Delay Tolerant Networking to Extend Connectivity in Rural Areas Using Public Transport Systems: Design And Analysis
本文提出利用公共交通系统作为移动数据中继，通过延迟容忍网络框架提升农村地区互联网接入，通过概率模型和仿真验证其有效性。
2025-12-01 cs.NI eess.SP
Localization using Optical Camera Communication and Photogrammetry for Wireless Networking Applications
定位定义了一个术语来描述在二维（2D）空间或三维（3D）空间内的位置的识别过程。定位方案是连接远程位置的传感器节点的重要关注点。由于移动设备的可用性以及电子商务领域数十亿美元市场的范围，无线网络本地化的需求增加。此外，一个新的时代已经写入了物联网，这将使这种需求比以往任何时候都增加了100倍。在室内和室外环境中都考虑了定位应用的重要性。由于若干优点，基于LED和相机的定位比基于射频的定位要求更高。使用现有的基于发光二极管（LED）的照明基础设施，可以计算相机的坐标，而相机被嵌入/安装在移动对象（诸如智能手机、车辆）中。光学相机通信（OCC）和摄影测量是测量这些移动物体位置的两种重要技术。基于这些技术的智能手机和车辆的定位方案应该具有成本效益，并且可以在对现有基础设施进行少量修改的情况下部署。我提出了两个不同的方案（即，室内和室外环境），以使用OCC和摄影测量技术定位这些对象。
2019-08-23 eess.SP
Agentic Graph Neural Networks for Wireless Communications and Networking Towards Edge General Intelligence: A Survey
本综述提出利用智能体人工智能组织和集成GNN，以实现面向边缘通用智能的场景与任务感知，全面回顾了GNN在无线通信各层及新兴技术中的应用，并提出了基于LLM的智能问答框架。
2025-08-12 eess.SP
Big Data Goes Small: Real-Time Spectrum-Driven Embedded Wireless Networking Through Deep Learning in the RF Loop
Northeastern University（东北大学）
5G网络和物联网的爆炸式增长将导致一个异常拥挤的射频环境，频谱共享和动态频谱接入等技术将成为无线通信过程的重要组成部分。在这个愿景中，无线设备必须能够（i）学习从频谱中自动提取知识;以及（ii）通过适当地改变通信参数（包括频带、符号调制、编码速率等），实时的对推断出的频谱知识做出反应。传统的基于CPU的机器学习具有高延迟，并且需要特定于应用的计算密集型特征提取/选择算法。在本文中，我们介绍了RFLearn，这是第一个直接在RF环路中通过深度学习从未处理的I/Q样本中提取频谱知识的系统。RFLearn提供（i）完整的硬件/软件架构，其中CPU、无线电收发器和学习/驱动电路紧密连接以实现最大性能;以及（ii）学习电路设计框架，其中可以探索延迟与硬件资源消耗的权衡。我们在定制软件定义的无线电上实现和评估RFLearn的性能，该无线电构建在安装AD 9361无线电收发器和VERT 2450天线的片上系统（SoC）ZYNQ-7000器件上。我们通过将RFLearn应用于解决调制和OFDM参数识别的基本问题来展示其功能。实验结果表明，RFLearn相对于基于软件的解决方案将延迟和功耗降低了约17倍和15倍，并且硬件资源消耗相对较低。
2019-03-12 cs.LG cs.NI eess.SP
Exploring Vibration-Defined Networking
网络管理社区已经探索和利用光、铜和几种无线频谱（包括声学）作为传输控制或数据流量的介质。与此同时，触觉技术正在最终用户（可穿戴）设备中进行探索，触觉互联网仅用作比喻。然而，就我们所知，除了极少数的例外情况和较小范围的项目，振动作为网络通信媒介在很大程度上没有受到影响。在本文中，我们分享了在创建和优化试点测试平台时所吸取的经验教训，该平台可作为探索振动定义网络的廉价起点。我们证明了振动作为一些网络管理机制的工具的可行性（但还没有可扩展性），如弹性，物理层安全性，以及作为一种创新的方法，用于向视力障碍（VI）的个人教授网络概念。通过演示振动如何可编程，我们向社区提出了一些开放的问题，可以产生几个应用程序。
2020-03-22 cs.NI eess.SP
Generative AI-enabled Wireless Communications for Robust Low-Altitude Economy Networking
针对低空经济网络复杂且易受安全威胁的问题，本文提出融合扩散模型与MoE-transformer行动者网络的GenAI优化框架，并在鲁棒波束成形中实现最坏情况保密速率超15%的提升。
2025-07-26 eess.SP
