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基于深度学习的毫米波系统波束成形OA北大核心CSTPCD

Beamforming of Millimeter Wave System Based on Deep Learning

中文摘要

针对高移动用户在毫米波系统中用户与基站之间频繁切换增大延迟开销问题,提出了一种新颖的集成深度学习协调波束成形(Deep Learning Coordinated Beamforming,DLCBF)解决方案.该方案通过协调多个基站同时为一个移动用户服务,接收用户上行导频序列和预编码码本训练模型,进而预测最佳下行波束向量,克服了大型天线阵列毫米波系统中选取最佳波束成形向量需要的巨大训练开销.仿真结果表明,所提方案与传统的毫米波波束成形策略相比有更高的频谱有效率.

龙恳;王亚领;陈兴;王奕;谭路垚

重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆 400065重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆 400065重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆 400065重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆 400065重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆 400065

信息技术与安全科学

毫米波通信波束成形深度学习

《电讯技术》 2021 (2)

131-136,6

国家科技重大专项(2017ZX03001004)

10.3969/j.issn.1001-893x.2021.02.001

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