信息通信技术与政策

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信息通信技术与政策 ›› 2020, Vol. 46 ›› Issue (9): 91-96.

所属专题: 5G

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基于深度学习辅助波束管理与5G 网络容量优化

Assist beam management and 5G network capacity optimization based on deep learning

  

  1. 华中科技大学,武汉 430074
  • 出版日期:2020-09-15 发布日期:2020-11-05
  • 作者简介:
    胡家熙:华中科技大学本科在读,主要从事空间通信等方面的研究工作

  1. Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China
  • Online:2020-09-15 Published:2020-11-05

摘要: 系统容量又指信道容量,它是衡量无线系统通信能力的重要指标。以5G 网络为研究对象,基于深度学习的信道估计,从波束管理方面分析了在使用大规模天线阵列技术( Massive MIMO) 的情况下,如何提高系统容量。最后提出一种将DenseNet 用于信道估计的设想。

关键词: 深度学习, 5G 网络, 波束管理, 大规模天线, 信道估计

Abstract: System capacity (channel capacity) is an important factor to measure the communication capacity of wireless systems. Taking 5G network as the research object, this paper analyzes how to improve the system capacity in the case of massive MIMO from the aspect of beam management. Finally, this paper puts forward a new idea for using DenseNet for channel estimation.

Key words: deep learning, 5G network, beam management, massive MIMO, channel estimation