2020年5月26日，美国国家标准与技术研究院(nist)官网发布报道称，研究人员开发出一种新数学公式，经计算机模拟证明，该公式可以帮助5g和其他无线网络选择和共享通信频率，其效率比试错法(trial-and-error methods)高大约5000倍。新的公式是一种机器学习技术，它根据特定网络环境中的先前经验选择一个无线频率范围，即信道(channel)。通过共享未经授权的频率范围(也称为频带)，它可以帮助满足日益增长的、对包括5g在内的无线系统的需求。nist的研究集中在wi-fi与蜂窝系统竞争特定频率或子信道的情况下。这个场景之所以具有挑战性，是因为这些蜂窝系统使用一种称为许可证辅助访问(license assisted access, laa)的方法来提高数据传输速率，这种方法结合了未授权和授权波段。该公式使发射机能够快速选择最佳子信道，以在未授权的频带内成功地同时运行wi-fi和laa网络。每个发射机都学会在不相互通信的情况下最大化总网络数据速率。该方案整体性能迅速达到了基于穷尽的试错信道搜索(exhaustive trial-and-error channel searches)的结果。
nist的研究与以前的通信机器学习研究不同，它考虑了多个网络层、物理设备以及基站和接收器之间的信道访问规则。公式产生的结果接近最优结果，但过程要简单得多，原本需要大约4.56万次试验，使用这一公式仅需要尝试10个信道就能选择出类似的解决方案，即试验次数仅为原来的0.02%。
这项研究针对的是室内场景，比如有多个wi-fi接入点的大楼，以及在未经许可的频段内进行的手机操作。研究人员现在计划在更大规模的户外场景中模拟这种方法，并进行物理实验来证明其效果。
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