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ATSC 3.0 广播 5G 单播异构网络融合服务从第 16 版开始
摘要 — 在本文中，ATSC 3.0 广播无线接入技术 (RAT) 与 3GPP 5G NR RAT 保持一致，从版本 16 开始，5G 融合的背景下开始。5G 系统架构版本 16 包括一个新的 5G 物理层，称为 5G NR“新无线电”和使用云计算的“云原生”5G 核心 (5GC)。5GC 与所使用的无线接入技术类型无关，并且是多种融合的推动者。讨论了一种旨在与 5GC 互通的新型共享多租户广播核心网络架构。使用 Release 16 的方法，3GPP 5G NR 单播和非 3GPP ATSC 3.0 广播协同对齐。这包括使用 3GPP 接入流量引导、交换、拆分 (ATSSS) 和多无线电双同步连接用户设备 (UE)。这使 ATSC 3.0（第一个前瞻性（非向后兼容）原生 IP OFDM 广播标准）与 3GPP LTE/5G 单播作为融合的 5G 垂直行业保持一致。所提出的方法和架构与 LTE 广播 Release 16 正交，并且与未来的 5G NR 混合模式多播单播协同。
请致电论文
A.通信系统：1。调制和编码，2。通道估计和均衡，3。ML通信，4。完整双工，5。JC＆S，6。超低潜伏期，7。物理层安全与隐私，8。水下通信，9。有线和光学通信，10。卫星通信，11。IoT，V2V等的通信方案。12。6G及以后的B. Mimo通信和信号处理：1。单用户和多用户mimo，2。Massive Mimo，3。MIMO通道估计4。合作与继电器，5。干涉管理与意识，6。MMWave和THZ，7。无单元系统，8。可重新配置的智能表面C.网络和图形：1。网络信息理论，2。分布式优化和算法，3。图形信号处理，4。图形上的机器学习，5。联邦学习，6。无线网络，7。物联网，8。社交网络和网络科学，9。数据网络和计算卸载，10。运输，无人机和V2V网络，11。电源网络和智能电网D.自适应系统，机器学习和数据分析：1。自适应过滤，2。自适应和认知系统，3。估计和推理，4。压缩感应和稀疏恢复，5。高维大规模数据的模型，6。优化，7。学习理论和算法，9。在线学习和遗憾最小化，8。自我和半监督学习，10。深度学习，11。增强学习
多服务供应商的量子网络 - CUHK CSE
引言自从 20 世纪 60 年代末 ARPAnet 诞生以来，传统互联网就对服务和社会产生了变革性的影响。现在，随着量子信息和计算技术的进步，一种新型通信网络即量子互联网的研究正在进行中 [1, 2]。这种网络由能够共享纠缠的节点组成，纠缠是一种通过称为量子隐形传态的过程传输量子信息的资源。发送以量子系统状态编码的信息的能力将实现多种新服务，如安全通信、高精度时钟同步、分布式和盲量子计算以及量子遥测。然而，量子互联网的创建需要重新思考和重新设计传统互联网所依赖的网络协议，以支持量子力学的特性和局限性。幸运的是，该领域已经在开展令人兴奋的工作，量子网络堆栈的不同层都取得了进展。在物理层，已在光纤中证明了数十公里距离的纠缠[3, 4]。已提出了一种链路层协议[5]，用于在物理连接的量子节点之间提供强大的纠缠生成服务。在网络层，[6–9]讨论了纠缠路由问题，[10]提出了一种传输层的量子重传协议。
Ehsan Rohani 博士D.
