От когнитивного радио до искусственного интеллекта, подробно объясните процесс разработки технологии управления динамическим спектром

Источник ： pttcn.net

Благодаря быстрому развитию радиотехнологии ограниченные частотные ресурсы больше не могут удовлетворить постоянно растущий спрос на частотное использование. Чтобы повысить эффективность использования частотных ресурсов, комплексное управление частотными ресурсами получило большое внимание. В процессе развития от традиционного статического управления к динамическому управлению новые технологии, такие как когнитивное радио и позиционирование TDOA, быстро развивались. Тем не менее, наиболее передовая технология искусственного интеллекта будет более эффективно переоценить данные в решение в более эффективные и полные комплексные задачи.



Когнитивное радио

Решить проблему использования спектра

Динамическое обмен спектром является важным предметом в исследованиях когнитивных беспроводных сетей, целью которого является улучшение использования беспроводного спектра.

В настоящее время беспроводные сети, как правило, используют методы фиксированного распределения спектра, и почти все беспроводные терминалы работают в рамках спектра, выделенного некоторыми организациями по управлению спектром (например, Международный союз телекоммуникаций и организации по управлению спектром различных стран). Исследования показали, что таким образом большая часть выделенного спектра часто не используется во многих областях, а уровень его использования колеблется от 15% до 85%. Динамическое разделение спектра является важным предметом в исследовании когнитивных беспроводных сетей, целью которого является повышение эффективности использования ресурсов беспроводных спектра. Изученная возможностями, когнитивное радио позволяет беспроводным терминалам автоматически воспринимать, идентифицировать и использовать любые ресурсы бесплатного спектра. Как только появится авторизованный пользователь в сегменте используемых спектра, беспроводной терминал будет активно отдать соответствующий спектр и переключаться на другой доступный спектр.

Чтобы решить проблему динамического использования спектра, технология когнитивного радио быстро развивалась в последние годы. Исследование когнитивного радио в основном включает в себя: проект беспроводной связи следующего поколения (XG), финансируемый Агентством по передовым исследовательским проектам США (DARPA), и Национальный проект Фонда естественных наук лаборатории Университета Уинлаба Университета Рутгерса в Соединенных Штатах по когнитивной беспроводной технологии. Исследование технологии адаптивной радиочастотной технологии в виртуальном центре мобильных телекоммуникационных технологий в Великобритании, Drive, Overdrive и доверия, финансируемых Европейской ассоциацией связи, технологией сотрудничества и межслойного проектирования в когнитивной радиосистеме национального плана «863», обнаружение пространственного сигнала и анализ гарантирования QOS и т. Д.

Когнитивное радио - это радиотехнология, которая может изменить параметры передатчика в соответствии с изменениями в окружающей среде. Он может использовать эту полосу частот, когда нет пользователя для использования авторизованной частотной полосы, что значительно улучшает скорость использования спектра и компенсирует недостатки распределения фиксированного спектра. Это ключевая технология сети следующего поколения. С технической точки зрения когнитивное радио может изменить параметры передатчика в соответствии с изменениями окружающей среды. Он используется для управления адаптивным спектром и разработки антенн, датчиков и приемников подсистем, датчиков, адаптивной модуляции и технологии формы волны и т. Д. Это ключ к динамическому использованию спектра в сетях следующего поколения. Когнитивное радио может использовать эту полосу частот, когда нет пользователя, использующего авторизованную полосу частот, что значительно улучшает частоту использования спектра и компенсирует недостатки распределения фиксированного спектра.

Когнитивное радио имеет две основные возможности. Одним из них является когнитивная способность. Когнитивная способность - это способность получать информацию о восприятии из окружающей среды. Используйте сложные методы, чтобы получить мгновенные пространственные переменные среды и избежать помех для других пользователей. Другой - способность сбросить. Когнитивная способность воспринимает спектр, а способность сбросить позволяет радио динамически настраивать аппаратные параметры, чтобы он мог передавать и получать на разных частотах, а также может использовать различные добычи передачи, поддерживаемые аппаратными устройствами. Следовательно, когнитивное радио может достичь нескольких функций в управлении динамическим спектром. Первым является Spectrum Sensing, которое определяет, какой спектр доступен, и обнаруживает, есть ли авторизованные пользователи, когда пользователь работает над авторизованной частотной полосой. Вторым является управление спектром, которое выбирает наилучший доступный канал для использования. Третий - обмен спектром, который настраивает доступ к каналу с другими пользователями и предоставляет пользователям соответствующие спектр. Наконец, есть движение спектра. После того, как авторизованный пространственно-временный канал обнаружится, он будет мигрировать на другие частотные полосы.

