《通信网络内生智能》探索人工智能技术与以6G为代表的未来移动通信网络的融合，深入分析人工智能如何内嵌于现代通信网络，推动通信技术的进步并塑造未来的网络系统。《通信网络内生智能》共5章，从6G的基本架构和关键技术，到数据驱动的端到端通信系统的实现，再到基于深度神经网络的数字孪生网络和大模型辅助的语义通信，同时提供全面的技术分析和丰富的实例研究。

目录
“新一代人工智能理论、技术及应用丛书”序
序
前言
第1章 绪论 1
1.1 6G及未来移动通信系统 1
1.1.1 6G典型场景 1
1.1.2 6G核心指标 4
1.1.3 6G关键使能技术 5
1.2 新一代人工智能技术 9
1.2.1 传统机器学习 9
1.2.2 联邦学习 12
1.2.3 多智能体学习 13
1.2.4 大语言模型 14
1.3 通信网络中的内生智能 15
1.3.1 实现内生智能的必要性 15
1.3.2 内生智能的通信网络设计方案 15
参考文献 17
第2章 数据驱动的端到端通信系统 19
2.1 端到端通信系统概述 19
2.1.1 传统通信系统与端到端通信系统 19
2.1.2 基于自编码器的端到端通信系统 20
2.2 端到端通信系统的编译码技术 22
2.2.1 系统架构 22
2.2.2 编译码设计 29
2.2.3 仿真结果 32
2.3 端到端通信系统的调制解调技术 34
2.3.1 系统架构 34
2.3.2 调制解调设计 39
2.3.3 仿真结果 40
2.4 端到端通信系统的波束赋形技术 43
2.4.1 端到端信道估计模型 44
2.4.2 端到端波束赋形系统建模 49
2.4.3 端到端通信系统的波束赋形设计和优化 50
2.4.4 仿真结果 52
2.5 端到端通信系统原型系统实现 55
2.5.1 基于软件无线电平台的系统实现 56
2.5.2 基于现场可编程逻辑门阵列的系统实现 62
2.6 本章小结 66
参考文献 66
第3章 基于深度神经网络的数字孪生网络 68
3.1 数字孪生网络概述 68
3.2 数字孪生信道 70
3.2.1 数字孪生信道需求分析 70
3.2.2 基于神经网络的无线信道孪生方案设计 71
3.2.3 仿真结果 75
3.3 数字孪生移动网络 77
3.3.1 网络级性能指标概述 77
3.3.2 基于Transformer的数字孪生网络方案 79
3.3.3 仿真结果 83
3.4 基于数字孪生网络的网络资源动态管理 90
3.4.1 网络架构设计 90
3.4.2 网络资源管理方案 91
3.4.3 仿真结果 96
3.5 基于数字孪生网络的Cell-free网络接入控制 99
3.5.1 系统模型 99
3.5.2 数学优化模型 100
3.5.3 基于数字孪生的DRL算法 104
3.5.4 仿真结果 107
3.6 基于数字孪生网络的多基站功率调度 109
3.6.1 轨迹孪生方案 109
3.6.2 网络模型构建及预测 109
3.6.3 仿真结果 115
3.7 本章小结 119
参考文献 120
第4章 大模型辅助的语义通信 123
4.1 语义通信基础 123
4.1.1 语义通信的基本概念 123
4.1.2 语义通信的信息论基础 124
4.1.3 语义通信的系统结构 126
4.1.4 语义通信的特点 128
4.2 大模型推动语义通信的发展 128
4.2.1 传统 AI 模型的不足 129
4.2.2 大模型的主要特点 129
4.2.3 大模型在语义通信系统中的作用 130
4.3 大模型辅助的语义通信基本架构 131
4.3.1 语义通信系统中的大模型知识库 132
4.3.2 基于大模型的语义通信系统架构 134
4.3.3 原型系统的实现和仿真结果 140
4.4 大模型辅助的多模态语义通信 145
4.4.1 多模态语义通信的优势与挑战 146
4.4.2 CoDi、GPT-4与微调技术概述 147
4.4.3 多模态语义通信系统设计 149
4.4.4 原型系统的实现与仿真结果 154
4.5 大模型辅助的通信系统自动生成 159
4.5.1 LLM赋能的多智能体系统 159
4.5.2 案例研究 163
4.6 面向语义的分子通信 167
4.6.1 分子通信与存储简介 167
4.6.2 语义驱动的端到端分子通信系统 174
4.6.3 仿真结果 178
参考文献 180
第5章 通信网络内生智能的其他支撑技术 182
5.1 强化学习技术及其在数据增强中的应用 182
5.1.1 数据增强概览 182
5.1.2 孪生信道数据增强的系统模型 182
5.1.3 孪生信道数据增强的问题建模 188
5.1.4 基于TimeGAN的数据增强算法设计 189
5.1.5 仿真结果 197
5.2 联邦学习技术及其在数据隐私保护中的应用 204
x 通信网络内生智能
5.2.1 数据隐私保护 204
5.2.2 基于分布式机器学习模型训练的系统建模 205
5.2.3 基于博弈论的无线联邦学习方案设计 209
5.2.4 仿真结果 212
5.3 图神经网络在多跳网络的应用 215
5.3.1 多跳网络下图神经网络技术概览 215