计算机工程博士 2017 年 1 月 10 日 - 12 月 德克萨斯 A&M 大学，德克萨斯州大学城 导师：Gwan S. Choi 博士，德克萨斯 A&M 大学 论文题目：下一代电信系统物理层实现的硬件解决方案。 • 提取基于固定复杂度球面解码方法的迭代 MIMO 接收器的最佳实现参数，并展示/比较实现结果。 • 研究在中继信道环境中 MIMO 的整数强制方法的实现。 电子工程硕士 2003 年 9 月 - 2006 年 10 月 德黑兰大学，伊朗德黑兰 导师：S. Mehdi Fakhraie，德黑兰大学 论文题目：用作实现参考的 IEEE 802.16 标准的 Bit-True 建模。 • 在 WiMAX 收发器定点建模后，提取维特比解码器最佳硬件实现的参数，目标是性能损失最多为 0.5 dB。电子工程专业 1999 年 9 月 - 2003 年 9 月 德黑兰理工学院，德黑兰，伊朗 导师：Hamed Sadjedi，沙希德大学 论文题目：连接到计算机的 ADC/PWM 卡：在 Xilinx FPGA 上实现。 • 该卡用于控制具有给定温度模式的孵化器。
量子密钥分布中的实施安全性 - 研究
在其受孕后近四十年，[1]量子关键分布（QKD）已成为量子信息应用中卓越的成熟技术，而专门提供QKD服务，[2-6]大都会QKD网络在全球范围内部署了一个空间，[7-12]秘密密钥速度和转移率，超过了秘密的键入率，是秘密的钥匙率和trans-trans-trife-for-for-for-for-for-for-for-for-for-fife fefor，[[7-12] fer- fife fefrife and-fife for [[7-12]，[[7-12] fer- fife fife fife fife bectival for [7-12]。中国综合QKD主干延伸了数千公里[19]。 QKD的关键加密优势在于，它允许通过Inse-Cure Channel [20]提供信息理论上的键交换，该渠道为长期通信安全提供了独特的解决方案。 更具体地，而标准公共密钥密码系统的安全性则在潜在的对手，数学QKD QKD安全证明上推定计算限制依赖于量子力学的基本属性，例如量子状态的无差异性[21] [21]与量子状态或量子范围[22] - 与物理模型的模型相关的QUCT涉及QK的模型。 [23,24]另一种方式，QKD的安全性源于独特的物理层支持，这是一把双刃剑：一方面，它消除了对计算假设的需求，而计算假设随着时间的流逝而变得越来越弱，但另一方面，另一方面，它是明显地依赖于量化的量子的差异差异，而差异很大。 后一个观察结果产生了在其受孕后近四十年，[1]量子关键分布（QKD）已成为量子信息应用中卓越的成熟技术，而专门提供QKD服务，[2-6]大都会QKD网络在全球范围内部署了一个空间，[7-12]秘密密钥速度和转移率，超过了秘密的键入率，是秘密的钥匙率和trans-trans-trife-for-for-for-for-for-for-for-for-for-fife fefor，[[7-12] fer- fife fefrife and-fife for [[7-12]，[[7-12] fer- fife fife fife fife bectival for [7-12]。中国综合QKD主干延伸了数千公里[19]。QKD的关键加密优势在于，它允许通过Inse-Cure Channel [20]提供信息理论上的键交换，该渠道为长期通信安全提供了独特的解决方案。更具体地，而标准公共密钥密码系统的安全性则在潜在的对手，数学QKD QKD安全证明上推定计算限制依赖于量子力学的基本属性，例如量子状态的无差异性[21] [21]与量子状态或量子范围[22] - 与物理模型的模型相关的QUCT涉及QK的模型。[23,24]另一种方式，QKD的安全性源于独特的物理层支持，这是一把双刃剑：一方面，它消除了对计算假设的需求，而计算假设随着时间的流逝而变得越来越弱，但另一方面，另一方面，它是明显地依赖于量化的量子的差异差异，而差异很大。后一个观察结果产生了
机器学习
第 1 单元：机器学习简介 1 VDevendran 博士，洛夫利专业大学 第 2 单元：Python 基础知识 11 VDevendran 博士，洛夫利专业大学 第 3 单元：数据预处理 31 VDevendran 博士，洛夫利专业大学 第 4 单元：预处理的实现 42 VDevendran 博士，洛夫利专业大学 第 5 单元：物理层 56 Rajni Bhalla 博士，洛夫利专业大学 第 6 单元：Numpy 简介 73 Rajni Bhalla 博士，洛夫利专业大学 第 7 单元：分类 87 VDevendran 博士，洛夫利专业大学 第 8 单元：分类算法 99 Rajni Bhalla 博士，洛夫利专业大学 第 9 单元：分类实现 111 VDevendran 博士，洛夫利专业大学 第 10 单元：聚类 125 VDevendran 博士，洛夫利专业大学 第 11 单元：集成方法 134 VDevendran，洛夫利专业大学 第 12 单元：数据可视化 145 Rajni Bhalla 博士，洛夫利专业大学 第 13 单元：神经网络 160 VDevendran 博士，洛夫利专业大学 第 14 单元：神经网络实施 171 Rajni Bhalla 博士，洛夫利专业大学
