📘 《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 4周 📈⚡ 訊號煉金術：DSP 與自適應濾波
——通訊基頻處理的核心引擎
39／150單元： AI 輔助濾波 🤖 用 AI 做等化與降噪
（6G / NTN / Massive MIMO / 雙深度學習 Receiver 全整合）
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🎯 單元導讀
傳統 DSP 的核心是：
• FIR/IIR
• LMS / RLS
• ZF / MMSE
• EKF / Phase Tracking
但進入 5G 後期 → 6G 時代，
工程界開始出現一個大轉向：
DSP 將由 AI 取代或輔助，形成 AI-native PHY Receiver。
AI 不只是「做影像」、「做語音」，
而是直接用來：
• 等化（Equalization）
• 降噪（Noise Suppression）
• Doppler 補償
• Channel Estimation
• Beam Refinement
• 雜訊分類
• 多路徑反射修正
這個領域被稱為：
⭐ AI-aided PHY 或 AI-native Receiver
現在是 6G 的核心研究方向。
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🧠 一、傳統濾波 vs AI 輔助濾波：根本差異
🔹 傳統 DSP 濾波
• 依賴數學公式與解析解設計
• 需事先假設通道或雜訊模型
（如高斯雜訊、線性系統）
• 對非線性、非平穩干擾的適應能力有限
• LMS、RLS 等演算法收斂速度較慢
• 面對高速變化場景（如 NTN / LEO）容易失效
• 難以同時處理多普勒效應與稀疏反射環境
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🔹 AI 輔助 DSP（AI-aided DSP）
• 由資料驅動，自動學習濾波行為
• 不需明確假設通道或雜訊模型
• 可學習高度複雜、非線性的干擾型態
• 透過訓練一次學得近似最佳濾波策略
• 能適應 NTN / LEO 的高速移動與時變通道
• 可同時學習 Doppler 偏移 與 稀疏多路徑反射
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🎯 一句話總結
傳統 DSP 是「依模型修正訊號」，
AI 輔助 DSP 則是「由資料學會如何修正訊號」。
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⭐ 二、AI 濾波的四大應用領域
🔸 1. AI Equalizer（AI 等化器）
傳統等化器：
• ZF（噪聲會被放大）
• MMSE（需要 H 的精準估測）
• ML（太複雜）
AI 等化器：
• CNN Equalizer（處理序列 + 時頻特徵）
• LSTM 等化器（處理時變通道）
• Transformer Equalizer（長序列、快速）
AI 效果：
• 在 非線性通道（例如 PA、IQ imbalance）表現超越 ZF/MMSE
• 在 LEO Doppler 下 BER 明顯下降
• 在 Massive MIMO 高維訊號中效果特別強
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🔸 2. AI Noise Suppression（AI 降噪）
傳統降噪：
• Wiener Filter（需要功率譜）
• NLMS / RLS（學很慢）
AI 降噪：
• DNN Noise Reduction（像語音降噪那種）
• UNet / Denoising AutoEncoder
• GAN-based Noise Suppression
使用場景：
• NTN 雨衰 + 雜訊
• Wi-Fi 干擾
• mmWave phase noise
• LEO 隨時間變動的雜訊
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🔸 3. AI Channel Estimation（AI 通道估測）
傳統 CE：
• LS（最簡單）
• MMSE（效果好但複雜度高）
AI CE：
• DeepCE
• CNN-based CE
• Attention-based CE
尤其在：
• 稀疏 mmWave 通道
• RIS + Ray Tracing
• LEO 與 UE 間動態位置
• 多路徑超密集的都會區
AI 直接大勝傳統算法。
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🔸 4. AI Doppler Compensation（NTN / LEO 必備）
LEO 的 Doppler 不是 5G 那種 500 Hz，
而是 30k ~ 40k Hz 的怪物級。
傳統 Doppler tracking（PLL、EKF）會直接崩潰。
AI 可以做到：
• Doppler Estimation
• Doppler Prediction
• Compensation
• Beam Tracking
• 衛星切換預測
這讓 LEO / NTN 成為 AI 濾波最大受益者。
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⭐ 三、AI 等化器：數學模型與實作（工程師等級）
📌 AI 等化器的 input
通常是：
• Y（接收符號）
• Pilot pattern
• H 或 H 的估測值
