The fifth generation of the Radio Access Network (RAN) has brought new services, technologies, and paradigms with the corresponding societal benefits. However, the energy consumption of 5G networks is today a concern. In recent years, the design of new methods for decreasing the RAN power consumption has attracted interest from both the research community and standardization bodies, and many energy savings solutions have been proposed. However, there is still a need to understand the power consumption behavior of state-ofthe-art base station architectures, such as multi-carrier active antenna units (AAUs), as well as the impact of different network parameters. In this paper, we present a power consumption model for 5G AAUs based on artificial neural networks. We demonstrate that this model achieves good estimation performance, and it is able to capture the benefits of energy saving when dealing with the complexity of multi-carrier base stations architectures. Importantly, multiple experiments are carried out to show the advantage of designing a general model able to capture the power consumption behaviors of different types of AAUs. Finally, we provide an analysis of the model scalability and the training data requirements.

移动网络第五代（5G）的能源消耗是电信行业的主要关注点之一。但是，目前没有一种评估5G基站（BSS）功耗的准确且可进行的方法。在本文中，我们提出了一个新颖的模型，以实现5G多载波BSS功耗的现实表征，该模型以大型数据收集活动为基础。首先，我们定义了允许对多个5G BS产品进行建模的机器学习体系结构。然后，我们利用该框架收集的知识来得出一个现实且可分析的功耗模型，这可以帮助推动理论分析以及功能标准化，开发和优化框架。值得注意的是，我们证明了这种模型具有很高的精度，并且能够捕获节能机制的好处。我们认为，该分析模型是理解5G BSS功耗的基本工具，并准确地优化了网络能源效率。

非侵入性负载监控（NILM）是将总功率消耗分为单个子组件的任务。多年来，已经合并了信号处理和机器学习算法以实现这一目标。关于最先进的方法，进行了许多出版物和广泛的研究工作，以涉及最先进的方法。科学界最初使用机器学习工具的尼尔姆问题制定和描述的最初兴趣已经转变为更实用的尼尔姆。如今，我们正处于成熟的尼尔姆时期，在现实生活中的应用程序方案中尝试使用尼尔姆。因此，算法的复杂性，可转移性，可靠性，实用性和普遍的信任度是主要的关注问题。这篇评论缩小了早期未成熟的尼尔姆时代与成熟的差距。特别是，本文仅对住宅电器的尼尔姆方法提供了全面的文献综述。本文分析，总结并介绍了大量最近发表的学术文章的结果。此外，本文讨论了这些方法的亮点，并介绍了研究人员应考虑的研究困境，以应用尼尔姆方法。最后，我们表明需要将传统分类模型转移到一个实用且值得信赖的框架中。

减少能源消耗是低功率机型通信（MTC）网络中的一个紧迫问题。在这方面，旨在最大程度地减少机器型设备（MTD）无线电接口所消耗的能量的唤醒信号（WUS）技术是一种有前途的解决方案。但是，最新的WUS机制使用静态操作参数，因此它们无法有效地适应系统动力学。为了克服这一点，我们设计了一个简单但有效的神经网络，以预测MTC流量模式并相应地配置WU。我们提出的预测WUS（FWUS）利用了基于精确的长期记忆（LSTM） - 基于流量预测，该预测允许通过避免在闲置状态下的频繁页面监视场合来延长MTD的睡眠时间。仿真结果显示了我们方法的有效性。流量预测错误显示为4％以下，分别为错误警报和错过检测概率低于8.8％和1.3％。在减少能源消耗方面，FWUS的表现可以胜过高达32％的最佳基准机制。最后，我们证明了FWUS动态适应交通密度变化的能力，促进了低功率MTC可伸缩性

