摘要：随着全球通信技术的飞速进展,5G向6G的转变已成为通信领域的关键焦点。以用户为中心的网络(User-Centric Network,UCN)架构代表了通信技术的革命性创新,通过将用户需求和体验置于设计的核心,为6G环境下的多样化应用提供了全方位服务。深入探讨了6G时代UCN的发展轨迹、架构特性及核心技术,涵盖分布式与去中心化网络架构、集中化控制与资源优化网络架构,以及诸如资源分配、无缝漫游和隐私保护等关键技术。介绍了一种创新的F5G下服务于UCN架构的无感漫游方案,仿真结果表明了该方案的优越性。通过系统综述与技术梳理,旨在阐明UCN在塑造未来移动通信领域中的重要作用,为6G网络技术的进一步发展提供理论支撑和实践方向。

摘要：AI及深度学习的发展为未来6G实现高精度室内定位系统提供了新思路。通过分析CSI数据的物理特性,提出了一种基于复数向量余弦相似度的改进KNN算法,显著提升了无源定位的性能。进一步地,采用度量学习方法,设计了Structured Embedding Loss损失函数,并引入Softmax Structure Loss优化神经网络模型,实现了端到端的高效训练和推理。实验结果表明,这些创新方法显著提高了无源定位的精度和鲁棒性,定位准确率和Macro-F1评分分别达到99.15%和99.1%,为无源定位、无线信号处理等领域提供了新的研究视角和技术路径。

摘要：本文主要使用嵌入式计算平台,设计实现手势控制识别系统,通过中值滤波法进行图像去噪,经过图像预处理后,使用类间方差法进行手势图像分割,提取手势特征,进行手势目标检测及跟踪。