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北京邮电大学学报 2024年

作者：朱翔本郭彩丽杨洋刘传宏莫振扬北京邮电大学信息与通信工程学院

数字语义通信在保留语义通信优势的同时能够与现有通信系统兼容，而量化是实现数字语义通信的关键。数字语义通信中的量化，需要多个量化器对多个维度的语义特征进行量化，由于硬件受限，量化总比特数有限，所以需要一种对量化器的比特... 详细信息

数字语义通信在保留语义通信优势的同时能够与现有通信系统兼容，而量化是实现数字语义通信的关键。数字语义通信中的量化，需要多个量化器对多个维度的语义特征进行量化，由于硬件受限，量化总比特数有限，所以需要一种对量化器的比特分配方案。针对这一问题，提出一种基于语义重要性的比特分配算法。首先，构建了基于语义重要性的量化比特分配问题，在最大比特数的限制下，考虑不同语义信息的重要性，最小化量化和传输带来的失真；然后，引入强化学习技术，以比特分配范围为动作空间，以语义特征为状态空间，提出了基于强化学习的量化比特分配算法；最后，对所提算法进行训练，得到最优比特分配策略。仿真结果表明，所提算法收敛速度较快，在图像分类的任务场景下，所提算法的交叉熵比基准算法下降最多48.16%，分类准确度提高最多12.65%。

关键词：数字语义通信语义重要性量化比特分配强化学习

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去蜂窝大规模MIMO系统资源分配方案研究

去蜂窝大规模MIMO系统资源分配方案研究

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作者：阮小聪南京邮电大学

学位级别：硕士

近年来物联网、云计算、大数据、虚拟现实等新兴技术迅猛发展,用户和企业对大连接量、低时延、高速率数据流量的需求也大大增加,第五代(Fifth Generation,5G)移动通信技术为这些问题的解决提供了强有力的支撑。然而从第一代移动通信系... 详细信息

近年来物联网、云计算、大数据、虚拟现实等新兴技术迅猛发展,用户和企业对大连接量、低时延、高速率数据流量的需求也大大增加,第五代(Fifth Generation,5G)移动通信技术为这些问题的解决提供了强有力的支撑。然而从第一代移动通信系统到现如今的5G系统仍然一直沿用蜂窝网络架构,从宏蜂窝到微蜂窝,随着蜂窝小区面积的逐渐缩小,小区间干扰加重、越区切换频繁等问题日益凸出,这使得系统性能的提升遇到了瓶颈。去蜂窝网络架构的提出为这些瓶颈的解决找到了突破口,有望成为未来移动通信系统的核心技术之一。去蜂窝大规模MIMO(Cell-free Massive Multiple Input Multiple Output)系统是去蜂窝架构的一种实现,其在覆盖区域内部署了大量接入点(Access Point,AP),并通过回程链路连接中央处理单元,所有AP可以在同一时频率资源下同时为用户提供服务。如果仅仅将系统资源简单地分配给AP,不仅会降低资源的利用效率,也无法保障优质的服务质量。为了更高效的利用资源并进一步提高系统性能,本文从用户速率的角度研究了去蜂窝大规模MIMO系统的资源分配问题。首先,针对fpZF(full-pilot Zero Forcing)接收机,研究了上行去蜂窝大规模MIMO系统的ADC等量化比特分配问题。本文在AP处配置了低分辨率ADC对接收信号进行量化处理,以便研究AP处不同分辨率的ADC对上行链路用户速率的影响。区别于传统的ZF(Zero Forcing)接收机,本文采用了fpZF接收机这一新的信号检测方案,该方案能够在AP处执行信号检测任务,而无需将接收信号通过回程链路汇总到中央处理单元处统一处理。在研究过程中,基于推导出的上行链路可达速率闭合表达式,本文与CB(Conjugate Beamforming)接收机相同条件下的用户速率进行了比较。仿真结果表明,当使用ADC等量化比特分配方案时,fpZF接收机比CB接收机对量化操作更为敏感。其次,针对fpZF和NCB(Normalized Conjugate Beamforming)预编码器,研究了下行去蜂窝大规模MIMO系统的ADC量化比特分配问题和功率分配问题。本文在AP和用户处都配置了低分辨率ADC,以便分析量化过程对下行链路用户速率的影响。首先研究了ADC量化比特分配问题,与等量化比特分配方案不同,本文假设用户处使用完美ADC,并将AP处所有ADC的量化比特总数固定,在此约束下提出了一个量化比特分配优化方案。该方案可以优化分配给每个ADC的量化比特数,以进一步提高用户总速率。接着研究了去蜂窝大规模MIMO系统下的功率分配问题,提出了一个加权max-min功率控制方案。该方案可以提升速率较差的用户的速率,从而为用户提供均匀良好的服务质量,并且通过为用户设置不同的权重能够满足高优先级用户更高的速率需求。最后通过仿真实验验证了这两种资源分配方案的有效性,能够明显提升系统性能。

关键词：去蜂窝大规模MIMO系统低分辨率ADC 量化比特分配加权max-min功率控制

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