徐梓凱

【摘要】 當(dāng)前的信息技術(shù)伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)廣泛被應(yīng)用到生活中的各個(gè)領(lǐng)域，尤其是在無線通信領(lǐng)域方面已經(jīng)取得了很大的成就。在人工智能相關(guān)技術(shù)問世之后，更是將無線電通訊技術(shù)推向了一個(gè)嶄新的臺階，為無線電技術(shù)中較為棘手的問題提出了更好的解決方案，促進(jìn)了相關(guān)領(lǐng)域的可持續(xù)發(fā)展。針對當(dāng)前的形式討論人工智能技術(shù)在無線電技術(shù)中的應(yīng)用具有積極地現(xiàn)實(shí)意義。

【關(guān)鍵詞】 人工智能技術(shù) 無線電通訊技術(shù) 應(yīng)用

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，尤其是計(jì)算機(jī)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，成功地推動了無線通訊技術(shù)的發(fā)展。我國在近些年的無線電通訊技術(shù)上取得了巨大的成就，不僅是在通信的速度、穩(wěn)定性上，在通訊效率上也有很大的突破。當(dāng)前無線電通訊技術(shù)在人工智能方面也有延伸趨勢，并且在相關(guān)領(lǐng)域的拓展在一定程度上推動了無線電通訊技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展。

當(dāng)今的無線電技術(shù)較之以往的技術(shù)有很大的智能性，在工作時(shí)能夠更好地感知周圍的環(huán)境，通過更加智能的算法可以實(shí)現(xiàn)動態(tài)監(jiān)測等。由于無線電技術(shù)融合了新興的人工智能技術(shù)，更好地彌補(bǔ)了其在一定區(qū)域內(nèi)的缺陷，并且為相關(guān)技術(shù)在未來的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

人工智能最核心的組成技術(shù)也就是“認(rèn)知”，我國在研究人工智能的道路上已經(jīng)有一些時(shí)間，經(jīng)過期間的探索也形成了一系列較為成熟的理論體系，然而在相關(guān)無線電技術(shù)認(rèn)知的方面卻還沒有多大的進(jìn)展。因此加對于此方面的研究力度對于人工智能和無線電技術(shù)的發(fā)展具有積極的現(xiàn)實(shí)意義。下面對于常見的人工智能技術(shù)在認(rèn)知無線電中的運(yùn)用進(jìn)行討論。

一、專家系統(tǒng)技術(shù)

人工智能技術(shù)中的“專家系統(tǒng)”是當(dāng)前應(yīng)用的較為廣泛的一種系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠?qū)⑹忻嫔虾芏嘈矢叩娜斯ぶ悄芗夹g(shù)進(jìn)行整合，如當(dāng)前流行的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、遺傳算法技術(shù)等。這種系統(tǒng)主要有兩個(gè)模塊，也就是知識庫和推理機(jī)。前者主要是用來儲存知識和信息資源，后者則是用來運(yùn)用知識庫中的資源進(jìn)行推理工作。這種系統(tǒng)的主要工作流程就是借助自己的專家級知識儲備來推理一些較為棘手的問題，從而能夠更高的提升工作效率。將當(dāng)前的專家系統(tǒng)人工智能技術(shù)和無線電技術(shù)進(jìn)行合理地整合，就能將相關(guān)工作效率提高一個(gè)層次，認(rèn)知無線電專家系統(tǒng)可以將知識資源全部儲備起來，當(dāng)用戶對無線電外部有一定需求時(shí)就可以迅速從數(shù)據(jù)庫中調(diào)取知識進(jìn)行推理工作，從而做出更加有效的應(yīng)對策略。如當(dāng)前的GLIPS就是應(yīng)用在無線電認(rèn)知系統(tǒng)中的一種專家系統(tǒng)，這種技術(shù)的成功應(yīng)用在一定程度上推動了無線電技術(shù)的發(fā)展。

二、案例推理技術(shù)

人工智能技術(shù)中還有一種較常使用的技術(shù)，也就是案例推理技術(shù)。這種技術(shù)也就是借助其數(shù)據(jù)庫中存儲的以往的案例或者一些特殊的經(jīng)歷，來尋求一種能夠更有效地解決當(dāng)前情境問題的方法。這種系統(tǒng)在運(yùn)行時(shí)，首先先從自身的數(shù)據(jù)庫中查找相應(yīng)的案例，找出情境相近的，待匹配成功之后就為當(dāng)前的問題提供可借鑒的經(jīng)驗(yàn)，從而以更高的效率解決問題。

這種解決問題實(shí)質(zhì)上就是對問題的優(yōu)化過程，當(dāng)案例推理技術(shù)在無線電認(rèn)知技術(shù)中運(yùn)用時(shí)，就能通過當(dāng)前的無線電技術(shù)對周圍的環(huán)境進(jìn)行感知，從而能夠得到更加真實(shí)的工作參數(shù)，把這些數(shù)據(jù)記錄到案例庫中，就能在情境發(fā)生變化時(shí)做出相應(yīng)的數(shù)據(jù)調(diào)整。這種技術(shù)可以讓人工智能更好地感知周圍的環(huán)境參數(shù)變化，從而將之與數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)更高效地匹配。如當(dāng)前的Soar就是運(yùn)用的較為廣泛的案例推理智能技術(shù)。

三、遺傳算法技術(shù)

人工智能技術(shù)中的遺傳算法技術(shù)主要原理就是根據(jù)遺傳生物學(xué)的一些理論知識，對于目標(biāo)問題進(jìn)行適當(dāng)?shù)膬?yōu)化和提出一定的解決方案。在面對特定的問題時(shí)，能夠構(gòu)建這些問題的適值函數(shù)，就像是一些原始的生物，可以讓這些物種通過變異或者是雜交等方式來繁殖，以產(chǎn)生更加適應(yīng)環(huán)境的后代。

遺傳算法技術(shù)就是從這些結(jié)果中找到問題的最佳解決方案。遺傳算法技術(shù)運(yùn)用到認(rèn)知無線電技術(shù)中，則能夠通過該技術(shù)做出更加有效的決策，并對環(huán)境的變量進(jìn)行一一對應(yīng)，比如帶寬、發(fā)射功率等，這樣就能在不同的通訊環(huán)境下得出更好的解決策略。

四、結(jié)束語

由以上相關(guān)技術(shù)應(yīng)用實(shí)例可以總結(jié)出人工智能技術(shù)在認(rèn)知無線電中的成功應(yīng)用可以更好的解決當(dāng)下的問題，并且大大地提高了相關(guān)工作的效率，從另一方面來說，相關(guān)技術(shù)的融合也促使了無線電技術(shù)更好地發(fā)展。因此要加大對于人工智能技術(shù)和認(rèn)知無線電技術(shù)的研究工作，讓其在未來為我們提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

參 考 文 獻(xiàn)

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