AI ve Machine Learning, Telekomünikasyonda Dijital İşaret İşlemeyi Nasıl Dönüştürüyor

AI ve Machine Learning, Telekomünikasyonda Dijital İşaret İşlemeyi Nasıl Dönüştürüyor

Dijital Signal Processing (DSP) uzun zamandır, analog sinyalleri dijital verilere dönüştürmekten sorumlu modern telekomünikasyon arka kemiği olmuştur ve bunları verimli bir şekilde yaymak ve DSP'yi bugün 4K video akışına ilk çağrılardan başlayarak, DSP algoritmalarının karmaşık, dinamik ortamlarda sürekli olarak geliştirilmiş olması.

Bu dönüşüm önemlidir, çünkü telekomünikasyon ağları artık basit bir nokta-to-point bağlantıları değildir. Bunlar büyük, heterojen sistemler onlarca frekans bandında büyük miktarda veri taşır, müdahale ile fading ve bir sonraki telekomünikasyon boru hatlarına eklenerek, operatörler gürültü baskı, bant genişliği ve hata dayanıklılığını sağlayabilirler.Bu makale, ağ altyapısı üzerindeki etkilerini keşfeder ve bir sonraki telekomünikasyon telekomünikasyon telekomünikasyon üretimini tanımlayacak eğilimler.

DSP'nin Telekomünikasyonında Evrimi

DSP geleneksel olarak matematiksel dönüşümlere dayanır - Fourier, dalgalama ve Laplace - manipüle edilen sinyaller. Bu algoritmaların idealleştirilmiş kanal modellerine yönelik olarak tasarlanmıştır.Çünkü ağlar oldukça öngörülebilirdi. ancak, bugün çok fazla fading, non-linear disverss ile karşılaşmak için, co-channel müdahale ve kablosuz cihazların bir cacophony of kablosuz cihazlar.

AI ve ML bir paradigma değişikliği sunuyor: her olası senaryo için el sanatları kuralları yerine, mühendisler gerçek dünya sinyallerinin temel kalıpları öğrenen sinir ağlarına geniş veri setlerini besler.Aynı temel işlemler - filtreleme, sıkıştırma, eşitleştirme - gerçekleştiriliyor, ancak şimdi algoritmaları gözlemledikleri gerçek koşullara göre ayarlanabilir.

AI ve ML DSP Algoritmalarını Nasıl Geliştirir

Ölçeği Tanımlama ve Anomaly Tespit

DSP'deki ML'nin en güçlü uygulamaları, model tanımadır. Convolutional sinir ağları (CNNs) ve mevcut sinir ağları (RNNs) ayrıca, geçici olayları tanımlamak için spektroskopları ve zaman serisi verileri analiz edebilir, modulation türleri veya hatta belirli bir cihaz parmak izi tespit eder.Bu yetenek, bir kesintiye uğramadan önce kullanılabilir.

Örneğin, binlerce radyo frekansı (RF) verileri üzerinde eğitilmiş derin bir öğrenme modeli, eş tabanlı tekniklerden çok daha büyük doğrulukla meşru trafik ve reçel sinyalleri ayırt edebilir. Bu, askeri ve kamu güvenliği iletişim için kritiktir, güvenilirlik önemlidir.

Gürültü İptal ve Müdahale

Geleneksel gürültü baskı teknikleri, örneğin, sabit gürültü ve basit katkı modelleri gibi. Pratikte, gürültü genellikle istasyon dışı değildir, patlamalarla, dürtüsel bileşenler ve sinyal ile korelasyon öğrenir. AI tabanlı yöntemler, özellikle de 0:0).autoencoder mimarileri. ) ve [[GANs) ve )[GANs)[Dönetici olmayan ağlar (GANs)[Döneticiler)[Döneticiler)[Döneticiler / )

Modern el serbest iletişim sistemleri, işitme cihazları ve ses asistanları zaten AI-güdümlü gürültü azaltmasından faydalanıyor. Telekomünikasyonda, benzer modeller mobil cihazlardan gelen sinyalleri temizlemek için temel istasyonlarda dağıtılıyor, yüksek çözünürlükte bile bazı hataları azaltıyor.Bu doğrudan daha az retransmissions ve daha iyi aktarımlar yapıyor.

Adaptif Eşitleştirme ve Kanal Estimation

Kanal, havalandırma sinyalleri için eşitleme, hava yoluyla, kablolar veya uydu bağlantıları aracılığıyla seyahat ettikleri gibi acı çekiyor. Geleneksel eşitleştiriciler pilot sembolleri ve eğitim dizilerini filtre katlarını güncelleyebilmektedir. ML modelleri, özellikle de FLT:0)).[DNN)[D:2).[DNN)[DNN)[DNN))[DNN)[DNN)

IEEE tarafından yayınlanan son araştırma, derin öğrenme tabanlı kanal tahminleri minimum ortalama kare hatası (MMSE) yüksek hızlı tren veya ve özelliklere bağlı iletişimde yaygın olarak hızla değişen kanallarda yaygın olarak ifade eder.Bu, 5G ve gelecekte 6G sistemlerinin aşırı hareketlilik altında yüksek veri oranlarının korunmasına olanak sağlar.

