【摘 要】
：
由于具有低功耗和可提升通信质量等优点,智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）被认为是下一代通信的关键技术之一。在大规模多输入多输出（Multiple input Multiple Output,MIMO）通信系统中,使用深度学习的方法对信道状态信息（Channel State Information,CSI）进行压缩和重建是目前学术界研究的热点。然而,相
论文部分内容阅读
由于具有低功耗和可提升通信质量等优点,智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）被认为是下一代通信的关键技术之一。在大规模多输入多输出（Multiple input Multiple Output,MIMO）通信系统中,使用深度学习的方法对信道状态信息（Channel State Information,CSI）进行压缩和重建是目前学术界研究的热点。然而,相关研究大多在点对点MIMO系统下进行,针对IRS辅助MIMO通信系统进行CSI压缩和重建的研究还不充分。本文研究在IRS辅助的频分双工（Frequency Division Duplex,FDD）MIMO正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）通信系统中,利用深度学习技术对所有信道的CSI进行压缩与重建。另外,为了探究量化误差消除对基于深度学习的压缩-重建网络的影响,本文还对点对点的FDD MIMO-OFDM系统下对量化误差的消除进行研究。本文主要内容和创新点如下:（1）针对目前深度学习网络在IRS辅助的FDD MIMO-OFDM系统下对所有信道的CSI矩阵进行压缩重建的时候会出现重建精度低下的问题,本文提出了一种新的深度学习网络:基于注意力机制的多分辨率卷积残差网络（Inception-Attention-Residual-Net,IARNet）。IARNet在传统卷积神经网络基础上采用了多卷积特征融合、混合注意力机制以及残差网络等模块。通过仿真表明,与现有的两种CSI压缩网络相比,IARNet在基于热身法的模型训练方案下可以显著降低原始CSI和重建CSI之间的归一化均方误差,在模型参数上,IARNet也有一定的优势。另外,本系统采用的基于热身法的模型训练方案也好于其余三种模型训练方案。（2）针对点对点的FDD MIMO-OFDM系统在CSI量化和反量化过程中产生的量化误差问题,本文提出了基于多层感知机的CSI量化误差消除模块,以帮助系统消除量化误差。另外,为了提升系统的重建质量,本文还提出了基于可选择性内核网络（Selective Kernel Networks,SKNet）的编码-解码网络。通过仿真表明,本文提出的CSI量化误差消除模块可以帮助系统在量化比特为2和4的条件下降低量化误差,并提高系统的重建质量。同时,与现有的一种网络相比,基于SKNet的编码-解码网络在重建精度上更具优势。
其他文献
噪声源作为一种典型的测试和定标设备,通过向通信系统、待测器件输入精确已知的噪声值,从而检测通信系统传输与接收信号的能力和分析器件设备的性能,在通信、卫星、雷达、太赫兹成像、军事等领域具有重要作用。随着科学技术的快速发展,频谱资源需求不断增加,很多系统应用与器件研制都朝着大功率、高频段的方向发展。因此,可调控的高超噪比宽带毫米波噪声产生技术既是毫米波噪声源的研制关键也是现今研究的热点。目前,由于电子
当今社会,人们对电子设备的需求正在日益增加,而大多数电子设备的正常工作离不开锂离子电池。同时,航空设备、电动汽车上都有锂离子电池的身影,因为其能量密度比较大,体积小巧、对环境污染较小。而电池容量不够大,寿命不够长一直是限制锂离子电池应用的主要原因。电池容量是由电极材料决定的,因此找到一款对环境友好、能量密度大、安全的电极材料成为了当前研究的热点。当前石墨为电池上主要的负极材料,它导电性强、稳定性高
