人工智能在移動(dòng)通信中的應(yīng)用

吳政南 程遠(yuǎn)勝

摘要：伴隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的進(jìn)一步到來，人工智能隨之應(yīng)運(yùn)而生。因人工智能自身有著非常強(qiáng)大的功能與優(yōu)勢，所以，人工智能被應(yīng)用到了我國各行各業(yè)的發(fā)展，特別是移動(dòng)通信中。針對人工智能在移動(dòng)通信中的應(yīng)用，本文將在分析人工智能在移動(dòng)通信各領(lǐng)域中應(yīng)用的基礎(chǔ)上，給出人工智能應(yīng)用提升移動(dòng)通信性能的措施，進(jìn)而促使移動(dòng)通信在今后得到更好的發(fā)展。

關(guān)鍵詞：人工智能;移動(dòng)通信;應(yīng)用

引言：自移動(dòng)通信的出現(xiàn)，其在不斷的發(fā)展中隨之從人人互聯(lián)轉(zhuǎn)變成了萬物智聯(lián)。這一轉(zhuǎn)變不僅給社會發(fā)展注入全新的動(dòng)力，而且?guī)?dòng)了整個(gè)生態(tài)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。而5G時(shí)代的進(jìn)一步到來，更是使得移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)變得越發(fā)復(fù)雜。人工智能作為該時(shí)代應(yīng)運(yùn)出的產(chǎn)物，在大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)以及計(jì)算能力的共同促進(jìn)下隨之迎來了全新的浪潮。智能通信更是被稱之為了5G后的無線通信發(fā)展主要方向之一?；舅枷胫饕獮榘讶斯ぶ悄軕?yīng)用到無線通信系統(tǒng)的各層面，實(shí)現(xiàn)無線通信與人工智能技術(shù)的有機(jī)結(jié)合。而針對該內(nèi)容，本文首先將分析人工智能在其中的應(yīng)用，然后在給出提升移動(dòng)通信的策略，以供參考。

1.人工智能在移動(dòng)通信中的應(yīng)用

目前，人工智能在移動(dòng)通信系統(tǒng)中的應(yīng)用主要可分為三類。首先，物理層研究中的去模塊化、將傳統(tǒng)最優(yōu)化的資源分配到基于深度學(xué)習(xí)的資源分配等。其次，自組織網(wǎng)絡(luò)中的KPI建模等。最后，通過神經(jīng)網(wǎng)替代多輸入多輸出最大似然檢測，進(jìn)而降低復(fù)雜程度。具體應(yīng)用如下：（1）在SON中的應(yīng)用[1]。SON概念主要來自于3GPP的Rel.8/9中，在今后SON不僅將扮演更為重要的角色，而且其內(nèi)容也將得到豐富。人工智能在SON中的應(yīng)用，不但能進(jìn)一步完善與拓新SON用例，而且能夠優(yōu)化SON，實(shí)施采集用戶反饋，做好學(xué)習(xí)推斷。（2）在RRM/MAC方面的應(yīng)用。在移動(dòng)通信中，RRM/MAC主要充當(dāng)?shù)氖谴竽X作用。對于RRM而言，其本質(zhì)主要為最優(yōu)控制問題。伴隨著移動(dòng)通信技術(shù)場景的多樣發(fā)展，同樣類別名稱下的內(nèi)涵將有著很大差異。傳統(tǒng)方式更是難以解決復(fù)雜問題，欠缺適應(yīng)性。RRM有著不同的場景與特性，所以，需要不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方式[2]。除此之外，很多傳統(tǒng)的通信模型，例如：基于聯(lián)合空間復(fù)用的大規(guī)模MIMO模型過于依賴信道狀態(tài)信息，其性能在非線性的時(shí)候，變信道將產(chǎn)生惡化。對此，正確獲取時(shí)變信道的信息狀態(tài)對系統(tǒng)性能而言十分重要。人工智能在其中的深入不僅可讓通信系統(tǒng)學(xué)習(xí)突變的信道模型，而且能夠及時(shí)反映出信道狀態(tài)，進(jìn)一步提高多天線系統(tǒng)的無線性能。（3）人工智能在物理層面的應(yīng)用。發(fā)射機(jī)、無線信道與接收機(jī)作為構(gòu)成無線通信系統(tǒng)不可缺少的組織部分?；谕ㄐ朋w系結(jié)構(gòu)，通信領(lǐng)域工作人員雖通過多種方式來實(shí)現(xiàn)了每個(gè)模塊的性能優(yōu)化，但這并不意味整個(gè)通信系統(tǒng)性能得到了優(yōu)化。通過一些新的研究可發(fā)現(xiàn)，端到端優(yōu)化性能優(yōu)于優(yōu)化單個(gè)模塊。智能通信的無線傳輸研究目的在于打破原有的通信模式，讓無線傳輸性能得到大幅度提升。因深度學(xué)習(xí)在面對結(jié)構(gòu)化信息與海量數(shù)據(jù)的時(shí)候有著較大的優(yōu)勢，所以，其能夠?yàn)閷?shí)現(xiàn)端到端性能的最大化提供依據(jù)。基于深度學(xué)習(xí)的物理層通信技術(shù)主要聚集在信道估計(jì)、信號檢測以及信號狀態(tài)信息的反饋等方面。這同時(shí)也是幫助無線通信系統(tǒng)具備全新發(fā)展思路的基礎(chǔ)[3]。

