研究背景与目标
武汉大学电子信息学院针对5G通信与智能系统融合领域，提出基于AI赋能的端到端网络优化方案。研究团队聚焦毫米波通信、智能反射面和分布式边缘计算三大方向，旨在突破现有网络时延与能效瓶颈。
- 构建动态频谱共享模型
- 开发自适应波束成形算法
- 搭建智能网络决策系统
关键技术突破
团队近期在以下技术层面取得重要进展：
- 大规模MIMO系统能效提升40%
- 智能反射面部署成本降低65%
- 基于深度强化学习的动态资源分配算法
| 技术指标 | 改进前 | 改进后 |
|---|---|---|
| 频谱利用率 | 3.2bps/Hz | 5.1bps/Hz |
| 端到端时延 | 28ms | 9ms |
多场景应用验证
在武汉市建立的5G试验网中完成三大典型场景验证：
- 智慧医疗远程手术系统
- 工业物联网实时控制
- 车联网协同感知网络
性能测试数据
实测数据显示系统在密集城区环境实现：
- 单小区峰值速率达4.3Gbps
- 多用户连接数提升3倍
- 切换成功率99.97%
未来研究方向
团队计划开展6G预研与空天地一体化网络研究，重点突破：
- 太赫兹通信器件设计
- 量子加密传输技术
- 异构网络智能管理
本研究成果显著提升5G网络智能化水平，为工业4.0和元宇宙应用奠定技术基础。团队将持续推进通信与AI的深度融合，助力我国新型信息基础设施建设。
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