李攀攀，謝正霞，樂光學(xué)，劉鑫

綜述

基于深度學(xué)習(xí)的無線通信接收方法研究進(jìn)展與趨勢

李攀攀1，謝正霞2，樂光學(xué)1，劉鑫3

（1.嘉興學(xué)院信息科學(xué)與工程學(xué)院，浙江 嘉興 314001；2.嘉興學(xué)院建筑工程學(xué)院，浙江 嘉興 314001；3.大連理工大學(xué)信息與通信工程學(xué)院，遼寧 大連 116024）

隨著無線通信應(yīng)用邊界的不斷擴(kuò)展，無線通信應(yīng)用環(huán)境也日趨復(fù)雜多樣，面臨射頻損傷、信道衰落、干擾和噪聲等負(fù)面影響，給接收端恢復(fù)原始信息帶來挑戰(zhàn)。借鑒深度學(xué)習(xí)方法在計算機視覺、模式識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得的研究成果，基于深度學(xué)習(xí)的無線通信接收技術(shù)受到學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。首先闡述了國內(nèi)外基于深度學(xué)習(xí)無線通信接收技術(shù)的研究現(xiàn)狀；接著概述了信號大數(shù)據(jù)背景下無線通信接收所面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)，并提出基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無線通信智能接收參考架構(gòu)；最后探討了信號大數(shù)據(jù)背景下無線通信智能接收方法的發(fā)展趨勢。為基于深度學(xué)習(xí)無線通信技術(shù)的研究和發(fā)展提供借鑒。

無線通信；信號大數(shù)據(jù)；深度學(xué)習(xí)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；信號接收

0 引言

通信系統(tǒng)是利用自然界的基本規(guī)律和人類的基礎(chǔ)感官可達(dá)性建立的信息系統(tǒng)，通信手段和技術(shù)的提升是人類不斷探索的動力[1]。近年來，以5G、6G、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算等為代表的新一代信息技術(shù)拓展了無線通信應(yīng)用場景，特別是在以高密度無線網(wǎng)絡(luò)（high density wireless network，HDWN）技術(shù)、大規(guī)模多輸入多輸出（multiple input multiple output，MIMO）技術(shù)、毫米波技術(shù)等為代表的新興技術(shù)的推動下，無線通信技術(shù)得到了迅猛發(fā)展[2-4]。

無線通信技術(shù)始終圍繞著如何提高傳輸速率和通信質(zhì)量展開，作為信息接收的關(guān)鍵，無線通信接收技術(shù)是構(gòu)建整個無線通信系統(tǒng)的基礎(chǔ)之一[5]。但是，當(dāng)前信號體制種類及數(shù)量呈指數(shù)級增長、信息系統(tǒng)結(jié)構(gòu)愈加復(fù)雜、電磁應(yīng)用環(huán)境愈發(fā)惡劣，無線電在開放環(huán)境中亦面臨著射頻損傷、信道衰落、干擾和噪聲等因素的影響，無線通信接收端如何從各種復(fù)雜因素及其相互疊加影響的含噪聲和干擾的海量信號中精確地恢復(fù)得到原始信息，逐漸成為當(dāng)前無線通信接收所面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。因此，無線通信系統(tǒng)中能夠有效抑制干擾的智能接收技術(shù)備受學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的關(guān)注[6-7]。

近年來，以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)（如監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等）在計算機視覺、自然語言處理、模式識別等領(lǐng)域取得了巨大成功。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織、自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)等能力，適合處理因素眾多（特別是涉及信息模糊和不精確）的問題。將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于無線通信系統(tǒng)接收成為探索智能通信的有效方法，將給智能通信信號接收與處理技術(shù)的發(fā)展帶來活力[8]。借鑒深度學(xué)習(xí)方法中自動特征提取、可持續(xù)學(xué)習(xí)的思想，部署在接收端的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠使用海量射頻數(shù)據(jù)樣本集自動提取信號特征，識別射頻信號在開放、復(fù)雜信道環(huán)境中所受到的噪聲和干擾，并感知信道時變，提升無線通信接收端恢復(fù)信息的能力[9-13]。

1 無線通信接收模型與深度學(xué)習(xí)

傳統(tǒng)的無線通信系統(tǒng)發(fā)射端完成信號信源編碼、信道編碼等工作。無線通信系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)如圖1所示，將基帶信號經(jīng)過調(diào)制后，以射頻載波形式發(fā)射出去，射頻信號經(jīng)過無線信道后由接收端經(jīng)過解調(diào)、信道譯碼、信源譯碼等流程恢復(fù)得到比特流信息。

圖1 無線通信系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)

從圖1可以看出，信號從發(fā)射端經(jīng)過含噪聲的無線信道到達(dá)接收端，電磁波不可避免會受射頻損傷、信道衰落、噪聲和干擾等因素的影響，到達(dá)接收端的信號將失真[14]；從理論方面看，現(xiàn)有的通信理論體系結(jié)構(gòu)在利用信號大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)方面有著固有的局限性，難以從信號大數(shù)據(jù)中深層次挖掘隱藏的、有價值的信息，這都給接收端精確地恢復(fù)得到原始信息帶來了理論和技術(shù)上的挑戰(zhàn)[15]，特別是在當(dāng)前大帶寬、高速率、低時延的應(yīng)用場景下。因此，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到接收端是解決上述問題的關(guān)鍵技術(shù)之一。

近年來，深度學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用到無線通信領(lǐng)域，如信道估計[15]、信道狀態(tài)信息（channel state information，CSI）反饋與信號檢測[16]、端到端聯(lián)合優(yōu)化[17]等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在無線通信接收端的發(fā)展歷程如圖2所示，從2015年至今，深度學(xué)習(xí)在計算機視覺、模式識別等領(lǐng)域取得的成果給無線通信智能接收研究帶來了新的機遇。

基于深度學(xué)習(xí)的無線通信接收端框架如圖3所示。把I/Q（in-phase/quadrature）信號描述為二維或三維圖像，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分或全部替代傳統(tǒng)接收端中信道估計、均衡、信號檢測與譯碼、CSI檢測與反饋等步驟，恢復(fù)得到原始信息。隨著深度學(xué)習(xí)取得的大量研究成果及其在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于通信系統(tǒng)的接收端并精確處理復(fù)雜信號已成為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界關(guān)注的重點[13]。

2 研究現(xiàn)狀及關(guān)鍵技術(shù)

近年來，深度學(xué)習(xí)及其衍生技術(shù)的出現(xiàn)為信號處理注入了新的活力，基于深度學(xué)習(xí)的無線通信接收技術(shù)呈現(xiàn)出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替代接收端單模塊、多模塊，乃至接收端整個端到端的聯(lián)合優(yōu)化趨勢。根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層數(shù)不同，應(yīng)用到無線通信接收端的深度學(xué)習(xí)模型可分為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network，ANN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN）以及循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recurrent neural network，RNN）等。