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。

在所需的环境保护系统中，可能不排除地下水。除了过度开发的问题外，与可持续发展的概念完全分歧外，另一个不容易忽略的问题涉及地下水的污染。主要是由于强化农业活动或工业化地区。在文献中，有几篇论文处理了运输问题，尤其是在确定发布历史记录或源位置的反问题上。本文的创新目的是开发一个数据驱动的模型，该模型能够分析多种情况，甚至强烈非线性，以解决前进和反向运输问题，从而保留结果的可靠性并降低不确定性。此外，该工具具有提供极快响应的特征，对于立即确定补救策略至关重要。将模型产生的优点与文献研究进行了比较。在这方面，经过训练以处理不同情况的馈电馈线人工神经网络代表数据驱动的模型。首先，在研究区域的特定观察点上确定污染物的浓度（正向问题）；其次，要处理识别已知源位置的发布历史记录的反问题；然后，在一个污染物来源的情况下，确定了释放历史记录，同时识别源在研究区域的特定子域中的位置。最后，研究并估计了观察误差。结果令人满意地实现了结果，突出了ANN通过近似非线性函数来处理多种情况的能力，而无需物理观点来描述该现象，从而提供可靠的结果，并具有非常低的计算负担和不确定性。

Mobile traffic prediction is of great importance on the path of enabling 5G mobile networks to perform smart and efficient infrastructure planning and management. However, available data are limited to base station logging information. Hence, training methods for generating high-quality predictions that can generalize to new observations on different parties are in demand. Traditional approaches require collecting measurements from different base stations and sending them to a central entity, followed by performing machine learning operations using the received data. The dissemination of local observations raises privacy, confidentiality, and performance concerns, hindering the applicability of machine learning techniques. Various distributed learning methods have been proposed to address this issue, but their application to traffic prediction has yet to be explored. In this work, we study the effectiveness of federated learning applied to raw base station aggregated LTE data for time-series forecasting. We evaluate one-step predictions using 5 different neural network architectures trained with a federated setting on non-iid data. The presented algorithms have been submitted to the Global Federated Traffic Prediction for 5G and Beyond Challenge. Our results show that the learning architectures adapted to the federated setting achieve equivalent prediction error to the centralized setting, pre-processing techniques on base stations lead to higher forecasting accuracy, while state-of-the-art aggregators do not outperform simple approaches.

Network models are an essential block of modern networks. For example, they are widely used in network planning and optimization. However, as networks increase in scale and complexity, some models present limitations, such as the assumption of markovian traffic in queuing theory models, or the high computational cost of network simulators. Recent advances in machine learning, such as Graph Neural Networks (GNN), are enabling a new generation of network models that are data-driven and can learn complex non-linear behaviors. In this paper, we present RouteNet-Fermi, a custom GNN model that shares the same goals as queuing theory, while being considerably more accurate in the presence of realistic traffic models. The proposed model predicts accurately the delay, jitter, and loss in networks. We have tested RouteNet-Fermi in networks of increasing size (up to 300 nodes), including samples with mixed traffic profiles -- e.g., with complex non-markovian models -- and arbitrary routing and queue scheduling configurations. Our experimental results show that RouteNet-Fermi achieves similar accuracy as computationally-expensive packet-level simulators and it is able to accurately scale to large networks. For example, the model produces delay estimates with a mean relative error of 6.24% when applied to a test dataset with 1,000 samples, including network topologies one order of magnitude larger than those seen during training.

电力是一种波动的电源，需要短期和长期的精力计划和资源管理。更具体地说，在短期，准确的即时能源消耗中，预测极大地提高了建筑物的效率，为采用可再生能源提供了新的途径。在这方面，数据驱动的方法，即基于机器学习的方法，开始优先于更传统的方法，因为它们不仅提供了更简化的部署方式，而且还提供了最新的结果。从这个意义上讲，这项工作应用和比较了几种深度学习算法，LSTM，CNN，CNN-LSTM和TCN的性能，在制造业内的一个真实测试中。实验结果表明，TCN是预测短期即时能源消耗的最可靠方法。

