在车辆场景中的毫米波链路的光束选择是一个具有挑战性的问题，因为所有候选光束对之间的详尽搜索都不能在短接触时间内被确认完成。我们通过利用像LIDAR，相机图像和GPS等传感器收集的多模级数据来解决这一问题。我们提出了可以在本地以及移动边缘计算中心（MEC）本地执行的个人方式和分布式融合的深度学习（F-DL）架构，并研究相关权衡。我们还制定和解决优化问题，以考虑实际的光束搜索，MEC处理和传感器到MEC数据传送延迟开销，用于确定上述F-DL架构的输出尺寸。在公开的合成和本土现实世界数据集上进行的广泛评估结果分别在古典RF光束上释放出95％和96％的束选择速度提高。在预测前10个最佳光束对中，F-DL还优于最先进的技术20-22％。

车辆到基础设施（V2I）通信中的高效毫米波（MMWAVE）光束选择是由于MMWVEAVE和高用户移动性窄的狭窄但挑战性的任务。为了减少迭代光束发现过程的搜索开销，通过数据驱动的方法利用了从安装在车辆上的光检测和测距（LIDAR）传感器的上下文信息，以产生有用的侧面信息。在本文中，我们提出了一种轻量级神经网络（NN）架构以及相应的LIDAR预处理，这显着优于先前的作品。我们的解决方案包括多个新奇，可提高模型的收敛速度和最终精度。特别是，我们定义了由知识蒸馏理念的启发的新型损失函数，介绍课程训练方法利用视线（LOS）/非视线（NLOS）信息，我们提出非本地注意模块提高了对NLOS案例更具挑战性的性能。基准数据集的仿真结果表明，利用LIDAR数据和接收器位置，我们的NN基光束选择方案可以实现79.9％的遗弃光束扫描方法，无需任何光束搜索开销，通过搜索少至6个梁。在典型的MMWAVE V2I场景中，我们所提出的方法可以显着减少实现所需吞吐量所需的光束搜索时间，与逆指纹和分层光束选择方案相比。

低成本毫米波（MMWAVE）通信和雷达设备的商业可用性开始提高消费市场中这种技术的渗透，为第五代（5G）的大规模和致密的部署铺平了道路（5G） - 而且以及6G网络。同时，普遍存在MMWAVE访问将使设备定位和无设备的感测，以前所未有的精度，特别是对于Sub-6 GHz商业级设备。本文使用MMWAVE通信和雷达设备在基于设备的定位和无设备感应中进行了现有技术的调查，重点是室内部署。我们首先概述关于MMWAVE信号传播和系统设计的关键概念。然后，我们提供了MMWaves启用的本地化和感应方法和算法的详细说明。我们考虑了在我们的分析中的几个方面，包括每个工作的主要目标，技术和性能，每个研究是否达到了一定程度的实现，并且该硬件平台用于此目的。我们通过讨论消费者级设备的更好算法，密集部署的数据融合方法以及机器学习方法的受过教育应用是有前途，相关和及时的研究方向的结论。

自动化驾驶系统（广告）开辟了汽车行业的新领域，为未来的运输提供了更高的效率和舒适体验的新可能性。然而，在恶劣天气条件下的自主驾驶已经存在，使自动车辆（AVS）长时间保持自主车辆（AVS）或更高的自主权。本文评估了天气在分析和统计方式中为广告传感器带来的影响和挑战，并对恶劣天气条件进行了解决方案。彻底报道了关于对每种天气的感知增强的最先进技术。外部辅助解决方案如V2X技术，当前可用的数据集，模拟器和天气腔室的实验设施中的天气条件覆盖范围明显。通过指出各种主要天气问题，自主驾驶场目前正在面临，近年来审查硬件和计算机科学解决方案，这项调查概述了在不利的天气驾驶条件方面的障碍和方向的障碍和方向。

Efficient localization plays a vital role in many modern applications of Unmanned Ground Vehicles (UGV) and Unmanned aerial vehicles (UAVs), which would contribute to improved control, safety, power economy, etc. The ubiquitous 5G NR (New Radio) cellular network will provide new opportunities for enhancing localization of UAVs and UGVs. In this paper, we review the radio frequency (RF) based approaches for localization. We review the RF features that can be utilized for localization and investigate the current methods suitable for Unmanned vehicles under two general categories: range-based and fingerprinting. The existing state-of-the-art literature on RF-based localization for both UAVs and UGVs is examined, and the envisioned 5G NR for localization enhancement, and the future research direction are explored.

