端到端收发机设计　

　　 在未来通信系统中，基于神经网络的端到端收发机的设计是一项重要的技术。它可以实现全局优化，降低端到端通信时延，并提高信道容量。 然而，该方法还存在建模复杂和实际部署困难等问题，这些问题与多模块融合、跨联合优化等技术相关。 其中，我们对一些关键模块的神经网络结构进行了探索，也对跨模块联合优化问题进行了深入的研究。

　　 混合波束赋形技术: 为了解决传统波束赋形技术硬件复杂度和成本过高的问题，我们研究了混合波束赋形技术，需要联合设计数字预编码器/合并器和模拟预编码器/合并器。 我们分别考虑了低分辨率射频移相器导致的恒模约束和整数约束，以及部分连接结构导致的分块对角约束，并给出了基于机器学习的分支定界、 基于机器学习的矩阵分解等方法，实现了接近全数字波束赋形的性能，并且降低了时间复杂度。

　　 联合优化：联合优化问题受到模块耦合、数据缺失、噪声影响等多种不利因素影响。因此，可以考虑基于数据的机器学习方法， 利用深度神经网络从原始观测量中直接提取有效特征，并通过定义损失函数灵活地满足不同的性能要求。为此，我们探索了深度学习方法在多模块联合优化问题中的性能， 提出了基于多任务学习的多种硬件损伤联合估计方法。该方法利用硬件损伤的耦合效应，提取了子问题的共同特征，弱化了噪声影响，提升了综合估计精度。


Research


　 参考文献　


  • [1] Toward Intelligent Wireless Communications: Deep Learning Based Physical Layer Technologies.
    Siqi Liu, Tianyu Wang, and Shaowei Wang.
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    Siqi Liu, Tianyu Wang, and Shaowei Wang.
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  • [3] Joint Compensation of CFO and IQ Imbalance in OFDM Receiver: A Deep Learning Based Approach.
    Siqi Liu, Tianyu Wang, and Shaowei Wang.
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  • [4] Multi-Label Learning Based Antenna Selection in Massive MIMO Systems.
    Wentao Yu, Tianyu Wang, and Shaowei Wang.
     IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 70, no. 7, pp. 7255-7260, Jul. 2021.
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