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基于深度学习的太赫兹高速传输技术研究

基于深度学习的太赫兹高速传输技术研究

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作者：李卓洵电子科技大学

学位级别：硕士

随着第五代移动通信系统（5G）的商用化逐渐落地,毫米波频谱资源会变得逐渐稀缺,此时比毫米波频段更高的太赫兹（THz）频段必将是未来通信发展的主要趋势。近年来,THz通信已被公认为可以为第六代无线通信系统（6G）提供足够频谱资源和... 详细信息

随着第五代移动通信系统（5G）的商用化逐渐落地,毫米波频谱资源会变得逐渐稀缺,此时比毫米波频段更高的太赫兹（THz）频段必将是未来通信发展的主要趋势。近年来,THz通信已被公认为可以为第六代无线通信系统（6G）提供足够频谱资源和超高数据速率的有前途的技术。由于THz信号路径衰减以及分子吸收十分严重,长距离通信会对信号强度造成很大程度的损害,所以短距离室内场景是目前研究THz通信最适用的场景。然而,THz波还很容易被障碍物阻挡,导致通信中断。为此,智能反射表面（Intelligent Reflection Surface,IRS）被认为是一种很有前途的技术。IRS通过调节内部单元的离散相移,以可控的方式与入射的THz波相互作用,以减轻阻塞脆弱性,增强室内场景的覆盖能力。基于石墨烯驱动的IRS硬件结构,建立了IRS辅助的THz MIMO通信系统模型。之后研究了该模型下的信道估计问题,利用THz频段信道具有强稀疏性的特点,提出了一种基于压缩感知稀疏恢复求解信道估计参数值的算法。但是这种算法涉及到格点化,随着天线数目的提升,复杂度也会指数级增加,为了进一步降低复杂度,搭建了两段式神经网络拟合稀疏恢复的过程。通过信道估计算法处理之后,完美的信道状态信息可以被得到,此时为了最大化信道容量,本文将难以求解的IRS相位矩阵的非凸优化问题转化为码本搜索问题,并且讨论了几种搜索算法的性能。最后考虑到非理想的情况,基站（BS）和用户端（MS）两端的混合波束赋形矩阵并不能直接根据IRS的相位矩阵得到,于是本文直接将问题转化到同时进行混合波束赋形矩阵,IRS相位矩阵和MS混合波束赋形矩阵三部分的码本选择,从而使得最终同时得到的三个最优矩阵对应的信道容量最大化。很明显通过传统优化算法是不可能求解该问题的,同时直接采用搜索的算法也十分复杂,因为涉及到三个变量同时优化,为了解决这个问题,本文提出了一种多任务码本选择网络结构,可以通过两段式的网络架构,充分利用输入的特征矩阵的数据特性,从而同时分别得到使得信道容量最大化的三个矩阵的码本选择。

关键词： THz通信超反射材料深度学习信道估计压缩感知波束选择

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