机器学习，能为5G通信技术带来哪些新挑战？

现在无线通信在我们的日常生活中发挥着重要的作用。最新的5G网络通信旨在提供比现有4G网络更快、更可靠、更高效的数据传输速度和服务。与此同时，近年来人工智能的高速发展，为传统通信技术中的难题提供了新的方法，开辟了新的机遇。本文结合人工智能领域的经典技术——机器学习的研究进展，介绍了机器学习在5G高级无线通信中的应用，并进一步探讨了机器学习在5G高级无线通信中的应用所面临的挑战和未来的研究方向。

1、5G网络通信介绍

5G网络，即第五代移动通信技术， 是新一代移动通信技术的核心。5G具有超高的频谱利用率和能效, 在传输速率和资源利用率等方面较 4G 移动通信提高至少一个量级或更高, 其无线覆盖性能、传输时延、系统安全等也得到显著的提高。5G移动通信与其他无线移动通信技术密切结合, 构成新一代无所不在的移动信息网络。可以满足未来10年移动互联网流量增加 1000 倍的发展需求[1]。另外，5G移动通信系统的应用领域也进一步扩展, 在智能交通，远程医疗，物联网，虚拟现实娱乐等领域的应用给人们的生活带来了前所未有的便捷。

与此同时，5G通信仍然面临着许多挑战，例如由于5G网络的高速度和大容量，对网络设备和信息传输技术提出了更高的要求；5G网络具有灵活性和适应性等特点，但其安全性和稳定性就需要更多的技术创新来确保等。

2、机器学习技术介绍

随着人工智能技术的发展，为传统方法无法解决的难题提供了新的思路，作为人工智能技术的一个主要分支，机器学习通过从以前的数据中学习并提取特征来解决复杂的问题。

机器学习主要分为三个分支:监督学习、无监督学习和强化学习。图一说明了人工智能（Artificial Intelligence，AI）、机器学习（Machine Learning，ML）、监督学习、无监督学习和强化学习之间的关系。

监督学习通过使用标记的训练数据集来学习相应的映射模型。深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)是监督学习的典型代表，它通过离线训练来获得多层人工神经网络的收敛权系数，并对新的数据进行推理。

与监督学习不同的是，无监督学习使用未标记的训练数据集来获得映射模型。在经典的自编码器结构中，通过学习输入数据的固有特征，调整网络系数来恢复输入数据的真实值。

强化学习是基于智能体与外部环境之间的动态交互，可以在线处理数据。智能体通过探索环境和奖励或惩罚行为来学习，并以最佳行动序列优化累积奖励。

图一：人工智能，机器学习，监督学习，无监督学习，强化学习之间的关系

3、机器学习在5G通信中的应用

近年来，全球研究人员对利用机器学习发展5G通信技术表现出了极大的兴趣。接下来重点介绍几种机器学习在5G无线通信中的应用。

3.1 自适应调制编码技术（Adaptive modulation encoding，AMC）

AMC是无线信道上采用的一种自适应的编码调制技术，通过调整无线链路传输的调制方式与编码速率，来确保链路的传输质量。

然而目前的AMC技术在实际应用中，基于模型的近似不准确或是查找表的尺寸过大导致系统过于复杂，并未表现出较好的性能。由于AMC是一个典型的分类问题，机器学习中的监督学习自然成为了优化自适应调制编码技术的重要选择。解决该问题最常用的监督学习算法是K-NN（K Nearest Neighbors）算法，其原理就是当预测一个新的值X的时候，根据距离它最近的K个点是什么类型来判断x属于哪个类别。例如图二中，判断k=3时的类型，观察相邻三个点中有两个三角一个方块，所以判断k=3的类型是三角。

图二：K-NN算法图例

然而K-NN算法的最大困难是不能明确类边界[2]，需要大型的离线训练数据库。相比较之下，强化学习可以从环境中直接学习。所以人们尝试采用马尔可夫过程的强化学习来实现AMC，它相比于K-NN算法具有更高的自适应能力。

3.2 信道均衡技术

信道均衡是通信系统为了提高衰落信道的传输性能而采取的一种抗衰落措施，主要是为了消除码间干扰和非线性失真的问题。其原理是根据信道或整个传输系统特性进行补偿，例如图三是通过信道质量调整发射功率的信道均衡技术。

由于机器学习可以实现自适应信号处理的能力，所以人们提出了基于机器学习的均衡器来改进传统均衡器的特性。根据机器学习可以提取时变无线信道的关键特征，提出了一种基于多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）的自适应均衡器，主要用于线性信道的符号间干扰（ Internsymbol Interference ，ISI）抑制。之后人们在MLP均衡器的基础上，提出了一种基于FLANN的递归神经网络均衡器，通过其模拟非线性滤波器的能力，用于均衡具有非线性信道失真的复杂信号，且具有较低的计算复杂度。

图三：根据信道质量调整发射功率的信道均衡技术

3.3 负载预测

由于5G无线网络的使用频率要比4G快得多，而频率越大的基站，衰落就会越快，所以要覆盖与4G相同的区域，需要部署更多的5G基站。因此，通过负载预测来克服基站密度造成的能耗，也成为了一个关键问题。

多年来，机器学习在负载预测中得到了广泛的应用。多种机器学习算法均可进行使用。自回归综合平均模型是一种简便的负载预测方法，得到了广泛应用；Prophet模型通过采用时间序列分析实现预测，也可以用于负载预测；长短期记忆(LSTM)是一种基于RNN的多记忆单元结构，适用于负荷预测。集成学习(EL)可以将多个模型以线性方式组合在一起，生成具有较强预测能力的集成模型。每种ML算法都有自己的优点和缺点。因此，最适合负荷预测的机器学习算法需要根据不同的应用目标来确定。

4、挑战与未来方向

尽管机器学习目前已广泛应用在5G通信的多项技术中，但是仍然存在一些问题和挑战，例如：

①目前的机器学习方法都需要较长的收敛时间，这会限制其在动态无线通信中的应用，因此，需要进一步研究加速机器学习收敛过程的方法。

②由于无线信道的时变特性，需要不断调整机器学习参数甚至是机器学习方法，这大大增加了通信系统的复杂程度。所以需要针对不同应用的统一机器学习方法进行深入研究。

③目前大多数机器学习方法都需要大量的标记数据来实现模型的学习和训练，但是现在无线网络产生的大多数据都是未标记的原始数据。因此对原始数据的标注需要进行进一步研究和改进。

参考文献：

[1] 尤肖虎,潘志文,高西奇,等.5G移动通信发展趋势与若干关键技术[J].中国科学:信息科学, 2014, 44(5):551-563.DOI:10.1360/N112014-00032.

[2] Y. Zhou, J. Chen, M. Zhang, D. Li and Y. Gao, "Applications of Machine Learning for 5G Advanced Wireless Systems," 2021 International Wireless Communications and Mobile Computing (IWCMC), Harbin City, China, 2021, pp. 1700-1704, doi: 10.1109/IWCMC51323.2021.9498754.