由于异质访问点（APS）的性质，负载平衡（LB）是混合灯保真度（LIFI）和无线保真度（WIFI）网络（HLWNETS）的挑战性问题。机器学习有可能以近乎最佳的网络性能为培训过程提供复杂性的LB解决方案。但是，当网络环境（尤其是用户数量）更改时，需要进行最先进的（SOTA）学习辅助LB方法，这大大限制了其实用性。在本文中，提出了一个新颖的深神经网络（DNN）结构，称为自适应目标条件神经网络（A-TCNN），该结构在其他用户的条件下为一个目标用户进行AP选择。此外，开发了一种自适应机制，可以通过分配数据速率要求将较大数量的用户映射到较大的数字，而不会影响目标用户的AP选择结果。这使提出的方法可以处理不同数量的用户，而无需再进行重新培训。结果表明，A-TCNN实现了非常接近测试数据集的网络吞吐量，差距小于3％。还证明，A-TCNN可以获得与两个SOTA基准相当的网络吞吐量，同时最多将运行时降低了三个数量级。

随着数据生成越来越多地在没有连接连接的设备上进行，因此与机器学习（ML）相关的流量将在无线网络中无处不在。许多研究表明，传统的无线协议高效或不可持续以支持ML，这创造了对新的无线通信方法的需求。在这项调查中，我们对最先进的无线方法进行了详尽的审查，这些方法是专门设计用于支持分布式数据集的ML服务的。当前，文献中有两个明确的主题，模拟的无线计算和针对ML优化的数字无线电资源管理。这项调查对这些方法进行了全面的介绍，回顾了最重要的作品，突出了开放问题并讨论了应用程序方案。

未来的互联网涉及几种新兴技术，例如5G和5G网络，车辆网络，无人机（UAV）网络和物联网（IOT）。此外，未来的互联网变得异质并分散了许多相关网络实体。每个实体可能需要做出本地决定，以在动态和不确定的网络环境下改善网络性能。最近使用标准学习算法，例如单药强化学习（RL）或深入强化学习（DRL），以使每个网络实体作为代理人通过与未知环境进行互动来自适应地学习最佳决策策略。但是，这种算法未能对网络实体之间的合作或竞争进行建模，而只是将其他实体视为可能导致非平稳性问题的环境的一部分。多机构增强学习（MARL）允许每个网络实体不仅观察环境，还可以观察其他实体的政策来学习其最佳政策。结果，MAL可以显着提高网络实体的学习效率，并且最近已用于解决新兴网络中的各种问题。在本文中，我们因此回顾了MAL在新兴网络中的应用。特别是，我们提供了MARL的教程，以及对MARL在下一代互联网中的应用进行全面调查。特别是，我们首先介绍单代机Agent RL和MARL。然后，我们回顾了MAL在未来互联网中解决新兴问题的许多应用程序。这些问题包括网络访问，传输电源控制，计算卸载，内容缓存，数据包路由，无人机网络的轨迹设计以及网络安全问题。

互联网连接系统的指数增长产生了许多挑战，例如频谱短缺问题，需要有效的频谱共享（SS）解决方案。复杂和动态的SS系统可以接触不同的潜在安全性和隐私问题，需要保护机制是自适应，可靠和可扩展的。基于机器学习（ML）的方法经常提议解决这些问题。在本文中，我们对最近的基于ML的SS方法，最关键的安全问题和相应的防御机制提供了全面的调查。特别是，我们详细说明了用于提高SS通信系统的性能的最先进的方法，包括基于ML基于ML的基于的数据库辅助SS网络，ML基于基于的数据库辅助SS网络，包括基于ML的数据库辅助的SS网络，基于ML的LTE-U网络，基于ML的环境反向散射网络和其他基于ML的SS解决方案。我们还从物理层和基于ML算法的相应防御策略的安全问题，包括主要用户仿真（PUE）攻击，频谱感测数据伪造（SSDF）攻击，干扰攻击，窃听攻击和隐私问题。最后，还给出了对ML基于ML的开放挑战的广泛讨论。这种全面的审查旨在为探索新出现的ML的潜力提供越来越复杂的SS及其安全问题，提供基础和促进未来的研究。

