本論文では、自己進化型通信システムの概念と潜在的な可能性を探っている。従来の適応型通信システムには限界があり、6G以降の通信ではより高度な知能化と自律性が求められる。そこで、データ層、情報層、知識層から成る自己進化型通信システムのモデルを提案している。
データ層は従来の通信モジュールで構成され、情報層では環境センシング、知的意思決定、知的波形生成を行う。知識層では知識の生成、評価、再構築、活用を行い、通信システムの自己学習、自己評価、自己管理を実現する。
この自己進化型通信システムのモデルを用いて、従来の通信システムと比較した性能評価を行っている。極限学習機械(ELM)を用いた検出器と自己適応進化ELM(SaE-ELM)の比較では、SaE-ELMが6dBのBER性能改善を示した。また、UAVの空間周波数同期の自己進化Q学習(SE-QL)アルゴリズムは、従来のQ学習に比べ収束が80%早く、効率的な同期を実現した。
これらの結果は、自己進化型通信システムが適応、評価戦略、知識更新、自動化を実現できる可能性を示している。しかし、環境の特徴化、知識ベースの構築、計算オーバーヘッドと遅延、セキュリティなどの課題も指摘されている。これらの課題に取り組むには、学際的な研究と産学官の協力が必要とされる。
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by Liangxin Qia... at arxiv.org 04-09-2024
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