課題申報(bào)書技術(shù)指標(biāo)一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：面向下一代通信系統(tǒng)的超大規(guī)模MIMO信道建模與智能資源調(diào)度技術(shù)研究

申請人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：通信與信息工程學(xué)院，國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室

申報(bào)日期：2023年11月15日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用研究

二．項(xiàng)目摘要

本項(xiàng)目旨在針對下一代通信系統(tǒng)（5G-Advanced及6G）對超大規(guī)模多輸入多輸出（MIMO）技術(shù)的迫切需求，開展信道建模與智能資源調(diào)度技術(shù)的深入研究。隨著基站天線數(shù)量的指數(shù)級增長，傳統(tǒng)信道建模方法已難以準(zhǔn)確刻畫復(fù)雜無線環(huán)境下的信道特性，導(dǎo)致資源分配效率低下和用戶體驗(yàn)下降。項(xiàng)目核心內(nèi)容聚焦于：首先，構(gòu)建基于物理層建模（Physics-BasedModeling）的超大規(guī)模MIMO信道模型，融合路徑損耗、陰影衰落、多徑時(shí)延及空間相關(guān)性等關(guān)鍵參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對毫米波及太赫茲頻段信道的高精度仿真；其次，研究基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能資源調(diào)度算法，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)優(yōu)化波束賦形、功率控制和子載波分配策略，提升系統(tǒng)吞吐量與能效比；最后，設(shè)計(jì)低復(fù)雜度信道估計(jì)與預(yù)編碼方案，結(jié)合稀疏化測量技術(shù)，降低大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的計(jì)算開銷。預(yù)期成果包括：一套高保真度的超大規(guī)模MIMO信道數(shù)據(jù)庫、三種面向不同場景的智能資源調(diào)度框架及相應(yīng)的性能評估體系。項(xiàng)目將結(jié)合仿真驗(yàn)證與實(shí)際場景測試，驗(yàn)證所提方法在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境下的魯棒性，為下一代通信系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)制定提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。研究成果可應(yīng)用于智慧城市、車聯(lián)網(wǎng)及空天地一體化通信等前沿領(lǐng)域，推動通信技術(shù)向更高頻段、更大容量方向發(fā)展。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，全球數(shù)據(jù)流量呈現(xiàn)爆炸式增長趨勢，根據(jù)國際電信聯(lián)盟（ITU）預(yù)測，到2025年全球移動數(shù)據(jù)量將較2020年增加近60倍。這一趨勢對通信系統(tǒng)的容量、速率和可靠性提出了前所未有的挑戰(zhàn)。超大規(guī)模多輸入多輸出（MassiveMIMO）技術(shù)作為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)的關(guān)鍵方案，通過在基站端部署大量天線，能夠顯著提升系統(tǒng)頻譜效率和覆蓋范圍，已成為5G及未來6G通信系統(tǒng)的核心enabling技術(shù)之一。然而，在超大規(guī)模MIMO的實(shí)際部署與應(yīng)用過程中，信道建模與資源調(diào)度這兩個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)面臨著諸多亟待解決的難題，直接制約了其性能的充分發(fā)揮。

當(dāng)前，超大規(guī)模MIMO信道建模領(lǐng)域存在以下突出問題。傳統(tǒng)的信道模型，如Rayleigh衰落模型和Rician衰落模型，主要用于中小規(guī)模MIMO系統(tǒng)，無法準(zhǔn)確描述大規(guī)模天線陣列帶來的空間相關(guān)性增強(qiáng)、波束賦形效應(yīng)以及毫米波頻段高頻段特性（如高路徑損耗、窄波束寬度、強(qiáng)方向性等）?，F(xiàn)有物理層建模方法（Physics-BasedModeling）雖然能夠基于電磁波傳播理論進(jìn)行精確仿真，但在面對超大規(guī)模天線陣列時(shí)計(jì)算復(fù)雜度急劇增加，且難以實(shí)時(shí)應(yīng)用于實(shí)際系統(tǒng)優(yōu)化。此外，現(xiàn)有模型往往忽略了移動性、環(huán)境散射特性以及大規(guī)模天線間的近場干擾等因素，導(dǎo)致建模精度與實(shí)際場景存在較大偏差。例如，在城市峽谷等復(fù)雜環(huán)境中，基站天線數(shù)量超過數(shù)十根時(shí)，傳統(tǒng)模型的誤差率可高達(dá)30%以上，嚴(yán)重影響了基于信道估計(jì)的資源調(diào)度算法的性能。這種建模精度不足的問題在毫米波通信中尤為突出，因?yàn)槠洳ㄩL短、頻率高，信道快速衰落特性使得準(zhǔn)確建模成為系統(tǒng)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵瓶頸。

在資源調(diào)度技術(shù)方面，隨著天線數(shù)量的增加，資源分配的維度呈指數(shù)級增長，導(dǎo)致傳統(tǒng)啟發(fā)式算法（如貪婪算法）難以找到全局最優(yōu)解，而基于凸優(yōu)化的精確算法計(jì)算復(fù)雜度過高，難以滿足實(shí)時(shí)性要求?，F(xiàn)有智能調(diào)度方法多采用固定規(guī)則的機(jī)器學(xué)習(xí)策略，缺乏對信道狀態(tài)信息（CSI）動態(tài)變化的快速響應(yīng)能力，尤其在用戶高速移動或場景快速切換時(shí)，調(diào)度性能顯著下降。此外，大多數(shù)研究僅關(guān)注單一性能指標(biāo)（如吞吐量最大化）的優(yōu)化，而忽略了能效、公平性等多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化問題。特別是在能源消耗日益成為網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營重要成本的大背景下，開發(fā)低復(fù)雜度、高能效的智能調(diào)度算法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。據(jù)統(tǒng)計(jì)，無線通信網(wǎng)絡(luò)中的約70%能耗集中在基站端，而超大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的高天線密度進(jìn)一步加劇了能耗問題，因此，如何在提升系統(tǒng)性能的同時(shí)降低能耗，是當(dāng)前研究面臨的重要挑戰(zhàn)。

開展本項(xiàng)目的研究具有顯著的社會、經(jīng)濟(jì)和學(xué)術(shù)價(jià)值。從社會價(jià)值來看，超大規(guī)模MIMO技術(shù)的成熟應(yīng)用將極大推動智慧城市、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、遠(yuǎn)程醫(yī)療等新興信息社會的建設(shè)。例如，在智慧城市中，基于超大規(guī)模MIMO的高精度信道建模與智能調(diào)度技術(shù)可實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的空口資源分配，支持大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的低功耗廣域連接；在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，該技術(shù)能夠提供超高可靠低時(shí)延（URLLC）通信保障，滿足工業(yè)自動化場景對數(shù)據(jù)傳輸?shù)膰?yán)苛要求。特別是在5G向6G演進(jìn)過程中，超大規(guī)模MIMO將成為實(shí)現(xiàn)空天地一體化通信、提供全球無縫覆蓋的核心技術(shù)，而本項(xiàng)目的研究成果將直接服務(wù)于這一國家戰(zhàn)略需求。此外，通過提升系統(tǒng)能效比，該項(xiàng)目有助于實(shí)現(xiàn)綠色通信目標(biāo)，符合全球可持續(xù)發(fā)展倡議，減少電子設(shè)備制造與運(yùn)營過程中的碳排放。

從經(jīng)濟(jì)價(jià)值方面分析，超大規(guī)模MIMO技術(shù)具有巨大的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用潛力。據(jù)市場研究機(jī)構(gòu)預(yù)測，到2030年，全球MassiveMIMO相關(guān)市場規(guī)模將突破2000億美元，涵蓋基站硬件、信道測量設(shè)備、智能調(diào)度軟件等多個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)。本項(xiàng)目的研究成果將直接推動相關(guān)高端裝備制造產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，帶動核心芯片、算法引擎等關(guān)鍵技術(shù)的自主可控，降低我國在通信領(lǐng)域?qū)饧夹g(shù)的依賴。通過開發(fā)低復(fù)雜度的信道估計(jì)與預(yù)編碼方案，可降低基站硬件成本（如減少天線數(shù)量或降低功放功耗），而智能資源調(diào)度算法的優(yōu)化將提升運(yùn)營商的網(wǎng)絡(luò)資源利用率，降低運(yùn)營成本。例如，在典型的4G基站中，若能將PUE（電源使用效率）降低5%，每年可為運(yùn)營商節(jié)省數(shù)億元人民幣的電力支出。此外，該項(xiàng)目的研究將培養(yǎng)一批掌握超大規(guī)模MIMO核心技術(shù)的高端人才，為我國通信產(chǎn)業(yè)的長期發(fā)展提供智力支持。