Недостатком технологии когнитивного радио является то, что она значительно увеличивает сложность системы, и качество связи не может быть полностью гарантировано. Следовательно, новая система предлагается на международном уровне, а именно динамическая система управления авторизацией. Другими словами, такие компании, как радио и телевидение, разрешают арендовать бесплатный спектр пользователям в горячих точках. Основными представителями Международных исследований -границ являются LSA Европейского Союза и Superwifi Соединенных Штатов. Хотя когнитивное радио частично решает проблему динамического управления спектром определенной частотной полосы с точки зрения пользователей радио, все еще не хватает эффективных решений для динамического лечения всего спектра радиорегуляторными агентствами. В процессе технического анализа управления радиопередача часто необходимо определить ключевые сигналы и аномальные сигналы. В случае множества типов сигналов и нескольких станций передачи в полосе частот, несколько сигналов будут перекрываться в одной и той же полосе частот, что вызывает огромные проблемы для управления спектром. Ощущение спектра в технологии когнитивного радио может быстро идентифицировать свободный спектр и установить бесплатный пул спектра, но он не может решить проблему распределения динамического спектра для постоянно меняющейся ситуации радиоспекта. Динамическое управление спектром необходимо решать не только динамическое восприятие среды спектра, но и тесную интеграцию с независимым принятием решений для достижения динамического управления. Рост искусственного интеллекта может привести к возможности развития для управления динамическим спектром.





Коммерциализация искусственного интеллекта

Достичь быстрого развития

С разработкой технологий искусственный интеллект был применен в области электронной коммерции, финансов и лечения.

Термин искусственный интеллект был впервые предложен когнитивным ученым Джоном Маккарти в его исследованиях. Его объяснение искусственного интеллекта является предположением об этом исследовании, то есть любое учебное поведение или другие интеллектуальные характеристики могут быть точно описаны в принципе, чтобы его можно было изготовить. Создайте машину для моделирования. С разработкой технологий искусственный интеллект был применен в области электронной коммерции, финансов и лечения. В то же время машинное обучение и глубокое обучение часто упоминаются вместе с искусственным интеллектом. Машинное обучение - это подход или подмножество искусственного интеллекта, который подчеркивает обучение, а не компьютерные программы. Машина использует сложные алгоритмы для анализа больших объемов данных, идентификации шаблонов в данных и для прогнозов. Глубокое обучение - это подмножество машинного обучения, которое использует большое количество данных и вычислительной мощности для моделирования глубоких нейронных сетей. Эти три понятия тесно связаны, но у каждого есть свой акцент.

Искусственный интеллект был официально предложен на конференции Дартмута в 1956 году, и в 2006 году вступил в период быстрого развития. Поскольку прорыв алгоритмов глубокого обучения в области распознавания речи и изображений, коммерциализация искусственного интеллекта достигла быстрого развития. В 2016 году Альфаго победил Ли Шиши, а искусственный интеллект получил беспрецедентное внимание в мире. Продукты и услуги искусственного интеллекта были постоянно запущены, такие как Amazon Echo Smart Dingers и использование искусственного интеллекта Facebook для улучшения пользовательского опыта, которые были широко признаны рынком. BAT также активно продвигает проекты искусственного интеллекта.

С точки зрения политической помощи, правительство энергично поддерживает индустрию искусственного интеллекта. «План развития искусственного интеллекта нового поколения», опубликованный в июле этого года, заявил, что к 2020 году общая технология искусственного интеллекта моей страны и применение будут синхронизированы с продвинутым уровнем мира; К 2025 году моя страна будет достигнут основной прорыв в основной теории искусственного интеллекта, и некоторые технологии и приложения достигнут ведущего уровня мира; К 2030 году теория, технологии и применение моей страны в моей стране, как правило, достигнут ведущего мира и станут крупным в мире инновационным центром инноваций искусственного интеллекта.

«Искусственный интеллект для человечества Глобальный саммит», проведенный в Женеве с 7 по 9 июня 2017 года, направлен на ускорение разработки и популяризации решений искусственного интеллекта (ИИ) для решения бедности, голода, здравоохранения, образования, равенства и защиты окружающей среды и других глобальных проблем. Как специализированное агентство Организации Объединенных Наций, отвечающее за информационные и коммуникационные технологии, МСЭ стремится направлять постоянные инновации в искусственном интеллекте, чтобы наконец реализовать цель устойчивого развития Организации Объединенных Наций. Платформа, чтобы достичь консенсуса по поводу возможностей новых технологий искусственного интеллекта ».

«Во многих публичных соревнованиях, организованных нами, мы можем видеть, что различные команды используют искусственный интеллект в качестве основного инструмента во многих областях, от создания персонализированного опыта обучения для танзанийских детей, которые не могут получить официальное образование, до того, как потребители использовали медицинские трехзаписные оборудование. Оборудование принимает медицинские решения, а затем направляющие продвинутые, автономные роботисты, чтобы объяснить глубокую море или находить на поверхность. Генеральный директор X Prize Foundation (XPRIZE) (генеральный директор) Маркус Шинглз сказал: «Мы признаем, что с ускоренным продвижением и популяризацией искусственного интеллекта новое поколение решений проблем сталкивается с большими возможностями при решении глобальных задач». Это событие является первой встречей серии событий, связанных с ежегодной конференцией искусственного интеллекта. Гражданское общество и представители исследовательского сообщества искусственного интеллекта приняли участие в обсуждении последней разработки искусственного интеллекта и его влияния на вопросы регулирования, этики, безопасности и конфиденциальности.