Komp ve Band Wide Optimizasyon

Kompaj, MP3, AAC gibi klasik bir DSP görevidir ve HEVC doğrudan veriye yönelik olarak algılayıcı veya görünmez bir bilgiye güvenmektedir. ML bunu öğrenme yoluyla daha ileri götürür.Tempimal|).

Telekomünikasyonda, Adaptif bir sıkıştırma, IoT cihazları için sınırlı batarya ve bant genişliği ile hayati önem taşıyor. Sensör üzerinde hafif bir ML modeli, ham verileri, sıkıştırılmış özellikleri veya sadece anomaly uyarıları göndermeye karar verebilir, dramatik olarak aktarılan videolar için, video akışı için, derin öğrenme tabanlı oran kontrolü, sabitleme parametrelerini gerçek zamanlı olarak korumak için uygun maliyetli hale getirebilir.

Network Altyapısı Üzerine Etkisi

Tahmin edici Bakım ve Yanlış Tespit

Telekomünikasyon ekipmanları – cevap, anahtarlar, yönlendiriciler ve kablolar – telemetri verilerinin sürekli akışları: sıcaklık, güç, sinyal-to-noise oranı, paketler. tarihsel başarısızlık verileri üzerinde eğitilmiş ML modelleri erken uyarı işaretleri ve zamanlama bakım tespit edebilir.Bu nedenle bakım[Dönergesel bakım]) aşağı zaman ve işletme masraflarını azaltır.

Örneğin, optik fiber bağlantıdan zaman serisi verileri analiz eden bir sinir ağı, operatörlerin trafiği proaktif olarak yeniden yönlendirmelerine izin verebilir. Bazı taşıyıcılar, ML tabanlı anomaly algılamalarını dağıtmadan sonra alan hizmetleri aramalarında %30 azaltımı bildirdi.

Otomatik Ağ Optimizasyonu

AI-güdümlü DSP, ağların kendi optimize edilmesine olanak sağlar. Güç iletme, ışınlama ağırlıkları veya zamanlama öncelikleri, RL ajanı sürekli olarak ayarlamalarla deneyler yapar ve en geçkiliteyi en iyi şekilde öğrenen politikaları öğrenir.Bu özellikle de anlamlıdır.

Nokia ve Ericsson gibi şirketler, insan operatörleri için imkansız olan milisans içinde geri bildirim alan ve adapte olan bir şey olan kendi optimize ağlarını (SON) göstermiştir.

Gelişmiş Güvenlik ve Tehdit Tespiti

Signal- level security, gelişmekte olan bir sınırdır. AI modelleri algılamayı sağlayabilir:0) Kimlik doğrulama sinyalleri) Benzersiz enjeksiyon saldırıları)[Dörtücük mesajlar[Döneticileri analiz ederek).

Deep learning modelleri ayrıca bir insan-in-orta saldırıyı işaret edebilecek kontrol kanalı sinyalizasyonda ince anomaliler de yer almaktadır. Bu, veri içeriğini koruyan ancak metadata veya zamanlama kalıplarının kullanabileceği bir boşluk.

5G ve Future Generations'de AI/ML

Kendi kendini örgütleyen Ağlar (SONlar)

5G özellikleri zaten SON yetenekleri içerir, ancak AI/ML süper şarjları onları yapılandırır. Kendi yapılandırma, kendini yeniden yapılandırma ve kendini kınayan bir istasyon başarısız olduğunda, bir ML modeli komşu hücreleri boşlukları örtebilir, elover eşlerini ve yükü – tüm insan müdahalesi olmadan.

5G 5G'nin 5G'ye geliştiği ve sonunda 6G'nin fiziksel katmanda AI'nın rolü (PHY) genişleyecek. 3. Nesil Ortaklığı Projesi (3GPP) çalışma öğelerini incelemeye başladı. [FONT/ML for NR Air Interface), kanal durumunu kapsayan baskı, yönetim ve konumlandırma.

Gerçek Zamanlı Spectrum Yönetimi

Dinamik spektrum paylaşımı (DSS) 4G ve 5G'nin aynı frekans bandında uyumlu olmasını sağlar. Bu nedenle trafik modellerini tahmin eden AI modelleri daha verimli bir şekilde yayılabilir. Örneğin, CNN belirli bir grubun zaman zaman içinde uyum sağlamasını ve trafiği daha az kalabalık frekanslara dönüştürmesini sağlayabilir.

Edge AI için Low-Latency DSP

5G, uzaktan cerrahi ve özerk sürüş gibi uygulamalar için ultra yeterli düşük ücret iletişim (URLLC) vaat ediyor. AI işleme, alt üst düzeye kadar cihazda bile olmalıdır.[/FLT:0).TinyML).

