晚辈对通信，通信标准，机器学习的相关拙见以及分享的TR38.802系列规范（NR-5G）

圣龙66

    之前读研做过一两年的5G标准化，又做过一年左右的通信标准的知识产权，幸运的是，对这方面很感兴趣，以至于现在读博的闲暇之余也会去看看相关RAN_1提案（在上海某985做可见光通信的研究，预计明年就要开始找工作，估计某些前辈貌似猜到了晚辈的学校了，嘘~~~），撰写标准化专利差不多有二十余篇了吧。这学期又去法学院旁听一门“专利法”。总觉得有用吧。
    真诚感谢一路遇到的每个指导过我的前辈！
    5G的第一个Release明年就会现身了，较以往，3GPP的开会频率明显快了许多，有人担心5G的标准化过于匆忙了，以至于自己缩短了自己的路子。其实，在晚辈看来，单看现在5G的一些TS发现（当然现在还没完全“塞满”），这个版本的5G还是一个粗略的版本，很多细节还需要继续优化。比如业务类型的划分，高频段的使用，以及包括概率编码等其他细节的理论算法，还未出现在5G之中，目前的技术更多还是沿用前一代的技术，当然，兼容性只是一方面。未来的通信，较多的，可能主要是基于场景的通信，比如在某些特定场景下，使用何种通信方式，采用何种通信协议等等。所以，未来的通信，可能会出现“一个大组织下，多种小组织并行共存”的局面，还会有段时间要发展。当然了，虽说一直呼喊希望异构网络的真正融合，但是在利益面前，技术有时还是被迫停滞下。不过也会慢慢随着时间的推进，走向“繁荣昌盛”。
    关于机器学习，现在除了5G通信，很火的还有机器学习，现在也在看相关书。针对机器学习，从通信标准化的角度考虑，因为相对来说，机器学习，里面很多算法对数学理论要求还是挺高的，本来做标准就是一件很“苦逼”很累的活，如果再去搞一些算法，明显脑子使不过来，所以，目前暂时应该还不会有太大动静。不过，针对未来通信是否需要人工智能，答案是肯定的。
    有人搞了人工智能，就开始唱衰“通信”，说通信落寞了，都开始搞人工智能了。人工智能，晚辈觉得未来更多算是一门工具，用到不同的行业或者场景之中，就比如通信，将机器学习与通信相结合才是正确的方式，而不是单纯的，只做机器学习而不考虑其他行业。但凡所有的技术，最好都要考虑学科的交叉或者说具体的应用场景，就好比写论文做仿真一样，不考虑应用场景和仿真环境，单纯的验证算法，作用可能并非太大。
    未来是物联网的世界，未来的通信不可能仅仅局限于手机和笔记本，万物互联的时代，大数据出现了，大数据意味着数据之间存在的方式就会多种，比如数据到达的业务时间或者类型（不再能被TR36.814中规定的FTP，full buffer等几种业务类型来概括了），那么针对这些方式，自然可以用到机器学习中的相关分类，拟合和回归中的算法。此外，目前，标准中大都采用的“表格查询法”，比如最简单的，接收端根据不同的SINR，量化成不同的CQI上报，然后采用不同的MCS。如果采用机器学习的算法，可能就可以不用再去存取这些表格，而让接收端自己不断的迭代计算等等。
     当然，有前辈会说，“迭代”算法会对即时通信产生影响，针对这个问题，我之前特定去咨询过一个做相关研究的朋友，他说目前的DSP已经可以做到很快了，同时，也有很多算法是离线处理的。当然，具体情况，还要看实际产品测试了。
    所以，对于未来的通信发展，我还是挺看好的。
    此外，附件是今年暑假，利用闲暇，学习TR38.802规范NR部分的读书笔记，分享出来吧。因才学疏浅和时间限制（学习+整理差不多10天左右），所以文档如若果存在理解错误的地方，欢迎各位前辈批评斧正。一起学习进步！

     PS：大吉大利，晚上吃鸡！