שחר התקשורת האלחוטית החכמה

הגבול הבא בטכנולוגיה אלחוטית - 6G - הוא לא רק שדרוג מצטבר מ 5G. זה מייצג שינוי יסודי לעבר חכם לחלוטין, מוזר, ונפיחות של בד תקשורת הניתן לזיהוי. בעוד 5G התמקד בפס רחב יותר נייד, תקשורת מסוג מכונות מסיבית, וקישורים אולטרה-מישים נמוכים, 6G שואפת למזג עם חישה, הדמיה מקומית, אפילו פרדיגמה קשיחה של עיבוד עצמי נוקשה של מערכת הפעלה עצמית, קשיחה, אינטגרטיבית של מורכבות.

טכניקות עיבוד אותות מסורתיות, מושרשים אלברה ליניארית ומודלים סטוצ'יסטיים, להגיע לגבולות היסוד כאשר מתמודדים עם עיוותים לא ליניאריים, תנאי ערוץ דינמי, ומרחבי פרמטר עצומים של מערכות 6G. Neural, בהשראת המבנה של המוח האנושי, מציעים דרך חדשה למודל ולתמרן אותות.הם לומדים ייצוגים אופטימליים ישירות מהנתונים, להסתגל לשינויים סביבתיים וגילוי מודלים אנליטיים כי הם מתגעגעים למהנדסים כמו גם שיטות הפעלה, כגון שיטות הפעלה של רשתות ניהוליות, כגון שיטות הפעלה, כגון שיטות הפעלה של אבטחה, כגון שיטות הפעלה של רשתות ניהוליות, כגון שיטות הפעלה של אבטחה, כגון שיטות הפעלה של אבטחה, כגון שיטות ניהוליות אבטחה, כגון שיטות הפעלה מחדש, כגון שיטות הפעלה של אבטחה, כגון שיטות הפעלה של אבטחה, כלומר, שיטות הפעלה של אבטחה, שיטות הפעלה של אבטחה, כגון שיטות הפעלה מחדש, שיטות ניהוליות אבטחה, ופעולות אופטימיזציה של רשתות ניהוליות אבטחה, כגון שיטות הפעלה מחדש, כגון שיטות הפעלה מחדש, כגון שיטות הפעלה מחדש, כגון שיטות הפעלה מחדש, כגון שיטות הפעלה מחדש של אבטחה, שיטות ניהוליות אבטחה, כגון שיטות ניהוליות, שיטות הפעלה מחדש, שיטות הפעלה של אבטחה, שיטות הפעלה מחדש של אבטחה 6G ללא תקדים, שיטות ניהוליות, כדי לאפשר ספקטרום אופטימ

המונחים: Neural Network-based Signal Processing

רשתות נילי הן מערכות חישוביות המורכבות משכבות של צמתים מקושרים (נוירונים), כל אחת מהן מבצעת סכום כבד ואחריו פונקציה הפעלה לא לינארית. על ידי התאמת משקולות אלה באמצעות אימון על נתונים מתוייגים או לא מחוסנים, הרשת לומדת למפות קלטות לפלטים הרצויים.בעיבוד אותות, קלטות יכולות להיות דגימות בזמן גולמי, ייצוגים בתדרים, או תכונות סדר גבוהות יותר מתכונות מורכבות של זמן.

מספר ארכיטקטורות רשת עצביות הוכיחו יעילות במיוחד לעיבוד אותות בתקשורת אלחוטית:

