PLC可编程序控制器1756-L61网络适配器 性能稳定

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可重构智能表面

因易于部署、频谱效率增强、与当前无线网络标准和硬件的兼容性以及可持续性，可重构智能表面（RIS）在无线领域中获得了越来越多的关注。RIS 是一种新型介质，它让工程师能够通过一系列反射单元以编程方式动态地控制信号在发射机和接收机之间的传播。主动反射和控制传入表面的信号的能力要求无线工程师使用 MIMO 无线系统。该系统虽然可以提高可控性，但需要额外的天线和窄波束。窄波束具有一定的挑战，因为瞄准波束时的任何一个小错误都可能使其无法到达预定目标。

所有这些类型的创新都为无线系统带来了巨大的复杂性和可变性，使设计空间探索任务变得非常困难。构建这些无线系统类型的无线工程师经常使用 MATLAB 和 Simulink 来设计、建模、测试和分析他们的设计。因为他们可以在无需承担后果的仿真环境中探索新的频率范围、带宽、参数集、MIMO 的比例仿真以及更高的采样率。

带来无线连接的非地面网络

使连接无处不在的一项关键技术进步是非地面网络（NTN）的出现。NTN 指的是任何涉及非地面飞行物的网络，包括近地轨道（LEO）卫星在内。无线工程师越来越多地将移动设备集成到混合地面和非地面 5G 移动基础设施中来为企业和消费者提供服务。Apple 的紧急 SOS 功能[2]是的一项应用。NTN 的价值在于它们可以在不依赖蜂窝信号塔的情况下建立全球无线网络，特别是在建造成本过高的地方。

人工智能对 6G 系统至关重要

6G 网络的日益复杂使得人工智能的使用成为必要。因为光靠人来紧跟 6G 带来的更快速度和更高复杂性已不太实际。人工智能方法可通过自动、高效地提取底层模式来解决非线性问题，这超出了人工方法的能力范围。工程师可以应用人工智能（包括机器学习、深度学习或强化学习工作流）来配置、优化和自行组织 6G 无线通信。此外，6G 可能会支持基于人工智能的空中接口[3]以改进功能，如联合压缩和编码、波束成形、信道状态信息（CSI）压缩以及定位。人工智能还可通过估计源环境行为将仿真环境纳入算法模型，使项目管理从中受益，从而让工程师能够使用少的计算资源快速研究系统的主要效应。无线通信的大优点是数学和物理从不会出现争议。问题出在于使其高效、可行的需求和技术方面。我们得等到 2026 年才能知道哪些候选技术和要求会被包含在 6G 标准中，但无线工程师现在便应该对即将到来的创新进行学习。一旦 6G 的需求得到确定，那些使用人工智能来进行整合 JCAS、RIS 或 NTN 设计并通过仿真来测试这些设计的无线工程师将具备更有利的竞争优势。

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