【摘 要】
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为了减少毫米波大规模多输入多输出( Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统在数据传输过程中所使用的射频链数目,解决高硬件成本和高功耗的问题,可以将透镜天线阵列作为一个实际有效的解决方案部署在毫米波MIMO系统的基站端.利用透镜天线阵列具有基于方向的能量聚焦特性,对透镜阵列进行天线选择,并为用户分配合适的天线进行数据传输,能够在维持一定的系统性能的同时减少射频链的使用.结合机器学习在数据处理及分类方面的优势,提出了一种基于全连接神经网络( Fully Connected
【机 构】
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云南大学 信息学院,昆明 650500
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为了减少毫米波大规模多输入多输出( Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统在数据传输过程中所使用的射频链数目,解决高硬件成本和高功耗的问题,可以将透镜天线阵列作为一个实际有效的解决方案部署在毫米波MIMO系统的基站端.利用透镜天线阵列具有基于方向的能量聚焦特性,对透镜阵列进行天线选择,并为用户分配合适的天线进行数据传输,能够在维持一定的系统性能的同时减少射频链的使用.结合机器学习在数据处理及分类方面的优势,提出了一种基于全连接神经网络( Fully Connected Neural Network,FNN)的天线选择算法.仿真结果表明,所提方案能够达到和穷搜法基本一致的系统容量,且比逻辑回归、k-近邻算法的准确率分别高了7% 、2% .
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