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。

PV power forecasting models are predominantly based on machine learning algorithms which do not provide any insight into or explanation about their predictions (black boxes). Therefore, their direct implementation in environments where transparency is required, and the trust associated with their predictions may be questioned. To this end, we propose a two stage probabilistic forecasting framework able to generate highly accurate, reliable, and sharp forecasts yet offering full transparency on both the point forecasts and the prediction intervals (PIs). In the first stage, we exploit natural gradient boosting (NGBoost) for yielding probabilistic forecasts, while in the second stage, we calculate the Shapley additive explanation (SHAP) values in order to fully comprehend why a prediction was made. To highlight the performance and the applicability of the proposed framework, real data from two PV parks located in Southern Germany are employed. Comparative results with two state-of-the-art algorithms, namely Gaussian process and lower upper bound estimation, manifest a significant increase in the point forecast accuracy and in the overall probabilistic performance. Most importantly, a detailed analysis of the model's complex nonlinear relationships and interaction effects between the various features is presented. This allows interpreting the model, identifying some learned physical properties, explaining individual predictions, reducing the computational requirements for the training without jeopardizing the model accuracy, detecting possible bugs, and gaining trust in the model. Finally, we conclude that the model was able to develop complex nonlinear relationships which follow known physical properties as well as human logic and intuition.

随着无线标准的发展，引入了更复杂的功能，以解决吞吐量，延迟，安全性和效率方面的增加。为了释放此类新功能的潜力，目前正在利用人工智能（AI）和机器学习（ML）（ML）来从数据中得出模型和协议，而不是通过手工编程。在本文中，我们探讨了将ML应用于下一代无线局域网（WLAN）的可行性。更具体地说，我们专注于IEEE 802.11AX空间重用（SR）问题，并通过联合学习（FL）模型来预测其性能。在这项工作中概述的FL解决方案集是2021年国际电信联盟（ITU）AI的5G挑战赛的一部分。

培训广泛和深度神经网络（DNN）需要大量的存储资源，例如内存，因为在转发传播期间必须在存储器中保存中间激活数据，然后恢复以便向后传播。然而，由于硬件设计约束，诸如GPU之类的最先进的加速器（例如GPU）仅配备了非常有限的存储容量，这显着限制了在训练大规模DNN时的最大批量大小和性能加速。传统的记忆保存技术均受性能开销或受限互连带宽或特定互连技术的约束。在本文中，我们提出了一种新颖的记忆高效的CNN训练框架（称为Comet），利用错误界限的损耗压缩来显着降低训练的内存要求，以允许培训更大的模型或加速培训。不同于采用基于图像的有损压缩机（例如JPEG）的最先进的解决方案来压缩激活数据，我们的框架故意采用严格的错误控制机制来采用错误界限的损耗压缩。具体而言，我们对从改变的激活数据传播到梯度的压缩误差传播的理论分析，并经验探讨改变梯度对训练过程的影响。基于这些分析，我们优化了误报的损耗压缩，并提出了一种用于激活数据压缩的自适应误差控制方案。我们评估我们对最先进的解决方案的设计，其中包含五个广泛采用的CNN和Imagenet DataSet。实验表明，我们所提出的框架可以在基线训练中显着降低13.5倍，并分别在另一个最先进的基于压缩框架上的1.8倍，几乎没有准确性损失。

尽管开放式运输所带来的新机遇，但基于ML的网络自动化的进步已经缓慢，主要是因为大规模数据集和实验测试基础设施的不可用。这减缓了实际网络上的深度加强学习（DRL）代理的开发和广泛采用，延迟了智能和自主运行控制的进展。在本文中，我们通过提出用于开放式RAN基于DRL基闭环控制的设计，培训，测试和实验评估的实用解决方案和软件管道来解决这些挑战。我们介绍了Colo-RAN，这是一个具有软件定义的无线电循环的第一个公开的大型O-RAN测试框架。在ColoSseum无线网络仿真器的规模和计算能力上，Colo-RAN使用O-RAN组件，可编程基站和“无线数据厂”来实现ML研究。具体而言，我们设计并开发三种示例性XApp，用于基于DRL的RAN切片，调度和在线模型培训，并评估其在具有7个软化基站和42个用户的蜂窝网络上的性能。最后，我们通过在竞技场上部署一个室内可编程测试平台来展示Colo-RAN到不同平台的可移植性。我们的一类大型评估的广泛结果突出了基于DRL的自适应控制的益处和挑战。他们还提供关于无线DRL管道的开发的见解，从数据分析到DRL代理商的设计，以及与现场训练相关的权衡。 Colo-RAN和收集的大型数据集将公开向研究界公开提供。

