為了滿足智能適配人-機(jī)-物深度互聯(lián)需求,第六代移動(dòng)通信系統(tǒng)（6G）將基于全頻譜、面向全場(chǎng)景、支撐全業(yè)務(wù),其核心組成是智慧內(nèi)生,也是驅(qū)動(dòng)5G演進(jìn)的趨勢(shì)。探討了人工智能驅(qū)動(dòng)的6G智慧內(nèi)生網(wǎng)絡(luò)的特征與組成,描述了智慧內(nèi)生網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀,介紹了國內(nèi)外相關(guān)進(jìn)展和標(biāo)準(zhǔn)化工作,也對(duì)未來的挑戰(zhàn)進(jìn)行了展望。 

【文章來源】：電信科學(xué). 2020,36(09)

【文章頁數(shù)】：9 頁

【圖文】：

人工智能驅(qū)動(dòng)的6G智慧內(nèi)生網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)

·19·電信科學(xué)2020年第9期現(xiàn)覆蓋和容量的在線自動(dòng)調(diào)整。通過適當(dāng)?shù)毓芾砗头峙渲T如發(fā)射功率、天線方位角和傾斜度等參數(shù)，能提高網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍和系統(tǒng)吞吐量。人工智能驅(qū)動(dòng)的發(fā)射功率控制系統(tǒng)如圖4所示，整體架構(gòu)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其輸入為歸一化信道矩陣H，輸出為歸一化發(fā)射功率PN。卷積層對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行二維空間卷積和非線性整流，全連接層（FC部分）對(duì)高度抽象化的特征進(jìn)行整合和歸一化用來確定發(fā)射功率，最后由S形部分輸出天線參數(shù)。通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）離線估計(jì)Q函數(shù)，并在線進(jìn)行深度Q學(xué)習(xí)，確定合適的發(fā)射功率以最大化頻譜效率或能量效率，進(jìn)行覆蓋和容量?jī)?yōu)化。3.3智能組網(wǎng)和運(yùn)維技術(shù)6G網(wǎng)絡(luò)設(shè)備異構(gòu)且業(yè)務(wù)多樣，同時(shí)新興的車聯(lián)網(wǎng)、無人機(jī)、高速鐵路等場(chǎng)景中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)變化，對(duì)傳統(tǒng)的基于靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)的組網(wǎng)和運(yùn)維都提出了很大的挑戰(zhàn)，需要尋求更高效的解決方案，降低組網(wǎng)和運(yùn)維成本[15]。3.3.1接入和切換在用戶接入方面，一般期望通過合適的接入方法實(shí)現(xiàn)最大化頻譜效率和能量效率、提升運(yùn)營商收益、實(shí)現(xiàn)基站負(fù)載均衡等目標(biāo)，這種以結(jié)果為導(dǎo)向的決策過程與強(qiáng)化學(xué)習(xí)十分適配。強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過模型與環(huán)境動(dòng)態(tài)交互調(diào)整輸出策略，適用于解決無須說明具體完成過程的復(fù)雜任務(wù)。在用戶接入問題求解時(shí)，可以將其轉(zhuǎn)化為馬爾可夫決策過程，使用狀態(tài)、動(dòng)作、轉(zhuǎn)移概率和獎(jiǎng)懲函數(shù)描述問題。例如當(dāng)優(yōu)化目標(biāo)為最大化運(yùn)營商收益時(shí)，獎(jiǎng)懲函數(shù)可以定義為所有用戶平均服務(wù)費(fèi)率的偏差值，從最大長期累積獎(jiǎng)勵(lì)中獲得最佳接入決策[16]。在基站切換方面，解決用戶數(shù)量和流量需求爆炸性增長的有效方法是部署多個(gè)基站，但是大量基站同時(shí)運(yùn)行會(huì)增大網(wǎng)絡(luò)開銷。?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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