Beamformning är ett effektivt sätt att förbättra kvaliteten på de mottagna signalerna i fleranvändarsystem med flera ingångar (MISO). Traditionellt, att hitta den optimala strålformning lösningen bygger på iterativa algoritmer, som introducerar hög beräkningsfördröjning och därmed inte är lämplig för realtid implementation. I detta dokument föreslår vi en ram för djupt lärande för optimering av nedlänksstråleformning. I synnerhet erhålls lösningen baserat på konvolutionella neurala nätverk och utnyttjande av expertkunskap, såsom upplänk-nedlänk dualitet och den kända strukturen av optimala lösningar. Med hjälp av detta ramverk konstruerar vi tre strålformande neurala nätverk (BNN) för tre typiska optimeringsproblem, d.v.s. det signal-till-interferens-plus-brus-förhållande (SINR) balanseringsproblemet, problemet med effektminimering, och det sammanlagda maximeringsproblemet. När det gäller de två tidigare problemen tillämpar BNN den övervakade inlärningsmetoden, medan en hybridmetod för övervakat och oövervakat lärande används för att beräkna maximeringsproblemen. Simuleringsresultat visar att BNNs kan uppnå nära-optimala lösningar på SINR-balanserings- och effektminimeringsproblem, och en prestanda nära den viktade minsta kvadratfelalgoritm för totalhastighetsmaximering problem, medan i alla fall har avsevärt minskad beräknings komplexitet. Sammanfattningsvis gäller följande:
Till exempel författarna till REF att lösa problem som signal till buller och interferensförhållande (SINR) balansering, effektminimering och summeringsgrad maximering i ett MISO-nedlänksystem med 6 antenner.
A Deep Learning Framework for Optimization of MISO Downlink Beamforming
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}