第7章 G 网络架构下的智能波束赋形技术研究

bsp;

（四）与其他技术的融合

智能波束赋形技术需要与大规模

MIMO、太赫兹通信、人工智能等新兴技术深度融合，面临着技术协同和优化的难题。

五、6G

网络架构下智能波束赋形技术的优化策略

（一）基于信道预测的波束赋形

利用深度学习等方法对信道状态进行预测，提前调整波束方向。

（二）低复杂度算法设计

通过算法优化和硬件加速等手段降低计算复杂度，提高实时处理能力。

（三）波束跟踪和切换机制的改进

结合用户移动速度和位置信息，优化波束跟踪和切换策略，减少通信中断。

（四）跨层优化与协同设计

考虑物理层、链路层和网络层的协同优化，实现整体性能的提升。

六、仿真实验与结果分析

（一）实验设置

介绍仿真场景、参数设置和性能评估指标。

（二）不同算法的性能对比

对比传统波束赋形算法和基于机器学习的智能波束赋形算法在不同场景下的性能。

（三）优化策略的效果验证

本章未完，请点击下一页继续阅读！ 第4页 / 共5页