[混合波束成形]基于深度学习的大规模天线阵列混合波束成形设计(Matlab代码、Python代码实现）

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目录

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💥1 概述

混合波束成形：基于深度学习的大规模天线阵列混合波束成形设计研究

一、研究背景与意义

二、研究目标与内容

三、关键技术与创新点

四、实验验证与结果分析

五、未来研究方向与建议

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab、Python代码实现

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 ⛳️赠与读者

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

     或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

文献来源：

摘要：
对于具有有限射频链路和基于相移器的模拟波束成形（BF）架构的大规模天线阵列的BF设计，已被认为是毫米波通信系统中的关键问题。在信息不完整的信道状态信息（CSI）情况下，这变得更具挑战性。在本信函中，我们提出了一种基于深度学习的BF设计方法，并开发了一种BF神经网络（BFNN），该网络可以被训练来学习如何优化波束形成器以在硬件限制和不完整CSI的情况下最大化频谱效率。模拟结果表明，所提出的BFNN在性能上取得了显著的改进，并对传统BF算法的不完整CSI表现出强大的稳健性。
 

我们提出了一种基于深度学习的BF设计方法，适用于具有大规模天线阵列的毫米波系统。通过在自定义的Lambda层和损失函数上进行一些特殊设计，所提出的BFNN可以很好地处理毫米波系统中的硬件限制和不完整CSI带来的挑战。模拟结果显示了BFNN的竞争性能，并为未来BF设计提供了宝贵的见解。至于未来的工作，由于BFNN的普遍性，将BFNN扩展到更复杂的BF问题是很有意义的。此外，类似于已有的研究作品中，在本研究中，所提出的BFNN中的层数和每层中的神经元数量主要是通过实证试验确定的，研究各层的物理意义也是很有趣的。

混合波束成形：基于深度学习的大规模天线阵列混合波束成形设计研究

一、研究背景与意义

随着无线通信技术的飞速发展，大规模天线阵列（Massive MIMO）技术已成为5G及未来无线通信网络的关键技术之一。大规模天线阵列通过部署大量天线，显著提高了无线通信系统的频谱效率和容量。然而，随着天线数量的增加，系统的硬件复杂性和能量消耗也急剧上升，这对信号处理和能量效率提出了更高的要求。

混合波束成形（Hybrid Beamforming, HBF）技术作为一种有效的解决方案，通过结合数字波束成形和模拟波束成形，能够在不显著增加硬件复杂性和能耗的前提下，实现高分辨率的波束控制。深度学习作为一种强大的机器学习技术，在处理复杂模式识别和预测问题方面具有显著优势，为混合波束成形设计提供了新的思路和方法。

二、研究目标与内容

本研究旨在设计一种基于深度学习的大规模天线阵列混合波束成形方案，以提高系统性能和频谱效率，同时降低计算复杂度和硬件能耗。具体研究内容包括：

1. 数据收集与预处理：收集信道状态信息（CSI）、用户位置信息和天线信息等数据，并进行预处理，以供神经网络使用。
2. 神经网络设计与训练：采用深度学习算法（如卷积神经网络CNN或循环神经网络RNN）训练神经网络，实现天线选择和混合波束成形。神经网络通过学习信道状态信息和用户位置信息，生成最优的天线选择策略和混合波束成形矩阵。
3. 系统性能评估：对所选天线和混合波束成形方案进行性能评估，包括频谱效率、误码率等指标。通过与传统算法进行对比，验证所提方案的优越性。

三、关键技术与创新点

1. 基于深度学习的天线选择：

   • 通过训练神经网络，根据信号质量、干扰和信道状态等信息，选择最优天线子集，提高系统性能。
   • 采用卷积神经网络（CNN）等结构，对信道矩阵进行特征提取和分类，实现高效的天线选择。

2. 混合波束成形设计：

   • 结合数字波束成形和模拟波束成形，通过少量的射频链和天线阵列实现高分辨率的波束控制。
   • 利用深度学习算法优化波束成形策略，实现更精确的波束对准和更高的增益。
   • 引入恒模约束层，确保模拟波束成形器的输出满足硬件限制（如相位恒定模约束）。

3. 创新性的损失函数设计：

   • 提出与频谱效率（SE）密切相关的损失函数，直接优化波束成形性能。
   • 采用两阶段设计方法，使神经网络在离线训练阶段学习接近理想信道状态信息（CSI）下的性能，在线部署阶段适应不完美CSI，实现对信道估计误差的鲁棒性。

