基于图神经网络的无线通信系统用户调度和波束成形设计研究

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在第五代(5th Generation,5G)乃至第六代移动通信系统中,设计行之有效的无线电资源管理方案能够提高用户对高带宽应用的使用体验。然而,5G/6G移动通信系统在增强移动宽带、海量机器类通信和超可靠低时延通信三大关键应用场景的苛刻需求,为无线电资源管理带来了诸多挑战,即如何利用有限的频谱与能量资源,以最终实现网络的吞吐量提高、传输时延降低以及传输可靠性增强等多重目标。在无线电资源管理中,用户调度与波束成形(或功率分配)是两个相互耦合制约的任务,现有文献通常将它们作为子问题单独优化,但此举可能带来额外的计算开销且无法保证系统最佳性能。因此,本文重点研究位于不同无线通信网络场景中的用户调度与波束成形的跨层联合优化问题。主要工作如下:(1)针对单小区多用户下行链路无线通信网络,本文基于有限块长传输机制及考虑了系统开销和用户服务质量需求,构建了以系统调度用户数最大化为目标的用户调度与波束成形的跨层联合优化问题。论文提出了基于启发式搜索的贪婪算法、基于连续凸近似理论的迭代算法,以及基于空间域图卷积网络的智能优化算法。仿真分析表明,贪婪算法和迭代优化算法性能更优,但计算开销大;而智能优化算法的计算效率更高,且其性能接近其它两种算法,同时具有在动态网络环境中的泛化能力。(2)针对多小区多用户下行链路无线通信网络,本文基于系统开销和用户服务质量需求的约束下,构建了以网络吞吐量最大化为目标的用户调度与波束成形的跨层联合优化问题。为了实现更高的计算效率及利用网络历史数据信息,本文提出了一种基于空间域图卷积网络的联合用户调度与波束成形智能优化算法。仿真分析表明,与传统优化算法相比,智能优化算法能够以极低的计算开销实现与其匹配,甚至更优的性能。图19幅,表12个,参考文献73篇
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