人工智能-机器学习-未来移动通信系统中天线选择技术的研究.pdf

"人工智能-机器学习-未来移动通信系统中天线选择技术的研究" 人工智能和机器学习在未来移动通信系统中的应用是当前研究的热点之一。本文研究的关键技术是天线选择技术，它可以在获得多天线性能增益的同时降低系统的复杂度和成本。天线选择技术的研究可以分为两部分：一是发送天线选择技术，二是接收天线选择技术。 发送天线选择技术是指在发送端选择合适的天线来发送信号，以提高系统的性能。本文研究了反馈差错对正交空时编码的发送天线选择系统的影响，并提出了近似计算的方法来推导正交空时编码的发送天线选择系统的符号差借概率表达式。 接收天线选择技术是指在接收端选择合适的天线来接收信号，以提高系统的性能。本文研究了多用户分集和接收天线选择联合系统的容量，并提出了基于迫零判决反馈接收机（ZF.DFD）的自适应链路算法。 机器学习在天线选择技术中的应用可以提高系统的性能和可靠性。例如，通过机器学习算法，可以根据系统的实际情况选择合适的天线，以提高系统的性能。同时，机器学习算法也可以用于检测和预测系统中的错误，以提高系统的可靠性。 在未来移动通信系统中，天线选择技术将扮演着越来越重要的角色。因此，本文的研究结果对于未来移动通信系统中的天线选择技术具有重要的参考价值。 本文的研究结果表明，天线选择技术在未来移动通信系统中的应用具有很大的潜力。通过机器学习和人工智能技术的应用，可以提高系统的性能和可靠性，并降低系统的复杂度和成本。 在本文的研究中，我们也发现了天线选择技术在未来移动通信系统中的几个挑战和机遇。首先，天线选择技术需要面临着多用户分集和接收天线选择联合系统的挑战，需要解决多用户分集和接收天线选择的冲突问题。其次，天线选择技术需要面临着发送天线选择和接收天线选择的挑战，需要解决发送天线选择和接收天线选择的协调问题。 为了解决这些挑战，本文提出了一些解决方案。例如，基于迫零判决反馈接收机（ZF.DFD）的自适应链路算法可以解决多用户分集和接收天线选择联合系统的挑战。同时，本文也提出了基于类MMSE.DFD链路自适应算法来克服迫零算法的缺点。 本文的研究结果表明，天线选择技术在未来移动通信系统中的应用具有很大的潜力。通过机器学习和人工智能技术的应用，可以提高系统的性能和可靠性，并降低系统的复杂度和成本。 未来移动通信系统中的天线选择技术将继续受到广泛的关注和研究。我们相信，本文的研究结果将为未来移动通信系统中的天线选择技术提供有价值的参考。