18、机器学习助力无线系统变革

机器学习助力无线系统变革

1. 机器学习核心范式在无线领域的应用

机器学习的监督学习、无监督学习和强化学习这三种核心范式，在提升无线技术方面具有巨大潜力，每种范式在无线领域都有独特的优势和用途。

1.1 监督学习

监督学习使用标记数据训练模型，教会算法将输入转化为期望的输出。在无线应用的信号分类中，它能发挥重要作用。例如，为了区分QPSK和16 - QAM调制信号，可使用卷积神经网络（CNN）识别它们各自的属性。支持向量机（SVMs）作为一种监督学习方法，可通过对先前信道数据的训练来预测无线通信信道，从而实现自适应资源分配和干扰缓解措施。在认知无线电应用的频谱感知中，监督学习技术有助于设备发现可用的开放频段，随着算法区分占用和未占用信道的能力不断提高，频谱共享变得更加可靠和有效。

1.2 无监督学习

无监督学习旨在识别未标记数据中的模式和结构。在无线环境中，聚类算法作为无监督学习的一种类型，可将相关设备或信号分组。例如，K - 均值聚类可根据感知数据的模式对无线传感器节点进行分类，便于数据聚合和群体决策。在无线传感器网络中，无监督学习技术可用于异常检测，通过发现与预期行为模式的偏差，识别出故障或受损的传感器，增强网络的可靠性和弹性。无线定位也涉及无监督学习，通过结合多个接入点的接收信号强度信息，聚类算法可帮助确定用户在室内环境中的位置。

1.3 强化学习

强化学习的主要目标是教导智能体与环境交互，以最大化奖励信号。在无线应用中，它对动态网络中的资源分配非常有帮助。例如，基站可使用强化学习动态地在用户之间分配发射功率水平，同时维持服务质量（QoS）标准，确保有效和公平的频谱使用。在认知无线电