先进的可穿戴设备越来越多地利用高分辨率多摄像头系统。作为用于处理所得到的图像数据的最先进的神经网络是计算要求的，对于利用第五代（5G）无线连接和移动边缘计算，已经越来越感兴趣，以将该处理卸载到云。为了评估这种可能性，本文提出了一个详细的仿真和评估，用于5G无线卸载，用于对象检测，在一个名为Vis4ion的强大新型智能可穿戴物中，用于盲目损害（BVI）。目前的Vis4ion系统是一种具有高分辨率摄像机，视觉处理和触觉和音频反馈的仪表簿。本文认为将相机数据上载到移动边缘云以执行实时对象检测并将检测结果传输回可穿戴。为了确定视频要求，纸张评估视频比特率和分辨率对物体检测精度和范围的影响。利用与BVI导航相关的标记对象的新街道场景数据集进行分析。视觉评估与详细的全堆栈无线网络仿真结合，以确定吞吐量的分布和延迟，具有来自城市环境中的新高分辨率3D模型的实际导航路径和射线跟踪。为了比较，无线仿真考虑了标准的4G长期演进（LTE）载波和高速度5G毫米波（MMWAVE）载波。因此，该工作提供了对具有高带宽和低延迟要求的应用中的MMWAVE连接的边缘计算的彻底和现实评估。

第五代（5G）网络和超越设想巨大的东西互联网（物联网）推出，以支持延长现实（XR），增强/虚拟现实（AR / VR），工业自动化，自主驾驶和智能所有带来的破坏性应用一起占用射频（RF）频谱的大规模和多样化的IOT设备。随着频谱嘎嘎和吞吐量挑战，这种大规模的无线设备暴露了前所未有的威胁表面。 RF指纹识别是预约的作为候选技术，可以与加密和零信任安全措施相结合，以确保无线网络中的数据隐私，机密性和完整性。在未来的通信网络中，在这项工作中，在未来的通信网络中的相关性，我们对RF指纹识别方法进行了全面的调查，从传统观点到最近的基于深度学习（DL）的算法。现有的调查大多专注于无线指纹方法的受限制呈现，然而，许多方面仍然是不可能的。然而，在这项工作中，我们通过解决信号智能（SIGINT），应用程序，相关DL算法，RF指纹技术的系统文献综述来缓解这一点，跨越过去二十年的RF指纹技术的系统文献综述，对数据集和潜在研究途径的讨论 - 必须以百科全书的方式阐明读者的必要条件。

This study demonstrates the feasibility of point cloud-based proactive link quality prediction for millimeter-wave (mmWave) communications. Image-based methods to quantitatively and deterministically predict future received signal strength using machine learning from time series of depth images to mitigate the human body line-of-sight (LOS) path blockage in mmWave communications have been proposed. However, image-based methods have been limited in applicable environments because camera images may contain private information. Thus, this study demonstrates the feasibility of using point clouds obtained from light detection and ranging (LiDAR) for the mmWave link quality prediction. Point clouds represent three-dimensional (3D) spaces as a set of points and are sparser and less likely to contain sensitive information than camera images. Additionally, point clouds provide 3D position and motion information, which is necessary for understanding the radio propagation environment involving pedestrians. This study designs the mmWave link quality prediction method and conducts two experimental evaluations using different types of point clouds obtained from LiDAR and depth cameras, as well as different numerical indicators of link quality, received signal strength and throughput. Based on these experiments, our proposed method can predict future large attenuation of mmWave link quality due to LOS blockage by human bodies, therefore our point cloud-based method can be an alternative to image-based methods.

While the capabilities of autonomous systems have been steadily improving in recent years, these systems still struggle to rapidly explore previously unknown environments without the aid of GPS-assisted navigation. The DARPA Subterranean (SubT) Challenge aimed to fast track the development of autonomous exploration systems by evaluating their performance in real-world underground search-and-rescue scenarios. Subterranean environments present a plethora of challenges for robotic systems, such as limited communications, complex topology, visually-degraded sensing, and harsh terrain. The presented solution enables long-term autonomy with minimal human supervision by combining a powerful and independent single-agent autonomy stack, with higher level mission management operating over a flexible mesh network. The autonomy suite deployed on quadruped and wheeled robots was fully independent, freeing the human supervision to loosely supervise the mission and make high-impact strategic decisions. We also discuss lessons learned from fielding our system at the SubT Final Event, relating to vehicle versatility, system adaptability, and re-configurable communications.

