课题申报书的基本框架

课题申报书的基本框架一、封面内容

项目名称：面向下一代通信系统的超大规模MIMO信道建模与资源分配优化研究

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@

所属单位：国家通信技术研究院重点实验室

申报日期：2023年11月15日

项目类别：应用基础研究

二．项目摘要

本项目旨在针对未来6G及B5G通信系统对超高数据速率和频谱效率的迫切需求，开展超大规模多输入多输出（MIMO）系统的信道建模与资源分配优化研究。当前，超大规模MIMO技术已成为提升系统容量和性能的关键手段，但其复杂的硬件实现和信道特性给系统设计带来严峻挑战。本项目首先基于物理层信道测量数据和电磁场理论，构建高精度的超大规模MIMO信道模型，重点分析大规模天线阵列下的空间相关性、角度扩展及信道容量极限问题。其次，针对大规模MIMO系统中的资源分配难题，提出基于深度强化学习和博弈论的方法，设计自适应的功率控制和子载波分配策略，以最大化系统吞吐量并降低干扰。研究将结合仿真与实验验证，评估所提模型与算法在不同场景下的性能增益，为下一代通信系统的工程设计提供理论依据和技术支撑。预期成果包括一套完整的超大规模MIMO信道参数库、两种新型资源分配算法及其性能分析报告，以及相关的技术专利草案。本项目的实施将有效突破现有MIMO技术瓶颈，推动我国在5G/6G通信领域的自主创新能力。

三.项目背景与研究意义

随着信息技术的飞速发展，全球数据流量呈现爆炸式增长趋势，用户对通信系统的速率、时延和连接数提出了前所未有的要求。第五代移动通信技术（5G）的商用部署虽然显著提升了网络性能，但在超密集组网、大规模机器类通信（mMTC）和超可靠低时延通信（URLLC）等场景下，仍面临容量瓶颈和资源效率不足等问题。为满足未来6G及B5G通信系统对峰值速率Tbps级、频谱效率1000times/s/Hz及以上以及百万连接/平方公里的极致性能需求，超大规模多输入多输出（MIMO）技术已成为业界和学术界公认的关键使能技术。大规模天线阵列通过波束赋形、空间复用和干扰抑制等机制，能够成倍提升系统容量和覆盖范围，是突破传统通信系统物理极限的重要途径。

当前，超大规模MIMO研究主要面临三个方面的挑战。首先，在信道建模方面，现有中小规模MIMO信道模型难以准确刻画大规模天线阵列带来的复杂空间相关性。传统信道模型通常假设少量天线间的相关性主导系统性能，而超大规模MIMO系统中，天线数量从数十级增长到数千级，信道矩阵的秩、条件数和空间相关性特性均发生本质变化，现有模型在预测系统容量、波束赋形增益和干扰抑制效果时存在显著偏差。特别是在大规模阵列下，近场效应、天线互耦以及环境散射的多尺度特性对信道分布产生重要影响，这些因素在现有统计模型中尚未得到充分表征。例如，在3GPPR15标准中，MIMO天线数量上限仅为100，而6G需求下的天线数量可能达到1000以上，现有信道模型在预测大规模阵列性能时的误差可能高达30%-40%，直接制约了系统设计的准确性和优化算法的有效性。

其次，在资源分配优化方面，超大规模MIMO系统的高维稀疏信道状态信息（CSI）传输和实时解码对基站计算能力提出极限挑战。传统基于单天线或小规模MIMO的联合调度与资源分配算法，在处理大规模信道矩阵时面临计算复杂度急剧上升的问题。例如，波束赋形需要求解大规模线性方程组或优化问题，其计算复杂度随天线数量呈平方级甚至立方级增长。同时，大规模MIMO系统中的用户间干扰（UII）和基站间干扰（BSII）呈现更复杂的几何分布特性，现有基于干扰抑制的分配算法难以有效应对密集部署场景下的干扰管理需求。此外，当系统部署大规模分布式天线系统（DAS）或协同中继时，资源分配还需要考虑网络拓扑的非线性特性，而现有研究大多基于理想集中式处理模型，忽略了分布式架构下的资源协调难题。

