8、物联网驱动的智慧城市多天线技术

物联网驱动的智慧城市多天线技术

在当今数字化时代，物联网（IoT）正深刻改变着我们的生活，尤其是在智慧城市的建设中发挥着举足轻重的作用。本文将深入探讨物联网驱动的智慧城市中多天线赋能技术，涵盖机器学习在5G移动与无线网络中的应用、新型无线技术、车载网络以及智能城市案例等方面。

1. 机器学习技术在5G移动与无线网络中的应用

在5G移动和无线网络技术中，机器学习技术有着广泛的应用，以下为您详细介绍不同学习模型及其具体应用：
| 机器学习技术 | 学习模型 | 移动与无线通信中的应用 |
| — | — | — |
| 监督学习 | 统计逻辑回归 | 在自组织LTE密集小小区创建中，采用分层频率和带宽分配 |
| 监督学习 | 深度神经网络（DNN） | 利用上行导频信号预测和对齐基站的波束形成向量，学习特定环境配置的映射函数；进行MIMO信道估计和DOA估计 |
| 无监督学习 | 层次聚类 | 检测无线移动网络中的异常、故障和入侵 |
| 无监督学习 | 自编码器（AE） | 将通信系统架构视为端到端重建任务，实现信道特征化，使发射机和接收机组件在单一阶段协同优化 |
| 强化学习（RL） | 多臂老虎机 | 解决HetNets功率优化切换决策难题；对UE合作过程进行CRE偏见判断，为LTE微微小区分配共享资源以控制干扰 |
| 强化学习（RL） | 深度RL | 二级用户采用抗干扰技术选择通信平台和移动性；加速二级用户抗干扰学习率；确定共享V2V网络中潜在连接的相邻车辆集合，并定制捕获参数 |

此外，Q学习用于确保“LTE和Wi-Fi”在非授权频段共存，强化学习还应用于无线传感器。