基于深度学习的上行多用户 SIMO 波束赋型设计

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过提出一种名为 NNBF 的无监督深度学习框架，该研究旨在设计上行接收多用户单输入多输出（MU-SIMO）波束成形，以增强吞吐量并提供计算效率高于传统方法的解决方案。实验结果表明，NNBF 相对于零强制波束成形（ZFBF）和最小均方误差（MMSE）均衡器这两种基准方法在性能上表现出更好的表现，并且能够根据单天线用户设备（UEs）的数量进行扩展而无需进行矩阵伪逆运算，而基准方法则具有显著的计算负担。

本文提出了一种基于深度学习技术的统一混合波束成形框架，实现了具有隐式CSI的宽带多用户混合波束成形，减少了导频和反馈开销，提高了系统速率和可靠性。

CSI 多用户 宽带 波束成形 深度学习
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