教授获得国家科学基金会资助以改善所有人的6G接入

我们生活在一个联系越来越紧密的世界。事实上，全球有 66.48 亿智能手机用户，占全球人口的 83% 以上。 尽管有如此多的移动设备和用户，连接仍然会给农村地区的消费者带来问题。

布拉德利电气与计算机工程系教授 兼 Wireless@VT 主任Lingjia Liu获得 国家科学基金会 (NSF)提供的 800,000 美元赠款， 用于帮助创建下一代 (NextG) 移动宽带网络，提高可用性通过提供无缝无线覆盖和支持不同的服务需求来访问用户。

这项研究是 NSF 的 弹性和智能 NextG 系统计划的一部分，该计划结合了 NSF、国防部和国家标准与技术研究所等政府机构的资源和支持，以及 Apple 等主要电信公司的资源和支持、谷歌、IBM、诺基亚和微软。目标是专注于可能对 NextG 标准的未来产生潜在影响的 NextG 无线、网络和计算系统。

为了提高网络弹性，刘将开展整合和运营地面和非地面网络(称为地面和空中综合网络(GAIN))所需的基础研究。该项目将专注于使用人工智能和先进的机器学习算法，以在这种极其动态的环境下提高通信和计算效率。

空间网络，也是非陆地网络，支持全球信息交换，并作为偏远地区通信的“最后手段”。空间网络中的计算资源是有限的，但由于它们的可访问性和将数据快速传输到其他设备的能力，计算任务可以卸载到地面和空中网络。

认识到这些网络中的每一个都有独特的优势和局限性，Liu 的研究将侧重于整合地面和非地面网络以创建 GAIN。开发一个允许每个网络相互补充的解决方案将为用户提供改进和灵活的服务。

研究团队包括杜克大学计算机科学教授 Robert Calderbank， 由于其行业背景，他带来了不同的视角。在加入学术界之前，Calderbank 是 AT&T 的研究副总裁。Yuejie Chi， 卡内基梅隆大学电气与计算机工程系 教授 ，贡献了机器学习、数据科学、优化和统计信号处理方面的专业知识。

一群弗吉尼亚理工大学的学生将与其他大学的学生一起参与该项目。在接下来的三年中，这些学生将在刘等学术导师和附属行业合作伙伴的指导下，通过深入研究大量详细研究来提供帮助。

Shadab Mahboob，博士 与 Liu 一起工作的学生的动机是帮助将更具弹性的无线网络带入生活。

“将卫星等非地面平台集成到现有地面网络是全新的。这是目前不存在的东西——即使在 5G 网络中也是如此，”Mahboob 说。“这种网络覆盖的可访问性将是革命性的。即使在自然灾害时期或偏远地区，非地面网络也将允许通信，这将真正改变生活。”

Liu、Calderbank 和 Chi 已经在合作使用机器学习设计无线网络。他们的方法不同于使用数学模型的传统方法。

“机器学习已在许多领域得到采用;但是，NextG 系统非常不同，”刘说。“因为非地面网络是高度动态和异构的，实时和有弹性的机器学习是这个项目的关键。”

为了促进这些功能，研究人员将采用一种新的 2D 调制技术，将从一个通信源传输的信息转换为另一个通信源。 由于该波形在高速场景中的稳健性，因此正在 6G技术和研究中加以考虑。

刘最兴奋的是有机会与学术合作伙伴、行业和政府合作，使这些 NextG 系统成为现实。事实上，弹性和智能 NextG 系统计划经过了国家科学基金会、工业界和国防部的三轮审查，以确保资助的项目具有相关性，并且很有可能影响 NextG 技术。

“由于 NextG 将受行业和行业标准的约束，因此学术界与行业合作伙伴的合作至关重要，”刘说。“通过与行业合作伙伴合作，我们将了解哪些问题与 NextG 用户相关且重要。我们希望整个无线社区都能从这项研究中受益。”