Latency-Minimized Design of Secure Transmissions in UAV-Aided Communications
无人机具有机动性强、部署灵活等特点，可以作为空中基站为远程移动用户提供通信服务。然而，视距（LoS）无线链路容易被窃听者（Eve）截获，这对无人机辅助通信提出了重大挑战。在本文中，我们提出了一个延迟最小化的传输方案，以满足合法用户（LU）的内容请求安全地对夏娃。通过利用物理层安全（PLS）技术，我们制定了一个传输延迟最小化的问题，通过联合优化无人机轨迹和用户关联。由此产生的问题是一个混合整数非线性规划（MINLP），这是已知的NP难。此外，优化变量的维数是不确定的，这再次使我们的问题非常具有挑战性。为了有效地解决这个问题，我们利用二分法搜索最小传输延迟，并引入变分惩罚方法来解决相关的子问题，通过不精确的块坐标下降方法。此外，我们提出了一个最优解的特征。仿真结果证明了所提出的设计的优越性能。
2020-03-14 cs.IT eess.SP math.IT
Ultra-Reliable and Low-Latency Short-Packet Communications for Multihop MIMO Relaying
本文研究了短分组通信下的多跳多输入多输出中继网络，以实现超可靠性和低延迟通信。我们假设在发射侧利用发射天线选择（TAS）方案，而在接收侧利用选择组合（SC）或最大比组合（MRC）来实现分集增益。对于准静态瑞利衰落信道和有限块长度制度，我们推导出近似封闭形式的表达式的端到端（e2 e）块出错率（BLER）的TAS/MRC和TAS/SC计划。在高信噪比制度的渐近性能推导出，从TAS/MRC和TAS/SC计划的分集阶数，e2 e的BLER损失，和SNR差距的比较。还分析了所考虑的方案的e2 e延迟和吞吐量。通过蒙特卡罗模拟证实了我们分析的正确性。
2021-12-20 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Frame Design and Resource Allocation for Ultra-Reliable and Low-Latency Vehicular Networks
第五代移动通信系统的迅速发展，加速了车对车通信的实现。与其他类型的车辆通信相比，车辆到车辆（V2V）通信主要集中在与相邻车辆交换驾驶安全信息，这需要超可靠和低延迟通信（URLLC）。然而，由于严格的延迟要求，帧大小在V2V URLLC中显著缩短，因此从大小的角度来看，与有效载荷信息相比，开销不再可以忽略不计。在本文中，我们研究的帧设计和资源分配的城市V2V URLLC系统中，上行链路的蜂窝资源重用在GPRS模式。具体来说，我们首先分析了V2V对和蜂窝用户的性能的下限基于常规导频方案和叠加导频方案。在此基础上，提出了一种帧设计算法和一种半持久调度算法，以合理的复杂度实现最优的帧设计和资源分配。仿真结果表明，所提出的帧设计和资源分配方案能够很好地满足V2V对的URLLC要求，保证蜂窝用户的通信质量。
2020-02-18 cs.IT eess.SP math.IT
Latency-Constrained Highly-Reliable mmWave Communication via Multi-point Connectivity
毫米波（mmWave）无线电信道对阻塞的敏感性是实现低延迟和超可靠连接的根本挑战。在本文中，我们探讨了使用协调多点（CoMP）传输的延迟有界和可靠的毫米波通信的可行性。我们提出了一种新的阻塞感知算法的总功率最小化问题下的用户特定的延迟要求，在动态移动接入网络。我们使用李雅普诺夫优化框架，并提供了一个动态控制算法，有效地将时间平均随机问题转化为一系列确定性的子问题。一个强大的波束形成器的设计，然后提出了利用队列积压和信道信息，有效地分配所需的无线电和合作资源，并积极利用多天线空间分集根据用户的瞬时需求。此外，为了适应毫米波信道的不确定性，我们考虑了链路阻塞组合的速率的悲观估计和从可用的远程无线电单元（RRU）中自适应选择CoMP服务集。此外，耦合和非凸约束松弛后，通过分数规划（FP）技术，低复杂度的封闭形式的迭代算法，通过解决系统的Karush-Kuhn-Tucker（KKT）的最优性条件。仿真结果表明，在存在随机阻塞的情况下，所提出的方法优于基线场景，并提供功率高效，高可靠性和低延迟的毫米波通信。
2021-08-20 cs.IT eess.SP math.IT
Dynamic Power Allocation and User Scheduling for Power-Efficient and Low-Latency Communications
