毫米波波束预测模型

预测精度提升2.63%至11%

该模型融合时空与频域信息，利用3DCNN和Transformer捕获多模态特征，突破传统优化方法的实时性限制。

周全 · 赖裕平 · Hongyu, Yu · Zhang, Ronghui · 景晓军 · 罗莉娟

Neurocomputing 2023

参数信息

波束预测精度提升

2.63%–11% %

技术优势

实时可用

采用深度学习框架替代迭代优化，直接从多模态数据预测最优波束，无需在线求解优化问题。

精度提升

相比基准方法，波束预测精度提升2.63%至11%。

应用场景

• 毫米波通信：在毫米波通信中实时选择最优波束，避免传统优化带来的延迟。
• MIMO系统：为大规模MIMO系统提供低延迟波束选择，提升信道容量和可靠性。