在學(xué)術(shù)價(jià)值層面，本項(xiàng)目的研究將豐富和發(fā)展無線通信理論體系。首先，通過對超大規(guī)模MIMO信道建模的研究，可以深化對復(fù)雜電磁環(huán)境中文物理層現(xiàn)象的理解，推動物理層建模理論與計(jì)算電磁學(xué)方法的交叉融合。特別是基于深度學(xué)習(xí)的信道建模方法，有望突破傳統(tǒng)建模方法的瓶頸，為6G及未來更高頻段（太赫茲）通信的信道分析提供新范式。其次，本項(xiàng)目提出的智能資源調(diào)度算法將探索與通信系統(tǒng)理論的深度融合，為多目標(biāo)優(yōu)化問題在無線網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用提供理論框架。例如，通過將強(qiáng)化學(xué)習(xí)與凸優(yōu)化相結(jié)合，可以開發(fā)出兼具全局最優(yōu)性和實(shí)時(shí)性的調(diào)度策略，這一研究成果不僅適用于超大規(guī)模MIMO，還可推廣至其他大規(guī)模分布式系統(tǒng)。此外，項(xiàng)目研究中涉及的稀疏化測量技術(shù)、低復(fù)雜度預(yù)編碼方案等，將推動通信信號處理領(lǐng)域的發(fā)展，為解決未來通信系統(tǒng)中的計(jì)算復(fù)雜性危機(jī)提供新的思路。從學(xué)科發(fā)展來看，本項(xiàng)目的研究將促進(jìn)通信工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)等學(xué)科的交叉融合，催生新的研究方向和理論成果，提升我國在無線通信領(lǐng)域的學(xué)術(shù)影響力。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

超大規(guī)模多輸入多輸出（MassiveMIMO）技術(shù)作為下一代通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，近年來已成為全球研究的熱點(diǎn)。國內(nèi)外學(xué)者在信道建模、資源調(diào)度、波束賦形等方面取得了顯著進(jìn)展，但面對技術(shù)向更高頻段、更大規(guī)模、更復(fù)雜場景演進(jìn)的需求，現(xiàn)有研究仍存在諸多尚未解決的問題和空白。

在信道建模方面，國際研究呈現(xiàn)多元化發(fā)展態(tài)勢。歐美國家在物理層建模（Physics-BasedModeling,PBM）領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，代表性研究如3GPPRel-15及后續(xù)版本中提出的基于射線追蹤的信道模型，能夠較為準(zhǔn)確地描述毫米波頻段的路徑損耗、角度擴(kuò)展等特性。挪威電信研究所（NTNU）提出的Stochastic射線追蹤模型，通過結(jié)合隨機(jī)幾何方法，有效處理了大規(guī)模天線陣列的空間相關(guān)性問題。美國弗吉尼亞理工大學(xué)（VT）的研究團(tuán)隊(duì)則發(fā)展了基于電磁場理論的精細(xì)化建模方法，可精確模擬復(fù)雜建筑物環(huán)境中的信道傳播。然而，現(xiàn)有PBM方法普遍面臨計(jì)算復(fù)雜度過高的問題，尤其是在天線規(guī)模超過100根時(shí)，仿真時(shí)間可能長達(dá)數(shù)小時(shí)，難以滿足實(shí)時(shí)系統(tǒng)優(yōu)化的需求。此外，這些模型大多基于靜態(tài)或慢時(shí)變場景假設(shè)，對于大規(guī)模MIMO系統(tǒng)在高速移動、復(fù)雜多徑環(huán)境下的性能預(yù)測能力仍有不足。在機(jī)器學(xué)習(xí)輔助建模方面，歐洲研究機(jī)構(gòu)如德國弗勞恩霍夫協(xié)會（Fraunhofer）提出了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信道建?？蚣?，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合信道統(tǒng)計(jì)特性，但該方法的泛化能力和物理意義解釋性仍有待提升。國內(nèi)研究在信道建模領(lǐng)域同樣取得了重要進(jìn)展，如東南大學(xué)提出的基于稀疏表示的信道建模方法，通過壓縮感知技術(shù)降低信道估計(jì)復(fù)雜度；華為研究院開發(fā)的面向5G的物理信道模型，融合了大規(guī)模天線效應(yīng)和毫米波傳播特性，但在高頻段（如太赫茲）的適用性仍需驗(yàn)證?？傮w而言，現(xiàn)有信道建模方法在精度與效率、靜態(tài)與動態(tài)場景、物理基礎(chǔ)與機(jī)器學(xué)習(xí)之間存在平衡難題，尚未形成一套適用于超大規(guī)模MIMO全場景的標(biāo)準(zhǔn)化建模體系。

在資源調(diào)度技術(shù)方面，國際研究主要集中在基于凸優(yōu)化的精確算法和啟發(fā)式算法的改進(jìn)。挪威電信學(xué)院（NTI）提出了基于交替方向乘子法（ADMM）的聯(lián)合波束賦形與功率控制算法，能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)總功耗的最小化，但該方法的收斂速度較慢，難以應(yīng)對大規(guī)模天線陣列帶來的高維優(yōu)化問題。瑞典皇家理工學(xué)院（KTH）的研究團(tuán)隊(duì)則發(fā)展了一系列基于投影梯度法的迭代調(diào)度算法，通過將非凸問題分解為一系列凸子問題求解，提高了計(jì)算效率，但在保證系統(tǒng)性能最優(yōu)性方面存在妥協(xié)。美國加州大學(xué)伯克利分校（UCBerkeley）的研究團(tuán)隊(duì)將強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于資源調(diào)度，開發(fā)了基于深度Q網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)資源分配策略，該方法的適應(yīng)性強(qiáng)，但訓(xùn)練過程需要大量模擬數(shù)據(jù)，且策略的穩(wěn)定性與樣本效率仍有優(yōu)化空間。國內(nèi)研究在資源調(diào)度領(lǐng)域同樣活躍，如清華大學(xué)提出的基于凸松弛的分布式資源調(diào)度算法，通過將非凸約束近似為凸約束，降低了計(jì)算復(fù)雜度；中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)開發(fā)的基于改進(jìn)粒子群算法的智能調(diào)度方法，在保證公平性的同時(shí)提升了系統(tǒng)吞吐量。然而，現(xiàn)有調(diào)度算法普遍存在以下局限性：一是難以同時(shí)優(yōu)化多目標(biāo)（如吞吐量、能效、公平性）之間的權(quán)衡；二是缺乏對大規(guī)模MIMO系統(tǒng)固有物理特性的充分利用，如空間復(fù)用與波束賦形的靈活切換機(jī)制不完善；三是計(jì)算復(fù)雜度仍然較高，難以滿足6G系統(tǒng)超低時(shí)延（毫秒級）的實(shí)時(shí)性要求。特別是在用戶密集場景下，現(xiàn)有算法容易陷入局部最優(yōu)解，導(dǎo)致系統(tǒng)資源利用率下降。此外，對于太赫茲頻段超大帶寬資源的調(diào)度策略研究尚處于起步階段，現(xiàn)有方法難以有效處理高頻段特有的寬帶信道特性。

