提出了一种任务导向的多设备人工智能系统的空中计算方案，其中包括边缘设备合作与边缘服务器完成无线网络上的推理任务，通过最小配对判别增益测量推理准确性，同时优化特征元素的最小判别增益和传输功率分配以提升推理性能。

Jul, 2024

该研究论文探讨了将 over-the-air-computation 技术用于下一代多天线多模传感器网络，特别是设计用于多功能 AirComp 的波束成形和信道反馈技术，其中接收波束成形的优化是通过紧缩传输功率约束的近似问题使用微分几何来求解的。

Mar, 2018

本文介绍一种基于超定性数据信道中数据传输和计算联合进行的方法 ——AirComp，以提高物联网（IoT）中大型数据应用的计算效率和能源效益，并探讨了最低计算平均误差和平均功耗下的方法优化问题。

Sep, 2019

该论文提出了一种基于云无线接入网络（Cloud-RAN）的协作边缘人工智能推理体系结构，通过在远程无线电头（RRH）聚合噪声局部特征向量来提高推理准确性，并通过联合传输预编码、接收波束成形和量化误差控制方案来解决无线通道干扰、传输量化误差等挑战。

Apr, 2024

本文涵盖了聚合分布式的 IoT 网络中的数据、Over-The-Air Computing、多输入多输出（MIMO）、降维 MIMO 和频道反馈等主题。通过引入减少空间维度的分解聚合波束赋型 (DAB) 框架，本文更深入探讨了这些主题。

Dec, 2018

探讨在物联网的环境下，如何利用无线数据聚合和无线电力传输来优化 AirComp 的能效，通过控制 WPT 可以显著降低 AirComp 误差。

Aug, 2018

本文介绍了嵌入式 AI 技术在边缘计算中的应用，提出了一种物联网中使用无线传感器、计算和通信三项基础技术的全面集成方法，并通过两个具体的应用案例展示了任务导向的 ISCC 的优势以及一些实际挑战。

Jun, 2023

本文提出了首个基于正交频分复用（OFDM）的数字化无线计算（AirComp）系统，该系统适用于多个边缘设备同时传输模型数据，使用非正交无线资源，并且边缘服务器直接从叠加信号聚合数据。

Dec, 2022

本文研究了具有不完美信道状态信息的正交频分复用系统中，通过多个子载波同时发送信号进行分布式功能计算的无线设备的发射系数和访问点的接收波束成形向量的联合优化问题。

Jul, 2023

在本文中，我们考虑了一种联合设备选择和聚合波束成形设计的问题，目标是最小化聚合误差和最大化选择的设备数量，提出了一种基于随机采样的聚合波束成形方案，并使用渐近分析研究了当设备数量增多时，聚合误差和选择的设备数量。通过大量的模拟结果证明了提出的随机聚合波束成形方案和改进方法的有效性。

Feb, 2024