一直以来,股权融资都是公司重要的筹措资金的方式。但对于采用股权融资的科技创新型企业来说,由于行业的特殊性往往前期投入多,收益小,为了公司的长期发展就需要进行多轮股权融资,因此在传统的“一股一权”模式下创始团队的表决权就很可能被稀释,从而导致公司发展理念无法贯彻实施,不利于公司的长远发展。为了避免融资后带来的股权稀释问题,我国一些优质的科技创新型企业,比如阿里、京东、百度、小米等都选择去可以采用双重
近年来,卷积神经网络的快速发展推动了人工智能领域的研究。目前卷积神经网络已经在计算机视觉、自然语言处理以及目标检测等多方面取得了很多突破性进展。由于卷积神经网络需要消耗大量的存储空间和计算资源,使得大多数硬件设备无法满足其性能需求,严重限制卷积神经网络在便携式设备中的应用。因此科研人员不断地探索加速与压缩神经网络的方法。在众多方法中,量化神经网络凭借其不俗的加速表现与压缩效果吸引了科研人员的关注。
改革开放以来,我国经济总产值和固定资产投资出现快速增长,但两者都存在周期性波动现象。在经济繁荣期,企业扩大生产规模和增加投资;在经济衰退期,企业缩小生产和投资规模,呈现出明显的顺周期投资特点。然而,弘信电子作为印制电路板行业内的一家生产企业,在其发展过程中并未采用顺周期投资策略,而是在经济萧条期加大投资力度,进行市场渗透和多元化扩张,一举成为印制电路板行业的代表性企业,其投资动机、投资行为以及投资
分拆上市始于美国,如今被欧美企业广泛应用。与国外相比,分拆上市在我国起步较晚。随着我国资本市场相关政策的逐步完善,分拆上市已成为优化资源配置的重要手段,借此实现母、子公司协同发展的企业日益增多,特别是在房地产行业。随着国家房地产调控政策的持续升级,房地产企业开始寻找新的发展方向,分拆物业服务业等板块登陆资本市场受到热捧。选取雅居乐控股集团有限公司（简称:雅居乐）分拆雅生活有限公司（简称:雅生活）作
新三板作为中国多层次资本市场的重要组成部分,不仅可以为创新型中小微企业提供融资渠道,也可以为它们提供股权转让的交易平台。随着公司的不断发展,对资金需求量不断增多,新三板市场难以给予场内企业提供高质量的融资,当企业面临着严峻的融资困境时,为了突破资金瓶颈,企业就趋向于转板至融资功能更完善的资本市场。目前,已经有部分新三板企业成功转至更高层次的资本市场,为了提升待转板企业转板成功率,需要对新三板企业转
在经济发展的新时代,大部分的企业想要在激烈的市场竞争中获得更好的持续性发展,加强内部管理是大势所趋、迫在眉睫的,而全面预算管理是多数企业加强内部管理的重要工具,对企业实现发展目标起着非常关键的作用。财政部也陆续出台了相关制度和准则要求企业推动与运用全面预算管理。各地国资委也逐渐加强了对全面预算管理的重视,相继印发相关文件要求国资企业加快推行他们的全面预算管理工作。N公司现阶段也正在积极推进这项工作
输出功率谱均匀和功率足够大的宽带毫米波噪声源在噪声系数测量、微波辐射计校准、雷达抗干扰测试等诸多领域均有重要应用,为此,基于电学或光学的一些方法被相继提出。基于电学方法产生毫米波宽带噪声会受电子设备带宽的限制。与电学方法相比,光学方法更容易获得更高频段的毫米波信号,如在微波光子学中,利用两相干的、窄线宽激光,可产生低相噪的单频毫米波。然而,如何利用光学方法来产生宽带平坦的毫米波信号仍然是一个不小的
高分辨率遥感影像中的地物内容信息十分丰富且复杂,同时其数据量呈爆炸式增长。如何能快速精确地实现大尺度高分辨率遥感影像精准分割,是当下行业亟待解决的问题。传统分割方法对大尺度高分辨率遥感影像分割具有较高的空间复杂度和时间复杂度,难以有效对影像进行分割以及分割时间过长。而如今热门的深度学习用于大尺度高分辨率遥感影像的分割,需要对大量的数据集进行长时间的学习和训练,对硬件要求也比较高,还可能导致内存溢出