四、实验验证与结果分析

1. 实验设置：

   • 构建大规模MIMO系统实验平台，包括多个基站和用户设备。
   • 采用毫米波频段进行通信，利用大规模天线阵列实现高波束成形增益。
   • 对比传统波束成形技术与基于深度学习的混合波束成形技术的性能差异。

2. 实验过程：

   • 对系统进行初始化设置，包括信道参数的配置、波束成形算法的选择等。
   • 进行多次实验，通过改变信号的传输条件、用户设备的位置等因素，观察混合波束成形技术的性能变化。

3. 实验结果：

   • 基于深度学习的混合波束成形方案在频谱效率、误码率等指标上均取得了显著的性能提升。
   • 与传统算法相比，所提方案在计算复杂度和硬件能耗方面表现出明显优势。
   • 实验结果表明，所提方案对不完美CSI具有较强的鲁棒性，能够适应不同场景下的通信需求。

五、未来研究方向与建议

1. 进一步优化神经网络结构和算法：

   • 研究更高效的神经网络结构（如残差网络、注意力机制等），提高系统性能和降低复杂度。
   • 探索新的深度学习算法（如强化学习、生成对抗网络等）在混合波束成形设计中的应用。

2. 研究多用户下的混合波束成形技术：

   • 针对多用户场景，研究如何设计高效的混合波束成形算法，提高系统的频谱效率和用户之间的公平性。
   • 探索动态资源分配技术与混合波束成形的结合，提高系统的灵活性和效率。

3. 加强信道估计和校准技术的研究：

   • 提高信道估计的准确性和实时性，为混合波束成形提供更可靠的输入信息。
   • 研究信道校准技术，减小信道估计误差对波束成形性能的影响。

4. 推动标准化和产业化进程：

   • 积极参与国际和国内相关标准的制定工作，推动基于深度学习的混合波束成形技术的标准化进程。
   • 加强与产业界的合作与交流，促进研究成果的转化和应用。

📚2 运行结果

部分代码：

import numpy as np
from utils2 import *
from tensorflow.python.keras.layers import *
from matplotlib import pyplot as plt

# ------------------------------------------
#  Load and generate simulation data
# ------------------------------------------
path = 'train_set/example/test'  # the path of the dictionary containing pcsi.mat and ecsi.mat
H, H_est = mat_load(path)
# use the estimated csi as the input of the BFNN
H_input = np.expand_dims(np.concatenate([np.real(H_est), np.imag(H_est)], 1), 1)
# H denotes the perfect csi
H = np.squeeze(H)
# generate  SNRs associated with different samples
SNR = np.power(10, np.random.randint(-20, 20, [H.shape[0], 1]) / 10)

# -----------------------
#  Construct the BFNN Model
# -----------------------
# imperfect CSI is used to output the vrf
imperfect_CSI = Input(name='imperfect_CSI', shape=(H_input.shape[1:4]), dtype=tf.float32)
# perfect_CSI is only used to compute the loss, and not required in prediction
perfect_CSI = Input(name='perfect_CSI', shape=(H.shape[1],), dtype=tf.complex64)
# the SNR is also fed into the BFNN
SNR_input = Input(name='SNR_input', shape=(1,), dtype=tf.float32)
temp = BatchNormalization()(imperfect_CSI)
temp = Flatten()(temp)
temp = BatchNormalization()(temp)
temp = Dense(256, activation='relu')(temp)
temp = BatchNormalization()(temp)
temp = Dense(128, activation='relu')(temp)
phase = Dense(Nt)(temp)
V_RF = Lambda(trans_Vrf, dtype=tf.complex64, output_shape=(Nt,))(phase)
rate = Lambda(Rate_func, dtype=tf.float32, output_shape=(1,))([perfect_CSI, V_RF, SNR_input])
model = Model(inputs=[imperfect_CSI, perfect_CSI, SNR_input], outputs=rate)
# the y_pred is the actual rate, thus the loss is y_pred, without labels

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

T. Lin and Y. Zhu, "Beamforming Design for Large-Scale Antenna Arrays Using Deep Learning," in IEEE Wireless Communications Letters, vol. 9, no. 1, pp. 103-107, Jan. 2020, doi: 10.1109/LWC.2019.2943466.
keywords: {Antenna arrays;Radio frequency;Channel estimation;Signal to noise ratio;Training;Array signal processing;Optimization;Deep learning (DL);millimeter wave (mmWave);beamforming (BF) design;large-scale antenna arrays;neural network (NN);beamforming neural network (BFNN)},

🌈4 Matlab、Python代码实现

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