基于干扰泄露控制和深度学习的分布式多点协作传输设计与优化

作     者：蔡腾浩 李磊 张纵辉 CAI Tenghao;LI Lei;ZHANG Zonghui

作者机构：香港中文大学(深圳)理工学院广东深圳518172 深圳市大数据研究院广东深圳518115 

基　　金：国家自然科学基金“数据与模型双驱动的大规模MIMO高速传输关键技术研究”(62071409) 深圳市科技计划项目“面向超大规模天线通信系统的分布式信号处理技术与基础理论”(RCJC20210609104448114) 

出 版 物：《移动通信》 (Mobile Communications)

年 卷 期：2023年第47卷第6期

页      码：56-62页

摘      要：分布式多点协作传输在提升小区边缘用户的服务质量和系统频谱效率上具有巨大潜力,但通常站间频繁交换大量信息才能接近集中式多点协作传输的性能。然而,在实际无线通信系统中,考虑到信道时变性,频繁的信息交换和站间有限的回传带宽导致的较大时延给分布式多点协作传输技术带来严重的性能损失,因此其目前未得到广泛部署。为解决此问题,提出了一种新颖的信号质量衡量标准,称为信号平均泄漏加干扰噪声比(SALINR)。基于SALINR的设计使得站间无需信息交换即可实现完全分布式的联合传输。具体地,展示了基于SALINR的传输设计问题可以通过分式规划技术有效求解;进一步地,利用深度展开技术来设计波束赋形向量学习网络,从而有效减少计算复杂度。仿真结果表明,所提出的方法可接近集中式多点协作传输的性能且具有计算高效的优点。

主 题 词：分布式协作传输 分式规划 深度学习 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 081001[081001] 

D　O　I：10.3969/jissn.1006-1010.20230503-0002

馆 藏 号：203122403...