用于大规模MIMO空中通信的鲁棒波束成形
Research Paper#Wireless Communications, Massive MIMO, Beamforming, Deep Reinforcement Learning🔬 Research|分析: 2026年1月3日 18:25•
发布: 2025年12月29日 23:50
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•ArXiv分析
本文解决了大规模MIMO空中网络中波束成形的关键挑战，这是未来通信系统的关键技术。使用分布式深度强化学习（DRL）方法，特别是傅立叶神经算子（FNO），对于处理不完善的信道状态信息（CSI）、用户移动性和可扩展性的复杂性来说，是一种新颖且有前景的方法。转移学习和低秩分解的整合进一步增强了所提出方法的实用性。通过与已建立的基线进行比较，本文侧重于鲁棒性和计算效率，这对于实际部署尤为重要。