在本文中，我们提出了一个联合的动态功率控制和用户配对算法的功率效率和低延迟的混合多址接入系统。在混合多址接入系统中，用户配对确定发射机应该通过正交多址接入（OMA）还是非正交多址接入（NOMA）来服务于某个用户。提出的优化框架，最大限度地减少了长期的时间平均发射功率支出，同时减少了传输延迟，并满足时间平均数据速率的要求。该技术通过观察信道和队列状态信息，并通过适当的用户配对和功率分配来调整队列积压，以避免过多的排队延迟。此外，在所提出的算法中捕获用于确定给定用户链路的激活以及资源的灵活使用的用户调度。数据密集型仿真结果表明，该方案基于超可靠低延迟通信（URLLC）设计的短帧结构，保证了端到端延迟小于1 ms，具有高能效和高可靠性。
2018-06-29 cs.IT eess.SP math.IT
Ultrareliable and Low-Latency Communication Techniques for Tactile Internet Services
本文提出了新的超可靠和低延迟通信（URLLC）技术的URLLC服务，如触觉互联网服务。URLLC服务的典型使用情况是远程操作、沉浸式虚拟现实、协作自动驾驶等。在这样的URLLC服务中，除了传统多媒体服务中的高质量视频和音频业务之外，还需要递送诸如包括动觉信息和触觉信息的触觉信息之类的新类型的业务。此外，这样的各种业务在分组大小和数据率方面具有各种特性，具有各种延迟和可靠性要求。此外，一些业务可能以零星的方式发生，但是需要在低延迟内可靠地递送中等到大尺寸的分组，这是当前最先进的无线通信系统所不支持的，并且对于未来的无线通信系统来说是非常具有挑战性的。因此，为了满足无线通信系统中的这种各种紧密的业务需求，需要设计从物理层到网络层的新颖技术。本文介绍了一些新的物理层技术，如波形复用，多址接入方案，信道编码设计，同步和全双工传输的频谱效率URLLC。此外，一种新的性能评估方法，它结合了光线跟踪工具和系统级仿真，建议用于评估所提出的方案的性能。仿真结果表明，所提出的方案提供现实的URLLC服务在现实的地理环境中的可行性，这鼓励进一步努力，以充实所提出的工作。
2019-07-10 cs.IT eess.SP math.IT
Orthogonal Sparse Superposition Codes for Ultra-Reliable Low-Latency Communications
本文提出了一种新的稀疏叠加码，适用于加性高斯白噪声信道中的低速率短分组通信。新的码是正交稀疏叠加（OSS）码。OSS码的码字被表示为稀疏子码字的叠加，稀疏子码字的支持集相互不重叠。为了以计算高效的方式构造这样的码字，提出了连续编码方法。利用子码字之间的正交性，提出了一种简单而接近最优的译码方法，该方法采用逐次支持集消去进行逐元素最大后验译码。该解码器的块长度线性解码复杂度超快，远低于商业上使用的现代信道码的信道解码器。分析得出了几层OSS码的块出错率的上界随块长度和码率的变化关系。事实证明，单层OSS码在功率受限的情况下达到了最终的香农极限，即使使用线性复杂度解码器。通过仿真，所提出的OSS码被证明比商业上使用的编码调制技术在低速率和短延迟通信场景中表现更好。
2020-11-22 cs.IT eess.SP math.IT
Interference Distribution Prediction for Link Adaptation in Ultra-Reliable Low-Latency Communications
超可靠低延迟通信（URLLC）用例的严格延迟和可靠性要求是第五代（5G）网络设计的主要驱动因素之一。链路自适应（LA）被认为是实现URLLC的瓶颈之一。在本文中，我们专注于预测的信号干扰加噪声比在用户，以提高LA。由于大多数具有最极端延迟和可靠性要求的URLLC用例的特征在于半确定性流量，因此我们建议利用干扰的时间相关性来计算预测下一次传输中的干扰功率所需的有用统计数据。该预测在LA上下文中被利用以最大化频谱效率，同时保证任意水平的可靠性。数值结果进行了比较与国家的最先进的干扰预测技术LA。我们发现，利用时间相关的干扰是一个重要的使URLLC。
2020-07-01 cs.IT eess.SP math.IT
HydraWave: Multi-Group Multicast Hybrid Precoding and Low-Latency Scheduling for Ubiquitous Industry 4.0 mmWave Communication
工业4.0预期工业设备的大规模互连（例如，传感器、执行器）来支持工厂自动化和生产。由于有线连接与自动化相协调的刚性，无线信息传输引起了极大的关注。然而，制造业的现有解决方案在应对关键性能需求方面面临着关键问题：超低延迟，高吞吐量和高可靠性。此外，无线毫米波技术的最新进展倡导混合预编码，具有可负担的硬件和出色的空间复用性能。因此，我们提出了HYDRAWAVE-一种新的范式，考虑联合设计的组调度和混合预编码多组组播，以支持无处不在的低延迟通信。我们的混合预编码器，半定松弛和Cholesky矩阵分解的基础上，有利于稳健的设计的恒模相移呈现强大的性能在一小部分的全数字预编码器所需的功率。此外，我们的新的组调度公式最大限度地减少了调度窗口的数量，同时考虑到共同调度的多播接收器的信道相关性。相比穷举搜索，这使得在高开销的最佳调度，HYDRAWAVE只会产生9.5%以上的延迟。众所周知，与其他基准方案相比，HYDRAWAVE的增益高达102%。
