📘 《AI 時代系列（6）：進階通訊工程——邁向2035年太空星鏈網路時代》
📘 第 9周: 🤖 AI-native Network：RAN × Core × NTN 的智慧大腦
未來 6G 的核心章節
90／150單元： 第九章小結 × 測驗 🌱 AI × RIS × NTN
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🎯 **單元導讀
6G 的「真正大腦」不是基地台，而是 AI-native Network**
在第 9 章中，我們看見 6G 與過去最大的差別：
✔ 不再是「通訊系統 + AI」
✔ 而是「AI 驅動通訊」＝ AI-native Network
AI 不只是輔助，而是貫穿：
📍 RAN（基地台）
📍 Core（核心網）
📍 NTN（衛星通訊）
📍 Beamforming、通道估測、QoE、頻譜感測
📍 LEO 星座 × Edge × 雲原生架構
📍 量子通訊 × PQC 抵禦量子計算
這一章讓你真正看到：
📌 6G 底層不是調變技術，而是 AI × 大規模通道 × 智慧資源配置。
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🧠 一、單元總整理（81–89）
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81. AI-driven RAN 🧠 基地台自己變聰明
你理解了：
✔ Massive MIMO 的天線 → AI 直接控制
✔ Scheduling 用 RL / DNN 自動最佳化
✔ RSRP / SINR → 成為 AI 特徵
✔ O-RAN RIC（Non-RT / Near-RT）成為基地台「大腦」
一句話：
📌 RAN 不再是固定算法，而是「可訓練的網路」。
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82. DL 通道估測 📡 用 AI 取代偵測公式
學到：
✔ Deep Learning 能預測 h(t) 的相位與幅度
✔ Transformer × 時變通道（Doppler）
✔ AI 可以學習 Multi-path 的隱含規律
✔ 低回傳（feedback）下效果大幅超越傳統 LMMSE
六個字：
📌 AI 比公式更懂通道。
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83. AI Beamforming 🎯 自動找最佳方向
你掌握：
✔ Reinforcement Learning 自動找波束
✔ Massive MIMO × 3D Beam
✔ 快速追蹤手機移動（地鐵、車輛）
✔ 適合 LEO 衛星高速 Beam Tracking
結論：
📌「最佳波束」不再靠工程師，是靠 AI。
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84. 調變識別 AI 🔍 自動判斷調變方式
你學會：
✔ CNN / RNN 自動識別
✔ SNR 區間分類
✔ 適用於干擾、Non-linear PA、雜訊污染的場景
這是 6G Spectrum Intelligence 的基礎。
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85. AI Spectrum Sensing 🌈 智慧頻譜偵測
收穫：
✔ DNN 用於佔用率預測
✔ ML-based Cognitive Radio
✔ PU/SU（主要/次要使用者）智慧避讓
✔ 全頻段長期能量預測
6G 的頻譜邏輯：
📌 AI 在頻譜，頻譜才會變大。
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86. AI QoE / 智慧切換 🔄 自動找基地台
你已掌握：
✔ AI 預測 UE 的「未來 QoE」
✔ 自動切換到更快的 cell
✔ 避免掉話、避免 SINR 突降
✔ 適用 UAV、車聯網高速移動
結論：
📌 6G 的切換（Handover）會由 AI 決定，而不是門檻制。
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87. LEO 衛星通訊 🛰️ 全球覆蓋
你理解：
✔ Ka/Ku 波束形成
✔ Doppler 補償
✔ ISL（Laser Link）
✔ Global Routing
✔ Edge-Space Compute
✔ RIC 模型上太空
LEO 是：
📌 地球的新骨幹網路。
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88. NTN 架構 🌐 天空變成新基地台
你得到：
✔ NR-NTN 架構（3GPP Rel-17/18）
✔ 衛星等價 gNB
✔ UE/IoT 裝置直連衛星
✔ 回傳（ISL → Gateway）
✔ BufferBloat、Propagation Comp
✔ NB-IoT NTN × TinyML 最佳化
一句話：
📌 NTN = 6G 的「天上 RAN」。
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89. 量子通訊 × PQC 🔐
你學到：
✔ QKD（量子金鑰分配）
✔ Shor’s Algorithm 攻擊 RSA
✔ PQC（後量子密碼）：Kyber、Dilithium
✔ 量子抗性＝6G 核心網的必備能力
通訊的未來：
📌 不被量子電腦破解的通訊。
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🌟 二、本章真正的大意：AI × RIS × NTN 是 6G 的三大支柱
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⭐ 1. AI-native Network：通訊 → 模型化 → 可訓練
6G 不是升級頻寬，而是：
📌 把整個通訊系統變成可學習的神經網路。
從 RAN、Core、Beamforming、資源調度、切換，到服務品質都被 AI 控制。
