文献类型：期刊文章

作　　者：张静[1] 金石[1] 温朝凯[2] 高飞飞[3] 江涛[4]

ZHANG Jing;JIN Shi;WEN Chaokai;GAO Feifei;JIANG Yao(National Mobile Communications Research Laboratory,Southeast University,Nanjing 210096,China;Institute of Communications Engineering,Sun Yat-Sen University,Kaohsiung 000800,China;Department of Automation,Tsinghua University,Beijing 100084,China;Wuhan National Laboratory for Optoelectronics,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China)

机构地区：[1]东南大学移动通信国家重点实验室,江苏南京210096 [2]台湾中山大学通讯工程研究所,台湾高雄000800 [3]清华大学自动化系,北京100084 [4]华中科技大学武汉光电国家研究中心,湖北武汉430074

出　　处：《电信科学》

基　　金：国家自然科学基金杰出青年科学基金资助项目(No.61625106);国家自然科学基金资助项目(No.61531011)~~

年　　份：2018

卷　　号：34

期　　号：8

起止页码：46-55

语　　种：中文

收录情况：CSA、CSA-PROQEUST、INSPEC、JST、NSSD、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：智能通信被认为是5G之后无线通信发展的主流方向之一,其基本思想是将人工智能引入无线通信系统的各个层面,实现无线通信与人工智能技术的有机融合。目前,该方面研究正在向物理层快速推进,无线传输技术与人工智能的融合还处于初步探索阶段。面向基于人工智能的无线传输关键技术,从信道估计、信号检测、信道状态信息反馈与重建、信道解码、端到端的无线通信系统方面展开了详细介绍,阐述了近年来国际学术界在该方向的最新研究进展,并在此基础上对利用人工智能的无线传输技术发展趋势进行了进一步展望。

关 键 词：人工智能 无线传输技术 深度学习  

分 类 号：TN929.5]