Visible light positioning has the potential to yield sub-centimeter accuracy in indoor environments, yet conventional received signal strength (RSS)-based localization algorithms cannot achieve this because their performance degrades from optical multipath reflection. However, this part of the optical received signal is deterministic due to the often static and predictable nature of the optical wireless channel. In this paper, the performance of optical channel impulse response (OCIR)-based localization is studied using an artificial neural network (ANN) to map embedded features of the OCIR to the user equipment's location. Numerical results show that OCIR-based localization outperforms conventional RSS techniques by two orders of magnitude using only two photodetectors as anchor points. The ANN technique can take advantage of multipath features in a wide range of scenarios, from using only the DC value to relying on high-resolution time sampling that can result in sub-centimeter accuracy.

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。

无人机尚未完全信任。他们对导航的无线电和摄像机的依赖提高了安全性和隐私问题。这些系统可能会失败，导致事故，或滥用未经授权的录音。考虑到最近的法规，允许商业无人机仅在晚上运营，我们提出了一种从完全新的方法，无人机从人工照明中获得导航信息。在我们的系统中，标准灯泡调制其强度发送信标，无人机用简单的光电二极管解码此信息。该光学信息与无人机中的惯性和高度传感器组合，以提供定位，而无需无线电，GPS或相机。我们的框架是第一个提供3D无人机定位的灯光，我们用一个由四个光标记和迷你无人机组成的试验台来评估它。我们表明，我们的方法允许将无人机定位在实际位置的几个小叠内，并与最先进的定位方法相比，将本地化误差降低42％。

随着Terahertz（THZ）信号产生和辐射方法的最新进展，关节通信和传感应用正在塑造无线系统的未来。为此，预计将在用户设备设备上携带THZ光谱，以识别感兴趣的材料和气态组件。 THZ特异性的信号处理技术应补充这种对THZ感应的重新兴趣，以有效利用THZ频带。在本文中，我们介绍了这些技术的概述，重点是信号预处理（标准的正常差异归一化，最小值 - 最大归一化和Savitzky-Golay滤波），功能提取（主成分分析，部分最小二乘，t，T，T部分，t部分，t部分正方形，T - 分布的随机邻居嵌入和非负矩阵分解）和分类技术（支持向量机器，k-nearest邻居，判别分析和天真的贝叶斯）。我们还通过探索他们在THZ频段的有希望的传感能力来解决深度学习技术的有效性。最后，我们研究了在联合通信和传感的背景下，研究方法的性能和复杂性权衡；我们激励相应的用例，并在该领域提供未来的研究方向。

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.

在室内和GPS拒绝环境中的无线移动设备或机器人的本地化是一个难题，特别是在传统摄像机和基于LIDAR的替代感测和本地化模式可能失败的动态场景中。我们提出了一种用于估计移动机器人的位置与在环境中部署的静态无线传感器节点（WSN）相关的方法。该方法采用新的粒子滤波器，其使用在到达方向（DOA）估计的高斯概率与移动机器人的移动模型结合使用的高斯概率来更新其权重。通过广泛的模拟和公共现实世界测量数据集，在准确性和计算效率方面评估和验证所提出的方法，与标准的最先进的本地化方法相比。结果显示了通过高计算效率平衡的高仪表级定位精度，使其能够在线使用，而无需为基于典型指纹的定位算法中的专用离线阶段使用。

毫米波（MMWAVE）定位算法利用MMWAVE信号的准光传播，从而在接收器处产生稀疏角谱。基于角度的定位的几何方法通常需要了解环境的地图和接入点的位置。因此，若干作品求助于自动学习，以便从接收的MMWAVE信号的特性推断设备的位置。但是，为这些模型收集培训数据是一个重大负担。在这项工作中，我们提出了一个浅色神经网络模型，以便在室内本地化MMWAVE设备。该模型需要比文献中提出的更少的重量。因此，可以在资源受限的硬件中实现，并且需要更少的培训样本来汇聚。我们还建议通过从基于几何形状的MMWAVE定位算法检索（固有的不完美）位置估计来缓解培训数据收集工作。即使在这种情况下，我们的结果表明，所提出的神经网络也表现出与最先进的算法一样好或更好。

