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基于特征融合的大规模MIMO 系统 CSI反馈 2024年 MIMO )系统 的一个关键问题。大规模MIMO 系统 中基站天线数量巨大,CSI反馈出现了反馈开销大、反馈精度低等问题。为了降低反馈开销,提高反馈精度,采用深度学习方法,提出了一种基于特征融合的CSI反馈网络(Feature Fusion Net,FFNet)。利用基于注意力机制的特征融合在编码器中融合不同尺度的CSI特征,并在解码器中使用多通道多分辨率卷积网络以及通道重排,从而高精度地重建压缩后的CSI。仿真结果表明,与几种经典的深度学习CSI反馈方法相比,在室内和室外信道条件下,均具有更高的反馈精度。关键词：信道状态信息 卷积神经网络 无蜂窝大规模MIMO 系统 接入点动态选择算法 2024年 MIMO )系统 中,所有接入点(Access Point,AP)为用户提供服务的方式会造成较大的功率消耗和增加前传链路压力。以“用户为中心”的AP选择方案为每个用户选择最佳的AP集合,使系统 频谱效率和能量效率得以提升。为了给每个用户选择最佳的AP集合,提出了一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的接入点动态选择算法。将AP与用户之间的大尺度衰落向量作为输入,AP与用户之间的连接关系作为BP神经网络输出的预测向量,同时,针对BP神经网络初始化权值,提出了一种改进的自适应遗传算法以提高算法的收敛速度和收敛性能。仿真结果表明,改进后的BP神经网络预测结果更接近于实际值,并且比全连接和启发式的AP选择方案具有更高的系统 和速率。关键词：遗传算法 BP神经网络 用于大规模MIMO 系统 的改进自适应SOR检测算法 2024年 MIMO )系统 由于具备较多的天线数,会导致传统线性信号检测算法如最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)的复杂度过高。针对以上问题,提出了F修正的自适应超松弛迭代(F-corrected Adaptive Successive over Relaxation,FA-SOR)检测算法。该算法首先利用超松弛迭代(Successive over Relaxation,SOR)算法避免高阶矩阵求逆运算,降低复杂度;其次使用F修正的公式自动更新SOR算法迭代使用的松弛参数,同时优化迭代的公式与初始解来加快收敛速度。仿真结果表明,不论在理想独立信道还是相关信道下,相比于现有的自适应SOR算法,FA-SOR都能以更低的复杂度达到更低的误码率,同时逼近MMSE算法的性能。关键词：信号检测 基于UNet++的一位大规模MIMO 系统 下的信道估计 2024年 MIMO 系统 下的信道估计算法。该算法首先通过稠密的卷积块将深层特征与浅层特征相连接,大幅降低神经网络上下采样所造成的信息丢失,其次运用条件生成对抗网络(cGAN)对其进行训练,引入自适应损失函数以正确训练网络,并完成根据导频的量化接收信号来进行信道矩阵的估计。仿真结果表明,相同条件下,该信道估计方法与现有其他深度学习(DL)方法相比具有更好的表现,且在导频序列较短或信噪比(SNR)较低的情况下,具有很强的鲁棒性。关键词：信道估计 宽带太赫兹大规模MIMO 系统 中的混合预编码 2024年 MIMO )通信系统 中更大的带宽和更多的天线导致的波束分裂问题,构建了基于时延的宽带太赫兹大规模MIMO 系统 的混合预编码通信模型,并提出了一种高效且可实现的联合时延和相位的宽带太赫兹混合预编码算法。考虑到时延器值的硬件限制,通过最小化最优模拟预编码与等效模拟预编码之间的差来联合优化模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵,将联合优化问题转换成目标优化问题,通过将非凸问题转换成等价的凸问题来求全局最优解。仿真结果表明,提出的算法可以获得接近最优的可实现速率性能,且可以提高能量效率。关键词：太赫兹 IRS辅助去蜂窝大规模MIMO 系统 反窃听安全波束赋形研究 2024年 MIMO )系统 反窃听安全传输波束赋形方案。考虑信道理想的情况下,以还原合法用户接收信号和阻止非法用户接收信号为目标,最小化发射波束赋形向量,构建了一个基站主动波束赋形向量和IRS相移的联合波束赋形问题。通过交替优化将原问题分解为基站波束赋形向量优化子问题和IRS相移优化子问题,并通过解非齐次线性方程组思想的方法,对优化子问题进行求解。仿真结果表明,相较于传统物理层安全通信方案,提出的方案能够有效使非法用户窃听信号为0,降低传输功率,并且具有较好的误码率。关键词：波束赋形 物理层安全 基于卷积特征提取及深度降噪网络的大规模MIMO 系统 信号检测 2024年 MIMO )信号检测算法受到天线数量和收发天线比例的限制,一般仅适用于少量天线、收发天线比例较低的情况。本文提出一种基于深度学习(Deep Learning,DL)的稀疏连接卷积降噪网络模型,用于大规模MIMO 系统 上行链路信号检测。