2020-09-02 cs.IT eess.SP math.IT
Unified Timing Analysis for Closed-Loop Goal-Oriented Wireless Communication
针对闭环目标导向通信系统中多随机因素与多模态反馈异构性导致的时序分析难题，提出统一时序分析框架，基于改进鞍点近似准确获取闭环时延分布，为通信与计算的低复杂度协同设计奠定基础。
2024-10-14 cs.IT eess.SP math.IT
Hierarchical Sparse Vector Transmission for Ultra Reliable and Low Latency Communications
Dongguan University of Technology（东莞理工学院）；Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳））
本文提出一种分层稀疏向量传输方案，用于多用户超可靠低时延通信，通过分层结构提升传输效率和可靠性。
2026-01-19 cs.IT eess.IV eess.SP
A Tutorial on Ultra-Reliable and Low-Latency Communications in 6G: Integrating Domain Knowledge into Deep Learning
University of Sydney（悉尼大学）；Beihang University（北京航空航天大学）；Princeton University（普林斯顿大学）
作为第五代和第六代（6 G）移动通信网络的关键通信场景之一，超可靠和低延迟通信（URLLC）将成为各种新兴关键任务应用开发的核心。现有技术的移动通信系统不满足URLLC的端到端延迟和总体可靠性要求。特别是，缺乏一个考虑延迟，可靠性，可用性，可扩展性和不确定性下的决策的整体框架。在深度神经网络的最新突破的推动下，深度学习算法被认为是在未来6 G网络中为URLLC开发使能技术的有前途的方法。本教程说明了如何将通信和网络的领域知识（模型，分析工具和优化框架）集成到URLLC的不同类型的深度学习算法中。我们首先提供URLLC的一些背景，并回顾有前途的6 G网络架构和深度学习框架。为了更好地说明如何利用领域知识改进学习算法，我们重新审视了URLLC的基于模型的分析工具和跨层优化框架。在此之后，我们研究了在URLLC中应用监督/无监督深度学习和深度强化学习的潜力，并总结了相关的开放问题。最后，我们提供模拟和实验结果，以验证不同的学习算法的有效性，并讨论未来的发展方向。
2021-01-20 cs.IT cs.LG eess.SP
Latency-Aware Generative Semantic Communications with Pre-Trained Diffusion Models
Beijing Institute of Technology（北京理工大学）；University of Surrey（萨里大学）；University of Oulu（奥卢大学）
本文提出基于预训练生成模型的时延感知语义通信框架，通过多模态语义分解、适配传输方案及语义时延感知功率分配，实现超低速、低时延的信道自适应语义通信。
2024-07-13 cs.CV cs.IT cs.MM
Performance Analysis of Low Latency Multiple Full-Duplex Selective Decode and Forward Relays
为了跟进关键任务应用程序，需要携带新功能以满足具有减少延迟的可靠通信。在这方面，本文提出了一种低延迟的合作传输方案，其中多个全双工中继，同时，协助源节点和目的节点之间的通信。首先，我们提出了建议的传输方案的通信模型。然后，我们推导出两种情况下的中断概率的封闭形式：异步传输（其中所有中继具有不同的处理延迟）和同步传输（其中所有中继具有相同的处理延迟）。最后，通过仿真验证了理论结果，并将多中继传输方案与中继选择方案进行了比较。
2018-02-09 cs.IT cs.PF eess.SP
Trading Datarate for Latency in Quantum Communication
本文研究光无线通信中延迟与数据速率的权衡，提出延迟优化的复合码模型和数据速率优化的信道估计模型，并指出采用最优量子测量策略可达到特定操作点，以机器人工厂物联网为示例场景。
2024-11-15 eess.SP quant-ph
Intelligent Random Access Framework for Massive and Ultra-Reliable Low Latency IoT Communications
