[发明专利]一种通信方法及装置

说明书

本申请涉及通信技术领域，公开了一种通信方法及装置，用以解决基于AI的端到端通信系统在线训练以及应用的问题。该方法为：第二节点接收第一节点的射频信号，射频信号携带由第一节点将第一信息通过第一信号发射机机器学习模型处理得到的第一基带信号；第二节点根据第一基带信号和对射频信号进行处理得到第二基带信号，更新信道机器学习模型；根据第二信号发射机机器学习模型、更新后的信道机器学习模型及信号接收机机器学习模型级联后的模型和第一信息，对第二信号发射机机器学习模型和信号接收机机器学习模型进行更新；将更新后的第二信号发射机机器学习模型的参数发送给第一节点；基于更新后的信号接收机机器学习模型与第一节点进行通信。

技术领域

本申请实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种通信方法及装置。

背景技术

通信系统广泛的部署在世界的每个角落，用以提供各种各样的通信服务。在通信系统中，要实现信息的发送和接收，在发送端，通常需要节点将需要发送的信息进行处理，得到对应的基带信号，并将基带信号寄载到射频载波上，通过射频信号发送；在接收端，通常需要节点获取寄载到射频载波上的基带信号，对基带信号进行处理，得到基带信号对应的信息。现有的通信系统通常是基于模块化的，例如：在发送端，节点通过信源编码、信道编码、信号调制等模块，对需要发送的信息进行处理，得到对应的基带信号；在接收端，节点通过信号解调、信道解码、信源解码等模块，对基带信号进行处理，得到基带信号对应的信息。但是这种基于模块化的通信系统，由于各模块间往往是独立的，且模块间的关系复杂，难以进行联合优化，会存在通信质量次优的问题。

随着人工智能(artificial intelligence，AI)技术和5G新无线(new radio，NR)的迅速发展，基于AI的端到端通信系统成为了现实，在基于AI的端到端通信系统中，在发送端，节点通过信号发射机机器学习模型对需要发送的信息进行处理，得到对应的基带信号；在接收端，节点通过信号接收机机器学习模型对基带信号进行处理，得到基带信号对应的信息。在基于AI的端到端通信系统中，由于信号发射机机器学习模型的输入，与信号接收机机器学习模型的期望输出是相同的，均为在发送端需要发送的信息。因此，如果能够建立基带信号在节点间传输信道的信道模型，就能将信号发射机机器学习模型和信号接收机机器学习模型级联起来，构成一个完整的端到端模型，并进行优化，提高通信质量。

然而，如果采用人为建立信道模型的方式(如人为设置信道传递函数)，会因为建立的信道模型与节点所处的真实信道存在较大差异，导致通信质量不佳；如果采用统计信道的特征建立信道模型的方式，会存在因器件的非线性功放、复杂的空口环境、节点的移动等因素，难以得到真实的信道统计特性从而建立信道模型的问题，导致基于AI的端到端通信系统无法应用。

发明内容

本申请实施例提供一种通信方法及装置，用以解决因信道建模困难，导致基于AI的端到端通信系统通信质量不佳甚至无法应用的问题。