2.1 接收端信道估計、均衡、解調(diào)、解碼技術(shù)

2.1.1 信道估計

能否準(zhǔn)確地獲取CSI直接影響無線通信系統(tǒng)的整體性能，現(xiàn)代無線通信系統(tǒng)的能量效率、頻譜利用率和系統(tǒng)容量獲得了前所未有的提升，但是通信系統(tǒng)導(dǎo)頻污染嚴(yán)重，通信環(huán)境復(fù)雜多變導(dǎo)致信道快時變、非平穩(wěn)特性等因素，這都導(dǎo)致難以獲取精確的CSI。因此，在接收端研究基于深度學(xué)習(xí)的信道估計變得極為重要[18-19]。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在無線通信接收端的發(fā)展歷程

圖3 基于深度學(xué)習(xí)的無線通信接收端框架

文獻(xiàn)[20]借鑒深度學(xué)習(xí)模型特征提取的能力，較早將深度學(xué)習(xí)引入信道估計研究，在信道向量為條件高斯隨機變量的情況下，為了消除協(xié)方差矩陣不具備平移不變性所導(dǎo)致的信道估計復(fù)雜度高的問題，采用最小均方誤差（minimum mean squared error，MMSE）并利用CNN模型補償誤差，將信道估計復(fù)雜度降低到(log)。文獻(xiàn)[21]基于DNN模型的自適應(yīng)信道估計方法，在有信噪比（signal-to-noise ratio，SNR）先驗知識的前提下，使用歸一化最小平方誤差方法解決了傳統(tǒng)基于線性最小均方誤差信道估計精確度低的問題。與文獻(xiàn)[21]的假設(shè)條件不同，文獻(xiàn)[22]在無須信道模型和統(tǒng)計性先驗知識的情況下，針對時變?nèi)鹄ヂ湫诺拉h(huán)境，提出了基于深度學(xué)習(xí)的信道估計，能夠以較小的均方誤差動態(tài)追蹤信道狀態(tài)。

文獻(xiàn)[23]針對正交頻分復(fù)用（orthogonal frequency division multiplexing，OFDM）信道估計研究提出一種基于DNN的雙選擇性信道衰落估算方法：首先采用模擬數(shù)據(jù)離線訓(xùn)練DNN模型，然后在線動態(tài)調(diào)整以提高DNN學(xué)習(xí)模型的泛化能力，之后將訓(xùn)練模型的參數(shù)具體化，以減少DNN模型隨機初始化所導(dǎo)致的性能下降。該方法無須信道的先驗統(tǒng)計知識，適用于有模型誤差或非平穩(wěn)信道的通信系統(tǒng)。借鑒深度學(xué)習(xí)在圖像與模式識別領(lǐng)域取得的研究成果，ChannelNet[24]將時頻響應(yīng)視為二維圖像，將導(dǎo)頻值視為低分辨率圖像，使用基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超分辨率圖像修復(fù)去噪技術(shù)進(jìn)行信道估計。

傳統(tǒng)DNN訓(xùn)練時間過長，難以適用于時變性較強的OFDM信道估計。為降低DNN模型的訓(xùn)練復(fù)雜度，RoemNet[25]采用多元學(xué)習(xí)器（meta-learner）的信道估計方法，這些元學(xué)習(xí)器能并行、跨渠道地從多個環(huán)境中學(xué)習(xí)信道狀態(tài)特征。隨著各元學(xué)習(xí)器的更新，RoemNet具有足夠的魯棒性，僅用少量的導(dǎo)頻數(shù)據(jù)就可實現(xiàn)對無先驗知識信道估計的學(xué)習(xí)，在減輕普勒擴(kuò)展帶來的負(fù)面影響的同時還能降低不同信道環(huán)境下的比特誤碼率（bit error rate，BER）。針對OFDM信道環(huán)境下信道頻域選擇性衰落導(dǎo)致下行鏈路信道估計性能受限的問題，DL-CE（deep learning-based channel estimation，基于深度學(xué)習(xí)的信道估計）方法[26]采用自回歸方法對信道建模，利用深度學(xué)習(xí)模型求解信道響應(yīng)函數(shù)及其相關(guān)頻域系數(shù)。通過迭代訓(xùn)練，DL-CE能夠?qū)W習(xí)到自回歸方法的最優(yōu)估計系數(shù)。進(jìn)一步，文獻(xiàn)[27]采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（generative adversarial network，GAN）模型近似表示無線信道響應(yīng)沖擊函數(shù)，通過訓(xùn)練GAN模型得到更準(zhǔn)確的信道隨機特征概率分布函數(shù)。

在MIMO信道估計領(lǐng)域，高計算復(fù)雜度和高空間復(fù)雜度給提升MIMO系統(tǒng)信道特征估計準(zhǔn)確性帶來了極大的挑戰(zhàn)[28]。針對此，文獻(xiàn)[29]對DNN進(jìn)行離線輔助訓(xùn)練和在線學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法，實現(xiàn)了較高精度的超分辨率信道估計和波達(dá)方向估計。在高速移動環(huán)境中，無線信道受多徑效應(yīng)和多普勒效應(yīng)共同影響，信道響應(yīng)具有時/頻域選擇性衰落（雙衰落）和非平穩(wěn)的特性，傳統(tǒng)信道估計方法通常需要大量的導(dǎo)頻和前同步碼，性能不高。為解決此問題，決策導(dǎo)向信道估計（decision directed channel estimation，DD-CE）方法[30]使用了兩個DNN分別用于訓(xùn)練和學(xué)習(xí)MIMO信道衰落函數(shù)的實部和虛部，并預(yù)測空時分組碼的步信道，能在無須精確信道數(shù)學(xué)模型的情況下，以低時間復(fù)雜度實現(xiàn)對高速MIMO信道衰落的估計。為進(jìn)一步提高信道估計的效率，ChanEstNet[31]首先使用CNN模型提取信道響應(yīng)特征矢量，接著再使用RNN模型進(jìn)行信道估計，最后使用最大池化（max-pooling）網(wǎng)絡(luò)對待訓(xùn)練的參數(shù)進(jìn)行二次降維，提高信道估計的性能。

此外，基于去噪的近似消息傳遞（denoising- based approximate message passing，D-AMP）算法在圖像壓縮恢復(fù)領(lǐng)域的優(yōu)越性能[32]，部分文獻(xiàn)利用D-AMP進(jìn)行信道估計。文獻(xiàn)[33]較早將深度學(xué)習(xí)技術(shù)用于波束空間信道估計，它把信道矩陣視作二維圖像，并將其作為訓(xùn)練集訓(xùn)練LDAMP（learned D-AMP，一種基于D-AMP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型）進(jìn)行信道估計。進(jìn)一步地，將去噪CNN（denoising CNN，DnCNN）[34]融合到稀疏信號重構(gòu)算法中進(jìn)行信道估計，其性能優(yōu)于傳統(tǒng)基于壓縮感知的信道估計方法。CSI反饋是影響通信系統(tǒng)性能的重要指標(biāo)之一，DNNet[35]通過深度學(xué)習(xí)方法將CSI降維，以獲得更好的反饋鏈路性能，采用類似思路的還有CsiFBnet[36]、AnciNet[37]、BCsiNet[38]以及ENet[39]等方法。

