由于其快速和低功率配置，可重新配置的智能表面（RISS）最近被视为未来无线网络的节能解决方案，这在实现大规模连通性和低延迟通信方面具有增加的潜力。基于RIS的系统中的准确且低空的通道估计是通常的RIS单元元素及其独特的硬件约束，这是最关键的挑战之一。在本文中，我们专注于RIS授权的多用户多用户多输入单输出（MISO）上行链路通信系统的上行链路，并根据并行因子分解提出了一个通道估计框架，以展开所得的级联通道模型。我们为基站和RIS之间的渠道以及RIS与用户之间的渠道提供了两种迭代估计算法。一个基于交替的最小二乘（ALS），而另一个使用向量近似消息传递到迭代的迭代中，从估计的向量重建了两个未知的通道。为了从理论上评估基于ALS的算法的性能，我们得出了其估计值CRAM \'ER-RAO BOND（CRB）。我们还通过估计的通道和基本站的不同预码方案讨论了可实现的总和率计算。我们的广泛仿真结果表明，我们的算法表现优于基准方案，并且ALS技术可实现CRB。还证明，使用估计通道的总和率总是在各种设置下达到完美通道的总和，从而验证了提出的估计算法的有效性和鲁棒性。

为了减轻阴影衰落和障碍物阻塞的影响，可重新配置的智能表面（RIS）已经成为一种有前途的技术，通过控制具有较少硬件成本和更低的功耗来改善无线通信的信号传输质量。然而，由于大量的RIS被动元件，准确，低延迟和低导频和低导架频道状态信息（CSI）采集仍然是RIS辅助系统的相当大挑战。在本文中，我们提出了一个三阶段的关节通道分解和预测框架来要求CSI。所提出的框架利用了基站（BS）-RIS通道是准静态的两次时间段属性，并且RIS用户设备（UE）通道快速时变。具体而言，在第一阶段，我们使用全双工技术来估计BS的特定天线和RIS之间的信道，解决信道分解中的关键缩放模糊问题。然后，我们设计了一种新型的深度神经网络，即稀疏连接的长短期存储器（SCLSTM），并分别在第二和第三阶段提出基于SCLSTM的算法。该算法可以从级联信道同时分解BS-RIS信道和RIS-UE信道，并捕获RIS-UE信道的时间关系以进行预测。仿真结果表明，我们所提出的框架具有比传统信道估计算法更低的导频开销，并且所提出的基于SCLSTM的算法也可以鲁棒地和有效地实现更准确的CSI采集。

受到深度神经网络（DNN）的显着学习和预测性能的启发，我们应用了一种特殊类型的DNN框架，称为模型驱动的深度展开神经网络，可重新配置智能表面（RIS） - 提出的毫米波（MMWAVE）单个-Input多输出（SIMO）系统。我们专注于上行链路级联信道估计，其中考虑了已知和固定基站组合和RIS相位控制矩阵用于收集观察。为了提高估计性能并降低训练开销，可以在深度展开方法中利用MMWave通道的固有通道稀疏性。验证所提出的深度展开网络架构可以优于最小二乘（LS）方法，其具有相对较小的训练开销和在线计算复杂性。

可重新配置的智能表面（RIS）可以显着增强TERA-HERTZ大量多输入多输出（MIMO）通信系统的服务覆盖范围。但是，获得有限的飞行员和反馈信号开销的准确高维通道状态信息（CSI）具有挑战性，从而严重降低了常规空间分裂多次访问的性能。为了提高针对CSI缺陷的鲁棒性，本文提出了针对RIS辅助TERA-HERTZ多用户MIMO系统的基于深度学习的（DL）基于速率的多访问（RSMA）方案。具体而言，我们首先提出了基于DL的混合数据模型驱动的RSMA预编码方案，包括RIS的被动预编码以及模拟主动编码和基本站（BS）的RSMA数字活动预码。为了实现RIS的被动预码，我们提出了一个基于变压器的数据驱动的RIS反射网络（RRN）。至于BS的模拟主动编码，我们提出了一个基于匹配器的模拟预编码方案，因为BS和RIS采用了Los-Mimo天线阵列结构。至于BS的RSMA数字活动预码，我们提出了一个低复杂性近似加权的最小均方误差（AWMMSE）数字编码方案。此外，为了更好地编码性能以及较低的计算复杂性，模型驱动的深层展开的主动编码网络（DFAPN）也是通过将所提出的AWMMSE方案与DL相结合的。然后，为了在BS处获得准确的CSI，以实现提高光谱效率的RSMA预编码方案，我们提出了一个CSI采集网络（CAN），具有低飞行员和反馈信号开销，下行链接飞行员的传输，CSI在此处使用CSI的CSI反馈。 （UES）和BS处的CSI重建被建模为基于变压器的端到端神经网络。

