文档名：无蜂窝大规模MIMO系统接入点动态选择算法
摘要：在无蜂窝大规模多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output,MIMO)系统中,所有接入点(AccessPoint,AP)为用户提供服务的方式会造成较大的功率消耗和增加前传链路压力.以"用户为中心"的AP选择方案为每个用户选择最佳的AP集合,使系统频谱效率和能量效率得以提升.为了给每个用户选择最佳的AP集合,提出了一种基于反向传播(BackPropagation,BP)神经网络的接入点动态选择算法.将AP与用户之间的大尺度衰落向量作为输入,AP与用户之间的连接关系作为BP神经网络输出的预测向量,同时,针对BP神经网络初始化权值,提出了一种改进的自适应遗传算法以提高算法的收敛速度和收敛性能.仿真结果表明,改进后的BP神经网络预测结果更接近于实际值,并且比全连接和启发式的AP选择方案具有更高的系统和速率.
作者：申敏 裘德市Author：SHENMin QIUDeshi
作者单位：重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆40065
刊名：电讯技术
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2024, 64(3)
分类号：TN929.5
关键词：无蜂窝大规模MIMO 接入点选择 遗传算法 BP神经网络
Keywords：cell-freemassiveMIMO accesspointselection geneticalgorithm BPneuralnetwork
机标分类号：TN929.5TP393.11U441.4
在线出版日期：2024年4月16日
基金项目：国家科技重大专项无蜂窝大规模MIMO系统接入点动态选择算法[
期刊论文] 电讯技术--2024, 64(3)申敏 裘德市在无蜂窝大规模多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output,MIMO)系统中,所有接入点(AccessPoint,AP)为用户提供服务的方式会造成较大的功率消耗和增加前传链路压力.以"用户为中心"的AP选择方案为每个用户选择最佳的...参考文献和引证文献
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