机器学习在无线通信中的应用：5G 及未来发展
1. 引言
未来的先进技术涵盖多个领域，如电子医疗应用、工业 4.0 和大规模机器人技术、全息远程呈现、智能环境中的普遍连接、三维大规模无人驾驶移动、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）等。这些下一代技术有望提供高质量和高效的性能，而所有系统的最佳运行都离不开高效快速的数据传输。
从第一代（1G）到第四代（4G）的蜂窝技术无法满足用户需求，用户需要高数据速率和极低延迟来获得高维度的图像和视频质量。1G 基于模拟通信，无法保障数据安全；2G 是数字蜂窝技术，数据速率高于 1G，解决了安全问题，但速度仍无法满足用户需求；3G 提供了更高的数据速率和高质量的多媒体服务，但在隐私和安全方面存在不足，且不支持物联网（IoT）设备；4G 通过长期演进（LTE）和多输入多输出（MIMO）技术提供了更高的数据速率和服务质量，但仍不能完全满足 IoT 设备的需求，且能耗较高。
第五代（5G）技术在各方面满足了用户需求，它完全支持 IoT 设备和大规模 MIMO 技术，数据速率高于 1G - 4G，具有极低的延迟和更高的吞吐量，在超高速数据通信和先进频谱管理中非常有用。然而，5G 在数据隐私和安全方面仍存在局限性，且不能完全支持超级物联网、VR 和人工智能（AI）等更高智能技术。因此，一些科学家和研究人员开始关注第六代（6G）技术。6G 有望提供比 5G 更高的数据速率、超大规模接入和极低的延迟，隐私和安全性也将更好，还将引入高度复杂的设备到设备（D2D）通信。毫米波（mm - wave）是 6G 中 AI 的关键使能技术，机器学习（ML）为 6G 无线通信中的复杂问题提供了最优解决方案。
