深度学习驱动的空中大规模MIMO-OFDM混合波束成形技术

资源摘要信息:"本文主要研究了基于数据驱动深度学习的混合波束成形技术，特别针对空中大规模MIMO-OFDM系统，该系统能够在没有显式信道状态信息(CSI)的情况下进行有效运作。混合波束成形是一种无线通信中用于优化信号传输的技术，它结合了数字波束成形和模拟波束成形的优点，以提高信号的传输效率和质量。在大规模MIMO-OFDM系统中，这种技术尤其重要，因为该系统具有大量的天线元素，可以通过空间复用提高频谱效率。 深度学习作为一种高效的数据驱动方法，被广泛应用于无线通信系统的优化。在这项研究中，研究者通过训练神经网络模型来实现对混合波束成形策略的自动调整，使得系统能够在不知道具体信道特性的条件下工作。这种基于深度学习的波束成形策略可以自适应地学习和优化无线环境，从而提高通信系统的性能。 混合波束成形与传统波束成形技术相比，具备了更高的灵活性和可扩展性。在大规模MIMO-OFDM系统中，由于涉及的天线数量庞大，传统的波束成形方法可能会面临计算复杂度高、实时性不足等问题。通过使用深度学习方法，系统可以快速准确地找到最佳的波束成形向量，以适应复杂的无线环境变化。 此外，对于隐式CSI的应用而言，研究者提出了不依赖于信道估计的方法。在实际通信场景中，获取精确的CSI往往是困难的，而隐式CSI方法则通过直接对信号的接收数据进行处理，来推测信道信息。这种方法减少了对信道估计的依赖，从而降低了系统的复杂度，并提高了通信的鲁棒性。 论文中提到的代码可能是一个实证性的工具，用于实现上述理论研究和算法的仿真验证。代码可能包括深度学习模型的搭建、训练和评估，以及混合波束成形算法的实现和测试。通过这些代码，研究人员和工程师可以更直观地理解深度学习技术在无线通信系统中的应用，并在实际的系统设计中进行优化和调整。 最后，文件的名称“D3L-HB-main”可能是指“Data-Driven Deep Learning for Hybrid Beamforming in Main Module”的缩写。这表明了代码的主要模块是围绕着基于数据驱动的深度学习算法，特别是专注于混合波束成形技术的实现。" 资源摘要信息:"基于数据驱动深度学习的混合波束成形，用于具有隐式 CSI 的空中大规模 MIMO-OFDM 系统"