飛象網(wǎng)訊(悻眓/文)3月30日,中國移動通信集團首席科學家、副總工程師王曉云在“6G前沿技術與趨勢論壇——智能通信融合與語義通信”活動上分享了Al賦能大規(guī)模MIMO技術的思考。
從4G到5G,再面向未來的6G,單站天線規(guī)模仍將持續(xù)增加,并從單站走向多站動態(tài)協(xié)同,但工程實現(xiàn)將更為復雜,問題更為突出。在6G時代,全局節(jié)點間大規(guī)模資源協(xié)同,實現(xiàn)以用戶為中心的動態(tài)簇構建,滿足整個網(wǎng)絡的全局最優(yōu),從而提高全網(wǎng)用戶性能。不過可能面臨的問題在于,大規(guī)模動態(tài)內作簇構建,以及用戶選擇與配對優(yōu)化難度大。
預計6G MIMO系統(tǒng)將面臨三大問題,分別是高性能下的低開銷問題、高實時性下的準確性問題,以及高動態(tài)要求下的組合優(yōu)化問題。
AI則有望破解大規(guī)模MIMO技術面臨的系列難點,王曉云認為基于特征提取、訓練推理、復雜算法求解能力,AI將賦能未來大規(guī)模MIMO。例如利用AI的提取能力提升信道精度,讓高維信道獲取低開銷,通過識別干擾和噪聲特征,信道相關性,使能精確的信道估計和預測。挖掘信道特征,使能低開銷信道壓縮反饋。
還可以利用實時推理能力,提高運算效率。讓大維矩陣實現(xiàn)實時準確運算,通過學習單/多用戶MIMO預編碼矩陣,將是雜矩陣運算轉換為低皇雜度AI推理。
又比如利用復雜算法求解能力,解決應用難題,讓復雜大規(guī)模網(wǎng)絡實現(xiàn)動態(tài)調度,通過學習多小區(qū)MIMO預編碼矩陣,干擾消除和多小區(qū)聯(lián)合調度算法。
王曉云還表示,AI賦能MIMO需在系統(tǒng)設計與解決問題的同時,兼顧能力、效率、質量的全局最優(yōu),Al設計要與MIMO理論與機制緊密融合,并與產(chǎn)業(yè)伙伴共同開展探索。