AI - 驱动未来无线网络:挑战、机遇与开放问题
本文概述了人工智能在 5G 及以后无线网络中的应用,包括网络智能类型、机器学习以及应用案例,重点介绍了物理层、移动性管理、无线安全和定位方面的应用。
Nov, 2019
本文研究了如何利用人工智能(AI)和机器学习(ML)技术来设计和运营 B5G 无线网络,包括对最近的进展和未来挑战的综述,以及对 ML 算法和应用的回顾,并总结了将 AI/ML 算法应用于 B5G 网络的标准发展。
Jan, 2020
本文将探讨机器学习、自动化、人工智能和大数据分析对于提高下一代无线网络的能力和效率的作用,发现这些新技术将有助于使下一代无线网络实现自适应、自我感知、预测和主动性,最终得出未来的无线网络运营商不能脱离人工智能和机器学习技术转变其操作框架的结论。
Dec, 2021
本文介绍了一种将模型训练和推断能力嵌入到网络边缘的边缘人工智能技术,为 6G 提供了一种优化网络效率、效果、隐私和安全的解决方案,并提出了新的无线网络设计原则、面向服务的资源分配优化方法、端到端的架构以支持边缘人工智能。
Nov, 2021
人工智能和机器学习是驱动未来通信系统演进的必备技术,而 Wi-Fi 网络不断演化且变得越来越复杂。本文讨论了人工智能和机器学习在当前和未来 Wi-Fi 网络中的作用,并提出了人工智能和机器学习原生 Wi-Fi 的发展方向、关键挑战、标准化努力和主要推动因素。通过提供一个示例用例展示了人工智能和机器学习在不同采用阶段的 Wi-Fi 中的潜力。
May, 2024
这篇文章提出了一种基于人工智能的 6G 网络智能架构,用于实现知识发现、智能资源管理、自动网络调整和智能服务提供。作者还回顾和讨论了 AI 技术在 6G 网络中的应用,并详细阐述了如何利用 AI 技术有效地优化网络性能,包括 AI 支持的移动边缘计算、智能移动和切换管理以及智能频谱管理。另外,作者强调了重要的未来研究方向和 AI-enabled 6G 网络的潜在解决方案,包括算法鲁棒性、计算效率、硬件开发和能源管理等。
Dec, 2019
近年来,移动计算和物联网网络的快速部署使得无线系统的通信和感知能力大幅增强,而基于大数据分析、普适计算和人工智能(AI)的新型网络架构 —— 无线 AI 将 AI 推向网络边缘,成为未来智慧网络演进的关键,本文提出了一个从数据驱动的角度出发,关于无线 AI 的最新研究的综合调查,尤其在数据驱动领域,对无线 AI 在各个领域具有的应用进行了深入讨论,为无线网络的设计和优化提供了可能的解决方案和方向。
Feb, 2020
移动网络运营商正试图使用人工智能技术在 5G 及其以后的网络中,部署一种更加有机和费用效益高效的网络操作方式,但这需要克服技术上的重大障碍。该研究提出了未来的研究方向、确定了前 5 个挑战,并提出了一种可能的路线图以实现人工智能实现的 Beyond-5G 和 6G 蜂窝网络的愿景。
Jul, 2019