2025年6G网络太赫兹波束对准优化

第一章6G网络与太赫兹波束对准的背景与挑战第二章6G太赫兹波束对准信道建模第三章基于深度学习的信道建模方法第四章稀疏数据下的太赫兹波束对准建模第五章硬件感知的太赫兹波束对准优化第六章基于AI的太赫兹波束安全控制方法01第一章6G网络与太赫兹波束对准的背景与挑战第一章6G网络与太赫兹波束对准的背景与挑战6G网络发展趋势全球6G网络研发投入与需求场景太赫兹波束对准技术原理波束对准原理与关键参数对比当前技术瓶颈波束漂移、功耗与成本问题分析优化需求建立标准、自适应算法与多场景协议第一章6G网络与太赫兹波束对准的背景与挑战6G网络发展趋势全球6G网络研发投入与需求场景太赫兹波束对准技术原理波束对准原理与关键参数对比当前技术瓶颈波束漂移、功耗与成本问题分析优化需求建立标准、自适应算法与多场景协议第一章6G网络与太赫兹波束对准的背景与挑战6G网络发展趋势全球6G网络研发投入与需求场景太赫兹波束对准技术原理波束对准原理与关键参数对比当前技术瓶颈波束漂移、功耗与成本问题分析优化需求建立标准、自适应算法与多场景协议02第二章6G太赫兹波束对准信道建模第二章6G太赫兹波束对准信道建模室内信道特性典型场景与实测数据对比室外信道特性城市峡谷与高速公路场景分析信道建模挑战非视距传播、大气衰减与动态环境问题优化需求建立精确模型、数据融合与实时估计第二章6G太赫兹波束对准信道建模室内信道特性典型场景与实测数据对比室外信道特性城市峡谷与高速公路场景分析信道建模挑战非视距传播、大气衰减与动态环境问题优化需求建立精确模型、数据融合与实时估计第二章6G太赫兹波束对准信道建模室内信道特性典型场景与实测数据对比室外信道特性城市峡谷与高速公路场景分析信道建模挑战非视距传播、大气衰减与动态环境问题优化需求建立精确模型、数据融合与实时估计03第三章基于深度学习的信道建模方法第三章基于深度学习的信道建模方法深度学习模型架构ResNet-50与Transformer-ResNet混合网络实际应用效果东京大学与NTTDoCoMo测试数据对比深度学习建模挑战数据稀疏性、模型泛化性与计算复杂度问题优化需求小样本学习、迁移学习与模型轻量化第三章基于深度学习的信道建模方法深度学习模型架构ResNet-50与Transformer-ResNet混合网络实际应用效果东京大学与NTTDoCoMo测试数据对比深度学习建模挑战数据稀疏性、模型泛化性与计算复杂度问题优化需求小样本学习、迁移学习与模型轻量化第三章基于深度学习的信道建模方法深度学习模型架构ResNet-50与Transformer-ResNet混合网络实际应用效果东京大学与NTTDoCoMo测试数据对比深度学习建模挑战数据稀疏性、模型泛化性与计算复杂度问题优化需求小样本学习、迁移学习与模型轻量化04第四章稀疏数据下的太赫兹波束对准建模第四章稀疏数据下的太赫兹波束对准建模稀疏数据问题定义典型场景与NTTDoCoMo测试数据对比稀疏学习算法L1正则化CNN、NMF与稀疏注意力机制稀疏数据建模挑战伪信号抑制、噪声鲁棒性与动态场景处理问题优化需求数据增强、自适应门限调整与模型可解释性第四章稀疏数据下的太赫兹波束对准建模稀疏数据问题定义典型场景与NTTDoCoMo测试数据对比稀疏学习算法L1正则化CNN、NMF与稀疏注意力机制稀疏数据建模挑战伪信号抑制、噪声鲁棒性与动态场景处理问题优化需求数据增强、自适应门限调整与模型可解释性第四章稀疏数据下的太赫兹波束对准建模稀疏数据问题定义典型场景与NTTDoCoMo测试数据对比稀疏学习算法L1正则化CNN、NMF与稀疏注意力机制稀疏数据建模挑战伪信号抑制、噪声鲁棒性与动态场景处理问题优化需求数据增强、自适应门限调整与模型可解释性05第五章硬件感知的太赫兹波束对准优化第五章硬件感知的太赫兹波束对准优化硬件资源限制分析昇腾310芯片测试与东京大学实验室数据对比硬件感知优化算法功耗感知波束赋形、硬件稀疏矩阵分解与时变资源分配硬件优化挑战故障处理、散热问题与制造工艺限制优化需求故障检测算法、相变材料散热系统与分布式控制框架第五章硬件感知的太赫兹波束对准优化硬件资源限制分析昇腾310芯片测试与东京大学实验室数据对比硬件感知优化算法功耗感知波束赋形、硬件稀疏矩阵分解与时变资源分配硬件优化挑战故障处理、散热问题与制造工艺限制优化需求故障检测算法、相变材料散热系统与分布式控制框架第五章硬件感知的太赫兹波束对准优化硬件资源限制分析昇腾310芯片测试与东京大学实验室数据对比硬件感知优化算法功耗感知波束赋形、硬件稀疏矩阵分解与时变资源分配硬件优化挑战故障处理、散热问题与制造工艺限制优化需求故障检测算法、相变材料散热系统与分布式控制框架06第六章基于AI的太赫兹波束安全控制方法第六章基于AI的太赫兹波束安全控制方法安全控制需求分析意外波束泄漏、恶意攻击与环境干扰问题AI安全控制框架感知层、分析层与执行层设计AI安全控制挑战实时性要求、对抗性攻击与模型可解释性问题优化需求边缘计算模型、对抗训练算法与自适应门限调整第六章基于AI的太赫兹波束安全控制方法安全控制需求分析意外波束泄漏、恶意攻击与环境干扰问题AI安全控制框架感知层、分析层与执行层设计AI安全控制挑战实时性要求、对抗性攻击与模型可解释性问题优化需求边缘计算模型、对抗训练算法与自适应门限调整第六章基于AI的太赫兹波束安全控制方法安全控制需求分析意外波束泄漏、恶意攻击与环境干扰问题AI安全控制框架感知层、分析层与执行层设计AI安全控制挑战实时性要求、对抗性攻击与模型可解释性问题优化需求边缘计算模型