20、机器学习赋能无线通信：技术革新与安全保障

机器学习赋能无线通信：技术革新与安全保障

一、自适应波束成形：机器学习优化信号传输

自适应波束成形是无线通信网络中的一种先进方法，它借助机器学习来调整天线阵列的方向性，根据当前信道情况改善信号接收或传输。以下是其详细介绍：

（一）工作原理

• 算法优化权重 ：利用神经网络、支持向量机（SVM）或深度学习架构等机器学习方法优化波束成形权重。这些算法通过分析信道特征、信噪比（SNR）、干扰水平等相关因素，动态改变特定天线信号的相位和幅度。
• 减少干扰与提升性能 ：在复杂动态环境中，该方法可修改波束成形模式，减少干扰、提升信号质量和系统性能。

（二）应用场景

应用场景	具体作用
多用户环境	当存在多个用户时，自适应波束成形可将传输波束引离干扰源，减少同信道干扰，提升用户体验。例如在城市地区有众多基站和用户的情况下，可有效改善通信质量。
汽车通信	用户不断移动时，机器学习模型可监测车辆移动过程中变化的信道条件，优化波束成形权重，确保与基站的可靠连接，实现持续通信。
大规模 MIMO 系统	有助于服务大量用户，通过改变每个用户的波束成形模式，改善空间