qq_61890005的博客

摘　要随着“震网”“NotPetya”“心脏滴血”“太阳风”等攻击事件的相继发生，软件供应链安全引起各国高度关注，而国家间竞争、地区冲突和全球性疫情等多种不利因素更加剧了对软件供应链安全生态的冲击，也对装备软件供应链安全提出严峻挑战。首先，从软件供应链全链条安全、软件源头把控、开源代码使用安全、软件供应链管控体系等几个方面入手，分析装备软件供应链面临的网络安全形势和安全风险。然后，从形成装备软件供应链的安全标准体系、安全监管体系、安全测评体系和安全技术体系等角度，提出相应对策措施，为装备软件供应链安全提供支

用户应用维度从系统整体使用及服务角度，面向用户应用需求，考虑不同管理功能在量子密钥生命管理周期中的作用与定位，充分体现不同管理功能对量子密钥管理与分配的贡献，以及系统集成管理活动为量子密钥管理系统的有效运行提供的技术保障能力。管理软件的设计以可扩展、开放架构为设计宗旨，提供统一的界面集成框架和服务集成框架，提供成熟的公共基础构件，定义良好的接口规范和开发流程，设计统一的服务分配保障模式的用例，为不同设备及组件的管理插件集成提供良好的平台。因此，需要建立安全防护子系统，为量子密钥管理系统保驾护航。

（2）沙箱分析组件。采用杀软内容检测、动态行为检测、CVE 检测、YARA 规则检测、HASH 检测、机器学习检测与分类和综合威胁研判等技术，对高级网络攻击中广泛采用的钓鱼邮件、高级木马等恶意样本文件进行深度检测分析，可获取样本的基础信息和行为信息等，从而挖掘其中存在的或潜在的可疑行为，并通过屏幕截图和威胁行为捕获的方式记录样本威胁行为，在线查看样本检测报告，方便安全分析人员进行快速分析和调查取证。另外，组件提供丰富的数据接口，可向其他平台提供检测结果，既降低了安全分析压力，又能提升恶意文件的检测能力。

摘　要：随着企业数据合规研究的逐渐深入，有必要对国内相关研究文献进行回顾和分析，为企业数据合规后续研究提供参考。运用系统性文献综述的方法，从企业数据合规政策法规、数据合规管理、数据保护合规、数据跨境流动合规 4 个视角来梳理我国企业数据合规研究现状。通过梳理分析发现，我国企业数据合规研究尚处于起步阶段，企业数据合规研究多是从政策法规文本解读、数据合规业务及数据合规处理技术规范的角度分析，综合性理论研究成果不多。故未来应深化综合性理论研究，强化企业数据安全合规研究，构建良好的数据合规生态，平衡企业数据跨境流动

本文首先构建人工智能在准备阶段、训练阶段和部署应用阶段及维护阶段的资产，从训练数据、智能框架、算法模型、管理体系等方面入手，梳理与人工智能相关的安全风险因素，构造资产影响、威胁频度和脆弱性程度 3 个维度的评价表，以及对应这 3 个维度的人工智能安全风险隶属度等级表，形成具有普适性的人工智能全生命周期的指标体系。评估后将存在的风险量化为具体的风险值，使用户更加直观地了解系统中存在的风险，并根据风险等级的大小采取不同优先级的安全措施来预防、控制，以降低安全事件发生的可能性。

摘　要人脸识别技术在数字化时代被广泛运用。由于人脸识别信息包含可识别的工具属性和权利上的个人、公共双重属性，人脸识别信息存在被泄露、不当使用的潜在风险。这不但对个人权益造成严重威胁，而且将破坏社会秩序。通过分析发现，人脸识别信息的运用涉及不同场景、多元主体利益，存在不同强度的风险，而运用场景化分析框架能够对相关风险进行针对性预防和规制。因此，有必要以信息处理目的、主体、方式、场合 4 要素确定价值位阶标准，并从利益平衡角度进行场景分类探讨，分为优先保障重大公共利益、实现一般公共利益与群体利益的动态平衡、充分

在图 4 中，随机算法的 表 现 水 平 最 差，DRQN 和 DQN 方案下的保密速率同时收敛到了不同层级的水平，本文所提方法与 DRQN 方案相比，尽管其在前 12 个训练回合中性能略有落后，但在后期的训练过程中性能优势逐渐明显并且将性能差距拉开，这表明本文方法在增强系统物理层安全性能方面是有效的。假设所有信道增益系数都是独立的且服从均值为 0、方差为 1 的瑞利分布随机变量，窃听者在每个时间块上的信道状态信息对于次用户网络和 J 而言是完全可知的 ，J 产生的干扰信号可在 D处被消除，而在。

