ultra-reliable low-latency communications | BriefGPT

关键词ultra-reliable low-latency communications

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基于 GAN 的实时超可靠通信中的 EVT 模型参数估计
首次将极值理论和生成对抗网络相结合，以实现实时的准确信道建模，通过模拟实验表明，该方法在样本量有限的情况下优于最大似然估计。
PDF6 months ago
MM使用 CNN-Autoencoder 在有限块长制度下，对高斯信道进行编码
本文论述了使用卷积神经网络自编码器解决长码和短码的问题，通过对一系列信噪比的探索，与其他编码方案相比，发现该方案可以逼近理论最大可实现速率，解决了在无线网络中实现低延迟应用需要高可靠性编码的挑战。
PDFa year ago
MM车联网中优化信息时延尾部以实现超高可靠低延迟通信
本文针对超可靠低延迟通信下的 Age of Information (AoI) 问题，通过建立 AoI 尾部分布模型和最小化传输功耗方法，在机动车通信网络的环境下有效地提高 URLLC 性能，同时探究确定性和马尔科夫交通规律下传输延时问题
PDF5 years ago
MM基于机器学习的低延迟高可靠通信风险感知资源分配的挑战与策略
通过机器学习技术在 5G 无线网络中实现非计划 URLLC 流量传输的研究，提出了一种分布式风险感知机器学习解决方案，从而可以实现计划或非计划 URLLC 流量的同时满足其严格的延迟和可靠性要求。
PDF6 years ago
超可靠低延迟车联网：驯服信息尾世代
本文旨在超越传统平均信息更新时间 (AoI) 的概念，通过捕捉 AoI 尾分布来表征和优化一种超可靠低延迟通信 (URLLC) 系统。本文通过提出一种特定于服务器的数据分配算法并应用极值理论和 Lyapunov 优化方法，优化传输时延和数据
PDF6 years ago