2026年新一代智能通信与信号处理研讨会

重要信息

官网： https://ais.cn/u/YZ7niy

**时间：**2026年1月23日-1月25日

**地点：**中国-合肥

征稿主题

一、新一代智能通信与信号处理核心体系解析

新一代智能通信与信号处理是通信技术向智能化、高频段、低延迟演进的核心方向，也是 2026 年新一代智能通信与信号处理研讨会聚焦的核心领域。该领域融合了人工智能、数字信号处理、无线通信协议优化等关键技术，重构了从信号采集、传输到解析的全链路体系。以下从技术维度拆解核心构成与应用场景：

技术领域	核心技术方向	典型应用场景	核心技术挑战
智能通信	6G 空口设计、智能波束赋形、边缘智能组网	工业互联网、车联网、星地融合通信	高频段传输损耗、动态组网适配、低功耗通信
智能信号处理	AI 驱动的信号降噪、调制识别、信道估计	卫星通信、水下通信、复杂电磁环境通信	非平稳信号处理、实时性要求、低信噪比适配
通信 AI 框架	端边云协同推理、通信专用大模型、轻量化算法	通信网络自优化、故障智能诊断、资源调度	模型泛化能力、算力功耗平衡、协议适配性

二、智能信号处理核心技术实践

2.1 AI 驱动的通信信号降噪

传统信号降噪算法（如维纳滤波、小波降噪）在复杂电磁环境下效果有限，基于深度学习的自适应降噪算法可显著提升低信噪比下的信号质量。以下是基于 CNN-LSTM 的通信信号降噪 Python 实现示例：

python

运行

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义CNN-LSTM混合降噪模型
class SignalDenoiseNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim=1, hidden_dim=64, num_layers=2):
        super(SignalDenoiseNet, self).__init__()
        # 卷积层提取局部特征
        self.conv_layers = nn.Sequential(
            nn.Conv1d(input_dim, 32, kernel_size=5, padding=2),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv1d(32, 64, kernel_size=5, padding=2),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2)
        )
        # LSTM层捕捉时序特征
        self.lstm = nn.LSTM(64, hidden_dim, num_layers, batch_first=True, bidirectional=True)
        # 全连接层恢复信号维度
        self.fc_layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_dim * 2, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, input_dim)
        )
        
    def forward(self, x):
        # 输入维度：[batch, seq_len, input_dim]
        x = x.permute(0, 2, 1)  # 转换为[batch, input_dim, seq_len]适配卷积层
        x = self.conv_layers(x)
        x = x.permute(0, 2, 1)  # 转换为[batch, seq_len, channels]适配LSTM层
        lstm_out, _ = self.lstm(x)
        out = self.fc_layers(lstm_out)
        return out

# 信号降噪训练与推理流程
def train_denoise_model():
    # 模拟通信信号数据（含噪声）
    # 生成原始正弦信号
    seq_len = 1024
    t = np.linspace(0, 1, seq_len)
    clean_signal = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + 0.5 * np.sin(2 * np.pi * 20 * t)
    # 添加高斯噪声
    noisy_signal = clean_signal + np.random.normal(0, 0.8, seq_len)
    
    # 数据预处理
    clean_tensor = torch.from_numpy(clean_signal).float().unsqueeze(0).unsqueeze(-1)  # [1, 1024, 1]
    noisy_tensor = torch.from_numpy(noisy_signal).float().unsqueeze(0).unsqueeze(-1)
    
    # 初始化模型、优化器、损失函数
    model = SignalDenoiseNet()
    criterion = nn.MSELoss()
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
    
    # 训练过程
    epochs = 100
    model.train()
    for epoch in range(epochs):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(noisy_tensor)
        loss = criterion(output, clean_tensor)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if (epoch + 1) % 20 == 0:
            print(f"Epoch [{epoch+1}/{epochs}], Loss: {loss.item():.6f}")
    
    # 推理验证
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        denoised_signal = model(noisy_tensor).squeeze().numpy()
    
