摘要：研究人员开发了一种创新方法来改善下一代无线网络。他们的方法通过简化了如何管理大量信号数据并使用人工智能来预测和纠正错误，从而确保更快，更可靠的连接。这些发现对高速旅行，卫星通信和灾难响应应用程序有很大好处。...

随着5G和6G网络的扩展，他们承诺将来可以通过令人难以置信的快速和可靠的无线连接。此背后的一个关键技术是“毫米波”（mmwave），它使用非常高频的无线电波来传输大量数据。为了充分利用MMWave，网络使用大量的天线一起工作，称为“大型多输入多输出（MIMO）”。

但是，管理这些复杂的天线系统具有挑战性。他们需要有关基站（例如电池塔）和您的设备之间无线环境的精确信息。此信息称为“渠道状态信息（CSI）”。问题在于这些信号条件会迅速变化，尤其是在移动时 - 在汽车，火车甚至无人机中。这种快速变化，即“通道老化效应”，可能会导致错误并破坏您的连接。

根据这种观点，由副教授拜伦朱（Byungju）领导的仁川国立大学的一组研究人员开发了一种新的AI驱动解决方案。他们的方法称为“变压器辅助参数CSI反馈”，重点是信号的关键方面，而不是发送所有详细信息。它集中于一些关键信息，包括角度，延迟和信号强度。通过关注这些关键参数，该系统大大减少了需要发送回基站的信息量。该论文于2024年10月16日在线提供，并于2024年12月12日第23卷发表无线通信的IEEE交易。

“为了解决下一代无线网络中快速增长的数据需求，必须利用MMWave频段中丰富的频率资源。在MMWave系统中，快速用户运动使该渠道老化成为一个真正的问题，” Byungju Lee教授解释说。

团队利用人工智能（AI），特别是变压器模型，以分析和预测信号模式。与CNN等较旧的技术不同，变形金刚可以信号更改中的短期和长期模式，即使用户快速移动也可以实时调整。他们方法的一个关键方面是在向基站发送反馈时优先考虑最重要的信息 - 角度和延迟。这是因为这些参数对连接质量的影响最大。

测试表明，通过BIT错误率（BER）衡量，它们的方法显着降低了错误（比常规方法降低3.5 dB的误差），并提高了数据可靠性。该解决方案还在不同的情况下进行了测试，从行驶3 km/h的行人到以60 km/h的速度行驶，甚至是高速公路等高速环境。在所有情况下，该方法的表现都优于传统方法。

这一突破可以为乘坐高速火车的乘客提供不间断的互联网，通过卫星在偏远地区进行无缝通信，并在传统网络可能失败时提高灾难中的连通性。它还有望使新兴技术（如车辆到全能（V2X）通信和海上网络等新兴技术受益。 Lee教授说：“我们的方法可确保精确的光束形成，即使用户在运动中，也允许信号与设备无缝连接。”

这种创新的方法为无线通信设定了一个新的基准，以确保下一代网络所需的可靠性和速度。