  • (FLT:0) רשתות: ⁇ 1 (Dense) בשימוש עבור פעולות רגרסציה או סיווג פשוטות, כגון זיהוי סמל בערוצים שטוחים או הקצאת כוח במערכות בקנה מידה קטן.
  • (FLT:0convolutional Neural Networks (CNN): אנדרל 1) Excel בלכידת דפוסים מקומיים ברשת זמן- ⁇ .הם מועסקים נרחב עבור סיווג אותות RF, זיהוי מודולציה אוטומטי, ותחושה דחוסה של ערוצים דלילים.
  • (FLT:0) רשתות ניאלריות חוזרות (RNN) ו- Long Short- Memory Conditions (LSTM) :STMREFLT:1 מיועד לנתונים קיימים, אלה מודל temporal תלות בערוצים המוליכים, מעקב אחר תגובות אימפולסי זמן להשוואה מדויקת וחיזוי.
  • (FLT:0) טרנספורפורמנטליסטים ותשומת לב Mechanisms:cioFLT:1 במקור מעיבוד שפה טבעית, ההופכים מותאמים ללכידת תלות ארוכת טווח במכני ערוצים גבוהים ויכולים לעבד יחדיו מספר רב של ממדים מרחביים וזמניים, מה שהופך אותם מתאימים למגרש ענקי MIMO.
  • (FLT:0)Autoencoders:FLT:1 מסגרות בלתי מבוססות ללמידה מקצה לקצה של מערכות תקשורת, שבו קודר במדר והקודש במבקש מאומנים במשותף כדי למזער שגיאה, ביעילות אופטימיזציה וקידוד ללא עיצובים ידניים.

היתרון העיקרי של עיבוד אותות מבוססי רשת עצבית הוא היכולת שלה לפעול ישירות על נתונים גולמיים או מינימלית מראש, צמצום הצורך במיצוי תכונה בעבודת יד.יתר על כן, פעם אימון, אי-השוויון יכול להיות מהיר מאוד - במיוחד על חומרה מיוחדת - המאפשרת הסתגלות בזמן אמת בקנה מידה מיקרו-שני.זה הופך את הגישות העצביות להתאמה טבעית לדרישות דורשות של 6G, שבו מטרות חריפות עבור תקשורת אולטרה-טבעית נמוכה (LLC).

תפקיד רשתות נילי ב-6G

ברשתות 6G, עיבוד אותות מבוסס רשת עצבי צפוי לטפל כמה צווארי בקבוק ביצועים קריטיים.התתת הבאה חוקרת אזורי יישום מרכזיים בפירוט.

המונחים: Spectrum Efficiency

Spectrum הוא משאב סופי, ו-6G כנראה לפעול בלהקות החל משנה 6 GHz לתדרים תת-THz (למשל, 7–24 GHz ומעל 100 GHz) להקות גבוהות אלה מציעים זרמים גדולים של ספקטרום אבל סובלים מאובדן נתיב חמור, צליעה, ורשתות ניאלקטיבות יכולות להתאים באופן דינמי את השימוש על ידי למידה של הפרעות סטטיסטיות של עומס עומס ודוגמה, עבור שיטות למידה גבוהה יותר, לעומת רמות דיוק גבוה יותר מאשר אופטימיזציה של זמן רב יותר, לעומת יעילות ספירת של לחץ דם גבוהה יותר, לעומת רמות גבוהות יותר מאשר ספקטרום דרמטי יותר מאשר ספקטרום מגנטיות, ולהפחית את רמות גבוהות יותר מאשר ספקטרום רחב יותר מאשר ספקטרום גבוה יותר מאשר ספקטרום גבוה יותר מאשר ספקטרום רחב יותר, ולהפחית את רמות גבוהות יותר מאשר ספקטרום גבוה יותר מאשר ספקטרום רחב של יעילות ספירת משקל גבוה יותר מאשר ספקטרום גבוה יותר מאשר ספקטרום רחב של שיטות למידה גבוהה.

Beamforming וקידוד היברידי במערכות MIMO מסיביות גם ליהנות מגישות עצביות.על ידי למידה המיפוי בין הערכות ערוץ וקטורים אנלוגיים / ספרותיים, רשתות עצביות יכולות להיות משוערות ממותק אופטימלי עם הרבה יותר חישובי יתר על פני יותר מאשר אלגוריתמים זה הופך קריטי במערכות תת-THz שבו מספר האנטנה עשוי לעלות על אלפי, מה שהופך את הקונבנציונאלי ליניארי אלגברי לפתרון בלתי-גזעני.