首先,通过简化经典的检测网络(Detection Network,DetNet),改进ScNet(Sparsely Connected Neural Network)检测算法,引入卷积神经网络(Convolutional NeuralNetworks,CNN)对三通道输入数据提取特征以减少训练参数,提出一种SConv(SparselyConnected Convolutional Neural Network)检测算法。与DetNet算法相比,该算法可同时降低计算复杂度和提高检测精度。在此基础上,进一步基于CNN构建信号降噪模块,并嵌入SConv网络,提出一种卷积神经降噪(Sparsely Connected Convolutional Denoising,SConv-D)网络辅助的大规模MIMO 检测算法。此算法检测过程分为两级,第一级由SConv算法提供初始估计值,再将初始估计值作为降噪过程的输入,并由此构成算法第二级。实验结果表明,本文提出的SConv-D算法适用于QPSK、4QAM及16QAM等多种信号调制模式,在高阶调制模式下获得的性能增益尤为明显。此外,该算法能够适应各种比例的收发天线及数量规模的系统 配置,尤其是在收发天线数量相等的情况下亦能获得更优的性能。本文算法还克服了MMNet在高阶调制情况下的性能平台效应,在16QAM调制、收发天线数量相等的情况下,SConv-D在10^(-2)误比特率上能获得接近2 dB的性能增益。关键词：卷积神经网络 降噪 部分连接宽带毫米波全双工MIMO 系统 混合波束成形设计 2024年 MIMO 系统 是满足未来无线通信大带宽、低时延等需求的一种可行方案.本文针对采用有限精度移相器和部分连接结构的宽带毫米波全双工MIMO 系统 的混合波束成形问题进行研究,提出了一种可行的混合波束成形方法.首先,不考虑自干扰信号,利用上行/下行各子信道的奇异值分解和注水算法得到各子带最优全数字发送和接收波束成形矩阵;然后,将得到的全数字波束成形矩阵分解为满足部分连接结构的模拟波束成形矩阵和各子带数字波束成形矩阵;最后,利用最小均方误差准则更新各子带数字接收波束成形矩阵以降低自干扰信号对频谱效率的影响.分析表明,所提方法的算法复杂度较低;仿真结果表明,所提方法的频谱效率要优于相关研究和半双工毫米波通信.关键词：宽带毫米波 全双工 频谱效率 低精度ADC下无小区大规模MIMO 系统 的频谱效率研究 2024年 MIMO )系统 的覆盖区域内随机部署了大量分布式接入点(access points,APs)在同一时间频率资源中服务所有的用户,可显著提升系统 通信容量,是6G网络中最具潜力的使能技术之一。然而,大量AP处配备高精度模数转换器(analog-to-digital converters,ADCs)导致的高功耗与硬件成本,限制了CF-mMIMO 系统 的实际部署。为了有效地降低硬件成本,本文研究了低精度ADCs下CF-mMIMO 系统 的上行链路频谱效率(spectral efficiency,SE)。在不完美的信道估计下,利用加性量化噪声(additive quantization noise model,AQNM)模型和最大比合并(maximal ratio combining,MRC)接收机滤波器,推导了CF-mMIMO 系统 中用户上行可达速率的闭式表达式,并基于该表达式分析了AP数量、用户传输功率以及ADCs精度等系统 参数对SE的影响。为了最大化CF-mMIMO 系统 的SE,提出了一种低精度ADCs下贪婪导频分配算法抑制导频污染。将导频分配建模为最大-最小导频优化问题,通过迭代更新速率最小用户的导频序列,使其所受导频污染的影响最小,从而最大化该用户的可达速率。最后,将配备低精度ADC的CFmMIMO 系统 与传统完美精度ADC系统 进行性能比较。数值仿真结果表明,系统 配备5位低精度ADCs时的SE逼近完美精度ADCs,增加AP端天线数可以弥补低精度ADCs导致的性能退化。此外,所提算法不仅有效抑制了导频污染,还缩小了用户之间的速率差距,提升了系统 的95%用户SE。基于位置分配的去蜂窝massive MIMO 系统 导频分配功率控制算法 2024年 MIMO )系统 中存在严重的导频污染问题,提出了一种基于位置分配的贪婪导频分配功率控制算法(greedy pilot assignment based on location with pilot power control,GPABL with PPC).首先,遵循相邻用户不分配相同导频序列的原则进行贪婪导频分配(greedy pilot assignment,GPA);然后,在导频分配的基础上叠加了导频功率控制,选择合理的导频功率控制系数减小信道估计的均方误差.仿真结果表明,将两种方式结合起来进行导频优化,系统 的吞吐能力有所提升.关键词：导频污染 功率控制
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