本文综述了关于基于无小区的 Massive MIMO 技术的研究，包括其意义、基本特征、传输过程和数学模型、资源分配问题和信号处理。本文旨在为未来无线网络上的基于无小区的 Massive MIMO 研究提供起点。

Apr, 2021

本文探讨了 O-RAN 联盟提出的解聚的网络架构是否为 NextG 网络的关键要素，并在此框架下研究了数据驱动优化方法的潜力、挑战和局限性，以及实现自主和自优化网络愿景的深度强化学习智能体通过实时分析与控制的闭环集成的可行性。

Dec, 2020

本文首次详细介绍 O-RAN 的架构、设计原则和界面，重点讨论了多厂商、互操作组件和基于中心抽象层的数据驱动闭环控制的 O-RAN 网络的创新和挑战，以及架构和接口所能实现的 AI 和 ML 工作流，并回顾了实验性研究平台和未来发展方向。

Feb, 2022

这篇研究论文主要介绍了 O-RAN 作为 6G 无线研究和开发框架的限制，并提出了解决这些限制的技术措施，为 O-RAN 平台的能力扩展和 6G 无线发展提供了研发机会，其中关键特性包括端到端的安全，确定性延迟，物理层实时控制以及基于人工智能的 RAN 控制应用的测试。

Nov, 2021

本文全面综述了云无线接入网络（C-RANs）的最近进展，包括系统架构、关键技术和开放问题，其中各种功能分离的系统架构及其相应的特性得到了综合总结和讨论，C-RAN 中的关键技术包括前端压缩、大规模协作处理、物理层的信道估计、无线资源分配与优化等，同时，本文还提出了包括边缘缓存、大数据挖掘、社交感知设备对设备、认知无线电、软件定义网络和物理层安全等在内的开放问题和挑战以及实验测试的进展。

Apr, 2016

本文提出了一种基于非正交多址接入技术的雾计算无线接入网络体系结构，该体系结构具有强大的边缘计算能力，并可以满足 5G 系统中的异构要求；同时，讨论了 NOMA 和边缘缓存下的资源分配以及功率和子信道分配问题，仿真结果表明，该提出的体系结构和资源管理机制可以实现 RANs 的高净效用。

Mar, 2018

探讨了利用大规模分布式基站和最小功耗控制算法，在时分双工操作中以无线信道直接测量为基础，通过共轭波束成形目的进行复用 / 分复用，对用户进行服务。对单个用户上下行吞吐量的封闭式表征，便于最小功耗控制。在与小型基站方案相比较中，无小区 Cell-Free Massive MIMO 表现出优异的性能表现，尤其是在阴影衰落条件下，可以提供近 10 倍的 95％- 可能性每用户吞吐量提升。

Feb, 2016

本文对 C-RAN 的最新研究进展进行简要概述，包括前程压缩、基带处理、媒体访问控制、资源分配、系统级考虑和标准化工作，C-RAN 在 5G 系统发展中具有重要地位。

Dec, 2015

本文介绍了 ns-O-RAN 软件框架，该框架整合了实际的生产级别的基于近实时 RAN 智能控制器 (near-RT RIC) 以及基于 ns-3 的 3GPP 模拟环境，以便开发 xApp 和自动化的大规模数据收集，并测试深度强化学习驱动的用户级优化控制策略。同时，作者提出了第一个面向用户的 O-RAN Traffic Steering (TS) 智能切换框架，将两种算法结合在一起，优化网络中的用户级别基站服务，使得传输速率和频谱效率平均提高了 50％。

Sep, 2022

本文提出了一种优化的最大最小功率控制方案，以确保所有用户获得相等的服务质量，并比较了小区系统和无小区海量 MIMO 系统的性能差异，结果发现 Cell-Free 系统的吞吐量更加集中且更加稳定。

May, 2015