结合AI/ML与基于物理层规则的推断——若干初步结果
信号处理
2022-03-16 v1 机器学习
摘要
在3GPP新空口(NR)Release 18中，我们看到了首个于2022年5月启动的研究项目，该项目将评估AI/ML方法用于无线接入网(RAN)1(即移动无线物理层与MAC层应用)的潜力。我们采用剖析方法对多径分量参数进行精确的迭代估计以作为物理层参考，因其有望提供较大的信道预测时域。我们研究了部分或完全以AI/ML推断替代该基于规则的物理层方法某些功能的方案，旨在实现更高性能、更低时延或更低处理复杂度。我们给出了噪声抑制的初步结果，随后给出了一种用于模型阶数选择的组合方案，比较了推断多径分量起始参数的不同方案，并对一种可能的信道预测框架进行了展望。
引用
@article{arxiv.2203.08074,
title = {Combining AI/ML and PHY Layer Rule Based Inference -- Some First Results},
author = {Brenda Vilas Boas and Wolfgang Zirwas and Martin Haardt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.08074},
year = {2022}
}
备注
submitted to SPAWC 2022