39、5G及未来无线通信中的信道建模与太赫兹通信技术

5G及未来无线通信中的信道建模与太赫兹通信技术

机器学习在信道建模中的应用

在5G及未来无线通信的信道建模中，机器学习方法展现出了一定的潜力。在测试阶段，会使用测试数据来检验训练好的模型，最后通过残差来衡量算法的准确性。

除了常见的方法外，基于生成对抗网络（GAN）的方法也被用于信道建模。该方法使用两个神经网络，分别作为信道生成器和判别器。具体而言，将信道状态信息（CSI）作为训练数据，让机器尝试达到生成器和判别器之间的极小极大博弈的纳什均衡。当模型收敛时，得到的信道数据生成器可用于为特定场景生成信道模型。GAN在5G和B5G应用的信道建模中是一个很有前景的解决方案，因为它能支持广泛的场景，且避免了对原始测量数据的复杂处理。

然而，机器学习在信道建模中的应用仍处于起步阶段，面临诸多挑战：
1. 数据依赖性 ：机器学习方法的性能主要取决于训练过程中使用的数据，这引发了关于训练数据集在数量和质量上是否充足的疑问。
2. 过拟合与欠拟合 ：在模型训练中，机器学习可能会出现过拟合或欠拟合的问题。
3. 超参数优化 ：超参数优化是机器学习技术面临的一大挑战。
4. 技术选择标准 ：需要合适的标准来指导为给定的建模场景选择特定的机器学习技术。
5. 环境适应性 ：当环境发生变化时，可能需要新的数据集，并且可能需要进行新的训练或更新过程。
6. 特定信道分析 ：毫米波（mmWave）信道和大规模多输入多输出（m