讲座笔记深度学习在通信领域的应用--Byonghyo Shim教授

Posted 2021-12-07 Better Bench

1 引言

此PPT来自韩国首尔国立大学Byonghyo Shim教授，在北京理工大学邀请的线上会议的讲座内容。主题“Deeop learning aided wireless communication in post corona Era”。主要针对目前AI在通信领域的应用兴起，宏观的介绍了主要在信道估计、信道检测、信号产生等领域的应用和发展，并对几篇论文的重点进行了解读。本人认真听讲了，并对PPT内容进行解读。本人认为对于刚入门这个领域的人来说，对于整个这个领域的宏观认识，有一定的指导作用，但是并不深入。有理解错误的地方希望能够指出（篇幅较长，我会陆续整理完笔记。。）

2 PPT理解

1G：可以实现隔空对话。基于高级移动电话系统（AMPS）技术
2G：可以发送文本信息，基于数字系统的码分多址复用（CDMA）技术
3G：可以发送邮件，网上购物、网上银行、线上游戏等，3G的目的是提供兆级别的数据速率。基于宽带码分多址（WCDMA）技术。
4G：可以在线工作、购物、娱乐。基于ODFM的LTE系统，采用所有基于IP的技术。
5G：万物互联（触觉互联网），还需要支持4G 工业革命

4G和5G的区别
4G的目标是提高数据速率
5G的目标是多样化的。比如：延迟、可靠性、连接密度、可扩展性、能效

需要加速高频段
需要解决方向性和路径损耗问题

5G的新功能

• 支持三个用例的无线电接入技术
  • 波束域操作并激活使用大规模MIMO以支持毫米波顿谱
  • 不同的数组学以支持不同的延迟要求和数据包大小
  • 支持低延迟的mini-slot和动态TDD
  • 新的编码技术（极化码）最小化编码增益并支持短包传输
• 结构的革新和多技术的整合
  • 从NSA到SA的渐进式网络发展

香农公式定义了信道容量

系统设计

• 层次方法
  • 压缩机、信道编码解码、信道估计器、检测器、解码器
• 基于各种假设的明确定义的系统模型
  • 高斯噪声模型、线性模型、无干涉
• 当满足假设时有意义，不满足假设就没有意义。

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