基于深度学习的智能表面毫米波波束赋形

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摘 要：基于深度学习的大型智能表面毫米波波束赋形问题，引入具有少量有源元件的大型智能表面（ＬａｒｇｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ Ｓｕｒｆａｃｅ，ＬＩＳ） 后，通过一系列实验对比研究了卷积神经网络（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＣＮＮ） 算法下波束赋形的性能。通过使用ＤｅｅｐＭＩＭＯ 数据集中具体场景下的射线追踪信道数据构造通信场景，并采用神经网络模型ＣＮＮ、反向传播（Ｂａｃｋ Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，ＢＰ） 和多层感知器（Ｍｕｌｔｉ-Ｌａｙｅｒ Ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ，ＭＬＰ） 算法学习毫米波通信环境。（剩余8340字）