6g wireless networks | BriefGPT

关键词6g wireless networks

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面向目标的语义沟通的动态相对表示
在未来的 6G 无线网络中，语义和效能方面的通信将起到基础作用，将意义和相关性融入传输中。本文提出了一个新的面向目标的语义通信框架，通过潜在空间对齐来减轻语义不匹配问题。我们提出了一种动态优化策略，适应相对表示、通信参数和计算资源，实现了高
PDF3 months ago
语义前向中继：面向 6G 合作通信的一种新框架
该论文提出了一种新的转发框架，语义向前（SF），用于面向第六代（6G）无线网络的合作通信。SF 中继提取并传输语义特征，减少转发负载，并提高网络对内部链路错误的鲁棒性。基于具有额外信息的合作通信的理论基础和 Turbo 原则，我们设计了一种
PDF9 months ago
神经符号可解释的人工智能双胞胎用于无触碰 IoE 的无线网络
本文提出了一种基于神经符号的可解释人工智能双胞胎框架，以实现对于无线万物互联环境下网络和服务管理的可靠信任，该框架通过神经网络驱动的多元回归捕捉时间相关的无线万物互联环境，并通过基于有向无环图的贝叶斯网络对无意识决策进行符号推理，实现了对显
PDF2 years ago
空气计算：6G 无线网络中新一代计算范式的调查
提出了一种新的、下一代的范式，称为 Air Computing，它使用 3D 网络结构，包括低空平台、高空平台和低地球轨道，以与城市和农村区域的动态环境要求相适应，并使用 6G 无线网络作为基础通信系统，为所有应用程序提供动态、响应和高分辨
PDF2 years ago
6G 无线网络智能信任管理的生成对抗学习
本文介绍了一种基于生成式对抗学习的信任管理方法，以保证 6G 无线网络的安全与服务质量。通过整合人工智能和信任管理，实现智能优化和安全性。最后，应用该方法来保证网络安全和服务质量，取得了出色的表现。
PDF2 years ago
MM基于 Transformer 的 6G 智能网络：从海量 MIMO 处理到语义通信
介绍了一种名为 transformer 的新型深度学习架构及其在 6G 网络设计中的应用，借助其自注意机制和强大的表示能力，提出了解决大规模 MIMO 和语义通信问题的解决方案，显示出优越性并探讨了其未来研究方向。
PDF2 years ago
利用防御蒸馏和对抗训练来减轻毫米波波束预测模型的对抗性安全威胁
本文介绍了在 6G 无线网络中使用深度神经网络进行波束成形预测的深度学习安全漏洞，并提供两种改善方法，使其能够有效地抵御对人工智能模型的对抗攻击。
PDF2 years ago
MM一种面向质量感知的 IoE 服务交付的可解释人工智能框架
本文提出一种可解释的人工智能框架，以实现面向质量的 IoE 服务交付，通过 Shapley 值解释确定语境矩阵的系数，最终，实验结果表明，Extra Trees 回归模型对准确性和解释性之间的权衡具有显着的性能优势。
PDF2 years ago
利用信号和环境稀疏性的联合多用户通信和感知
本文研究了在基于稀疏码多址接入的多用户通信系统中，利用环境物体和智能反射面迭代地进行多用户通信和环境感知的算法，并分析了关键系统参数之间的权衡关系和算法在模拟环境下的收敛性和有效性。
PDF3 years ago
面向 6G 的联邦学习：应用、挑战和机遇
该研究论文探讨在 6G 无线电信网络中采用联邦学习技术的应用，主要关注于联邦学习在无线通信中的挑战与问题，以及如何实现该技术。
PDF3 years ago
MM毫米波频段可重构智能表面的室内外物理信道建模与高效定位
本论文针对六代无线网络中的可重构智能表面辅助通信，提供了一种物理的、准确的、开源的、适用广泛的毫米波 RIS 信道模型，并提出了各种 RIS 展开方案和可视化设计。
PDF4 years ago