2.1.2 信道均衡

無線電信號傳播過程中不可避免地受到符號間干擾（inter symbol interference，ISI）和加性高斯白噪聲（additive white Gaussian noise，AWGN）的影響，這些干擾會使信號到達(dá)接收端時發(fā)生畸變，不僅影響信號的解調(diào)和解碼性能，還會嚴(yán)重降低通信系統(tǒng)容量。傳統(tǒng)信道均衡技術(shù)主要用來消除信道對信號的各種干擾，提高通信質(zhì)量。從深度學(xué)習(xí)的視角來看，無線信道均衡可被看成如何將接收端符號（存在各種因素干擾的數(shù)據(jù)集）盡可能精確地恢復(fù)出發(fā)射符號集（原始發(fā)送比特流）的問題。

文獻(xiàn)[40]較早將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用到信道均衡，其核心是將多層感知機應(yīng)用到非線性信道的自適應(yīng)均衡過程。文獻(xiàn)[41]將信道均衡視為二分類問題，并使用函數(shù)連接型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決該問題。針對傳統(tǒng)的判決反饋均衡器（decision feedback equalizer，DFE）收斂緩慢的問題，文獻(xiàn)[42]將多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到DEF，不僅加快了DFE的收斂性，還能較好地處理信道均衡中各種非線性因素的影響。Chebyshev均衡器[43]是面向4-QAM信號星座圖的自適應(yīng)信道均衡方法，與基于多層感知器（multi-layer perceptron，MLP）以及基于線性最小均方（least mean square，LMS）的均衡器相比，Chebyshev因CNN單層結(jié)構(gòu)具有較好的收斂性和較低的計算復(fù)雜度。文獻(xiàn)[44]將改進(jìn)的CNN模型用于低分辨率的MIMO系統(tǒng)的信道均衡和估計，通過引入多標(biāo)簽的前置分類架構(gòu)，使用隱式均衡和數(shù)據(jù)規(guī)模線性擴(kuò)展的方法，進(jìn)一步加快了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂性，在高SNR環(huán)境下該方法仍有較好的性能表現(xiàn)。此外，文獻(xiàn)[45]提出了采用極限學(xué)習(xí)機（extreme learning machine，ELM）信道均衡方法，將毫米波信號作為ELM的輸入，訓(xùn)練ELM在接收端直接獲得均衡符號，該方法優(yōu)于傳統(tǒng)基于MLP的信道均衡方法。

不同于僅從接收端考慮信道均衡，有些方法從收發(fā)雙方的符號映射來解決信道均衡問題。如CRNN信道均衡器[46]將信道均衡過程表示成條件概率分布模型，使用數(shù)據(jù)驅(qū)動的CNN學(xué)習(xí)得到匹配濾波器，然后將訓(xùn)練好的CNN模型置入后續(xù)的RNN模型中進(jìn)行時域建模，實現(xiàn)對信號的分類。類似的數(shù)據(jù)驅(qū)動信道均衡的方法還有文獻(xiàn)[47]所提方法。

2.1.3 信號解調(diào)

無線通信應(yīng)用環(huán)境復(fù)雜、服務(wù)類型多樣，其所面臨的多徑衰落（包含快衰落、頻率選擇性衰落等）、ISI影響亦日益嚴(yán)重，傳統(tǒng)的解調(diào)方法難以適用于當(dāng)前復(fù)雜的無線信道。而DNN模型擁有對強時變信號的自適應(yīng)性，能有效補償數(shù)字調(diào)制信號的失真。因此，學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界已廣泛展開了基于深度學(xué)習(xí)的信號解調(diào)的研究。

針對近距離多徑信道中信號解調(diào)的問題，文獻(xiàn)[48]提出了基于深度信任網(wǎng)絡(luò)和堆疊式自編碼器的信號解調(diào)方法，由數(shù)據(jù)采集、特征提取和深度學(xué)習(xí)檢測器3個關(guān)鍵步驟組成，并在BPSK（binary phase shift keying）通信體制下通過仿真實驗驗證了該方法的可行性。針對信號在超奈奎斯特（faster-than-Nyquist，F(xiàn)TN）速率傳輸過程中所產(chǎn)生嚴(yán)重的ISI問題，文獻(xiàn)[49]利用CNN局部感受視野、池化和權(quán)值共享的方法，提出了6層的CNN解調(diào)器來解調(diào)擴(kuò)展的二進(jìn)制相移鍵控（bipolar EBPSK）調(diào)制信號，解決嚴(yán)重的ISI問題，提高了信號在高速傳播環(huán)境中頻譜資源的利用率。文獻(xiàn)[50]在AWGN瑞利衰落信道上使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deep convolutional neural network，DCNN）模擬了FSK（frequency shift key）解調(diào)方法，與標(biāo)準(zhǔn)解調(diào)方法和傳統(tǒng)基于機器學(xué)習(xí)的解調(diào)方法相比，該方法具有較低的符號誤碼率（symbol error rate，SER）。自動調(diào)制分類（automatic modulation classification，AMC）在動態(tài)頻譜接入中發(fā)揮著重要的作用。不同于傳統(tǒng)基于CNN的AMC方法中針對時域或頻域的單模模式，文獻(xiàn)[51]利用波形—頻譜多模態(tài)融合的策略實現(xiàn)了基于深度殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）的AMC方法，在使用ResNet從多模態(tài)調(diào)制信號中提取特征后，采用特征融合的方法實現(xiàn)多模態(tài)信號的識別，實驗結(jié)果驗證了該方法可以實現(xiàn)16種調(diào)制信號的分類。類似的方法還有文獻(xiàn)[52]，采用了基于CNN的逼零均衡（zero-forcing equalization）AMC方法，取得了較好的實驗效果。

文獻(xiàn)[53]將信號變換為特定表征序列，以此構(gòu)建完備的訓(xùn)練集，對深度置信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行逐層的無監(jiān)督學(xué)習(xí)和全局有監(jiān)督的微調(diào)反饋學(xué)習(xí)，在深度置信網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重參數(shù)優(yōu)化過程中實現(xiàn)對信號的特征提取與識別。文獻(xiàn)[54]提出了基于棧式稀疏自編碼器（stacked sparse auto-encoder，SSAE）網(wǎng)絡(luò)的碼元判決方法，從信號中提取特征信息并識別碼間干擾，并使用深度學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練SSAE網(wǎng)絡(luò)，提升了SSAE網(wǎng)絡(luò)在惡劣信道環(huán)境下對碼元進(jìn)行正確分類與解調(diào)的能力。此外，它還將“多碼元聯(lián)合判決”策略引入SSAE網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中，提升了解調(diào)的性能。