鉴于无线频谱的有限性和对无线通信最近的技术突破产生的频谱使用不断增加的需求，干扰问题仍在继续持续存在。尽管最近解决干涉问题的进步，但干扰仍然呈现出有效使用频谱的挑战。这部分是由于Wi-Fi的无许可和管理共享乐队使用的升高，长期演进（LTE）未许可（LTE-U），LTE许可辅助访问（LAA），5G NR等机会主义频谱访问解决方案。因此，需要对干扰稳健的有效频谱使用方案的需求从未如此重要。在过去，通过使用避免技术以及非AI缓解方法（例如，自适应滤波器）来解决问题的大多数解决方案。非AI技术的关键缺陷是需要提取或开发信号特征的域专业知识，例如CycrationArity，带宽和干扰信号的调制。最近，研究人员已成功探索了AI / ML的物理（PHY）层技术，尤其是深度学习，可减少或补偿干扰信号，而不是简单地避免它。 ML基于ML的方法的潜在思想是学习来自数据的干扰或干扰特性，从而使需要对抑制干扰的域专业知识进行侧联。在本文中，我们审查了广泛的技术，这些技术已经深入了解抑制干扰。我们为干扰抑制中许多不同类型的深度学习技术提供比较和指导。此外，我们突出了在干扰抑制中成功采用深度学习的挑战和潜在的未来研究方向。

Video, as a key driver in the global explosion of digital information, can create tremendous benefits for human society. Governments and enterprises are deploying innumerable cameras for a variety of applications, e.g., law enforcement, emergency management, traffic control, and security surveillance, all facilitated by video analytics (VA). This trend is spurred by the rapid advancement of deep learning (DL), which enables more precise models for object classification, detection, and tracking. Meanwhile, with the proliferation of Internet-connected devices, massive amounts of data are generated daily, overwhelming the cloud. Edge computing, an emerging paradigm that moves workloads and services from the network core to the network edge, has been widely recognized as a promising solution. The resulting new intersection, edge video analytics (EVA), begins to attract widespread attention. Nevertheless, only a few loosely-related surveys exist on this topic. A dedicated venue for collecting and summarizing the latest advances of EVA is highly desired by the community. Besides, the basic concepts of EVA (e.g., definition, architectures, etc.) are ambiguous and neglected by these surveys due to the rapid development of this domain. A thorough clarification is needed to facilitate a consensus on these concepts. To fill in these gaps, we conduct a comprehensive survey of the recent efforts on EVA. In this paper, we first review the fundamentals of edge computing, followed by an overview of VA. The EVA system and its enabling techniques are discussed next. In addition, we introduce prevalent frameworks and datasets to aid future researchers in the development of EVA systems. Finally, we discuss existing challenges and foresee future research directions. We believe this survey will help readers comprehend the relationship between VA and edge computing, and spark new ideas on EVA.

Computer vision applications in intelligent transportation systems (ITS) and autonomous driving (AD) have gravitated towards deep neural network architectures in recent years. While performance seems to be improving on benchmark datasets, many real-world challenges are yet to be adequately considered in research. This paper conducted an extensive literature review on the applications of computer vision in ITS and AD, and discusses challenges related to data, models, and complex urban environments. The data challenges are associated with the collection and labeling of training data and its relevance to real world conditions, bias inherent in datasets, the high volume of data needed to be processed, and privacy concerns. Deep learning (DL) models are commonly too complex for real-time processing on embedded hardware, lack explainability and generalizability, and are hard to test in real-world settings. Complex urban traffic environments have irregular lighting and occlusions, and surveillance cameras can be mounted at a variety of angles, gather dirt, shake in the wind, while the traffic conditions are highly heterogeneous, with violation of rules and complex interactions in crowded scenarios. Some representative applications that suffer from these problems are traffic flow estimation, congestion detection, autonomous driving perception, vehicle interaction, and edge computing for practical deployment. The possible ways of dealing with the challenges are also explored while prioritizing practical deployment.

感知环境是实现合作驾驶自动化（CDA）的最基本关键之一，该关键被认为是解决当代运输系统的安全性，流动性和可持续性问题的革命性解决方案。尽管目前在计算机视觉的物体感知领域正在发生前所未有的进化，但由于不可避免的物理遮挡和单辆车的接受程度有限，最先进的感知方法仍在与复杂的现实世界流量环境中挣扎系统。基于多个空间分离的感知节点，合作感知（CP）诞生是为了解锁驱动自动化的感知瓶颈。在本文中，我们全面审查和分析了CP的研究进度，据我们所知，这是第一次提出统一的CP框架。审查了基于不同类型的传感器的CP系统的体系结构和分类学，以显示对CP系统的工作流程和不同结构的高级描述。对节点结构，传感器模式和融合方案进行了审查和分析，并使用全面的文献进行了详细的解释。提出了分层CP框架，然后对现有数据集和模拟器进行审查，以勾勒出CP的整体景观。讨论重点介绍了当前的机会，开放挑战和预期的未来趋势。