物联网（IoT）使智慧城市能够实现通过智能连接小工具而无需人工交互来连接一切的愿景。然而，由于物联网设备的快速扩散，所产生的数据量在所有通信服务中占了很大的份额。因此，无线网络需要支持6 G的规范，以实现对这种混合物联网网络的大规模和超可靠的低延迟访问。在这篇文章中，我们提出了一种智能混合随机接入（SH-RA）方案，用于物联网通信网络架构中的大规模连接和超可靠的低延迟接入。根据数值计算结果，与其他基线方案相比，SH-RA框架大大提高了总的接入概率，并满足服务质量（QoS）的要求。
2022-08-25 eess.SP
Multi-User Preemptive Scheduling for Critical Low Latency Communications in 5G Networks
5G新无线电预计将支持三种主要服务类别：增强型移动宽带（eMBB）、超可靠低延迟通信（URLLC）和大规模机器类型通信。新兴的URLLC服务需要高达1毫秒的通信延迟，成功概率为99.999%。然而，在系统频谱效率（SE）和可实现的延迟之间存在基本的权衡。这就要求新的调度协议，交叉优化系统性能的用户为中心，而不是以网络为中心的基础。在本文中，我们开发了一个联合多用户抢占式调度策略，同时交叉优化系统SE和URLLC延迟。在每个调度机会处，可用URLLC业务总是被给予更高的优先级。当在传输时间间隔（TTI）期间出现零星URLLC业务时，所提出的调度器寻求在多用户传输中适配URLLC-eMBB业务。如果可用的空间自由度在TTI内受限，则URLLC业务立即覆盖正在进行的eMBB传输的一部分以满足URLLC延迟要求，代价是最小的eMBB吞吐量损失。广泛的动态系统级仿真表明，所提出的调度器提供了显着的性能增益的eMBB SE和URLLC延迟。
2018-06-10 cs.NI eess.SP
Prediction and Communication Co-design for Ultra-Reliable and Low-Latency Communications
针对第五代蜂窝网络URLLC场景的时延优化需求，提出预测与通信协同设计方案，通过优化时频资源和预测时域最大化支持的服务数，仿真与虚拟工厂远程控制实验验证了其可显著改善时延与可靠性的权衡。
2019-09-06 cs.IT cs.NI cs.SY
Integrated Millimeter Wave and Sub-6 GHz Wireless Networks: A Roadmap for Joint Mobile Broadband and Ultra-Reliable Low-Latency Communications
下一代无线网络必须通过跨越增强型移动宽带（eMBB）的广泛无线服务以及超可靠低延迟通信（URLLC）来实现增强现实和联网自动驾驶汽车等新兴技术。由于频谱稀缺，仅依赖于稀缺的低于6 GHz的微波（$μ$ W）频段的现有无线系统将不能满足未来无线服务的这种严格和混合的服务要求。同时，在高频毫米波（mmWave）频带下操作被视为有吸引力的解决方案，这主要是由于大规模多天线通信的带宽可用性和可能性。然而，毫米波通信由于其对阻塞、高路径损耗和信道不确定性的敏感性而固有地不可靠。因此，为了提供URLLC和高速无线接入，期望将$μ$ W网络的可靠性与毫米波网络的高容量无缝集成。为此，本文介绍了\emph{integrated mmWave-$μ$W}通信的第一个综合教程。这种设想的集成设计将使无线网络能够实现URLLC以及eMBB，这是通过利用两个世界中的最佳世界来实现的：$μ$ W波段的可靠远程通信和毫米波频率的定向高速通信。为了实现这一目标，讨论了关键的解决方案概念，包括无线电接口的新架构、URLLC感知帧结构和资源分配方法以及移动性管理，以实现集成毫米波- $μ$ W通信的潜力。讨论了每种方案的机遇和挑战，并给出了关键结果，以显示所开发的集成毫米波- $μ$ W框架的优点。
2018-10-30 cs.IT cs.NI eess.SP
Joint Security-Latency Design for Short Packet-Based Low-Altitude Communications
本文针对窃听者靠近接收端的短数据包低空通信，提出安全时延（SL）指标并推导有效安全概率与平均SL表达式，通过优化SNR和块长度最小化平均SL，发现降低SNR可提升SL性能。
2025-04-22 eess.SP
A Compact Low-Latency Systematic Successive Cancellation Polar Decoder for Visible Light Communication Systems
