《2024年THz-MIMO系统中基于深度学习的混合预编码算法研究》范文.pdfVIP

《THz-MIMO系统中基于深度学习的混合预编码算法研

究》篇一

一、引言

随着无线通信技术的飞速发展，太赫兹（THz）频段的通信

技术已成为第五代（5G）及未来通信网络的重要研究方向。在太

赫兹频段中，大规模多输入多输出（MIMO）技术因其能够提供

更高的频谱效率和数据传输速率而备受关注。然而，由于THz频

段信号的传播特性及硬件限制，传统的预编码算法在THz-MIMO

系统中面临着巨大的挑战。近年来，深度学习技术的快速发展为

解决这一问题提供了新的思路。本文将研究基于深度学习的混合

预编码算法在THz-MIMO系统中的应用。

二、THz-MIMO系统概述

THz-MIMO系统利用多个天线单元同时发送和接收信号，从

而在频谱资源和空间资源上实现复用增益。然而，由于THz频段

信号的传播损耗大、硬件设备尺寸小、天线间距近等问题，使得

信道估计和信号处理变得困难。因此，有效的预编码算法对于提

高THz-MIMO系统的性能至关重要。

三、传统预编码算法的局限性

传统的预编码算法通常基于信道状态信息（CSI）进行设计，

然而在THz频段中，由于信号传播特性的变化，信道估计的准确

性受到严重影响。此外，传统算法往往忽视了硬件设备的非理想

特性，如相位噪声、硬件失配等。因此，传统的预编码算法在

THz-MIMO系统中难以达到理想的性能。

四、基于深度学习的混合预编码算法

针对上述问题，本文提出了一种基于深度学习的混合预编码

算法。该算法利用深度神经网络对信道状态信息进行学习和预测，

从而实现对传统预编码算法的优化。具体而言，我们设计了一种

混合预编码架构，该架构结合了传统预编码算法和深度学习技术。

在训练阶段，我们利用大量的信道数据对神经网络进行训练，使

其能够学习到信道特性和硬件设备的非理想特性。在应用阶段，

神经网络根据当前的CSI和硬件状态信息输出预编码矩阵，从而

实现对信号的优化处理。

五、实验与分析

为了验证所提算法的有效性，我们进行了大量的仿真实验。

实验结果表明，所提出的基于深度学习的混合预编码算法在THz-

MIMO系统中具有显著的性能优势。与传统的预编码算法相比，

该算法能够更好地适应THz频段的信道特性，提高了系统的频谱

效率和数据传输速率。此外，该算法还能够有效降低硬件设备的

相位噪声和失配对系统性能的影响。

六、结论与展望

本文研究了基于深度学习的混合预编码算法在THz-MIMO系

统中的应用。实验结果表明，该算法能够有效提高系统的性能，

为THz频段通信技术的发展提供了新的思路。然而，仍需注意的

是，在实际应用中仍需考虑更多的因素，如硬件设备的实时性要

求、神经网络的复杂度等。未来工作将围绕这些问题展开，以期

进一步提高THz-MIMO系统的性能。

七、未来研究方向

1.神经网络架构优化：进一步研究神经网络的架构和参数优

化方法，以提高预编码算法的准确性和实时性。

2.联合优化：将深度学习与其他优化技术相结合，如信道估

计、干扰对齐等，以实现更高效的联合优化方案。

3.硬件实现：研究如何在硬件设备上实现所提出的预编码算

法，以满足实际应用的需求。

4.鲁棒性研究：研究在复杂多变的无线环境中如何提高算法

的鲁棒性，以适应不同的信道条件和硬件特性。

5.实际应用验证：进一步开展实验验证和性能评估工作，以

验证所提算法在实际应用中的效果和可行性。

总之，基于深度学习的混合预编码算法为THz-MIMO系统的

性能提升提供了新的思路和方法。未来工作将围绕上述方向展开

研究，以期为THz频段通信技术的发展做出更大的贡献。