本文提出了一种新颖的方法，用于在具有复杂拓扑结构的地下领域的搜索和救援行动中自动合作。作为CTU-Cras-Norlab团队的一部分，拟议的系统在DARPA SubT决赛的虚拟轨道中排名第二。与专门为虚拟轨道开发的获奖解决方案相反，该建议的解决方案也被证明是在现实世界竞争极为严峻和狭窄的环境中飞行的机上实体无人机的强大系统。提出的方法可以使无缝模拟转移的无人机团队完全自主和分散的部署，并证明了其优于不同环境可飞行空间的移动UGV团队的优势。该论文的主要贡献存在于映射和导航管道中。映射方法采用新颖的地图表示形式 - 用于有效的风险意识长距离计划，面向覆盖范围和压缩的拓扑范围的LTVMAP领域，以允许在低频道通信下进行多机器人合作。这些表示形式与新的方法一起在导航中使用，以在一般的3D环境中可见性受限的知情搜索，而对环境结构没有任何假设，同时将深度探索与传感器覆盖的剥削保持平衡。所提出的解决方案还包括一条视觉感知管道，用于在没有专用GPU的情况下在5 Hz处进行四个RGB流中感兴趣的对象的板上检测和定位。除了参与DARPA SubT外，在定性和定量评估的各种环境中，在不同的环境中进行了广泛的实验验证，UAV系统的性能得到了支持。

我们提出了一种新的四管齐下的方法，在文献中首次建立消防员的情境意识。我们构建了一系列深度学习框架，彼此之叠，以提高消防员在紧急首次响应设置中进行的救援任务的安全性，效率和成功完成。首先，我们使用深度卷积神经网络（CNN）系统，以实时地分类和识别来自热图像的感兴趣对象。接下来，我们将此CNN框架扩展了对象检测，跟踪，分割与掩码RCNN框架，以及具有多模级自然语言处理（NLP）框架的场景描述。第三，我们建立了一个深入的Q学习的代理，免受压力引起的迷失方向和焦虑，能够根据现场消防环境中观察和存储的事实来制定明确的导航决策。最后，我们使用了一种低计算无监督的学习技术，称为张量分解，在实时对异常检测进行有意义的特征提取。通过这些临时深度学习结构，我们建立了人工智能系统的骨干，用于消防员的情境意识。要将设计的系统带入消防员的使用，我们设计了一种物理结构，其中处理后的结果被用作创建增强现实的投入，这是一个能够建议他们所在地的消防员和周围的关键特征，这对救援操作至关重要在手头，以及路径规划功能，充当虚拟指南，以帮助迷彩的第一个响应者恢复安全。当组合时，这四种方法呈现了一种新颖的信息理解，转移和综合方法，这可能会大大提高消防员响应和功效，并降低寿命损失。

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。

主动位置估计（APE）是使用一个或多个传感平台本地化一个或多个目标的任务。 APE是搜索和拯救任务，野生动物监测，源期限估计和协作移动机器人的关键任务。 APE的成功取决于传感平台的合作水平，他们的数量，他们的自由度和收集的信息的质量。 APE控制法通过满足纯粹剥削或纯粹探索性标准，可以实现主动感测。前者最大限度地减少了位置估计的不确定性;虽然后者驱动了更接近其任务完成的平台。在本文中，我们定义了系统地分类的主要元素，并批判地讨论该域中的最新状态。我们还提出了一个参考框架作为对截图相关的解决方案的形式主义。总体而言，本调查探讨了主要挑战，并设想了本地化任务的自主感知系统领域的主要研究方向。促进用于搜索和跟踪应用的强大主动感测方法的开发也有益。

信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。

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。

The last decade witnessed increasingly rapid progress in self-driving vehicle technology, mainly backed up by advances in the area of deep learning and artificial intelligence. The objective of this paper is to survey the current state-of-the-art on deep learning technologies used in autonomous driving. We start by presenting AI-based self-driving architectures, convolutional and recurrent neural networks, as well as the deep reinforcement learning paradigm. These methodologies form a base for the surveyed driving scene perception, path planning, behavior arbitration and motion control algorithms. We investigate both the modular perception-planning-action pipeline, where each module is built using deep learning methods, as well as End2End systems, which directly map sensory information to steering commands. Additionally, we tackle current challenges encountered in designing AI architectures for autonomous driving, such as their safety, training data sources and computational hardware. The comparison presented in this survey helps to gain insight into the strengths and limitations of deep learning and AI approaches for autonomous driving and assist with design choices. 1