### 基于AI/ML的叠加导频设计与接收机研究 #### 一、概述 随着6G技术的研究不断深入，如何高效利用有限的无线传输资源成为了关键问题之一。传统的5G通信系统中，导频信号与数据信号通常采用正交传输方式，即在时间或频率上分开传输，这导致了导频信号与数据信号之间存在资源竞争的问题。为了克服这一局限性，并探索更加高效的无线资源管理策略，基于人工智能和机器学习(AI/ML)的叠加导频(Superimposed Pilot, SIP)技术应运而生。该技术旨在通过非正交方式传输导频和数据信号，从而实现导频和数据之间的资源共享。 #### 二、SIP技术的基本原理及优势 ##### 2.1 发送端原理 在发送端，SIP技术采用非正交的方式传输导频和数据信号。具体而言，导频信号和数据信号在同一时域和频域资源上同时传输，这意味着导频和数据对于无线传输资源是共享状态，而非互相竞争。这种方式极大地提高了无线资源的利用率。 ##### 2.2 接收端处理 在接收端，通过使用先进的AI/ML接收机技术，可以从导频和数据的混合传输中有效地分离出数据信号。即使不使用AI解决方案，也能保障传输资源上对数据接收的质量，进而提高整个系统的传输效率。这种接收机设计能够充分利用有限的传输资源，确保数据接收的效果。 #### 三、SIP技术的关键性能指标 ##### 3.1 BLER性能比较 根据研究结果显示，在不同信道条件下以及不同UE速度下，SIP方案与传统的正交导频方案相比，在块误码率(Block Error Rate, BLER)上没有额外的损失。更重要的是，由于SIP不需要额外的独立导频资源开销，因此可以获得额外的系统吞吐量增益。 例如，在1个发射天线和1个接收天线的场景中，当调制方式为16QAM，每个资源块(Resource Block, RB)有52个子载波，调制符号数为7(490/1024)，且DMRS符号数为4的情况下，在300km/h和3km/h两种UE速度下，SIP方案的表现优于正交导频方案。 ##### 3.2 超高速、高阶调制与多流传输的支持 在超高速移动环境(如1200km/h)下，传统的正交导频方法可能无法正常工作。相比之下，SIP由于在整个资源上均匀分布了导频信号，在高速移动场景下具有显著的优势。 在高阶调制场景下，如32T4R系统中使用256/1024QAM调制时，SIP与正交导频方案在BLER性能方面表现相当，但由于减少了导频资源开销，可以进一步增加吞吐量。 对于多流传输，SIP同样能够保持与正交导频方案相当的BLER性能，同时减少导频资源开销，提高系统吞吐量。 #### 四、SIP技术的应用实例 ##### 4.1 2024 6G无线通信AI大赛 在2024年的6G无线通信AI大赛中，SIP导频被选作赛题设计的前提之一。参赛队伍需要在多流传输条件下验证SIP技术的可行性和性能。大赛设置的场景包括： - 场景1：频域子载波数为624，时域符号数为12，发送天线数为2，接收天线数为2，传输层数为2，每符号比特数为16QAM。 - 场景2：频域子载波数为96，时域符号数为12，发送天线数为32，接收天线数为4，传输层数为4，每符号比特数为64QAM。 结果表明，参赛队伍能够在短时间内提出性能良好的解决方案，且这些解决方案能够在“零”独立开销导频的设定下，达到与传统正交导频方案相当的BLER性能，并且实现了系统吞吐量的增益。 #### 五、结论与展望 基于AI/ML的SIP技术为未来的6G通信系统提供了一种全新的导频设计思路。它不仅解决了导频信号与数据信号之间的资源竞争问题，还显著提升了系统的传输效率。随着技术的不断发展和完善，SIP技术有望成为下一代无线通信系统中的关键技术之一。 参考文献： - Interference Cancellation Based Neural Receiver for Superimposed Pilot in Multi-Layer Transmission (https://arxiv.org/abs/2406.18993) - IMT-2020 SIP研究 - 面向6G，构建SIP研究的基本框架、完成：基本用例性能评估、标准化影响分析、理论研究与原型机验证

由 靠谱帮 汉化的AIML[人工智能标记语言]PHP接口程序

AWS Brazil Tech Talk 2019 AI服务演示 该演示的目的是展示如何使用某些AWS AI服务。 我们将构建一个聊天机器人，以上传图像和视频，从内容中提取更多信息，以便更轻松地搜索它们并生成有关它们的音频文件。 下面我们有这个演示的架构： 要开始使用，您将需要具有以下访问权限的IAM用户： CloudFormation S3 我是 DynamoDB 拉姆达 录制 文字练习 重新认识 理解 翻译 波莉 莱克斯 笔记： 该演示的目的是演示AWS AI服务。 所使用的代码不适用于生产。 在弗吉尼亚北部地区（us-east-1）测试。 开始之前，请克隆或下载存储库！ CloudFormation 通过以下打开CloudFormation控制台： //console.aws.amazon.com/cloudformation 在“欢迎”页面上，单击“创建堆栈”

人工智人-家居设计-基于AIML的智能助理机器人系统.pdf

aliceCN-master

AIML全名为Artificial Intelligence Markup Language（人工智能标记语言），是一种创建自然语言软件代理的XML语言，是由RichardS. Wallace 博士和Alicebot开源软件组织于1995-2000年间发明创造的。AIML是一种为了匹配模式和确定响应而进行规则定义的 XML 格式。 AIML的设计目标如下： AIML应当为大众所易学易会。 AIML应当使最小的概念得以编码使之基于L.I.C.E支持一种刺激-响应学科系统组件。 AIML应当兼容XML。 书写AIML可处理程序文件应当简单便捷。 AIML对象应当对人而言具有良好

支持中文的

2.1 焦点统计工具原理 焦点统计工具也可以实现对栅格数据进行平滑的效果，且效果优于主滤波工具。该工具 用于计算输出栅格数据的邻域运算，各输出像元的值是其周围指定邻域内所有输入像元值的 函数。对输入数据执行的函数可得出统计数据，例如最大值、平均值或者邻域内遇到的所有

AIML（人工智能标记语言）可以编写简单的聊天机器人

在利用Aiml作为随机聊天或者专业问题应答的时候，发现其对中文的支持极差。必须输入确定的问题，才能得到一些相对准确的答复。 这里重点探索两个问题： 解决“*问题*” 这种模糊匹配问题，同时可以匹配到“问题”、“什么问题”、“问题是什么”等类似模糊输入，并对其进行应答。 解决无答案时的自学习问题。 最终展现的是：有答案时，根据“问题”进行应答；没有答案时，可以根据训练，使其学会准确的应答。这样可以减少AIML库大量的不确定性问题编著。 在没有标准应答的时候，根据情境自动进行聊天（休闲模式）；当特定问题进来时，进行标准应答（专家模式）。