基于AI识别的5G网络干扰检测技术探析

随着5G网络的快速发展,网络干扰问题日益突出。传统的干扰检测方法需要大量的人力和时间,难以应对复杂多变的干扰形式,而人工智能技术则是解决这一问题的有效途径。本文介绍了一种基于AI识别的5G网络干扰检测方法,利用基于DRL模型的智能算法对5G网络数据进行实时监测和分析,从而快速准确地检测网络干扰,并采用强化学习模型对网络数据进行训练和预测,以实现对不同类型干扰的自动分类和识别。经大量真实场景验证,该模型具备较高的准确性和鲁棒性,能够帮助网络运营商及时发现和解决干扰问题,并提高网络的可靠性。