【摘要】：在當(dāng)前無線頻譜資源日趨緊張的情形下,如何進一步滿足5G無線通信持續(xù)增長的速率需求,成為未來移動通信技術(shù)面臨的關(guān)鍵問題。在5G系統(tǒng)中引入毫米波大規(guī)模陣列有助于滿足日益增長的移動數(shù)據(jù)量需求,然而存在諸多挑戰(zhàn),如RF(Radio Frequency)硬件成本、功耗等。毫米波信號傳輸損耗大,受雨水、大氣影響顯著,通過大規(guī)模MIMO(Multiple Input Multiple Output)波束賦形增益可補償信號的傳輸損耗。因此在5G毫米波大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中的混合預(yù)編碼技術(shù)、波束管理是學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界研究的重點。隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)計算與處理能力的大幅度提升,人工智能也在如火如荼地發(fā)展,并被廣泛應(yīng)用到各個技術(shù)領(lǐng)域。本文結(jié)合人工智能技術(shù),圍繞混合波束賦形技術(shù)以及波束分配方案展開研究,本文主要工作內(nèi)容如下:1.通過求解和速率的最優(yōu)化問題來提升毫米波大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的和速率,進一步提高系統(tǒng)信道容量。本文將混合預(yù)編碼與遺傳算法結(jié)合,提出基于遺傳算法的混合預(yù)編碼(Hybrid Precoding Based on Genetic Algorithm,HP-GA)設(shè)計方案,并與自適應(yīng)交叉熵(Adaptive Cross Entropy,ACE)算法和協(xié)同更新(Coordinate Update Algorithms,CUA)算法進行比較,所提算法的頻譜利用率比ACE算法提高2.6bit/s/H z,比CUA算法提高1.5bit/s/Hz。在復(fù)雜度上,所提算法的復(fù)雜度比CUA算法的復(fù)雜度高,而與ACE算法的復(fù)雜度相當(dāng)。2.利用好有限的空域資源是提升通信系統(tǒng)性能的關(guān)鍵所在。首先,本文將波束分配問題轉(zhuǎn)換為分類問題,然后結(jié)合機器學(xué)習(xí)中的隨機森林模型進行建模。由暴力匹配算法(Brute Force Algorithms,BF)獲取波束配對的數(shù)據(jù)集,在此基礎(chǔ)上結(jié)合毫米波信道傳輸特性,引入方向距離比、標(biāo)識波束干擾等指標(biāo),提出了一種基于特征組合的隨機森林波束分配方案。仿真結(jié)果表明,該算法的分類準(zhǔn)確度比傳統(tǒng)隨機森林算法提高了2%~3%,且隨著隨機森林規(guī)模增加,分類準(zhǔn)確率的波動較小�；诜诸惸Ｐ偷玫降钠骄脩艉退俾蕛�(yōu)于低復(fù)雜度波束分配(Low Complexity Beam Allocation,LBA)算法,但比暴力匹配算法得到的用戶和速率略低。
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN929.5

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本文編號：2703290