人工智能在移動通信中的應用

吳政南 程遠勝

摘要：伴隨著互聯網時代的進一步到來，人工智能隨之應運而生。因人工智能自身有著非常強大的功能與優勢，所以，人工智能被應用到了我國各行各業的發展，特別是移動通信中。針對人工智能在移動通信中的應用，本文將在分析人工智能在移動通信各領域中應用的基礎上，給出人工智能應用提升移動通信性能的措施，進而促使移動通信在今后得到更好的發展。

關鍵詞：人工智能;移動通信;應用

引言：自移動通信的出現，其在不斷的發展中隨之從人人互聯轉變成了萬物智聯。這一轉變不僅給社會發展注入全新的動力，而且帶動了整個生態產業發展。而5G時代的進一步到來，更是使得移動通信網絡變得越發復雜。人工智能作為該時代應運出的產物，在大數據、深度學習以及計算能力的共同促進下隨之迎來了全新的浪潮。智能通信更是被稱之為了5G后的無線通信發展主要方向之一。基本思想主要為把人工智能應用到無線通信系統的各層面，實現無線通信與人工智能技術的有機結合。而針對該內容，本文首先將分析人工智能在其中的應用，然后在給出提升移動通信的策略，以供參考。

1.人工智能在移動通信中的應用

目前，人工智能在移動通信系統中的應用主要可分為三類。首先，物理層研究中的去模塊化、將傳統最優化的資源分配到基于深度學習的資源分配等。其次，自組織網絡中的KPI建模等。最后，通過神經網替代多輸入多輸出最大似然檢測，進而降低復雜程度。具體應用如下：（1）在SON中的應用[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，而且其內容也將得到豐富。人工智能在SON中的應用，不但能進一步完善與拓新SON用例，而且能夠優化SON，實施采集用戶反饋，做好學習推斷。（2）在RRM/MAC方面的應用。在移動通信中，RRM/MAC主要充當的是大腦作用。對于RRM而言，其本質主要為最優控制問題。伴隨著移動通信技術場景的多樣發展，同樣類別名稱下的內涵將有著很大差異。傳統方式更是難以解決復雜問題，欠缺適應性。RRM有著不同的場景與特性，所以，需要不同的機器學習方式[2]。除此之外，很多傳統的通信模型，例如：基于聯合空間復用的大規模MIMO模型過于依賴信道狀態信息，其性能在非線性的時候，變信道將產生惡化。對此，正確獲取時變信道的信息狀態對系統性能而言十分重要。人工智能在其中的深入不僅可讓通信系統學習突變的信道模型，而且能夠及時反映出信道狀態，進一步提高多天線系統的無線性能。（3）人工智能在物理層面的應用。發射機、無線信道與接收機作為構成無線通信系統不可缺少的組織部分。基于通信體系結構，通信領域工作人員雖通過多種方式來實現了每個模塊的性能優化，但這并不意味整個通信系統性能得到了優化。通過一些新的研究可發現，端到端優化性能優于優化單個模塊。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。因深度學習在面對結構化信息與海量數據的時候有著較大的優勢，所以，其能夠為實現端到端性能的最大化提供依據。基于深度學習的物理層通信技術主要聚集在信道估計、信號檢測以及信號狀態信息的反饋等方面。這同時也是幫助無線通信系統具備全新發展思路的基礎[3]。

2.人工智能提升移動通信系統性能的策略

由上述可知，人工智能在移動通信中的應用極為迫切。因此，如何利用人工智能技術提高移動通信性能成為了有關人員繼續解決的問題之一。針對該內容，本文將從以下幾個方面對其進行闡述。（1）移動通信網絡性能外環和人工智能。面對日益復雜化的網絡，傳統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外，還應從理論上提煉出到底什么特點的領域適合人工智能，人工智能與非人工智能方法應怎樣才能實現最佳結合，以逼近性能界[4]。對此，本文將提出性能內環與外環的方式，相互寫作逼近性能上界。通過有關性能內外環定義可知，性能內環價值越大，性能外化將越小。首先需要分解一個問題為性能內環與性能外環兩部分，然后用人工智能的方法重新構建一個性能外環部分，并與性能內環一同進行性能優化。以鏈路自適應為例，滿灌包是當前常用的業務模型，這是有問題的。因業務具有多樣性，有的業務在線時間較短，有的較長。（2）需要構建一個閉環人工智能，讓移動網絡實現自動化與智能化的發展。通過對比電信網絡與IT網絡可發現，兩者之間存在的不同在于，電信網絡有嚴格的KPI，所以，將人工智能應用于無線網絡系統中不僅能夠讓系統的快準穩得到提升，而且能實現概率性正確朝確定性正確方面的發展。此外，除了需要盡可能讓人工智能重構無線資源管理方案外，還需要基于大數據分析的反饋閉環系統，進而讓無線網絡今后朝向自動化與智能化方向發展。以上就是用人工智能提高移動通信系統性能的措施，有關人員必須對其加以重視，進而在推動我國移動通信發展的同時，讓人工智能在其中全面發揮該有的作用。

結束語：總而言之，伴隨著新時代社會經濟的迅速發展，人工智能隨之得到了人們的高度重視。通過上述對該內容的深入分析可知，人工智能在移動通信中的應用是現階段時代發展的必然要求。人工智能技術在其中的深入不僅可提高移動通信性能，而且有助于移動通信今后的穩定發展。

參考文獻：

[1]阮揚帆. 5G移動通信系統信道估計與均衡算法的研究[D].電子科技大學，2020.

[2]金杰鋒，顧靜軍，孫敦磊，劉鵡.基于移動通信網絡邊緣計算的遠程駕駛系統[J].中國新通信，2018，20（20）：1.

[3]陳瑞瑞. 5G移動通信與無線功率傳輸若干關鍵技術研究[D].西安電子科技大學，2018.

[4]林敏，龔錚權.智能天線及其在移動通信中的應用[J].電信快報，2000（03）：22-24.