在波束賦形與干擾管理方面，國際研究主要圍繞傳統(tǒng)相控陣波束賦形技術(shù)的改進(jìn)展開。芬蘭阿爾托大學(xué)（AaltoUniversity）提出了基于稀疏貝葉斯估計(jì)的波束賦形方法，通過僅選擇部分天線進(jìn)行相位調(diào)整，降低了計(jì)算復(fù)雜度，但在干擾抑制能力方面有所妥協(xié)。美國德州大學(xué)奧斯汀分校（UTAustin）的研究團(tuán)隊(duì)則開發(fā)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自適應(yīng)波束賦形算法，能夠根據(jù)信道狀態(tài)信息動態(tài)調(diào)整波束方向，但該方法的泛化能力受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，且缺乏對干擾的顯式建模。國內(nèi)研究在波束賦形領(lǐng)域同樣取得了重要成果，如北京郵電大學(xué)提出的基于迭代投影的波束賦形算法，通過將干擾抑制約束逐次投影到可行域內(nèi)，提高了波束賦形的精度；上海交通大學(xué)開發(fā)了基于稀疏化測量的波束賦形方法，通過減少信道測量維度，降低了系統(tǒng)開銷。然而，現(xiàn)有波束賦形技術(shù)仍面臨以下挑戰(zhàn)：一是難以在保證高數(shù)據(jù)速率的同時(shí)有效抑制大規(guī)模MIMO系統(tǒng)固有的近場干擾；二是缺乏對大規(guī)模MIMO系統(tǒng)多波束并行傳輸?shù)膬?yōu)化機(jī)制，導(dǎo)致頻譜資源利用率不高；三是現(xiàn)有波束賦形方法大多基于靜態(tài)信道假設(shè)，對于動態(tài)場景的適應(yīng)性不足。特別是在毫米波通信中，由于波束寬度極窄，微小移動可能導(dǎo)致波束偏離用戶，現(xiàn)有波束賦形技術(shù)難以快速跟蹤用戶位置變化，導(dǎo)致連接質(zhì)量下降。此外，對于太赫茲頻段超寬頻帶波束賦形的研究尚不充分，現(xiàn)有方法難以有效處理高頻段波束交叉干擾問題。

綜合來看，國內(nèi)外在超大規(guī)模MIMO技術(shù)領(lǐng)域的研究已取得顯著進(jìn)展，但在以下方面仍存在明顯的研究空白：一是缺乏一套兼顧精度與效率、覆蓋靜態(tài)與動態(tài)場景、具有物理意義的超大規(guī)模MIMO信道全場景建模框架；二是現(xiàn)有資源調(diào)度算法難以同時(shí)優(yōu)化多目標(biāo)之間的權(quán)衡，缺乏對大規(guī)模MIMO系統(tǒng)物理特性的充分利用，計(jì)算復(fù)雜度仍然較高；三是波束賦形技術(shù)難以有效處理近場干擾和多波束并行傳輸問題，對動態(tài)場景的適應(yīng)性不足；四是高頻段（毫米波及太赫茲）超大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的建模與調(diào)度理論尚不完善，現(xiàn)有方法難以應(yīng)對高頻段特有的物理現(xiàn)象。這些研究空白不僅制約了超大規(guī)模MIMO技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用，也阻礙了下一代通信系統(tǒng)的性能突破。因此，開展本項(xiàng)目的研究，旨在針對上述問題提出系統(tǒng)性解決方案，填補(bǔ)現(xiàn)有研究的不足，推動超大規(guī)模MIMO技術(shù)在6G及未來通信系統(tǒng)中的應(yīng)用。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項(xiàng)目旨在面向下一代通信系統(tǒng)對超大規(guī)模多輸入多輸出（MassiveMIMO）技術(shù)的迫切需求，聚焦信道建模與智能資源調(diào)度兩大核心技術(shù)，提出系統(tǒng)性解決方案，突破現(xiàn)有研究瓶頸，推動超大規(guī)模MIMO技術(shù)在6G及未來通信系統(tǒng)中的應(yīng)用。研究目標(biāo)與內(nèi)容具體如下：

1.研究目標(biāo)

(1)構(gòu)建一套高精度、低復(fù)雜度的超大規(guī)模MIMO信道物理層建模框架，實(shí)現(xiàn)對毫米波及太赫茲頻段復(fù)雜無線環(huán)境的精確刻畫。

(2)研究基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能資源調(diào)度算法，提升系統(tǒng)吞吐量與能效比，滿足動態(tài)場景下的性能需求。

(3)設(shè)計(jì)低復(fù)雜度信道估計(jì)與預(yù)編碼方案，結(jié)合稀疏化測量技術(shù)，降低大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的計(jì)算開銷。

(4)驗(yàn)證所提方法在仿真與實(shí)際場景下的性能，為下一代通信系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)制定提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

2.研究內(nèi)容

(1)超大規(guī)模MIMO信道建模技術(shù)研究

具體研究問題：現(xiàn)有物理層建模方法在計(jì)算復(fù)雜度與建模精度之間存在平衡難題，缺乏一套適用于超大規(guī)模MIMO全場景的標(biāo)準(zhǔn)化建模體系。

假設(shè)：通過結(jié)合射線追蹤技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可以構(gòu)建兼顧精度與效率的信道建?？蚣堋?/p>

研究內(nèi)容包括：

-開發(fā)基于改進(jìn)射線追蹤的信道建模方法：通過優(yōu)化射線追蹤算法（如引入稀疏化射線集、加速近場-遠(yuǎn)場變換），降低計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)提高對毫米波及太赫茲頻段信道特性的刻畫精度。重點(diǎn)研究高頻段路徑損耗、角度擴(kuò)展、空間相關(guān)性等關(guān)鍵參數(shù)的建模，并結(jié)合實(shí)際場景（如城市、鄉(xiāng)村、室內(nèi)）進(jìn)行驗(yàn)證。

-研究基于深度學(xué)習(xí)的信道建模方法：設(shè)計(jì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合信道統(tǒng)計(jì)特性，實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜環(huán)境的快速建模。重點(diǎn)探索卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在空間相關(guān)性建模、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在時(shí)變信道建模中的應(yīng)用，并研究如何將物理層約束融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程，提高模型的物理意義解釋性。

-構(gòu)建超大規(guī)模MIMO信道數(shù)據(jù)庫：基于仿真與實(shí)測數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含高頻段、大規(guī)模天線陣列、復(fù)雜環(huán)境信息的信道數(shù)據(jù)庫，為信道建模與調(diào)度算法提供驗(yàn)證平臺。

(2)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能資源調(diào)度技術(shù)研究

具體研究問題：現(xiàn)有資源調(diào)度算法難以同時(shí)優(yōu)化多目標(biāo)之間的權(quán)衡，缺乏對大規(guī)模MIMO系統(tǒng)物理特性的充分利用，計(jì)算復(fù)雜度仍然較高。

假設(shè)：通過設(shè)計(jì)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，可以實(shí)現(xiàn)對波束賦形、功率控制、子載波分配等資源的動態(tài)優(yōu)化，提升系統(tǒng)性能。

研究內(nèi)容包括：

-開發(fā)基于深度Q網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合調(diào)度算法：設(shè)計(jì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，學(xué)習(xí)狀態(tài)-動作價(jià)值函數(shù)，實(shí)現(xiàn)對波束賦形、功率控制、子載波分配等資源的聯(lián)合優(yōu)化。重點(diǎn)研究如何將信道狀態(tài)信息、用戶需求、干擾信息等融入狀態(tài)空間，提高策略的適應(yīng)性與性能。

-研究基于深度確定性策略梯度（DDPG）的調(diào)度算法：針對多目標(biāo)優(yōu)化問題，設(shè)計(jì)多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)對吞吐量、能效、公平性等多目標(biāo)的協(xié)同優(yōu)化。重點(diǎn)研究如何平衡不同目標(biāo)之間的權(quán)重，提高策略的穩(wěn)定性和樣本效率。

-開發(fā)低復(fù)雜度調(diào)度算法：結(jié)合凸優(yōu)化方法，設(shè)計(jì)基于近似凸解的啟發(fā)式調(diào)度算法，降低深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略的計(jì)算復(fù)雜度，滿足實(shí)時(shí)性要求。重點(diǎn)研究如何將深度學(xué)習(xí)與凸優(yōu)化相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)快速收斂和高性能。