Terahertz频段（0.1---10 THZ）中的无线通信被视为未来第六代（6G）无线通信系统的关键促进技术之一，超出了大量多重输入多重输出（大量MIMO）技术。但是，THZ频率的非常高的传播衰减和分子吸收通常限制了信号传输距离和覆盖范围。从最近在可重构智能表面（RIS）上实现智能无线电传播环境的突破，我们为多跳RIS RIS辅助通信网络提供了一种新型的混合波束形成方案，以改善THZ波段频率的覆盖范围。特别是，部署了多个被动和可控的RIS，以协助基站（BS）和多个单人体用户之间的传输。我们通过利用最新的深钢筋学习（DRL）来应对传播损失的最新进展，研究了BS在BS和RISS上的模拟光束矩阵的联合设计。为了改善拟议的基于DRL的算法的收敛性，然后设计了两种算法，以初始化数字波束形成和使用交替优化技术的模拟波束形成矩阵。仿真结果表明，与基准相比，我们提出的方案能够改善50 \％的THZ通信范围。此外，还表明，我们提出的基于DRL的方法是解决NP-固定光束形成问题的最先进方法，尤其是当RIS辅助THZ通信网络的信号经历多个啤酒花时。

无线联邦学习（AIRFL）允许设备并行训练学习模型，并使用无线计算同步其本地模型。由于本地模型的汇总汇总，AIRFL的完整性很容易受到伤害。本文提出了一个新颖的框架，以平衡AIRFL的准确性和完整性，其中多Anti-Antenna设备和基站（BS）通过可重构智能表面（RIS）共同优化。关键贡献包括一个联合考虑AIRFL的模型准确性和完整性的新的和非平凡的问题，以及将问题转化为可牵引的子问题的新框架。在完美的通道状态信息（CSI）下，新框架将汇总模型的失真最小化，并通过优化设备的发射光束器，BS的接收光束器和RIS配置，以交替的方式保留本地模型的可恢复性。在不完美的CSI下，新框架为光束形成器和RIS配置提供了强大的设计，以打击不可忽略的通道估计错误。正如实验性的佐证，新型框架可以在完美的CSI下保持局部模型可恢复性，并在不完美的CSI下的接收天线数量小或中等时提高精度，并提高精度。

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。

由于其低复杂性和鲁棒性，机器学习（ML）吸引了对物理层设计问题的巨大研究兴趣，例如信道估计。通道估计通过ML需要在数据集上进行模型训练，该数据集通常包括作为输入和信道数据的接收的导频信号作为输出。在以前的作品中，模型培训主要通过集中式学习（CL）进行，其中整个训练数据集从基站（BS）的用户收集。这种方法引入了数据收集的巨大通信开销。在本文中，为了解决这一挑战，我们提出了一种用于频道估计的联邦学习（FL）框架。我们设计在用户的本地数据集上培训的卷积神经网络（CNN），而不将它们发送到BS。我们为常规和RIS（智能反射表面）开发了基于流的信道估计方案，辅助大规模MIMO（多输入多输出）系统，其中单个CNN为两种情况训练了两个不同的数据集。我们评估噪声和量化模型传输的性能，并表明所提出的方法提供大约16倍的开销比CL，同时保持令人满意的性能接近CL。此外，所提出的架构表现出比最先进的ML的估计误差较低。

可重新配置的智能表面（RIS）是未来无线通信系统的新兴技术。在这项工作中，我们考虑由RIS启用的下行链路空间多路复用，以获得加权和速率（WSR）最大化。在文献中，大多数解决方案使用交替的基于梯度的优化，具有中等性能，高复杂性和有限的可扩展性。我们建议应用完全卷积的网络（FCN）来解决这个问题，最初是为图像的语义分割而设计的。 RIS的矩形形状和具有相邻RIS天线的通道的空间相关性由于它们之间的短距离而鼓励我们将其应用于RIS配置。我们设计一组通道功能，包括通过RIS和Direct通道的级联通道。在基站（BS）中，可分离的最小均方平方误差（MMSE）预编码器用于预测，然后应用加权最小均方误差（WMMSE）预编码器以进行微调，这是不增强的，更复杂的，但实现更好的表现。评价结果表明，该解决方案具有更高的性能，允许比基线更快的评估。因此，它可以更好地缩放到大量的天线，推进RIS更接近实际部署的步骤。