本文以中国移动的现网实际情况和需求为例，从NSA网络、互操作等原理出发，提出了5G用户在不同系统和不同状态下的协同策略，通过大量的测试数据和性能统计数据验证该套策略对5G网络的覆盖、质量以及用户的下载速率等指标均有较好的提升，对一线无线网优工作具有很大的指导意义。option3x的分流控制点为5G基站，即由5G基站进行数据流量分流，这种方式不用升级4G的基站，同时可以发挥5G基站的处理能力，为运营商5G的建设节省时间和成本，因此3x方式受到了各大运营商的欢迎，也是目前5G NSA建网的首选方式[6]。

相较于传统解决方案，本方案在利用光缆巡线分析仪与NFC标签对油桩等资源点进行信息化、数字化改造，便捷准确地将光缆长度、经纬度信息采集至平台中，并对光缆的运行状态进行有效监测和预防，解决了传统在线监测方案由于光缆的割接、迁改等原因造成故障距离无法准确定位的问题，大幅提高了抢修人员的抢修效率，减少人工测试工作量，减少油气管道光缆中断事故对生产的影响，保障了油气管网的安全运行[6-7]。光缆网迁改、割接调整后，传统的OTDR和在线监测方案无法准确描述光缆的距离信息并精准监测定位。

定位技术是支撑车联网应用的关键技术之一，GNSS定位是目前车联网定位的主要手段，但针对GNSS信号不可用的场景，需要进一步研究其他定位技术。梳理了车联网各阶段应用标准的定位需求指标，分析了GNSS信号覆盖场景和GNSS信号不可用场景的定位需求，针对卫星定位、基于传感器和高精地图的定位、无线短距定位、蜂窝网定位等技术，研究其应用于车联网定位的技术特点和应用前景，分析了C-V2X直通链路定位技术目前的研究进展、关键问题和研究方向，总结了车联网定位技术现状与未来发展方向。目前未涉及面向车联网的专用定位技术。

在这种情况下，核心网需要感知其和基站之间的链路类型以及具备的QoS能力，用户接入或者会话建立时，网络根据用户和会话类型以及当前网络能满足的QoS能力，为终端下发特定的QoS，或者采用特殊的接入策略，如重定向UE到有线回传基站。6G的空天地一体网络架构将以地面蜂窝移动网络为基础，结合宽带卫星通信的广覆盖、灵活部署、高效广播的特点，通过多种异构网络的深度融合来实现海陆空全覆盖，将为海洋、机载、跨国、天地融合等市场带来新的机遇。2020年，随着5G的逐步商用，6G的研究成为行业新的关注点。

【摘 要】高可靠、低时延以及更好的通信性能不是未来车联网技术演进的唯一目标。为了增强驾驶人体验，最大化乘客舒适度，满足车联网用户更深层次的智能通信需求，需要实现人（驾驶人、乘客、用户）-机（智能车）-网（车联网）的无缝连接与融合。为此，提出一种人-机-网融合的新型车联网体系架构，通过人工智能技术，将人的行为与意识特征映射到网络中，实现人与机、人与网络的无缝连接与双向适配，进一步给出和分析人-机-网融合的新型车联网关键理论与技术。【关键词】人-机-网融合；车联网；新一代无线通信网络0 引言车联网技术通过

【摘 要】为了实现全球化的无缝网络覆盖，陆、海、空、天四位一体化融合通信已成为未来6G通信的发展趋势。对陆海空天一体化通信的网络架构及对应的关键技术进行综合分析与设计，并进行一项平流层通信试验案例分析。首先，简要回顾陆海空天融合通信的的发展背景；其次，详细讨论陆海空天融合通信系统的三项关键技术：3D网络建模、频率规划以及移动性管理，特别地，强调一种基于Binomial-Delaunay四面体的新型网络模型；基于该模型，进一步讨论了频率规划方案和节点综合移动模型；然后，扼要讨论3D网络中的无人机信道建模、动

