人工智能驱动的未来移动通信关键技术研发与进展

在未来移动通信的关键技术研究中，人工智能和机器学习扮演着重要角色。本论文深入探讨了如何通过这些先进技术来提升无线通信系统的性能。首先，针对数字调制系统的信号检测，论文重点分析了白化滤波接收机作为最优检测结构，特别是在时变信道下，通过矩阵分解方法优化白化滤波器设计，使其应用范围更广泛。作者还解决了通信中的最近格点问题，引入球译码算法和概率数据辅助算法，特别是改进后的球译码算法，考虑了恒幅度字符集特性，使其在过载系统中更为适用。 在发射分集设计上，论文针对频率选择性衰落信道，扩展了原有的平坦衰落信道的空时编码设计准则，如差错矩阵满秩和最小行列式最大准则，以实现空间分集和编码增益的最大化。提出了一种基于零相关窗码字的空时分组码(STBC)设计，它通过扩频和窗口理想相关特性实现分集增益，相比于传统方案，其复杂度更低。 在重叠复用技术方面，论文探讨了重叠时分复用(OVTDM)和重叠码分复用(OVCDM)，以及一种新的重叠多址技术——重叠码分多址(OVCDMA)，这些技术旨在提高频谱效率。对于OVTDM，论文着重于理论分析，揭示其在无线通信系统中的潜在优势。 此外，文中还介绍了一种螺旋分层空时码设计，它能够灵活地在分集和复用之间切换，实现了全复用全分集，这在频谱资源管理和性能优化方面具有创新性。 通过人工智能和机器学习，论文不仅提供了高效的数据检测和编码策略，还探讨了适应复杂无线环境的新方法，为未来的移动通信系统设计提供了强有力的技术支持。这些研究成果有望推动移动通信技术的发展，提高通信系统的可靠性和有效性。