高階正交振幅調(diào)制（quadrature amplitude modulation，QAM）信號所面臨的多徑衰落一直是調(diào)制識別領(lǐng)域中具有挑戰(zhàn)性的問題。文獻(xiàn)[55]所提方法采用了1個盲均衡輔助模塊和1個ResNet，其中盲均衡輔助模塊根據(jù)調(diào)制格式預(yù)設(shè)搜索步長，ResNet在多徑信道中進(jìn)行訓(xùn)練。實驗結(jié)果表明：與沒有均衡化的傳統(tǒng)DL方法相比，在多徑以及高SNR情況下，該方法提高了30%左右的識別精度，并減少了對訓(xùn)練集的依賴。類似的研究方法還有采用雙路徑網(wǎng)絡(luò)（dual path network，DPN）的調(diào)制模式識別方法[56]。

與上述方法不同，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于軟解調(diào)[57]，在降低計算復(fù)雜度的同時還能提高解調(diào)性能。為了進(jìn)一步提升信號解調(diào)的性能，文獻(xiàn)[58]使用AlexNet[59]和GoogLeNet[60]兩種CNN提升調(diào)制分類的精度，并用軟件無線電實現(xiàn)了該方法[61]。借鑒深度學(xué)習(xí)在圖形圖像領(lǐng)域強大的特征提取能力，F(xiàn)EM[62]方法的主要思想是將待處理的無線電信號映射成圖像，使用LSTM提取無線電信號的特征后，再使用自學(xué)習(xí)的GAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將特征集映射成圖像實現(xiàn)調(diào)制模式分類。實驗結(jié)果表明該方法優(yōu)于傳統(tǒng)方法。

2.1.4 信道解碼

無線通信中的編碼和解碼技術(shù)主要用來抵抗信息傳輸過程中的噪聲和干擾的影響，降低誤碼率。編碼與解碼通常作為一個整體研究，信道編碼通常研究如何在原始信息中隨機地加入冗余信息來提高信息傳遞過程中的可靠性，信道解碼則是編碼的逆過程，以盡可能地還原得到原始信息為主要研究目標(biāo)。

在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或深度學(xué)習(xí)興起之前，受算力和技術(shù)等方面的限制，傳統(tǒng)的信道解碼研究往往側(cè)重于理論研究，如高斯回歸過程（Gaussian processes for regression，GRP）貝葉斯機器學(xué)習(xí)方法。文獻(xiàn)[63]將GPR方法引入均衡器中，通過最大似然估計來優(yōu)化模型中的超參數(shù)，從而極大地提高了訓(xùn)練性能。大多數(shù)通道均衡器專注于降低誤碼率，而忽視后驗概率估計的問題，文獻(xiàn)[64]又將高斯分類過程（Gaussian processes for classification，GPC）貝葉斯非線性分類方法引入信道均衡過程，發(fā)揮GPC方法所具有的貝葉斯非線性分類的能力，可使用較短的訓(xùn)練序列提供較為精確的后驗概率估計。

與傳統(tǒng)方法使用貝葉斯等進(jìn)行信道解碼不同，文獻(xiàn)[65]將解碼器視作“黑盒”，使用基于DNN的信道解碼方法實現(xiàn)了從接收碼字到信息比特的映射轉(zhuǎn)換，對隨機碼和結(jié)構(gòu)化碼字進(jìn)行譯碼，實現(xiàn)了最大后驗概率（maximum a posteriori，MAP）的譯碼性能。在理想情況下，DNN取得了與傳統(tǒng)方法類似的性能，但是隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加，DNN結(jié)構(gòu)也變得非常復(fù)雜，特別是當(dāng)碼長發(fā)生改變時，DNN需要重新調(diào)整訓(xùn)練集并重新訓(xùn)練，導(dǎo)致該方法的復(fù)用性不高，難以適用于隨機碼及其較長的碼字。文獻(xiàn)[66]提出了一種新穎的神經(jīng)解碼器算法，該算法基于信念傳播算法和自同構(gòu)群方法，通過將信念傳播與自同構(gòu)組的置換相結(jié)合，提高了對高密度奇偶校驗碼（high density parity check，HDPC）的解碼能力。

為解決傳統(tǒng)的基于置信傳播（belief propagation，BP）算法的譯碼性能普遍不高的問題，BP-DNN[67]通過給Tanner圖的邊緣節(jié)點分配不同的權(quán)重系數(shù)，并利用DNN訓(xùn)練這些參數(shù)，解決了傳統(tǒng)BP算法在HDPC中解碼性能低下的問題。進(jìn)一步，BP-CNN[68]將CNN與標(biāo)準(zhǔn)BP解碼器串聯(lián)，構(gòu)成一種迭代的信道解碼方法，其性能比傳統(tǒng)的BP算法具有更低的復(fù)雜度。仿真實驗表明：在噪聲高度相關(guān)的情況下，BP-CNN的性能表現(xiàn)更優(yōu)，但是在噪聲非相關(guān)的情況下，BP-CNN的性能則稍遜于BP算法。針對脈沖信道下BP算法對短碼的低密度奇偶校驗碼（low density parity check code，LDPC）譯碼性能不高的問題，文獻(xiàn)[69]提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的BP譯碼方法，首先根據(jù)Tanner圖構(gòu)建兩種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過對Tanner圖中邊的權(quán)重重新賦值來提升譯碼性能，然后簡化信道對數(shù)似然比（log-likelihood ratio，LLR）計算方法，通過模型訓(xùn)練優(yōu)化參數(shù)，提升了譯碼模型的魯棒性。

為進(jìn)一步降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解碼器的復(fù)雜度，文獻(xiàn)[70]使用DNN模型在低BER環(huán)境下獲得更快的收斂速度，并使用基于權(quán)重共享壓縮DNN的通道解碼器有效降低計算復(fù)雜度并加快收斂速度，能達(dá)到與傳統(tǒng)方法接近的解碼性能。此外，還有采用定制化硬件提升深度學(xué)習(xí)效率的方法[71]。為了進(jìn)一步提升性能，BP-RNN方法[72]將RNN與BP算法結(jié)合，在BP-RNN算法中使用改進(jìn)的隨機冗余迭代算法（modified random redundant iterative algorithm，mRRD），能以較低的計算復(fù)雜度取得較好的糾錯性能，且解碼能力優(yōu)于mRRD算法。

針對面向計算機視覺應(yīng)用的專用MIMO系統(tǒng)，文獻(xiàn)[73]為減少非線性通道效應(yīng)（包括透視畸變、環(huán)境光和顏色混合）和增加系統(tǒng)吞吐量提出了基于DNN的解碼方法。方法核心思想是使用DNN從海量的圖像數(shù)據(jù)中找到用于均衡的最佳非線性內(nèi)核，然后根據(jù)經(jīng)過訓(xùn)練的非線性內(nèi)核對增量獲取的圖像中的原始位進(jìn)行解碼，提升了該專用MIMO系統(tǒng)的性能。為了解決傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以適用于長碼的解碼過程，文獻(xiàn)[74]將編碼圖劃分為若干較小的子塊后，再使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對每個子塊進(jìn)行訓(xùn)練，提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解碼器對長碼的解碼能力。

