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在无线网络中部署图神经网络：链路稳定性视角
利用 Lyapunov 优化方法，最大化实现长期平均通信链路数目，以优化功率控制，改善图神经网络在资源受限的无线系统中的学习性能。
PDF2 months ago
基于 Transformer 的机器学习边缘协议识别
通过 T-PRIME：一种基于 Transformer 的机器学习方法，本文在具有故意失真、极低信噪比和具有挑战性信道条件下，通过设计 T-PRIME 的注意机制来学习发送帧的结构设计，从而克服了相关性匹配方法的局限性。文章通过比较 Tra
PDF6 months ago
6G 下的联邦学习：范式、分类、最新进展与洞见
人工智能在下一代无线系统（如第六代（6G）移动网络）中发挥重要作用，但在训练 AI 模型和从分布式设备中获取智能和知识时，需要解决的关键挑战包括大量的数据、能源消耗、训练复杂性和敏感数据保护。联邦学习作为最近出现的框架，为多个学习代理构建准
PDF7 months ago
Magmaw: 基于机器学习的无线通信系统中的模态不可知对抗攻击
基于机器学习的无线系统面临多种对抗性攻击，本文提出了一种名为 Magmaw 的黑盒攻击方法，能够对传输过无线信道的任何多模态信号生成通用对抗扰动。试验结果证实 Magmaw 在存在防御机制的情况下仍能导致性能显著下降，甚至对加密通信和常规通
PDF8 months ago
无监督深度展开 PGD 用于无线系统中的发射功率分配
本文提出了一种基于深度神经网络和无监督学习方法实现的传输功率控制算法，在稠密的设备与设备之间通信场景中的实验表明，该算法可以获得比迭代算法更好的性能，且迭代次数降低了两倍以上。
PDFa year ago
联合感知、通信和人工智能：强韧 THz 用户体验的三重关键
本文提出了一种新的联合感知、通信和人工智能（AI）框架，以优化太赫兹（THz）无线系统上的扩展现实（XR）体验，通过利用 THz 通道的稀疏性提取独特的 XR 用户和环境感知参数，并且整合 AI 预测缺失和未来的感知信息，并开发了多智能体深
PDFa year ago
MM基于双向循环神经网络的高移动通信深度学习信道估计
本文研究双向选择信道估计在无线系统中的应用，由于动态环境下的多径传播和多普勒干扰，传统的估计方案在高移动情况下表现出性能降低的问题，引入双向循环神经网络对其进行优化，本文所提出的基于门控循环单元的双向循环神经网络估计法相对于卷积神经网络估计
PDFa year ago
数字孪生因果语义通信：一种可推广的模仿学习方法
本文提出了一种基于因果语义通信的数字孪生系统 (DT) 框架，通过利用人工智能等技术来实现连接智能服务，从而处理基于 DT 的大量网络数据，实现网络决策并较好地实现语义可靠性。
PDFa year ago
机器学习模型中的域泛化在无线通信中的应用：概念，现状和开放问题
该论文综述了近年来在无线通信领域使用机器学习和领域泛化方法的研究进展，重点讨论了如何使用不同数据源进行域泛化，以应对实际应用中源数据和目标数据之间的分布偏移所带来的挑战。
PDFa year ago
MM基于无线设备间网络的联邦学习算法与收敛分析
该研究探讨了基于设备对设备（D2D）网络的联邦学习，在分布式随机梯度下降算法实现中，利用随机线性编码和空中计算的数字和模拟传输方案进行通信效率的改进，并且在假设凸性和连通性的情况下提供了收敛性结果。
PDF3 years ago
学习在随机动态环境中持续优化无线资源
本文提出了一种在动态环境中实现数据驱动方法持续学习和优化的方法，通过将持续学习（CL）概念融入到无线系统学习的建模过程中，使学习模型不断适应新的情境，同时不忘记从前几次情境中学习的知识，并针对两种流行的基于深度神经网络的模型进行定制。数值结
PDF4 years ago
5G 及其后网络与无人机的全面概述：从通信到感知和智能
本文全面介绍了如何将先进技术应用到无人机与 5G 及更高级别的蜂窝网络进行整合，以满足下一代无线系统的多种服务需求。重点强调了智能反射表面、短数据包传输、能量收集、联合通信和雷达感知以及边缘智能等先进技术的应用，并且提出了未来研究的重要方向
PDF4 years ago
MM免费隐私保护：通过自适应功率控制的无编码传输进行无线联邦学习
本文研究了在无码传输方式下，信噪比（SNR）大于一定的阈值时，隐私限制测量通过差分隐私（DP）实现隐私保护，而不影响学习表现。同时研究了自适应功率分配（PA）和多址接入（OMA）和非正交多址接入（NOMA）传输等无线 Federated L
PDF4 years ago
可解释人工智能（XAI）在 6G 中的应用：增强人机之间的信任
本综述旨在探讨可解释人工智能在 6G 系统中的应用，包括公共和法律动机、解释性定义、性能与解释性权衡、提高可解释性的方法以及将可解释性纳入未来无线系统的框架，由 PHY 和 MAC 层的优化案例研究支持。
PDF5 years ago
利用压缩感知和深度学习实现大型智能表面
本论文提出了一种使用少量活跃元素的大型智能表面 (LIS)，结合压缩感知和深度学习等工具，设计了 LIS 的反射矩阵，从而提高无线系统的覆盖范围和速率。研究结果表明，所提出的压缩感知和深度学习算法能够接近理论上界，且只需极小的训练开销。
PDF5 years ago
一比特 ADC MIMO 系统的鲁棒数据检测：一种强化学习方法
本文提出了一种强化学习的可能性函数学习方法，用于在一个比特模拟数字转换器（ADC）下通过多输入多输出（MIMO）系统实现优化的数据检测。该方法旨在利用从数据检测中获得的输入输出信号样本来补偿可能性函数中的模型偏差，同时使用马尔可夫决策过程（
PDF5 years ago
MMUAV 无线网络教程：应用、挑战和开放问题
本文介绍了无人机在无线通信中的潜在应用和挑战，并探讨了三维部署、性能分析、信道建模和能量效率等关键技术以及优化理论、机器学习、随机几何学、传输理论和博弈论等数学工具对于解决无人机问题的重要作用。提供了分析、优化和设计基于无人机的无线通信系统
PDF6 years ago
使用重叠波束模式和速率自适应进行毫米波 MIMO 信道估计
本文提出了一种基于重叠波束模式设计的快速信道估计算法，利用毫米波通信信道固有的稀疏性，优化了模型与提高了信道测量信息的利用效率，能够更快速地实现信道估计，并提出了一种能够根据所需误差概率动态调整信道测量数量的新型自适应算法，在优化算法的性能
PDF8 years ago
MM联合能量和信息传输的受限编码
本文提出了在无线系统中使用受限 run-length limited (RLL) 编码以代替传统的无约束的（即类似于随机的）容量实现编码，以满足信息和能量传输的冲突要求，并且模拟了接收器的能量利用要求，强制实施电池欠流和溢流的概率限制，证明
PDF11 years ago