【摘要】：信道信息作為刻畫無線信道狀態(tài)的重要信息,在新一代基于大規(guī)模多天線技術(shù)的系統(tǒng)中扮演了極其重要的角色.而在超蜂窩架構(gòu)中,業(yè)務(wù)基站需要動態(tài)休眠以提高系統(tǒng)的能效.當(dāng)基站休眠時,傳統(tǒng)的基于導(dǎo)頻的信道信息獲取方法無法使用.本文針對這一問題提出了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的信道信息獲取策略,通過活躍基站多維度的信道信息來推測休眠基站的信道信息.我們以用戶選擇業(yè)務(wù)基站為例,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)了一套具體的信道學(xué)習(xí)解決方案.與位置輔助信道估計(jì)方案不同,該方案采用控制基站側(cè)的信道信息作為輸入,避免了用戶定位過程中存在的一些問題.通過基于隨機(jī)地理散射物的信道模型,我們對該方案進(jìn)行了仿真驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)其預(yù)測準(zhǔn)確率優(yōu)于K近鄰等其他預(yù)測算法,性能接近于已知準(zhǔn)確用戶地理信息的位置輔助估計(jì)方案.
[Abstract]:As an important information to describe the state of wireless channel, channel information plays an extremely important role in the new generation of systems based on large-scale multi-antenna technology. In the supercellular architecture, the service base station needs to sleep dynamically to improve the energy efficiency of the system. When the base station is dormant, the traditional channel information acquisition method based on pilot frequency can not be used. In order to solve this problem, a new channel information acquisition strategy based on machine learning is proposed in this paper. The channel information of dormant base stations can be inferred by the channel information of active base stations. Taking the user selected service base station as an example, we design a specific channel learning solution using artificial neural network architecture. Different from the position-aided channel estimation scheme, the channel information of the control base station is used as input in this scheme, which avoids some problems in the process of user location. Through the channel model based on random geographical scattering, the simulation results show that the prediction accuracy of this scheme is better than that of other prediction algorithms such as K-nearest neighbor, and the performance is close to that of the location aided estimation scheme with known accurate geographic information.
【作者單位】： 清華大學(xué)電子工程系;清華大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)國家實(shí)驗(yàn)室(籌);
【基金】：國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973)(批準(zhǔn)號:2012CB316000) 國家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號:61461136004,61571265,91638204)資助項(xiàng)目
【分類號】：TN929.5

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本文編號：2300264