2.2 接收端多模塊與端到端聯(lián)合優(yōu)化技術(shù)

理論上，接收端從帶噪聲或畸變的調(diào)制信號中盡可能精確地恢復(fù)發(fā)送的原始比特流信息。傳統(tǒng)方法主要通過信道估計、信道均衡、信號解調(diào)與解碼等關(guān)鍵步驟實現(xiàn)，但是每個步驟的性能達(dá)到最佳，并不意味著整個接收端的性能也達(dá)到最佳，更不用說各模塊間依次迭代的累計誤差。因此，接收端的端到端聯(lián)合優(yōu)化用統(tǒng)一的深度學(xué)習(xí)模型將整個接收端打通并進(jìn)行端到端的聯(lián)合統(tǒng)一優(yōu)化，摒除傳統(tǒng)的信道估計、均衡、解調(diào)、解碼4個步驟依次獨立優(yōu)化或部分聯(lián)合優(yōu)化的思路，突破了單一模塊獨立優(yōu)化所導(dǎo)致的固有弊端[17,75]。

文獻(xiàn)[75]將發(fā)射端、信道和接收端作為一個自編碼器，用DNN重建接收端中端到端的系統(tǒng)，自編碼器能在沒有先驗知識的情況下具有自學(xué)習(xí)的能力，并使得DNN達(dá)到了與漢明碼及最大似然譯碼相似的性能。文獻(xiàn)[76]提出使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替代均衡和解碼模塊的方法，通過處理信道失真大幅提升多徑信道的性能，將信道均衡和信道解碼聯(lián)合優(yōu)化，其優(yōu)點是一次性訓(xùn)練均衡和解碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，無須迭代計算，更適用于并行計算的場景?；诖?，F(xiàn)C-DNN[77]將OFDM接收端視為一個“黑盒”，用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替OFDM接收端中的信道均衡和符號檢測模塊，利用信道仿真數(shù)據(jù)離線訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，然后直接對在線傳輸數(shù)據(jù)進(jìn)行恢復(fù)，獲得了比傳統(tǒng)方法更好的性能。文獻(xiàn)[78]將訓(xùn)練好的滑動雙向遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（sliding bidirectional recurrent neural network，SBRNN）檢測器部署在接收端，用于實時檢測接收的射頻數(shù)據(jù)集并進(jìn)行譯碼，其性能高于維特比（Viterbi）譯碼器的性能。此外，該研究成果指明：在強時變的信道環(huán)境下，特別是無須考慮信道模型或CSI的前提下，直接從信號大數(shù)據(jù)中開展通信系統(tǒng)的檢測和譯碼成為可能。

FC-DNN方法[77]僅簡單地將OFDM接收端視為一個“黑盒”，并用DNN來實現(xiàn)端到端聯(lián)合優(yōu)化。不同于FC-DNN數(shù)據(jù)驅(qū)動（data-driven）的方法，ComNet[79]引入了模型驅(qū)動（model-driven）的思想，使用深度學(xué)習(xí)簡化傳統(tǒng)的接收端模型，用于信道估計或信號檢測，而不是用整個深度學(xué)習(xí)模型完全代替接收端。ComNet采用逐塊信號處理方法，構(gòu)建了基于RefineNet[80]的信號估計子網(wǎng)和基于雙向LSTM（Bi-LSTM）網(wǎng)絡(luò)[81]信號檢測子網(wǎng)，按照模型驅(qū)動的思想，每個子網(wǎng)完成相對獨立的功能，能有效縮小各子網(wǎng)參數(shù)的初始值區(qū)間，提升了收斂性能。需要指出的是，信號估計子網(wǎng)的輸出不僅可以用于CSI監(jiān)測，還支持發(fā)射端的拓展功能，擴(kuò)大了子網(wǎng)的應(yīng)用范圍及并提高了其靈活性，這是FC-DNN方法所不具備的。從實驗結(jié)果來看，ComNet接收端僅需少量的參數(shù)，即可達(dá)到與FC-DNN方法相近的誤碼率，且具有較好的收斂速度。但文獻(xiàn)[79]僅在64QAM調(diào)制模式下做了仿真實驗，其他調(diào)制模式的性能尚不明確。

與前述方法使用單個DL模型在接收端上處理隨機非線性信道的問題不同，文獻(xiàn)[82]首先在接收端使用CNN替代均衡器，并訓(xùn)練CNN模型學(xué)習(xí)得到信道衰落的趨勢，接著再使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替解碼器恢復(fù)得到信息流，無須任何CSI即可實現(xiàn)盲均衡和解碼，也能適用于復(fù)雜度為()的長序列。文獻(xiàn)[83]使用基于無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變分自編碼器（variational auto-encoder，VAE）方法實現(xiàn)均衡和解碼，在不使用導(dǎo)頻符號以及未知脈沖響應(yīng)的情況下，對含有噪聲和碼間干擾的未編碼數(shù)據(jù)集進(jìn)行重構(gòu)，使得計算復(fù)雜度不依賴于信道脈沖響應(yīng)函數(shù)。在無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)端到端優(yōu)化的探索領(lǐng)域，文獻(xiàn)[84]使用自動編碼器將編碼和解碼進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化，用于優(yōu)化無線信道損傷模型（瑞利衰落信道）。實驗結(jié)果表明：當(dāng)SNR>15 dB時，自動編碼器系統(tǒng)的性能超過文獻(xiàn)[85]的方法。

在信道估計和均衡聯(lián)合優(yōu)化方面，文獻(xiàn)[86]提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的FBMC（filter bank multi-carrier，濾波器組多載波）模型，使用DNN模型學(xué)習(xí)CSI以及星座圖映射方法，實現(xiàn)對失真頻域序列的隱式均衡，直接獲得二進(jìn)制比特信息。文獻(xiàn)[87]研究了基于深度學(xué)習(xí)的FBMC系統(tǒng)的信道估計與檢測方法，采用ResNet-DNN對信道符號檢測模塊建模，還采用“CNN+NN”模型對信道估計、均衡、符號檢測模塊進(jìn)行統(tǒng)一建模和聯(lián)合優(yōu)化。但該方法僅適用于AWGN信道和時不變信道環(huán)境，不適用于時變信道。

