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🔥 内容介绍

一、引言

在5G-Advanced及未来6G通信系统中，频谱资源稀缺与通信速率需求激增的矛盾日益凸显，大规模多输入多输出（Massive MIMO）技术凭借其超高的空间复用率、抗干扰能力和能量效率，成为提升系统容量的核心支撑技术。然而，大规模天线阵列的部署需为每个天线单元配置独立射频（RF）链，导致硬件成本、功耗呈指数级增长，严重限制了其工程化应用。

混合波束成形（Hybrid Beamforming, HBF）技术通过融合模拟波束成形（Analog Beamforming, ABF）与数字波束成形（Digital Beamforming, DBF）的优势，以少量射频链实现大规模天线阵列的波束调控，在性能与硬件成本间达成平衡，成为破解上述瓶颈的关键方案。但传统混合波束成形设计面临信道状态信息（CSI）依赖强、高维优化复杂度高、动态环境适配性不足等问题。近年来，深度学习技术凭借强大的特征提取与非线性优化能力，为突破这些限制提供了突破性路径，推动混合波束成形技术向智能化、高效化方向发展。

二、混合波束成形基础架构与深度学习适配性

2.1 混合波束成形核心架构

混合波束成形采用“模拟域+数字域”的分层调控架构，核心目标是在给定射频链数量约束下，最大限度利用空间自由度，逼近全数字波束成形性能。其架构主要分为两级：

模拟波束成形层位于射频域，通过移相器网络或开关网络实现信号相位调控，生成固定波束方向。该层硬件成本低、功耗小，但灵活性有限，仅能实现有限数量的波束指向。数字波束成形层位于基带域，通过数字信号处理动态调整波束权重，具备极高的灵活性，可精准适配信道变化，但对硬件资源要求较高。通过两级协同工作，混合波束成形可减少90%以上的数模转换器需求，大幅降低硬件成本的同时保持优异性能。

2.2 深度学习与混合波束成形的适配性

传统混合波束成形设计依赖复杂的数学建模与优化算法，如奇异值分解（SVD）、梯度下降法等，这些方法在高维天线阵列场景下计算复杂度激增，且对信道估计精度要求严苛。深度学习技术通过数据驱动的方式学习信道特征与波束成形矩阵的映射关系，无需精确的数学建模，可有效应对以下核心痛点：

• 高维优化难题：利用神经网络的并行计算能力，将高维波束成形矩阵求解转化为网络推理过程，大幅降低计算复杂度；

• 信道依赖性：通过多场景数据训练，使模型具备较强的信道自适应能力，减少对瞬时CSI的依赖；

• 动态适配不足：结合在线学习机制，可快速适应信道时变特性，提升复杂场景下的鲁棒性。

三、基于深度学习的混合波束成形核心设计方案

3.1 核心设计框架

基于深度学习的混合波束成形设计遵循“数据生成-模型训练-推理优化”的核心流程。首先构建涵盖视距（LOS）/非视距（NLOS）、不同用户速度、不同干扰强度的多样化信道数据集，通过信道加噪、相位旋转等数据增强手段提升模型泛化能力；其次选择适配的神经网络架构（如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）等），以信道信息（如信道矩阵、信道协方差矩阵）为输入，以优化的模拟/数字波束成形矩阵为输出进行端到端训练；最后通过量化压缩、在线更新等策略优化模型推理性能，适配基站端硬件部署需求。

3.2 典型神经网络架构应用

3.2.1 卷积神经网络（CNN）架构

CNN凭借优异的局部特征提取能力，广泛应用于混合波束成形设计。例如，在无瞬时CSI反馈场景中，基站端将信道协方差矩阵输入CNN，直接输出模拟预编码矩阵；接收端通过双CNN架构分别实现信道估计与混合合并矩阵设计，该方案可避免瞬时CSI反馈带来的巨大开销，计算复杂度较传统优化方法降低至少10倍。通过深度可分离卷积替代传统全连接层，可将网络参数量减少90%，大幅提升推理速度。

3.2.2 极端学习机（ELM）架构

针对CNN训练耗时较长的问题，极端学习机（ELM）架构被用于混合波束成形设计。该架构通过随机初始化输入层与隐藏层权重，仅需优化输出层权重，训练速度较CNN提升600倍以上。在全双工毫米波系统中，ELM-based HBF方案通过学习交替方向乘子法（ADMM）优化得到的波束成形矩阵，频谱效率较正交匹配追踪（OMP）算法提升22.1%，且在线预测时间大幅缩短。

