[发明专利]基于机器学习赋能的智慧传输波束优化方法在审
| 申请号： | 202110342116.3 | 申请日： | 2021-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN113300749A | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 高晖;林元杰;陈笛;许文俊;曹若菡 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | H04B7/06 | 分类号： | H04B7/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 基于机器学习赋能的智慧传输波束优化方法，用于下述场景：用户移动性增强的智能反射面辅助毫米波(IRS‑mmWave)网络。该方法包括下列两个操作步骤：(1)IRS‑mmWave网络建模和计算信道信息：栅格化毫米波小区，建立用户移动模型和信道模型，根据用户位置信息和毫米波信道模型计算BS‑IRS‑UE的实时信道信息；(2)基于ML赋能的智慧传输波束优化算法：采用前摄式自动化联合调节基站发射波束赋形和IRS相移的高效鲁棒传输波束联合优化方法，科学有效地保证小区中心及边缘用户的移动性增强服务性能，通过迭代神经网络参数直到收敛后，得到最优的混合波束赋形矩阵和IRS相移矩阵集合，使所有用户加权和速率值最大。在此算法基础上还提出三种改进算法，改进效果明显。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 智慧 传输 波束 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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