איכות אותות משופרת

איכות אותות ב 6G תהיה מאוימת על ידי לא לינאריות חמורות שהוצגו על ידי מגברי חשמל (במיוחד בתדרים גבוהים), רעש שלב, והתערבות לא-Gaussian. מקלטים מבוססי ניאל יכולים לבצע במשותף estimation ערוצים, שווה ערך וסמל, למידה לפצות על ליקויים אלה בסופו של דבר.לדוגמה, גלאי למידה עמוקה על ליקויים בפועל יכול לבצע את הסבירות מקסימלית תחת תנאים מקבילה, כמו גרף גרף גרף קידודים מקבילה באופן דומה, כמו גרף שגיאות גרף גרף שגיאות קידוד גרף גרף גרף גרף גרף גרף גרף ⁇ גרף גרף גרף גרף גרף גרף גרף גרף גרף ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

הפחתה רעש היא אזור אחר שבו רשתות עצביות מאירות.על ידי מינוף אדריכלות אבולוציונית או חוזרת, הרשת יכולה ללמוד ייצוג של אותות ורעש subspaces, המאפשר סינון חכם שמשמר את היושרה האות טוב יותר מאשר מסננים ליניאריים כמו Wiener או Kalman.זה חשוב במיוחד עבור תוכניות מודולציה מסדר גבוה (למשל, 1024-QAM) מתוכנן עבור 6G, שבו עיוותים קטנים יכולים אפילו להרוס שגיאות.

עיבוד לעוצמה נמוכה

אחת המטרות השאפתניות ביותר עבור 6G היא יכולות אינטרנט טקטיליות, שבו הכדאיות מקצה לקצה חייבת להיות מתחת 1 מ' שנייה עבור יישומים כמו ניתוח מרוחק, מזל"טים אוטונומיים נפוחים, משוב גלקטי מסורתי עיבוד אותות, אשר כרוך שלבים של הסתברות של estimation ערוץ, שווה, פיזור, ו decoding, מציג עיכובים משמעותיים ברשת מבוססת Neural יכול למזג אווירי לחץ דם נמוך יותר, אפילו חסכונית, על ידי אנטים).

רשתות הסתגלות

6G תפעל בסביבות דינמיות מאוד, עם משתמשים ניידים, רפלקטים, ושינוי תנאי אטמוספיריים.תצורה ידנית של פרמטרים ברשת אינה אפשרית בקנה מידה. עיבוד אותות מבוסס רשת נילי מאפשר רשתות אוטונומיות אשר לומדות ומתאימות באופן מתמשך והתאמה. לדוגמה, סוכן למידה חזק שליטה משאבים יכול להתאים את רמות כוח, תוכניות מודולציה, ו- להיות מונחה על בסיס ביצועים מצופים ללא התערבות אנושית, מאפשר שינויים וירטואליים של רשתות הפעלה עצבית או תכנות.

אתגרים וכיוונים עתידיים

למרות ההבטחה העצומה שלה, שילוב של עיבוד אותות מבוסס רשת עצבית ל-6G ניצב בפני מכשולים משמעותיים שיש להתגבר עליהם לפני פריסה מסחרית.

ניהול נתונים ודרישות פיצוי

רשתות נילדור דורשות מכשירים גדולים, מגוונים, ומוכרים נתונים עבור הכשרה, אשר הם בקושי בתקשורת אלחוטית כי תנאי ערוצים משתנים באופן נרחב על פני סביבות וזמניות. איסוף נתונים בעולם האמיתי בתדרים 6G הוא יקר וזמני-consuming. החוקרים מטפלים בזה באמצעות דור נתונים סינתטי, תוך שימוש בסימולציות קרינת רנטגן ורשתות אדמירליות (גנים) כדי לייצר הגשמה ריאלית של דרישות שינוי אנרגיה, לעתים קרובות, כולל של נתונים מופעלות, אך ורקמות סימולציה של מחזוריות.