FPGAs veya sinir işleme birimleri (NPUs) kullanarak donanım ivmesi, AI'nın uygulanabilir bir şekilde kullanılabileceğini gösteriyor. Bir kiriş bilgi optimizasyonu için uygulama, 10 mikrosaniye altında, doğrudan bir radyo ünitesinde gerçekleştirilebilir.

Meydanlar ve düşünceler

Veri Gereksinimleri ve Kalite

ML modelleri sadece eğitim verileri kadar iyidir. Telecom operatörleri büyük, etiketli veri setlerini çeşitli kanal koşullarını, donanım varyasyonlarını ve müdahale kalıpları kapsar.Bu pahalı ve gizlilik kaygılarını artırır - kayıt verileri ses kayıtları veya konum gibi kişisel bilgileri içerebilir. [FONTT:0)Synırık veri nesli).

C ⁇ Overhead

AI/ML modelleri, özellikle eğitim sırasında önemli hesaplama kaynakları gerektirir.Inference kenar cihazları için optimize edilebilirken, DSP görevleri için derin bir sinir ağı, GPU kümeleri gün boyunca dağıtmayı gerektirir.Bu hesaplamaların gücü tüketimi gelişmiş sinyal işlemeden elde edilebilir. Araştırmacılar keşfediyorlar.

Yorumlama ve Güven

Geleneksel DSP algoritmaları matematiksel olarak şeffaftır -mühendisler, bir filtrenin neden bazı frekansları ortadan kaldırır. Neural ağlar siyah kutular.Bir model bir hata yapar - örneğin, bir müdahale patlaması iptal etmeyi başarısız - kararın kanıtlanabilirliğini teşhis etmek zor olabilir.

ITU-T gibi standartlar, AI güven değerini telgrafta ele almaya başlıyor, sağlamlık, adillik ve hesap verebilirlik için gereksinimleri belirtmektedir. Bunların çoğu AI/ML'yi klasik DSP blokları için yerine bir ek olarak kullanacak.

Future Trends and Research

Nöromorfik Hesaplama

Mikromorfik nöronların ultra uzun vadeli AI inference vaat ettiği çipler için, bu çipler belirli bir model tanıma görevleri için [DSPT:0) belirli bir şekilde elde edilen enerji tasarrufu için siparişler verebilir. Telekomünikasyonda sürekli spektrum izleme, gerçek zamanlı filtreleme ve algılama için ideal.In Intel (Loihi) ve IBM (RealNorth) siparişler-belirli enerji tasarrufu sağlar.

Kuantum Makine Öğrenmesi DSP

Kuantum Hesaplaması hala çok daha fazla, ancak kuantum makine öğrenimi (QML) algoritmaları teorik olarak klasik bilgisayarlar için uygun olmayan DSP problemlerini çözebilir - örneğin, büyük bir MIMO sisteminde çok kanallı eşitleme. Hybrid classical modeller ilk olarak canlı işleme yerine ağ simülasyonunda ve optimizasyonda görünebilir, ancak potansiyel çok büyük.

Hibrit Modeller Fizik ve Data Combining Physics and Data

Saf veri odaklı ML aşırılık yapabilir veya tahmin edilemez davranır. trend normalleşme terimi olarak yayılmaya devam eder:0) Bu karma yaklaşım, genelleme ve sinyal yayılımının bilinen matematiksel modellerini geliştirir. Örneğin, kanal tahminleri için bir sinir ağı normalleştirme terimi olarak, plausible çıktıları sağlamak için, bu karma yaklaşımın genelleme ve gerekli verilerin miktarı azaltır.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

AI ve makine öğrenimi, telekomünikasyonda dijital sinyal işlemenin değiştirilmesi değildir - modern kablosuz ortamlardaki kaosu ele almak için daha dayanıklı ve daha iyi donanımlı ağlar.

Maliyetleri azaltan tahmin edici bakımdan, 5G bağlantılarını hız treninde istikrarlı tutan gerçek zamanlı eşitleştirmeye kadar, etki zaten somut değildir.Veriler etrafında zorluklar, hesaplamalar ve yorumlanabilirlik devam ediyor, ancak endüstri 6G ve ötesinde aktif olarak ele alınıyor, AI-güdümlü DSP norm haline gelecektir, istisnai mühendisler ve bu değişimi kucaklayan operatörlerin iletişim sistemlerini inşa edecekleri ve daha akıllı, daha akıllı, daha akıllı, daha akıllı, daha akıllı, daha akıllı, ve daha güvenilirdir.

[[Daha fazla okuma için, IEEE kağıt )'i görmek için: 5G Fiziksel Katmanı için Derin Öğrenme: Bir Genel Bakış ). (DOI: 10.1109/MCOM.2020.0001), [[Dönetici: 3GPP TR 38.843 |D) NR Hava Interface için kapsamlı bir araştırma ve kablosuz iletişim için kapsamlı bir sinyal işleme [CFONTD)