第三，在硬件实现层面，大规模MIMO天线阵列的部署成本、功耗和同步精度成为工程应用的主要障碍。大规模天线单元的集成、散热和供电设计需要突破现有芯片和结构件的极限，否则将导致系统成本过高、功耗过大或可靠性下降。例如，当前毫米波通信中采用的64T64R阵列，其功耗已达数千瓦级别，远超传统4T4R系统。此外，大规模阵列的相位同步精度要求达到亚度量级，而现有相位噪声抑制技术难以满足极端条件下的性能指标。这些问题使得超大规模MIMO技术的商业部署面临严峻挑战，亟需从理论层面进行系统性研究，以降低硬件实现门槛。

从社会和经济价值来看，超大规模MIMO技术的突破将产生深远影响。在智慧城市领域，其高频谱效率特性能够支撑百万级物联网设备的实时连接，为自动驾驶、智能医疗和工业互联网提供可靠通信保障。根据国际电信联盟（ITU）预测，到2030年，全球物联网设备数量将突破5000亿台，其中URLLC场景占比可能高达30%，超大规模MIMO是唯一能够满足这一需求的无线技术方案。在数字经济方面，该技术将显著降低5G/6G网络建设成本，通过提升频谱利用率减少基站部署密度，据华为测算，采用128T128RMIMO系统可比传统4T4R系统减少40%的基站数量，年节省资本支出（CAPEX）和运营支出（OPEX）超过百亿美元。此外，超大规模MIMO与边缘计算的结合能够实现云端-边缘协同的资源调度，提升远程医疗、远程教育和云游戏等应用的服务质量。

从学术研究价值来看，本项目具有三个层面的创新意义。在基础理论层面，将突破传统小规模MIMO信道统计模型的局限，建立适用于超大规模阵列的物理级信道模型，揭示大规模天线系统中的空间相关性演化规律和极限性能边界。这一突破将推动无线通信领域的统计建模理论发展，为后续多用户共享信道的研究提供方法论指导。在方法论层面，本项目提出的基于深度强化学习的资源分配算法将融合机器学习与通信理论，探索智能优化在复杂系统设计中的应用，其创新性体现在：1）首次将深度Q学习（DQN）与多用户博弈论结合，实现动态资源分配策略的自适应学习；2）开发基于图神经网络的分布式资源协调框架，解决大规模MIMO系统中的协同优化难题。这些方法论创新将丰富通信系统优化理论，为下一代智能通信系统设计提供新的范式。在技术验证层面，本项目将构建端到端的超大规模MIMO测试床，通过真实场景测量和仿真验证所提模型的准确性和算法的性能优势，其技术路线创新体现在：1）提出基于毫米波频段的物理层校准技术，解决大规模阵列的相位同步难题；2）设计可重构天线测试平台，支持不同规模阵列的快速验证。

四.国内外研究现状

在超大规模多输入多输出（MIMO）系统信道建模与资源分配优化领域，国际和国内研究均取得了显著进展，但同时也存在明显的局限性，形成了若干研究空白。

国际研究方面，欧美国家在基础理论研究和标准制定方面处于领先地位。在信道建模领域，3GPPRel-15及后续版本主要采纳基于大型时域信道测量（LTE-AdvancedPro和5GNewRadio）的统计模型，如COST2100、WINNERII等提出的信道模型。这些模型通常假设天线数量不超过100，采用基于指数衰落和角度分布的参数化描述。然而，随着天线规模向数百甚至数千级发展，这些传统模型的局限性逐渐显现。例如，它们未能充分考虑大规模阵列带来的空间相关性增强效应，特别是在毫米波频段，高频段的大尺度散射导致信道矩阵的秩退化严重，传统模型难以准确预测系统容量。针对这一问题，爱立信、诺基亚等欧洲主要设备商提出了一系列扩展性MIMO信道模型（如3GPPTR38.901中的模型扩展），尝试引入更多天线相关的参数，但仍是基于中小规模MIMO的参数化推断。美国学者则更侧重于基于电磁理论的解析建模，如弗吉尼亚理工大学提出的基于几何随机理论（GTT）的信道模型，该模型能够精确描述大规模阵列的散射环境，但其计算复杂度极高，难以应用于实时系统设计。在资源分配优化方面，国际研究主要围绕波束赋形和功率控制展开。华为、爱立信等提出的分布式波束赋形算法，通过将大规模天线阵列分解为多个子阵列进行联合优化，有效降低了计算复杂度，但未能解决大规模干扰环境下的性能极限问题。美国卡内基梅隆大学、斯坦福大学等高校则探索基于凸优化和人工智能的方法，如基于Dinkelbach算法的迭代波束赋形，以及采用强化学习的自适应资源分配。然而，这些研究大多基于理想信道状态信息（CSI）假设，忽略了大规模MIMO系统中CSI获取的巨大开销和随机性。在硬件实现方面，国际研究主要集中在大规模天线单元的集成和散热技术，如高通（Qualcomm）提出的毫米波大规模MIMO芯片，以及英特尔（Intel）开发的相控阵天线模块，但这些研究尚未系统解决大规模阵列的同步精度和功耗问题。

