基于机器学习的波束搜索算法设计.pdf

"基于机器学习的波束搜索算法设计" 本文介绍了一种基于机器学习的波束搜索算法的设计，旨在解决5G移动通信系统中毫米波基站密集部署场景下的波束搜索问题。该算法通过机器学习技术，能够快速、高效地搜索到最佳的波束，从而提高信号的覆盖范围和传输速率。 本文对5G移动通信系统中的毫米波通信技术进行了介绍，包括其优点和挑战。然后，文章分析了传统的波束搜索算法的缺陷，即穷举搜索算法的时间复杂度很高。为了解决这个问题，本文提出了基于机器学习的波束搜索算法，该算法可以快速搜索到最佳的波束，从而提高信号的覆盖范围和传输速率。 在设计基于机器学习的波束搜索算法时，本文考虑了多基站场景下的系统模型，包括用户与基站的布局、大尺度衰落、波束定向增益以及毫米波信道的特性。该算法通过机器学习技术，能够快速学习和适应不同的信道场景，从而提高波束搜索的精度和效率。 通过仿真实验，本文验证了基于机器学习的波束搜索算法的优越性，包括较高的搜索精度和较低的时间复杂度。该算法可以广泛应用于5G移动通信系统中的毫米波基站密集部署场景，提高信号的覆盖范围和传输速率。 本文的贡献在于设计了一种基于机器学习的波束搜索算法，该算法可以快速、高效地搜索到最佳的波束，从而提高信号的覆盖范围和传输速率。该算法可以广泛应用于5G移动通信系统中的毫米波基站密集部署场景，提高信号的覆盖范围和传输速率。 在机器学习方面，本文的贡献在于提出了一种基于机器学习的波束搜索算法，该算法可以快速学习和适应不同的信道场景，从而提高波束搜索的精度和效率。该算法可以广泛应用于5G移动通信系统中的毫米波基站密集部署场景，提高信号的覆盖范围和传输速率。 在通信系统方面，本文的贡献在于设计了一种符合城市密集基站和用户分布的系统级模型，该模型可以根据需要配置不同的基站距离、基站和用户数量的参数，以适用于不同的信道场景。该模型可以广泛应用于5G移动通信系统中的毫米波基站密集部署场景，提高信号的覆盖范围和传输速率。 本文的贡献在于设计了一种基于机器学习的波束搜索算法，该算法可以快速、高效地搜索到最佳的波束，从而提高信号的覆盖范围和传输速率。该算法可以广泛应用于5G移动通信系统中的毫米波基站密集部署场景，提高信号的覆盖范围和传输速率。