【摘 要】
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大规模多输入多输出（Multiple-Input and Multiple-Output,MIMO）系统的高能耗问题是阻碍其发展的重要因素。为此,能够显著降低功耗的1比特量化技术受到了广泛关注。然而1比特量化技术会将大规模MIMO系统转变为一个高度非线性系统,使得适用于高精度ADC的信号检测算法产生显著的性能损失,无法继续承担信号检测任务。因此,克服1比特量化引入的非线性因素对大规模MIMO系统的
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大规模多输入多输出（Multiple-Input and Multiple-Output,MIMO）系统的高能耗问题是阻碍其发展的重要因素。为此,能够显著降低功耗的1比特量化技术受到了广泛关注。然而1比特量化技术会将大规模MIMO系统转变为一个高度非线性系统,使得适用于高精度ADC的信号检测算法产生显著的性能损失,无法继续承担信号检测任务。因此,克服1比特量化引入的非线性因素对大规模MIMO系统的信号检测至关重要。目前,有许多算法已经被提出,但无法在计算复杂度和检测性能上取得较好权衡。深度学习被广泛应用于多个领域,对复杂函数具有强大的拟合能力,能够有效解决非线性问题。为此,本文将深度学习应用于基于1比特量化的大规模MIMO通信系统中,利用深度学习在解决非线性问题方面的优势完成了如下研究工作:（1）1比特量化引入的非线性因素会降低传统信号检测器的检测性能,针对该问题,本文提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）模型的信号检测算法,其检测性能优于许多现有的检测算法。在基于CNN的信号检测器的基础上,使用基于汉明距离的二阶段检测器对检测结果进行了优化,提出了一种基于CNN的二阶段检测算法,以较小的计算代价极大地提升了检测性能。（2）随着大规模MIMO系统中用户数量的增加,神经网络训练所需的数据量也会随之增加,这增加了基站的计算开销。针对该问题,本文提出了基于天线选择的数据集缩减策略,通过优选部分用户的方式来缩减训练数据集,继而减少训练的计算开销,该方法在降低神经网络训练数据量的同时并不会影响整体检测性能。其中具体采用了基于注水法的天线选择算法来完成部分用户的优选任务,相比于随机的选择方式,该方式能取得更好的检测性能。（3）信道环境的改变会严重影响基于CNN的信号检测器的性能,基站需要对神经网络重新训练以适应新的信道环境,这会增加基站的计算压力。针对该问题,本文将深度迁移学习应用其中,并分别针对快速变化的信道环境以及缓慢变化的环境提出了不同的迁移策略,加速了神经网络对新信道环境的适应,有效地降低了神经网络训练的计算开销。
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