光通信中的机器学习综述 [机器学习视角]

光通信（OC）中的机器学习（ML）无疑是近年来兴起的热点话题，并至少在接下来几年内将持续引起关注。该领域的研究发展速度极快。这一研究方向的新颖性主要在于应用领域的特殊性，而非方法学路径——后者（至少截至目前）是最先进的 ML 算法。文献综述显示，许多 ML 算法尚未在该领域使用，且许多 OC 应用尚未被考虑，这反映出该研究方向尚属原始。因此，本领域的教程性调研十分必要，以帮助研究者了解该领域的最新进展与空白。尽管近期已发布若干教程，但它们从 OC 视角考量该主题，而忽视了 ML 视角。然而，有必要对用于该主题的 ML 算法进行考察。据此，本文首次从 ML 视角综述 OC 中的 ML 文献。该视角非常有益，因为目前仅有 OC 专家从事 OC 中的 ML 研究，而他们并非 ML 专家，因此可切实帮助他们全面认识可植入 OC 的 ML 主题。值得一提的是，相较于其他工作，本综述涵盖的研究更多；因此具有更高的普适性，并使读者对该主题获得全面概览。