(3)低復(fù)雜度信道估計(jì)與預(yù)編碼方案設(shè)計(jì)

具體研究問題：大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的信道估計(jì)與預(yù)編碼計(jì)算復(fù)雜度過高，難以滿足實(shí)時(shí)性要求。

假設(shè)：通過設(shè)計(jì)稀疏化測量方案和低復(fù)雜度預(yù)編碼算法，可以降低計(jì)算開銷，同時(shí)保證系統(tǒng)性能。

研究內(nèi)容包括：

-研究基于稀疏化測量的信道估計(jì)方法：設(shè)計(jì)低開銷的信道測量方案，通過僅測量部分信道信息，實(shí)現(xiàn)高精度的信道估計(jì)。重點(diǎn)研究基于壓縮感知理論的稀疏化測量技術(shù)，以及如何將測量結(jié)果與物理層建模方法相結(jié)合。

-開發(fā)低復(fù)雜度預(yù)編碼算法：設(shè)計(jì)基于稀疏化矩陣分解的預(yù)編碼方案，降低預(yù)編碼計(jì)算復(fù)雜度。重點(diǎn)研究如何利用大規(guī)模天線陣列的冗余度，減少預(yù)編碼矩陣的計(jì)算維度，同時(shí)保證系統(tǒng)性能。

-研究基于迭代優(yōu)化的預(yù)編碼算法：設(shè)計(jì)基于交替方向乘子法（ADMM）或投影梯度法的迭代預(yù)編碼算法，提高算法的收斂速度和精度。重點(diǎn)研究如何將深度學(xué)習(xí)方法融入迭代優(yōu)化過程，提高算法的適應(yīng)性。

(4)仿真與實(shí)際場景驗(yàn)證

具體研究問題：所提方法在仿真與實(shí)際場景下的性能驗(yàn)證。

假設(shè)：通過仿真驗(yàn)證與實(shí)際場景測試，可以驗(yàn)證所提方法在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境下的魯棒性。

研究內(nèi)容包括：

-開發(fā)仿真平臺：構(gòu)建基于3GPP標(biāo)準(zhǔn)的超大規(guī)模MIMO仿真平臺，實(shí)現(xiàn)對信道建模、資源調(diào)度、波束賦形等模塊的聯(lián)合仿真。

-進(jìn)行仿真驗(yàn)證：通過仿真實(shí)驗(yàn)，對比所提方法與傳統(tǒng)方法的性能，驗(yàn)證所提方法在吞吐量、能效、公平性等方面的優(yōu)勢。

-實(shí)際場景測試：在室內(nèi)、室外等實(shí)際場景進(jìn)行測試，驗(yàn)證所提方法在實(shí)際環(huán)境中的性能和可行性。重點(diǎn)測試高頻段（毫米波及太赫茲）場景下的性能表現(xiàn)。

通過以上研究內(nèi)容，本項(xiàng)目將系統(tǒng)地解決超大規(guī)模MIMO技術(shù)中的關(guān)鍵問題，推動該技術(shù)在下一代通信系統(tǒng)中的應(yīng)用，為我國通信產(chǎn)業(yè)的長期發(fā)展提供技術(shù)支撐。

六.研究方法與技術(shù)路線

1.研究方法

本項(xiàng)目將采用理論分析、仿真驗(yàn)證和實(shí)驗(yàn)測試相結(jié)合的研究方法，具體包括以下幾種：

(1)物理層建模方法：基于射線追蹤理論和電磁場理論，結(jié)合隨機(jī)幾何方法，構(gòu)建高頻段超大規(guī)模MIMO信道模型。采用改進(jìn)的射線追蹤算法，如基于稀疏射線集的加速算法和近場-遠(yuǎn)場變換優(yōu)化，降低計(jì)算復(fù)雜度。同時(shí)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，特別是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對信道統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行擬合，提高模型精度和實(shí)時(shí)性。

(2)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法：設(shè)計(jì)基于深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）和深度確定性策略梯度（DDPG）的智能資源調(diào)度算法。通過構(gòu)建狀態(tài)-動作價(jià)值函數(shù)網(wǎng)絡(luò)和策略網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)最優(yōu)的波束賦形、功率控制和子載波分配策略。同時(shí)，研究多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)對多目標(biāo)（吞吐量、能效、公平性）的協(xié)同優(yōu)化。

(3)壓縮感知理論：利用壓縮感知理論，設(shè)計(jì)低開銷的信道測量方案和稀疏化預(yù)編碼算法。通過僅測量部分信道信息，實(shí)現(xiàn)高精度的信道估計(jì)。同時(shí)，利用稀疏化矩陣分解技術(shù)，降低預(yù)編碼計(jì)算復(fù)雜度。

(4)凸優(yōu)化方法：結(jié)合凸優(yōu)化方法，設(shè)計(jì)基于近似凸解的啟發(fā)式調(diào)度算法，降低深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略的計(jì)算復(fù)雜度。利用交替方向乘子法（ADMM）或投影梯度法，設(shè)計(jì)迭代預(yù)編碼算法，提高算法的收斂速度和精度。

(5)仿真驗(yàn)證方法：基于3GPP標(biāo)準(zhǔn)的超大規(guī)模MIMO仿真平臺，對所提方法進(jìn)行聯(lián)合仿真驗(yàn)證。通過對比所提方法與傳統(tǒng)方法的性能，驗(yàn)證所提方法在吞吐量、能效、公平性等方面的優(yōu)勢。

(6)實(shí)驗(yàn)測試方法：在室內(nèi)、室外等實(shí)際場景進(jìn)行測試，驗(yàn)證所提方法在實(shí)際環(huán)境中的性能和可行性。重點(diǎn)測試高頻段（毫米波及太赫茲）場景下的性能表現(xiàn)。收集實(shí)際場景中的信道數(shù)據(jù)，用于信道建模和算法驗(yàn)證。

(7)數(shù)據(jù)收集與分析方法：通過仿真生成大量信道數(shù)據(jù)和系統(tǒng)性能數(shù)據(jù)，利用統(tǒng)計(jì)分析方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。同時(shí)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，特別是深度學(xué)習(xí)方法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和特征。

2.技術(shù)路線

本項(xiàng)目的研究技術(shù)路線分為以下幾個(gè)階段：

(1)階段一：超大規(guī)模MIMO信道建模研究（第1-6個(gè)月）

-基于射線追蹤理論，開發(fā)改進(jìn)的射線追蹤算法，降低計(jì)算復(fù)雜度。

-結(jié)合隨機(jī)幾何方法，構(gòu)建高頻段超大規(guī)模MIMO信道模型。

-設(shè)計(jì)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信道建模方法，提高模型精度和實(shí)時(shí)性。

-構(gòu)建超大規(guī)模MIMO信道數(shù)據(jù)庫，用于信道建模和算法驗(yàn)證。

(2)階段二：基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能資源調(diào)度技術(shù)研究（第7-12個(gè)月）

-設(shè)計(jì)基于深度Q網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合調(diào)度算法，實(shí)現(xiàn)對波束賦形、功率控制和子載波分配等資源的聯(lián)合優(yōu)化。

-研究基于深度確定性策略梯度的調(diào)度算法，實(shí)現(xiàn)對多目標(biāo)的協(xié)同優(yōu)化。

-開發(fā)低復(fù)雜度調(diào)度算法，結(jié)合凸優(yōu)化方法，降低計(jì)算復(fù)雜度。

-在仿真平臺上進(jìn)行仿真驗(yàn)證，對比所提方法與傳統(tǒng)方法的性能。

(3)階段三：低復(fù)雜度信道估計(jì)與預(yù)編碼方案設(shè)計(jì)（第13-18個(gè)月）

-利用壓縮感知理論，設(shè)計(jì)低開銷的信道測量方案。

-開發(fā)基于稀疏化矩陣分解的預(yù)編碼算法，降低預(yù)編碼計(jì)算復(fù)雜度。

-研究基于迭代優(yōu)化的預(yù)編碼算法，提高算法的收斂速度和精度。

-在仿真平臺上進(jìn)行仿真驗(yàn)證，對比所提方法與傳統(tǒng)方法的性能。

(4)階段四：仿真與實(shí)際場景驗(yàn)證（第19-24個(gè)月）

-開發(fā)基于3GPP標(biāo)準(zhǔn)的超大規(guī)模MIMO仿真平臺，實(shí)現(xiàn)對信道建模、資源調(diào)度、波束賦形等模塊的聯(lián)合仿真。

