在 AI-RAN（人工智能驱动的无线接入网）中，信道测量（Channel Measurement）和信道状态信息（CSI）的获取方式与传统 RAN 相比发生了根本性的变化，更加注重数据驱动、实时性、压缩和预测性。
AI 在信道测量中的应用，不仅是为了更准确地获取 CSI，更是为了将其高效地用于优化网络资源和提升用户体验。
以下是 AI-RAN 中信道测量的主要方法和流程：
1. 传统信道测量基础
首先，AI-RAN 依然依赖于传统的信道测量机制来生成原始数据：
- 导频信号（Pilot Signals / Reference Signals, RS）：基站（gNB）周期性地发送导频信号，用户设备（UE）接收这些信号。
- 信道估计 (Channel Estimation)：UE 利用接收到的导频信号，通过最小均方误差 (MMSE) 或最小二乘法 (LS) 等传统算法，估计出即时的信道冲激响应（Channel Impulse Response, CIR）或信道频率响应（Channel Frequency Response, CFR）。
- CSI 反馈：UE 将这些估计出的 CSI 信息（如秩指示 RI、预编码矩阵指示 PMI、信道质量指示 CQI 等）压缩后反馈给基站。
2. AI 驱动的信道测量与增强
AI 在这个传统流程中的多个环节进行介入和优化：
流程 A: AI 增强的 CSI 估计与压缩
AI 主要用于解决高频段（如毫米波）和大规模 MIMO (mMIMO) 系统中 CSI 数据量巨大、反馈开销高的问题。
AI 压缩与反馈：
- 方法：使用**深度学习模型（如自编码器 Autoencoders 或卷积神经网络 CNN）**替代传统的压缩算法（如量化和压缩感知）。
- 实现：UE 侧使用深度编码器将高维度的 CSI 矩阵压缩成低维度的潜在表示（Latent Representation）并反馈。基站侧使用深度解码器从低维表示中高精度地重构原始 CSI。
- 效果：极大地减少了反馈开销，同时保持了重构的准确性。
稀疏性利用：
- 方法：在毫米波和大规模 MIMO 场景中，信道在角度域（Angular Domain）通常是稀疏的。AI 可以学习并利用这种稀疏结构。
- 实现：训练网络来识别和估计信道矩阵中最重要的非零元素，忽略不重要的元素，从而优化测量过程。
流程 B: 基于 AI 的信道预测
传统的 CSI 估计只能反映当前的信道状态，但在信道快速变化时（如高速移动场景），CSI 在传输过程中就可能过时。AI 引入了预测能力。
信道时域预测：
- 方法：使用循环神经网络 (RNN) 或长短期记忆网络 (LSTM)来分析历史 CSI 数据的时间序列特征。
- 实现：基站接收历史 CSI 序列后，训练模型来预测下一个时间片的信道状态Ht+1H_{t+1}Ht+1。
- 用途：将预测的 CSI 用于预编码，显著提高波束跟踪和数据传输的准确性。
信道空域插值与外推：
- 方法：使用深度神经网络 (DNN) 对空间上稀疏的测量点进行插值或对未测量的区域进行外推。
- 用途：减少需要测量的导频信号密度，从而提高导频资源的效率。
流程 C: AI 与 O-RAN 架构的集成
在 O-RAN（开放式 RAN）架构中，AI 驱动的信道测量和优化主要通过 ** RIC（RAN 智能控制器）** 实现：
Near-RT RIC (近实时 RIC)：
- 组件：运行xApps。
- 作用：运行低延迟的 AI 模型（例如，基于 UE 报告和导频测量的模型）来调整波束赋形和功率控制等参数，响应时间在 10 毫秒到 1 秒之间。
Non-RT RIC (非实时 RIC)：
- 组件：运行rApps。
- 作用：收集长期的、大规模的信道测量数据、交通模式和环境信息。利用这些大数据训练更复杂的 AI 模型（如用于信道预测、资源分配策略），并将学习到的策略推送到 Near-RT RIC 或 O-CU/O-DU 执行。
总结
在 AI-RAN 中，信道测量不再只是一个被动报告当前信道状态的过程，而是：
- 更高效的压缩：使用深度学习模型（自编码器）来压缩 CSI 反馈数据。
- 前瞻性预测：使用序列模型（LSTM/RNN）来预测未来的信道状态，以支持主动优化。
- 多源数据融合：将 CSI 与用户移动性、环境、流量等其他数据源结合，实现更智能的信道感知。
