【摘 要】
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5G时代高频段的使用在为通信系统带来高带宽、高速率的同时,也因为本身的特性导致信号衰减加快。为了解决高频段带来的问题,大规模MIMO波束赋形技术逐步发展成熟。对于这种技
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5G时代高频段的使用在为通信系统带来高带宽、高速率的同时,也因为本身的特性导致信号衰减加快。为了解决高频段带来的问题,大规模MIMO波束赋形技术逐步发展成熟。对于这种技术,人们发现若是收发两端全部使用数字波束赋形编解码器,将会耗费大量的成本。于是相关研究学者提出将波束赋形分成低维度的基带数字波束赋形和高维度的射频模拟波束赋形两个部分,构成一种混合波束赋形(HBF)的架构,从而有效地减少开支。本文以此架构建立相关通信系统模型,在使得系统频谱效率最大化时,探究如何才能更好地求解出收发两端相应的波束赋形矩阵。在点对点的单用户大规模MIMO混合波束赋形通信系统中,本文首先介绍了一种传统的元素迭代算法来解决相关的波束赋形矩阵,并进行了实验仿真。然后本文在传统算法的基础上提出基于非监督学习形式的神经网络模型来训练相关波束赋形矩阵。同时本文还借助传统迭代算法的计算结果使用基于监督学习形式的神经网络来训练出相关波束赋形矩阵。最后通过实验仿真来对不同方法的计算结果进行比较与分析,仿真结果表明本文采用的基于非监督形式的神经网络方法要优势更明显。解决单用户的情况后,本文针对多用户情况下的大规模混合波束赋形系统进行研究。本文首先采用一种传统的迫零算法求解出相关的波束赋形矩阵。但传统算法的局限性以及算法得到的系统性能与最佳纯数字波束赋形系统仍然存在一定差距,于是本文继续利用非监督形式的神经网络去训练并得到了系统所需要的波束赋形矩阵。最后经过仿真对比显示本文所采用的神经网络方法在系统最大化频谱效率方面,能够优于传统算法,并且能更加逼近最佳纯数字波束赋形所达到的系统性能。总之,通过一系列关于混合波束赋形的研究,本文所提出的神经网络模型可以达到甚至超过传统算法用来求解波束赋形矩阵时所能达到的系统性能,并且神经网络带来的优势也大大降低了所求问题的复杂度。
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