首先分析了中国移动可以使用的频率资源，建议随着3G用户的大幅减少，采用SUL方式在A频段上部署5G网络，以增加上行峰值速率和降低空中接口时延，然后给出了SUL载波和NUL载波的调度方式以及SUL参数的配置原则和建议，最后给出了A频段、D频段和3.5 GHz频段的峰值速率，采用SUL方式，A频段和D频段的上行峰值速率可以达到407 Mbit/s。其好处是UE的2个上行通道都能进行持续的数据传输，且在NUL载波上，是100 MHz的双流复用，因此可以实现最高的上行峰值速率，同时可以降低空中接口的时延。

OBU的正式量产除了需要满足一致性测试以外，还需包括功能测试，但行业内对OBU功能的测试方法和标准仍不明确，本文着重于OBU的HIL测试台架，通过模拟车辆和道路等信息，对OBU的通信功能和预警功能进行了完整的测试，保证量产后的驾乘体验性[3]。本文对V2X仿真平台和V2X硬件在环测试平台进行了研究，着重介绍了车辆模型建模、道路模型建模、V2X算法导入、硬件在环测试系统搭建和硬件在环控制板设计，通过模拟车辆和道路等信息，对OBU的通信功能和预警功能进行了完整的测试，保证量产后的驾乘体验性。

NR接入5GC，LTE接入EPC，通过VoNR来提供语音，到了5G覆盖边缘，通过N26切换到各自4G VoLTE，后续的语音业务由4G接管。随着5G SA网络逐步演进成熟，针对多运营商共建共享现状，为了更好地提供其中的语音业务，梳理了SA共享组网方式及其对应的语音业务解决方案，深入研究了当前SA接入网共享方案下基于切换和重定向两种策略的EPS Fallback及Fast Return语音业务技术方案，并针对两种方案进行了分析，进行了外场测试，并给出了测试结果。语音业务挂断后，数据业务可以快速返回5G网络。

【摘 要】提出一种5G基站智能节能方案，用于降低5G基站设备能耗、节省5G网络运营成本、实现移动通信行业节能减排。所提方案是基于人工智能技术，从网络层面统一配置4G/5G基站节能策略，根据网络选定区域内小区的历史业务数据，构建基站业务负荷预测模型，并生成最优的网络节能策略，根据网络节能策略分别执行各基站的节能任务。在节能任务执行后，基站智能节能方案将根据区域内反馈的全网节能效果、网络KPI指标变化、用户感知质量变化等数据，进一步优化节能参数，提高网络节能效果。所提方案可对基站业务量进行准确预测及全天候实时

因此，建议3.5 GHz+2.1 GHz多频组网方式为5G网络的快速低成本部署的主要方向。为了解决5G网络单频组网覆盖和速率能力的受限问题，首先对不同频率的覆盖能力进行了阐述，对3.5 GHz频段网络满足上行和下行业务需求时对覆盖能力的电平值要求进行了分析，然后对基于3.5 GHz和2.1 GHz多频组网下的技术方案进行了仿真分析，得出在进行5G网络的规划建设中，采用3.5 GHz和2.1 GHz多频组网方案比3.5 GHz单频组网的方案所需站址和设备数量更少，实现网络建设及运营成本更优。

【摘 要】基站是5G网络中的重要节点，其RF（射频）性能与其网络覆盖范围和服务质量高度相关。详细介绍了5G基站的射频测试标准，并通过对测试项目物理意义和实际影响的分析，给出了射频传导测试方法以及测试环境构建中的注意事项，通过对实际基站的测试及对其结果的分析，指出了测试中与精度有关的主要因素。【关键词】5G；基站射频测试；传导0 引言截止2019年底，全球已经有39个国家/地区的75家运营商建设了5G商用网络，5G基站出货量已超100万台，5G用户数预计已超6 000万[1]。基站作为网络接入的关键设备

多根ZC序列方案[7-8]，PRACH序列包含具有不同根的多个ZC序列，在接收端它们受到相同的频偏影响，利用它们的相关峰位置偏移量之差进行归一化频偏的整数部分估计，补偿后可对时延和归一化频偏的小数部分估计，此方案能够在不扩大子载间隔的情况下对较大的频偏进行估计，缺点是当归一化频偏的小数部分接近0.5时，容易因为伪峰而得到较大的时频偏估计误差。而未来的6G网络可利用协同的资源调度，为用户提供无感的NTN与TN无缝连接服务，同时各种新技术的引入，也可以为用户提供更多样的服务，真正实现天地海三维立体连接。