信道极化和极化码被广泛认为是编码理论的重大突破，因为它们已经显示出对未来无线标准的有希望的特性。极化码的主要缺点是解码硬件中的高延迟，并且在实现有限码长的情况下纠错性能不佳。这两个缺点限制了极化码在低吞吐量无线通信系统中的实现。在本文中，我们提出了一种低复杂度低延迟的硬件架构的软决策紧凑（16，11）系统连续抵消极化解码器（S-SCD）。实验结果表明，所提出的S-SCD的延迟提高了3.75倍和2.75倍相比，传统的和2b-SC架构。与目前广泛应用于VLC系统的RS（15，11）码相比，该码具有更好的误码率性能。
2019-05-06 eess.SP
An overview of physical layer design for Ultra-Reliable Low-Latency Communications in 3GPP Release 15 and Release 16
对于第五代（5G）无线网络技术，最重要的设计目标是改进可靠性和延迟指标，以及网络弹性和灵活性，以便最好地适应新应用的网络操作，如增强虚拟现实，工业自动化和自动驾驶汽车。这导致了在超可靠低延迟通信（URLLC）主题下进行的设计工作。2017年12月完成的第三代合作伙伴计划（3GPP）第15版中集成的技术为URLLC的物理层设计提供了基础。诸如参数集、具有子时隙间隔的新传输方案、配置的授权资源等的新特征，标准化主要是为了改善延迟方面。Release 16中的5G演进，PHY版本于2019年12月完成，通过标准化许多新功能，可以实现延迟和可靠性的改进指标。本文详细概述了5G Release 15和Release 16的URLLC功能，描述了这些功能如何允许URLLC在5G网络中运行。
2020-02-10 eess.SP
Straggler-aware Distributed Learning: Communication Computation Latency Trade-off
Imperial College London（帝国理工学院）；University of Maryland（马里兰大学）
当梯度下降（GD）被扩展到多个并行工作者以用于大规模机器学习问题时，其每次迭代的计算时间受到离散工作者的限制。可以通过分配冗余计算和跨数据和计算进行编码来容忍离散工作者，但是在大多数现有方案中，每个非离散工作者在完成其所有计算之后每次迭代向参数服务器（PS）发送一条消息。施加这样的限制导致两个主要缺点：由于对离散行为的不准确预测而导致的过度计算，以及由于将工人视为离散者/非离散者并丢弃由离散者进行的部分计算而导致的利用不足。在本文中，为了克服这些缺点，我们考虑多消息通信（MMC），允许多个计算从每个工人每次迭代，并设计相应的掉队避免技术。然后，我们分析了如何有效地利用所提出的设计，以寻求计算和通信延迟之间的平衡，以最大限度地减少整体延迟。此外，通过大量的模拟，无论是基于模型的，还是在Amazon EC2服务器上的实际实现，我们确定了这些设计在不同设置中的优点和缺点，并证明了MMC可以帮助改进现有的掉队者避免方案。
2020-04-10 cs.DC cs.IT cs.LG
On the Ultra-Reliable and Low-Latency Communications in Flexible TDD/FDD 5G Networks
超可靠和低延迟通信（URLLC）是当前5G新无线电标准化的关键驱动力。URLLC包括零星的和小的有效载荷传输，其应该在非常严格的无线电延迟和可靠性界限内被递送，即，无线电延迟为1 ms，成功概率为99.999%。然而，由于上行链路和下行链路传输机会之间的切换以及附加的小区间交叉链路干扰（CLI），这样的URLLC目标在5G动态时分双工（TDD）系统中进一步具有挑战性。本文提出了5G新无线电灵活TDD系统中URLLC中断性能的系统级分析。具体来说，我们研究了URLLC中断目标的可行性，与5G频分复用（FDD）和众多5G设计变体的情况相比。因此，所提出的结果提供了有价值的观察URLLC中断性能在这样的部署，因此，介绍了最先进的灵活FDD技术。
2019-09-25 eess.SP
Underlay Control Signaling for Ultra-Reliable Low-Latency IoT Communications
未来的移动网络不仅要提高移动宽带（MBB）链路的传统链路质量和数据速率，而且要开发新的控制信道以满足延迟敏感用例的要求。特别是，许多物联网（IoT）用户对超可靠低延迟通信（URLLC）的需求得到了极大的强调。在本文中，我们提出了一种新的扩频波形设计，我们提出的控制信号传输建立URLLC通信。这些控制信号在属于网络中的MBB通信的频谱资源上传输，但是在最小程度地影响这些数据信道的水平上传输。所提出的波形，虽然直接序列扩频（DSSS）技术，设计利用符号同步可用于OFDM宽带通信的网络。显然，这允许与网络的其余部分进行简单的同步。所提出的DSSS方法可以在每个OFDM时间帧内传输单个和多个比特，并且可以同时服务于多个用户设备（UE）节点。
2018-06-18 eess.SP
When to Crossover from Earth to Space for Lower Latency Data Communications?