Channel estimation is a critical task in multiple-input multiple-output (MIMO) digital communications that substantially effects end-to-end system performance. In this work, we introduce a novel approach for channel estimation using deep score-based generative models. A model is trained to estimate the gradient of the logarithm of a distribution and is used to iteratively refine estimates given measurements of a signal. We introduce a framework for training score-based generative models for wireless MIMO channels and performing channel estimation based on posterior sampling at test time. We derive theoretical robustness guarantees for channel estimation with posterior sampling in single-input single-output scenarios, and experimentally verify performance in the MIMO setting. Our results in simulated channels show competitive in-distribution performance, and robust out-of-distribution performance, with gains of up to $5$ dB in end-to-end coded communication performance compared to supervised deep learning methods. Simulations on the number of pilots show that high fidelity channel estimation with $25$% pilot density is possible for MIMO channel sizes of up to $64 \times 256$. Complexity analysis reveals that model size can efficiently trade performance for estimation latency, and that the proposed approach is competitive with compressed sensing in terms of floating-point operation (FLOP) count.

直接到 - 卫星（DTS）通信最近已获得支持全球连接的物联网（IoT）网络的重要性。但是，地球周围密集部署的卫星网络相对较长的距离会导致高路径损失。此外，由于必须部分在物联网设备中进行诸如光束成型，跟踪和均衡之类的高复杂性操作，因此硬件复杂性和对物联网设备的高容量电池的需求都会增加。可重新配置的智能表面（RISS）具有增加能源效率并在传输环境而不是物联网设备上执行复杂的信号处理的潜力。但是，RIS需要级联通道的信息，以更改事件信号的阶段。这项研究将试点信号评估为图形，并将此信息纳入图表网络（GATS），以通过试点信号来跟踪相位关系。提出的基于GAT的通道估计方法研究了DTS IoT网络的性能，以解决不同的RIS配置，以解决具有挑战性的通道估计问题。结果表明，与常规深度学习方法相比，在变化条件下，拟议的GAT均表现出更高的性能，并且在变化的条件下具有更高的鲁棒性，并且计算复杂性较低。此外，根据提议的方法，在通道估计下具有离散和不均匀相移的RIS设计研究了位错误率性能。这项研究的发现之一是，必须在RIS设计期间考虑操作环境的渠道模型和通道估计方法的性能，以尽可能利用性能改进。

Link-Adaptation（LA）是无线通信的最重要方面之一，其中发射器使用的调制和编码方案（MCS）适用于通道条件，以满足某些目标误差率。在具有离细胞外干扰的单用户SISO（SU-SISO）系统中，LA是通过计算接收器处计算后平均值 - 交换后噪声比（SINR）进行的。可以在使用线性探测器的多用户MIMO（MU-MIMO）接收器中使用相同的技术。均衡后SINR的另一个重要用途是用于物理层（PHY）抽象，其中几个PHY块（例如通道编码器，检测器和通道解码器）被抽象模型取代，以加快系统级级别的模拟。但是，对于具有非线性接收器的MU-MIMO系统，尚无等效于平衡后的SINR，这使LA和PHY抽象都极具挑战性。这份由两部分组成的论文解决了这个重要问题。在这一部分中，提出了一个称为检测器的称为比特 - 金属解码速率（BMDR）的度量，该指标提出了相当于后平等SINR的建议。由于BMDR没有封闭形式的表达式可以启用其瞬时计算，因此一种机器学习方法可以预测其以及广泛的仿真结果。

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。

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。

本文提出了一种对无线通信中的一类主动感测问题的深度学习方法，其中代理在预定数量的时间帧上与环境顺序地交互以收集信息，以便为最大化一些实用程序函数来执行感测或致动任务。在这样的主动学习设置中，代理需要根据到目前为止所做的观察结果来依次设计自适应感测策略。为了解决如此挑战的问题，其中历史观察的维度随着时间的推移而增加，我们建议使用长期短期记忆（LSTM）网络来利用观察序列中的时间相关性，并将每个观察映射到固定的尺寸状态信息矢量。然后，我们使用深神经网络（DNN）将LSTM状态映射到每个时间帧到下一个测量步骤的设计。最后，我们采用另一个DNN将最终的LSTM状态映射到所需的解决方案。我们调查了无线通信中建议框架的性能框架的性能。特别地，我们考虑用于MMWAVE光束对准的自适应波束形成问题和反射对准的自适应可重构智能表面感测问题。数值结果表明，所提出的深度主动传感策略优于现有的自适应或非一种非应用感测方案。