【摘 要】为了实现5G用户的QoS保障，提升5G用户的客户感知水平，首先分析5G应用的网络需求，然后分析用户在弱网环境下的5G QoS保障问题，接着阐述5G弱网的定义及弱网感知的方法，最后提出基于弱网感知的5G QoS保障服务实现方案，以满足5G用户的差异化网络需求，同时优化5G网络资源分配。【关键词】弱网感知；弱网事件；服务质量保障；策略控制0 引言5G会使现有移动应用运行得更加流畅，亦会催生大量新型的移动应用，为用户带来全新的体验，如VR（Virtual Reality，虚拟现实）/AR（Augm

此外，基板集成波导结构具有天然的高通特性，可用以增强两个天线单元之间在微波频段的隔离度。同样的，固定变容二极管的容值为0.5 pF，改变金属圆柱的插入深度，变化范围为0～0.8 mm，随着圆柱插入深度h0的增大，毫米波通带中心频率向低频移动，可调范围为29.5 GHz～32.5 GHz，而微波频段的通带特性基本不变，中心频率固定在1.5 GHz附近。由于在双馈电端口的结构可以对微波单元的馈电端口只输入对应微波频率的信号，而对毫米波单元的馈电端口只输入对应毫米波频率的信号，两个天线单元之间的影响较小。

当有下行容量补充需求的传统大网和有大上行需求的行业网分别采用5D:3U:2S和1D:3U:1S的帧结构配置时，两种帧结构的网络均会受到对方的交叉时隙干扰，分别是传统大网（5D:3U:2S帧结构）下行对行业网（1D:3U:1S帧结构）上行的干扰和行业网上行对传统大网下行的干扰，干扰原理。由于不同业务场景的隔离度不同（全封闭场景和非全封闭场景），两种帧结构网络的干扰风险也不同，在满足行业客户需求的前提下，建议优先采用5D:3U:2S帧结构部署4.9 GHz行业网基站。W——街道宽度（m），W=20（m）；

在众多基于深度学习的目标检测方法中,基于深度学习的单阶段目标检测方法因其网络结构较简单、运行速度较快以及具有更高的检测效率而被广泛运用。但现有的基于深度学习的单阶段目标检测方法由于小目标物体包含的特征信息较少、分辨率较低、背景信息较复杂、细节信息不明显以及定位精度要求较高等原因,导致在检测过程中对小目标物体的检测效果不理想,使得模型检测精度降低。针对目前基于深度学习的单阶段目标检测方法存在的问题,研究了大量基于深度学习的单阶段小目标检测技术。基于深度学习的单阶段小目标检测技术已成为小目标检测的主流。

本文讨论了2.6 GHz和4.9 GHz两种频段下的4G/5G协同策略，首先分析了不同频段的帧结构模式，通过对4G/5G的上下行信道链路的预算的分析，对比两种频段下的覆盖能力以及在典型场景下的路径损耗，通过分析得知，2.6 GHz频段下的覆盖能力比4.9 GHz高9 dB，因此2.6 GHz可以解决5G连续覆盖问题，4.9 GHz不适用于作为室内外同频干扰的普遍解决方案。，从图11中可以看出，FDD 1800M满足边缘速率需求，并保障4G/5G间体验平滑，1.8 G锚点更高上行速率，有效延伸业务边缘覆盖。

基于之前的需求分析可知，未来6G网络需要实现人机物的无缝融合和感知，需要实现人的五感和意图的抽象和表达，实现从意图到机器可识别的操作的转换。网络管控是业务服务质量的重要保障，面向未来B5G/6G的应用场景和业务特征，分析网络管理和控制的智能化需求，重点针对B5G/6G边缘网络，提出基于人工智能的管理控制架构，具体包括边缘网络的资源模型构建方法、网络智能管理的功能范畴、人工智能计算单元的部署方法，以及意图驱动的网络资源自主调度流程等内容，最后通过一个应用场景描述架构的实现方法。ML是一种重要的人工智能方法。

大多数蛋白质通过相互作用形成复合物来实现各种生物功能,因此预测蛋白质复合物有助于了解复合物的结构及其功能,也为细胞机制的研究奠定了重要基础。希望通过对各类方法的分析与比较,为相关人员使用和研究基于计算的蛋白质复合物预测方法提供有价值的参考和方向指引。附属结构的预测算法、基于动态网络的预测算法、基于监督学习的预测算法、从功能到互作的预测算法、基于多源数据的预测算法以及其他方法。附属结构的预测算法、基于动态网络的预测算法、基于监督学习的预测算法、从功能到互作的预测算法、基于多源数据的预测算法和其他方法。

