2022-05-23-中国移动-6G物理层AI关键技术白皮书_32页_1mb

6G 物理层 AI 关键技术白皮书总结：

引言与背景：

• AI 技术在无线网络中应用能提升系统性能、资源利用率和用户体验。
• 6G 网络愿景包括数字孪生和智慧泛在，AI 是核心驱动力。
• 现有挑战：缺乏科学公开数据集、无线数据特征特殊、算法泛化性差、无线 AI 性能增益上限不明确。

物理层 AI 工作原理：

• 定义：物理层 AI 是无线通信系统内生智能的重要组成部分。
• 工作流程：包括数据采集、模型训练、实时 AI 空口增强和智能调度，形成端到端优化链路。
• 在无线网络中的作用：部署在基站和终端侧，优化传输模块（如信道编码、调制），提升全局调度效率。

基于AI的发射机/接收机技术：

• 端到端设计：使用深度学习联合优化发射机和接收机，提高链路级性能，例如语义通信和神经网络展开算法（如 LAMP、Neural BCJR）。
• 模块算法设计：用 AI 替代传统模块（如信道估计、信道译码），提升精度和降低了复杂度，但需考虑训练开销；呈现数据驱动和模型双驱动两种思路。

基于AI的大规模MIMO技术：

• 应用包括 CSI 反馈、信道估计和预测：通过神经网络（如 CsiNet、LSTM-based 模型）提升精度，减少反馈开销。
• 性能提升：优化大规模天线系统，实现精确信道估计和自适应预编码。
• 未来思考：AI 能实现终极 MIMO，包括高效 CSI 量化、用户信道相关性和跨域数据融合，但需配套技术支撑。

AI算法评估与泛化性：

• 评估指标：性能 KPI（如 NMSE、吞吐量）和开销（模型复杂度、硬件成本、泛化性维护）。
• 数据集：需基金统一标准建立，便于模型训练和验证。
• 泛化性提升：采用迁移学习、元学习等技术，以解决环境变化下的性能下降。

未来研究与标准化展望：

• 研究方向：包括 AI 物理层联合优化、绿色 AI（低功耗设计）、量子计算融合、自演进通信标准。
• 标准化：推动评估体系制定，聚焦多域联合优化和接口开放，支持无线 AI 实际落地。

总结：

• AI 是 6G 物理层关键技术，能显著提升无线通信智能化水平。
• 主要挑战需解决：统一数据集、提升评估可靠性、增强泛化能力，促进产业可持续发展。