预测住宅功率使用对于辅助智能电网来管理和保护能量以确保有效使用的必不可少。客户级别的准确能量预测将直接反映电网系统的效率，但由于许多影响因素，例如气象和占用模式，预测建筑能源使用是复杂的任务。在成瘾中，鉴于多传感器环境的出现以及能量消费者和智能电网之间的两种方式通信，在能量互联网（IOE）中，高维时间序列越来越多地出现。因此，能够计算高维时间序列的方法在智能建筑和IOE应用中具有很大的价值。模糊时间序列（FTS）模型作为数据驱动的非参数模型的易于实现和高精度。不幸的是，如果所有功能用于训练模型，现有的FTS模型可能是不可行的。我们通过将原始高维数据投入低维嵌入空间并在该低维表示中使用多变量FTS方法来提出一种用于处理高维时间序列的新方法。组合这些技术使得能够更好地表示多变量时间序列的复杂内容和更准确的预测。

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。

使用机器学习技术校准低成本传感器是现在广泛使用的方法。虽然在部署低成本传感器的空气质量监测的低成本传感器中仍有许多挑战，但低成本传感器已被证明与高精度仪器相结合。因此，大多数研究专注于使用机器学习应用不同的校准技术。然而，这些模型的成功应用取决于传感器获得的数据的质量，并且已经从传感器采样和数据预处理到传感器本身的校准，从传感器采集过程中支付了很少的关注。在本文中，我们展示了主要的传感器采样参数，它们对基于机器学习的传感器校准的质量的相应影响及其对能源消耗的影响，因此显示了现有的权衡。最后，实验节点上的结果显示了数据采样策略在对流层臭氧，二氧化氮和一氧化氮低成本传感器的校准中的影响。具体地，我们展示了如何最小化感测子系统的占空比的采样策略可以降低功耗，同时保持数据质量。

基于惯性数据的人类活动识别（HAR）是从智能手机到超低功率传感器的嵌入式设备上越来越扩散的任务。由于深度学习模型的计算复杂性很高，因此大多数嵌入式HAR系统基于简单且不那么精确的经典机器学习算法。这项工作弥合了在设备上的HAR和深度学习之间的差距，提出了一组有效的一维卷积神经网络（CNN），可在通用微控制器（MCUS）上部署。我们的CNN获得了将超参数优化与子字节和混合精确量化的结合，以在分类结果和记忆职业之间找到良好的权衡。此外，我们还利用自适应推断作为正交优化，以根据处理后的输入来调整运行时的推理复杂性，从而产生更灵活的HAR系统。通过在四个数据集上进行实验，并针对超低功率RISC-V MCU，我们表明（i）我们能够为HAR获得一组丰富的帕累托（Pareto）最佳CNN，以范围超过1个数量级记忆，潜伏期和能耗； （ii）由于自适应推断，我们可以从单个CNN开始得出> 20个运行时操作模式，分类分数的不同程度高达10％，并且推理复杂性超过3倍，并且内存开销有限； （iii）在四个基准中的三个基准中，我们的表现都超过了所有以前的深度学习方法，将记忆占用率降低了100倍以上。获得更好性能（浅层和深度）的少数方法与MCU部署不兼容。 （iv）我们所有的CNN都与推理延迟<16ms的实时式evice Har兼容。他们的记忆职业在0.05-23.17 kb中有所不同，其能源消耗为0.005和61.59 UJ，可在较小的电池供应中进行多年的连续操作。

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。

最近在无线通信领域的许多任务中考虑了机器学习算法。以前，我们已经提出了使用深度卷积神经网络（CNN）进行接收器处理的使用，并证明它可以提供可观的性能提高。在这项研究中，我们专注于发射器的机器学习算法。特别是，我们考虑进行波束形成并提出一个CNN，该CNN对于给定上行链路通道估计值作为输入，输出下链路通道信息用于波束成形。考虑到基于UE接收器性能的损失函数的上行链路传输和下行链路传输，CNN以有监督的方式进行培训。神经网络的主要任务是预测上行链路和下行链路插槽之间的通道演变，但它也可以学会处理整个链中的效率低下和错误，包括实际的光束成型阶段。提供的数值实验证明了波束形成性能的改善。