-在室內(nèi)、室外等實(shí)際場景進(jìn)行測試，驗(yàn)證所提方法在實(shí)際環(huán)境中的性能和可行性。

-收集實(shí)際場景中的信道數(shù)據(jù)，用于信道建模和算法驗(yàn)證。

-撰寫研究論文和項(xiàng)目報(bào)告，總結(jié)研究成果。

關(guān)鍵步驟包括：

-頻段選擇：選擇毫米波及太赫茲頻段進(jìn)行信道建模和算法研究。

-場景選擇：選擇城市、鄉(xiāng)村、室內(nèi)等典型場景進(jìn)行信道測量和算法驗(yàn)證。

-天線規(guī)模選擇：選擇不同規(guī)模的天線陣列（如50根、100根、200根）進(jìn)行信道建模和算法研究。

-性能指標(biāo)選擇：選擇吞吐量、能效、公平性等性能指標(biāo)進(jìn)行算法評估。

-數(shù)據(jù)收集：通過仿真和實(shí)際測量收集信道數(shù)據(jù)和系統(tǒng)性能數(shù)據(jù)。

-數(shù)據(jù)分析：利用統(tǒng)計(jì)分析方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。

-算法優(yōu)化：根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，對算法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。

-性能驗(yàn)證：在仿真和實(shí)際場景中驗(yàn)證算法的性能。

通過以上研究方法和技術(shù)路線，本項(xiàng)目將系統(tǒng)地解決超大規(guī)模MIMO技術(shù)中的關(guān)鍵問題，推動該技術(shù)在下一代通信系統(tǒng)中的應(yīng)用，為我國通信產(chǎn)業(yè)的長期發(fā)展提供技術(shù)支撐。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目針對超大規(guī)模MIMO技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中面臨的信道建模精度與效率、資源調(diào)度多目標(biāo)優(yōu)化、系統(tǒng)復(fù)雜度控制等核心挑戰(zhàn)，提出了一系列創(chuàng)新性的研究方案，具體體現(xiàn)在理論、方法及應(yīng)用層面。

1.理論層面的創(chuàng)新

(1)構(gòu)建了融合物理層建模與機(jī)器學(xué)習(xí)的混合信道建?？蚣?，突破了傳統(tǒng)建模方法的瓶頸?，F(xiàn)有研究大多偏重于純物理層建模（如射線追蹤）或純機(jī)器學(xué)習(xí)建模，前者計(jì)算復(fù)雜度過高難以實(shí)時(shí)應(yīng)用，后者物理意義解釋性不足且泛化能力受限。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出將兩者結(jié)合，利用射線追蹤提供精確的物理基礎(chǔ)和先驗(yàn)知識，指導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，同時(shí)利用機(jī)器學(xué)習(xí)擬合復(fù)雜非線性關(guān)系，提升建模精度和效率。該框架能夠更準(zhǔn)確地刻畫超大規(guī)模MIMO系統(tǒng)在高頻段、復(fù)雜環(huán)境下的信道特性，如空間相關(guān)性、角度擴(kuò)展、極化效應(yīng)等，為系統(tǒng)設(shè)計(jì)提供了更可靠的信道預(yù)測依據(jù)。特別是在毫米波及太赫茲頻段，現(xiàn)有模型難以準(zhǔn)確描述高頻特性，本項(xiàng)目的混合建?？蚣芡ㄟ^引入高頻傳播特有的物理參數(shù)（如介電常數(shù)、反射系數(shù)），能夠顯著提升建模精度。

(2)提出了基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多目標(biāo)資源調(diào)度理論，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)性能的協(xié)同優(yōu)化。傳統(tǒng)資源調(diào)度算法往往聚焦于單一性能指標(biāo)（如吞吐量最大化或能耗最小化），難以有效平衡多目標(biāo)之間的權(quán)衡。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地應(yīng)用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，特別是多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，能夠同時(shí)學(xué)習(xí)多個(gè)目標(biāo)的最優(yōu)策略，實(shí)現(xiàn)對吞吐量、能效、公平性等多維度的協(xié)同優(yōu)化。通過設(shè)計(jì)特定的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，可以靈活調(diào)整不同目標(biāo)之間的權(quán)重，滿足不同場景下的優(yōu)先級需求。此外，本項(xiàng)目提出的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)信道狀態(tài)信息和用戶需求的變化，實(shí)現(xiàn)對資源的動態(tài)優(yōu)化，這是傳統(tǒng)基于靜態(tài)信道假設(shè)的調(diào)度算法難以做到的。該理論創(chuàng)新為超大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的智能資源管理提供了新的思路。

(3)發(fā)展了基于壓縮感知的低復(fù)雜度信道估計(jì)與預(yù)編碼理論，解決了大規(guī)模天線陣列的計(jì)算瓶頸。超大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的信道估計(jì)和預(yù)編碼涉及大規(guī)模矩陣運(yùn)算，計(jì)算復(fù)雜度過高是限制其實(shí)際應(yīng)用的關(guān)鍵因素。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地將壓縮感知理論應(yīng)用于信道估計(jì)和預(yù)編碼，通過設(shè)計(jì)低開銷的信道測量方案，僅測量少量信道信息，利用信道模型的稀疏性或結(jié)構(gòu)特殊性，通過后續(xù)的信號處理技術(shù)恢復(fù)出完整的信道信息。在預(yù)編碼方面，本項(xiàng)目提出基于稀疏化矩陣分解的預(yù)編碼算法，將預(yù)編碼矩陣分解為多個(gè)低秩矩陣的乘積，顯著降低計(jì)算復(fù)雜度。這些理論創(chuàng)新為超大規(guī)模MIMO系統(tǒng)在保證性能的前提下，降低計(jì)算負(fù)擔(dān)提供了有效的解決方案，推動了該技術(shù)向?qū)嶋H應(yīng)用邁進(jìn)。

2.方法層面的創(chuàng)新

(1)提出了基于改進(jìn)射線追蹤算法的物理層建模方法，降低了計(jì)算復(fù)雜度。傳統(tǒng)射線追蹤算法在處理超大規(guī)模天線陣列時(shí)，需要追蹤大量射線，計(jì)算量巨大。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出優(yōu)化射線追蹤算法，包括引入稀疏射線集的概念，僅追蹤對信道特性影響較大的關(guān)鍵射線，有效減少計(jì)算量。同時(shí)，改進(jìn)近場-遠(yuǎn)場變換過程，利用快速傅里葉變換（FFT）等技術(shù)加速計(jì)算。此外，本項(xiàng)目還研究如何將環(huán)境幾何信息進(jìn)行參數(shù)化表示，減少重復(fù)計(jì)算，進(jìn)一步提升算法效率。這些方法創(chuàng)新使得物理層建模能夠在可接受的時(shí)間內(nèi)完成對復(fù)雜場景的超大規(guī)模MIMO信道仿真。

(2)設(shè)計(jì)了基于深度Q網(wǎng)絡(luò)與深度確定性策略梯度相結(jié)合的智能調(diào)度算法，提高了策略的學(xué)習(xí)效率和穩(wěn)定性。在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)度領(lǐng)域，DQN方法簡單易實(shí)現(xiàn)，但容易陷入局部最優(yōu)且對超參數(shù)敏感；DDPG方法能夠處理連續(xù)動作空間，但樣本效率較低且容易出現(xiàn)震蕩。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出將兩者結(jié)合，利用DQN進(jìn)行初步的策略探索和值函數(shù)估計(jì)，利用DDPG進(jìn)行精細(xì)的策略優(yōu)化和連續(xù)動作的生成，發(fā)揮各自優(yōu)勢，提高策略的學(xué)習(xí)效率和穩(wěn)定性。此外，本項(xiàng)目還研究如何將凸優(yōu)化方法與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合，設(shè)計(jì)基于近似凸解的啟發(fā)式調(diào)度算法，在保證一定性能精度的前提下，大幅降低計(jì)算復(fù)雜度，滿足實(shí)時(shí)性要求。這些方法創(chuàng)新為智能資源調(diào)度提供了更有效的技術(shù)手段。

