5G无线通信系统中基于机器学习的超密集网络技术研究
结题报告
批准号:
61801035
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
29.0 万元
负责人:
杨阳
依托单位:
学科分类:
F0104.通信网络
结题年份:
2021
批准年份:
2018
项目状态:
已结题
项目参与者:
何大中、王海、黄建博、孙尚威、叶健东、凌云
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中文摘要
面对未来5G系统高容量高谱效的技术挑战,超密集网络(UDN)技术通过在网络中超密集部署大量小基站来降低传输损耗,大幅提高网络容量和谱效,成为5G的关键技术之一。然而,UDN仍面临资源受限、干扰复杂等瓶颈问题。采用人工智能领域中的机器学习理论,将成为解决这一瓶颈的有效技术方案。为此,本项目以机器学习中的深度神经网络、支持向量机以及增强学习作为基本理论工具,构建UDN技术完善的理论研究框架。首先,设计合理的循环神经网络进行样本训练和用户移动图案预测,推导UDN的最优用户体验质量,从而对UDN小基站部署策略进行优化;其次,挖掘用户历史数据形成大数据集,提出基于机器学习的用户通信模式分类,实现低时延的用户通信模式选择机制;最后,综合考虑各种非理想条件,利用机器学习对频谱资源分配进行优化,进一步提高UDN的性能。本项目可望为我国引领未来人工智能在无线通信领域的应用提供重要的理论基础和关键技术支撑。
英文摘要
In future 5G communication system, demands of high capacity and high spectrum efficiency (SE) are effectively met by ultra-dense networks (UDN), where a lot of small cell base stations (SBSs) are densely deployed and share the spectrum resources with cellular networks. UDN has been proposed as one of the key technologies in 5G system, however, it still faces the bottlenecks such as limited spectrum resources, complicated interference, etc. Using machine learning (ML) of artificial intelligence (AI) area becomes one effective technical solution. Therefore, our works aim to establish the theoretical research framework of 5G UDN based on the ML tools of deep neural network, support vector machine and reinforcement learning. First, the user mobility pattern prediction and quality of experience are analyzed, where a reasonable recurrent neural network structure is designed for parameter training and prediction, thus, the SBS deployment strategy can be optimized in UDN. Second, by mining user historical information to form a big database, a method of user communication mode selection based on ML can be proposed to realize a low latency and low overhead mode selection in UDN. Last, consider different non-ideal conditions, the resource allocation can be optimized by ML to further enhance the UDN performance. Our research works are expected to provide solid technical reserves for future AI application in wireless communication field.
本项目利用机器学习对5G超密集网络(Ultra-dense Networks,UDN)中的部署、通信方式以及频谱资源分配等问题进行深入研究。首先对5G UDN中的终端部署问题进行了分析,利用机器学习中的优化算法获得了合理的终端部署密度,为实际网络部署提供了理论指导;接着,对5G UDN中的通信方式进行了研究,利用机器学习SVM分类器对发射机码字进行训练,高效地完成了通信码字选择,大幅降低了通信系统开销;最后,对5G UDN中的频谱资源环境进行分析,通过强化学习中的双深度Q网络设计了频谱接入方式,使得用户合理进行频谱接入,同时避开可能造成的干扰。相关成果适用于海量用户存在的UDN网络,并能够有效提升网络的系统承载。共发表论文12篇,获授权专利2件。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
ACCsiNet: Asymmetric Convolution-Based Autoencoder Framework for Massive MIMO CSI Feedback
ACCsiNet:用于大规模 MIMO CSI 反馈的基于非对称卷积的自动编码器框架
DOI:10.1109/lcomm.2021.3116864
发表时间:2021-12
期刊:IEEE Communications Letters
影响因子:--
作者:Biao Cao;Yang Yang;Peng Ran;Dazhong He;Gang He
通讯作者:Gang He
Codeword Selection for Concurrent Transmissions in UAV Networks: A Machine Learning Approach
无人机网络并发传输的码字选择:一种机器学习方法
DOI:10.1109/access.2020.2968533
发表时间:2020-01
期刊:IEEE Access
影响因子:3.9
作者:Yang Yang;Zhen Gao;Yue Zhang;Qing Yan;Dazhong He
通讯作者:Dazhong He
Machine Learning Inspired Codeword Selection For Dual Connectivity in 5G User-Centric Ultra-Dense Networks
机器学习启发的 5G 以用户为中心的超密集网络中双连接的码字选择
DOI:10.1109/tvt.2019.2923314
发表时间:2019-06
期刊:IEEE Transactions on Vehicular Technology
影响因子:6.8
作者:Yang Yang;Xinyi Deng;Dazhong He;Yanan You;Ruoning Song
通讯作者:Ruoning Song
DOI:10.1109/tvt.2020.3001340
发表时间:2020-08-01
期刊:IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY
影响因子:6.8
作者:Yang, Yang;Gao, Zhen;He, Dazhong
通讯作者:He, Dazhong
基于拓扑超构材料的电磁纵模特性和应用研究
  • 批准号:
    52372280
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    50万元
  • 批准年份:
    2023
  • 负责人:
    杨阳
  • 依托单位:
国内基金
海外基金