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使用量子储层计算中移动无线网络中的用户轨迹预测
摘要本文采用量子机学习技术来通过使用一种称为量子储层计算（QRC）的方法来预测移动用户在移动无线网络中的传播。移动用户的轨迹预测属于时间信息处理的任务，这是一个移动性管理问题，对于自我组织和自主6G网络至关重要。我们的目标是使用QRC准确预测无线网络中移动用户的未来位置。为此，作者使用真正的世界时间序列数据集来建模移动用户的轨迹。QRC方法具有两个组件：储层计算（RC）和量子计算（QC）。在RC中，训练比简单复发性神经网络的训练更有效，因为在RC中，只有输出层的权重才能训练。RC的内部部分是所谓的储层。为了使RC表现良好，应仔细选择储层的权重以创建高度复杂和非线性动力学。QC用于创建这种动态储层，该储层将输入时间序列映射到由动态状态组成的较高维度计算空间中。获得高维动力状态后，进行简单的线性回归以训练输出权重，因此，可以有效地对移动用户轨迹的预测进行有效形成。在这项研究中，我们根据量子系统的哈密顿时间演变采用QRC方法。作者使用基于IBM Gate的量子计算机模拟了时间演变，并且在实验结果中，它们表明，使用QRC仅使用少数量子器来预测移动用户的轨迹是有效的，并且可以超过经典方法，例如长期短期内存方法和echo -echo state网络接近。
无线网络中数据传播的能源和社会成本最小化：集中式和分散式方法
摘要 — 我们研究无线网络中从一个源到多个节点的多跳数据传播，其中网络中的某些节点充当转发节点并帮助源进行数据传播。在这个网络中，我们研究了两种情况；i) 传输节点不需要传输激励；ii) 它们需要激励并由其相应的接收节点以虚拟代币支付。我们研究了两个问题；P1) 第一种情况的网络功率最小化和 P2) 第二种情况的社会成本最小化，定义为网络节点为接收数据支付的总成本。在本文中，为了解决 P1 和 P2，我们提出了集中式和分散式方法，以确定网络中的哪些节点应该充当传输节点，找到它们的传输功率及其相应的接收节点。为了提高能源效率，在我们的模型中，我们在接收器处采用最大比率合并 (MRC)，以便接收器可以由多个发射器提供服务。所提出的分散式方法基于非合作成本分摊博弈 (CSG)。在我们提出的博弈中，每个接收节点都会选择各自的传输节点，因此，根据施加在其所选传输节点上的功率为其分配成本。我们讨论了如何以分散式方式形成网络，找出了游戏中节点的动作，并表明尽管是分散式的，但所提出的博弈仍会收敛到稳定的解决方案。为了找到集中式全局最优解（这是我们分散式方法的基准），我们使用了混合整数线性规划 (MILP)。模拟结果表明，我们提出的分散式方法在能源效率和社会成本方面优于传统算法，同时它可以满足对协作激励的需求。
电子与计算机工程（ECE）
ECE 7202 认知无线网络 3 学分 本课程将讨论认知无线网络的理论概念和系统级实施问题。涵盖的主题包括认知无线电系统的信息论分析、设计认知无线电系统的挑战和问题、认知无线网络的架构和协议、分布式自适应和优化方法、信道分配认知机器学习技术、互操作性问题、认知无线电系统的跨层优化以及认知无线电网络的应用。
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。
M.Tech CSE教学大纲
单元4安全性：无线网络，问题和挑战，漏洞，网络安全攻击，临时无线网络中的安全路由，Wi-Fi安全性。高级主题：IEEE 802.11X和IEEE 802.11i标准，车辆临时网络简介。参考SchillerJ.，移动通信，Addison Wesley 2000StallingsW. Raj，移动和个人通信系统和服务，PHI200C.SivaRam Murthy和B.S.Manoj，Ad Hoc无线网络 - 建筑与协议，Pearson Education 2004
海关公报周刊第 55 卷，2021 年 12 月 1 日，第 47 期
在 NY N304264、NY N213872、NY N108329、NY N300201 和 NY N301862 中，美国海关及边境保卫局将舰队远程信息处理设备归类为 HTSUS 8517 标题，特别是 HTSUS 8517.62.00 子标题，该子标题规定“电话机，包括用于蜂窝网络或其他无线网络的电话；用于传输或接收语音、图像或其他数据的其他设备，包括用于有线或无线网络（如局域网或广域网）通信的设备，但标题 8443、8525、8527 或 8528 的传输或接收设备除外；其零件：用于传输或接收语音、图像或其他数据的其他设备，包括用于有线或无线网络（如局域网或广域网）通信的设备：用于接收、转换
机器学习和人工智能
摘要-由于技术的进步，下一代无线网络将非常多样化、复杂化，并根据消费者不断变化的需求而变化。当前网络运营商的方法和方法是传统的，无法帮助下一代网络最恰当地利用其资源。传统工具的有限功能将使网络提供商无法满足未来网络用户的需求。因此，本文将重点关注“机器学习”、“自动化”、“人工智能”和“大数据分析”，以提高下一代无线网络的容量和效率。本文将讨论这些新技术在未来改善网络提供商的服务和性能方面的作用。本文将发现机器学习、大数据分析和人工智能将有助于使“下一代无线网络”具有自适应性、自我意识、规范性和主动性。在本文的最后，将指出，未来的无线网络运营商如果不将其运营框架转向人工智能和机器学习技术，就无法工作。
网络战和国家系统文献综述... - arXiv
预计下一代无线网络的创建将为我们生活的每个部分带来高速和低延迟连接。因此，网络安全非常重要。由于设备数量的增加和 5G 将提供的服务多样性，网络的安全环境变得更加复杂。这就是为什么尽早开发有效的安全解决方案非常重要的原因。我们通过这次审查的结果揭示了下一代无线网络开发中将要追求的各个方向。其中一些包括使用人工智能和软件定义移动网络。本系统文献综述为未来研究人员描述了 5G 网络的威胁环境、5G 将采用的新技术范式中的安全弱点以及 5G 网络安全领域关键研究中提供的解决方案。还介绍了保护 5G 以后无线网络的未来研究方向。
量子计算和无线网络安全：一项调查
量子计算具有比传统计算机快得多的速度解决复杂问题的潜力，有望彻底改变包括无线网络安全在内的各个领域。这篇综述论文全面概述了量子计算与无线网络安全之间的交集。我们研究了量子计算对传统加密算法（如 RSA 和 ECC）构成的潜在威胁，这些算法是当前无线网络安全的基础。此外，我们还探讨了旨在防范这些威胁的新兴量子抗性加密技术。本文还讨论了量子密钥分发 (QKD)，这是实现无线网络中理论上牢不可破的加密的有前途的解决方案。此外，我们回顾了将量子计算应用于无线网络安全的当前研究状态，包括其对身份验证、机密性和完整性的影响。最后，我们确定了将量子计算集成到无线网络安全中的挑战和未来方向，强调需要继续研究以确保量子时代无线网络的弹性。