可重新配置的智能表面（RIS）已成为近年来改善无线通信的有希望的技术。它通过控制具有较少硬件成本和较低功耗来控制可重新配置的被动元件来引导入射信号来创建有利的传播环境。在本文中，我们考虑了一个RIS辅助多用户多输入单输出下行链路通信系统。我们的目标是通过在接入点和RIS元件的被动波束形成向量中优化主动波束形成来最大化所有用户的加权和速率。与大多数现有的作品不同，我们考虑使用离散相移和不完美的信道状态信息（CSI）更实际的情况。具体而言，对于考虑离散相移和完美CSI的情况，我们首先开发一个深量化的神经网络（DQNN），同时设计主动和被动波束形成，而大多数报道的作品可选地设计。然后，我们基于DQNN提出改进的结构（I-DQNN），以简化参数决策过程，当每个RIS元素的控制位大于1位时。最后，我们将两种基于DQNN的算法扩展到同时考虑离散相移和不完全CSI的情况。我们的仿真结果表明，基于DQNN的两种算法比完美CSI案例中的传统算法更好，并且在不完美的CSI案例中也是更强大的。

由于处理非covex公式的能力，深入研究深度学习（DL）技术以优化多用户多输入单输出（MU-MISO）下行链接系统。但是，现有的深神经网络（DNN）的固定计算结构在系统大小（即天线或用户的数量）方面缺乏灵活性。本文开发了一个双方图神经网络（BGNN）框架，这是一种可扩展的DL溶液，旨在多端纳纳波束形成优化。首先，MU-MISO系统以两分图为特征，其中两个不相交的顶点集（由传输天线和用户组成）通过成对边缘连接。这些顶点互连状态是通过通道褪色系数建模的。因此，将通用的光束优化过程解释为重量双分图上的计算任务。这种方法将波束成型的优化过程分为多个用于单个天线顶点和用户顶点的子操作。分离的顶点操作导致可扩展的光束成型计算，这些计算不变到系统大小。顶点操作是由一组DNN模块实现的，这些DNN模块共同构成了BGNN体系结构。在所有天线和用户中都重复使用相同的DNN，以使所得的学习结构变得灵活地适合网络大小。 BGNN的组件DNN在许多具有随机变化的网络尺寸的MU-MISO配置上进行了训练。结果，训练有素的BGNN可以普遍应用于任意的MU-MISO系统。数值结果验证了BGNN框架比常规方法的优势。

在带有频划分双链体（FDD）的常规多用户多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统中，尽管高度耦合，但已单独设计了通道采集和预编码器优化过程。本文研究了下行链路MU-MIMO系统的端到端设计，其中包括试点序列，有限的反馈和预编码。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的深度学习（DL）框架，该框架共同优化了用户的反馈信息生成和基础站（BS）的预编码器设计。 MU-MIMO系统中的每个过程都被智能设计的多个深神经网络（DNN）单元所取代。在BS上，神经网络生成试验序列，并帮助用户获得准确的频道状态信息。在每个用户中，频道反馈操作是由单个用户DNN以分布方式进行的。然后，另一个BS DNN从用户那里收集反馈信息，并确定MIMO预编码矩阵。提出了联合培训算法以端到端的方式优化所有DNN单元。此外，还提出了一种可以避免针对可扩展设计的不同网络大小进行重新训练的培训策略。数值结果证明了与经典优化技术和其他常规DNN方案相比，提出的DL框架的有效性。

联合学习（FL）最近被揭示为有希望的技术，以便在网络边缘启用人工智能（AI），其中分布式移动设备在边缘服务器的协调下协同培训共享AI模型。为了显着提高FL的通信效率，通过利用无线多接入信道的叠加特性，遍布空中计算允许大量的移动设备通过利用无线多接入信道的叠加特性同时上传其本地模型。由于无线信道衰落，边缘服务器的模型聚合误差由所有设备中最弱的通道主导，导致严重的孤立问题。在本文中，我们提出了一种继电器协助的合作液计划，以有效地解决了斯塔格勒问题。特别是，我们部署了多个半双工继电器以协同协作在将本地模型更新上载到边缘服务器时的设备。空中计算的性质构成了与传统继电器通信系统中不同的系统目标和约束。此外，设计变量之间的强耦合使得这种系统具有挑战性的优化。为了解决问题，我们提出了一种基于交替优化的算法来优化收发器和中继操作，具有低复杂度。然后，我们在单个中继盒中分析模型聚合误差，并显示我们的继电器辅助方案实现比没有继电器的中继的误差较小的误差。该分析提供了对协同媒体实施中的继电器部署的关键见解。广泛的数值结果表明，与最先进的方案相比，我们的设计达到了更快的融合。

