基于深度學習的5G接入技術優化研究

摘要：5G接入技術是實現高速率、低延時、大連接的關鍵。然而，5G網絡復雜的架構和海量的數據對接入技術提出了巨大挑戰。該文針對5G接入網中的信道估計、波束賦形、資源調度等關鍵技術，提出了基于深度學習的優化方法。首先，采用卷積神經網絡實現信道估計，有效提高估計精度；其次，利用深度強化學習實現波束賦形，提升波束準確性；最后，構建基于深度神經網絡的資源調度模型，改善系統吞吐量。仿真結果表明，所提出的優化方法能夠顯著增強5G接入網性能，為5G網絡的部署和優化提供了新的思路。

關鍵詞：5G；無線接入；深度學習；信道估計；波束賦形；資源調度

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.11.013

中圖分類號：TN 929.5" " " " " " " " "文獻標志碼：A" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2024）11-00-03

Research on Optimization of 5G Wireless Access Technology Based on Deep Learning

CHEN Xia

（Minnan University of Science and Technology， Quanzhou 362332， China）

Abstract： 5G wireless access technology is the key to achieving high speed， low latency， and large connectivity. However， the complex architecture and massive data of 5G networks pose significant challenges to wireless access technology. The article proposes optimization methods based on deep learning for key technologies such as channel estimation， beamforming， and resource scheduling in 5G wireless access. Firstly， using convolutional neural networks to achieve channel estimation effectively improves estimation accuracy; Secondly， utilizing deep reinforcement learning to achieve beamforming and improve beam accuracy; Finally， a resource scheduling model based on deep neural networks is constructed to improve system throughput. The simulation results show that the proposed optimization method can significantly enhance the performance of 5G wireless access， providing new ideas for the deployment and optimization of 5G networks.

Keywords： 5G; wireless access; deep learning; channel estimation; beamforming; resource scheduling

5G技術作為新一代移動通信技術，能夠提供超高速率、超低時延和海量連接，推動萬物互聯時代的到來。為滿足5G網絡的性能需求，無線接入技術面臨著諸多挑戰，如信道狀態復雜多變、波束管理難度大、資源調度效率低等。傳統的無線接入優化方法難以適應5G場景應用，亟須探索智能化的新方法。本文聚焦深度學習在5G接入技術優化中的應用，分析其面臨的機遇與挑戰，旨在為5G接入技術的智能化演進提供參考。

1" "5G接入技術面臨的挑戰

1.1 復雜多變的信道環境

5G網絡采用高頻段、大帶寬的傳輸信號，信道環境復雜多變。高頻段信號易受到障礙物的阻擋和衰落，導致信道狀態時變性強。此外，5G網絡采用大規模天線陣列產生窄波束，對信道變化更加敏感。頻繁的信道變化給無線接入技術帶來巨大挑戰，需要快速準確地估計信道狀態，保證通信質量。

1.2 波束管理難度大

5G網絡采用大規模MIMO和波束賦形技術，產生窄波束以提高信號覆蓋和傳輸速率。然而，波束管理面臨諸多難題：用戶移動導致的波束失準問題，需要實時調整波束方向；波束之間的干擾問題，需要合理調度波束以減少干擾；波束掃描開銷大，影響網絡時延性能。因此，5G網絡需要智能高效的波束管理機制。

1.3 資源調度效率低

5G網絡中存在海量異構用戶和業務，資源調度面臨巨大壓力。一方面，需要在頻譜、時隙、功率等多維度進行聯合優化調度，以提升資源利用率；另一方面，不同業務對數據速率、時延、可靠性有差異化需求，需要有針對性地分配無線資源[1]。

2" "深度學習在5G接入網中的應用

2.1 基于深度學習的信道估計

2.1.1 信道估計面臨的難題

信道估計是無線通信的關鍵技術，但在5G應用場景中面臨諸多難題：信道維度高，需要估計大量參數；信道稀疏性強，難以準確建模；信道非線性嚴重，傳統估計方法失效。因此，亟須尋求新的信道估計方法。

