第2章
5G与AI融合基础理论分析

随着人工智能（AI）技术的快速发展，尤其是以深度神经网络为代表的机器学习的快速发展，传统的图像识别、语音识别、人机对弈、机器翻译、自动驾驶等多个领域取得突破。结合大数据与算力的快速提升，机器学习技术不仅可以应用于传统的认知、识别及判断等传统人工智能领域，在各个行业内，机器学习技术都拥有广阔的发展空间。尤其对于数据密集型行业，通过合理的数据采集与处理，基于机器学习的算法不仅可以提升传统算法性能，还能开拓很多新的应用。

以5G为代表的通信产业属于典型的数据密集型产业。5G网络不仅传递大量的数据，本身也产生大量数据。如图2-1所示，构建5G智能维的主要工具是机器学习。一方面，机器学习技术与5G已有的算法结合，可以更合理地利用5G网络中的数据资源，提升已有服务的性能。另一方面，机器学习技术也可以通过对5G数据的挖掘，提供一些新的功能。

5G在多个层面都可以引入基于AI的解决方案，比较典型的思路是对传统无线侧和核心网侧已有技术进行结合机器学习算法的升级。在无线侧，根据国内外的大量研究，在信源信道编码、大规模天线、信道预测、资源调度、信号检测等多个环节通过引入AI技术，可以带来一定的性能增益。在核心网侧，通过引入智能网元，实现一系列基于机器学习的技术，可以使得5G网络更加智能。

5G与AI融合虽然涉及众多算法，但其基础还是机器学习算法。本章重点关注和5G与AI融合相关的基础理论，尤其是与AI相关的基础理论。对于5G与AI的结合算法中的通信理论问题，将在后续章节结合实际问题进行分析与阐述。本章将首先介绍人工智能领域一些基础的知识，接下来对5G引入基于AI模型及算法时的一些理论性问题进行探讨，主要涉及5G网络中引入基于AI模型及算法时的数据集建立、算法及模型和仿真方法。 8RBnKSO68El9RxDCnRGEcTrcPYg1U0aVUFwl6zyFTh81X4tVGVC8xGPiaWqZFby+