车辆到车辆（V2V）通信的性能在很大程度上取决于使用的调度方法。虽然集中式网络调度程序提供高V2V通信可靠性，但它们的操作通常仅限于具有完整的蜂窝网络覆盖范围的区域。相比之下，在细胞外覆盖区域中，使用了相对效率低下的分布式无线电资源管理。为了利用集中式方法的好处来增强V2V通信在缺乏蜂窝覆盖的道路上的可靠性，我们建议使用VRLS（车辆加固学习调度程序），这是一种集中的调度程序，该调度程序主动为覆盖外的V2V Communications主动分配资源，以前}车辆离开蜂窝网络覆盖范围。通过在模拟的车辆环境中进行培训，VRL可以学习一项适应环境变化的调度策略，从而消除了在复杂的现实生活环境中对有针对性（重新）培训的需求。我们评估了在不同的移动性，网络负载，无线通道和资源配置下VRL的性能。 VRL的表现优于最新的区域中最新分布式调度算法，而无需蜂窝网络覆盖，通过在高负载条件下将数据包错误率降低了一半，并在低负载方案中实现了接近最大的可靠性。

我们考虑无上行赠款非正交多访问（NOMA）中的多用户检测（MUD）问题，其中访问点必须确定活动互联网（IoT）设备的总数和正确的身份他们传输的数据。我们假设IoT设备使用复杂的扩散序列并以随机访问的方式传输信息，按照爆发 - 距离模型，其中一些物联网设备以高概率在多个相邻的时间插槽中传输其数据，而另一些物联网设备在帧中仅传输一次。利用时间相关性，我们提出了一个基于注意力的双向长期记忆（BILSTM）网络来解决泥浆问题。 Bilstm网络使用前向和反向通过LSTM创建设备激活历史记录的模式，而注意机制为设备激活点提供了基本背景。通过这样做，遵循了层次途径，以在无拨款方案中检测主动设备。然后，通过利用复杂的扩散序列，对估计的活动设备进行了盲数据检测。所提出的框架不需要对设备稀疏水平和执行泥浆的通道的先验知识。结果表明，与现有的基准方案相比，提议的网络的性能更好。

Unmanned aerial vehicle (UAV) swarms are considered as a promising technique for next-generation communication networks due to their flexibility, mobility, low cost, and the ability to collaboratively and autonomously provide services. Distributed learning (DL) enables UAV swarms to intelligently provide communication services, multi-directional remote surveillance, and target tracking. In this survey, we first introduce several popular DL algorithms such as federated learning (FL), multi-agent Reinforcement Learning (MARL), distributed inference, and split learning, and present a comprehensive overview of their applications for UAV swarms, such as trajectory design, power control, wireless resource allocation, user assignment, perception, and satellite communications. Then, we present several state-of-the-art applications of UAV swarms in wireless communication systems, such us reconfigurable intelligent surface (RIS), virtual reality (VR), semantic communications, and discuss the problems and challenges that DL-enabled UAV swarms can solve in these applications. Finally, we describe open problems of using DL in UAV swarms and future research directions of DL enabled UAV swarms. In summary, this survey provides a comprehensive survey of various DL applications for UAV swarms in extensive scenarios.

为了满足下一代无线通信网络的极其异构要求，研究界越来越依赖于使用机器学习解决方案进行实时决策和无线电资源管理。传统的机器学习采用完全集中的架构，其中整个培训数据在一个节点上收集，即云服务器，显着提高了通信开销，并提高了严重的隐私问题。迄今为止，最近提出了作为联合学习（FL）称为联合学习的分布式机器学习范式。在FL中，每个参与边缘设备通过使用自己的培训数据列举其本地模型。然后，通过无线信道，本地训练模型的权重或参数被发送到中央ps，聚合它们并更新全局模型。一方面，FL对优化无线通信网络的资源起着重要作用，另一方面，无线通信对于FL至关重要。因此，FL和无线通信之间存在“双向”关系。虽然FL是一个新兴的概念，但许多出版物已经在FL的领域发表了发布及其对下一代无线网络的应用。尽管如此，我们注意到没有任何作品突出了FL和无线通信之间的双向关系。因此，本调查纸的目的是通过提供关于FL和无线通信之间的相互依存性的及时和全面的讨论来弥合文学中的这种差距。

In recent years, the exponential proliferation of smart devices with their intelligent applications poses severe challenges on conventional cellular networks. Such challenges can be potentially overcome by integrating communication, computing, caching, and control (i4C) technologies. In this survey, we first give a snapshot of different aspects of the i4C, comprising background, motivation, leading technological enablers, potential applications, and use cases. Next, we describe different models of communication, computing, caching, and control (4C) to lay the foundation of the integration approach. We review current state-of-the-art research efforts related to the i4C, focusing on recent trends of both conventional and artificial intelligence (AI)-based integration approaches. We also highlight the need for intelligence in resources integration. Then, we discuss integration of sensing and communication (ISAC) and classify the integration approaches into various classes. Finally, we propose open challenges and present future research directions for beyond 5G networks, such as 6G.

