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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.
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文献信息
篇名 基于深度学习的毫米波系统波束成形
来源期刊 电讯技术 学科 工学
关键词 毫米波通信 波束成形 深度学习
年,卷(期) 2021,(2) 所属期刊栏目 应用基础与前沿技术
研究方向 页码范围 131-136
页数 6页 分类号 TN914
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-893x.2021.02.001
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研究主题发展历程
节点文献
毫米波通信
波束成形
深度学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电讯技术
月刊
1001-893X
51-1267/TN
大16开
成都市营康西路85号
62-39
1958
chi
出版文献量(篇)
5911
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21
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28744
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