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上海高研院在5G人工智能感知領(lǐng)域取得新進(jìn)展

2020-03-24 來(lái)源:上海高等研究院 字號(hào):

近日,中國(guó)科學(xué)院上海高等研究院智能信息通信技術(shù)研究與發(fā)展中心團(tuán)隊(duì)在IEEE Wireless Communications 雜志上發(fā)表了題為Intelligent Spectrum Sensing:When Reinforcement Learning Meets Automatic Repeat Sensing in 5G Communications 的最新研究成果。該研究提出一套基于人工智能增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法的智能頻譜彈性感知技術(shù),可有效適用于5G生態(tài)體系中的各類典型應(yīng)用場(chǎng)景,且比現(xiàn)有技術(shù)顯著提升了性能表現(xiàn)。

當(dāng)前,我國(guó)社會(huì)已步入5G時(shí)代。移動(dòng)設(shè)備數(shù)量與無(wú)線業(yè)務(wù)的劇增,與有限頻譜資源之間的矛盾正成為制約信息智能化社會(huì)進(jìn)一步發(fā)展的重要難題。可以預(yù)見(jiàn),頻譜資源的增長(zhǎng)速度將遠(yuǎn)小于需求增長(zhǎng)的速度,因此,智能化、高精度、高可靠的頻譜感知技術(shù)是5G通信系統(tǒng)運(yùn)行的重要基石。如何實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的頻譜資源感知與管理則是維護(hù)5G通信系統(tǒng)高效率運(yùn)行,促進(jìn)下一代移動(dòng)通信發(fā)展的關(guān)鍵所在。

針對(duì)上述挑戰(zhàn),上海高研院智能信息通信技術(shù)研究與發(fā)展中心團(tuán)隊(duì)針對(duì)5G通信的主流發(fā)展趨勢(shì),并根據(jù)場(chǎng)景用戶特點(diǎn)與應(yīng)用需求的耦合性,深入分析并歸類出5G生態(tài)體系中涉及頻譜感知應(yīng)用的三大典型應(yīng)用場(chǎng)景。基于不同場(chǎng)景下優(yōu)化目標(biāo)的差異性,研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造性地提出了一種具備彈性能力的頻譜感知系統(tǒng)架構(gòu),該架構(gòu)由人工智能增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法進(jìn)行驅(qū)動(dòng),利用接收端多天線之間的獨(dú)立性與分集差異特性,尊重系統(tǒng)要求與實(shí)際環(huán)境參數(shù),通過(guò)動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的感知策略。該技術(shù)可根據(jù)不同用戶的不同優(yōu)化目標(biāo)需求,自適應(yīng)改變參數(shù),在較小計(jì)算開(kāi)銷的基礎(chǔ)上獲取最佳的性能體驗(yàn)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證,所提技術(shù)可有效適用于5G生態(tài)體系中的各類典型應(yīng)用場(chǎng)景,且比現(xiàn)有技術(shù)具備更高的性能表現(xiàn)。上述研究可有效支持中科院自主研發(fā)的SEANET技術(shù)體系,促進(jìn)中科院-上海科技大學(xué)聯(lián)合校園試驗(yàn)網(wǎng)Alpha版的建設(shè)實(shí)施,為我國(guó)5G的進(jìn)一步部署與推廣以及下一代通信系統(tǒng)的應(yīng)用發(fā)展提供了理論依據(jù)與技術(shù)支撐。

本研究由上海高研院團(tuán)隊(duì)獨(dú)立完成。其中,副研究員徐天衡為該論文的第一作者,研究員胡宏林為該論文的通信作者。上述研究工作獲得國(guó)家自然科學(xué)基金、中科院C類戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng)、中科院青年創(chuàng)新促進(jìn)會(huì)、上海市青年拔尖人才計(jì)劃、上海市啟明星計(jì)劃以及上海市揚(yáng)帆計(jì)劃的資助。

圖1. 5G生態(tài)體系中涉及智能感知的幾個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景,分別為:(a)常規(guī)5G通信場(chǎng)景;(b)工業(yè)4.0及智能物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景;(c)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)混合共存場(chǎng)景

圖2. 基于增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法的智能彈性感知技術(shù)系統(tǒng)架構(gòu)

圖3. 智能彈性感知技術(shù)在不同優(yōu)化模式下的性能對(duì)比。上:感知精度性能;下:算法能耗性能

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