Giriş: Akıllı Kablosuz İletişimin Şafakı

Kablosuz teknolojideki bir sonraki sınır -6G - sadece 5G'den bir artış değil. Tamamen akıllı, ubiquitous ve algılamak için etkili bir iletişim kurmayı hedefler. 5G, gelişmiş mobil geniş bant işlemeye odaklanırken, büyük makine tipi iletişim, ve ultra-reli düşük ücretli bağlantılar, 6G, yüksek çözünürlükte, dinamik dağıtım algoritmaları ile iletişim kurma yeteneğine sahip bir paradigmayı temsil eder ve hatta bu dönüşümel devrelerinin temelinde, 5G, gelişmiş ağ tabanlı sinyal işlemeye odaklanır.

Geleneksel sinyal işleme teknikleri, doğrusal cebi ve stochastic modellemeye dayanıyor, doğrudan veriden gelen temel sınırlara ulaşırken, dinamik kanal koşullarına ve 6G sistemlerinin geniş parametre alanlarına yön verir. Neural ağları, insan beyninin yapısına ilham veren, model ve manipüle edilen sinyallerin belirlenmesi gibi yeni bir yol sunar.

Neural Network-Based Signal Processing

Neural ağları, birbirine bağlı düğümlerin katmanlarından (neurons), her biri bir ağırlıkta bir non-linear aktivasyon fonksiyonu tarafından takip edilen bir miktar sabitlenmiş veya kablosuz kanallarda alınan eğitim yoluyla bu ağırlıkları ayarlayarak, ağ, temel matematiksel modelin istenen çıktıları haritada öğrenerek haritaları haritalamayı öğrenir.In sinyal işleme, girişler ham zaman alan örnekleri, frekans-bölge gösterimi veya daha yüksek sipariş özellikleri.

Birkaç sinir ağ mimarisi, kablosuz iletişimde sinyal işleme için özellikle etkili kanıtlamıştır:

  • [Dense) Networks:[Dense) Networks:[Dense) Basit regresyon veya sınıflandırma görevleri için kullanılır, düz fading kanallarında veya küçük ölçekli sistemlerde anahtar dağılımı gibi.
  • [FONT=0)Convolutional Neural Networks (CNNs):[Döneticileri zaman frekans ağlarında yerel desenleri yakalamaya çalışırken Excel. RF sinyal sınıflandırması, otomatik modulation tanıma ve sparse kanallarının sıkıştırılması için yaygın olarak istihdam edilirler.
  • [FONT=0)Recurrent Neural Networks (RNNs) ve Long Short-Term Memory (LSTM):[Dönetici verileri için tasarlanmış, bu ağ modeli zaman zamansal olarak fading kanallarına bağlı olarak, doğru eşitleme ve tahmin için uyarı yanıtlarını takip eder.
  • [FONT:0)Transformers ve Dikkat Mekanizmaları: [Döneticileri: [Döneticileri doğal dil işlemeden itibaren dönüştürücüler uzun menzilli bağımlılıkları yüksek boyutlu kanal matrikslerinde yakalamaya ve çok katlı ve zamansal boyutlarda ortak bir şekilde işlemeye adapte oldular, onları büyük MIMO prekoding için uygun hale getirebilirler.
  • [FONT:0)Autoencoders:[Dönetici:[Dönetici:0)[Dönetici:0)Autoencoders:[Dönderler:[Döneticiler:[Döneticiler:) Son iletişim sistemlerinin son-to-son öğrenme sistemleri için denetimsiz çerçeveler, verici ve alıcıdaki encoderin nerede, hatayı optimize etmek için ortak olarak eğitilmiştir.

Sinir ağ tabanlı sinyal işlemenin temel avantajı, mikrosaniye ölçeklerinde doğrudan çalışma yeteneğidir, 6G talep edilen gereksinimlerin azaltılması, ultra el sanatlarılı özellik çıkarma ihtiyacının azaltılması. Dahası, bir kez eğitilmiş, inference son derece hızlı olabilir - özellikle de mikrosaniye ölçeklerinde gerçek zamanlı adaptasyon.

