征文通知:智能无线传输和组网技术与应用
<正>随着5G-A、6G等前沿技术蓬勃发展,智能无线传输与组网已成为当下信息通信领域的关键驱动力,传统无线通信依赖固定的无线资源调度和网络配置方式,难以适应未来资源受限下物理层高效传输、超高密集的无线网络、高度异构的大规模节点自主组网的需求,特别是未来新技术的引入,例如6G提出的超大规模MIMO系统、天空地异构网络融合等方面,相比较于现有通信系统,复杂度将会有显著的增加,尽管6G提出了支持Sub-6G、亮米波、太赫兹、可见光、红外等全频段通信,但是由此带来的无线资源高效调度问题、异构网络深度融合问题也随之增加。
专题：AI赋能6G增强超可靠低时延通信
施政;付雅茹;王鸿;<正>内容导读随着5G网络规模化商用部署的持续推进,6G通信系统的研究与标准化工作已全面启动。作为支撑未来工业互联网、自动驾驶、远程医疗、元宇宙等关键任务应用的核心技术,超可靠低时延通信(Ultra-Reli-able and Low-Latency Communication,URLLC)在6G中被赋予了更高的性能目标:端到端时延需进一步降低至亚毫秒级,可靠性要求提升至10-9甚至更高,同时需兼顾频谱效率、能效、安全性等多项关键性能指标。
基于DRL的SME-ISAC无人机语义安全系统资源分配算法
李佳润;毕辉;张学军;高辉;设计了一种基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)算法的智能反射面(Intelligent Reflecting Surface, IRS)联合通感算一体化(Integrated Sensing and Communication, ISAC)的无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)边缘计算语义安全系统(Semantic-enhanced Mobile Edge-ISAC,SME-ISAC)。该系统通过引入人工噪声(Artificial Noise, AN)降低窃听者的窃听速率，并利用多个IRS分别辅助通信波束和感知波束，实现通信、感知与计算资源的高效整合，旨在提升系统安全速率。为实现系统安全速率最大化，联合优化了IRS相移、UAV位置、卸载比例、语义符号数量以及AN功率，建立了一个复杂的非凸优化问题。由于问题的严格非凸性以及变量的耦合，传统凸优化算法难以解决，因此提出了一种基于软演员-评论家(Soft Actor-Critic, SAC)算法的智能优化算法SAC-SME-ISAC,其中离散SAC算法用于优化UAV轨迹和语义符号数量，连续SAC算法用于优化IRS相移和卸载比例等关键参数。仿真结果表明，所提算法可在短周期内快速收敛，且相较于传统基线方案在IRS相移设计和UAV轨迹优化等方面表现出显著性能提升，展现了提出算法的优越性和实用性。
有限块长URLLC多用户下行资源分配联合优化算法
杨钢;张晓龙;李传俊;马军伟;李美玲;针对多用户超可靠低时延通信(Ultra-Reliable Low-Latency Communication, URLLC)系统中有限块长编码下的资源分配难题，聚焦于解决非视距场景下延时、可靠性与服务速率增益权衡时的资源竞争问题。在传统无限块长编码无法满足极低时延要求的背景下，通过构建融合块长约束与解码错误率的资源分配模型，采用二分法与惩罚路径跟踪算法(Penalized Path-Following Algorithm, PPFA)相结合的优化策略，将非凸优化问题转化为凸规划求解，实现码长、功率与波束成形的联合优化。研究表明，所提方案可有效提升系统最小用户传输速率，在给定误包率条件下，发射功率增加时码长呈下降趋势，验证了系统可靠性与延时的权衡机制。该资源分配方案为改善URLLC网络安全通信性能、平衡多用户资源竞争提供了理论与算法支撑，为5G/6G无线通信系统的低时延高可靠传输奠定了基础。
面向6G URLLC干扰管理的网络架构
李兰兰;随着6G的加速演进，超可靠低时延通信(Ultra-Reliable Low-Latency Communication, URLLC)被视为其核心应用场景之一，是支撑未来智能制造、自动驾驶、远程医疗及工业互联网等关键领域高质量服务的重要基础。针对URLLC面临的复杂干扰与资源调度难题，提出了一种基于数字孪生(Digital Twin, DT)与开放无线接入网(Open Radio Access Network, O-RAN)的干扰管理网络架构。该架构利用DT构建物理网络的虚拟映射模型，为干扰抑制提供可靠支撑；同时，借助O-RAN的开放性与智能化特征，能够增强网络的可扩展性与适应性。研究分析表明，DT与O-RAN的结合能够在复杂干扰环境下有效保障URLLC的低时延与高可靠性，为6G URLLC的落地提供可行的技术路径和理论依据，对于未来6G智能网络的高效建设及新兴应用场景的实现具有重要参考价值。
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