人工智能辅助的高频谱/能量效率6G信号处理

人工智能辅助的6G信号处理技术通过机器学习和深度学习优化的调制、编码和解码算法，以及自适应能耗/资源分配等技术实现下一代6G通信的传输速率和能量效率提升。具体包括：

• 信道估计：设计适合的卷积神经网络、循环神经网络和Transformer结构以学习信道的非线性映射关系，从而提高基于深度神经网络的信道特征和信道传输矩阵估计精度。神经网络的结构和参数进行优化，以满足信道估计的实时性和计算复杂度要求。
• 自适应调制与编码：利用残差神经网络实现调制信号分析和学习，提取信号参数信息，如调制索引、载波频率等，从而实现信号解调和解码。基于深度学习算法进行实时的信道状态估计和预测，根据信道状况自适应地调整调制和编码方式，以提高系统性能。