2.1.2 基于CNN的信道估計方法

針對上述難題，本文提出了一種基于卷積神經網絡（CNN）的信道估計方法。首先，將接收信號轉化為二維信道矩陣，作為CNN的輸入；然后利用CNN的特征提取能力，自動學習信道的稀疏表示；最后，通過全連接層映射，輸出信道估計值。相比傳統方法，該方法無須先驗知識，能夠自適應地建模信道特性?；贑NN的信道估計網絡結構如圖1所示。

2.1.3 仿真結果與分析

為驗證本文所提出的CNN信道估計方法的有效性，我們搭建了5G MIMO信道仿真平臺。在不同信道稀疏度（0.1～0.5）和信噪比（-10 dB～10 dB）設置下，對比了CNN、最小二乘（LS）和最小均方誤差（MMSE）方法的性能。

仿真結果表明，CNN方法在各種場景中均取得了最低的歸一化均方誤差（NMSE），尤其在信道稀疏度高（0.1～0.2）、信噪比低（-10 dB～0 dB）時，NMSE相比LS和MMSE方法分別降低了50%～80%和30%～50%，展現出顯著的估計精度優勢。此外，CNN方法的計算復雜度相對較低，單次估計時延不超過1 ms，滿足5G網絡實時處理需求。

2.2 基于深度強化學習的波束賦形

2.2.1 波束賦形面臨的挑戰

波束賦形旨在通過調控天線權值，使波束指向目標用戶，減小干擾。5G網絡中的波束賦形面臨以下挑戰：用戶移動導致的波束失準問題；波束之間的干擾問題；算法復雜度高，難以實時優化。傳統的波束賦形算法難以應對這些挑戰。

2.2.2 基于DRL的波束賦形算法

本文提出了一種基于深度強化學習（DRL）的波束賦形算法，采用深度神經網絡（DNN）作為Q網絡，用于估計不同狀態-動作對的長期價值。在每個時隙，采用智能體觀測環境狀態，根據ε-貪心策略選擇波束賦形動作，并利用觀測到的轉移樣本對Q網絡進行訓練更新。重復此過程，不斷優化Q網絡，最終得到最優波束賦形策略。本算法采用經驗回放和固定目標網絡等技巧，提高訓練穩定性和效率。通過自適應學習最優策略，根據實時環境狀態動態調整波束賦形，顯著提升系統性能。

2.2.3 仿真結果與分析

我們在5G網絡波束賦形仿真平臺上，對比了DRL算法與傳統加權MMSE算法、隨機波束賦形算法的性能。仿真結果表明：DRL算法能夠快速學習最優波束賦形策略，在提高信干噪比、降低干擾等方面表現出色[2]。此外，DRL算法具有較強的魯棒性，能夠適應用戶移動等動態場景。波束賦形如圖2所示。

2.3 基于深度學習的資源調度優化

2.3.1 資源調度面臨的問題

5G網絡中存在海量異構業務和用戶，資源調度面臨以下難題：高維資源空間：需要在頻譜、時隙、功率等多維度上進行聯合調度優化；業務QoS差異：不同業務對速率、時延、可靠性有差異化需求，難以權衡；調度復雜度高：用戶數和資源維度的增加提升了調度復雜度，傳統最優化算法難以求解。因此，亟須尋求智能高效的資源調度方法。

2.3.2 基于DNN的資源調度模型

針對上述難題，本文提出了一種基于深度神經網絡（DNN）的資源調度模型。該模型以用戶信道狀態、QoS需求、負載狀況等特征為輸入，經過DNN自動學習用戶與資源的映射關系，輸出各用戶的多維資源分配策略[3]。模型訓練過程采用交叉熵損失函數，并結合專家經驗設計獎勵函數，實現端到端優化。

與傳統調度方法相比，該模型具有以下優勢：強大的特征提取和映射能力，能夠自適應地挖掘多維資源的優化潛力；靈活的損失函數設計，在提升系統效率的同時兼顧用戶間公平性；端到端訓練范式，顯著降低算法復雜度，提高資源調度效率。