2.人工智能提升移動(dòng)通信系統(tǒng)性能的策略

由上述可知，人工智能在移動(dòng)通信中的應(yīng)用極為迫切。因此，如何利用人工智能技術(shù)提高移動(dòng)通信性能成為了有關(guān)人員繼續(xù)解決的問題之一。針對該內(nèi)容，本文將從以下幾個(gè)方面對其進(jìn)行闡述。（1）移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)性能外環(huán)和人工智能。面對日益復(fù)雜化的網(wǎng)絡(luò)，傳統(tǒng)方式帶來的效果已不再明顯。對此，我們除了從人工智能本身出發(fā)外，還應(yīng)從理論上提煉出到底什么特點(diǎn)的領(lǐng)域適合人工智能，人工智能與非人工智能方法應(yīng)怎樣才能實(shí)現(xiàn)最佳結(jié)合，以逼近性能界[4]。對此，本文將提出性能內(nèi)環(huán)與外環(huán)的方式，相互寫作逼近性能上界。通過有關(guān)性能內(nèi)外環(huán)定義可知，性能內(nèi)環(huán)價(jià)值越大，性能外化將越小。首先需要分解一個(gè)問題為性能內(nèi)環(huán)與性能外環(huán)兩部分，然后用人工智能的方法重新構(gòu)建一個(gè)性能外環(huán)部分，并與性能內(nèi)環(huán)一同進(jìn)行性能優(yōu)化。以鏈路自適應(yīng)為例，滿灌包是當(dāng)前常用的業(yè)務(wù)模型，這是有問題的。因業(yè)務(wù)具有多樣性，有的業(yè)務(wù)在線時(shí)間較短，有的較長。（2）需要構(gòu)建一個(gè)閉環(huán)人工智能，讓移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化與智能化的發(fā)展。通過對比電信網(wǎng)絡(luò)與IT網(wǎng)絡(luò)可發(fā)現(xiàn)，兩者之間存在的不同在于，電信網(wǎng)絡(luò)有嚴(yán)格的KPI，所以，將人工智能應(yīng)用于無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中不僅能夠讓系統(tǒng)的快準(zhǔn)穩(wěn)得到提升，而且能實(shí)現(xiàn)概率性正確朝確定性正確方面的發(fā)展。此外，除了需要盡可能讓人工智能重構(gòu)無線資源管理方案外，還需要基于大數(shù)據(jù)分析的反饋閉環(huán)系統(tǒng)，進(jìn)而讓無線網(wǎng)絡(luò)今后朝向自動(dòng)化與智能化方向發(fā)展。以上就是用人工智能提高移動(dòng)通信系統(tǒng)性能的措施，有關(guān)人員必須對其加以重視，進(jìn)而在推動(dòng)我國移動(dòng)通信發(fā)展的同時(shí)，讓人工智能在其中全面發(fā)揮該有的作用。

結(jié)束語：總而言之，伴隨著新時(shí)代社會經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，人工智能隨之得到了人們的高度重視。通過上述對該內(nèi)容的深入分析可知，人工智能在移動(dòng)通信中的應(yīng)用是現(xiàn)階段時(shí)代發(fā)展的必然要求。人工智能技術(shù)在其中的深入不僅可提高移動(dòng)通信性能，而且有助于移動(dòng)通信今后的穩(wěn)定發(fā)展。

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