3.2.3 融合先验知识的混合架构

为提升模型收敛速度与性能，可将传统波束成形算法（如零陷、最大比合并）的输出作为神经网络初始化参数，迫使模型在合理范围内优化，避免陷入局部最优解。该策略可使模型收敛速度加快60%，同时提升在低信噪比场景下的性能稳定性。

四、关键技术挑战与优化策略

4.1 训练与推理效率优化

大规模天线阵列场景下，模型训练数据量大、推理功耗高，需通过以下策略优化：

• 混合并行训练：采用“数据并行+专家并行”策略，将混合专家模型（MoE）的专家模块分布式部署在多GPU节点，在1024天线阵列数据集上可使训练速度提升8倍；

• 量化压缩技术：对预训练模型进行8位量化，可将模型体积压缩4倍，推理能耗降低60%，通过量化感知训练可使性能损失控制在2%以内；

• 在线学习适配：当通信场景切换时，通过增量训练更新网络参数，泛化性能较静态模型提升50%。

4.2 硬件约束适配技术

实际硬件部署中，移相器精度有限、射频链路不一致等问题会导致性能损失，需针对性优化：

• 移相器精度补偿：在网络输出端增加精度补偿层，学习不同精度下的相位偏差，可将8位移相器的性能损失从15%降至3%；

• 射频链路校准：通过神经网络学习不同射频链路的幅度与相位误差，在波束成形矩阵生成后进行预校准，可减少4dB的信噪比（SINR）损失；

• 轻量化拓扑设计：采用深度可分离卷积、稀疏连接等技术，在保证性能不变的前提下，大幅降低模型参数量与推理延迟。

4.3 泛化能力增强策略

为提升模型在未知场景下的性能，需通过域自适应训练、多场景数据增强等手段强化泛化能力：

引入域对抗训练机制，通过鉴别器网络区分信道数据的场景来源，迫使特征提取器学习场景无关的通用特征，在高铁与城区场景的跨域测试中，频谱效率提升30%。同时，构建覆盖空天地一体化场景的数据集，可提升模型在卫星-地面融合网络中的适配性。

五、性能验证与应用前景

5.1 性能优势验证

仿真结果表明，基于深度学习的混合波束成形方案具备显著性能优势：在256天线阵列场景下，可实现全数字波束成形方案90%以上的频谱效率，同时将硬件成本降低至1/10；在全双工毫米波系统中，CNN-HBF与ELM-HBF方案的频谱效率较传统OMP算法提升22.1%以上，且在线预测时间缩短20倍；在动态信道场景中，结合在线学习的模型性能衰减较静态模型降低50%。

5.2 典型应用场景

该技术已在多个关键通信场景中展现出巨大应用价值：

• 5G-Advanced通感一体化：通过深度学习优化波束指向精度，实现通信与感知功能的协同增强；

• 高速移动通信：适配高铁、无人机等高速移动场景，通过快速信道适配保障通信稳定性；

• 毫米波/太赫兹通信：补偿高频段严重的路径损耗，提升信号覆盖范围与传输速率；

• 卫星-地面融合网络：解决空天地异构信道的适配问题，提升广覆盖通信性能。

六、未来展望

基于深度学习的大规模天线阵列混合波束成形技术仍有广阔的发展空间，未来可向以下方向深化研究：

• 生成式AI驱动设计：采用扩散模型生成多样化信道场景下的最优波束成形方案，进一步提升模型泛化能力；

• 硬件-算法协同进化：借鉴神经网络与硬件协同优化思想，设计适配特定芯片架构的轻量化网络，实现性能与效率的全局最优；

• 空天地一体化协同：开发跨空/天/地场景的自适应波束成形算法，解决信道异构性问题；

• 智能反射面（IRS）融合：将IRS与混合波束成形相结合，通过调控信号传播路径进一步提升系统性能。

七、结论

混合波束成形技术是平衡大规模天线阵列性能与硬件成本的核心方案，而深度学习技术的引入为突破传统设计的复杂度与适配性瓶颈提供了有效路径。通过端到端的模型训练、多维度的性能优化策略，基于深度学习的混合波束成形设计可在降低计算复杂度与硬件成本的同时，实现接近全数字波束成形的性能。随着技术的不断演进，该方案将在5G-Advanced及6G通信系统中发挥关键支撑作用，推动超高速率、超低时延、广覆盖通信目标的实现。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 禹天翔.RIS辅助的MISO系统中联合波束成形[D].阜阳师范大学,2022.

[2] 杨翼.基于深度学习的微波天线阵列波束形成与指向性控制优化分析[J].电子技术, 2024(7):5-6.

[3] 李俨奇,赵红东,史剑锋,等.基于深度学习的平面阵列天线抗干扰方法[J].计算机工程与科学[2026-01-07].

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