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人工智能在无线网络领域应用的两种模式

（1）无线网络分析和预测：

利用人工智能技术分析数据并为下一步情况做出预测，通过处理从网络设备收集的大量数据，分析预测用户和无线网络的环境状态，从而实现数据智能驱动的全网运营决策。

在数据处理分析方面，基于神经网络的人工智能（深度学习）可采集处理无线网络中多个传感器的非直接特征，从而更准确地估计无线网络故障和其他破坏性事件并有效分配可用资源。

在预测分析方面，利用来自传感器、无人机、监视图像以及无线信道测量的数据，依托人工智能解析大数据的能力，优化无线网络的各种功能。

 

（2）无线网络智能控制和优化：

在线智能资源管理机制。传统分布式优化技术只能以离线或半离线的方式迭代完成，而基于人工智能的资源管理机制能通过实时学习网络环境和用户状态，实现完全在线的方式运行。此机制将能随时间的推移不断改进其自身性能，为网络优化和资源管理提供自组织、自修复、自优化的解决方案。

以用户为中心的无线服务快速部署。（以虚拟现实VR为代表）依托人工智能建立学习和模仿人类行为的模型，有助于创建无线网络以使其功能适应人类用户，从而创造一个真正身临其境的环境，提升用户体验 。

针对无线网络编码和调制的优化。 人工智能技术可重新定义通信系统内发送器和接收器的设计方式。例如，基于人工智能的编码和调制在提供较低的误码率和更好的无线信道障碍鲁棒性方面具有很大的前景。

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