與基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自編碼器解決端到端的優(yōu)化方法不同，文獻(xiàn)[88]提出了在接收端監(jiān)督訓(xùn)練與發(fā)射端增強學(xué)習(xí)模型之間進(jìn)行迭代優(yōu)化的方法，無須精確的信道模型和先驗知識實現(xiàn)端到端的聯(lián)合優(yōu)化。但是該方法在訓(xùn)練期間需要可靠的通道將損耗從接收端反饋到發(fā)射端，提高了使用成本并限制了應(yīng)用場景。為了提升智能接收方法的靈活性，Deep-Waveform[89]將深度復(fù)雜卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deep complex convolutional network，DCCN）作為OFDM接收端，包含一個基本的OFDM接收器和一個獨立的信道均衡器，在無須采用外部離散傅里葉變換的情況下，能在AWGN信道中8QAM和16QAM調(diào)制模式上達(dá)到與傳統(tǒng)接收端接近的誤碼率。此外，與目前現(xiàn)有的由全連接層組成的深度神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)不同，Deep-Waveform使用了大量的線性卷積層。

在以信號數(shù)據(jù)為驅(qū)動的端到端聯(lián)合優(yōu)化方面，近年來也取得一定的研究進(jìn)展。文獻(xiàn)[90]使用條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)（conditional generative adversarial network，cGAN）對信道條件分布(|)進(jìn)行建模，并在發(fā)射機編碼過程中加入信號條件信息，為了獲得用于接收端通過信號所檢測的CSI，將導(dǎo)頻數(shù)據(jù)及其接收信號也添加到條件信息中。從仿真結(jié)果來看，該方法對AWGN和瑞利衰落信道有顯著效果。DeepReceiver方法[17]將一維密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)替代接收端信道估計、均衡、信號解調(diào)和解碼的全過程。該模型的輸入是接收I/Q信號，輸出則是恢復(fù)得到的信息比特流，DeepReceiver使用接收的I/Q信號樣本集進(jìn)行訓(xùn)練，使得網(wǎng)絡(luò)模型能夠通過信號大數(shù)據(jù)感知通信系統(tǒng)所遭受的射頻損傷、信道衰落、噪聲和干擾等，在接收端實現(xiàn)了端到端的聯(lián)合優(yōu)化及信息恢復(fù)。與DeepReceiver思路類似，文獻(xiàn)[91]提出的數(shù)據(jù)驅(qū)動的端到端無線通信系統(tǒng)，包括編碼、解碼、調(diào)制和解調(diào)過程，使用cGAN表示信道狀態(tài)信息，設(shè)計了發(fā)射端DNN和接收端DNN，采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的cGAN對信道效應(yīng)建模，在AWGN、瑞利衰落信道以及頻率選擇信道模型環(huán)境下，取得了較好的端到端聯(lián)合優(yōu)化效果。類似的方法還有Deepwiphy[92]、DeepRx[93]、DeepRx MIMO[94]以及HybridDeepRx[95]等。

仿真實驗通常難以模擬實際應(yīng)用環(huán)境，許多細(xì)節(jié)容易被忽略，限制研究成果的可用性。因此，能支持在實際環(huán)境中在線自適應(yīng)學(xué)習(xí)的端到端聯(lián)合優(yōu)化方法成為一個研究方向，SwitchNet方法[96]融合了數(shù)據(jù)驅(qū)動的FCDNN接收器[77]和模型驅(qū)動的ComNet接收器[79]，通過預(yù)處理大幅減少FCDNN和ComNet中待訓(xùn)練的參數(shù)，具備輕量級在線學(xué)習(xí)的能力，并在不同信道模型下提供了可離線脫機訓(xùn)練的子網(wǎng)，使得SwitchNet方法在不同實際環(huán)境中均具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)的能力。

此外，也有從語義級實現(xiàn)端到端聯(lián)合優(yōu)化的通信系統(tǒng)。不同于傳統(tǒng)以降低誤碼率為目標(biāo)的研究思路，面向文本通信的語義通信系統(tǒng)DeepSC[97-98]使用深度學(xué)習(xí)方法恢復(fù)語義，采用遷移學(xué)習(xí)來確保DeepSC能適用于不同的應(yīng)用環(huán)境，并使用語句相似性指標(biāo)量化了DeepSC系統(tǒng)的性能。實驗表明：在低SNR環(huán)境下，DeepSC仍能取得較好的性能。

3 技術(shù)挑戰(zhàn)

無線通信一直朝著高可靠性、高魯棒性和超高容量的方向發(fā)展，特別是以當(dāng)下5G、6G、毫米波、邊緣計算為代表的新一代無線通信技術(shù)的廣泛應(yīng)用，作為無線通信的關(guān)鍵技術(shù)之一，無線通信接收技術(shù)也面臨著新的挑戰(zhàn)，具體來講有以下幾點。

（1）傳統(tǒng)基于先驗知識的方法限制復(fù)雜通信系統(tǒng)的信號接收

傳統(tǒng)的基于先驗知識、統(tǒng)計模型的信號接收方法通常以單一體制信號作為研究對象，如對單一體質(zhì)信號的盲均衡技術(shù)、盲譯碼等。但是在多復(fù)雜體制信號情況下，電磁波之間的互相干擾、隨機噪聲等，使得傳統(tǒng)使用先驗知識特征工程的方法在無線通信智能接收領(lǐng)域難以適用。

目前的研究方法大多集中于淺層機器學(xué)習(xí)方法，在實現(xiàn)過程中往往存在著以下3個問題：其一，傳統(tǒng)方法對人工特征依賴度較高，需要依賴復(fù)雜的人工特征提取技術(shù)以滿足不同信號的識別需求；其二，在復(fù)雜電磁環(huán)境下，傳統(tǒng)方法魯棒性較低，復(fù)雜的電磁環(huán)境對識別結(jié)果影響較大；最后，傳統(tǒng)方法模型復(fù)雜度較高，無法滿足信號識別的輕量化部署需求。

（2）復(fù)雜環(huán)境給多業(yè)務(wù)模式、多體制信號的接收帶來挑戰(zhàn)

在多體制信號融合通信的場景下，難以設(shè)計得到適用性較強的接收端智能接收方法。無線通信呈現(xiàn)向多行業(yè)滲透和多標(biāo)準(zhǔn)集成的發(fā)展趨勢，不斷滲透到各個行業(yè)，成為一種不可或缺的功能，如物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算網(wǎng)絡(luò)等。無線通信通常承載數(shù)據(jù)、圖像、語音等業(yè)務(wù)需求，這些需求的服務(wù)目標(biāo)不一，如超低時延通信、大通道容量通信等。當(dāng)前無線通信場景多元化、多樣性，服務(wù)要求個性化，特別是各種服務(wù)需求對通信保密性、安全性、魯棒性需求不一，這些都給無線通信的智能接收帶來技術(shù)挑戰(zhàn)。

