计算机应用

作者：李校林, 杨松佳

单位：1.重庆邮电大学 通信与信息工程学院，重庆 400065；2.重庆邮电大学 通信新技术应用研究中心，重庆 400065

关键词：毫米波,混合波束赋形,深度学习,中继网络,多用户,深度神经网络

针对传统多用户毫米波中继系统波束赋形方案计算复杂度高的问题，提出一种基于深度学习（DL）的奇异值分解（SVD）方法来设计混合波束赋形，以优化发送端、中继端和接收端波束赋形器。首先，利用DL方法设计发送端、中继端的波束赋形矩阵最大化可实现的频谱效率；然后，设计中继端、接收端的频带波束赋形矩阵以最大化等效信道增益；最后，在接收端设计最小均方误差（MMSE）滤波器消除用户间干扰。理论分析和仿真结果表明，基于DL的混合波束赋形方法相较于交替最大化（AltMax）与传统SVD 方法 在高维信道矩阵和较多的用户情况下，计算复杂度分别降低了12.5%和23.44%；在已知信道状态信息（CSI）的情况下，频谱效率分别提高了2.277%和21.335%，在非完美CSI情况下，频谱效率分别提高了11.452%和43.375%。

来源：2023年第8期

《计算机应用》期刊编辑部

查看计算机应用杂志2023年第8期