Dec, 2021

下一代无线网络中的机器学习和人工智能

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • AI - 驱动未来无线网络：挑战、机遇与开放问题

    本文调查了利用机器学习技术提高无线网络性能方面的最新研究，并提出挑战和未解决的问题，为研究人员提供了一条路线图。

    Mar, 2021

  • 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

  • 未来无线网络中的 AI 实现：数据生命周期视角

    近年来，移动计算和物联网网络的快速部署使得无线系统的通信和感知能力大幅增强，而基于大数据分析、普适计算和人工智能（AI）的新型网络架构 —— 无线 AI 将 AI 推向网络边缘，成为未来智慧网络演进的关键，本文提出了一个从数据驱动的角度出发，关于无线 AI 的最新研究的综合调查，尤其在数据驱动领域，对无线 AI 在各个领域具有的应用进行了深入讨论，为无线网络的设计和优化提供了可能的解决方案和方向。

    Feb, 2020

  • 基于机器学习和 Wi-Fi 的 AI/ML 本地化 IEEE 802.11 网络揭示之路

    人工智能和机器学习是驱动未来通信系统演进的必备技术，而 Wi-Fi 网络不断演化且变得越来越复杂。本文讨论了人工智能和机器学习在当前和未来 Wi-Fi 网络中的作用，并提出了人工智能和机器学习原生 Wi-Fi 的发展方向、关键挑战、标准化努力和主要推动因素。通过提供一个示例用例展示了人工智能和机器学习在不同采用阶段的 Wi-Fi 中的潜力。

    May, 2024

  • 智能网络管理：利用人工智能进行网络服务检测

    利用机器学习方法，该研究介绍了一种高级网络流量分类系统，能够实时分析网络流量并识别各种网络服务类型。通过对网络流量中的模式进行分析，我们的方法将相似的网络流量归类为不同的网络服务，并将流量分解为多个小的流，每个流专门用于承载特定的服务。我们的机器学习模型基于包含不同网络服务类型的标记示例的数据集进行训练，并在评估中展现了出色的准确性。这些结果强调了将人工智能集成到无线技术中的巨大潜力，通过这种方法可以实现更高效的能源消耗、提供更好的服务质量保证以及优化网络资源的分配，为先进智能网络的发展打下坚实的基础。

    Oct, 2023

  • 机器学习与大数据的结合：无线通信视角

    本文简要介绍大数据分析和机器学习，并探讨它们在下一代无线网络中的潜在应用。提出了一个统一的大数据辅助的机器学习框架，用于预测移动用户的要求，并利用它来改善社交网络感知无线网络的性能，为了描述该框架的效率，提供了一对智能实际应用作为案例研究，以及为激励未来的研究提供开放式研究机会。

    Jan, 2019

  • 5G 无线系统中的人工智能：机遇、挑战和未来研究方向

    本文评估了基于人工智能的 5G 无线通信系统，包括网络管理、无线资源分配和网络安全等。

    Sep, 2020

  • 深度学习时代的无线网络设计：基于模型、基于 AI 还是两者都有？

    本文介绍了利用深度学习技术在未来的无线通信网络中的应用。通过论证，说明数据驱动的方法不应该取代传统的基于数学模型的设计方法，而应该互相补充。本文详细介绍了深度学习方法，包括人工神经网络，以及一些在无线通信网络领域中成功应用深度学习方法的案例研究。最后，本文描述了未来研究方向。

    Feb, 2019

  • 无线网络中的个性化资源分配：基于人工智能和大数据驱动的多目标优化

    在 5G 及以后的时代，随着无线网络设计和优化中的复杂性不断增加，人工智能（AI）的使用被认为是解决实时极复杂问题的灵活适用的方法之一。本文提出了通过智能大数据驱动层来实现个人化网络服务，并优化网络资源，达到节省资源和提高用户满意度的目标。

    Jul, 2023