Neural Networks'in 6G'deki Rolü

6G ağlarında, sinir ağ tabanlı sinyal işleme birkaç kritik performans şişeleri ele almak bekleniyor. Aşağıdaki alt bölümler ayrıntılı olarak temel uygulama alanları keşfeder.

Geliştirilmiş Spectrum Verimliliği

Spectrum sonlu bir kaynaktır ve 6G muhtemelen alt-6 GHz'den alt-THz frekanslarına kadar uzanan gruplarda çalışacak (örneğin, 7-24 GHz ve 100 GHz). Bu yüksek bantlar, büyük patlamalar sunar, gölgeleme ve atmosferik bir absorpsiyon. Neural ağlar, müdahale ve trafik yüklerinin istatistiksel özelliklerini öğrenerek dinamik olarak optimize edebilir. Örneğin, derin bir takviye öğrenme ajanı tüm alt-grupları gerçek zamanlı olarak, yüksek hacimlilar sunar.

Büyük MIMO sistemlerindeki Kirişleme ve Hibrit Kombinasyonlar da sinirsel yaklaşımlardan yararlanabilir. Kanal tahminleri ve analog / sayısal kirişler vektörleri arasındaki haritalamaları öğrenerek, sinir ağları, sabit algoritmaların çok daha düşük hesaplamalı üst düzeye kadar en düşük hesaplamalı matrislere göre yaklaşık olarak en uygun şekilde ön plana çıkabilir.

Geliştirilmiş Signal Quality

6G'de sinyal kalitesi, güç yükselticileri tarafından getirilen ağır olmayanlar tarafından tehdit edilecektir (özellikle yüksek frekanslarda), faz gürültü ve non-Gaussian müdahalesi. Neural ağ tabanlı alıcılar kanal tahminlerini, eşitleme ve sembolü algılamayı, bu bozulmaları telafi etmeyi öğrenme, örneğin, gerçek donanım bozukluğu üzerinde eğitilmiş derin bir öğrenme denetleyicisi, gerçekçi koşullar altında, daha düşük hata oranları sağlayarak.

Gürültü azaltması, sinir ağlarının parlaması gibi başka bir alandır. Konvolu veya recurrent architectures, ağ, sinyal ve gürültü alt alanlarının temsilini öğrenebilir, Wiener veya Kalman gibi doğrusal filtrelerden daha iyi koruma sağlar.Bu özellikle de yüksek sipariş modülasyon programları için önemlidir (örneğin, 1024-QAM) 6G için planlanır.

Düşük Latency Processing

6G için en hırslı hedeflerden biri, kanal tahminlerinin, eşitleştirmenin, geçncy'nin uzaktan ameliyat gibi uygulamalar için 1 milisaniye altında olması ve gecikmelerin azaltılması, geleneksel sinyal işleme zincirlerinin, kanal tahminlerinin doğrulanması, eşitleştirmenin, kesintinin ve kesintinin, kullanıcı ekipmanın uygulanması için gerekli olan 6 aşamalı bir akışa daha yakın bir şekilde entegre edilmesidir.

Adaptif Ağlar

6G, mobil kullanıcılarla, yansıtıcı öğrenme aracıyla ve atmosferik koşulları değiştirecektir. Ağ parametrelerinin Manual konfigürasyonu ölçeklendirmede mümkün değildir.Neural ağ tabanlı sinyal işleme, sürekli öğrenme ve adapte olma ağlarını sağlar. Örneğin, derin bir takviye öğrenme aracı kontrol eden kaynak ataması, güç seviyelerini, modülasyon şemalarını ve insan müdahalesi olmadan gözlemlenen performans ölçümlerine dayanan kirişleri ayarlamaya olanak sağlar.

Meydanlar ve Gelecek Yollar

Onun muazzam vaadine rağmen, nöral ağ tabanlı sinyal işlemenin 6G'ye entegrasyonu ticari dağıtımdan önce aşılması gereken önemli engellerle karşı karşıyadır.

