Jun, 2022

面向下一代超级卫星网络的人工智能技术

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TL;DR本文介绍了应用 AI 技术进行集成陆地卫星网络，特别是超大型卫星网络通信。文章详细介绍了超大型卫星网络的独特功能和与其集成到当前通信基础设施中同时出现的挑战。此外，文章提供了有关通信链的各个层面的最先进的 AI 技术的见解。
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发现论文，激发创造
  • 自主卫星通信：基于人工智能的框架解决系统级挑战

    本研究旨在通过确定增加卫星自主性所需的系统级需求，并引入三个基于人工智能的组件，共同解决它们，从而缩小问题所在的差距。这些组件包括需求估计器，离线计划器和实时引擎，它们的交互作用及如何将现有模型纳入框架和未来工作方向也在研究中讨论。

    Dec, 2021

  • 卫星网络中的交互式生成型人工智能代理通过专家组合传输技术

    为了解决 6G 全球通信的需求，本文开发了用于模型建立的生成型人工智能代理，并应用混合专家方法设计传输策略。通过结合多个专业组件的专业知识，并利用生成代理所提供的问题求解，验证了该方法在解决问题上的准确性和有效性。

    Apr, 2024

  • 利用人工智能优化空中地面一体化网络

    该文章提出使用人工智能技术优化基于空气和地面系统集成网络，例如利用深度学习技术优化卫星数据流量的分配以提高网络性能。

    Aug, 2018

  • 科学任务中的空间人工智能：最小化神经网络模型上传的策略

    通过在太空航天器上安装 AI 处理单元以及降低神经网络模型大小和参数精度，可在有限的传输带宽和高昂的上传成本下，利用人工智能在太空探索中实现数据分类与地球磁层中区域识别的功能。

    Jun, 2024

  • 面向可持续海上网络的 AI 辅助一体化陆地和非陆地 6G 解决方案

    本文介绍了数字化和自动化如何帮助实现航运和游轮行业的可持续发展、降低碳排放的目标，讨论了在处理日益复杂的集成系统方面如何利用人工智能和机器学习等技术。

    Jan, 2022

  • 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

  • 人工智能定义的 5G 无线接入网络

    本文介绍了用于 5G 基站的智能代理，该代理结合了感知、学习、理解和优化的功能以促进实现大规模多输入多输出天线系统、毫米波通信和超密集网络的发展和部署。我们提出了一种灵活、快速部署、跨层次的基于人工智能的框架，以满足即将到来和未来对 5G 及其之外基础设施的需求。我们提供了一些基于人工智能的 5G 应用示例，以适应 5G 特定的重要能力，并讨论了人工智能在推动 5G 进化以及 5G 之外的进一步网络演进方面的价值。

    Nov, 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

  • 海事物联网的混合卫星 - 地面通信网络：关键技术、机遇和挑战

    介绍海事通信网络的需求、发展现状、关键技术及未来挑战，探讨了陆地基站和无人机作为空中海事基站的替代方案，以及开发智能化、机动化的卫星 - 空气 - 地一体化海事通信网络的发展趋势。

    Mar, 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