电讯技术

作者：钱蓉蓉,卢松琴,任文平,禄宇媛

单位：(云南大学 信息学院，昆明 650500)

关键词：毫米波通信；天线选择；透镜天线阵列；机器学习；全连接神经网络（FNN）；

基金：国家自然科学基金青年科学基金项目(61701433)；云南省科技厅面上项目(2018FB099)；云南大学研究生科研创新项目(20200309)

为了减少毫米波大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）系统在数据传输过程中所使用的射频链数目，解决高硬件成本和高功耗的问题，可以将透镜天线阵列作为一个实际有效的解决方案部署在毫米波MIMO系统的基站端。利用透镜天线阵列具有基于方向的能量聚焦特性，对透镜阵列进行天线选择，并为用户分配合适的天线进行数据传输，能够在维持一定的系统性能的同时减少射频链的使用。结合机器学习在数据处理及分类方面的优势，提出了一种基于全连接神经网络（Fully Connected Neural Network，FNN）的天线选择算法。仿真结果表明，所提方案能够达到和穷搜法基本一致的系统容量，且比逻辑回归、k-近邻算法的准确率分别高了7%、2%。

来源：2022年第2期

《电讯技术》期刊编辑部

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