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AIRIS：人工智能增强信号处理...
摘要 —可重构智能表面（RIS）是一种新兴的超表面，可通过反射信号提供额外的通信链路，并被认为是 6G 移动通信系统的有力候选者。同时，最近人们承认，将人工智能（AI）应用于 RIS 通信将大大有利于重构能力并增强对复杂传输环境的鲁棒性。除了传统的模型驱动方法外，AI 还可以通过挖掘真实数据的固有特性以数据驱动的方式处理现有的信号处理问题。因此，AI 特别适合在模型不匹配、资源不足、硬件受损以及动态传输等不理想情况下的 RIS 网络上的信号处理问题。作为最早的调查论文之一，我们将介绍 AI 和 RIS 的融合，称为 AIRIS，涉及各种信号处理主题，包括环境感知、信道采集、波束成形设计和资源调度等。我们还将讨论 AIRIS 面临的挑战并提出一些有趣的未来方向。
自主智能强化推断象征主义
使用专家系统[3]，可以编码可以代表环境或应用程序域中固有的因果规则的简单规则集。这些规则控制系统（或系统的代理）如何感知环境，计划行动并执行任务。规则是由决定系统行为的人类程序员手工编码的。在视频游戏等环境中，这些规则可能会导致能够与环境，其他代理和玩家进行复杂的互动的智能代理。不幸的是，这些规则在程序员提供的规则之外的情况之外时，这些规则很容易失败。airis是一种从对其操作环境的原始观察结果中自主学习专家的休闲规则的方法。每个规则都描述了状态的部分变化（而不是全州过渡），并且可以共同用于通过将规则预先确定不匹配的投票机制产生未来的预测状态。在高水平上，这导致了代表内部世界模型的动作状态图。但是，与马尔可夫决策过程（MDP，[8]）中的状态转移模型相比，代理可以构建代理商以前尚未经历过的未来状态。Sys-TEM然后使用该世界模型上的任何计划算法来制定计划和执行任务，同时使其具有与非平稳环境的灵活性，并通过典型的MDP形式化可以实现强化学习推动者[5]超越强化学习剂[5]来实现的灵活性。airis保留了透明度，可变性，可忽视性和有效性等专家系统的所有好处，同时还提供了灵活性和