中國移動王曉云：AI有望破解大規(guī)模MIMO技術面臨的系列難點

（悻眓/文）3月30日，中國移動通信集團首席科學家、副總工程師王曉云在“6G前沿技術與趨勢論壇——智能通信融合與語義通信”活動上分享了Al賦能大規(guī)模MIMO技術的思考。

從4G到5G，再面向未來的6G，單站天線規(guī)模仍將持續(xù)增加，并從單站走向多站動態(tài)協(xié)同，但工程實現(xiàn)將更為復雜，問題更為突出。在6G時代，全局節(jié)點間大規(guī)模資源協(xié)同，實現(xiàn)以用戶為中心的動態(tài)簇構建，滿足整個網絡的全局最優(yōu)，從而提高全網用戶性能。不過可能面臨的問題在于，大規(guī)模動態(tài)內作簇構建，以及用戶選擇與配對優(yōu)化難度大。

預計6G MIMO系統(tǒng)將面臨三大問題，分別是高性能下的低開銷問題、高實時性下的準確性問題，以及高動態(tài)要求下的組合優(yōu)化問題。

AI則有望破解大規(guī)模MIMO技術面臨的系列難點，王曉云認為基于特征提取、訓練推理、復雜算法求解能力，AI將賦能未來大規(guī)模MIMO。例如利用AI的提取能力提升信道精度，讓高維信道獲取低開銷，通過識別干擾和噪聲特征，信道相關性，使能精確的信道估計和預測。挖掘信道特征，使能低開銷信道壓縮反饋。

還可以利用實時推理能力，提高運算效率。讓大維矩陣實現(xiàn)實時準確運算，通過學習單/多用戶MIMO預編碼矩陣，將是雜矩陣運算轉換為低皇雜度AI推理。

又比如利用復雜算法求解能力，解決應用難題，讓復雜大規(guī)模網絡實現(xiàn)動態(tài)調度，通過學習多小區(qū)MIMO預編碼矩陣，干擾消除和多小區(qū)聯(lián)合調度算法。

王曉云還表示，AI賦能MIMO需在系統(tǒng)設計與解決問題的同時，兼顧能力、效率、質量的全局最優(yōu)，Al設計要與MIMO理論與機制緊密融合，并與產業(yè)伙伴共同開展探索。

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