电力电子与电力系统课程大纲
1. 计算技能：基本编程结构：数据类型、数组、指针、链接列表和树、语句、I/O、条件、循环、函数、类/对象。 2. 通信技术：通信标准、2G/3G/4G/5G、ZigBee、BLE、Wi-Fi、LTE、IEEE 802.11x、数据速率、覆盖范围、功率、计算、带宽、传感、处理、通信供电、通信网络、拓扑、层/堆栈架构、QoS。 3. 通信系统：通信系统的物理层描述、量化、数据格式化和成帧、点对点链路的容量、链路预算分析、多址技术、网络路由 4. 数据分析：组合学、有限样本空间上的概率、联合和条件概率、独立性、总概率；贝叶斯规则及应用。 5. 数字通信：通带表示、基带等效 AWGN 信道、数据调制和解调、调制波形的合成、离散数据检测、加性高斯白噪声 (AWGN) 信道、使用匹配滤波器实现信噪比 (SNR) 最大化、AWGN 信道的误差概率、MAP 和 ML 检测、数字调制技术、无线信号传播和信道模型。6. 数字信号处理：采样、连续和离散时间变换、LTI 系统的频域分析、FFT 实现、算法、滤波器设计：IIR 和 FIR 滤波器、采样率转换。
Terahertz（THZ）传输
Terahertz（THZ）技术已成为下一代无线通信和广泛应用的令人兴奋的边界。THZ频段的空前带宽允许超高的数据速率，在无线虚拟现实，高清多媒体流媒体，高保真移动全息图和无线芯片芯片通信方面开辟了令人兴奋的机会。但是，部署THZ系统提出了重大的网络和安全挑战，必须应对这些挑战，以充分实现该技术的潜力。本文全面分析了THZ通信的关联网络和安全问题，这些网络和安全问题是根据2014年至2024年之间发表的相关文献。信号传播和路径丢失，光束跟踪和对齐方式以及有效的网络体系结构和干扰管理技术的设计是解决的一些关键网络挑战。在安全性方面，本文着眼于物理层安全性，窃听和阻塞威胁，以及针对启用THZ的设备的硬件安全性和可信赖的计算注意事项。分析强调了THZ信号的独特特征，例如它们的高方向性，对分子吸收和阻塞的敏感性以及独特的传播行为，这既带来了网络和安全的机会和挑战。创新的解决方案和鲁棒的安全机制，例如指导调制，基于波束的安全性，安全的钥匙分配协议和基于硬件的证明技术，以解决这些挑战的潜在方法，从而帮助并指导未来的研究工作。
多智能体移动边缘计算网络中具有排队动态的分布式任务卸载优化
摘要 — 任务卸载决策在物联网 (IoT) 中的移动边缘计算 (MEC) 技术中起着关键作用。然而，在没有任何集中通信和计算协调的分布式多智能体网络中，它面临着来自应用层任务排队的随机动态和物理层耦合无线干扰的重大挑战。在本文中，我们研究了考虑上层排队动态和下层耦合无线干扰的分布式任务卸载优化问题。我们首先提出了一种新的优化模型，旨在通过优化多个智能体的卸载阈值来最大化它们的预期卸载率。然后，我们将问题转化为博弈论公式，进一步设计了一个分布式最佳响应 (DBR) 迭代优化框架。分析了博弈论模型中纳什均衡策略的存在性。对于每个代理阈值策略的单独优化，我们进一步提出了一种编程方案，将受约束的阈值优化转化为无约束的拉格朗日优化 (ULO)。单独的 ULO 被集成到 DBR 框架中，使代理能够以分布式方式协作并收敛到全局最优。最后，提供了模拟结果来验证所提出的方法，并证明了其相对于其他现有分布式方法的显著优势。数值结果还表明，所提出的方法可以实现与集中式优化方法相当的性能。
非地球静止卫星系统综述
摘要 — 卫星技术的下一阶段以非地球静止轨道 (NGSO) 卫星的新发展为特征，它带来了令人兴奋的新通信能力，可提供非地面连接解决方案并支持来自各个行业的各种数字技术。与传统的地球静止轨道 (GSO) 卫星相比，NGSO 通信系统具有许多关键特性，例如更低的传播延迟、更小的尺寸和更低的信号损耗，这可能使延迟关键型应用能够通过卫星提供。NGSO 有望大幅提高通信速度和能源效率，从而解决 GSO 卫星商业化的主要阻碍因素，以实现更广泛利用。NGSO 系统有望实现的改进促使本文对最先进的 NGSO 研究进行全面调查，重点关注通信前景，包括物理层和无线接入技术以及网络方面以及整体系统功能和架构。除此之外，NGSO 部署仍有许多挑战需要解决，以确保不仅与 GSO 系统无缝集成，而且与地面网络无缝集成。本文还讨论了这些前所未有的挑战，包括在频谱接入和监管问题、卫星星座和架构设计、资源管理问题和用户设备要求方面与 GSO 系统的共存。最后，我们概述了一系列创新研究方向和未来 NGSO 研究的新机遇。索引术语 — 非地球静止 (NGSO) 卫星星座、非地面网络 (NTN)、卫星通信、空间信息网络、太空互联网提供商、航天器。