络目前正在部署，预计B5G网络将在未来十年内发展。人工智能技术，尤其是机器学习，有可能通过涉及B5G中需要处理的大量数据来有效解决非结构化和看似棘手的问题。本文研究如何利用人工智能和机器学习来设计和运营B5G网络。我们首先全面概述了将人工智能/机器学习技术引入B5G无线网络的最新进展和未来挑战。我们的调查涉及无线网络设计和优化的不同方面，包括信道测量、建模和估计、物理层研究以及网络管理和优化。然后回顾了机器学习算法和在B5G网络中的应用，随后概述了将人工智能/机器学习算法应用于B5G网络的标准发展。我们以将人工智能/机器学习应用于B5G网络的未来挑战作为本研究的结束。
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％）。
基于图表的MADRL用于无线网络控制系统中的访问控制和资源分配
摘要 - 无线网络控制系统（WNC）通过实现传感器，决策中心和执行器之间的无线协调来彻底改变工业自动化。但是，WNC中效率低下的访问控制和资源分配是限制闭环性能和控制稳定性的两个关键因素，尤其是在光谱和能源资源受到限制时。在本文中，我们首先分析了维持WNC的控制稳定性的最佳调度条件，然后制定一个长期优化问题，该问题可以共同优化边缘设备的访问策略，并在Edge Server中授予策略和资源分配。我们采用Lyapunov优化将长期优化问题分解为一系列独立的子问题，并提出了一个基于基于多代理的多代理深度强化学习算法的异质注意图，该学习算法可以共同优化访问和资源分配策略。通过利用注意力机制将图形表示从异质代理投射到统一的空间中，我们提出的算法促进了异质剂之间的协调，从而增强了整体系统性能。仿真结果表明，我们提出的框架的表现优于几个基准，从而验证了其有效性。
电气工程机器学习的博士学位论文基于未来无线网络的资源分配
有效的资源分配是未来无线网络的关键挑战，尤其是随着用户需求，网络密度和网络复杂性的继续增长。传统上，用户终端的通道状态信息（CSI）用于资源分配。但是，随着网络密度的提高并考虑到移动用户的存在，基于CSI的重新源分配构成了大量的性能开销。这项工作通过利用对用户坐标信息培训的机器学习模式来探讨一种新颖的资源分配方法。具体来说，我们以三种方式制定了源分配问题：（1）调制和编码方案（MCS）运输能力最大化的预测，（2）基于用户位置的噪声限制系统中的资源分配，以及（3）资源分配干扰限制系统以确保公平性，同时最大化Capac-Ity。我们考虑两个用户放置方案进行性能评估：随机下降方案（RDS），其中用户是在传播环境中随机分布的，以及移动性模型方案（MMS），其中用户位置遵循线性轨迹。我们进行广泛的评估，以比较跨关键指标的RDS的数据集，包括训练样本的数量，计算复杂性和模型性能在不同的通道条件和错误的位置信息下。我们的结果表明，通过机器学习适应复杂的无线环境，基于坐标的资源分配了基于坐标的资源分配，从而实现了有效且可扩展的资源位置，同时在动态和不完善的条件下保持稳健的性能。我们提出的基于坐标的资源分配方案与基于CSI的资源分配方案相提并论，在具有变化的散点密度变化的干扰受限系统中至少达到90％的性能。此外，该方案大大优于基于几何资源分配方案，该方案凭直觉地应用了用户的坐标信息来依赖距离的资源分配。MMS数据集用于确定所提出的方案的实现成本，通过考虑一个现实的渠道模型，该模型在系统中持续收集数据样本。使用这种方法，我们将机器学习模型的训练时间，预测时间和记忆足迹进行比较。结果表明，基于坐标的资源分配方案可以可靠地用于有效的资源分配，同时分别为噪声限制和干扰有限的系统产生低至中等的实现成本。本研究强调了机器学习驱动的资源管理对未来无线网络的潜力，为智能，自适应和有效的通信系统铺平了道路。
NextG 无线网络与计算智能交汇处的工业数字孪生：一项调查
通过融合最新的通信和控制技术、计算和数据分析技术以及模块化制造，工业 4.0 促进通过信息物理系统 (CPS) 和数字孪生 (DT) 集成信息物理世界，以监控、优化和预测工业过程。DT 支持与工业物理对象/过程的数字图像进行交互，以模拟、分析和控制它们的实时运行。随着工业物联网 (IIoT)、边缘和云计算、机器学习、人工智能和高级数据分析等跨学科的进步，DT 正在众多行业中迅速传播。然而，现有文献缺乏从通信和计算的角度识别和讨论这些技术在支持 DT 的行业中的作用和要求。在本文中，我们首先介绍 DT 在智能工业中的功能方面、吸引力和创新用途。然后，我们通过系统地回顾和反思下一代 (NextG) 无线技术（例如 5G 及以上网络）和设计工具以及当前计算智能范式（例如边缘和云计算支持的数据分析、联邦学习）的最新研究趋势，详细阐述了这一观点。此外，我们讨论了不同通信层的 DT 部署策略，以满足工业应用的监控和控制要求。我们还