Terahertz Communications (TeraCom): Challenges and Impact on 6G Wireless Systems
太赫兹通信被设想为6 G的关键技术，6 G需要100+ Gbps的数据速率、1毫秒的延迟以及其他性能指标。作为一种基础的无线基础设施，太赫兹通信可以促进大量有前途的应用，包括下一代WLAN系统，如Tera-WiFi，太赫兹无线回程，以及其他期待已久的新的通信模式。作为有效的无线通信和网络设计的基础，本文强调了太赫兹信道的关键特性和器件技术的最新进展。在此基础上，阐述了6 G无线通信和组网的影响和指导原则。我们相信太赫兹技术的进步将有助于最终缩小所谓的太赫兹差距，并将实现太赫兹通信作为6 G无线系统的支柱。
2019-12-13 cs.IT cs.SY eess.SP
Colosseum as a Digital Twin: Bridging Real-World Experimentation and Wireless Network Emulation
本文将硬件在环无线网络仿真器 Colosseum 构建为 Arena 室内测试床的数字孪生，并通过蜂窝与 Wi-Fi 干扰实验验证其可高保真复现真实网络。
2024-01-24 cs.NI eess.SP
SIG-SDP: Sparse Interference Graph-Aided Semidefinite Programming for Large-Scale Wireless Time-Sensitive Networking
Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学）；the University of Sydney（悉尼大学）；the University of Adelaide（阿德莱德大学）
针对无线时间敏感网络中的最小化时隙问题，提出一种利用干扰稀疏性的稀疏干扰图辅助半定规划框架，通过二元搜索和矩阵乘法权重算法实现近线性复杂度，显著提升计算速度和降低丢包率。
2026-05-31 eess.SP
Efficiently Secure Broadcasting in 5G Wireless Fog-Based-Fronthaul Networks
增强型分集和网络编码（eDC-NC）是分集和修改的三角网络编码的协同组合，最近被引入以提供具有近瞬时故障恢复的高效和超可靠的网络。本文表明，eDC-NC技术可以在5G无线基于雾计算的无线电接入网（F-RAN）中高效安全地广播消息。特别是，这项工作旨在证明eDC-NC技术比标准化方法（例如使用秘密（共享）密钥加密的安全多播）更有效地提供安全消息广播的能力，使得即使对手窃听整个F-RAN网络（当然除了源节点和目的地节点）也无法获取信息。我们的研究结果表明，在F-RAN前传网络中使用安全的eDC-NC技术将增强安全广播，提供超可靠的网络连接，近乎即时的故障恢复，并保留网络编码的吞吐量优势。
2018-07-15 eess.SP
Leveraging Digital Cousins for Ensemble Q-Learning in Large-Scale Wireless Networks
University of Southern California（南加州大学）
本文提出数字表亲扩展数字孪生，通过并行合成马尔可夫环境上的多Q学习融合，以更低复杂度降低大规模无线网络优化中的策略误差。
2024-02-12 cs.LG cs.NI eess.SP
A Differentiable Digital Twin of Distributed Link Scheduling for Contention-Aware Networking
Rice University（里士满大学）；US Army DEVCOM Army Research Laboratory（美国陆军 DEVCOM 军事研究实验室）
本文提出了一种可微的无线网络数字孪生模型，通过分析网络环境预测链路使用周期，利用加权Luby算法求解最大独立集，实现高效链路调度优化，减少拥堵和无线电足迹。
2025-12-11 cs.LG cs.NI cs.SY
Towards Terabit LiFi Networking
光保真（Li-Fi）是光无线通信（OWC）的联网版本，其是满足预期在不久的将来用户流量的空前增长的强有力的候选者。在OWC中，大量的光接入点（AP）通常被部署在室内环境的天花板上，以服务于具有不同需求的多个用户。尽管OWC网络具有高数据速率，但由于使用光学频带进行数据传输，它们不能取代当前的射频（RF）无线网络，其中OWC具有若干问题，包括光学AP的小会聚区域、缺乏上行链路传输和高阻塞概率。然而，OWC具有支持下一代（6 G）无线通信的需求的潜力。在这种情况下，异构光/RF网络可以被认为是克服OWC和RF系统的局限性，同时在可实现的数据速率和覆盖范围方面提供高质量的服务。在这项工作中，红外激光器，垂直腔面发射（VCSEL）激光器，被用作光学AP的关键元件，为多个用户提供服务。然后，传输方案，如迫零（ZF）和盲干扰对齐（BIA）被引入到管理多用户干扰和最大化的用户的和速率。此外，WiFi系统被认为提供上行链路传输并服务于经历来自光学系统的低信噪比（SNR）的用户。为了有效地利用异构光/射频网络的资源，我们推导出一个基于效用的目标函数，旨在最大限度地提高网络的总速率。