国内研究在应用基础和工程实践方面取得长足进步，但在基础理论创新方面与国际存在一定差距。在信道建模领域，国内研究主要跟随3GPP标准进展，对中小规模MIMO模型进行了本土化适配，如中国电信、中国移动联合提出的符合中国频谱特征的信道参数集。然而，在超大规模MIMO建模方面，国内研究尚未形成系统性的理论框架，主要依赖对国外模型的验证性研究。例如，东南大学、北京邮电大学等高校提出了一些基于实测数据的信道特征分析，但缺乏对大规模阵列物理机制的深入解释。在资源分配优化方面，国内研究更侧重于结合中国网络场景进行工程化开发。中国信科、华为等企业提出的基于机器学习的资源分配方案，通过深度神经网络预测干扰分布，实现了动态资源调整，但模型泛化能力有限。清华大学、浙江大学等高校则探索基于博弈论的多用户协同优化，提出了一些改进的纳什均衡算法，但这些算法的收敛性和稳定性仍需验证。在标准化方面，中国在全球3GPPR15及R16标准制定中贡献了部分MIMO相关提案，但在超大规模MIMO领域，国内参与度相对较低。此外，国内在信道测量方面积累了大量数据，但尚未形成系统化的开放共享机制，影响了研究的复现性和可比性。

尽管国内外研究取得了上述进展，但仍存在若干亟待解决的问题和研究空白。在信道建模方面，现有模型无法准确描述超大规模MIMO系统中的近场效应、天线互耦以及复杂散射环境下的空间相关性演化规律，导致系统性能预测误差较大。特别是在毫米波通信场景，高频段的大尺度散射和低仰角传播导致信道矩阵的秩退化严重，现有模型难以准确刻画这一现象。此外，现有模型大多基于静态信道测量，缺乏对动态场景（如移动终端高速运动）下信道快速演化的精确描述。在资源分配优化方面，现有算法难以同时兼顾超大规模MIMO系统中的多目标优化需求，如频谱效率、干扰抑制、能耗和公平性等。此外，基于理想CSI的优化算法在实际应用中面临巨大挑战，因为大规模CSI获取需要高昂的反馈开销和复杂的解码处理。现有研究虽提出了一些基于部分CSI或信道估计误差补偿的算法，但其性能提升有限。在硬件实现方面，大规模天线阵列的同步精度、功耗和成本问题仍待解决。例如，当天线数量超过数百级时，相位同步误差会显著影响波束赋形的指向精度，而现有同步技术难以满足极端条件下的性能要求。此外，大规模阵列的功耗问题已成为系统设计的瓶颈，据华为测算，当前128T128R系统峰值功耗可达10kW级别，远超传统基站，亟需开发低功耗天线单元和分布式供电方案。

综上所述，超大规模MIMO信道建模与资源分配优化领域仍存在诸多研究空白，亟需从基础理论、方法论和技术验证三个层面进行系统性突破。本项目将针对现有研究的局限性，开展以下创新性研究：1）构建基于物理机制的超大规模MIMO信道模型，精确刻画空间相关性演化规律；2）设计基于深度强化学习的自适应资源分配算法，解决多目标优化难题；3）开发分布式资源协调框架，降低计算复杂度；4）构建端到端测试床，验证所提方案的实际性能。这些研究将填补现有技术空白，推动超大规模MIMO系统的理论发展和工程应用。

五.研究目标与内容

本项目旨在攻克超大规模多输入多输出（MIMO）系统中信道建模与资源分配优化的关键技术难题，推动6G及B5G通信系统的理论创新与工程应用。研究目标与内容具体如下：

研究目标

1.构建高精度的超大规模MIMO信道物理模型，准确刻画大规模天线阵列下的空间相关性、角度扩展及容量极限特性。

2.设计基于深度强化学习与博弈论的自适应资源分配算法，最大化系统频谱效率并有效抑制多用户干扰。

3.研发分布式资源协调框架，降低超大规模MIMO系统的计算复杂度，满足实时系统设计需求。

4.通过仿真与实验验证所提模型与算法的性能优势，为下一代通信系统提供理论依据和技术支撑。

研究内容

1.超大规模MIMO信道建模

具体研究问题：

（1）大规模天线阵列下的空间相关性演化规律：分析天线数量从100级增长到1000级时，信道矩阵的空间相关系数、条件数及秩变化特性，研究近场效应、天线互耦和复杂散射环境对空间相关性的影响。

