一种面向用户为中心网络的深度学习动态波束赋形方法

专利申请号：CN202110920028.7

公 开 号：CN113644946A

发 明 人：张鸿涛 刘江徽 赵嘉怡 

专利类型：发明专利

申 请 日：20211112

公 开 日：20210811

专利主分类号：H04B7/06(20060101)

关 键 词：波束赋形 赋形 构建 最小均方误差算法 波束 矩阵 波束赋形矩阵 训练数据集 动态波束 基站波束 面向用户 模型计算 实际场景 实例研究 数量动态 网络模型 用户服务 中心网络 复数域 基站簇 数据集 最大化 卷积 馈入 加权 耗时 反馈 全局 部署 改进 学习 

摘      要：由于实际场景中用户数量动态变化，基站波束赋形计算复杂、耗时长，因此，本发明实例研究了一种面向用户为中心网络的深度学习动态波束赋形方法，具体如下：首先构建每个用户服务的基站簇，小站收集全局CSI信息并反馈至宏站；然后设计复数域加权最小均方误差算法——CWMMSE最大化和速率，通过CWMMSE获得大量“CSI矩阵‑波束赋形矩阵对作为训练数据集；接着构建改进版全卷积波束赋网络模型——IFC‑BFNet，将数据集分批馈入IFC‑BFNet模型进行训练；最后将训练完成的IFC‑BFNet模型部署于宏站上，宏站通过模型计算给出所有小站的波束赋形结果，并传至小站，小站进行相应的波束赋形操作。