新研究為智能通感一體化技術(shù)的發(fā)展提供理論參考

近日，大連理工大學(xué)趙楠教授及2023級(jí)博士張吉發(fā)，與浙江工業(yè)大學(xué)盧為黨教授、北京理工大學(xué)邢成文教授、美國(guó)德克薩斯大學(xué)達(dá)拉斯分校AI-Dhahir教授、塞薩洛尼基亞里士多德大學(xué)Karagiannidis教授和中國(guó)工程院院士楊小牛合作開(kāi)展智能通感一體化前沿研究，對(duì)智能通感一體化的研究動(dòng)機(jī)、典型應(yīng)用、最新發(fā)展趨勢(shì)及未來(lái)挑戰(zhàn)進(jìn)行了全面而深入的綜述，相關(guān)成果發(fā)表在《中國(guó)科學(xué)：信息科學(xué)（英文版）》。

通感一體化在5G通信中的各種應(yīng)用場(chǎng)景。大連理工大學(xué)供圖

通感一體化技術(shù)通過(guò)共享頻譜與硬件資源，顯著提升了頻譜利用效率，同時(shí)降低了硬件尺寸與功耗，為各類(lèi)5G新興應(yīng)用提供了有力支撐。然而，傳統(tǒng)通感一體化技術(shù)對(duì)精確數(shù)學(xué)模型的依賴，使其在實(shí)際應(yīng)用中面臨計(jì)算復(fù)雜度高、擴(kuò)展性受限等挑戰(zhàn)。近年來(lái)，人工智能憑借其卓越的學(xué)習(xí)能力、出色的泛化性能、快速的推理速度以及對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境的高度適應(yīng)性，為上述問(wèn)題提供了可行的解決方案，推動(dòng)了系統(tǒng)設(shè)計(jì)從模型驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)型，促使集成人工智能技術(shù)的智能通感一體化成為了當(dāng)前研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域。然而，目前學(xué)術(shù)界仍缺乏對(duì)智能通感一體化技術(shù)的系統(tǒng)性綜述研究。

為填補(bǔ)這一研究領(lǐng)域的空白，該文章系統(tǒng)闡述了通感一體化的基本原理與關(guān)鍵技術(shù)，涵蓋各類(lèi)通感一體化系統(tǒng)、通感性能的權(quán)衡機(jī)制以及典型應(yīng)用場(chǎng)景，并詳細(xì)介紹了前沿人工智能技術(shù)，包括深度學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、生成式人工智能及遷移學(xué)習(xí)，從系統(tǒng)設(shè)計(jì)與優(yōu)化求解的角度，對(duì)比分析了模型驅(qū)動(dòng)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)兩種范式下的通感一體化系統(tǒng)。文章還總結(jié)了人工智能在參數(shù)估計(jì)、波形設(shè)計(jì)、波束預(yù)測(cè)、資源分配、干擾管理及系統(tǒng)級(jí)設(shè)計(jì)等方面的典型應(yīng)用，并梳理了人工智能賦能的通感一體化最新發(fā)展趨勢(shì)，深入探討了智能通感一體化未來(lái)可能面臨的研究問(wèn)題與挑戰(zhàn)。

該研究作為該領(lǐng)域較早且較為系統(tǒng)的綜述性研究成果，為智能通感一體化技術(shù)的發(fā)展提供了重要的理論參考和研究框架。