Eğitim Verileri ve C ⁇ Talepleri

Neural ağları, eğitim için büyük ve çeşitli veri setleri gerektirir, bu da kablosuz iletişimde yetersizdir, çünkü kanal koşulları, ortamlarda ve zaman ölçekli sistemlerde geniş ölçüde değişir. 6G frekanslarında gerçek dünya verilerini toplamak pahalı ve zaman alıcıdır. Araştırmacılar bunu doğal olarak zorlanan modeller ile ele alır - yıllarca süren simülasyonlar veya iğneleme gereksinimlerine karşı çalışır.

Enerji Verimliliği ve Donanım Hızlandırıcıları

6G için uygun olan sinir ağı tabanlı sinyal işlemesi yapmak için, donanım ultra ekranlı bilgisayar destekli işletim için tasarlanmıştır. Dijital sinyal işlemcileri (DSPs) ve genel amaçlı işlemciler, sabit sistemlerde ve sonunda kullanıcı terminallerinde bulunan özel AI hızlandırıcılarının geliştirilmesine yol açıyor.

Güvenlik ve Robustness

Neural ağları, alıcının sinirsel sinyallerini aptal, büyük paket hataları veya hatta girişlere karşı sertlik, aktif bir araştırma alanı, rakipsiz eğitim gibi tekniklerle, giriş doğrulama ve enarial sinyalleri, bu tür ağ tabanlı sinyal işlemenin kullanımı, kullanıcı içi bilgi işlemdeki güvenli olmayan bilgilerle ilgili olarak güvenli bir şekilde güvenli bir şekilde gizlilik sağlar.

Standartlaştırma ve Entegrasyon

Mikro-sisteme dayalı sinyal işleme 6G'de bir gerçek haline gelmek için, 3GPP ve ITU gibi standartlaştırma organları tarafından kucaklanmalıdır. Bu, AI/ML modellerine açık arabirimler, performans değerlendirmelerini ve farklı sertifikasyon prosedürlerini belirtmek için tasarlanmıştır. Endüstri zaten bu yönde hareket eder: NR Air Interface (Release 18/19) için 3GPP çalışması gerekli olan ve benzer çabaların 6G için öngörülebilir olması gerekir.

Araştırma ve Geliştirme Efforts

Örneğin, Telekomünikasyon şirketleri, akademik eksiltme ve çip üreticileri, her alanda makine öğrenimi yapan dijital ağ tabanlı sinyal işlemesine büyük yatırım yapıyor. Örneğin, [[DÜS:0)Qualcomm)Qualcomm), alt tabanlı 6G mimarisine sahip AI, test edilen performans kazanımlarını gösteren, Avrupa Birliği'nin bu aradaki altı zekalı bir tasarıma dayalı olarak öğrenen ve bu alandaki tasarıma dayalı iletişim teknolojilerinin daha güvenli bir şekilde yayınlanmasını sağlayan, test edilen performans kazanımlarını gösteriyor.

Açık kaynak çerçeveleri, 03.Bölümler RadyoML[Dönetici:0) ve DeepWiVe kütüphanesi, veri setlerini ve modellerini paylaşmak için platformlar sunar, uygun olmayan çözümlere doğru hareket etmek için önemli olan bu çabalar, laboratuvar gösterilerinden standartlaştırılmış sinyal işlemenin rolüdür.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Neural ağ tabanlı sinyal işlemesi, 6G için sadece bir artış değildir - kablosuz ağların elde edemeyeceği bir temel teknolojidir.Gelişmiş spektrum verimliliği, gelişmiş sinyal kalitesi, düşük çözünürlük işleme ve birleştirilmiş kendi kendini-optimizasyon, sinir ağları 6G envisions'un, veri kıtlığı, hesaplama talepleri, enerji kısıtlamaları, güvenlik kırılganlığı, düşük maliyetliliği ve standartlaştırmaya yönelik bir sonraki aşamaya geçişin nasıl ulaşacağımızı tanımlamamız gerektiği konusunda güvence altına almak için gerekli olan köprüler.