【摘 要】
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毫米波结合大规模多输入多输出（multiple-input multiple-output,MIMO）天线利用波束成形技术将信号集中于特定方向发送给用户,可以显著改善通信的质量。全数字波束成形可以实现最优的频谱效率,但需要为每根天线配备一条射频链路,成本高且功耗大。毫米波大规模MIMO阵列一般采用数字和模拟混合的波束成形结构,一方面可以降低硬件成本,另一方面通过设计高效的算法联合求解数字和模拟波束
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毫米波结合大规模多输入多输出（multiple-input multiple-output,MIMO）天线利用波束成形技术将信号集中于特定方向发送给用户,可以显著改善通信的质量。全数字波束成形可以实现最优的频谱效率,但需要为每根天线配备一条射频链路,成本高且功耗大。毫米波大规模MIMO阵列一般采用数字和模拟混合的波束成形结构,一方面可以降低硬件成本,另一方面通过设计高效的算法联合求解数字和模拟波束成形矩阵,可以使频谱效率逼近全数字阵列。传统基于优化算法的混合波束成形方法,通过多次迭代的方式可以实现接近全数字波束成形的频谱效率,但是计算复杂度极高。而基于深度学习的方法,由于采用离线训练在线推理的方式,可以兼顾高频谱效率和低计算复杂度,得到了研究者们的重点关注。现有的基于深度学习的毫米波混合波束成形方法,其训练数据都是由传统优化算法产生,因此频谱效率无法超过传统优化算法。另外,在非完美信道状态信息的条件下深度学习方法的鲁棒性以及如何进一步优化神经网络参数等问题都是需要深入研究的。因此,本文所做的主要工作如下:1.研究了一种基于深度残差网络的高效毫米波混合波束成形方法。首先设计了一种条件约束的毫米波混合波束成形神经网络结构,根据射频移相器的恒模约束和基带数字波束成形器的发射功率约束,对预测的混合波束成形矩阵进行约束处理。然后,引入负频谱效率作为损失函数的一部分,同步实现混合波束成形矩阵与全数字波束成形矩阵距离损失的最小化和频谱效率的最大化。该方法通过条件约束和联合损失函数设计,解决了现有深度学习方法频谱效率不理想的问题。2.针对信道状态信息不完善时,混合波束成形频谱效率明显下降的问题,设计了基于特征提取网络的毫米波混合波束成形算法。本文利用毫米波信道的稀疏特性,通过特征提取网络提取非完美信道矩阵的主要特征。然后,根据提取的信道矩阵特征进行后续毫米波混合波束成形。实验验证了通过对信道矩阵进行稀疏特征提取,非完美信道条件下混合波束成形的频谱效率依然保持鲁棒性。3.基于实数神经网络的波束成形矩阵计算复杂度较高的问题,研究了基于复数神经网络的毫米波混合波束成形。不同于实数神经网络将复数的实部和虚部分开进行处理,本文设计了一个复数到复数的神经网络直接得到混合波束成形矩阵的复参数。复数神经网络通过参数共享解决了实数神经网络参数冗余的问题。仿真结果证实,复数神经网络能够提升毫米波混合波束成形的频谱效率。更重要的是:得益于复数神经网络的特点,复数神经网络参数量更小,计算复杂度更低。
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