(悻眓/文)3月30日,中国移动通信集团首席科学家、副总工程师王晓云在“6G前沿技术与趋势论坛——智能通信融合与语义通信”活动上分享了Al赋能大规模MIMO技术的思考。
从4G到5G,再面向未来的6G,单站天线规模仍将持续增加,并从单站走向多站动态协同,但工程实现将更为复杂,问题更为突出。在6G时代,全局节点间大规模资源协同,实现以用户为中心的动态簇构建,满足整个网络的全局最优,从而提高全网用户性能。不过可能面临的问题在于,大规模动态内作簇构建,以及用户选择与配对优化难度大。
预计6G MIMO系统将面临三大问题,分别是高性能下的低开销问题、高实时性下的准确性问题,以及高动态要求下的组合优化问题。
AI则有望破解大规模MIMO技术面临的系列难点,王晓云认为基于特征提取、训练推理、复杂算法求解能力,AI将赋能未来大规模MIMO。例如利用AI的提取能力提升信道精度,让高维信道获取低开销,通过识别干扰和噪声特征,信道相关性,使能精确的信道估计和预测。挖掘信道特征,使能低开销信道压缩反馈。
还可以利用实时推理能力,提高运算效率。让大维矩阵实现实时准确运算,通过学习单/多用户MIMO预编码矩阵,将是杂矩阵运算转换为低皇杂度AI推理。
又比如利用复杂算法求解能力,解决应用难题,让复杂大规模网络实现动态调度,通过学习多小区MIMO预编码矩阵,干扰消除和多小区联合调度算法。
王晓云还表示,AI赋能MIMO需在系统设计与解决问题的同时,兼顾能力、效率、质量的全局最优,Al设计要与MIMO理论与机制紧密融合,并与产业伙伴共同开展探索。
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