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移动场景中基于DQN的毫米波MISO系统下行链路波束成形
随着5G技术的快速发展，毫米波通信系统被广泛应用于移动通信场景中。在毫米波通信系统中，由于大气衰减严重，因此需要采用波束成形技术来提高传输质量和可靠性。本文将探讨基于深度强化学习（DQN）的毫米波多输入单输出（MISO）系统下行链路波束成形技术。
一、毫米波通信系统下行链路波束成形技术
1.毫米波通信系统
高频段毫米波通信系统被广泛应用于5G通信系统中。在毫米波通信中，由于大气衰减，信号传播距离短，因此需要采用波束成形技术来提高传输质量和可靠性。波束成形技术是一种将天线辐射的能量聚焦于方向性的波束中，从而提高信号功率密度的技术。
2.下行链路波束成形技术
下行链路波束成形技术指的是在从基站向终端设备的传输中，利用波束成形技术来提高传输质量和可靠性。在下行链路波束成形中，基站采用多个发射天线，通过波束成形技术将辐射信号聚焦在用户终端设备上。
二、深度强化学习（DQN）
深度强化学习是一种利用深度神经网络来训练智能体做出正确决策的学习方法。在深度强化学习中，智能体在与环境交互的过程中，不断学习并改进自己的决策策略，以达到取得最优效果的目的。
三、基于DQN的毫米波MISO系统下行链路波束成形
1.系统模型
假设考虑的是一个基站与多个用户的MISO系统，基站采用4个发射天线，且只选择一个用户进行数据传输。在该系统中，智能体通过学习算法得出最优的波束选择方式，将辐射信号聚焦到用户设备上。
2.设计思路
在该系统中，为了使得用户端接收到的信号质量尽可能优秀，需要找到最优的波束选择方式。针对这一问题，可以采用DQN算法来进行学习和优化。
具体实现过程如下：
1）定义状态空间
在本文中，状态空间指的是发射天线的指向角度。
2）定义动作空间
动作空间指的是在本系统中，动作就是选择一个合适的波束，即选择一个合适的天线发射角度。
3）定义奖励函数
奖励函数是在学习过程中所设定的指导智能体如何做出决策的评价指标，将奖励函数设定得适当可以加速学习的过程。在本系统中，奖励函数可以设定为接收机信噪比的大小。
4）选择和设计合适的网络结构
本系统采用深度神经网络来进行波束选择和优化。具体网络结构可以通过实验得到最佳组合。
5）训练和测试
系统学习的过程可以采用强化学习算法来实现。根据奖励机制，系统将不断地更新训练和测试数据，以求得最佳的波束选择方式。
四、总结
基于深度强制学习（DQN）的毫米波MISO系统下行链路波束成形技术能够用于优化系统性能，提高下行链路信号质量和可靠性。本文介绍了系统的模型，设计思路和具体实现过程，对于提升5G通信系统的通信质量和效率具有重要意义。