（3）用于特定場景接收端端到端的聯(lián)合優(yōu)化研究的實測數(shù)據(jù)缺失

在高速鐵路無線通信、海洋無線通信、礦井無線通信等特定領(lǐng)域，信號的傳播方式和衰減規(guī)律有各自獨有的特征。接收端端到端的聯(lián)合優(yōu)化依賴于深度模型的學(xué)習(xí)及推理的能力，而學(xué)習(xí)能力的提升來自于大量實測數(shù)據(jù)，需要大量數(shù)據(jù)對DNN進(jìn)行訓(xùn)練[11]。當(dāng)前的成果大多基于仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，仿真數(shù)據(jù)與實際應(yīng)用環(huán)境有一定的差距[96]，這導(dǎo)致訓(xùn)練好的聯(lián)合優(yōu)化模型可用性、實用性和靈活性嚴(yán)重受限。因此，特定場景實測數(shù)據(jù)的缺失將會成為制約未來端到端的聯(lián)合優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究進(jìn)一步發(fā)展的因素。

4 基于深度學(xué)習(xí)的無線通信接收端聯(lián)合優(yōu)化架構(gòu)

目前，學(xué)術(shù)界對基于深度學(xué)習(xí)的無線通信接收端端到端的聯(lián)合優(yōu)化的研究仍處于起步階段。針對該領(lǐng)域的挑戰(zhàn)性問題，本文使用通用軟件無線電外設(shè)（universal software radio peripheral，USRP），USRP是具有開放性、標(biāo)準(zhǔn)型、模塊化的通用軟件無線電平臺，在信號發(fā)收、信號數(shù)據(jù)高速流盤等方面具有極高的靈活性?；诖?，本節(jié)進(jìn)一步嘗試提出基于深度學(xué)習(xí)的無線通信接收端聯(lián)合優(yōu)化的參考架構(gòu)。

在圖4所提的基于深度學(xué)習(xí)的無線通信接收端聯(lián)合優(yōu)化參考架構(gòu)中，由USRP發(fā)射端和USRP接收端在實際應(yīng)用環(huán)境中發(fā)射和接收信號，并以此作為離線訓(xùn)練聯(lián)合優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集和測試集，利用離線平臺的高性能存儲和計算能力，使用信號大數(shù)據(jù)離線訓(xùn)練接收端中的DNN，將離線訓(xùn)練的DNN再部署到實際環(huán)境中運行的USRP接收端，進(jìn)行二次在線訓(xùn)練和優(yōu)化。因此，在算力、存儲和能源均受限的USRP接收端中，通過在線數(shù)據(jù)實時、輕量地對DNN進(jìn)行二次訓(xùn)練，提升端到端聯(lián)合優(yōu)化的DNN對無線通信環(huán)境的感知能力。

進(jìn)一步，基于深度學(xué)習(xí)的無線信號智能接收離線訓(xùn)練參考架構(gòu)如圖5所示。在圖5中，由虛擬化資源池將硬件平臺的計算、存儲等資源進(jìn)行抽象化管理，形成統(tǒng)一的資源管理平臺，服務(wù)上層的信號大數(shù)據(jù)管理層，再通過信號智能接收層對信號大數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。

綜合圖4和圖5可以看出，基于深度學(xué)習(xí)的無線通信智能接收參考架構(gòu)主要由5個層次組成，包括：硬件平臺、虛擬化資源池、資源管理層、信號大數(shù)據(jù)管理層與智能信號接收層。與已有的無線通信接收系統(tǒng)模型相比，本文提出的參考架構(gòu)具有以下顯著優(yōu)勢。

圖4 基于深度學(xué)習(xí)的無線通信接收端聯(lián)合優(yōu)化參考架構(gòu)

圖5 基于深度學(xué)習(xí)的無線通信接收端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)離線訓(xùn)練參考架構(gòu)

（1）本文參考架構(gòu)具有更好的自適應(yīng)性和可持續(xù)演進(jìn)性

本架構(gòu)以信號大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，具備開放式存儲、計算和處理的能力，不僅能適應(yīng)無線通信網(wǎng)絡(luò)中強時變的信道環(huán)境，還能夠整合不同的信號大數(shù)據(jù)處理模型，使得本架構(gòu)能夠適用于各類復(fù)雜應(yīng)用場景，如海洋無線通信場景、礦井無線通信場景等。

（2）本文參考架構(gòu)以信號數(shù)據(jù)為中心

考慮從信號大數(shù)據(jù)挖掘信道模型的特征，能從時空等多個特征維度，基于時空、環(huán)境上下文信息，從信號大數(shù)據(jù)的角度刻畫和描述無線信道模型，而非傳統(tǒng)基于統(tǒng)計方法或從信道局部特征出發(fā)展開研究的智能接收方法。通過對信號大數(shù)據(jù)的抽取—轉(zhuǎn)換—加載（extract-transform-load，ETL）過程，本架構(gòu)盡可能多地獲取實測數(shù)據(jù)中的隨機因素，提升信息接收與解碼的準(zhǔn)確性。

（3）本文參考架構(gòu)能更好地利用存儲、算力等IT資源

系統(tǒng)采用數(shù)據(jù)ETL方法對信號大數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、持久化存儲等，使用Docker和虛擬機雙資源管理池工具，可實現(xiàn)對資源的快速彈性負(fù)載均衡，特別是本架構(gòu)中的信號大數(shù)據(jù)內(nèi)存計算模型，能顯著提升對信道全局特征處理和感知的能力。

（4）本文參考架構(gòu)使得智能接收端DNN模型具備可持續(xù)學(xué)習(xí)的能力

隨著新興技術(shù)的不斷發(fā)展，特別是無線通信技術(shù)向生產(chǎn)生活縱深領(lǐng)域全面滲透，無線通信系統(tǒng)應(yīng)用場景愈加復(fù)雜，業(yè)務(wù)類型也愈加多樣，本架構(gòu)中的DNN模型具有自主學(xué)習(xí)能力，能感知新的應(yīng)用場景和應(yīng)用類型的特征，并自主調(diào)整模型相關(guān)參數(shù)，持續(xù)提升接收端中端到端聯(lián)合優(yōu)化過程信息恢復(fù)的能力。

本節(jié)提出的基于深度學(xué)習(xí)的無線信號智能接收參考架構(gòu)，從無線通信接收端信號處理的全局視角出發(fā)，探究接收端端到端的聯(lián)合優(yōu)化，包括信號數(shù)據(jù)采集、規(guī)則化處理、持久化存儲、彈性資源分配、基于深度學(xué)習(xí)的信號大數(shù)據(jù)處理等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，期望本參考架構(gòu)能為本領(lǐng)域?qū)W者提供一定的參考。

5 發(fā)展趨勢與展望

深度學(xué)習(xí)理論與技術(shù)的突破推動了無線通信智能接收技術(shù)的發(fā)展，以當(dāng)下新技術(shù)的研究成果探討無線通信智能接收技術(shù)的發(fā)展趨勢與展望，以期為本領(lǐng)域的學(xué)者、專家提供參考。