对于长距离的数据通信，光无线卫星网络（OWSNs）可以提供比光纤地面网络（OFTNs）更低的延迟。然而，什么时候从OFTN切换或交叉到OWSN以实现更低延迟的数据通信是有益的？在这项工作中，我们引入了一个交叉函数，使之能够找到交叉距离，即，地球表面上的两点之间的距离，超过该距离，在这些点之间进行数据通信的从OFTN到OWSN的切换或跨越在等待时间方面是有用的。数值结果表明，在OFTN中光纤折射率越高（或$i$），在OWSN中卫星高度越低（或$h$），交叉距离越短。为了解释OWSN中发生的端到端传播距离的变化，我们研究了四种不同情况下的交叉函数。数值结果表明，交叉距离随着OWSN中端到端传播距离的变化而变化，并且在不同的场景下是不同的。我们计算了不同$h$和$i$的所有场景的平均交叉距离，并使用它来评估仿真结果。此外，为了比较分析OFTNs和OWSNs的延迟，我们研究了三种不同的OFTNs具有不同的折射率和三种不同的OWSNs具有不同的卫星高度在三种不同的情况下的长距离洲际数据通信，包括纽约和都柏林，圣保罗和伦敦，多伦多和悉尼之间的连接。
2022-03-01 eess.SP
Channel aware sparse transmission for ultra low-latency communications in TDD systems
超可靠和低延迟通信（URLLC）的主要目标是将延迟降低到毫秒（ms）级别，同时确保传输的可靠性。由于当前的上行链路传输方案需要复杂的握手过程来发起传输，因此满足这种严格的延迟要求是无线系统设计中的挑战。特别地，在时分双工（TDD）系统中，由于移动终端必须等待直到发送方向被切换到上行链路，所以支持URLLC是困难的。在本文中，我们提出了一种新的方法来支持TDD系统中的低延迟接入，称为信道感知稀疏传输（CAST）。该方案的核心思想是将授权信号编码为稀疏向量。这与感测机制保留稀疏向量的能量的事实一起允许我们在CAST解码中使用压缩感知（CS）技术。从性能分析和数值评估，我们表明，所提出的CAST方案实现了显着减少接入延迟超过4G LTE-TDD和5G NR-TDD系统。
2019-10-08 eess.SP
Link-Layer Rate of NOMA with Finite Blocklength for Low-Latency Communications
非正交多址接入（NOMA）结合有限块长度（短分组）通信被认为是超可靠和低延迟通信（URLLC）的使能器。在本文中，我们研究了链路层速率，即，有效容量，在有限块长度制度的两个用户NOMA。在考虑了传输延迟违规概率和传输错误概率的情况下，分析了NOMA用户的延迟性能。我们进一步提供了封闭形式的表达式，在瑞利衰落环境中的NOMA用户的个人有效容量。通过仿真，研究了发送信噪比和时延指数对NOMA弱用户和强用户的可达有效容量和延迟违规概率的影响。特别地，结果表明，当使用短分组通信时，在阈值以下不能改善延迟违反概率。
2020-04-07 cs.NI eess.SP
5G Control Channel Design for Ultra-Reliable Low-Latency Communications
第五代（5G）无线系统有望支持具有不同通信要求的广泛服务。超可靠低延迟通信（URLLC）是一种通用服务，可实现关键任务应用，如工业自动化、增强现实和车载通信。URLLC对传送数据和控制信息的可靠性和延迟有严格的要求。为了满足这些要求，第三代合作伙伴计划（3GPP）已经将新特征引入蜂窝系统标准的即将到来的版本，即版本15及以后。本文将回顾其中的一些功能，并介绍设计控制信道以有效支持URLLC的新增强功能。特别地，提出了灵活的时隙结构作为在早期阶段检测传送控制信息的失败的解决方案，从而允许控制信息的及时重传。最后，讨论了将5G新无线电（NR）塑造为支持不同服务的统一无线接入技术的一些剩余挑战和设想的研究方向。
2018-03-12 cs.NI eess.SP
Low-latency Networking: Where Latency Lurks and How to Tame It
虽然当前一代的移动和固定通信网络已经针对移动宽带服务进行了标准化，但是下一代是由物联网和要求毫秒或亚毫秒量级的延迟的关键任务通信服务的愿景驱动的。然而，这些新的严格要求对通信协议栈的所有层的设计具有很大的技术影响。跨层交互是复杂的，这是由于多个设计原则和技术，有助于层的设计和基本的性能限制。只有从亚毫秒级延迟的新角度来解决这些复杂交互的问题，我们才能够开发低延迟网络。在这篇文章中，我们提出了一个整体的分析和分类的主要设计原则和使能技术，使人们有可能部署低延迟无线通信网络。我们认为，这些设计原则和使能技术必须精心编排，以满足严格的要求，并管理低延迟和传统性能指标之间的固有权衡。我们还审查了目前正在进行的标准化活动，在著名的标准协会，并讨论了开放的问题，为今后的研究。
2018-08-06 cs.NI eess.SP
