【波束】近场宽带多用户通信的波束聚焦优化Matlab实现

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🔥 内容介绍

在 6G 通信场景中，太赫兹等高频段与超大规模天线阵列（ELAA）的结合推动通信向近场传输演进。近场宽带多用户通信通过波束聚焦将能量集中于目标用户位置，可突破高频段路径损耗瓶颈，但面临球面波相位补偿复杂、多用户干扰耦合、宽带色散失真等核心挑战。传统远场平面波假设下的波束成形技术已完全失效，亟需构建适配近场特性的波束聚焦优化体系。本文系统剖析近场宽带多用户通信的技术瓶颈，阐述波束聚焦的理论基础，提出 “感知辅助 - 架构简化 - 算法优化” 三位一体的聚焦优化方案，并通过仿真验证其有效性，为 6G 近场通信的工程化落地提供技术支撑。

一、研究背景：近场宽带多用户通信的波束聚焦困境

1.3 传统技术的局限性

现有波束成形技术难以适配近场宽带多用户需求：

• 远场波束成形失效：基于平面波假设的相控阵技术忽略距离维度补偿，聚焦误差随通信距离减小而急剧增大；

• 混合波束成形成本高：数字波束成形单元需对应独立射频链路，超大规模阵列下硬件复杂度与能耗呈指数级上升；

• 无感知波束训练低效：盲目波束扫描需覆盖三维空间栅格，近场场景下栅格数量可达远场的 10 倍以上，训练时间超过 100ms。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

user_r = rand(para.K, 1) * 10 + 5; % user distances 5 ~ 15 m

user_theta = sort(rand(para.K, 1) * pi); % user directions 0 ~ 180 degree

%% generate channel matrix

[H] = generate_channel(para, user_r, user_theta);

%% Fully-digital approximation (FDA) approach

[R_convergence, penalty_convergence, A, D] = algorithm_FDA_penalty(para, H, user_r, user_theta);

% plot convergence results

figure; 

subplot(1,2,1); 

plot(R_convergence, '-b', 'LineWidth', 1.5);

xlabel('Number of outer-loop iterations', 'Interpreter', 'Latex');

ylabel('Spectral efficiency (bit/s/Hz)', 'Interpreter', 'Latex');

box on; grid on;

subplot(1,2,2);

semilogy(penalty_convergence, '-b', 'LineWidth', 1.5);

xlabel('Number of outer-loop iterations', 'Interpreter', 'Latex');

ylabel('Penalty value', 'Interpreter', 'Latex');

box on; grid on;

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

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🌟电力系统方面

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🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

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🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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