基于深度学习的多用户Massive MIMO预编码方法

• 作者: 张智强
• 来源期刊: 移动通信
• 学科: 工学
• 关键词: Massive MIMO 预编码 WMMSE 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: "5G网络建设"专题
• 页码范围: 16-20
• 页数: 5页
• 分类号: TN929.5
• 字数: 2984字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1010.2020.05.004

摘要

在下行链路传输场景中,发射机处的功率分配和波束赋形设计至关重要.考虑一个多用户Massive MIMO系统中总功率约束下最大化加权和速率问题,经典的WMMSE算法可以获取次优解,但计算复杂度过高.为了降低计算复杂度,提出了一种基于深度学习的快速波束赋形设计方法,该方法可以离线训练深度神经网络,利用训练后的神经网络求解最优波束赋形解,只需要简单的线性和非线性操作即可完成.实验结果显示,该方法可以逼近WMMSE算法精度的90％以上,同时计算复杂度和时延也大大降低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张智强	浙江理工大学信息学院	1	0	0.0	0.0