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摘要
毫米波（millimeter wave,mmWave）是5G应用的一项重要技术，具备更高的上下行传输速率，更低的响应时延。mmWave系统通常基于码本（codebook）进行波束预测，但穷尽codebook匹配最佳波束成形向量耗时较多。在保证高吞吐量的同时，如何降低codebook搜索成本，已然成为mmWave系统优化方向之一。文章提出一种基于信道矩阵模式的毫米波波束预测方法，通过多载波信道响应整合并可视化，将结构化数据转换为图像样本，利用深度学习模型Efficient NetV2-S提取图像特征，进行迁移学习时，将特征提取层参数固定，仅训练最后一层神经元参数，保证预测准确率同时降低训练时间成本，再基于codebook进行波束预测。经验证，该方法Top-1准确率提升近4.9%,Top-3准确率提升近5.8%，显著削减了codebook搜索成本，优化了mmWave系统通信质量及响应时延。
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单位南京铁道职业技术学院
