ABSTRACT I downlink-transmissionsscenariot är det viktigt med energiallokering och strålformning vid transmittern vid användning av flera antennmatriser. Detta dokument anser att en flera indata-multipel utsändningskanal för att maximera den viktade summan under den totala effektbegränsningen. Den klassiska viktade minsta medelvärdet-kvadratfel (WMMSE) algoritm kan få suboptimala lösningar men innebär hög computational komplexitet. För att minska denna komplexitet, föreslår vi en snabb strålformning design metod med hjälp av oövervakade lärande, som tränar det djupa neurala nätverket (DNN) offline och tillhandahåller realtidstjänst online endast med enkla neurala nätverk verksamhet. Utbildningsprocessen är baserad på en end-to-end metod utan märkta prover undvika den komplicerade processen att få etiketter. Dessutom använder vi den ''ApoZ'-baserade beskärningsalgoritmen för att komprimera nätverksvolymen, vilket ytterligare minskar DNN:s beräkningskomplexitet och volym, vilket gör den mer lämplig för enheter med låg beräkningskapacitet. Slutligen visar de experimentella resultaten att den föreslagna metoden förbättrar beräkningshastigheten avsevärt med prestanda nära WMMSE-algoritmen. INDEX TERMS MIMO, strålformning, djupt lärande, oövervakat lärande, nätverksbeskärning.
Paper Ref föreslog en oövervakad inlärningsbaserad snabb strålformningsmetod för downlink MIMO-system.
Unsupervised Learning-Based Fast Beamforming Design for Downlink MIMO
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}