Искусственный интеллект на

Новая модель управления спектром

Чтобы решить проблему нехватки ресурсов электромагнитного спектра, искусственный интеллект будет сосредоточен на разумном принятии решений.

Профессор Spectrum Research Professor Wu Qihui выступил на «Саммите по развитию глобальной сети в 2017 году» и сказал, что традиционное принятие решений спектром является искусственным методом, главным образом потому, что сценарий относительно прост и может не требовать принятия решений или даже просто прогноз. Но теперь война спектра проводится в сложной среде электромагнитного спектра, и сложность в основном отражается в разнообразии, интенсивности, крупномасштабной, высокой динамике и высокой конфронтации. Мы изучаем интеллектуальное принятие решений спектром или принятие решений автономным спектром. С боевой точки зрения, он в основном решает быстрое планирование перед войной, самооорганизация в военное время и противостояние с врагом. В основном используйте интеллектуальный метод принятия решений гибрида Man-Machine для принятия предварительного решения и временного принятия решений.

Будущие беспроводные сети, основанные на мобильном интернете, Интернете вещей и интегрированной информационной сетью пространства и земли, будут развиваться в направлении более высокой скорости, большего доступа и более широкого охвата, что будет создавать больше проблем для ресурсов Spectrum. Чтобы выполнить эти три задачи, нам необходимо провести три изменения в спектре, эти три изменения также отражают Интернет +, искусственный интеллект +и преобразование спектра.

Чтобы решить проблему нехватки ресурсов электромагнитных спектра и способствовать преобразованию ресурсов спектра от статического эксклюзивного в динамическое обмен, искусственный интеллект будет сосредоточен на интеллектуальном принятии решений, способствует переходу от изолированного мониторинга к мониторингу и анализу сетки, и в то же время искусственный интеллект будет использоваться в сложных электромагнитных средах. Принятие решений изменяется в автономном принятии решений. Система машинного обучения радиопередачи - это техническое применение искусственного интеллекта в управлении радиочастотой.

Система машинного обучения радио -спектра, финансируемая Агентством Advanced Research Projects (DARPA), состоит из четырех основных технических компонентов:

1. Обучение функции: определить сигналы из данных сигнала и классифицировать их в соответствии с настройками пользователя.

2. Интеллектуальный мониторинг: разумно сосредоточиться на ключевых полосах частот или точках частоты в спектре из массовых данных, собранных в режиме реального времени. Прогнозируйте и приспособитесь к соответствующей полосе частоты или частоты мониторинга ключей в соответствии с правилами, установленными пользователем.

3. Автоматическое восприятие и распознавание: автоматически настраивайте настройки мониторинга в соответствии с потребностями задачи пользователя.

4. Синтез сигнала: оцифровать и синтезировать сигнал в соответствии с потребностями пользователя и улучшить качество синтезированного сигнала.

В процессе технического анализа управления радиопередача часто необходимо определить ключевые сигналы и аномальные сигналы. Обычно это зависит от опыта мониторинга и инженеров. В случае чрезвычайных ситуаций, таких как черные трансляции и псевдо базовые станции, часто требуется много рабочей силы. Временная проверка и позиционирование. Кроме того, чтобы повысить эффективность использования частоты, отдел управления надеется улучшить технологию обмена полосами частотных полос и предсказать использование полосы частот, чтобы повторное использование частоты можно было выполнять без предприятия помех.

Это правда, что применение искусственного интеллекта в радио управления также сталкивается со многими проблемами. Например, основой применения искусственного интеллекта в управлении динамическим спектром является большие данные. Требуемые данные не только большие, но и сложные. Данные радиониторинга, данные частоты и данные станции уделяют свой акцент, но неразделимы. С другой стороны, если глубокое обучение достигает автономного принятия решений, требуется набор строгих исследований и правил суждения, и требуется количественная оценка частотного спектра. Национальный план управления радиоуправлением (2016-2020) указал: в течение «13-го пятилетнего плана» период основной задачей является инновация управления спектром, установить научную и разумную оценку спектра и механизм восстановления частоты, а также сформировать административную одобрения и ориентированную на рынок систему управления конфигурацией. Следовательно, с одной стороны, мы закладываем прочную основу, а с другой стороны, мы должны внимательно следить за тенденцией развития технологий вперед, использовать технологии искусственного интеллекта, чтобы служить динамическому управлению спектром и обслуживания радиосвязи в новой ситуации.