2021-11-27 eess.SP
Mapping Wireless Networks into Digital Reality through Joint Vertical and Horizontal Learning
North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学）；University of Miami（迈阿密大学）；Zhejiang University（浙江大学）
针对无线网络缺乏详细数字孪生映射方法的问题，提出基于时间序列数据的VH-Twin框架，通过垂直与水平联合学习及周期性聚类机制实现网络数字孪生的构建、部署与维护，并验证了其在效率与准确性间的平衡能力。
2024-04-22 cs.LG cs.NI eess.SP
Xilinx RF-SoC-based Digital Multi-Beam Array Processors for 28/60~GHz Wireless Testbeds
5G蜂窝、大型智能表面（LIS）和全息大规模多输入多输出等新兴无线应用需要使用大量独立数字收发器在毫米波频率下进行天线阵列处理。本文总结了作者在基于宽带可重构FPGA的软件定义无线电（SDR）的28 GHz和60 GHz全数字阵列处理平台的设计和测试方面的最新进展。SDR的数字基带和微波接口方面在Xilinx的单芯片RF片上系统（RF-SoC）处理器上实现。采用ZCU-111和ZCU-1275两种RF SoC技术实现了28 GHz（实现4个平行波束，每个波束带宽0.8 GHz）和60 GHz（实现4个平行波束，每个波束带宽1.8 GHz）的全数字实时阵列处理器。为了进一步提高天线阵增益，提出了采用位于焦平面上的数字相控阵馈源（PAF）馈电的介质微透镜阵列。
2020-08-03 eess.SP
Site-Specific Outdoor Propagation Assessment and Ray-Tracing Analysis for Wireless Digital Twins
本文构建数字孪生平台，结合Matlab射线追踪与Remcom Wireless InSite仿真，分析城市环境中建筑物、基站和天线对无线传播的影响，为优化无线部署提供依据。
2024-10-18 cs.IT eess.SP math.IT
On Digital Optimization of Analog Self-Interference Cancellation for Full-Duplex Wireless Systems
本文针对全双工系统中接收机ADC易饱和的问题，提出利用神经网络建模发射机非线性，比较了四种数字辅助模拟自干扰消除优化方案，发现直通估计近似可省略反向路径中的ADC且几乎不影响学习效果，为自动增益控制提供了高效替代。
2025-03-11 eess.SP
Propagation-Consistent Wireless Environment Digital Twin Construction Under Sparse Measurements
School of Information Science and Engineering, Southeast University（东南大学信息科学与工程学院）；Institute of Communications Engineering, National Sun Yat-sen University（国立中山大学通信工程研究所）
本文提出了一种无线环境数字孪生（WEDT）构建方法，通过校准场景级电磁特性场，将重建的几何数字孪生转化为传播一致的无线环境表示，实现了从稀疏测量到密集概率监督的转换，并展示了其在不同场景下的有效性。
2026-05-21 eess.SP
Cascaded WLAN-FWA Networking and Computing Architecture for Pervasive In-Home Healthcare
普及医疗保健是慢性病患者的一种有前途的辅助生活解决方案。然而，目前的尖端通信技术并不能严格满足这些应用的要求，特别是在危及生命的事件中。为了弥合这一差距，本文提出了一种新的架构，以支持室内医疗监护，重点是癫痫患者。引入了几个新的元素。第一个要素是WLAN和蜂窝网络的级联，其中IEEE 802.11ax用于无线局域网，以收集家中的生理和环境数据，而5G固定无线接入链路将其传输到远程医院。第二个要素是将网络切片概念扩展到WLAN，并引入两种新的切片类型，以支持定期监控和紧急处理。此外，在WLAN路由器处包括本地计算能力以及移动边缘计算资源代表了进一步的架构增强。本地计算不仅需要触发与健康相关的警报，还需要在紧急情况下触发网络切片变化：事实上，级联网络需要适当的无线电资源调度来处理医疗保健业务以及其他混杂的日常通信服务。数值结果表明，所提出的方法的有效性，同时突出相对于基线解决方案实现的性能增益。