    # 输出降噪效果指标
    mse_noisy = np.mean((noisy_signal - clean_signal) **2)
    mse_denoised = np.mean((denoised_signal - clean_signal)** 2)
    print(f"降噪前MSE: {mse_noisy:.6f}")
    print(f"降噪后MSE: {mse_denoised:.6f}")
    print(f"降噪提升幅度: {((mse_noisy - mse_denoised)/mse_noisy)*100:.2f}%")
    return model

# 示例调用
if __name__ == "__main__":
    denoise_model = train_denoise_model()

2.2 智能调制识别算法

调制方式识别是通信信号处理的关键环节，AI 算法可实现非合作通信场景下的自动调制识别。以下是基于 Transformer 的调制识别实现：

python

运行

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

# 定义调制识别数据集
class ModulationDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_path, num_classes=10, seq_len=1024):
        self.data = np.load(data_path, allow_pickle=True)  # 预生成的调制信号数据
        self.num_classes = num_classes
        self.seq_len = seq_len
        
    def __len__(self):
        return len(self.data)
    
    def __getitem__(self, idx):
        signal = self.data[idx]['signal'][:self.seq_len]
        label = self.data[idx]['label']
        # 归一化
        signal = (signal - np.mean(signal)) / np.std(signal)
        return torch.from_numpy(signal).float().unsqueeze(-1), torch.tensor(label).long()

# Transformer调制识别模型
class ModulationRecognitionTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim=1, d_model=128, nhead=8, num_layers=4, num_classes=10):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Linear(input_dim, d_model)
        self.pos_encoding = nn.Parameter(torch.randn(1, 1024, d_model))
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(
            nn.TransformerEncoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead, dim_feedforward=512),
            num_layers=num_layers
        )
        self.pooling = nn.AdaptiveAvgPool1d(1)
        self.classifier = nn.Linear(d_model, num_classes)
        
    def forward(self, x):
        # x: [batch, seq_len, input_dim]
        x = self.embedding(x)  # [batch, seq_len, d_model]
        x = x + self.pos_encoding[:, :x.shape[1], :]
        x = x.permute(1, 0, 2)  # [seq_len, batch, d_model]
        x = self.transformer_encoder(x)
        x = x.permute(1, 0, 2)  # [batch, seq_len, d_model]
        x = x.permute(0, 2, 1)  # [batch, d_model, seq_len]
        x = self.pooling(x).squeeze(-1)  # [batch, d_model]
        out = self.classifier(x)
        return out

# 模型训练与验证
def train_modulation_recognition():
    # 模拟数据集（实际需替换为真实通信信号数据）
    # 生成模拟数据并保存
    mock_data = []
    for i in range(1000):
        mod_type = np.random.randint(0, 10)
        # 生成不同调制类型的信号（ASK/FSK/PSK/QAM等）
        t = np.linspace(0, 1, 1024)
        if mod_type == 0:  # 2ASK
            signal = np.sin(2 * np.pi * 100 * t) * np.random.choice([0, 1], 1024)
        elif mod_type == 1:  # 2FSK
            signal = np.sin(2 * np.pi * (100 + 10*np.random.choice([0, 1], 1024)) * t)
        else:  # 其他调制类型简化模拟
            signal = np.sin(2 * np.pi * 100 * t + mod_type * np.pi/4)
        mock_data.append({'signal': signal, 'label': mod_type})
    np.save('mock_modulation_data.npy', mock_data)
    
    # 加载数据集
    dataset = ModulationDataset('mock_modulation_data.npy')
    dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
    
    # 初始化模型
    model = ModulationRecognitionTransformer(num_classes=10)
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0005)
    
    # 训练
    epochs = 10
    model.train()
    for epoch in range(epochs):
        total_loss = 0.0
        correct = 0
        total = 0
        for signals, labels in dataloader:
            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(signals)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            
            total_loss += loss.item()
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
        
        acc = 100 * correct / total
        avg_loss = total_loss / len(dataloader)
        print(f"Epoch [{epoch+1}/{epochs}], Loss: {avg_loss:.4f}, Accuracy: {acc:.2f}%")
    
    return model

# 示例调用
if __name__ == "__main__":
    rec_model = train_modulation_recognition()

三、智能通信关键技术优化方向

3.1 6G 智能波束赋形技术

6G 通信采用太赫兹频段，面临严重的路径损耗问题，智能波束赋形通过 AI 算法动态调整波束方向和增益，提升通信链路质量。核心技术要点：

1. 基于强化学习的波束选择：通过与环境交互，实时优化波束指向；
2. 大规模 MIMO 与 AI 结合：利用深度学习优化预编码矩阵；
3. 移动场景自适应：针对高速移动终端（如高铁、无人机）的波束跟踪。

