6g networks | BriefGPT - AI 论文速递

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MM室内环境下采用 NOMA 辅助的多 STAR-RIS 设计优化：凸逼近模仿强化学习方法
通过多个关键接入点（APs）和自适应重构智能表面（STAR-RISs）的新型网络架构，该研究论文提出了应对室内通信中干扰抑制、功耗和实时配置方面的挑战的解决方案，并采用多智能体深度强化学习（MADRL）来优化 STAR-RIS 的控制。通过
PDF15 days ago
在线频率调度通过学习并行动作
基于深度 Q 学习架构的多用户 MIMO 系统中的频率调度问题的调度器，使用分支行动方式实现子频段之间的并发传输，优化全局收益并满足实时系统的短推理时间要求。
PDFa month ago
6G 主动机器学习：高效数据生成、采集和注释方向
探索了将主动机器学习与 6G 网络集成的研究，该领域尚未得到充分探索，但具有潜力。与被动机器学习系统不同，主动机器学习可以与网络环境进行交互，并通过选择信息丰富、具代表性的数据点进行训练，从而减少所需的数据量并加速学习过程。此外，还探讨了生
PDFa month ago
增强型神经解码器：实现 6G 网络中 LDPC 码的极高可靠性
在 6G 网络中，确保极高的可靠性对于信道编码至关重要。我们提出一种创新的解决方案，即增强型神经最小和（NMS）解码器，通过采用新颖的训练方法，在 5G 低密度奇偶校验（LDPC）码中实现了优越的性能，并满足了 6G 低误码要求，同时具备高
PDFa month ago
可重构智能表面辅助的 6G 网络中机器学习优化概述：从强化学习到大规模语言模型
通过使用机器学习和增强学习等技术，本文讨论了如何优化并提高支持可重构智能表面的 6G 网络性能，并探讨了大语言模型与强化学习相结合的新机遇。
PDF2 months ago
可信 AI 生成内容在智能 6G 网络中的应用：对抗、隐私和公平性
提出了 TrustGAIN，一个新的可信的 AI 生成内容（AIGC）范式，以确保未来 6G 网络中可信的大规模 AIGC 服务。讨论了 6G 网络中 AIGC 系统面临的敌对攻击和隐私威胁，以及相应的保护问题，并强调了在未来智能网络中确保
PDF2 months ago
无线数据知识图谱的学习与绿色智能通信的方法与实验
通过将知识图谱的概念融入移动网络的智能操作中，建立了一个无线数据知识图谱，从而实现对从无线通信网络收集的海量和复杂数据的特征数据集的按需生成，提高了人工智能训练、推理和验证过程的效率，并显著减少了通信网络的资源浪费和开销。
PDF3 months ago
基于数字孪生的空中移动边缘计算网络任务分配：一种资源联合合作方法与生成模型
利用数字孪生引入空中 MEC 网络，通过生成模型来研究资源联合合作方法，提出了一个由应用平面、物理平面和虚拟平面组成的新型网络框架，将任务分配问题简化为具有线性约束条件的凸优化规划，并提出基于可转让效用的联盟博弈来获取近似最优解，数值结果表
PDF4 months ago
基于 MADRL 的无人机轨迹设计及在车联网中的防碰撞机制
在未来的 6G 网络中，无人机作为移动基站将发挥基础作用，特别是在车联网 (V2X) 应用中。本文提出了一种基于排名的二进制掩码方法，以解决多个无人机协作服务同一区域时的碰撞问题，提高训练性能并满足安全约束。
PDF5 months ago
当大型语言模型遇上 6G 网络：感知、基础和对齐
利用移动设备和边缘服务器之间的协作，我们提出了一个用于 6G 网络中的 LLM 代理的分裂学习系统，其中具有不同角色的多个 LLM 代理分布在移动设备和边缘服务器上以协同执行用户代理交互任务。此外，我们引入了一种新颖的模型缓存算法，以提高上
PDF6 months ago
值得信赖的边缘机器学习：一项调查
边缘机器学习与可信边缘机器学习（EML）的融合是一个备受关注的研究领域，通过利用分布式网络资源以合作方式进行联合训练和推理。然而，EML 面临着多种挑战，包括资源限制、异构网络环境和不同应用的多样化服务要求，这些都影响了 EML 在利益相关
PDF8 months ago
面向无线通信中信道估计的可解释人工智能技术
本研究提出一种基于可解释人工智能技术的信道估计方案 (XAI-CHEST)，通过识别相关的模型输入并对不相关的输入引入高噪声，进一步分析和评估了所研究的深度学习模型的行为。
PDFa year ago
基于网络服务接近度的强化学习智能体领域适应
本研究探讨了在 6G 网络中服务需求的动态和演化性如何促使电信行业考虑采用自适应强化学习代理来控制网络服务组合，并提出了一种简单的启发式方法来评估新服务和现有服务之间的相似度，从而快速适应于变化的服务类型并实现显著的计算效益和成本效益。
PDFa year ago
MM面向 6G 的全面网络虚拟化和普适网络智能
本文研究网络架构的演进和前景，并提出了一种新的概念架构用于 6G 网络，该架构具有两个关键元素，即整体网络虚拟化和普及的人工智能。提出的架构可以促进三种类型的相互作用，即数字孪生和网络切片范式之间的相互作用，面向模型驱动和数据驱动的网络管理
PDF2 years ago
面向任务的多设备边缘 AI 无线计算
本文提出了一种针对多设备分裂推理系统的任务导向的空中计算（AirComp）方案，旨在最大限度地减少聚合误差并最大化推理准确性。
PDF2 years ago
MMMEET：运动增强边缘智能，用于智能和绿色 6G 网络
提出了一种基于智能连接车辆的移动增强边缘智能（MEET）框架，利用车辆的感知、通信、计算和自供能力来打造智能、绿色的 6G 网络，从而实现成本效益和可持续性。
PDF2 years ago
AI 与数字孪生的相互作用：构建数据驱动和模型驱动方法之间的桥梁
数字孪生网络在网络编排、资源管理和人工智能模型训练及智能推理等方面具有重要作用，是实现 6G 网络的关键技术之一。本文探讨数字孪生网络与人工智能相互促进的机制，并为探索数字孪生网络与人工智能的未来研究方向提供参考。
PDF2 years ago
5G/6G 核心网络智能支持：NWDAF 实现和初步分析
本文中，作者将功能性的 5G Core Network Data Analytics Function（NWDAF）应用于基于开源软件的 5G 网络，从而通过智能分析和处理方法来提供支持高数据速率，低延迟和可靠性要求的 5G 网络。文章提出
PDF2 years ago
6G 的边缘人工智能：愿景、实现技术和应用
本文介绍了一种将模型训练和推断能力嵌入到网络边缘的边缘人工智能技术，为 6G 提供了一种优化网络效率、效果、隐私和安全的解决方案，并提出了新的无线网络设计原则、面向服务的资源分配优化方法、端到端的架构以支持边缘人工智能。
PDF3 years ago
MMAI 原生网络切片技术在 6G 网络中的应用
本文介绍了一种针对 6G 网络的人工智能本地网络切片架构，旨在促进人工智能和网络切片的协同作用，以便实现智能网络管理并支持新兴人工智能服务。
PDF3 years ago