物理层AI关键技术探讨

作     者：韩双锋 刘志明 杨坤 刘光毅 王晓云 HAN Shuangfeng;LIU Zhiming;YANG Kun;LIU Guangyi;WANG Xiaoyun

作者机构：中国移动通信有限公司研究院北京100053 中国移动通信集团河北有限公司高阳分公司网络部河北高阳071500 中国移动通信集团有限公司技术部北京100033 

出 版 物：《无线电通信技术》 (Radio Communications Technology)

年 卷 期：2022年第48卷第4期

页      面：646-651页

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 081001[工学-通信与信息系统] 

主　　题：6G 物理层AI 泛化性 数据集 

摘      要：近几年物理层人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的研究蓬勃发展,涌现了很多优秀发射机和接收机算法。但是,相关技术的研究和标准化还存在很多挑战和开放的技术问题。为了剖析物理层AI算法设计、数据集构建、评估准则以及泛化性增强等技术问题的内在关系,从物理层AI研究面临的挑战出发,给出了物理层AI算法设计中泛化性的定义,提出了系统性能的评估准则和指标,深入分析了物理层AI的开销;提出了数据集构建准则以及泛化性提升的多种方案,并对未来研究和标准化进行了展望。