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【6G AI】在AI-RAN 中，信道测量是咋做的

news 2026/7/15 15:19:54

在 AI-RAN（人工智能驱动的无线接入网）中，信道测量（Channel Measurement）和信道状态信息（CSI）的获取方式与传统 RAN 相比发生了根本性的变化，更加注重数据驱动、实时性、压缩和预测性。

AI 在信道测量中的应用，不仅是为了更准确地获取 CSI，更是为了将其高效地用于优化网络资源和提升用户体验。

以下是 AI-RAN 中信道测量的主要方法和流程：

首先，AI-RAN 依然依赖于传统的信道测量机制来生成原始数据：

导频信号（Pilot Signals / Reference Signals, RS）：基站（gNB）周期性地发送导频信号，用户设备（UE）接收这些信号。
信道估计 (Channel Estimation)：UE 利用接收到的导频信号，通过最小均方误差 (MMSE) 或最小二乘法 (LS) 等传统算法，估计出即时的信道冲激响应（Channel Impulse Response, CIR）或信道频率响应（Channel Frequency Response, CFR）。
CSI 反馈：UE 将这些估计出的 CSI 信息（如秩指示 RI、预编码矩阵指示 PMI、信道质量指示 CQI 等）压缩后反馈给基站。

AI 在这个传统流程中的多个环节进行介入和优化：

AI 主要用于解决高频段（如毫米波）和大规模 MIMO (mMIMO) 系统中 CSI 数据量巨大、反馈开销高的问题。

AI 压缩与反馈：
- 方法：使用**深度学习模型（如自编码器 Autoencoders 或卷积神经网络 CNN）**替代传统的压缩算法（如量化和压缩感知）。
- 实现：UE 侧使用深度编码器将高维度的 CSI 矩阵压缩成低维度的潜在表示（Latent Representation）并反馈。基站侧使用深度解码器从低维表示中高精度地重构原始 CSI。
- 效果：极大地减少了反馈开销，同时保持了重构的准确性。
稀疏性利用：
- 方法：在毫米波和大规模 MIMO 场景中，信道在角度域（Angular Domain）通常是稀疏的。AI 可以学习并利用这种稀疏结构。
- 实现：训练网络来识别和估计信道矩阵中最重要的非零元素，忽略不重要的元素，从而优化测量过程。

传统的 CSI 估计只能反映当前的信道状态，但在信道快速变化时（如高速移动场景），CSI 在传输过程中就可能过时。AI 引入了预测能力。

信道时域预测：
- 方法：使用循环神经网络 (RNN) 或长短期记忆网络 (LSTM)来分析历史 CSI 数据的时间序列特征。
- 实现：基站接收历史 CSI 序列后，训练模型来预测下一个时间片的信道状态Ht+1H_{t+1}Ht+1。
- 用途：将预测的 CSI 用于预编码，显著提高波束跟踪和数据传输的准确性。
信道空域插值与外推：
- 方法：使用深度神经网络 (DNN) 对空间上稀疏的测量点进行插值或对未测量的区域进行外推。
- 用途：减少需要测量的导频信号密度，从而提高导频资源的效率。

在 O-RAN（开放式 RAN）架构中，AI 驱动的信道测量和优化主要通过 ** RIC（RAN 智能控制器）** 实现：

Near-RT RIC (近实时 RIC)：
- 组件：运行xApps。
- 作用：运行低延迟的 AI 模型（例如，基于 UE 报告和导频测量的模型）来调整波束赋形和功率控制等参数，响应时间在 10 毫秒到 1 秒之间。
Non-RT RIC (非实时 RIC)：
- 组件：运行rApps。
- 作用：收集长期的、大规模的信道测量数据、交通模式和环境信息。利用这些大数据训练更复杂的 AI 模型（如用于信道预测、资源分配策略），并将学习到的策略推送到 Near-RT RIC 或 O-CU/O-DU 执行。