• Time-frequency block（例如 OFDM 的 2D 格）
📌 AI 等化器的 output
就是：
x^≈x
📌 常用模型：
1. CNN Equalizer
x^=CNN(Y)\hat{x} = \text{CNN}(Y)x^=CNN(Y)
適用：
OFDM、頻率選擇性通道。
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2. LSTM Equalizer
x^t=LSTM(yt−k,…,yt)
📌 符號說明（建議一定附）
• yt：第 t 時刻的觀測訊號
• yt−kt：長度為 k+1 的時間序列輸入
• LSTM(·)：長短期記憶神經網路（Long Short-Term Memory）
• x^t：在時間 t的估測輸出（重建／濾波後的訊號）
AI 濾波不再只依賴當下取樣，而是利用一段時間內的歷史觀測，
透過 LSTM 學習時間關聯性，估測出當前最可能的真實訊號。
適用：
時變通道、Doppler、LEO。
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3. Transformer Equalizer
X^=Transformer(Y)
適用：
大規模 MIMO、長序列與稀疏通道。
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🌈 四、AI 濾波的「真正優勢」
AI 能學習：
• 非線性通道
• IQ imbalance
• PA 非線性
• Hardware impairment
• 雜訊的統計變化
• Doppler / 時變性
• 稀疏高維通道（mmWave、THz）
• Interference Patterns
一句話：
AI 能學習數學無法刻出來的複雜物理行為。
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🛰 五、AI 濾波在 LEO / NTN 的必然性
LEO 會出現：
• 巨大 Doppler
• Beam 切換
• 雨衰
• 不規則反射（海面、雲層）
• 快速變動的 SNR
• 結構化雜訊（rain fade noise）
傳統 DSP 完全無法處理。
AI 的優勢：
• 能夠 sequence-to-sequence 預測
• 能建模非線性 Doppler
• 能學到 dynamic SNR pattern
• 能在 Pilot 不足時恢復通道
Starlink 自 2023 開始
已使用 AI-based Channel Estimation + Doppler Prediction。
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🧩 六、ASCII 圖示（直觀感受 AI 濾波）
傳統等化器處理後（雜訊仍明顯）
o x o
x o x o
x o x
AI 等化器修正後（點更集中）
X X
X X X
X X
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🧠 七、電信模擬考題
1️⃣ 專業題
AI 等化器相較 ZF（Zero-Forcing）最大優勢是什麼？
答案：
AI 等化器不需假設通道為線性或已知模型，能由資料學習非線性、時變與雜訊特性，在高干擾或模型失配時仍能維持較佳效能；相較之下，ZF 對通道估測誤差與雜訊非常敏感，容易放大雜訊。
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2️⃣ 應用題
為什麼 LEO 必須使用 AI 進行 Doppler 補償？
答案：
LEO 衛星移動速度極快，造成 Doppler 頻移大且隨時間快速變化，傳統模型式補償難以即時追蹤；AI 可從連續觀測資料中學習 Doppler 的時變規律，進行自適應補償，以維持同步與解調穩定性。
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3️⃣ 情境題
若通道估測（channel estimation）不精準，AI Equalizer 可以改善嗎？
答案：
可以在一定程度上改善。
AI Equalizer 可同時學習通道失配與殘餘干擾的統計特性，對估測誤差具有較高容忍度；但若通道估測品質過差，仍會限制整體效能，AI 無法完全取代基本的物理層估測品質。
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🛠 八、實務演練題
1️⃣ 用 CNN 建構 OFDM AI 等化器
2️⃣ 比較 ZF、MMSE 與 AI Equalizer 的 BER
3️⃣ 建立 LSTM Doppler Predictor（LEO 模式）
4️⃣ GAN-based Noise Suppression
5️⃣ Transformer-based Massive MIMO Equalizer
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✅ 九、小結與啟示
✔ AI 濾波是一種「自我學習濾波器」
✔ 能同時做：等化 + 降噪 + Doppler 補償
✔ 在 mmWave、THz、NTN、Massive MIMO 表現特別強
✔ 未來 6G Receiver = AI-native（DNN 直接代替 DSP）
✔ Starlink、OneWeb 已經開始使用
✔ 傳統 LMS/RLS/ZF/MMSE 會逐漸變成「基準」而不是「主角」
一句話：
⭐ AI 輔助濾波，就是 6G 時代真正的「智慧等化器」。
能學習環境、適應環境、甚至預測環境。