(3)開發(fā)了基于稀疏化矩陣分解的低復(fù)雜度預(yù)編碼算法，優(yōu)化了系統(tǒng)性能與復(fù)雜度之間的平衡。傳統(tǒng)預(yù)編碼算法（如基于SVD的方法）計(jì)算復(fù)雜度隨天線規(guī)模呈階數(shù)增長。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出基于稀疏化矩陣分解的預(yù)編碼算法，將預(yù)編碼矩陣分解為多個(gè)低秩矩陣的乘積，利用信道的不完全觀測信息和用戶集群的稀疏性，僅對部分低秩矩陣進(jìn)行計(jì)算，顯著降低計(jì)算復(fù)雜度。同時(shí)，本項(xiàng)目還研究如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，根據(jù)信道狀態(tài)信息預(yù)測稀疏化預(yù)編碼矩陣的支撐集和關(guān)鍵元素，進(jìn)一步提高預(yù)編碼效率和性能。這些方法創(chuàng)新為超大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的波束賦形提供了低復(fù)雜度、高性能的解決方案。

3.應(yīng)用層面的創(chuàng)新

(1)面向毫米波及太赫茲頻段超大規(guī)模MIMO系統(tǒng)，構(gòu)建了全面的信道建模與智能調(diào)度解決方案。現(xiàn)有研究在毫米波及太赫茲頻段的應(yīng)用相對較少，缺乏針對該頻段的系統(tǒng)性解決方案。本項(xiàng)目將所有創(chuàng)新性的信道建模方法和智能調(diào)度方法應(yīng)用于毫米波及太赫茲頻段，并針對高頻段特有的物理特性（如極寬的帶寬、極高的路徑損耗、極窄的波束寬度）進(jìn)行優(yōu)化。例如，在信道建模中，考慮高頻段介質(zhì)的特殊電磁特性；在資源調(diào)度中，設(shè)計(jì)針對高頻段寬帶資源的調(diào)度策略。該應(yīng)用層面的創(chuàng)新將為6G及未來更高頻段通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

(2)提出了適用于密集用戶場景的超大規(guī)模MIMO資源管理方案，解決了用戶干擾協(xié)調(diào)問題。在密集用戶場景下，用戶間干擾是影響系統(tǒng)性能的關(guān)鍵因素。本項(xiàng)目提出的智能資源調(diào)度方案，能夠基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)動態(tài)調(diào)整波束賦形和功率控制，實(shí)現(xiàn)用戶間的干擾協(xié)調(diào)。同時(shí)，提出的低復(fù)雜度信道估計(jì)和預(yù)編碼方案，能夠在保證性能的同時(shí)，快速響應(yīng)用戶密度的變化，適應(yīng)動態(tài)的干擾環(huán)境。該應(yīng)用層面的創(chuàng)新將推動超大規(guī)模MIMO技術(shù)在密集用戶場景（如超密集網(wǎng)絡(luò)、室內(nèi)場景）的應(yīng)用。

(3)開發(fā)了可驗(yàn)證的仿真平臺和實(shí)驗(yàn)測試方案，確保研究成果的實(shí)用性和可靠性。本項(xiàng)目不僅提出了理論和方法上的創(chuàng)新，還注重研究成果的實(shí)用性和可靠性。項(xiàng)目組將開發(fā)基于3GPP標(biāo)準(zhǔn)的超大規(guī)模MIMO仿真平臺，對所提方法進(jìn)行充分的仿真驗(yàn)證。同時(shí)，項(xiàng)目組還將設(shè)計(jì)詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)測試方案，在實(shí)際場景（如室內(nèi)、室外）進(jìn)行測試，驗(yàn)證所提方法在實(shí)際環(huán)境中的性能和可行性。通過與仿真結(jié)果的對比，進(jìn)一步驗(yàn)證和優(yōu)化所提方法。該應(yīng)用層面的創(chuàng)新確保了研究成果能夠真正應(yīng)用于實(shí)際系統(tǒng)設(shè)計(jì)和部署。

綜上所述，本項(xiàng)目在理論、方法和應(yīng)用層面均具有顯著的創(chuàng)新性，有望推動超大規(guī)模MIMO技術(shù)的發(fā)展，為下一代通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目針對超大規(guī)模MIMO技術(shù)中的關(guān)鍵科學(xué)問題，開展系統(tǒng)性研究，預(yù)期在理論、方法及應(yīng)用層面取得一系列創(chuàng)新性成果，為下一代通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與發(fā)展提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

1.理論貢獻(xiàn)

(1)建立一套高精度、低復(fù)雜度的超大規(guī)模MIMO信道物理層建模理論框架。預(yù)期提出融合改進(jìn)射線追蹤與深度學(xué)習(xí)的混合信道建模方法，能夠準(zhǔn)確刻畫毫米波及太赫茲頻段復(fù)雜無線環(huán)境下的信道特性，包括高頻段路徑損耗、角度擴(kuò)展、空間相關(guān)性、極化效應(yīng)等。理論模型將考慮環(huán)境幾何信息對信道傳播的影響，并通過引入物理約束提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的泛化能力和物理意義解釋性。預(yù)期成果將豐富和發(fā)展無線信道建模理論，特別是在高頻段、大規(guī)模天線陣列場景下的建模理論，為系統(tǒng)設(shè)計(jì)提供更可靠的信道預(yù)測依據(jù)。

(2)發(fā)展基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多目標(biāo)智能資源調(diào)度理論。預(yù)期提出基于深度Q網(wǎng)絡(luò)與深度確定性策略梯度相結(jié)合的調(diào)度算法，以及面向多智能體系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)化框架，實(shí)現(xiàn)對吞吐量、能效、公平性等多目標(biāo)的動態(tài)優(yōu)化。預(yù)期成果將構(gòu)建一套完整的智能資源調(diào)度理論體系，包括狀態(tài)空間設(shè)計(jì)、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)構(gòu)建、策略學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)等，為超大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的智能資源管理提供新的理論指導(dǎo)。

(3)創(chuàng)新低復(fù)雜度信道估計(jì)與預(yù)編碼理論。預(yù)期提出基于壓縮感知的低復(fù)雜度信道估計(jì)方法，以及基于稀疏化矩陣分解的低復(fù)雜度預(yù)編碼方法。預(yù)期成果將建立一套完整的低復(fù)雜度信號處理理論，包括稀疏化測量方案設(shè)計(jì)、信道信息恢復(fù)算法、預(yù)編碼矩陣分解與優(yōu)化等，為超大規(guī)模MIMO系統(tǒng)在保證性能的前提下，降低計(jì)算負(fù)擔(dān)提供理論支撐。

2.實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值

(1)開發(fā)出一套適用于實(shí)際系統(tǒng)的超大規(guī)模MIMO信道建模與智能調(diào)度軟件工具。預(yù)期成果將包括一套基于Python或C++開發(fā)的軟件工具，實(shí)現(xiàn)所提出的信道建模方法和智能調(diào)度算法。該工具將提供友好的用戶界面，支持用戶自定義場景參數(shù)（如天線數(shù)量、頻段、環(huán)境類型等），并能輸出信道模型參數(shù)、系統(tǒng)性能指標(biāo)、資源分配方案等結(jié)果。該工具可為通信設(shè)備制造商、運(yùn)營商和科研機(jī)構(gòu)提供重要的技術(shù)支撐，加速超大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的研發(fā)進(jìn)程。

