毫米波大规模MIMO智能混合波束成形设计方法技术

本发明专利技术公开了一种毫米波大规模MIMO智能混合波束成形设计方法，该方法构造了一个用于联合优化模拟预编码矩阵和模拟合并矩阵的深度强化学习智能体，该智能体通过与环境交互进行学习，输入信道信息以及上一时刻模拟预编码矩阵和模拟合并矩阵的相位，输出当前时刻模拟预编码矩阵和模拟合并矩阵的相位，利用信道信息、模拟预编码矩阵和模拟合并矩阵计算数字预编码矩阵，通过最小均方误差准则计算数字合并矩阵。本发明专利技术的一种毫米波大规模MIMO智能混合波束成形设计方法学习训练时间短，能够充分利用信道的空间特性，有效提升频谱效率。

【技术实现步骤摘要】
毫米波大规模MIMO智能混合波束成形设计方法
本专利技术涉及一种毫米波大规模MIMO智能混合波束成形设计方法，属于点对点MIMO下行系统自适应传输

技术介绍
大规模多输入多输出(MIMO)作为一种可以提高网络传输速率和能量效率的有效方法，被视为新一代无线通信网络的关键技术之一。大规模MIMO系统能充分利用空间资源，在不增加频谱资源和天线发射功率的情况下，大幅提高系统容量。然而，在实际应用中，大规模MIMO系统仍面临着诸多挑战。传统的全数字波束成形结构需要为每一根发射天线和接收天线配备一个射频链路用于模数转换和上下变频，天线数的增大使得基站侧所需射频链路数增大，带来系统成本的提高，尤其是射频硬件昂贵的毫米波通信系统。混合预编码技术将全数字预编码拆分为高维的模拟预编码和低维的数字预编码，模拟预编码可由简单的相移器实现，数字预编码维数较低，仅使用很少的射频链路即可，可在一定程度上缓解这一问题。目前，基于数值优化方法的混合预编码算法存在计算复杂度高的问题，且难以充分利用信道的空间特征。基于深度学习的混合预编码设计方法能够以较低本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种毫米波大规模MIMO智能混合波束成形设计方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一、t＝0时刻，考虑毫米波大规模MIMO系统，基站配备N

【技术特征摘要】
1.一种毫米波大规模MIMO智能混合波束成形设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、t＝0时刻，考虑毫米波大规模MIMO系统，基站配备NT根天线，将Ns个数据流发送给配备NR根天线的用户，发送端具有条射频链路，接收端具有条射频链路，基站已知其与用户间的信道矩阵H，初始化用于生成模拟预编码矩阵和模拟合并矩阵的深度强化学习智能体a，随机生成初始模拟预编码矩阵和模拟合并矩阵并令t＝t+1；
所述深度强化学习智能体a包括：动作现实网络A、动作目标网络A′、评价现实网络C、评价目标网络C′和一个容量为ND的经验池D，经验池中存放智能体学习的样本，动作现实网络A和动作目标网络A′根据当前环境状态输出当前最佳动作，其输入是的向量，输出是的向量，评价现实网络C和评价目标网络C′根据当前状态-动作对输出该状态-动作对的价值函数，其输入是的向量，输出是标量，A′与C′的网络结构分别与A和C的网络结构相同，A′与C′的网络参数均是每隔固定时隙通过A和C的网络参数软更新得到；
步骤二、在t时刻，令当前环境状态为：



其中，表示t-1时刻所得的模拟预编码矩阵，表示t-1时刻所得的模拟合并矩阵，vec(·)表示将矩阵列向量化，(·)T表示转置，arg(·)表示取相位；
步骤三、将状态s(t)输入动作现实网络A，得到动作A(s(t))，其中A(·)表示网络A的函数，然后加上服从标准正态分布的噪声矢量其中得到t时刻动作a(t)＝A(s(t))+n(t)，并根据下式的对应关系生成t时刻的模拟预编码矩阵和模拟合并矩阵



步骤四、利用t时刻的模拟预编码矩阵和模拟合并矩阵求得相应等效信道矩阵并对其做奇异值分解其中(·)H表示共轭转置，是一个的酉矩阵，是一个的对角矩阵，对角线上的奇异值按照降序排列，是一个的酉矩阵，rank(·)表示矩阵的秩，进而得到t时刻的数字预编码矩阵其中V(t)是的前Ns列构成的矩阵，||·||F表示Frobenius范数，利用信道矩阵H、t时刻的数字预编码矩阵t时刻的模拟预编码矩阵和t时刻的模拟合并矩阵计算t时刻的数字合并矩阵：



其中，Y(t)是t时刻的接收信号矢量的协方差矩阵，是t时刻的接收端全数字最小均方误差合并矩阵，采用下式计算：






ρ是平均发射功率，是噪声方差，表示NR×NR的单位矩阵，表示Ns×Ns的单位矩阵，利用下式计算t时刻的频谱...

【专利技术属性】
技术研发人员：季书鹏，王琪胜，凌泰炀，伍诗语，李潇，王闻今，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32