In this article we present SHARP, an original approach for obtaining human activity recognition (HAR) through the use of commercial IEEE 802.11 (Wi-Fi) devices. SHARP grants the possibility to discern the activities of different persons, across different time-spans and environments. To achieve this, we devise a new technique to clean and process the channel frequency response (CFR) phase of the Wi-Fi channel, obtaining an estimate of the Doppler shift at a radio monitor device. The Doppler shift reveals the presence of moving scatterers in the environment, while not being affected by (environment-specific) static objects. SHARP is trained on data collected as a person performs seven different activities in a single environment. It is then tested on different setups, to assess its performance as the person, the day and/or the environment change with respect to those considered at training time. In the worst-case scenario, it reaches an average accuracy higher than 95%, validating the effectiveness of the extracted Doppler information, used in conjunction with a learning algorithm based on a neural network, in recognizing human activities in a subject and environment independent way. The collected CFR dataset and the code are publicly available for replicability and benchmarking purposes.

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。

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。

全球导航卫星系统通常在城市环境中表现较差，在城市环境中，设备和卫星之间的视线条件的可能性很低，因此需要替代的定位方法才能良好准确。我们提出了Locunet：用于本地化任务的卷积，端到端训练的神经网络，能够从少数基站（BSS）的接收信号强度（RSS）中估算用户的位置。在提出的方法中，要本地化的用户只需将测量的RSS报告给可能位于云中的中央处理单元。使用BSS和RSS测量值的Pathloss无线电图的估计，Locunet可以以最先进的精度定位用户，并在无线电图估计中享有高度鲁棒性。所提出的方法不需要对新环境进行预采样，并且适用于实时应用。此外，提供了两个新颖的数据集，可以在现实的城市环境中对RSS和TOA方法进行数值评估，并为研究社区公开提供。通过使用这些数据集，我们还提供了密集的城市场景中最先进的RSS和基于TOA的方法的公平比较，并以数值显示Locunet优于所有比较方法。

从物理层和粗粒度接收信号强度指示符（RSSI）测量的细粒度通道状态信息（CSI）互补，中间粒度的空间光束属性（例如，光束SNR）可在毫米波（ MMWAVE）在强制波束训练阶段的频带可以重新估算Wi-Fi传感应用。在本文中，我们提出了一种用于Wi-Fi的多频带Wi-Fi融合方法，该方法是在粒度的60GHz处，从Sub-6 GHz和中粒梁SNR中的细粒度CSI的特征进行分层熔化的特征匹配框架。通过以不同的粒度水平与CSI和光束SNR配对的两个特征映射来实现粒度匹配，并将所有配对特征映射到具有可读权重的融合特征映射中。为了进一步解决有限标记的培训数据问题，我们提出了一种基于AutoEncoder的多频带Wi-Fi融合网络，可以以无监督的方式预先培训。一旦预先培训了基于AutoEncoder的融合网络，我们将通过微调融合块来分离解码器并将多任务传感头附加到融合特征映射并从头开始重新培训多任务头。通过内部实验Wi-Fi传感数据集进行多频带Wi-Fi融合框架，跨越三个任务：1）姿势识别; 2）占用感应;和3）室内本地化。与四种基线方法（即，仅CSI，仅限CSIS SNR，输入融合和特征融合）进行比较演示了粒度匹配，提高了多任务传感性能。定量性能被评估为标记培训数据，潜在空间维度和微调学习率的数量的函数。

在本文中，提出了一种新的方法，该方法允许基于神经网络（NN）均衡器的低复杂性发展，以缓解高速相干光学传输系统中的损伤。在这项工作中，我们提供了已应用于馈电和经常性NN设计的各种深层模型压缩方法的全面描述和比较。此外，我们评估了这些策略对每个NN均衡器的性能的影响。考虑量化，重量聚类，修剪和其他用于模型压缩的尖端策略。在这项工作中，我们提出并评估贝叶斯优化辅助压缩，其中选择了压缩的超参数以同时降低复杂性并提高性能。总之，通过使用模拟和实验数据来评估每种压缩方法的复杂性及其性能之间的权衡，以完成分析。通过利用最佳压缩方法，我们表明可以设计基于NN的均衡器，该均衡器比传统的数字背部传播（DBP）均衡器具有更好的性能，并且只有一个步骤。这是通过减少使用加权聚类和修剪算法后在NN均衡器中使用的乘数数量来完成的。此外，我们证明了基于NN的均衡器也可以实现卓越的性能，同时仍然保持与完整的电子色色散补偿块相同的复杂性。我们通过强调开放问题和现有挑战以及未来的研究方向来结束分析。