【摘 要】车辆编队的队形控制研究主要集中于队形成形、队形切换和队形保持三个方面。首先介绍分析了多种队形控制方法包括行动选择法、人工势场法、虚拟结构法、复拉普拉斯矩阵法、领航-跟随法等控制方法；其次介绍了如公路无人卡车辆编队场景、无人战车编队场景等多智能车队形控制应用场景；最后总结了未来队形控制问题的一些研究方向。【关键词】车辆编队；队形控制；无人车0 引言车联网技术的蓬勃发展为无人车辆编队的发展奠定了坚实的基础，并且车辆编队相关技术的研究也在一些领域逐渐开始发展，如民用物流产业的无人卡车编队或是军用的

摘要：随着工业经济的快速发展，工业数据安全性日益凸显，如何做好工业数据的整体治理、安全管理、价值挖掘、共享流通等工作，是亟待解决的重要问题，而工业数据分类分级是以上工作的基础，因此做好分类分级工作是一项极其重要的任务。基于此，研究了工业数据分类分级的现状，梳理了工业数据分类分级的总体要求、一般流程和实践情况，为工业数据分类分级工作的开展提供了一定的思路和方法，助力工业数据应用融合发展。内容目录：1 工业数据分类分级背景2 工业数据分类分级指导3 结 语近年来，我国工业经济发展势头良好，新一代信息技术与制

（1）AR智能巡检：巡检人员佩戴智能AR眼镜进行远程巡检，对现场生产设备进行数字化管理，通过5G网络实时回传高清巡检画面、设备信息、环境信息等，对收集的数据进行智能化分析，判断厂区设备或环境是否存在异常，保障生产线的稳定运行，提高巡检工作的效率及准确性。本文从系统架构、技术需求等方面，深入研究分析工业智能化云系统，搭建网络环境验证5G网络满足上行高带宽传输、下行低时延控制的结合，并支持AR智能巡检、远程运维指导、机器视觉检测等融合应用，使得巡检规范化、运维便捷化和检测标准化。

【摘要】针对现有通信系统物理层中存在的问题，提出了人工智能(AI)中的机器学习(ML)技术来解决其难题。梳理了AI/ML技术在这些方面的优势与挑战，并给出了有关干扰检测、端到端物理层联合优化等方面的若干典型范例。AI/ML技术的崛起会为下一代通信系统的设计提供一种超越传统理念与性能的可能性。【关键词】人工智能；机器学习；物理层；干扰检测；端到端联合优化0 引言随着近些年现代计算与数据存储技术的迅猛发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术也随之广泛地应用于人们的生产生活

针对四足机器人侧向推搡下的平衡恢复问题，提出了一种复合抗扰反应式鲁棒控制策略.该策略由摆动相的自适应侧摆规划策略和支撑相的关节抗扰控制构成.摆动相自适应侧摆规划策略通过四足机器人足端落地点的力平衡条件进行主动式步态规划以保证机器人在侧向推搡下的姿态稳定，并基于关节输出力矩给出了侧摆的启动条件.支撑相关节抗扰控制通过带扰动项的四足机器人完整动力学模型设计了基于干扰观测器的鲁棒滑模控制器，实现对侧向推搡扰动的补偿.最后，通过Matlab与ADAMS联合仿真验证了提出的控制策略的有效性.

另外由于架构上2G/3G/4G和5G用户数据的存储是分离的，势必造成同一个用户的5G签约和2G/3G/4G签约缺乏一致性，而没有手段来进行签约信息的同步。在5G网络建设初期，主要针对从2G/3G/4G升级到5G的用户进行数据迁移，在5G网络建设中后期，可以根据现网传统HLR/HSS设备老旧情况，逐步将未开通5G业务的原有2G/3G/4G用户迁移至新建的全融合用户数据管理平台，实现不换卡、不换号，免开通方案解决了用户大量迁移的问题，保证了业务的平滑迁移，保障了NSA向SA的平滑演进。

