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物理层AI关键技术探讨
文献摘要：
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.
文献关键词：
6G;物理层AI;泛化性;数据集
中图分类号：
作者姓名：
韩双锋;刘志明;杨坤;刘光毅;王晓云
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,河北 高阳071500;中国移动通信集团有限公司,北京100033
文献出处：
引用格式：
[1]韩双锋;刘志明;杨坤;刘光毅;王晓云-.物理层AI关键技术探讨)[J].无线电通信技术,2022(04):646-651
A类：
B类：
物理层,技术探讨,Artificial,Intelligence,秀发,发射机,接收机,算法设计,数据集构建,评估准则,泛化性,内在关系,从物,系统性能,开销,6G
AB值：
0.328499
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