2020-10-08 cs.CY cs.DC cs.NI
Fidelity Where it Matters: Site-Specific Nonuniform Refinement for Wireless Digital Twins
The University of Hong Kong（香港大学）
本文提出了一种任务导向的非均匀细化框架，用于无线数字孪生，通过选择性分配资源提升无线精度，通过椭球引导的择优细化算法改进射频地图精度并保持波束成形效果。
2026-10-09 eess.SP
Reconfigurable Intelligent Surfaces for Wireless Communications: Overview of Hardware Designs, Channel Models, and Estimation Techniques
未来第六代（6G）无线通信网络的苛刻目标已经刺激了最近对用于无线连接的新型材料和射频前端架构以及革命性通信和计算范例的研究工作。在6G的先驱候选技术中，有一种是可重构智能表面（RISs），它是一种人工平面结构，具有集成电子电路，可以通过编程来操纵各种功能的入射电磁场。在无线网络中部署RISs最近被提倡为将任何无线信号传播环境转换为动态可编程环境的革命性手段，旨在用于各种联网目标，例如覆盖范围扩展和容量提升，具有能量效率和保密性的时空聚焦以及低电磁场暴露。出于最近在该领域的RIS和随之而来的开创性的概念，RIS使智能无线环境的兴趣越来越大，在本文中，我们概述和分类的RIS硬件架构的最新进展，以及最新的发展在建模的RIS单元元素和RIS授权的无线信号传播。我们还提出了一个全面的概述的信道估计方法的RIS授权的通信系统，这构成了一个先决条件的一步，在未来的无线网络中的RIS的优化纳入。最后，我们讨论了RIS技术在最新无线通信标准中的相关性，并强调了RIS技术的当前和未来标准化活动以及随之而来的RIS授权无线网络方法。
2022-03-07 cs.IT eess.SP math.IT
Wireless Digital Twin Calibration: Refining DFT-Domain Channel Information
School of Electrical, Computer, and Energy Engineering, Arizona State University（亚利桑那州立大学电气、计算机与能源工程学院）；Nokia Bell Laboratories（诺基亚贝尔实验室）
本文提出通过校准DFT域信道信息而非数字孪生模型本身，以提升低保真数字孪生与高保真模型或现实世界的一致性，从而在降低计算开销的同时保持高质量的信道状态信息获取。
2026-04-20 cs.IT eess.SP math.IT
Polar Coded Integrated Data and Energy Networking: A Deep Neural Network Assisted End-to-End Design
无线传感器无处不在。为了解决它们的能源供应问题，我们提出了一种用于极化编码集成数据和能源网络（IDEN）的端到端设计，其中传统的信号处理模块（如调制/解调和信道解码）被深度神经网络（DNN）取代。此外，能量采集器（EH）的输入输出关系也由DNN建模。通过联合优化的发射机和接收机作为一个自动编码器（AE），我们最大限度地减少误码率（BER），并最大限度地提高收获的IDEN系统的能量，同时满足发射机的归一化层确定的发射功率预算约束。我们的仿真结果表明，DNN辅助的端到端设计构思优于其传统的基于模型的同行在收获的能量和BER方面。
2023-03-28 cs.IT eess.SP math.IT
Learnable Wireless Digital Twins: Reconstructing Electromagnetic Field with Neural Representations
针对MIMO信道获取开销大及数字孪生建模难的问题，提出基于神经辐射场的端到端深度学习框架，利用众包无线样本重建3D电磁场，能隐式学习电磁特性并准确预测信道。
2024-09-25 cs.IT eess.SP math.IT
Prediction of Wireless Channel Statistics with Ray Tracing and Uncalibrated Digital Twin
本文提出一种基于未校准数字孪生和射线追踪的无线信道统计预测框架，通过推导几何先验结合高斯过程，仅需少量测量即可预测信道统计并量化不确定性，为URLLC速率选择提供统计保证。
2025-06-25 cs.IT eess.SP math.IT
A Survey on LoRa Networking: Research Problems, Current Solutions and Open Issues
本文全面综述了LoRa网络在物联网应用中的研究问题、最新解决方案及开放挑战，旨在启发更多提升网络性能和促进实际部署的研究。
2019-08-24 cs.SY eess.SP eess.SY