当应用服务数量巨大，网络规模庞大时，每台路由器针对每个应用服务都需要获取全网信息后再独立进行路径的计算，此时，整个网络维护工作量是无法接受的，而且目前对于CFN协议关于汇聚、IGP与BGP之间的交互以及AS之间的交互细节研究尚未成熟，所以为了算力网络运行的可行性，我们需要对算力网络进行统一的管理，将信息的同步及路径的计算集中化，将服务路由信息表项完成计算后再下发给路由器，路由器只负责数据层面的业务报文转发，这与SDN的思想是一致的[3]。，算力网络自下而上，可分为基础设施层、平台资源层和业务应用层。

本小节对于容量的性能损失进行测算，以中国联通的4G 2.1 G重耕为例，2.1 GHz带宽为20 MHz，随着与电信的共建共享2.1 GHz带宽拓展为40 MHz，针对于中国联通，不同的情况下会存在以下两种带宽组合，20 MHz 4G+20 MHz 5G是在5G载波不共享的情况使用，20 MHz 4G+40 MHz 5G是在5G载波共享的情况使用，对每种带宽组合的损失情况进行了测算，通过统计4G和5G的负载信息，当4G资源需求大的时候，开启3个载波，5G给终端配置除4G外的专用40 MHz的BWP。

3GPP约定，5G NR所使用的频谱分成两个大的范围：FR1和FR2，一个是6 GHz频段，另一个是之前常说的毫米波高频段范围，而且5G NR物理层也根据这些范围定义了最大带宽及各类子载波间隔，在6 GHz频段，最大的带宽是100 MHz，而毫米波采用的最大带宽是400 MHz。本文通过对影响5G覆盖性能的场景因素和路径损耗进行研究，并采用UMa和RMa两种传播模型进行仿真分析，结合传播模型和链路预算表，得出3.5 GHz频段下5G系统的覆盖性能，希望对从事5G频段覆盖研究的学者有所帮助。

摘　要传统国际通信领域面临着以 SpaceX 公司为代表提供的卫星宽带服务带来的挑战。SpaceX公司预计在 2027 年完成星链卫星的部署，届时将覆盖各大洲陆地、广袤的海洋和天空。卫星宽带的不对称优势有可能动摇国际通信运营商现有的客户基础本文研究了星链产品的技术优势以及可能给运营商造成的巨大冲击，从国家信息主权、运营商生态等方面做了分析，为国际通信运营商提供了应对策略，包括从战略高度做好数字化转型，加快互联网数据中心等基础设施的建设，针对企业个性化需求定制相关服务等，通过多种措施保持企业的竞争力和业务持续

该仿真平台具有较强的可扩展性，后续将基于该平台进行其他典型车联网应用场景仿真评估，更加全面地评估5G网络对车联网的支撑能力，仿真结果也可以作为后续测试的对标依据。首先进行系统初始化，包括仿真参数的读取、用户的撒点、信道建模等工作，之后根据业务类型进行基站和用户之间的数据传输仿真，主要是收发端接收机之间进行交互，其中涉及到很多的关键技术，比如大规模天线混合波束赋形、用户干扰的计算、各种资源调度分配方案的实现等，最后进行平均吞吐量、边缘吞吐量以及时延、可靠性等信息的结果统计作为最终的输出。

【摘 要】随着自动驾驶的快速发展，新技术逐渐涌现，通信技术被产业认为是未来网联化自动驾驶发展的关键技术。从通信角度出发，分析通信技术为自动驾驶在技术及可靠性、成本控制、以及社会效益方面带来的提升，详细介绍了3GPP R16 5G-V2X在自动驾驶业务方面带来的技术优化，并对现阶段通信技术中存在的问题进行了分析和展望。与此同时，阐述了通信技术在网联自动驾驶领域的重要作用，期望加深辅助驾驶、智慧交通等产业对网联化自动驾驶的认识。【关键词】自动驾驶；通信技术；3GPP R16；5G-V2X0 引言自动驾驶是

上述这些组织所讨论的机器学习在无线移动通信系统中的应用，主要面向解决无线移动通信网络中的业务及应用的部署、运行、拓展、安全等问题，解决网络及平台的规划、优化、维护、节能等问题，以及解决无线资源管理层面的问题，较少涉及解决信号处理层面的问题。通过展开的方法，获得新的机器学习模型是目前学术界进行研究的趋势之一，但需要注意的是，这种展开方法导致机器学习模型的结构会千变万化，而且依旧存在大量的矩阵求逆的操作，虽然性能获得了提升，但相对于通用的神经网络模型，其较高的实现复杂度将限制其应用场景。