【摘 要】
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毫米波（mmWave）作为第五代移动通信系统的关键技术最近以来引起了学术界及工业界的广泛关注。然而,基于波束赋形的定向通信需要更为精细的波束管理,在移动通信场景下极具挑战。具体而言,基站（BS）需要为用户设备（UE）依次扫描其波束以测量其质量,确定最佳波束并报告。这种定向波束链路建立及维系的过程会引入显著的延迟和开销,从而降低链路吞吐量和频谱效率。此外,准静态场景下的毫米波通信逐渐成熟,而动态场景
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毫米波（mmWave）作为第五代移动通信系统的关键技术最近以来引起了学术界及工业界的广泛关注。然而,基于波束赋形的定向通信需要更为精细的波束管理,在移动通信场景下极具挑战。具体而言,基站（BS）需要为用户设备（UE）依次扫描其波束以测量其质量,确定最佳波束并报告。这种定向波束链路建立及维系的过程会引入显著的延迟和开销,从而降低链路吞吐量和频谱效率。此外,准静态场景下的毫米波通信逐渐成熟,而动态场景下的移动毫米波通信系统实现依然面临诸多挑战,是目前工业界及学术界关注的焦点问题之一。因此,本文提出了一种基于深度学习的毫米波波束跟踪方法。首先,本文设计了波束追踪专属的深度神经网络。然后,本文使用DeepMIMO数据集中具体场景下的射线追踪信道数据构建通信场景,并基于神经网络模型学习毫米波通信环境。仿真结果表明,所提基于机器学习的波束追踪方案的可达性能与基于穷搜的波束追踪方案的可达性能接近,特别是当用户高速移动或BS部署大规模天线阵列时,性能增益明显。
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