人工智能與5G通信技術的互惠發展

文/穆柯舟 馬勇虎

1 引言

人工智能是一種模擬人類行為的學科，它通過計算機實現智能控制，就像是人類的大腦中驅系統，集研究、人類行為智能理論、技術及應用等為一體的新型學科。利用人工智能，可以更好地規劃通信網絡，提高網絡的傳輸效率。本文以人工智能技術與5G的相互發展為引線，探討人工智能技術中的專家系統作用于動態頻譜資源管理的效果，及在5G通信技術發展后，人工智能技術的應用變得更加廣泛的互惠過程。

2 5G通信技術

5G通信技術有以下幾種特征：

2.1 頻譜的利用率更高

5G的通信技術是4G技術的橫向延伸，在光載無線網絡、有線網絡的各頻段中均可融合，從而使頻譜的利用率更高。5G所采用的認知無線電技術（CR）是一種全新的職能無線電通信技術，可以感知無線電傳輸的環境特征并進行智能的分析和判斷，自動調整系統的參數去適應空閑的頻譜，極大地提高了頻譜的利用率。

目前，由于設備數的增加，2-6GHz范圍內的頻譜變得擁堵，這樣提高頻譜的利用率成為了無線通信發展的必然趨勢和當務之急。因此，范圍在30-300GHz范圍內的毫米波為此提供了所需的空間。我國通信運營商已取得5G試驗頻率資源，如中國電信3400-3500MHz，中國聯通3500-3600MHz，中國移動2515-2675MHz和4800-4900MHz頻段。

2.2 支持同一基站下的用戶由終端到終端直接通信

Device to Device（D2D），是一種在系統的控制下，允許終端之間通過復用小區資源直接進行通信的技術，它能夠增加蜂窩通信系統頻譜效率，降低終端發射功率，在一定程度上解決了無線通信系統頻譜資源匱乏的問題。

2.3 波束賦形的應用

波束賦形（這里主要指上行鏈路的波束賦形）可以結合信號檢測，實現多用戶的聯合檢測，目前在判決反饋結構、神經網絡技術等領域已有初步研究。

3 人工智能在5G應用的優勢

3.1 智能使用頻譜資源

由于頻譜利用存在分時波動性，具有一定的不確定性，我們可以通過模糊描述構建模糊集合，確定隸屬函數，利用信息本身的不確定性來處理問題。使用無線電知識描述語言（RKRL）,認知無線電系統知道高級語言配置均衡器接口和接口路線延遲結構的具體參數，有效地識別和租用頻譜。認知無線電的專家系統，比如CLIPS，對于提升認知無線電的通訊效果有著重要的作用。主要原理是基于CLIPS和VC2010專家系統，編寫專家系統及知識庫系統。具有靈活性好、可植入性等優點。

3.2 智能和智慧城市的建設。

城市的智能程度得到提升。通過人工智能的大數據分析作出判斷。例如現金支付方式，已被手機支付基本取代。隨著5G技術的深入研究，網絡時延不斷減少，通過人臉驗證的付款方式再一次縮短了完成付款所需的時間，為人們的衣食住行提供便捷。

3.3 頻譜利用情況及能源消耗的實施決策

針對正交頻分復用(OFDM)認知系統，各種人工智能技術被引入到認知無線電決策引擎的設計方案中。一種基于信道分類和自適應調制編碼的認知無線電決策引擎也被引入分析了單載波頻域均衡認知系統決策引擎。其采用博弈論模型。

對于存在合作和競爭的多址認知無線電系統，發送功率受干擾溫度和可用頻譜數量的限制，都可以用博弈論來解決其功率控制問題。

4 5G通信技術對人工智能的影響

5G通信技術作為智能交通、智能家居、智能通信等應運落地的底層技術，將為人類生活的智能化服務提供可靠的保障。在人工智能的應運中，5G通信技術的作用至關重要，它主要體現在以下幾點：

4.1 讓云端服務更加流暢。

通過5G瀏覽高清視頻、上傳和下載資源的速度更快。在智能手機普及的趨勢下，5G通信技術將服務器集中式云轉化為零散式的移動設備云，解決了智能移動設備存儲資源受限的問題。基于數據的交換是基礎服務，5G技術強大的吞吐量及計算能力，可以加快無人駕駛汽車、遠程醫療、智慧交通等應用的實現進程，使人工智能的技術與通信網絡的合作加速。

4.2 促進工廠自動化的發展

為了提高工作效率，減少人力開支，降低特殊崗位人員作業的風險，需要通過人工智能實現崗位自動化。同時，5G的通信很好地保證了自動化設備的無線連接，可以使用遠程工廠連接對各個作業流程和產品的質量進行實時監測。

4.3 促進物流行業更加智能化的發展

5G通信，由于其廣泛鏈接、低成本的特性，將會促進物流行業倉庫管理、物流配送的智能發展。

5 結語

5G高效率的通信速度，為人工的智能化不斷發展提供了可靠的技術保障，使得人類早日邁進人工智能時代。在5G技術的帶領下，人工智能也將更好的與移動互聯網技術、家居生活、智能出行等相結合，兩者技術互相融合，互惠發展，一定會給人類帶來更加便捷的生活。基于認知無線電的5G技術中頻譜資源劃分問題的算法還有待優化。我國相關研究現正處于起步階段，由于人工智能的思想和算法是大有可為的，隨著時間的推進，其必將成為5G網絡認知無線電今后的研究熱點和方向。