通訊系統中的模型化機器學習

傳統通訊系統設計長期以來由統計模型化方法主導，這些方法依賴描述傳輸過程、訊號傳播、接收器雜訊、干擾及其他影響端到端訊號傳輸與接收系統組件的數學模型。這些數學模型包含隨通道條件、環境因素、網路流量及拓撲變化而動態調整的參數。為實現最佳系統運作，通訊演算法通常同時依賴基礎數學框架與精確的參數估算。然而，當數學模型過於複雜、難以估算、理解不足、未能充分捕捉基礎物理現象，或導致運算效率低下時，此傳統方法便面臨重大局限。

機器學習（特別是深度學習）的興起，透過數據驅動方法提供了極具前景的替代方案，這些方法在電腦視覺與語音處理等領域已展現卓越成果。相較於傳統模型化方法，機器學習驅動方案具備三大優勢：在參數未知或估算不佳情境下仍能運作的模型獨立性；從複雜數據模式中提取語意資訊的能力；以及完成離線訓練後在推論階段的高運算效率。儘管具備這些優勢，機器學習在實用數位通訊系統設計（特別是實體層實現與數位接收器）領域尚未作出實質貢獻。

通訊領域的傳統模型化方法

傳統通訊系統設計廣泛依賴能數學化描述完整傳輸鏈的統計模型。這些模型化方法構成現代數位通訊系統的基礎，為調變、編碼、通道估算、等化與偵測提供理論框架。此方法的優勢在於其嚴謹的數學基礎，使跨通訊情境的效能分析、最佳化與標準化成為可能。

模型化演算法通常先建立通訊過程的數學表徵，再據此推導最佳或近似最佳解。以無線通訊為例，通道常被建模為帶有加性白高斯雜訊的線性時變系統，從而衍生出最小均方誤差等化與最大似然序列偵測等成熟技術。這些方法需精確估算通道參數（如脈衝響應、訊噪比與都普勒展頻），通常透過傳輸幀中的導頻符號或訓練序列獲取。

然而，模型化典範在當代通訊情境下面臨重大挑戰。硬體限制（如低解析度類比數位轉換器與非線性功率放大器）會引發失真，使數學模型複雜化。同樣地，新興頻譜共享環境與新頻段運作所產生的干擾模式與傳播特性，亦與傳統模型存在顯著差異。這些因素共同削弱純模型化方法在次世代通訊系統中的有效性。

通訊系統的機器學習替代方案

機器學習透過數據驅動方法，為通訊系統設計提供根本性的創新途徑。機器學習技術（特別是深度神經網路）能直接從訓練數據學習複雜的輸入輸出關係，無需對底層過程進行精確數學表徵。此能力使機器學習在精確建模困難或運算成本過高的情境中顯得尤為珍貴。

機器學習驅動通訊系統的優勢具多面向：首先，機器學習演算法獨立於顯式隨機模型運作，使其在通道特性未知、時變或過於複雜而難以精確參數化的環境中具備強健性；其次，深度學習架構已展現卓越的特徵提取能力，即使底層關係呈高度非線性與糾結狀態，仍能從觀測數據中解析出關鍵語意資訊。此特徵提取能力往往超越傳統