当前的融合定位系统主要基于过滤算法，例如卡尔曼过滤或粒子过滤。但是，实际应用方案的系统复杂性通常很高，例如行人惯性导航系统中的噪声建模或指纹匹配和定位算法中的环境噪声建模。为了解决这个问题，本文提出了一个基于深度学习的融合定位系统，并提出了一种转移学习策略，以改善具有不同分布的样本的神经网络模型的性能。结果表明，在整个地板方案中，融合网络的平均定位精度为0.506米。转移学习的实验结果表明，惯性导航定位步骤大小和不同行人的旋转角的估计精度可以平均提高53.3％，可以将不同设备的蓝牙定位精度提高33.4％，并且融合可以提高。可以提高31.6％。

基于RF信号的方向查找和定位系统因多径传播而受到显着影响，特别是在室内环境中。现有算法（例如音乐）在多径存在的情况下解决到达角度（AOA）或在弱信号方案中操作时表现不佳。我们注意到数字采样的RF前端允许轻松分析信号和延迟组件。低成本软件定义的无线电（SDR）模块使能跨宽频谱的通道状态信息（CSI）提取，激励增强的到达角度（AOA）解决方案的设计。我们提出了一种深入的学习方法，可以从SDR多通道数据的单一快照派生AOA。我们比较和对比基于深度学习的角度分类和回归模型，准确地估计最多两个AOA。我们已经在不同平台上实施了推理引擎，实时提取了AOA，展示了我们方法的计算途径。为了证明我们的方法的效用，我们在各种视角（LOS）和非线视线中收集了来自四元通用线性阵列（ULA）的IQ（同步和正交组件）样本（ NLOS）环境，并发布了数据集。我们所提出的方法在确定撞击信号的数量并实现平均值为2 ^ {\ rIC} $ 2 ^ {\ cird} $时，我们提出的方法展示了出色的可靠性。

无线环境地图（REM）后可用于增强各种通信和网络代理的性能的有力工具。然而，生成的REM是费力的任务，尤其是在复杂的3维（3D）环境，如在室内。为了解决这个问题，我们提出了自主发电室内的三维空间的细粒度的REM的系统。在该系统中，多个小室内无人飞行器（UAV）依次用于信号质量指示符的3D采样。所收集的读数是流线型为其训练机器学习（ML）系统，经过训练之后，该系统能够预测在未知的3D位置信号的质量。该系统能够自动和自主REM生成，并可以被直接部署在新的环境。此外，系统支持REM采样而不自干扰和是与技术无关，只要REM采样接收机设有合适的尺寸和重量要由无人机携带。在演示中，我们实例使用两种无人机系统设计和显示其来访72点的航点和收集数以千计的Wi-Fi数据样本的能力。我们的研究结果还包括ML系统的一个实例用于预测在不被无人机访问位置上的已知的Wi-Fi接入点（AP）的接收信号强度（RSS）。

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％。

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。

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。

在集成感测和通信（ISAC）系统中表征传感和通信性能权衡，在基于学习的人类运动识别的应用中具有挑战性。这是因为大型实验数据集和深神经网络的黑盒性质。本文介绍了SDP3，这是一种模拟驱动的性能预测指标和优化器，由SDP3数据模拟器，SDP3性能预测器和SDP3性能优化器组成。具体而言，SDP3数据模拟器在虚拟环境中生成生动的无线传感数据集，SDP3性能预测器预测基于函数回归方法的传感性能，而SDP3性能优化器会在分析上研究传感和通信性能。结果表明，模拟传感数据集在运动识别精度中非常匹配实验数据集。通过利用SDP3，发现可实现的识别准确性和通信吞吐量由通信饱和区组成，感应饱和区和通讯感应的对抗区域，ISAC系统的所需平衡性能位于第三个一。