基于深度学习的上行多用户 SIMO 波束赋型设计

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内容提要

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。

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关键要点

  • 提出了一种基于深度学习的统一混合波束成形框架。
  • 实现了具有隐式信道状态信息的宽带多用户混合波束成形。
  • 避免了明确的信道重建,减少了导频和反馈开销。
  • 将传统方法中不同模块的处理流程改为同时优化所有模块。
  • 缓解了量化约束引起的性能损失。
  • 显著提高了系统的速率和可靠性。
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