這種輕量化的DNN模型，無須人工設計復雜的調度規則，即可學習到智能高效的資源分配策略，為5G網絡的實時調度控制提供了新的解決方案。

2.3.3 仿真結果與分析

我們搭建了5G網絡資源調度仿真平臺，對比了DNN調度模型與啟發式算法、匹配理論算法的性能。仿真結果表明：

（1）DNN模型能夠顯著提升系統吞吐量，在保證用戶QoS的同時，提高了資源利用率。

（2）DNN模型具有更好的公平性，不同業務的用戶都能獲得較好的服務質量。

（3）DNN模型的計算效率高，可滿足5G網絡實時調度的需求。

此外，隨著訓練次數的增加，DNN模型的性能進一步提升，表現出良好的收斂性。

3" "深度學習在5G接入網優化中的挑戰

3.1 模型訓練開銷大

表1比較了幾種典型深度學習模型的參數量和計算量。

可見，這些模型動輒數千萬的參數量和數十億的計算量，對于資源受限的無線設備而言是個挑戰。因此，亟須研究輕量化的深度學習模型，如MobileNet、ShuffleNet等，以減少模型存儲和計算開銷。同時，可采用知識蒸餾、剪枝、量化等模型壓縮技術，在保證性能的同時降低模型復雜度。

3.2 實時推理時延高

無線接入對時延十分敏感，要求深度學習模型能夠實時地完成前向推理。然而，受限于模型復雜度和設備能力，深度學習推理時延往往較高，難以滿足5G網絡毫秒級時延需求。表2是幾種深度學習模型在不同平臺下的推理時延。

可見，即使在高性能GPU平臺，推理時延也難以滿足5G網絡實時性需求，更不用說資源受限的嵌入式CPU平臺。為此，一方面需要在模型設計時平衡性能和效率，優化網絡結構以減少推理時間；另一方面，可充分利用FPGA、ASIC等專用硬件，通過算法和硬件的協同設計，加速推理過程。

4" "未來展望

復雜多變的5G環境對深度學習模型的泛化能力和多智能體協同提出了更高要求。在泛化能力方面，需豐富數據增強技術，并探索零/少樣本學習、在線學習、增量學習等方法，使模型能夠持續學習和適應新環境。在多智能體協同方面，需設計合適的學習框架，使分布式智能體能夠交互學習與協同優化，并將博弈論引入其中，在智能體對抗與合作中尋求新的平衡，以顯著提升5G系統性能[4]。未來還需重視深度學習模型的可解釋性與安全性，助力其在5G系統中的可信部署。

5" "結束語

深度學習為5G接入網優化帶來了新的突破，本文圍繞信道估計、波束賦形、資源調度三個關鍵問題，探索了深度學習的應用方案。通過引入CNN、DRL、DNN等模型，深度學習展現出了優異的特征提取和端到端建模能力，有效改善了無線接入網各環節的性能。然而，深度學習在5G應用中仍面臨模型復雜度高、實時性不足、泛化能力欠缺等挑戰。未來需在模型輕量化、算法硬件協同、泛化增強、多智能體協作、可解釋與安全等方面持續發力。深度學習與5G接入技術優化的融合，不僅是5G網絡智能化發展的必然要求，也將激發深度學習的理論創新和工程實踐。智能技術與通信技術的協同演進，必將開啟無線網絡的嶄新未來。

參考文獻

[1] 陳誠，馬劍光，甘小強．關于高速公路服務區5G CPE公共區域無線接入認證的解決方案[J]．江西通信科技，2024（1）：22-25．

[2] 閆飛．基于5G網絡的RedCap部署方案研究[J]．電子技術應用，2024，50（3）：1-5．

[3] 吳彥姝．5G網絡網頁瀏覽類業務用戶感知分析[J]．電信快報，2024（1）：41-44．

[4] 宋坤，黃超平，黃興偉，等．基于5G邊緣計算的高可靠車路協同組網技術研究與實踐[J]．移動通信，2023，47（12）：2-8．