Apr, 2020

无线通信网络中的机器学习 6G 白皮书

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TL;DR本文着眼于机器学习在无线通信领域的应用，分析了其对 6G 网络的影响，提出了在 6G 网络各层使用机器学习方法解决问题的前景以及使用 ML 进行无线网络的零触碰优化的有趣方面，并针对每个部分提出了有价值的研究问题。
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发现论文，激发创造
  • 空中机器学习

    本文回顾了机器学习在物理层无线通信系统中的应用及其带来的一些挑战，并着重介绍了机器学习在无线通信领域中的一些前沿技术及其在未来的研究方向，同时强调了基于物理层设计的分布式机器学习的可行性和需求。

    Apr, 2019

  • 无线网络上通信高效的分布式学习原理与应用

    该研究论文总结了与机器学习相关的通信和 ML 原则，并提出了具有选定用例的通信高效和分布式学习框架。

    Aug, 2020

  • 6G 无线网络机器学习应用中的隐式通道学习

    本论文探讨了机器学习在 6G 中扮演的角色，提出通过隐式通道学习来完成无线信道估计与机器学习任务结合的方法，并在无线数据传输中达到了 60% 的图像和语音分类任务准确率提升。

    Jun, 2022

  • 物理层 5G 无线技术的深度学习：机遇、挑战和解决方案

    本文综述了基于深度学习的 5G 通信方案的发展，并提出了高效的深度学习方案，探讨了非正交多址接入（NOMA）、海量多输入多输出（MIMO）和毫米波（mmWave）的通信框架，并展示了它们卓越的表现。本文的创新点在于深度学习技术在无线物理层框架中的优化方法为通信理论开辟了新的方向。

    Apr, 2019

  • 机器学习在无线网络中的应用：关键技术与未解决问题

    本文全面调查了机器学习在无线通信中的应用，分类为 MAC 层的资源管理，网络层的网络和移动性管理，以及应用层的定位，并根据采用的机器学习技术组织了每个方面的文献。同时，提出了使用 ML 的条件和未解决的问题，以促进未来的研究。

    Sep, 2018

  • 下一代无线网络中的机器学习和人工智能

    本文将探讨机器学习、自动化、人工智能和大数据分析对于提高下一代无线网络的能力和效率的作用，发现这些新技术将有助于使下一代无线网络实现自适应、自我感知、预测和主动性，最终得出未来的无线网络运营商不能脱离人工智能和机器学习技术转变其操作框架的结论。

    Dec, 2021

  • 物联网中的无线通信机器学习：一项全面调查

    本文综述了机器学习在物联网无线通信中的应用，重点关注了它的特定网络层，包括物理层、数据链路层和网络层等，以及对硬件实现的探讨；同时提供了对物联网无线通信中的机器学习面临的挑战和问题的详细分析。

    Jan, 2019

  • 人工智能为基础的 5G 及其以上的无线网络：最新进展与未来挑战

    本文研究了如何利用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术来设计和运营 B5G 无线网络，包括对最近的进展和未来挑战的综述，以及对 ML 算法和应用的回顾，并总结了将 AI/ML 算法应用于 B5G 网络的标准发展。

    Jan, 2020

  • 面向 6G 通信的联邦学习：挑战，方法和未来发展

    本文介绍了 6G 通信与联邦学习的集成，并提供了联邦学习在 6G 通信中的潜在应用，描述了联邦学习在 6G 通信中的关键技术挑战、对应的联邦学习方法和未来研究的开放性问题。

    Jun, 2020

  • 机器学习与无线蜂窝网络结合：部署，挑战和应用

    本文概述了人工智能在 5G 及以后无线网络中的应用，包括网络智能类型、机器学习以及应用案例，重点介绍了物理层、移动性管理、无线安全和定位方面的应用。

    Nov, 2019