本文提出了一种基于内核的自适应过滤器，该过滤器适用于以全双工（FD）模式运行的收发器中的数字域自身解雇取消（SIC）。在FD中，同时传输和接收信号的好处是以强大的自我干扰（SI）的价格出现。在这项工作中，我们主要有兴趣使用自适应滤波器（即自适应滤波器）在函数的再现核Hilbert Space（RKHS）中抑制SI。将投影概念作为功能强大的工具，APSM用于建模并因此删除SI。提供了低复杂性和快速跟踪算法，利用了平行投影以及RKHS中的内核技巧。在实际测量数据上评估所提出的方法的性能。与已知的流行基准相比，该方法说明了所提出的自适应滤波器的良好性能。他们证明，基于内核的算法达到了有利的数字SIC水平，同时借助了使用的自适应滤波方法，在丰富和非线性功能空间内实现基于平行的计算实现。

Adaptive partial linear beamforming meets the need of 5G and future 6G applications for high flexibility and adaptability. Choosing an appropriate tradeoff between conflicting goals opens the recently proposed multiuser (MU) detection method. Due to their high spatial resolution, nonlinear beamforming filters can significantly outperform linear approaches in stationary scenarios with massive connectivity. However, a dramatic decrease in performance can be expected in high mobility scenarios because they are very susceptible to changes in the wireless channel. The robustness of linear filters is required, considering these changes. One way to respond appropriately is to use online machine learning algorithms. The theory of algorithms based on the adaptive projected subgradient method (APSM) is rich, and they promise accurate tracking capabilities in dynamic wireless environments. However, one of the main challenges comes from the real-time implementation of these algorithms, which involve projections on time-varying closed convex sets. While the projection operations are relatively simple, their vast number poses a challenge in ultralow latency (ULL) applications where latency constraints must be satisfied in every radio frame. Taking non-orthogonal multiple access (NOMA) systems as an example, this paper explores the acceleration of APSM-based algorithms through massive parallelization. The result is a GPUaccelerated real-time implementation of an orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM)based transceiver that enables detection latency of less than one millisecond and therefore complies with the requirements of 5G and beyond. To meet the stringent physical layer latency requirements, careful co-design of hardware and software is essential, especially in virtualized wireless systems with hardware accelerators.

最近，基于深层神经网络（DNN）的物理层通信技术引起了极大的兴趣。尽管模拟实验已经验证了它们增强通信系统和出色性能的潜力，但对理论分析的关注很少。具体而言，物理层中的大多数研究都倾向于专注于DNN模型在无线通信问题上的应用，但理论上不了解DNN在通信系统中的工作方式。在本文中，我们旨在定量分析为什么DNN可以在物理层中与传统技术相比，并在计算复杂性方面提高其成本。为了实现这一目标，我们首先分析基于DNN的发射器的编码性能，并将其与传统发射器进行比较。然后，我们理论上分析了基于DNN的估计器的性能，并将其与传统估计器进行比较。第三，我们调查并验证在信息理论概念下基于DNN的通信系统中如何播放信息。我们的分析开发了一种简洁的方式，可以在物理层通信中打开DNN的“黑匣子”，可用于支持基于DNN的智能通信技术的设计，并有助于提供可解释的性能评估。

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.

这篇综述的目的是将读者介绍到图表内，以将其应用于化学信息学中的分类问题。图内核是使我们能够推断分子的化学特性的功能，可以帮助您完成诸如寻找适合药物设计的化合物等任务。内核方法的使用只是一种特殊的两种方式量化了图之间的相似性。我们将讨论限制在这种方法上，尽管近年来已经出现了流行的替代方法，但最著名的是图形神经网络。

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。

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。

自适应滤波器处于许多信号处理应用的核心，从声噪声繁殖到回声消除，阵列波束形成，信道均衡，以更新的传感器网络应用在监控，目标本地化和跟踪中。沿着该方向的趋势方法是重复到网络内分布式处理，其中各个节点实现适应规则并将它们的估计扩散到网络。当关于过滤方案的先验知识有限或不精确时，选择最适当的过滤器结构并调整其参数变得有挑战性的任务，并且错误的选择可能导致性能不足。为了解决这个困难，一种有用的方法是依赖自适应结构的组合。自适应滤波器的组合在某种程度上利用相同的鸿沟和征服机器学习界（例如，袋装或升级）成功利用的原则。特别地，在不同的视角下，在计算学习领域中研究了组合若干学习算法的输出（专家的混合）：而不是研究混合物的预期性能，衍生出适用于各个序列的确定性范围因此，反映了最糟糕的情况。这些界限需要与通常在自适应滤波中使用的那些不同的假设，这是该概述文章的重点。我们审查了这些组合计划背后的关键思想和原则，重点是设计规则。我们还通过各种示例说明了它们的性能。

混合模拟和数字波束成形收发器在解决下一代毫米波（MM波）大规模MIMO（多输入多输出）系统中的昂贵硬件和高训练开销的挑战。然而，在混合架构中缺乏完全数字波束成形和MM波的短相干时间对信道估计施加了额外的约束。在解决这些挑战的前提是，主要集中在窄带信道上，其中采用基于优化的或贪婪算法来导出混合波束形成器。在本文中，我们介绍了用于频率选择，宽带MM波系统的信道估计和混合波束形成的深度学习（DL）方法。特别地，我们考虑大规模的MIMO正交频分复用（MIMO-OFDM）系统，并提出包括卷积神经网络（CNN）的三种不同的DL框架，其接受接收信号的原始数据作为输入和产生信道估计和混合波束形成器在输出。我们还介绍了离线和在线预测方案。数值实验表明，与目前的最先进的优化和DL方法相比，我们的方法提供了更高的频谱效率，较小的计算成本和更少的导频信号，以及对接收的导频数据中的偏差较高的差异，损坏的信道矩阵和传播环境。