5.3.2 多跳网络的系统模型 216
5.3.3 基于图神经网络的算法设计 219
5.3.4 仿真结果 222
5.4 本章小结 224
参考文献 225

第1章绪论
　　1.16G及未来移动通信系统
　　1.1.16G典型场景
　　6G将带来更先进的感知技术，使设备能够更精确地感知和理解周围环境。这包括更高分辨率的传感器、更快速的数据处理能力以及更智能的算法和模型。通过感知技术，设备可以更准确地识别物体、理解场景和预测未来的变化，从而为各种应用场景提供更加智能化的服务和支持。6G时代，典型应用场景包括但不限于通信感知一体化、极高可靠极低时延通信、泛在连接、超大规模通信、人工智能(artificial intelligence，AI)和通信融合，如图1-1所示。
　　5G移动通信技术的发展已经为智能物联网(Internet of Things，IoT)和超大规模连接奠定了基础，6G移动通信技术将进一步推动智能化和感知能力的发展。在5G时代，典型场景包括沉浸式通信、极高可靠极低时延通信(ultra-reliable and low-latency communications，URLLC)和超大规模通信。6G移动通信则是在此基础上，增加了人工智能和通信融合、通信感知一体化和泛在连接场景，提供更加智能化的服务和支持。
　　1.通信感知一体化通信感知一体化也称通感一体化。未来的6G网络将利用通信信号来实现目标的检测、定位、识别和成像等感知功能[1]。无线通信系统能够利用感知功能获取周边环境的信息，从而智能地分配通信资源，挖掘潜在的通信能力，提升用户体验。同时，利用更高频段的毫米波或太赫兹信号加强对环境和周围信息的获取，进一步提升未来无线系统的性能，并助力实现环境中实体数字虚拟化的愿景，推动更多应用场景的出现。
　　6G网络可以利用无线通信信号提供实时感知功能，获取环境的实际信息，并利用先进的算法、边缘计算和AI能力生成超高分辨率的图像。在完成环境重构的同时，可以实现厘米级的定位精度，从而实现构筑虚拟城市、智慧城市的愿景。基于无线信号构建的传感网络可以替代易受光和云层影响的激光雷达和摄像机，获得全天候的高传感分辨率和检测概率，通过感知实现细分行人、自行车和婴儿车等周围环境的物体。为了实现机器人之间的协作、无接触手势操控、人体动作识别等应用，需要感知器达到毫米级的方位感知精度，以精确感知用户的运动状态，实现为用户提供高精度实时感知服务的目标。此外，环境污染源、空气含量监测和颗粒物(如PM2.5)成分分析等也可以通过更高频段的感知来实现。
　　2.极高可靠极低时延通信
　　URLLC是下一代无线通信系统的核心组成之一，特别是在5G和未来的6G网络中。这类通信技术旨在满足工业自动化、自动驾驶、远程医疗操作等关键应用的严格要求。URLLC的目标是提供高达99.99999%的数据传输可靠性，同时保证低于0.1ms的端到端时延[2]。这种高标准的服务质量(quality of service，QoS)使各种对通信可靠性和响应速度要求极高的新兴应用得以实现，如实时控制系统、智能电网、城市基础设施管理等。
　　为了实现这些目标，URLLC技术依赖多种先进的通信技术和网络优化策略。*先，网络的设计采用密集的小基站网和边缘计算技术，减少数据在传输过程中的传播延迟。同时，采用更为先进的调制和编码方案，以及创新的多址接入技术，确保在极端的网络条件下也能保持连接的稳定性和速度。此外，5G和未来网络还采用网络切片技术，在同一物理网络中创建多个虚拟网络。每个网络都可根据具体应用的需求来优化性能，如为URLLC应用提供专用的资源和优先级。这些技术的综合应用可以为关键任务提供前所未有的通信支持，使许多创新的应用场景在实践中得到验证和推广。
　　3.泛在连接
　　6G泛在连接作为下一代通信技术的先锋，预示着更加紧密互联的未来。它将在5G的基础上实现更高速、更广泛、更可靠的连接。6G的愿景是实现全球范围内的无缝覆盖，其数据传输速率预计将达到1Tbit/s，延迟降至微秒级，从而给用户带来前所未有的通信体验。6G泛在连接将利用太赫兹频段、大规模多入多出(multiple input multiple output，MIMO)技术以及先进的网络切片技术，使万物互联的梦想更加接近现实[3]。
　　在6G泛在连接的推动下，未来社会将进入高度智能化的新时代。它不仅将深化现有的应用场景，如智能家居、自动驾驶、远程医疗等，还将开拓一系列创新领域，如全息通信、虚拟现实、智能IoT等。6G的普及将极大地提升社会生产效率，改善人们的生活质量，同时为经济发展注入新的活力。在这个以6G为核心的泛在连接网络中，信息传递将更加迅速、精准，为构建智慧社会奠定坚实的基础[4]。
　　4.超大规模通信
　　6G超大规模通信是未来通信技术的一次革命性飞跃，它将实现前所未有的连接密度和通信能力。6G网络预计能够支持每平方公里超过100万个设备的高密度连接。这意味着，从城市到偏远地区，从地面到天空，都将被无缝覆盖。超大规模通信通过更高的频谱效率、更先进的调制技术和更优化的网络架构，为海量设备提供即时、高效的数据传输，为IoT、智慧城市等应用提供强有力的支撑[3]。