利用信道学习获取超蜂窝网络休眠基站的信道信息

作     者：邓瑞琛 姜之源 刘景初 周盛 牛志升 Ruichen DENG;Zhiyuan JIANG;Jingchu LIU;Sheng ZHOU;Zhisheng NIU

作者机构：清华大学电子工程系北京100084 清华大学信息科学与技术国家实验室(筹)北京100084 

基　　金：国家重点基础研究发展计划(973)(批准号:2012CB316000) 国家自然科学基金(批准号:61461136004 61571265 91638204)资助项目 

出 版 物：《中国科学：信息科学》 (Scientia Sinica(Informationis))

年 卷 期：2017年第47卷第11期

页      码：1583-1591页

摘      要：信道信息作为刻画无线信道状态的重要信息,在新一代基于大规模多天线技术的系统中扮演了极其重要的角色.而在超蜂窝架构中,业务基站需要动态休眠以提高系统的能效.当基站休眠时,传统的基于导频的信道信息获取方法无法使用.本文针对这一问题提出了基于机器学习的信道信息获取策略,通过活跃基站多维度的信道信息来推测休眠基站的信道信息.我们以用户选择业务基站为例,利用人工神经网络架构设计了一套具体的信道学习解决方案.与位置辅助信道估计方案不同,该方案采用控制基站侧的信道信息作为输入,避免了用户定位过程中存在的一些问题.通过基于随机地理散射物的信道模型,我们对该方案进行了仿真验证,发现其预测准确率优于K近邻等其他预测算法,性能接近于已知准确用户地理信息的位置辅助估计方案.

主 题 词：超蜂窝网络 信道信息 人工神经网络 信道学习 大规模多天线 

学科分类：080904[080904] 0810[工学-土木类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080402[080402] 0804[工学-材料学] 081001[081001] 

核心收录：

D　O　I：10.1360/N112017-00039

馆 藏 号：203280001...