多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统可用于满足5G和超越网络的高吞吐量要求。基站在上行链路MU-MIMO系统中为许多用户提供服务，从而导致多用户干扰（MUI）。设计用于处理强大MUI的高性能探测器具有挑战性。本文分析了最先进消息传递（MP）检测器中使用高MUI的后验分布近似引起的性能降解。我们开发一个基于图神经网络的框架来微调MP检测器的腔分布，从而改善MP检测器中的后验分布近似。然后，我们提出了两个基于神经网络的新型检测器，它们依赖于期望传播（EP）和贝叶斯平行干扰取消（BPIC），分别称为GEPNET和GPICNET探测器。 GEPNET检测器可最大化检测性能，而GPICNET检测器平衡了性能和复杂性。我们提供了置换量比属性的证明，即使在具有动态变化的用户数量的系统中，也只能对检测器进行一次培训。仿真结果表明，所提出的GEPNET检测器性能在各种配置中接近最大似然性能，而GPICNET检测器将BPIC检测器的多路复用增益加倍。

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。

Communication and computation are often viewed as separate tasks. This approach is very effective from the perspective of engineering as isolated optimizations can be performed. On the other hand, there are many cases where the main interest is a function of the local information at the devices instead of the local information itself. For such scenarios, information theoretical results show that harnessing the interference in a multiple-access channel for computation, i.e., over-the-air computation (OAC), can provide a significantly higher achievable computation rate than the one with the separation of communication and computation tasks. Besides, the gap between OAC and separation in terms of computation rate increases with more participating nodes. Given this motivation, in this study, we provide a comprehensive survey on practical OAC methods. After outlining fundamentals related to OAC, we discuss the available OAC schemes with their pros and cons. We then provide an overview of the enabling mechanisms and relevant metrics to achieve reliable computation in the wireless channel. Finally, we summarize the potential applications of OAC and point out some future directions.

在空中杂种大规模多输入多输出（MIMO）和正交频施加多路复用（OFDM）系统中，如何设计具有有限的飞行员和反馈开销的光谱效率宽带多用户混合波束，这是具有挑战性的。为此，通过将关键传输模块建模为端到端（E2E）神经网络，本文提出了一个数据驱动的深度学习（DL）基于时间划分双工（TDD）的基于数据驱动的深度学习（DL）的统一混合边际框架和具有隐式通道状态信息（CSI）的频分隔双链（FDD）系统。对于TDD系统，提出的基于DL的方法共同对上行链路飞行员组合和下行链路混合光束模块作为E2E神经网络。在FDD系统中，我们将下行链路飞行员传输，上行链路CSI反馈和下行链路混合光束形成模块作为E2E神经网络建模。与分别处理不同模块的常规方法不同，提出的解决方案同时以总和速率作为优化对象优化了所有模块。因此，通过感知空对地面大规模MIMO-OFDM通道样本的固有属性，基于DL的E2E神经网络可以建立从通道到波束形式的映射函数，以便可以避免使用显式通道重建，以减少飞行员和反馈开销。此外，实用的低分辨率相变（PSS）引入了量化约束，从而导致训练神经网络时棘手的梯度反向传播。为了减轻阶段量化误差引起的性能损失，我们采用转移学习策略，以基于假定理想的无限分辨率PSS的预训练网络来进一步调整E2E神经网络。数值结果表明，我们的基于DL的方案比最先进的方案具有相当大的优势。

巨大的多输入多输出（MIMO）通信系统在数据速率和能效方面具有巨大的潜力，尽管信道估计对于大量天线变得具有挑战性。使用物理模型允许通过基于传播物理来注入先验信息来缓解问题。然而，这种模型依赖于简化假设，并且需要精确地了解系统的配置，这在实践中是不现实的。在本文中我们呈现了MPNET，该展开神经网络专为大规模的MIMO信道估计而设计。它以无人监督的方式在线培训。此外，MPNET正在计算上高效，并自动将其深度与信噪比（SNR）相互作用。我们提出的方法通过允许基于传入数据自动校正其信道估计算法来增加物理信道模型的灵活性，而无需单独的离线训练阶段。它应用于现实毫米波通道并显示表现出色，实现频道估计误差几乎与一个完美校准的系统一起获得的频道估计误差。它还允许入射检测和自动校正，使BS弹性能够自动适应其环境的变化。