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⭐ 2. RIS：世界變成可控反射牆
Reconfigurable Intelligent Surface 提供：
✔ 人工操控的反射
✔ 增強 NLOS
✔ 低成本、無功率、超大面積部署
📌 RIS = 6G 的新型「無線基礎建設」。
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⭐ 3. NTN：全球範圍都能連網
6G 的「空」與「宇宙」功能：
✔ LEO 衛星
✔ UAV
✔ HAPS
✔ NTN × IoT
✔ NTN × NB-IoT × TinyML
📌 讓網路不再有死角。
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🧩 三、章末測驗
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（1）為什麼 AI-native RAN 比傳統 RAN 強？
AI-native RAN 不再將波束成形、排程、功率控制、干擾管理視為彼此獨立的模組，而是透過資料驅動的方式進行 跨層、跨時間的聯合最佳化。相較於傳統以規則與靜態參數為主的 RAN，AI-native RAN 能即時感知通道、負載與使用者行為，並在動態環境中自我調整，因此在高移動性、高密度與異質網路場景下具有顯著優勢。
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（2）AI 通道估測為何比 LMMSE 更強？
LMMSE 建立在線性、高斯雜訊與已知統計特性的假設上，對於非線性效應、多徑交互影響與時間相關性掌握有限；AI 通道估測則可從大量實測資料中學習 高維、非線性且隨時間演化的通道結構，在高速移動（如 LEO）與複雜環境中仍能維持穩定與精準的估測能力。
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（3）LEO 與地面基地台的最大不同？
LEO 衛星相對地面具有 極高的相對速度，導致顯著 Doppler 效應；同時其服務路徑、可見時間與回傳路由皆是動態變化的。相較於地面基地台位置固定、回傳穩定，LEO 系統必須依賴 動態 Beam Tracking 與雷射 ISL 路由，通訊架構本質上更接近移動網路而非靜態基站。
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（4）RIS 的本質是什麼？
RIS 的核心思想是將「通道本身」從不可控的自然條件，轉變為 可被程式化控制的系統元件。透過對反射單元相位與振幅的調整，RIS 能主動改變電磁波傳播路徑，等同於在空間中「設計通道」，補強遮蔽、提升 SNR，並降低對高功率發射的依賴。
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（5）AI Spectrum Sensing 的主要任務？
AI Spectrum Sensing 不只是在當下判斷頻譜是否被占用，而是進一步 預測頻譜使用趨勢，在時間、空間與頻率三個維度上進行最佳化。其目標是在避免干擾的前提下，最大化整體頻譜效率，特別適用於 6G 的共享頻譜與異質網路場景。
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（6）AI 何時決定切換基地台最有效？
最佳切換時機不是在連線品質已惡化之後，而是在 QoE（使用者體驗）即將下降之前。AI 透過預測通道、負載與使用者行為，能提前啟動切換，降低中斷風險與 signaling 成本，這在高速移動的 LEO 與 NTN 環境中尤為關鍵。
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（7）NTN 的主要挑戰？
NTN 面臨的不只是延遲較高，而是 延遲高度不穩定，同時伴隨高 Doppler、能源受限、硬體壽命長、安全更新困難，以及地面與衛星之間頻繁切換等系統性挑戰。這些因素使得 NTN 必須高度依賴 AI 進行預測與資源調度。
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（8）為何需要 PQE（PQC）？
由於量子電腦可在理論上有效破解 RSA 與 ECC，現行通訊即使今天安全，也可能遭到「先截收、後解密」的量子攻擊。PQC 的引入，是為了確保 6G 與 NTN 的通訊在未來數十年仍具備密碼學上的安全性，屬於長期風險防禦而非即時效能問題。
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（9）AI Beamforming 如何實作？
AI Beamforming 通常透過 DNN 或強化學習模型，從 CSI、UE 位置、歷史連線品質中學習波束選擇策略，使系統能在快速變動的通道條件下即時調整方向與形狀，特別適合 LEO 衛星的 moving beam 與多使用者場景。
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（10）AI-native 通訊的共同語言是什麼？
AI-native 通訊的底層共通語言不是特定協定，而是 向量化表示、機率模型、對數似然、最佳化問題與時序建模。這使通訊系統能被視為可學習、可預測、可自我調整的數學系統，而非僅靠規則驅動的工程拼裝。
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📘 **四、小結：
6G 的核心不是速度，而是智慧**
完成第 9 章後，你已具備：
✔ 能理解 AI-native RAN / Core 的完整架構
✔ 能分析 LEO × NTN × RIS 的 6G 底層
✔ 了解 AI Receiver、AI Beamforming、AI Spectrum 的運作邏輯
✔ 具備進入 RIC × O-RAN × 6G Edge 的能力
✔ 已能以「數學＋模型＋通道」三位一體的方式看通訊
一句話，總結本章精華：
📌 6G = AI 驅動的全球性智慧通訊網路。
RIS 改變空間，NTN 改變地球，AI 改變整個網路。
