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中国移动通信网络中量子计算应用研究报告（2023年）
通信网络中的计算场景与问题
信号处理
- 通信信号处理：是通信的基础计算，涉及信号的变换、滤波、编码、译码、调制、解调等，尤其在大规模MIMO、OFDM系统、大规模终端接入系统中，信号处理的计算量显著增加。
- 大规模MIMO信号处理：涵盖矩阵运算，如矩阵乘积、求逆、张量积、共轭转置、分解等。
- 海量终端接入信号处理：面对终端数量激增，无线资源有限，采用压缩感知等方法处理高维无线信号。
- 高频段大带宽信号处理：引入毫米波、太赫兹、可见光频段，增加信号处理的复杂度。
网络优化
- 网络拓扑优化：在满足流量传输和容灾备份需求下，优化网络布局，降低成本。
- 路由优化：利用SDN和NFV进行业务路由规划，提高效率。
- 网络覆盖优化：通过网络参数配置最大化覆盖率，应对多终端接入的挑战。
- 网络容量优化：合理分配资源，最大化系统容量，支持流量预测和调度。
- 网络能效优化：在满足业务需求的前提下，最小化能耗成本。
业务处理
- 信源信号处理：涉及图像、视频、语音等的编码、压缩、传输、重建，支持元宇宙业务的高算力需求。
- 业务优化：通过调整网络、业务设备、参数等，确保业务质量，支持新业务和高客户满意度。
机器学习
- 智能信号处理：利用监督学习、非监督学习、强化学习和深度学习优化信号处理过程。
- 智能网络优化：通过机器学习解决覆盖、吞吐量、时延等优化问题，实现网络状态预测和资源优化。
- 智能业务处理：引入机器学习解决业务优化问题，如流量管理、内容分发、用户行为分析等。
结论
通信网络面临计算量巨大的挑战，量子计算作为新兴技术，有望解决当前通信领域的算力瓶颈。通过量子算法，特别是在信号处理、网络优化、机器学习等领域，量子计算能够提供更高效的计算解决方案，从而提升通信网络的性能和效率。随着量子计算技术的发展和成熟，其在通信领域的应用将逐渐显现，推动通信技术的革新和发展。
