摘要
摘要：文章针对毫米波MIMO系统面临的高路径损耗和强散射特性等挑战，探索基于人工智能的波束赋形优化方案。研究基于深度强化学习、迁移学习、联邦学习和集成学习等人工智能技术的波束优化策略，构建了面向角度、功率、极化和时序的多维度波束赋形优化体系。通过深度强化学习实现波束自适应优化，利用迁移学习提升跨场景优化效率，基于联邦学习实现分布式协同优化，采用集成学习提高系统鲁棒性。从波束赋形的关键要素出发，提出了角度参数优化、功率分布调控、极化特性调整和时序过程规划等策略，实现了毫米波MIMO系统性能的显著提升。研究结果表明，基于人工智能的波束赋形优化方案能有效应对复杂无线环境的挑战，为毫米波MIMO系统的实际部署提供重要支撑。
出版日期
2024年12月02日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