Recent technological advancements in space, air and ground components have made possible a new network paradigm called "space-air-ground integrated network" (SAGIN). Unmanned aerial vehicles (UAVs) play a key role in SAGINs. However, due to UAVs' high dynamics and complexity, the real-world deployment of a SAGIN becomes a major barrier for realizing such SAGINs. Compared to the space and terrestrial components, UAVs are expected to meet performance requirements with high flexibility and dynamics using limited resources. Therefore, employing UAVs in various usage scenarios requires well-designed planning in algorithmic approaches. In this paper, we provide a comprehensive review of recent learning-based algorithmic approaches. We consider possible reward functions and discuss the state-of-the-art algorithms for optimizing the reward functions, including Q-learning, deep Q-learning, multi-armed bandit (MAB), particle swarm optimization (PSO) and satisfaction-based learning algorithms. Unlike other survey papers, we focus on the methodological perspective of the optimization problem, which can be applicable to various UAV-assisted missions on a SAGIN using these algorithms. We simulate users and environments according to real-world scenarios and compare the learning-based and PSO-based methods in terms of throughput, load, fairness, computation time, etc. We also implement and evaluate the 2-dimensional (2D) and 3-dimensional (3D) variations of these algorithms to reflect different deployment cases. Our simulation suggests that the $3$D satisfaction-based learning algorithm outperforms the other approaches for various metrics in most cases. We discuss some open challenges at the end and our findings aim to provide design guidelines for algorithm selections while optimizing the deployment of UAV-assisted SAGINs.

In recent years, mobile devices are equipped with increasingly advanced sensing and computing capabilities. Coupled with advancements in Deep Learning (DL), this opens up countless possibilities for meaningful applications, e.g., for medical purposes and in vehicular networks. Traditional cloudbased Machine Learning (ML) approaches require the data to be centralized in a cloud server or data center. However, this results in critical issues related to unacceptable latency and communication inefficiency. To this end, Mobile Edge Computing (MEC) has been proposed to bring intelligence closer to the edge, where data is produced. However, conventional enabling technologies for ML at mobile edge networks still require personal data to be shared with external parties, e.g., edge servers. Recently, in light of increasingly stringent data privacy legislations and growing privacy concerns, the concept of Federated Learning (FL) has been introduced. In FL, end devices use their local data to train an ML model required by the server. The end devices then send the model updates rather than raw data to the server for aggregation. FL can serve as an enabling technology in mobile edge networks since it enables the collaborative training of an ML model and also enables DL for mobile edge network optimization. However, in a large-scale and complex mobile edge network, heterogeneous devices with varying constraints are involved. This raises challenges of communication costs, resource allocation, and privacy and security in the implementation of FL at scale. In this survey, we begin with an introduction to the background and fundamentals of FL. Then, we highlight the aforementioned challenges of FL implementation and review existing solutions. Furthermore, we present the applications of FL for mobile edge network optimization. Finally, we discuss the important challenges and future research directions in FL.

联邦学习（FL）变得流行，并在训练大型机器学习（ML）模型的情况下表现出很大的潜力，而不会使所有者的原始数据曝光。在FL中，数据所有者可以根据其本地数据培训ML模型，并且仅将模型更新发送到模型更新，而不是原始数据到模型所有者进行聚合。为了提高模型准确性和培训完成时间的学习绩效，招募足够的参与者至关重要。同时，数据所有者是理性的，可能不愿意由于资源消耗而参与协作学习过程。为了解决这些问题，最近有各种作品旨在激励数据业主贡献其资源。在本文中，我们为文献中提出的经济和游戏理论方法提供了全面的审查，以设计刺激数据业主参加流程培训过程的各种计划。特别是，我们首先在激励机制设计中常用的佛罗里达州的基础和背景，经济理论。然后，我们审查博弈理论和经济方法应用于FL的激励机制的应用。最后，我们突出了一些开放的问题和未来关于FL激励机制设计的研究方向。

