【摘 要】
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超大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术在未来的移动通信中具有巨大的潜力。然而,采用超大型的天线阵列会出现空间非平稳性信道特征,如果为基站的每根天线都配备一个高精度量化器,系统功耗将大幅度增加,从而阻碍超大规模MIMO系统的广泛应用。因此,假设基站的每根天线都配备有一对1-比特模数转换器(Analog-to-Digital Converters,ADC),利用子阵列与用户之间的映射关系来描述非平稳信道特征,借助深度神经网络(Deep Neural
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金(61701062),中国博士后科学基金(2019M651649),江苏省博士后科研资助计划项目(2018K041C)。
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超大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术在未来的移动通信中具有巨大的潜力。然而,采用超大型的天线阵列会出现空间非平稳性信道特征,如果为基站的每根天线都配备一个高精度量化器,系统功耗将大幅度增加,从而阻碍超大规模MIMO系统的广泛应用。因此,假设基站的每根天线都配备有一对1-比特模数转换器(Analog-to-Digital Converters,ADC),利用子阵列与用户之间的映射关系来描述非平稳信道特征,借助深度神经网络(Deep Neural
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