5.1 模型驅(qū)動的無線通信智能接收方法

數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度學(xué)習(xí)方法在計算機視覺、模式識別等領(lǐng)域中取得了廣泛的應(yīng)用，因為在這些領(lǐng)域中，任務(wù)通常難以用精確的數(shù)學(xué)模型來描述，而深度學(xué)習(xí)方法將任務(wù)視作非依賴數(shù)學(xué)模型的“黑箱”，并靠大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決問題，這通常需要海量的數(shù)據(jù)集及較高的時間復(fù)雜度。

但是在無線通信智能接收領(lǐng)域，完備的帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)集通常難以獲取，模型驅(qū)動的無線通信智能接收方法需要綜合考慮深度學(xué)習(xí)與通信領(lǐng)域知識的深度融合，從訓(xùn)練目標(biāo)、通信領(lǐng)域知識、先驗知識出發(fā)，形成一個學(xué)習(xí)代價函數(shù)，用最小化代價函數(shù)的方法解決問題[11,79,99]。通過接收端對海量信號的處理與恢復(fù)的過程建立足夠精確的模型，使模型驅(qū)動的接收方法只需較少的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集及較低的時間復(fù)雜度即可達(dá)到最優(yōu)解。但是，從理論上，無線通信接收方法中的模型難以精確描述，如何面向深度學(xué)習(xí)精確地描述接收端的數(shù)學(xué)模型，并使之成為模型驅(qū)動的無線通信智能接收方法，將成為未來熱點研究方向之一。

5.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動的無線通信智能接收方法

當(dāng)前，5G、6G、毫米波通信等廣泛使用的高頻段通信、大規(guī)模天線陣列等高復(fù)雜技術(shù)，為接收端實時接收和處理海量通信提供基礎(chǔ)。但是，隨著物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算等技術(shù)的發(fā)展，作為基礎(chǔ)支撐技術(shù)，無線通信向著生產(chǎn)、生活領(lǐng)域快速全面滲透，多場景的極端差異化需求，使得以單一技術(shù)為基礎(chǔ)通常難以形成面向所有應(yīng)用場景的解決方法。因此，如何在開放復(fù)雜環(huán)境下，研究數(shù)據(jù)驅(qū)動，并支持多通信體制信號的智能接收方法，將成為未來一個熱點研究方向。

開放復(fù)雜場景所帶來的數(shù)據(jù)接收的挑戰(zhàn)，主要表現(xiàn)在信號大數(shù)據(jù)集的無結(jié)構(gòu)化、蘊含大量關(guān)聯(lián)關(guān)系、噪聲隨機等因素，導(dǎo)致難以提出適用性強的智能通信接收方法，因此，在開放復(fù)雜場景中，圖6所示的基于深度學(xué)習(xí)的跨場景數(shù)據(jù)驅(qū)動的無線通信智能接收方法，將成為未來智能通信領(lǐng)域研究的熱點之一。

圖6 跨場景特征融合驅(qū)動的無線通信智能接收方法

在圖6中，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的無線通信智能接收方法主要涉及跨應(yīng)用場景的信號統(tǒng)一特征描述、應(yīng)用場景間知識表示方法等，實現(xiàn)不同應(yīng)用場景的智能通信接收方法的技術(shù)共享，打破各特定場景下異構(gòu)通信技術(shù)之間的壁壘。然而，當(dāng)前深度學(xué)習(xí)一般適用于封閉的系統(tǒng)，因此，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動遷移學(xué)習(xí)與對抗式信號樣本生成技術(shù)拓展基于深度學(xué)習(xí)的無線通信的應(yīng)用場景。針對多類型、復(fù)雜的無線通信環(huán)境，采用融合學(xué)習(xí)以及遷移學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的信號智能接收方法，研究能針對未知場景的對抗式自主學(xué)習(xí)的無線通信智能接收方法將是未來的研究熱點之一。此外，隨著當(dāng)前學(xué)術(shù)界對以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)研究的深入，將模型驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動相融合的無線通信智能接收方法或許成為未來一個重要的研究趨勢。

6 結(jié)束語

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算、智能通信等新一代無線通信技術(shù)的廣泛應(yīng)用，基于深度學(xué)習(xí)的無線通信接收技術(shù)在信道估計、均衡、解調(diào)、解碼和聯(lián)合優(yōu)化方面等方面提升了無線通信的接收性能并促進(jìn)了無線通信接收技術(shù)的智能化。本文對基于深度學(xué)習(xí)的無線通信接收技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)性的分析和總結(jié)，綜述了無線通信接收技術(shù)的研究現(xiàn)狀及關(guān)鍵技術(shù)，討論了信號大數(shù)據(jù)背景下的無線通信接收技術(shù)的挑戰(zhàn)和參考架構(gòu)，并進(jìn)一步指出了未來該研究的發(fā)展方向。

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Research progress and trends of deep learning based wireless communication receiving method

LI Panpan1, XIE Zhengxia2, YUE Guangxue1, LIU Xin3

1．College of Information Science and Technology, Jiaxing University, Jiaxing 314001, China 2．College of Civil Engineering and Architecture, Jiaxing University, Jiaxing 314001, China 3．School of Information and Communication Engineering,Dalian University of Technology, Dalian 116024, China

With the continues expansion of the application boundary for wireless communications, the application environment of wireless communications is becoming increasingly complex and diverse, which faces negative impacts such as radio frequency (RF) damage, channel fading, interference and noise. It brings difficulties to recover the original information at the receiver. Drawing from the research results of deep learning methods in computer vision, pattern recognition, natural language processing and other fields, wireless communication reception technology based on deep learning has

wide attentions from both academia and industry. Firstly, the current research status of wireless communication reception technology based on deep learning at home and abroad was described. Secondly, the current technical challenges of wireless communication reception in the context of signal big data were outlined, and a reference architecture of intelligent wireless communication reception based on deep neural network was proposed. Finally, the development trend of intelligent wireless communication reception method in the context of signal big data was discussed. It is expected to provide reference for the research and development of wireless communication technology based on deep learning.

wireless communication, signal big data, deep learning, deep neural network, signal reception

TN929.5

A

10.11959/j.issn.1000?0801.2022025

2021?12?01；

2022?02?04

國家自然科學(xué)基金資助項目（No.U19B2015, No.U1833102）

The National Natural Science Foundation of China (No.U19B2015, No.U1833102)

李攀攀（1983?），男，博士，嘉興學(xué)院講師，主要研究方向為智能通信、深度學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)空間安全等。

謝正霞（1982?），女，嘉興學(xué)院工程師，主要研究方向為智能通信、網(wǎng)絡(luò)空間安全等。

樂光學(xué)（1963?），男，博士，嘉興學(xué)院教授，主要研究方向為多云融合與協(xié)同服務(wù)、無線mesh網(wǎng)絡(luò)與移動云計算、嵌入式系統(tǒng)等。

劉鑫（1984?），男，博士，大連理工大學(xué)副教授，主要研究方向為認(rèn)知無線電、無人機通信和衛(wèi)星通信等。