MEC-assisted End-to-End Latency Evaluations for C-V2X Communications
第五代（5G）移动网络的高效设计是由支持多个垂直细分市场动态增长的需求驱动的。考虑到汽车行业，工业和研究界已经确定了不同的蜂窝车联网（C-V2X）用例，涉及信息娱乐、自动驾驶和道路安全。这些用例的一个共同特征是需要利用对道路环境的集体意识来满足性能要求。这些要求之一是端到端（E2 E）延迟，例如，当易受攻击的道路使用者（VRU）通知车辆其状态（例如，位置）和活动，由蜂窝网络辅助。在本文中，重点是基于高速公路的VRU场景，我们认为，与传统的远程基于云的蜂窝架构相比，多访问边缘计算（MEC）基础设施的部署可以大幅削减E2 E通信延迟。我们的论点是支持一个广泛的基于模拟的性能比较传统的和MEC辅助的网络架构。
2018-02-22 eess.SP
Reliable Low Latency Wireless Communication Enabling Industrial Mobile Control and Safety Applications
本文针对人机交互工业应用对无线连接的高要求，基于802.11标准提出一种支持三频段通信、新波形及混合MAC技术的低延迟可靠系统，并集成精确定位以支持安全关键应用。
2025-08-11 eess.SP
Low-Complexity Sparse Superimposed Coding for Ultra Reliable Low Latency Communications
School of Electrical Engineering & Intelligentization, Dongguan University of Technology（东莞理工学院电气与信息工程学院）；School of Computer Science and Technology, Dongguan University of Technology（东莞理工学院计算机科学与技术学院）；School of Electronic and Information Engineering, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）电子与信息工程学院）；School of Cyber Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学网络空间安全学院）
本文提出了一种低复杂度的稀疏叠加编码方案，通过设计稀疏码本结构降低编码解码复杂度，实现超可靠低时延通信中的性能与效率的平衡。
2026-01-22 eess.SP
Low-Latency Terrestrial Interference Detection for Satellite-to-Device Communications
针对星地直连中突发地面干扰，本文将检测建模为二元假设检验，提出已知方向的 CUSUM 检测器及结合 Root-MUSIC 的 GLR 未知方向检测方法，实现低时延高精度检测。
2025-06-15 eess.SP
Reducing Latency by Eliminating CSIT Feedback: FDD Downlink MIMO Transmission for Internet-of-Things Communications
本文提出通过消除CSIT反馈降低时延的方法，利用频率不变性特性重建下行CSIT，结合RSMA和高效预编码技术，提升物联网通信的时延性能。
2025-12-24 eess.SP
Deep Reinforcement Learning Based Massive Access Management for Ultra-Reliable Low-Latency Communications
随着物联网（IoT）的快速部署，需要第五代（5G）及5G之后的网络来支持大量设备通过有限的无线电频谱无线电的大规模接入。在无线网络中，不同的设备具有各种服务质量（QoS）要求，范围从超可靠低延迟通信（URLLC）到高传输数据速率。在这种情况下，我们提出了一个联合节能的子信道分配和功率控制方法来管理大量的接入请求，同时最大限度地提高网络的能源效率（EE），并保证不同的QoS要求。延迟约束被转换为数据速率约束，这使得优化问题在将其建模为多智能体强化学习问题之前易于处理。针对大规模接入场景下URLLC服务同时满足可靠性和时延约束的问题，提出了一种基于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）的分布式协作大规模接入方法.此外，迁移学习和协作学习机制，使通信链路以分布式方式协同工作，这提高了网络性能和接入成功概率。仿真结果表明，在大规模接入的情况下，所提出的分布式协作学习方法在满足EE和提高传输成功率方面优于其他现有方法.
