1.4.3 智能物联网通信

虽然完整物联网通信体系已经建立，但学术界和工业界近年来不断思考如何将AI融入物联网通信系统中，实现物联网通信效能的大幅提升。已有研究集中于网络、资源管理和安全，主要思想是将机器学习、AI的思想引入相应算法和协议设计过程，实现通信与AI的结合。目前各项研究尚处于初步探索阶段，智能物联网通信的发展还需要一个长期的过程，机遇与挑战共存。

端到端网络优化：在MAC协议中，机器学习为优化IoT网络的性能提供很好的解决方案。可以把物联网设备想象成一个能够借助机器学习访问信道资源的智能设备，通过机器学习，物联网设备能够观察和学习不同性能指标对网络性能的影响，然后利用这些学习到的经验来可靠地提升网络性能，同时生成后续的执行动作。强化学习、神经网络等AI方法的引入在物联网应用复杂多变的环境中提供了路由的自适应能力，在通信故障、拓扑变化和节点移动性等情况下提供了较好的性能。基于机器学习的拥塞控制方法可以更准确地估计网络流量，从而找到最佳路径，最小化节点与基站之间的端到端时延，并可根据网络的动态变化调整传输范围，更加灵活地控制传输层发生的拥塞，提高传输效率。

无线资源优化：无线通信是IoT主要的通信方式，无线资源管理通过有限物理通信资源的合理利用，以满足各种IoT应用需求。现有无线资源管理方法通常是为静态网络设计，高度依赖于公式化的数学问题。而IoT网络的动态性，导致高复杂性的算法频繁执行，带来了性能损失。因此，可将AI引入无线资源管理，如强化学习可以仅基于环境反馈的回报/成本学习好的资源管理策略，可对动态网络做出快速决策；深度学习模型优越的逼近能力，可以实现一些高复杂度的资源管理算法；多智能体强化学习可赋予每个节点自主决定资源分配的能力。因此，机器学习在功率控制、频谱管理、波束形成设计等方面具有较好的应用前景。

通信安全机制：借助深度学习，通过对数据进行深入地归纳、分析，从而获取新的、规律性的信息和知识，并利用这些知识建立用于支持决策的模型，进行网络风险分析或预测。如使用机器学习技术处理和分析收集的数据，可以更好地防范入侵检测，或利用人工智能对物联网系统中的恶意软件进行检测。未来的挑战在于设计适合物联网设备的轻量级智能通信安全机制。