基于深度學(xué)習(xí)的5G接入技術(shù)優(yōu)化研究

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摘要：5G接入技術(shù)是實(shí)現(xiàn)高速率、低延時(shí)、大連接的關(guān)鍵。然而，5G網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜的架構(gòu)和海量的數(shù)據(jù)對(duì)接入技術(shù)提出了巨大挑戰(zhàn)。該文針對(duì)5G接入網(wǎng)中的信道估計(jì)、波束賦形、資源調(diào)度等關(guān)鍵技術(shù)，提出了基于深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化方法。首先，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)信道估計(jì)，有效提高估計(jì)精度；其次，利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)波束賦形，提升波束準(zhǔn)確性；最后，構(gòu)建基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的資源調(diào)度模型，改善系統(tǒng)吞吐量。（剩余5362字）