(2)形成一系列高質(zhì)量的研究論文和技術(shù)報(bào)告。預(yù)期發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文10篇以上，其中在IEEE頂級會議或期刊（如Globecom,ICC,IEEEJSAC等）發(fā)表5篇以上。同時(shí)，撰寫詳細(xì)的技術(shù)報(bào)告，總結(jié)研究成果、技術(shù)細(xì)節(jié)和應(yīng)用方案，為相關(guān)領(lǐng)域的工程師和研究人員提供參考。預(yù)期成果將提升我國在超大規(guī)模MIMO技術(shù)領(lǐng)域的研究水平和國際影響力。

(3)推動超大規(guī)模MIMO技術(shù)在下一代通信系統(tǒng)中的應(yīng)用。預(yù)期成果將為6G及未來更高頻段通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供關(guān)鍵技術(shù)支撐，特別是在毫米波及太赫茲通信、密集用戶場景、空天地一體化通信等領(lǐng)域。通過項(xiàng)目的研究，有望促進(jìn)相關(guān)技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程，推動我國通信產(chǎn)業(yè)的自主可控發(fā)展，帶來巨大的經(jīng)濟(jì)和社會效益。

(4)培養(yǎng)一批掌握超大規(guī)模MIMO核心技術(shù)的專業(yè)人才。預(yù)期項(xiàng)目將培養(yǎng)博士、碩士研究生多名，使其系統(tǒng)掌握超大規(guī)模MIMO信道建模、智能資源調(diào)度、信號處理等方面的理論知識和研究方法。這些人才將為我國通信產(chǎn)業(yè)的長期發(fā)展提供智力支持，推動超大規(guī)模MIMO技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新和應(yīng)用。

綜上所述，本項(xiàng)目預(yù)期取得的成果不僅具有重要的理論價(jià)值，還將具有顯著的應(yīng)用價(jià)值，能夠推動超大規(guī)模MIMO技術(shù)的發(fā)展，為下一代通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與發(fā)展提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐，促進(jìn)我國通信產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級和高質(zhì)量發(fā)展。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

1.項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃

本項(xiàng)目總研究周期為24個(gè)月，分為四個(gè)主要階段，每個(gè)階段包含具體的任務(wù)分配和進(jìn)度安排。

(1)第一階段：超大規(guī)模MIMO信道建模研究（第1-6個(gè)月）

任務(wù)分配：

-第1-2個(gè)月：文獻(xiàn)調(diào)研，分析現(xiàn)有信道建模方法的優(yōu)缺點(diǎn)，確定本項(xiàng)目的研究方向和技術(shù)路線。

-第3-4個(gè)月：開發(fā)基于改進(jìn)射線追蹤的信道建模算法，包括稀疏射線集選擇、近場-遠(yuǎn)場變換優(yōu)化等。

-第5-6個(gè)月：設(shè)計(jì)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信道建模方法，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證，構(gòu)建初步的信道數(shù)據(jù)庫。

進(jìn)度安排：

-第1個(gè)月：完成文獻(xiàn)調(diào)研報(bào)告，提交初步的研究方案。

-第2個(gè)月：確定信道建模的具體技術(shù)路線，完成改進(jìn)射線追蹤算法的設(shè)計(jì)。

-第3個(gè)月：初步實(shí)現(xiàn)改進(jìn)射線追蹤算法，并進(jìn)行初步的仿真驗(yàn)證。

-第4個(gè)月：完成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信道建模方法的設(shè)計(jì)，開始算法實(shí)現(xiàn)。

-第5個(gè)月：完成初步的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

-第6個(gè)月：整理信道數(shù)據(jù)庫，完成第一階段的研究報(bào)告，并進(jìn)行階段性評審。

(2)第二階段：基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能資源調(diào)度技術(shù)研究（第7-12個(gè)月）

任務(wù)分配：

-第7-8個(gè)月：設(shè)計(jì)基于深度Q網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合調(diào)度算法，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

-第9-10個(gè)月：研究基于深度確定性策略梯度的調(diào)度算法，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

-第11-12個(gè)月：開發(fā)低復(fù)雜度調(diào)度算法，結(jié)合凸優(yōu)化方法，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

進(jìn)度安排：

-第7個(gè)月：完成深度Q網(wǎng)絡(luò)調(diào)度算法的設(shè)計(jì)，開始算法實(shí)現(xiàn)。

-第8個(gè)月：完成深度Q網(wǎng)絡(luò)調(diào)度算法的仿真驗(yàn)證，提交初步結(jié)果。

-第9個(gè)月：開始深度確定性策略梯度調(diào)度算法的設(shè)計(jì)，并進(jìn)行初步仿真。

-第10個(gè)月：完成深度確定性策略梯度調(diào)度算法的設(shè)計(jì)，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

-第11個(gè)月：開始低復(fù)雜度調(diào)度算法的設(shè)計(jì)，結(jié)合凸優(yōu)化方法。

-第12個(gè)月：完成低復(fù)雜度調(diào)度算法的仿真驗(yàn)證，完成第二階段的研究報(bào)告，并進(jìn)行階段性評審。

(3)第三階段：低復(fù)雜度信道估計(jì)與預(yù)編碼方案設(shè)計(jì)（第13-18個(gè)月）

任務(wù)分配：

-第13-14個(gè)月：設(shè)計(jì)基于壓縮感知的信道測量方案，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

-第15-16個(gè)月：開發(fā)基于稀疏化矩陣分解的預(yù)編碼算法，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

-第17-18個(gè)月：研究基于迭代優(yōu)化的預(yù)編碼算法，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

進(jìn)度安排：

-第13個(gè)月：完成基于壓縮感知的信道測量方案的設(shè)計(jì)，開始算法實(shí)現(xiàn)。

-第14個(gè)月：完成信道測量方案的仿真驗(yàn)證，提交初步結(jié)果。

-第15個(gè)月：開始基于稀疏化矩陣分解的預(yù)編碼算法的設(shè)計(jì)，并進(jìn)行初步仿真。

-第16個(gè)月：完成預(yù)編碼算法的設(shè)計(jì)，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

-第17個(gè)月：開始基于迭代優(yōu)化的預(yù)編碼算法的設(shè)計(jì)，并進(jìn)行初步仿真。

-第18個(gè)月：完成預(yù)編碼算法的仿真驗(yàn)證，完成第三階段的研究報(bào)告，并進(jìn)行階段性評審。

(4)第四階段：仿真與實(shí)際場景驗(yàn)證（第19-24個(gè)月）

任務(wù)分配：

-第19-20個(gè)月：開發(fā)基于3GPP標(biāo)準(zhǔn)的超大規(guī)模MIMO仿真平臺，實(shí)現(xiàn)對信道建模、資源調(diào)度、波束賦形等模塊的聯(lián)合仿真。

-第21-22個(gè)月：在室內(nèi)、室外等實(shí)際場景進(jìn)行測試，驗(yàn)證所提方法在實(shí)際環(huán)境中的性能和可行性。

-第23-24個(gè)月：收集實(shí)際場景中的信道數(shù)據(jù)，用于信道建模和算法驗(yàn)證，撰寫研究論文和項(xiàng)目報(bào)告，總結(jié)研究成果。

進(jìn)度安排：

-第19個(gè)月：開始開發(fā)超大規(guī)模MIMO仿真平臺，完成模塊設(shè)計(jì)。

-第20個(gè)月：完成仿真平臺的初步開發(fā)，開始進(jìn)行聯(lián)合仿真驗(yàn)證。

-第21個(gè)月：完成實(shí)際場景的測試方案設(shè)計(jì)，開始進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試。

-第22個(gè)月：完成實(shí)際場景的測試，并整理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

-第23個(gè)月：利用實(shí)際場景數(shù)據(jù)，驗(yàn)證信道建模和算法，開始撰寫研究論文和項(xiàng)目報(bào)告。

-第24個(gè)月：完成研究論文和項(xiàng)目報(bào)告的撰寫，進(jìn)行項(xiàng)目結(jié)題評審。

2.風(fēng)險(xiǎn)管理策略

(1)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對措施

-技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的樣本效率低，可能導(dǎo)致訓(xùn)練時(shí)間過長，無法滿足實(shí)時(shí)性要求。

應(yīng)對措施：采用經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制和分布式訓(xùn)練策略，提高樣本利用率和訓(xùn)練速度；同時(shí)，探索基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，減少對大量模擬數(shù)據(jù)的依賴。

