【摘 要】
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第五代（5G）无线通信网络采用的大规模多输入多输出（MIMO）技术需要大量空口资源估计和反馈MIMO信道。除优化导频、估计和反馈设计外，对信道衰落的预测也是节约空口资源的有效途径。运用相空间重构方法研究三维信道模型相关的相空间重构参数，提出一种基于经验知识的小样本在线学习方法，对MIMO信道系数和信道容量进行预测。研究发现无线信道数据具有混沌性，相空间延迟时间和嵌入维数服从一定分布，因此可以作为实
【机 构】
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中国科学院上海微系统与信息技术研究所
【基金项目】
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上海市科学技术委员会项目（18511106500）资助；
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第五代（5G）无线通信网络采用的大规模多输入多输出（MIMO）技术需要大量空口资源估计和反馈MIMO信道。除优化导频、估计和反馈设计外，对信道衰落的预测也是节约空口资源的有效途径。运用相空间重构方法研究三维信道模型相关的相空间重构参数，提出一种基于经验知识的小样本在线学习方法，对MIMO信道系数和信道容量进行预测。研究发现无线信道数据具有混沌性，相空间延迟时间和嵌入维数服从一定分布，因此可以作为实时预测的先验参数进行设定。实验结果表明，该方法预测效率比传统ARMA方法提升6倍左右，信道容量的平均误差最小为5.91%。最后，采用某市区的实测数据验证相空间重构方法的有效性，信道容量的预测平均误差最小为0.91%。
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