Mar, 2024

深度物联网：增强下行效率的高效能物联网

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TL;DR该论文提出了 DEEP-IoT 这一革命性的通信范式，通过 “听多，传输少” 的策略，挑战和改变了传统的发射者（IoT 设备）为中心的通信模型，从而降低能源消耗，提高设备寿命。模拟结果表明，与传统的 Turbo 和 Polar 码系统相比，DEEP-IoT 在 IoT 单元的操作寿命上取得了显著的提升，提高了 52.71%，标志着 IoT 通信的范式转变，为未来的 IoT 设备提供了前所未有的效率和耐用性。
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发现论文，激发创造
  • 物联网作为深度神经网络

    本文研究了如何通过深度神经网络的测量压缩和推理，实现 IoT 数据通信的有效率，并在实验中取得了 96% 的数据传输量节省和 2.5% 推理准确度下降的成果。

    Mar, 2020

  • 一种轻量级分布式语义通信系统，用于物联网

    本文提出了一种基于深度学习、进行语义通信的轻量级分布式语义通信系统 L-DeepSC，该系统通过模型裁剪，低权重分辨率，优化语义星座，以及使用信道状态信息辅助训练等技术，旨在提高 IoT 设备的通信效率和降低通信成本。仿真实验证明，在低信噪比环境下，该系统可实现高达 40 倍的数据压缩比，而不影响传输性能。

    Jul, 2020

  • 自组织低功耗物联网网络：一种分布式学习方法

    本研究通过自学习、分布式学习的方法，适应环境，使物联网设备之间的通信参数最大程度优化，实现能源效率和通信可靠性的提高，并与中心化方式进行对比，结果显示本方法能显著提升物联网通信的能源效率和可靠性，在低成本和低功耗的物联网应用中具有很好的应用前景。

    Jul, 2018

  • 大规模机器型通信的窄带物联网数据传输流程

    本研究评估了 NarrowBand IoT 协议的优化在解决大规模的物联网通信中的挑战方面的性能，发现其在能量消耗和信道容量方面均明显优于基于控制面和用户面的传输优化方案。

    Sep, 2017

  • 物联网智能化发展的进展、挑战和机遇概述

    本篇综述介绍了人工智能赋能物联网的全景，在云计算、雾计算和边缘计算三个方面，介绍了 AIoT 的体系结构，然后从感知、学习、推理和行为四个角度阐述了 AI 在物联网领域中的研究进展，最后概括了一些有前景的 AIoT 应用，并强调了 AIoT 面临的挑战和潜在的研究机会。

    Nov, 2020

  • 人工智能物联网的深度图像语义通信模型

    提出了一种用于 AIoT 中高效图像通信的新型深度图像语义通信模型，通过语义分割算法实现对图像的高精度语义信息提取以实现图像数据的显著压缩，通过基于生成对抗网络的语义图像恢复算法将语义图像转换为具有详细信息的实景图像，结果表明，与 WebP 和 CycleGAN 相比，所提出的图像语义通信模型在图像压缩比和恢复准确度上平均分别提高了 71.93% 和 25.07％，而且与原始图像传输相比，我们的演示实验证明该模型可以将传输中的总延迟减少了 95.26％。

    Nov, 2023

  • 智能物联网环境中的学习、计算与可信度：性能 - 能耗平衡

    该论文提供了智能物联网环境（iIoTe）的能效技术和性能的最新综述，并着重研究了资源、延迟、隐私和能源消耗之间的权衡，并提供了将这些技术集成到能效 iIoTe 中的愿景和解决开放性研究挑战的路线图。

    Oct, 2021

  • 移动无人机（UAV）用于节能物联网通信

    本文研究了多个无人机高效部署和移动的问题，并提出了一种用于同时优化三维位置部署、设备与无人机的关联和上行功率控制的新框架，以提高能源效率和系统可靠性。

    Mar, 2017

  • 3GPP 窄带物联网（NB-IoT）入门

    本文概述 NB-IoT 空中接口，并介绍了 NB-IoT 是如何满足物联网低复杂度、低功耗等关键要求的，同时还指出了 NB-IoT 未来演进的几个开放领域。

    Jun, 2016

  • 无线电通信中未授权频段的远距离传输：物联网和智能城市场景中的新兴领域

    本文介绍了一种新的无线互联网技术，即通过在无许可低子 GHz 频段使用低速长距离传输技术实现星型拓扑接入网络来为物联网场景提供连接，这种新方法在效率、有效性和架构设计方面优于传统方式，特别适用于典型的智能城市应用。

    Oct, 2015