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标题: 6G AI空口频谱效率与能量效率的联合优化方法  [查看完整版帖子] [打印本页]

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时间:  2025-11-11 14:25

作者: chzh4719     标题: 6G AI空口频谱效率与能量效率的联合优化方法

面向6G网络对超高频谱效率与绿色低碳的双重需求，人工智能技术在物理层的应用面临核心挑战：如何在提升性能的同时，有效控制能耗。基于6G 空口AI“能力-质量-代价”均衡优化的设计准则，本文介绍一种创新的空口AI多目标综合评估方法，通过引入动态权衡因子与场景加权机制，实现了AI模型在频谱效率与能量效率之间的最优平衡。该方法在信道反馈等典型场景中，能够智能选取综合性能最佳的模型，为构建绿色高效的6G空口提供关键技术支撑。


背景：物理层AI模型评估的现状与困境

将AI技术深度集成于无线通信空口设计，已成为6G研究的焦点。大量研究表明，AI在新型编码调制、多输入多输出（Multiple Input Multiple Output，MIMO）预编码、信道估计等物理层关键模块中展现出巨大潜力，有望显著提升系统性能。目前，第三代合作伙伴计划（3rd Generation Partnership Project，3GPP）已在5G-A中启动物理层AI标准化工作，并为6G AI研究奠定了基础。

然而，当前业界研究存在明显局限：多数工作集中于设计高精度AI模型以提升通信能力，却普遍忽视了工程落地所需的算力成本与功耗开销。这种“重性能、轻代价”的单目标优化模式，难以支撑6G网络的可持续发展。

回顾移动通信发展历程，5G之前的技术迭代始终以提升频谱效率为核心目标。尽管5G系统引入了能量效率指标，但其实际部署仍面临高功耗挑战，主要源于高频段通信、大规模MIMO技术的广泛应用，以及网络密度的显著提升。

在6G空口设计中，AI技术为频谱效率提升带来新机遇的同时，其算力需求也可能对能量效率产生负面影响。因此，如何协同优化频谱效率与能量效率，成为6G系统设计必须解决的关键问题。


综合评估的指标创新及优势

为克服传统评估方法的局限性，需要综合考虑空口AI能力、质量和代价的三维关系，可以通过最大化多场景通信能力与综合代价的比值实现三角均衡[1]。本文将介绍一种全新的综合评估指标，把多场景下频谱效率与能量效率的多目标优化问题，转化为更易处理的单目标优化形式，通过可灵活配置的权衡因子和权重因子，将不同维度的性能表现有机统一，实现AI能力、质量和代价的三角均衡。具体而言，评估指标可采用如下表达式[2]：

其中，N是场景数，SEi是第i个场景中AI技术的频谱效率，EEi是第i个场景中AI技术的能量效率，权衡因子δ的设计使得频谱效率和能量效率的指数加权和为1。为了精准评估AI模型在复杂环境中的综合表现，评估指标中引入了场景权重系数Wi。其作用在于避免基于单一场景进行性能评估，而是对多种典型场景进行综合评估。

所提评估指标具有如下的优点：

1) 动态权衡机制：引入权衡因子，将频谱效率与能量效率这两个常相互冲突的目标统一为一个综合指标，使优化策略能精准匹配特定需求。权衡因子δ如同一个“智能调节旋钮”，可根据网络实际需求动态调整优化方向。当业务需求偏向高速率时，可增大δ值，向频谱效率倾斜；当网络负载较轻或侧重节能时，则可减小δ值，优先保障能量效率。

2) 多场景加权评估：引入场景权重系数Wi，基于不同场景的重要性或出现频率进行差异化加权。这种设计避免了模型在特定场景“过拟合”而忽视整体性能，确保评估结果的全面性和实用性。

3) 单一综合指标：所有复杂的权衡都被收敛为一个单一、客观的综合评分，从而能够在多个AI模型与传统方法中完成快速、公正且最优的选择。以成熟传统方案作为性能基准，要求AI模型必须在综合评分上明确超越传统方法才考虑采用。这一原则有效降低了技术选型风险，确保决策的稳健性和工程可行性。


性能评估

以频分双工（Frequency Division Duplexing，FDD）系统中的信道状态信息（Channel State Information，CSI）压缩反馈为例，根据综合评估的指标的设计，可以从基于长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）的多种AI自动编码器与传统eType II码本中选择最优方案。

（一）实验设计与环境搭建

为验证综合评估方法的有效性，开展了如下实验设计与环境搭建：

信道环境：采用3GPP 38.901标准的CDL-B和CDL-E信道模型。

对比基准：以3GPP R16中的eTypeII码本作为传统方案代表。

AI模型集：设计了从LSTM0（无LSTM模块）到LSTM48（48长度序列）的5种AI信道反馈模型，涵盖了模型的不同复杂度级别。

（二）综合指标计算及分析

经过仿真实验，获得了一系列有意义的发现：

AI模型在频谱效率上显著优于传统方法，在CDL-B和CDL-E信道中均提升明显。

LSTM16模型复杂度较频谱效率最高的LSTM48模型降低了60%以上，因提高了能量效率，反而在14-bit和32-bit反馈中综合效率最高，如图1所示，从而在频谱效率和能量效率中达到最优平衡。


图1 模型复杂度对综合效率的影响
基于实验数据，可以进一步建立频谱效率-计算复杂度的数学模型。通过该数学模型，能够预测超出当前测试范围中涵盖的AI模型，获得最优配置。对于32位反馈，理论计算显示，当计算复杂度约为26.27M FLOPs时达到最优平衡点，如图2所示，这为下一代AI通信模型的设计提供了指导。

图2 频谱效率与计算复杂度的关系

结语：迈向绿色智能的6G时代

本文中介绍的综合评估指标，代表了AI通信研究范式的转变——从单一性能指标转向多目标均衡优化。这种方法不仅具有理论创新价值，更具备重要的现实意义：
推动绿色通信发展：通过平衡频谱效率和能量效率，本文的方法充分考虑了6G的能量效率提升，支持全球碳中和战略。
促进AI技术实用化：建立的公平评估框架，加速了AI通信技术从理论研究到产业落地的进程，为设备制造商和运营商提供了可靠的决策依据。
开启新的研究方向：提出了基于“频谱效率-计算复杂度”关系模型的研究方法，为后续AI算法设计提供指导。
未来，随着6G标准的逐步完善，将在更多通信场景中验证和优化这一综合评估方法，为构建真正智能、绿色、高效的6G网络贡献力量。
参考文献：

[1]王晓云, 韩双锋, 刘志明, 等. AI 驱动的 6G 空口: 技术应用场景与均衡设计方法. 中国科学: 信息科学, 2025, 55: 1522–1533, doi: 10.1360/SSI-2024-0210

[2]Z. Shi, S. Han and G. Li, "Model Selection Methods Based on Comprehensive Evaluation Criteria of AI for Air Interface,"2025 IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC Workshops), Montreal, QC, Canada, 2025, pp. 2033-2038.

审稿：金婧 | 未来研究院
作者：石子烨、韩双锋 | 未来研究院



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时间:  2025-11-11 18:36

作者: 不吹不黑

好方法哈！

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