内核主成分分析（KPCA）是一种公认​​的非线性维度减少方法，已广泛用于非线性故障检测任务。作为基于内核的基于核心的方法，KPCA继承了两个主要问题。首先，通常盲目地选择内核函数的形式和参数，根据试验和误差来盲目地选择。因此，在不适当的选择情况下可能存在严重的性能下降。其次，在在线监测阶段，KPCA具有多大的计算负担和实时性能差，因为内核方法需要利用所有离线训练数据。在这项工作中，为了处理两个缺点，提出了一种可学习的传统KPCA的更快实现。核心思想是使用新颖的非线性DAE-FE（基于深度AutoEncoder的特征提取）框架来参数化所有可行的内核函数，并详细提出DAE-PCA（基于深度AutoEncoder的主成分分析）方法。证明所提出的DAE-PCA方法等同于KPCA，但在根据输入的自动搜索最合适的非线性高维空间方面具有更多优势。此外，与传统KPCA相比，在线计算效率提高了大约100次。与田纳西州伊斯特曼（TE）的过程基准，说明了所提出的方法的有效性和优越性。

振荡器输出通常具有相位噪声，导致输出功率谱密度（PSD）分散在DIRAC DELTA功能周围。在本文中，考虑了AWGN信道，其中伴随相位噪声的发送信号被添加到信道高斯噪声并在接收器处接收。诸如最小均方（LMS）和平均MSE标准的传统信道估计算法不适用于该信道估计。我们（i）通过信息理论学习（ITL）标准，即最大正控性标准（MCC）分析该相位噪声信道估计，导致信道估计器稳定状态行为中的稳健性;（ii）通过将MSE和MCC组合为新的混合LMS算法来提高收敛速度。

从调制选择到多安滕纳策略，由于物理层的连续决策而实现了通信，并且每个决策都会影响通信系统的性能。未来的通信系统必须包括广泛的功能，因为它们将涵盖各种设备和应用。常规的物理层决策机制可能无法满足这些要求，因为它们通常是基于不切实际和过度简化的假设，这些假设导致复杂性和效率之间的权衡。通过利用过去的经验，学习驱动的设计是有希望的解决方案，即使在特殊情况下也能够快速响应。相应的设计解决方案应按照学习驱动的范例的线发展，这些范式提供了更多的自主性和鲁棒性。必须通过考虑现实世界系统的事实而不限制假设来实现这种进化。在本文中，提出了物理层中的共同假设，以突出它们在实用系统中的差异。作为解决方案，通过考虑实施步骤和挑战来检查学习算法。此外，通过使用软件定义的无线电节点进行实时案例研究来讨论这些问题，以证明潜在的性能改善。提出了一个网络物理框架，以纳入未来的补救措施。

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。

Data-driven neighborhood definitions and graph constructions are often used in machine learning and signal processing applications. k-nearest neighbor~(kNN) and $\epsilon$-neighborhood methods are among the most common methods used for neighborhood selection, due to their computational simplicity. However, the choice of parameters associated with these methods, such as k and $\epsilon$, is still ad hoc. We make two main contributions in this paper. First, we present an alternative view of neighborhood selection, where we show that neighborhood construction is equivalent to a sparse signal approximation problem. Second, we propose an algorithm, non-negative kernel regression~(NNK), for obtaining neighborhoods that lead to better sparse representation. NNK draws similarities to the orthogonal matching pursuit approach to signal representation and possesses desirable geometric and theoretical properties. Experiments demonstrate (i) the robustness of the NNK algorithm for neighborhood and graph construction, (ii) its ability to adapt the number of neighbors to the data properties, and (iii) its superior performance in local neighborhood and graph-based machine learning tasks.

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.

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。

在本文中，我们提出了一种一般稳健的子带自适应滤波（GR-SAF）方案，以防止冲动噪声，通过在随机步行模型下以各个重量不确定性最小化均方根偏差。具体而言，通过选择不同的缩放因子，例如在GR-SAF方案中从M-估计和最大correntropy robust标准中选择，我们可以轻松获得不同的GR-SAF算法。重要的是，所提出的GR-SAF算法可以简化为可变的正则化鲁棒归一化的SAF算法，从而具有快速的收敛速率和低稳态误差。在系统识别的背景下，用冲动噪声和回声取消进行双词的模拟已证实，所提出的GR-SAF算法的表现优于其对应物。

传统上，信号处理，通信和控制一直依赖经典的统计建模技术。这种基于模型的方法利用代表基本物理，先验信息和其他领域知识的数学公式。简单的经典模型有用，但对不准确性敏感，当真实系统显示复杂或动态行为时，可能会导致性能差。另一方面，随着数据集变得丰富，现代深度学习管道的力量增加，纯粹的数据驱动的方法越来越流行。深度神经网络（DNNS）使用通用体系结构，这些架构学会从数据中运行，并表现出出色的性能，尤其是针对受监督的问题。但是，DNN通常需要大量的数据和巨大的计算资源，从而限制了它们对某些信号处理方案的适用性。我们对将原则数学模型与数据驱动系统相结合的混合技术感兴趣，以从两种方法的优势中受益。这种基于模型的深度学习方法通​​过为特定问题设计的数学结构以及从有限的数据中学习来利用这两个部分领域知识。在本文中，我们调查了研究和设计基于模型的深度学习系统的领先方法。我们根据其推理机制将基于混合模型/数据驱动的系统分为类别。我们对以系统的方式将基于模型的算法与深度学习以及具体指南和详细的信号处理示例相结合的领先方法进行了全面综述。我们的目的是促进对未来系统的设计和研究信号处理和机器学习的交集，这些系统结合了两个领域的优势。

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。

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。