In split machine learning (ML), different partitions of a neural network (NN) are executed by different computing nodes, requiring a large amount of communication cost. To ease communication burden, over-the-air computation (OAC) can efficiently implement all or part of the computation at the same time of communication. Based on the proposed system, the system implementation over wireless network is introduced and we provide the problem formulation. In particular, we show that the inter-layer connection in a NN of any size can be mathematically decomposed into a set of linear precoding and combining transformations over MIMO channels. Therefore, the precoding matrix at the transmitter and the combining matrix at the receiver of each MIMO link, as well as the channel matrix itself, can jointly serve as a fully connected layer of the NN. The generalization of the proposed scheme to the conventional NNs is also introduced. Finally, we extend the proposed scheme to the widely used convolutional neural networks and demonstrate its effectiveness under both the static and quasi-static memory channel conditions with comprehensive simulations. In such a split ML system, the precoding and combining matrices are regarded as trainable parameters, while MIMO channel matrix is regarded as unknown (implicit) parameters.

本文通过匹配的追求方法开发了一类低复杂设备调度算法，以实现空中联合学习。提出的方案紧密跟踪了通过差异编程实现的接近最佳性能，并且基于凸松弛的众所周知的基准算法极大地超越了众所周知的基准算法。与最先进的方案相比，所提出的方案在系统上构成了较低的计算负载：对于$ k $设备和参数服务器上的$ n $ antennas，基准的复杂性用$ \ left缩放（n^）2 + k \ right）^3 + n^6 $，而提出的方案量表的复杂性则以$ 0 <p，q \ leq 2 $为$ k^p n^q $。通过CIFAR-10数据集上的数值实验证实了所提出的方案的效率。

Integrated space-air-ground networks promise to offer a valuable solution space for empowering the sixth generation of communication networks (6G), particularly in the context of connecting the unconnected and ultraconnecting the connected. Such digital inclusion thrive makes resource management problems, especially those accounting for load-balancing considerations, of particular interest. The conventional model-based optimization methods, however, often fail to meet the real-time processing and quality-of-service needs, due to the high heterogeneity of the space-air-ground networks, and the typical complexity of the classical algorithms. Given the premises of artificial intelligence at automating wireless networks design and the large-scale heterogeneity of non-terrestrial networks, this paper focuses on showcasing the prospects of machine learning in the context of user scheduling in integrated space-air-ground communications. The paper first overviews the most relevant state-of-the art in the context of machine learning applications to the resource allocation problems, with a dedicated attention to space-air-ground networks. The paper then proposes, and shows the benefit of, one specific use case that uses ensembling deep neural networks for optimizing the user scheduling policies in integrated space-high altitude platform station (HAPS)-ground networks. Finally, the paper sheds light on the challenges and open issues that promise to spur the integration of machine learning in space-air-ground networks, namely, online HAPS power adaptation, learning-based channel sensing, data-driven multi-HAPSs resource management, and intelligent flying taxis-empowered systems.

预计到2023年，物联网设备的数量将达到1,250亿。物联网设备的增长将加剧设备之间的碰撞，从而降低通信性能。选择适当的传输参数，例如通道和扩展因子（SF），可以有效地减少远程（LORA）设备之间的碰撞。但是，当前文献中提出的大多数方案在具有有限的计算复杂性和内存的物联网设备上都不容易实现。为了解决此问题，我们提出了一种轻巧的传输参数选择方案，即使用用于低功率大区域网络（Lorawan）的增强学习的联合通道和SF选择方案。在拟议的方案中，可以仅使用确认（ACK）信息来选择适当的传输参数。此外，我们从理论上分析了我们提出的方案的计算复杂性和记忆要求，该方案验证了我们所提出的方案可以选择具有极低计算复杂性和内存要求的传输参数。此外，在现实世界中的洛拉设备上实施了大量实验，以评估我们提出的计划的有效性。实验结果证明了以下主要现象。 （1）与其他轻型传输参数选择方案相比，我们在Lorawan中提出的方案可以有效避免Lora设备之间的碰撞，而与可用通道的变化无关。 （2）可以通过选择访问通道和使用SFS而不是仅选择访问渠道来提高帧成功率（FSR）。 （3）由于相邻通道之间存在干扰，因此可以通过增加相邻可用通道的间隔来改善FSR和公平性。