Millimetervåg (mmWave) massiv multiple-input multiple-output (MIMO) har ansetts vara en framväxande lösning för nästa generations kommunikation, där hybrid analog och digital förkodning är en viktig metod för att minska hårdvarans komplexitet och energiförbrukning i samband med blandade signalkomponenter. De grundläggande begränsningarna i de befintliga systemen för förkodning av hybrider är dock att de har hög komplexitet i beräkningarna och inte till fullo utnyttjar den rumsliga informationen. För att övervinna dessa begränsningar föreslår detta dokument en djuplärande mmWave massiv MIMO ram för effektiv hybrid förkodning, där varje urval av förkodarna för att erhålla den optimerade dekoder betraktas som en kartläggningsrelation i det djupa neurala nätverket (DNN). Särskilt väljs hybridförkodaren genom utbildning baserad på DNN för optimering av förkodningsprocessen av mmWave massiv MIMO. Dessutom presenterar vi omfattande simuleringsresultat för att validera det föreslagna systemets utmärkta prestanda. Resultaten visar att den DNN-baserade metoden kan minimera bitfelkvoten (Ber) och öka spektrumeffektiviteten i mmWave massiv MIMO, som uppnår bättre prestanda i hybridförkodning jämfört med konventionella system samtidigt avsevärt minska den erforderliga beräknings komplexiteten. Index Terms-Millimetervåg (mmWave), massiv multipleinput multiple-output (MIMO), djupinlärning, hybridförkodning.
En DNN aktiverat millimetervåg massiv flera ingångar flera output ram för effektiv hybrid förkodning föreslogs också REF.
Deep-Learning-based Millimeter-Wave Massive MIMO for Hybrid Precoding
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}