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摘要
大规模MIMO-D2D异构网络中,可以通过在蜂窝用户和D2D用户之间使用相同的频谱资源来提高频谱效率,但是在信道估计中,共享相同导频序列的用户之间会产生严重干扰。为了解决该问题,利用卷积神经网络,通过学习最优的导频分配来推断导频分配结果以减轻导频污染的影响。将用户在小区中的位置和相应的导频分配作为输入和输出标签,通过穷举法得到用户位置的最佳导频分配作为训练数据。经卷积神经网络导频分配系统(CNN-PAS)分析训练数据,利用所产生的推断函数提供近似最优的导频分配结果。仿真结果表明,该方案实现了近98.78%的理论上限性能。
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