无线AI

这篇文章是由MathWorks．

移动无线技术的发展，从3G/4G到5G，以及工业4.0的引入，导致无线系统设计的复杂性不断增加。无线网络也变得更加难以管理，因为需要优化有价值的资源共享以扩大用户集。这些挑战迫使工程师超越传统的基于规则的方法，许多人转向人工智能(AI)作为应对现代系统引入的挑战的首选解决方案。网上亚博Ayabo2016

从管理自动驾驶车辆之间的通信，到优化移动呼叫中的资源分配，人工智能为现代无线应用程序带来了必要的复杂性。随着连接到网络的设备数量和范围的扩大，人工智能在无线领域的作用也将扩大。工程师们必须准备好将其引入日益复杂的系统。了解人工智能在无线系统中的好处和当前应用，以及优化实施所需的最佳实践，将是该技术未来成功的关键。

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人工智能对无线的主要好处

向5G的过渡带来了移动宽带网络的速度和质量的优化，以及对超可靠的低速率和大规模机器类型通信的需求，用于工业4.0设备之间的时间敏感连接——现代网络中的三个不同的用例，以及推动工程师采用AI的竞争力量。

随着设备对网络资源的竞争，随着无线系统的用户和应用程序的数量不断增加，以前的线性设计模式一旦被基于人类的规则所理解，就不再足够了。然而，人工智能技术可以通过自动高效地提取任何模式来更好地解决非线性问题，这超出了基于人类的方法的能力。

这里的AI指的是那些用于识别连接设备和人的通信通道中的模式的机器学习和深度学习系统。然后，这些系统优化给予该链接的资源，以提高性能。简单地说，在不利用人工智能方法的情况下，为这些不同的用例运行一个网络几乎是不可能的任务。

除了带来复杂性和优化，人工智能还带来了项目管理方面的好处。通过估计源环境的行为，将模拟环境合并到算法模型中，可以使工程师使用最少的计算资源快速研究系统的主导效应。这就留下了更多的时间来更快地探索设计和执行更多的迭代，从而减少了成本和开发时间。

无线AI工作流程:数据生成、AI训练、验证和测试以及硬件部署。点击图片观看点播网络研讨会:应用AI技术解决无线通信系统设计挑战。MathWorks

人工智能在无线系统中的应用最佳实践

数据的大小和质量对于人工智能模型的有效部署至关重要，因为它们只与训练它们的数据一样有效。为了应对一系列现实场景，这些模型需要使用广泛的数据进行训练。通过基于原语合成新数据或从空中信号中提取数据，MathWorks等应用程序5 g的工具箱为5G网络设计人员提供必要的数据可变性，以健壮地训练人工智能。如果无法探索大型训练数据集，并基于这些数据迭代不同的算法，可能会导致狭隘的局部优化，而不是整体的全局优化。

在该领域测试人工智能模型的稳健方法对成功同样至关重要。测试AI技术所需的信号的可变性是一个问题，在狭窄的局部地理位置捕获的信号可能会对工程师优化设计质量产生不利影响。如果没有字段迭代，就不能使用个别案例的参数来优化特定位置的AI，从而对呼叫性能产生负面影响。

无线世界的人工智能-主要应用领域

电信和汽车等领域的数字化转型需要使用人工智能，并且是其应用的主要驱动力。将电子通信放在曾经以机械为导向的领域，会产生大量数据，如智能城市、电信网络和自动驾驶汽车(AV)等应用程序连接起来。当它们这样做时，连接它们的网络资源变得紧张。

在电信领域，AI部署在两个层面——物理层(PHY)和物理层以上。AI在连接两个用户的线路中提高性能的应用被称为PHY操作。人工智能技术在物理层的应用包括数字预失真、信道估计和信道资源优化，以及在称为自动编码器设计的调用期间自动调整收发器参数。

信道优化是增强两个设备之间的连接，主要是网络基础设施和用户设备。通常，这意味着使用AI通过指纹识别和信道状态信息压缩等技术来克服局部环境中的信号可变性。

通过指纹识别，人工智能被用于优化无线网络的定位和定位，通过映射室内环境中由个人进入室内环境引起的传播模式的中断。然后，人工智能根据这些个性化的5G信号变化来估计用户的位置。同时，信道状态信息压缩是使用AI将用户设备的反馈数据压缩到基站，确保通知基站试图提高呼叫性能的反馈环路不会超过可用带宽，从而导致呼叫掉线。

以上用途主要用于网络管理和资源分配。应用程序，如调度、波束管理和频谱分配，是为网络的竞争用户和用例管理和优化核心系统资源的功能。随着网络上用户和用例数量的增加，网络设计人员已经转向人工智能技术，以实时响应分配需求。

在汽车行业，使用人工智能进行无线连接正在使安全的自动驾驶成为可能。自动驾驶汽车(AV)依赖于来自多个来源的数据，包括激光雷达、雷达和无线传感器，来解释它们所处的环境。亚博排列五投注网站自动驾驶汽车中的硬件必须处理来自这些相互竞争的数据源的数据。人工智能实现了传感器融合，融合相互竞争的信号，使车辆的软件能够了解其位置，并确定如何与环境交互。

无线人工智能的未来

随着无线技术用例的扩展，在这些系统中实现AI的需求也在增加。没有它，5G、自动驾驶汽车和物联网应用等系统就不会具备有效运作所需的复杂性。虽然人工智能在工程，特别是无线系统设计中的地位近年来一直在上升，但可以预期，随着用例和网络用户数量的增长，这种地位将继续上升，而且速度会更快。

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