机器学习在智能反射面辅助的通信系统中的应用综述.docx
机器学习在智能反射面辅助的通信系统中的应用综述
目录
机器学习在智能反射面辅助的通信系统中的应用综述（1）．．．．．．．．4
一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
二、机器学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
定义与发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
机器学习的主要技术分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
机器学习在通信领域的应用价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
三、智能反射面辅助的通信系统介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
智能反射面的概念及特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
智能反射面辅助的通信系统架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
智能反射面在通信中的优势与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
四、机器学习在智能反射面辅助通信系统中的应用．．．．．．．．．．．．．．13
智能反射面优化设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
（1）基于机器学习的反射面优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
（2）反射面形状与布局优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
信号处理与传输优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
（1）基于机器学习的信号检测与识别技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
（2）信号传输质量优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
资源分配与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
（1）基于机器学习的资源调度算法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
（2）资源分配策略优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
五、机器学习技术在智能反射面辅助通信系统中的具体实践案例与应用前景
具体实践案例介绍与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
机器学习技术在智能反射面辅助通信系统中的应用前景展望．．．28
六、机器学习在智能反射面辅助通信系统中面临的挑战与解决方案
数据处理与隐私保护问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
模型复杂性与计算效率问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
标准化与跨领域合作问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
解决方案与未来发展趋势预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
七、结论与展望总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
机器学习在智能反射面辅助的通信系统中的应用综述（2）．．．．．．．34
内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
1.1机器学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
1.2智能反射面技术简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
1.3机器学习在智能反射面辅助通信系统中的应用背景．．．．．．．．．．37
智能反射面技术原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
2.1智能反射面基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
2.2智能反射面系统架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
2.3智能反射面关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
机器学习算法在智能反射面通信中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
3.1监督学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
3.1.1线性回归．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3.1.2支持向量机．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
3.1.3决策树与