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压缩感知与深度学习在混合式IRS能量效率优化中的应用

目录

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1.1混合式IRS系统概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1.2能量效率优化的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.2.1提升IRS系统能量效率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.2.2推动信息处理技术发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

压缩感知技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1压缩感知原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1.1压缩感知的定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.1.2压缩感知的数学模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.2压缩感知算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.2.1基于基追踪的压缩感知．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.2.2基于迭代重建的压缩感知．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

深度学习技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.1深度学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.1.1深度学习的定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.1.2深度学习的层次结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.2常用深度学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.2.1卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.2.2递归神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.2.3生成对抗网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

混合式IRS能量效率优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.1压缩感知在IRS系统中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

4.1.1压缩感知在信号采集中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.1.2压缩感知在信号处理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

4.2深度学习在IRS系统中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

4.2.1深度学习在特征提取中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

4.2.2深度学习在决策优化中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

混合式IRS能量效率优化实例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

5.1案例背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

5.1.1混合式IRS系统架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

5.1.2能量效率优化目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

5.2压缩感知与深度学习融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

5.2.1融合模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

5.2.2融合模型实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

5.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

5.3.1能量效率对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．