【摘 要】
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2019年商用的第五代移动通信（5G,5th Generation Mobile Communication Systems）系统通过大规模多输入多输出（MIMO,Multiple Input Multiple Output）、毫米波通信、以及超密集组网实现空口增强、频谱扩展、以及网络密集化。但是随着5G商用系统的初步部署,主要核心使能技术的优缺点也日益显著,移动通信面临发展模式、架构、以及安全等
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2019年商用的第五代移动通信（5G,5th Generation Mobile Communication Systems）系统通过大规模多输入多输出（MIMO,Multiple Input Multiple Output）、毫米波通信、以及超密集组网实现空口增强、频谱扩展、以及网络密集化。但是随着5G商用系统的初步部署,主要核心使能技术的优缺点也日益显著,移动通信面临发展模式、架构、以及安全等多方面挑战,难以满足移动数据流量爆炸式增长以及业务多样化的需求。因此,迫切需要开启第六代移动通信系统（6G,6th Generation Mobile Communication Systems）的研究。在6G众多候选技术中,以利用人工智能提升无线传输效能的智能通信成为国际前沿。目前,在物理层中相关理论方法和关键技术尚处于起步阶段,需要进行大量的研究工作。本论文以模型驱动深度学习为核心,对面向智能通信的先进收发机理论与关键技术展开研究。首先,面向智能通信物理层研究基于模型驱动深度学习的先进收发机设计。在详细介绍模型驱动深度学习概念和原理之后,针对数据驱动深度学习网络没有引入通信领域专家知识等问题,提出基于模型驱动深度学习的收发机设计,从MIMO检测器、OFDM接收机设计、大规模MIMO信道状态信息（CSI,Channel State Information）反馈和预编码设计阐述基于模型驱动深度学习的收发机理论与关键技术,为后续研究面向智能通信的先进收发机设计指明方向。其次,面向毫米波低精度量化MIMO-OFDM系统研究先进接收机设计。针对低精度量化带来的信号失真问题,提出期望一致性信号恢复（GEC-SR,Generalized Expectation Consistent Signal Recovery）算法,实现毫米波低精度量化MIMO-OFDM系统最优检测,利用统计物理学中的副本方法,推导GEC-SR算法的状态演化方程,基于此分析框架证明3比特量化带来的误符号率（SER,Symbol Error Rate）性能损失不超过1.02 d B,揭示高精度模数转换器（ADC,Analog to Digital Converter）和低精度射频链路对系统SER性能的影响。仿真结果证明所提算法的有效性和分析框架的准确性。随后,面向毫米波波束域大规模MIMO系统研究基于模型驱动深度学习的信道估计方法。针对窄带三维透镜天线毫米波大规模MIMO系统,提出一种基于学习去噪近似消息传递算法的信道估计网络,实现精确CSI的获取,进一步考虑宽带毫米波系统中波束斜射现象带来的挑战,提出一种基于学习去噪期望一致性信号恢复算法的信道估计网络,利用Steins无偏估计器实现网络的无监督训练,在少量射频链路和低精度ADC下仍然能够获得精确CSI。仿真结果表明:两种基于模型驱动深度学习的信道估计网络性能明显优于传统的压缩感知算法。然后,面向点对点MIMO系统研究基于模型驱动深度学习的MIMO检测算法。将传统的正交近似消息传递MIMO检测器展开成深度神经网络,合理地引入可训练参数提升检测性能,进一步考虑不完美的CSI,在基于模型驱动深度学习MIMO检测器中引入信道估计误差,通过数据辅助的信道估计方法提升信道估计性能,实现MIMO系统联合信道估计和信号检测。仿真结果验证模型驱动深度学习可以加速迭代MIMO检测器收敛,提升信号检测性能,并展现对系统参数失配的鲁棒性。最后,面向多用户大规模MIMO系统研究基于模型驱动深度学习的有限字符和恒包络预编码方法。针对传统的迭代预编码算法需要大量的迭代次数和计算开销等问题,提出基于模型驱动深度学习的多用户大规模MIMO预编码方法。将传统的迭代离散信号估计和黎曼流形优化预编码器展开成深度神经网络,添加可训练参数来调整搜索步长、梯度方向和阻尼因子,降低多用户干扰并减少计算开销和迭代次数。仿真结果表明:两种基于模型驱动深度学习的预编码器能显著提升误码率性能,对信道估计误差和信道模型失配展现鲁棒性。
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