毫米波无线通信中的智能混合波束形成技术研究

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近年来,毫米波因为其巨大的可用带宽而备受关注。初步的容量估计表明,毫米波频段的大带宽有助于满足未来移动网络激增的吞吐量需求。然而由于毫米波信号频率高、波长短,因此其绕射能力较差并且传输损耗很严重。为了应对这一问题,可以采用大规模天线阵列波束赋形技术,使得信号能量集中在目标方向上,以此来补偿毫米波通信的路径损耗。传统的Sub-6G系统主要采用全数字波束形成架构,其中每个天线单元都配有专用的射频链路。然而在毫米波大规模MIMO系统中,由于硬件成本和功耗限制,实现这样的架构十分困难。因此混合波束形成架构应运而生。混合波束形成技术将波束形成分为数字域和模拟域。在模拟域部分,为每个射频链配备多个移相器连接多根天线进行模拟波束形成;在数字域部分,利用数字波束形成消除流间干扰。针对传统的混合波束形成存在复杂度高、对完整的信道状态信息依赖性强、波束训练开销大等问题。本文将结合深度学习和强化学习来解决上述问题。主要的工作如下:1.针对传统的混合波束形成算法复杂度高的问题,提出了基于卷积神经网络的混合波束形成算法。将模拟波束合成矩阵的求解问题构造为一个多标签分类问题,从历史的波束形成求解结果中学习有用的信息,使得算法可以直接利用信道状态信息得到相应最佳的模拟波束合成矩阵。仿真结果表明基于卷积神经网络的混合波束形成算法可以达到与全数字波束形成算法相近的性能。2.针对目前大部分混合波束形成算法对完整的信道状态信息依赖性强的问题,提出了基于深度神经网络的波束形成算法。将估计的信道信息作为网络的输入,并且直接根据系统真实的频谱效率设计神经网络的损失函数,使得网络可以学习在不完整的信道状态信息下如何进行波束形成使得系统频谱效率最大化。仿真结果表明,在不具备完整的信道状态信息时,相对于传统的波束形成算法,基于深度神经网络的波束形成算法对信道估计的误差具有更好的鲁棒性。3.针对传统的波束训练方法开销大的问题,提出了基于强化学习DQN的波束训练算法。算法不需要信道模型的先验信息,不需要事先收集训练样本,将波束训练问题建立为一个马尔可夫决策过程,通过与环境的交互,以试错地方式去学习环境中的动态变化信息,可以自适应地调整每个时隙用于波束训练的波束集合,从而大大减小了波束训练开销。仿真结果表明综合考虑波束对准率和系统有效可达速率两个方面的性能指标,基于强化学习DQN的波束训练算法的性能优于传统的穷举搜索算法。
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