-技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)：壓縮感知信道估計(jì)的精度可能受測量矩陣質(zhì)量影響，導(dǎo)致信道估計(jì)誤差增大。

應(yīng)對措施：采用隨機(jī)矩陣?yán)碚摵蛢?yōu)化算法設(shè)計(jì)高質(zhì)量的測量矩陣；同時(shí)，結(jié)合傳統(tǒng)信道估計(jì)方法，提高估計(jì)精度。

-技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)：低復(fù)雜度預(yù)編碼算法在保證性能的前提下，可能存在性能損失。

應(yīng)對措施：通過理論分析和仿真驗(yàn)證，確定預(yù)編碼算法的性能邊界；同時(shí)，探索混合預(yù)編碼方案，結(jié)合低復(fù)雜度和高性能算法，平衡復(fù)雜度與性能。

(2)進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對措施

-進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)：項(xiàng)目研究過程中可能遇到技術(shù)瓶頸，導(dǎo)致進(jìn)度延誤。

應(yīng)對措施：制定詳細(xì)的研究計(jì)劃，并預(yù)留一定的緩沖時(shí)間；同時(shí)，定期進(jìn)行項(xiàng)目進(jìn)度評估，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決技術(shù)難題。

-進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)：實(shí)驗(yàn)測試環(huán)節(jié)可能因?qū)嶋H場景條件限制，導(dǎo)致測試進(jìn)度受阻。

應(yīng)對措施：提前與實(shí)驗(yàn)場地進(jìn)行溝通，確保測試條件的可行性；同時(shí)，制定備用測試方案，應(yīng)對突發(fā)狀況。

(3)資源風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對措施

-資源風(fēng)險(xiǎn)：項(xiàng)目所需計(jì)算資源可能不足，影響算法開發(fā)和仿真驗(yàn)證效率。

應(yīng)對措施：提前申請高性能計(jì)算資源；同時(shí)，優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)，降低計(jì)算復(fù)雜度。

-資源風(fēng)險(xiǎn)：項(xiàng)目所需設(shè)備可能無法及時(shí)到位，影響實(shí)驗(yàn)進(jìn)度。

應(yīng)對措施：提前與設(shè)備供應(yīng)商溝通，確保設(shè)備按時(shí)交付；同時(shí)，探索替代方案，應(yīng)對設(shè)備延遲情況。

(4)人員風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對措施

-人員風(fēng)險(xiǎn)：項(xiàng)目核心成員可能因故離職，導(dǎo)致項(xiàng)目進(jìn)度受影響。

應(yīng)對措施：建立完善的項(xiàng)目管理機(jī)制，明確人員分工和職責(zé)；同時(shí)，培養(yǎng)項(xiàng)目成員的團(tuán)隊(duì)合作能力，確保項(xiàng)目連續(xù)性。

-人員風(fēng)險(xiǎn)：項(xiàng)目成員對新技術(shù)掌握不足，可能影響研究進(jìn)度。

應(yīng)對措施：項(xiàng)目成員進(jìn)行新技術(shù)培訓(xùn)；同時(shí)，邀請領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行指導(dǎo)，提升項(xiàng)目成員的技術(shù)水平。

通過制定上述風(fēng)險(xiǎn)管理策略，可以有效地識別、評估和控制項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)，確保項(xiàng)目按計(jì)劃順利進(jìn)行。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

1.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員的專業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來自通信工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)、電磁場與微波技術(shù)等領(lǐng)域的專家組成，成員均具有深厚的學(xué)術(shù)造詣和豐富的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，能夠覆蓋項(xiàng)目所需的理論研究、算法設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證和實(shí)驗(yàn)測試等各個(gè)環(huán)節(jié)。團(tuán)隊(duì)核心成員包括項(xiàng)目負(fù)責(zé)人張明教授，長期從事超大規(guī)模MIMO技術(shù)研究，在信道建模、資源調(diào)度和信號處理領(lǐng)域發(fā)表高水平論文30余篇，曾主持國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目2項(xiàng)。團(tuán)隊(duì)成員李紅博士專注于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在通信系統(tǒng)中的應(yīng)用，開發(fā)了基于DQN和DDPG的智能資源調(diào)度算法，并在IEEETransactionsonWirelessCommunications等頂級期刊發(fā)表多篇研究論文。王強(qiáng)研究員在壓縮感知理論方面具有深厚造詣，設(shè)計(jì)了適用于超大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的低復(fù)雜度信道估計(jì)方案，并擁有多項(xiàng)相關(guān)專利。團(tuán)隊(duì)成員劉偉博士在預(yù)編碼技術(shù)研究方面經(jīng)驗(yàn)豐富，提出了基于稀疏化矩陣分解的低復(fù)雜度預(yù)編碼算法，并在國際會議上獲得最佳論文獎(jiǎng)。此外，團(tuán)隊(duì)還聘請了多位產(chǎn)業(yè)界專家作為顧問，為項(xiàng)目提供實(shí)際應(yīng)用指導(dǎo)。團(tuán)隊(duì)成員均具有博士學(xué)位，平均研究經(jīng)驗(yàn)超過8年，具備完成本項(xiàng)目所需的專業(yè)能力和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員在超大規(guī)模MIMO技術(shù)研究方面取得了一系列重要成果，包括開發(fā)了一套完整的信道建模與智能調(diào)度理論框架，設(shè)計(jì)了一系列低復(fù)雜度信號處理算法，并在仿真和實(shí)際場景中驗(yàn)證了所提方法的有效性。團(tuán)隊(duì)成員的研究成果已在IEEE、ACM等國際頂級會議和期刊發(fā)表，并獲得了業(yè)界的廣泛認(rèn)可。團(tuán)隊(duì)成員還積極參與國際合作，與多個(gè)國際知名研究機(jī)構(gòu)開展了多項(xiàng)合作研究項(xiàng)目，積累了豐富的國際合作經(jīng)驗(yàn)。

2.團(tuán)隊(duì)成員的角色分配與合作模式

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員將根據(jù)各自的專業(yè)背景和研究經(jīng)驗(yàn)，承擔(dān)不同的研究任務(wù)，并采用緊密協(xié)作的合作模式，確保項(xiàng)目順利進(jìn)行。項(xiàng)目負(fù)責(zé)人張明教授負(fù)責(zé)項(xiàng)目整體規(guī)劃與管理，協(xié)調(diào)各團(tuán)隊(duì)成員的工作，并主導(dǎo)超大規(guī)模MIMO信道建模理論研究，重點(diǎn)突破高頻段信道特性刻畫和混合建?？蚣茉O(shè)計(jì)。在項(xiàng)目實(shí)施過程中，張教授將定期團(tuán)隊(duì)會議，討論項(xiàng)目進(jìn)展和關(guān)鍵技術(shù)問題，確保項(xiàng)目按計(jì)劃推進(jìn)。

李紅博士負(fù)責(zé)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能資源調(diào)度技術(shù)研究，包括設(shè)計(jì)基于DQN和DDPG的調(diào)度算法，以及多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化框架。李博士將利用其深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面的專業(yè)知識，開發(fā)能夠適應(yīng)動態(tài)場景的智能資源調(diào)度方案，并通過仿真驗(yàn)證所提方法的有效性。在項(xiàng)目實(shí)施過程中，李博士將與團(tuán)隊(duì)成員緊密合作，共同優(yōu)化算法性能，并探索深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與凸優(yōu)化相結(jié)合的調(diào)度方案。

王強(qiáng)研究員負(fù)責(zé)低復(fù)雜度信道估計(jì)與預(yù)編碼方案設(shè)計(jì)，重點(diǎn)突破壓縮感知理論和稀疏化信號處理技術(shù)。王研究員將設(shè)計(jì)基于壓縮感知的信道測量方案，并開發(fā)基于稀疏化矩陣分解的預(yù)編碼算法。在項(xiàng)目實(shí)施過程中，王研究員將與團(tuán)隊(duì)成員合作，探索低復(fù)雜度信號處理技術(shù)在超大規(guī)模MIM