אנרגיה יעילה ואבטחת חומרה

כדי להפוך את עיבוד אותות עצבי מבוסס רשתי קיימא עבור 6G, חומרה חייבת להיות מיועדת עבור פעילות אולטרה-נמוכה במעבדים אותות דיגיטליים (DSPs) ומעבדים למטרות כלליות אינם מספיקים.זה הביא לפיתוח של מאיצים ייעודיים AI כגון שבבי פעולה עצביים, עם זאת, מערך מחשוב תוך סימולציות, ומעבדי צילום אלה במטרה לבצע פעולות עצביות עם הגבלת אנרגיה יעילה, כגון בסיס קווי ניקוי יעיל של מערכות מחשוב, עם תאורה יעילה.

אבטחה ורובוסטנס

רשתות ניליות פגיעות להתקפות יריבות, שבהן סטיות מעובדות בקפידה לקלט יכולות לגרום להתאמה קטסטרופלית או החלטות שגויות. בהקשר של 6G, תוקף יכול להזריק אותות מצוקות שמטמים את הגלאי העצבי של המקלט, ולגרום לסימנים מסיביים של חבילות או אפילו לאפשר פיזור של אותות ברשת מאובטחים, או אפילו לאפשר חסימה של אבטחה מפני התקפות כאלה הוא תחום מחקר פעיל, עם טכניקות כגון אימונים, או שימוש יעיל, או שיטות עיבוד אבטחה, או שיטות אבטחה, כגון, או שימוש יעיל של שיטות אבטחה, או שימוש קידוד, או שיטות אבטחה, או שימוש יעיל של אבטחה, או שימוש יעיל של אבטחה, אם זה יכול להיות יעיל של שיטות אבטחה, אם זה יכול למנוע את זה יכול להיות יעיל של אבטחה, או שימוש יעיל של אבטחה, או שימוש יעיל של אבטחה, או שימוש יעיל של אבטחה, או שימוש יעיל של שיטות אבטחה, או שימוש יעיל.

אינטגרציה ואינטגרציה

לעיבוד אותות מבוססי רשת עצבית כדי להפוך למציאות ב 6G, יש לאמץ אותו על ידי גופי סטנדרטיזציה כגון 3GPP ו ITU. זה כולל הגדרת ממשקים פתוחים עבור מודלים AI / ML, המציין ביצועים ביצועים, וקביעת נהלים הסמכה.התעשייה כבר נעה בכיוון זה: 3GPP מחקר על AI / ML עבור NR Air Interface (Release 18/19) יש להניח את הקרקע ופעולות דומות עבור ספקים חיוניים יותר, לעומת זאת, כמו גם כן, כמו גם כן, כמו גם כן, יש צורך אבטחה מערכת אבטחה מלאכותית.

מחקר ופיתוח מאמץ

חברות תקשורת אלחוטיות, קונסורציונל אקדמי, ו- השבבים משקיעים רבות בעיבוד אותות עצביים מבוססי רשת עבור 6G. לדוגמה, FLT:0MLQualcommFLT:1 כבר תיארו ארכיטקטורות AI-native 6G אשר הטמיעו למידה מכונה בכל שכבת הערימה של הערימה של פרוטוקול, מ-PC ועד ניהול רשת.

מסגרות קוד פתוח כגון FLT:0)RadioMLearFLT:1 וספריית DeepWiVe לספק פלטפורמות לשיתוף נתונים ומודלים, מאיצה את הכדאיות ושיתוף הפעולה. מאמצים אלה הם קריטיים להובלת עיבוד אותות מבוססי רשת עצבית מהפגנות מעבדה לפתרונות סטנדרטיים, פורסים.

מסקנה

עיבוד אותות מבוסס רשת הוא לא רק שיפור מצטבר עבור 6G - זה טכנולוגיה בסיסית כי להגדיר מחדש את מה רשתות אלחוטיות יכולות להשיג. על ידי מתן יעילות ספקטרום משופר, איכות אות משופרת, עיבוד נמוך, הסתגלות עצמית, רשתות עצביות להבטיח לספק את הביצועים הקיצוניים ואינטליגנציה כי 6G לדמיין את הנתיב קדימה הוא לא ללא מצוקות, כולל מחסור בעולם, כמו גם בעיות אבטחה סטנדרטיות, אלא כדי לחזק את האינטגרציה של מערכות האבטחה הסטנדרטיות, אלא גם את המשתנים.