Коригування параметрів мобільних систем MIMO із використанням штучного інтелекту
Анотація
Розглянуто методи імітаційного проектування систем MIMO з використанням штучного інтелекту. Генетичні алгоритми можуть бути використані для оптимізації конфігурації антен та параметрів системи MIMO. ШІ може моделювати різні комбінації параметрів, оцінювати їх продуктивність і еволюційним чином визначати оптимальні налаштування. Нейронні мережі можуть використовуватись для прогнозування каналу зв'язку та оптимізації передавальних стратегій. Вони можуть навчитись моделювати складні взаємозв'язки між властивостями каналу та продуктивністю системи MIMO. Методи навчання з підкріпленням можуть бути використані для вирішення проблеми керування передачею сигналу в системі MIMO. ШІ може взаємодіяти з динамічним середовищем, навчатись оптимальним стратегіям передачі сигналу та підлаштовувати їх в реальному часі. ШІ може використовуватись для розробки алгоритмів підтримки рішень у системах MIMO. Це може включати прийняття рішень про вибір оптимального режиму передачі, зміну налаштувань антен чи каналів відповідно до зміни умов зв'язку. Також ШІ може використовувати автоматичне навчання для адаптації системи MIMO до змінних умов зв'язку.
Результати досліджень мобільних систем MIMO з використанням штучного інтелекту формують передумови для розширення можливостей та покращення продуктивності таких систем за допомогою інтеграції ШІ-технологій. Використання ШІ дозволяє вирішувати задачі оптимізації та автоматичного налаштування параметрів систем MIMO, оскільки ШІ може ефективно аналізувати великі обсяги даних, моделювати різні сценарії та встановлювати оптимальні налаштування, що приводить до покращення продуктивності системи MIMO. ШІ може використовуватись для прогнозування властивостей каналу зв'язку у системах MIMO та управління каналом в режимі реального часу. Він може аналізувати стан каналу, прогнозувати його зміни та адаптивно реагувати на них, що сприяє покращенню якості зв'язку. Також ШІ може використовуватись для вирішення проблеми інтерференції, яка виникає в системах MIMO за рахунок можливості аналізувати та управляти розподілом потужності між антенами, визначати оптимальні стратегії передачі сигналів та забезпечувати мінімізацію впливу інтерференції на якість зв'язку. У підсумку, ШІ дозволяє системам MIMO адаптуватись до змінних умов зв'язку, таких як зміна шуму, інтерференції, рухливість користувачів. Таким чином, моделювання мобільних систем MIMO з використанням штучного інтелекту має практичну значимість, оскільки дозволяє покращити продуктивність, знизити витрати, підвищити енергоефективність та покращити якість обслуговування користувачів в мобільних мережах
Посилання
2. H. Tang, J. Wang, L. He, Off-grid sparse Bayesian learning based channel estimation for mmWave massive MIMO uplink. IEEE Wireless Commun. Lett. 8(1), 45–48 (2019)
3. H. Kim, Design and Optimization for 5G Wireless Communications (Wiley, 2020). ISBN 9781119494553
4. H. Kim, Y.H. Jiang, R. Rana, Communication algorithms via deep learning. https://arxiv.org/ abs/1805.09317 (2018)
5. O. Shental, J. Hoydis, Machine LLRning: Learning to softly demodulate, in IEEE Globecom Workshops 2019, HI, USA (2019), pp. 1–7
