深度学习驱动的端到端MIMO系统研究：张宇硕士论文概览

本篇硕士学位论文《基于深度学习的端到端MIMO系统研究》由张宇撰写，于2021年4月提交至西安电子科技大学通信工程学院，旨在探索深度学习在无线通信领域的最新应用。MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术是现代通信系统中的关键组件，它通过利用多个发送和接收天线来提高数据传输的容量和效率。然而，传统的MIMO系统设计通常依赖于复杂的信号处理算法，如线性解调和信道编码，这些方法在面对多变的无线环境时可能效果有限。 论文的核心内容聚焦于将深度学习这一强大的机器学习工具引入MIMO系统设计中，实现端到端的解决方案。深度学习能够自动学习和优化无线通信系统的参数设置，无需手动设计和调整，从而有望解决传统方法在适应性和性能上的挑战。通过深度神经网络，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），张宇可能探讨了如何处理多径效应、信道估计、波束forming等MIMO系统的关键问题，并通过仿真或实验验证了深度学习模型的性能提升。 论文可能涵盖了深度学习模型的训练策略，如反向传播算法的应用，以及如何处理大量的无线通信数据。此外，张宇可能会分析深度学习模型在不同场景下的泛化能力，比如不同的信道条件和用户分布。论文还可能包括对深度学习模型在能耗、复杂度和实际部署可行性等方面的权衡，以及与传统方法的比较和讨论。 导师李颖教授在论文指导过程中可能扮演了关键角色，提供了专业见解和宝贵的建议，帮助张宇深化了对深度学习在无线通信领域的理解，并确保了研究的学术价值和实用性。整个研究工作表明了深度学习作为一种新兴技术，正在逐渐改变无线通信系统的传统设计思路，为未来的5G和6G通信系统带来了新的可能性。