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第 1 章

将 AI 集成到无线通信系统中

移动无线技术正在从 5G 向 5G-Advanced 和 6G 演进。这些技术将催生新的工业应用和社会趋势，如自动驾驶汽车、智能工厂和虚拟医疗。因此，这就增加了无线系统设计的复杂性，并让人们对网络质量、可靠性和灵活性的期望值更高。

技术的进步无疑也增加了无线系统和网络的复杂性，因为参数范围有所扩大，而这些参数需要引入、持续监控并加以调节，才能确保整个系统的质量。

示例包括：

  • 天线随大规模 MIMO（多输入多输出）的出现而增多
  • 频谱频率更多，如毫米波
  • 信道条件因位置而异
  • 用户数量和用户密度不断增加
  • 用例越来越多，涵盖机器对机器、人对机器、人对人以及定向通信等模式
象征新技术的图标。

趋势包括自动驾驶汽车、V2X、智能工厂、自主机器人、无人驾驶飞机、蜂群无人机、虚拟外科手术机器人和高速卫星数据传输。

为了践行这些新无线技术的承诺，工程师必须找到优化这些系统并配置其参数的方法。但是，应对这些设计挑战涉及复杂的工作，这是对人类思维极限的一种考验。基于规则的传统数学方法将显得捉襟见肘。

现在是跳脱传统方法、考虑使用人工智能 (AI) 方法的最佳时机。

AI 最适用于解决多个维度和复杂动态特性方面的问题。通过使用 AI 模型在无线网络中执行关键函数，您可以完成以下任务：

  • 提高无线系统效率。
  • 降低计算复杂度和资源使用量。
  • 针对环境变化（从太阳耀斑到放大器过热）不断做出补偿。
  • 将不断变化的信道条件考虑在内。

AI 可以帮助解决诸多设计难题：

AI 还可以帮助您满足日益增长的定位需求：

AI 还能用于对哪些对象建模？

本电子书将引导您完成基于 AI 的 5G 信道估计模型的开发，并说明 AI 模型如何帮助提高网络整体性能。

MATLAB 让 AI 应用更轻松

借助 MATLAB®，即使您没有机器学习或深度学习方面的经验，也可以打造基于 AI 的解决方案。MATLAB 便于您将基于 AI 的系统设计轻松集成到工作流中。

MATLAB 支持迭代设计、测试和部署过程，使您能够持续改进您的 AI 模型，将它们集成到您的系统中以进行测试和验证，并将其部署到生产网络。

数据准备

数据清洗和准备

人类洞察力

仿真生成

AI 建模

模型设计和调节

硬件加速

互操作性

仿真和测试

与复杂系统集成

系统仿真

系统验证和确认

部署

嵌入式设备

企业系统

边缘、云和桌面端

使用 MATLAB，您能够：

  • 准备数据
    • 使用支持的硬件采集空口信号，以创建用于训练 AI 模型的数据。
    • 使用无线波形发生器，针对 5G、LTE、WLAN、蓝牙等各种技术以及 DVB、CCSDS 和 GPS 等各种卫星通信标准，生成特定于标准的数据/波形以及自定义波形。
    • 通过向生成的信号添加射频损伤和信道模型来增强信号空间，从而使您的数据集真实稳健。
    • 使用信号标注器，将您的领域专业知识运用于信号标注，并将人类智能添加到从无线系统采集的数据中。
  • 创建 AI 模型
    • 使用深度网络设计器和试验管理器，将经过简化的可重用训练、仿真和测试工作流应用于各种无线应用。
    • 将自定义层添加到深度学习设计中
  • 仿真和测试
    • 仿真包含 AI 模型的端到端无线系统。
    • 快速评估 AI 模型对系统行为的影响，并通过迭代改进设计。
    • 使用空口信号验证和调节 AI 模型和系统。
  • 部署模型
    • 为特定的目标硬件自动生成代码。
    • 部署到嵌入式硬件或云。