Apr, 2022

虚拟世界中基于机器学习的 6G 系统模拟

PDF
TL;DR本文基于数字化的环境 3D 模拟，研究了 6G 系统中的 MIMO 信道和光束选择，并讨论了射线跟踪生成信道时速度和准确性的权衡。
6g systemsdigital representationsimulationmimo channelsbeam selection
发现论文，激发创造
  • 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

  • 利用 5G MIMO 数据进行机器学习：应用于深度学习中的波束选择

    本文提出了一种方法将车辆交通模拟器和光线追踪模拟器结合起来，生成代表 5G 情境的信道实现，并描述了一个特定的数据集，用于研究基于毫米波的车辆对基础设施的波束选举技术，并利用这个方法生成的数据集进行分类，回归和强化学习问题的实验。

    Jun, 2021

  • 数字孪生助力 6G：愿景、架构趋势及未来发展方向

    使用数字孪生技术对第六代（6G）无线系统进行虚拟建模和优化，使其适于物联网（IoE）应用；同时，本文还提供了基于边缘孪生、云孪生和边缘 - 云孪生的体系结构组件和趋势描述，进行比较并为未来研究方向提供指导。

    Feb, 2021

  • 实现元宇宙的需求：6G

    本篇论文探讨了基于 6G 技术实现元宇宙服务的优势及所需技术要求，详细阐述了 6G 技术在元宇宙发展的角色和贡献，并总结了相关技术方面的应用与挑战。

    Dec, 2022

  • 边缘多元宇宙：融合现实世界与数字仿真的无线波束成形

    本文考虑了车载毫米波无线电的数字孪生，通过多个不同精度等级的数字孪生的相互交互，提供一种基于多元宇宙的数字孪生选择策略，同时使用异构数字孪生提高决策的可靠性和实时性，实验结果表明多元宇宙策略可以在线上实时提供符合要求的数字孪生结果，实现波束选择的优化。

    May, 2023

  • 基于视觉辅助的毫米波波束管理数字孪生创建

    在通信网络的背景下，数字孪生技术提供了一种复制无线电频率（RF）传播环境和系统行为的方法，从而实现基于仿真的已部署系统性能优化的方式。我们提出了一个实用的数字孪生创建流程和一个仅依赖单个安装摄像头和位置信息的通道模拟器，通过使用 DeepSense6G 挑战的真实世界数据集，在波束获取的下游子任务上展示了与不明确建模 3D 环境的方法相比的性能优势。

    Jan, 2024

  • CAVIAR: 6G 通信、3D 场景和人工智能数字孪生的协同仿真

    CAVIAR 是一种模块化的共模拟方法，用于支持数字孪生系统的虚拟对应物，并使用不同的与 6G 相关的模拟器评估 6G 应用，主要关注了使用开源解决方案模拟救援任务的性能和资源使用数据。

    Jan, 2024

  • 基于生成人工智能的空间信道状态信息预测：迈向全息通信和数字无线电双胞胎

    通过将全息通信与数字孪生相结合，提出了一种名为数字无线电孪生的新框架，利用生成型人工智能寻找特定环境中的有效路径，展示了很大潜力，推动 6G 无线通信技术的演进。

    Jan, 2024

  • 6G 无线系统视野：应用、趋势、技术和开放性研究问题

    本文提出了 6G 系统的愿景，并以此为基础推动 6G 技术的研究。

    Feb, 2019

  • 6G 无线通信系统：应用、需求、技术、挑战和研究方向

    本文介绍了未来 6G 无线通信及其网络架构的愿景，讨论了人工智能、太赫兹通信、光无线技术、自由空间光学网络、区块链、三维网络、量子通信、无人机、无小区通信、无线信息和能量传输集成、感知和通信集成、接入 - 回程网络集成、动态网络切片、全息波束成形和大数据分析等新兴技术，以保证 6G 体系相比 5G 具有更高的系统容量、更高的数据传输速率、更低的延迟和更好的服务质量。同时，我们还概述了实现这一目标的可能挑战和研究方向。

    Sep, 2019