2020-12-17 eess.SP
Latency-aware Human-in-the-Loop Reinforcement Learning for Semantic Communications
Bristol Research and Innovation Laboratory（布里斯托研究与创新实验室）
本文提出一种面向延迟的语义通信中的人工智能在环强化学习框架，通过整合人类反馈和延迟控制，提升语义通信的实时性和可靠性。
2026-02-17 cs.LG eess.SP
Adaptive Hybrid Optical RF Transmission Based on Deep Reinforcement Learning for Ultra-Reliable Low Latency Communication
Enugu State University of Sci. & Tech.（埃努古州科学技术大学）；University of Greenwich（格林威治大学）
提出基于深度强化学习的混合光射频传输框架，自适应选择模式，实现URLLC下延迟降低35%、吞吐量提升25-30%，并保持可靠性超99.999%。
2026-10-06 eess.SP
OFDM-Standard Compatible SC-NOFS Waveforms for Low-Latency and Jitter-Tolerance Industrial IoT Communications
Newcastle University（纽卡斯尔大学）；Technical University of Berlin（柏林工业大学）；University of New South Wales（新南威尔士大学）
本文提出不规则Sinc成形与单载波非正交频率成形波形，兼容5G标准，在工业物联网中实现18%时序资源节省，以降低时延并提升抖动容忍能力。
2024-06-07 cs.AI eess.SP
Latency-Aware Resource Allocation for Integrated Communications, Computation, and Sensing in Cell-Free mMIMO Systems
针对无蜂窝大规模MIMO的ICCS系统，提出两层卸载框架与三阶段资源分配方法，在满足感知与功率约束下最小化最大计算时延，验证了方法有效性与多点协作的时延降低优势。
2025-02-24 eess.SP
Unsupervised Deep Learning for Ultra-reliable and Low-latency Communications
在本文中，我们研究了如何通过无监督深度学习来解决超可靠和低延迟通信中的资源分配问题，这通常会产生具有服务质量（QoS）约束的函数优化问题。我们以联合功率和带宽分配问题为例，它最大限度地减少所需的总带宽，以保证每个用户的QoS方面的延迟界和整体的数据包丢失概率。全局最优解是在对称的情况下找到的。引入一个神经网络来寻找一般情况下的近似最优解，其中通过使用最优解应满足的属性作为"监督信号"来确保QoS。仿真结果表明，基于学习的解决方案在对称场景下的性能与最优解相同，并且相对于最先进的策略可以节省约40%的带宽。
2019-06-05 cs.NI eess.SP stat.ML
Optimized Age of Information Tail for Ultra-Reliable Low-Latency Communications in Vehicular Networks
虽然最近提出了信息时代（AoI）的概念来分析超可靠低延迟通信（URLLC），但大多数现有的工作都集中在平均AoI测量上。基于平均AoI设计无线网络将无法表征URLLC系统的性能，因为它不能解释以非常低的概率发生的极端AoI事件。相比之下，本文超越了平均AoI，以改善URLLC在车载通信网络的特征和控制的AoI尾部分布。特别是，传输功率最小化问题进行了研究，严格的URLLC的约束条件下的概率AoI确定性和马尔可夫交通到达。因此，提出了一种有效的新的映射之间的AoI和与时间相关的分布。随后，极值理论（EVT）和李雅普诺夫优化技术制定和解决的问题，同时考虑长和短的数据包传输。仿真结果表明，在缩短AoI分布尾部方面，除了到达率和AoI之间的权衡之外，与模拟最大队列长度分布的基线相比，有了两倍的改进。
2019-12-17 cs.NI eess.SP
Resource Allocation for Semantic Communication under Physical-layer Security
Nanyang Technological University（南洋理工大学）
针对6G语义通信中效用与时延的权衡及安全需求，本文引入物理层保密速率约束，提出总时延与效用的联合资源分配优化算法，实验显示其性能优于基线。
2023-12-07 cs.CR cs.LG eess.SP
Reconfigurable Computing Applied to Latency Reduction for the Tactile Internet
触觉互联网应用程序允许机器人设备通过通信介质进行远程控制，时间延迟不明显。在双向通信中，根据应用要求，可接受的往返延迟通常在1ms到10ms的量级。据估计，总延迟的70%由通信网络产生，其余30%由主设备和从设备产生。因此，本文旨在提出一种策略，以减少30%的总延迟，这是由这样的设备产生的。该策略是使用FPGA应用可重构计算，以最大限度地减少设备相关算法的执行时间。考虑到这一点，这项工作提出了一个硬件参考模型的模块，实现非线性定位和力的计算，以及由两个机器人操作器形成的触觉系统。除了提出的实施细节，模拟和实验测试进行，以验证所提出的模型。与FPGA的采样率，吞吐量，延迟和合成后占用面积的结果进行了分析。
2020-03-12 cs.OH eess.SP
A Deep Learning Based Resource Allocation Scheme in Vehicular Communication Systems
在车辆通信中，小区内干扰和严格的延迟要求是具有挑战性的问题。针对混合车辆到车辆（V2V）和车辆到基础设施（V2I）通信，提出了一种联合频谱重用和功率分配问题。分别认识到V2I和V2V链路的高容量和低延迟要求，我们的目标是最大化容量和延迟要求的加权和。通过将原始问题分解为分类子问题和回归子问题，开发了基于卷积神经网络（CNN）的方法来获得关于频谱重用和功率分配的实时决策。数值结果进一步表明，所提出的CNN可以达到类似的性能穷举方法，而只需要其CPU运行时间的3.62%。
2019-03-10 cs.NI eess.SP
Realizing XR Applications Using 5G-Based 3D Holographic Communication and Mobile Edge Computing
针对3D全息通信高数据率、低时延、高计算量的需求，提出一种结合网络与服务器状态动态分配任务的MEC调度算法，可显著降时延、提升体验，为XR及相关应用落地提供支撑。
2023-10-05 cs.NI eess.SP