以下是强化学习波束赋形的核心伪代码逻辑（Python 实现核心片段）：

python

运行

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 强化学习智能体（DQN）
class BeamformingDQN(nn.Module):
    def __init__(self, state_dim=64, action_dim=32):  # action_dim为波束候选数
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(state_dim, 256)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 128)
        self.fc3 = nn.Linear(128, action_dim)
        
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        return self.fc3(x)

# 波束赋形决策流程
def beamforming_decision(state, dqn_model, epsilon=0.1):
    # state：信道状态信息(CSI)、终端位置、信号强度等
    if np.random.uniform(0, 1) < epsilon:
        # 探索：随机选择波束
        action = np.random.randint(0, 32)
    else:
        # 利用：DQN选择最优波束
        state_tensor = torch.from_numpy(state).float().unsqueeze(0)
        q_values = dqn_model(state_tensor)
        action = torch.argmax(q_values).item()
    return action

# 环境交互与奖励计算
def calculate_reward(beam_idx, csi):
    # 根据波束索引和CSI计算通信质量（如信干噪比SINR）
    sinr = np.dot(csi, beam_idx) / (np.sum(csi) + 1e-6)
    # 奖励函数：最大化SINR，惩罚波束切换频率
    reward = sinr - 0.1 * abs(beam_idx - beamforming_decision.last_beam)
    beamforming_decision.last_beam = beam_idx
    return reward

# 初始化
beamforming_decision.last_beam = 0
dqn_model = BeamformingDQN()
optimizer = optim.Adam(dqn_model.parameters(), lr=0.001)

3.2 通信网络智能资源调度

AI 驱动的资源调度可提升通信网络频谱、算力、能耗的利用效率，核心对比传统调度与智能调度的差异如下表：

调度维度	传统调度算法	智能调度算法	性能提升	适用场景
频谱调度	静态分配、固定频段	基于强化学习动态分配	频谱利用率提升 30%+	密集城区通信、工业物联网
算力调度	按优先级静态分配	基于深度学习预测算力需求	时延降低 40%+	边缘计算、车联网
能耗调度	按负载阈值调节	基于多目标优化的能耗 - 性能平衡	能耗降低 25%+	卫星通信、基站集群

四、技术挑战与未来趋势

4.1 核心技术挑战

1. 高频段信号处理：太赫兹频段的高损耗、高散射特性，信号建模难度大；
2. 实时性与算力平衡：通信信号处理需微秒级响应，AI 模型轻量化难度高；
3. 异构网络融合：6G、卫星通信、物联网等异构网络的信号适配与协同；
4. 抗干扰能力：复杂电磁环境下，智能算法的鲁棒性不足；
5. 标准化与兼容性：智能通信算法的行业标准缺失，不同设备间适配性差。

4.2 未来发展趋势

1. 通感算一体：通信、感知、计算功能融合，实现信号的一体化处理与利用；
2. 内生智能：将 AI 能力融入通信芯片底层，实现硬件级智能信号处理；
3. 量子通信与 AI 结合：利用 AI 优化量子密钥分发、量子信道编码；
4. 自组织网络：基于多智能体强化学习的通信网络自组织、自优化；
5. 绿色通信：AI 驱动的能耗优化，实现通信网络碳中和目标。

五、国际交流与合作机会

作为国际学术会议，将吸引全球范围内的专家学者参与。无论是发表研究成果、聆听特邀报告，还是在圆桌论坛中与行业大咖交流，都能拓宽国际视野，甚至找到潜在的合作伙伴。对于高校师生来说，这也是展示研究、积累学术人脉的好机会。