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
语义意识的联合阻塞预测（SFBP）在视觉辅助下一代无线网络
摘要 - 毫米波和Terahertz网络中预测信号阻塞对于实现主动移交（PHO）和确保无缝连接至关重要。使用深度学习，多模式视觉和无线传感数据的现有方法主要取决于集中式的模型培训。尽管这些技术是有效的，但它们具有高度的成本，不足的带宽使用和延迟问题，这限制了其实时适用性。本文提出了一个语义意识的联合阻塞预测（SFBP）框架，利用轻巧的计算机视觉技术MobilenEtv3用于基于边缘的语义提取，降低了连接和计算成本。此外，我们引入了相似性驱动的联邦平均（SD-FEDAVG）机制，以增强模型聚合过程的鲁棒性，从而有效地减轻了噪声更新和对抗性攻击的影响。我们提出的SFBP框架达到了97.1％的阻塞预测准确性，与集中学习相比，与集中式学习相比，与集中的学习成本密切相匹配，而与没有语义提取的FL相比，沟通成本降低了88.75％，而沟通成本则达到57.87％。此外，与没有语义提取的FL相比，与集中学习相比，在设备上的推论相比将潜伏期降低23％，而FL相比有18％，从而改善了PHO的实时决策。此外，SD-FEDAVG机制在嘈杂条件下提高了预测准确性，从而直接通过将切换失败率降低7％来影响PHO。索引术语 - 毫计浪潮，联合学习，语义交流，阻塞预测，计算机视觉
22meho310智能移动性和智能车辆...
IV单元车辆无线技术和网络9 0 0 9无线系统框架图和组件的概述，传输系统 - 调制/编码，接收器系统概念 - 解调/解码，无线网络，对车辆自治的应用以及应用于车辆自治，计算机网络的基础知识 - 事物网络，无线网络和无线网络和划分无线网络和divairnation and difcompants of Wieling Networking and divalsing
基于进行高频电流的体积的校准，可注射的微电子刺激器的无线网络
目标。在体内开发和体内演示具有数字地址的螺纹式无线植入神经刺激器。方法。这些设备通过其两个电极执行，通过表皮纺织电极传导通过体积传导传递的无害高频电流爆发。通过避免需要大型组件获得电能，这种方法允许开发薄设备，这些设备可以通过最小的入侵程序（例如注射）肌肉内植入。为了符合电气安全标准，该方法需要在植入电极之间按毫米或几厘米的少量订单或几厘米的最小距离。此外，设备必须对组织造成最小的机械损害，避免脱位并足以长期植入。考虑到这些要求，植入物被视为管状和柔性设备，在相对末端有两个电极，在中间部分，是一个藏有电子设备的密封金属胶囊。主要结果。The developed implants have a submillimetric diameter (0.97 mm diameter, 35 mm length) and consist of a microcircuit, which contains a single custom-developed integrated circuit, housed within a titanium capsule (0.7 mm diameter, 6.5 mm length), and two platinum- iridium coils that form two electrodes (3 mm length) located at opposite ends of a silicone body.这些神经肌肉刺激器是可寻址的，可以建立一个可以独立控制的微刺激器网络。意义。通过在麻醉兔子的后肢中注入其中一些，并诱发受控和独立的收缩，证明了它们的操作。这些结果表明，通过使用适用于慢性电子植入物建立的制造技术和材料，制造类似螺纹的无线神经肌肉刺激器的可行性。这为通过此类无线设备的密集网络形成的高级运动神经预测的临床开发铺平了道路。