（2）毫米波频段超大规模MIMO信道统计特性：基于物理电磁理论，建立高频段信道模型，重点刻画大尺度散射、低仰角传播及角度扩展特性，并与实测数据进行对比验证。

（3）动态场景下的信道快速建模：研究移动终端高速运动场景下的信道时变特性，开发基于卡尔曼滤波或粒子滤波的信道快速估计方法，降低反馈开销。

假设：

（1）空间相关性随天线数量对数增长，存在明确的物理边界条件。

（2）毫米波信道矩阵的秩退化与天线间距、频率及环境散射强度相关。

（3）动态场景下信道变化可近似为马尔可夫过程，通过状态观测可进行有效估计。

2.资源分配优化算法设计

具体研究问题：

（1）基于深度强化学习的波束赋形优化：设计深度Q学习（DQN）或深度确定性策略梯度（DDPG）算法，实现波束赋形方向的自适应学习，最大化系统容量或最小化干扰。

（2）多目标资源分配博弈论模型：构建基于非合作博弈论的资源分配框架，研究频谱效率、干扰抑制、能耗和公平性等多目标优化问题，设计纳什均衡或Shapley值分配策略。

（3）分布式资源协调算法：开发基于图神经网络的分布式资源分配框架，支持大规模MIMO系统中的协同优化，降低中央处理单元的计算负担。

假设：

（1）深度强化学习能够有效学习复杂非线性波束赋形映射关系。

（2）多用户资源分配问题可转化为博弈论模型，存在稳定均衡解。

（3）分布式框架可通过局部信息交换实现全局资源优化。

3.硬件实现与系统验证

具体研究问题：

（1）大规模天线阵列的同步精度提升：研究基于相控阵技术的相位噪声抑制方法，开发低精度、高鲁棒性的同步算法，实现毫米级相位误差控制。

（2）低功耗天线单元设计：探索新型天线材料和技术，降低大规模天线单元的功耗，开发分布式供电方案，降低系统总能耗。

（3）端到端测试床构建：搭建包含信道模拟器、基带处理单元和天线阵列的测试床，验证所提模型与算法的实际性能。

假设：

（1）相控阵技术结合自适应校正算法可有效提升同步精度。

（2）新型天线材料结合分布式供电可降低系统功耗至现有水平的60%以上。

（3）测试床验证可验证所提方案在3T3R、64T64R和128T128R系统下的性能增益。

4.技术集成与性能评估

具体研究问题：

（1）信道模型与资源分配算法的融合：研究基于信道状态信息的资源分配自适应调整机制，实现模型与算法的协同优化。

（2）系统级性能评估：通过仿真和实验，评估所提方案在频谱效率、干扰抑制、能耗和时延等指标上的性能增益，并与现有技术进行对比。

（3）标准化提案准备：整理研究成果，形成可提交3GPP等标准组织的提案，推动技术标准化进程。

假设：

（1）信道模型参数可量化地影响资源分配算法的性能。

（2）所提方案在3T3R、64T64R和128T128R系统下的性能增益分别为10dB、15dB和18dB以上。

（3）研究成果可形成3项以上可提交标准组织的提案。

六.研究方法与技术路线

本研究将采用理论分析、仿真验证和实验测试相结合的研究方法，结合超大规模MIMO系统的物理特性，系统性地解决信道建模与资源分配优化难题。技术路线将遵循“基础理论构建-算法设计-系统验证-工程应用”的流程，分阶段推进研究工作。

研究方法与实验设计

1.信道建模方法

（1）物理层建模：基于电磁场理论和射线追踪方法，建立高频段超大规模MIMO信道模型。采用几何随机理论（GTT）描述散射环境，结合等效电路模型分析近场效应和天线互耦。开发基于时域测量数据的信道参数反演算法，提取空间相关系数、角度分布等关键统计量。

（2）统计建模：基于物理模型，推导大规模MIMO信道的统计分布特性。研究天线数量、频率、环境散射对信道矩阵秩、条件数和空间相关性的影响，建立参数化信道模型。采用蒙特卡洛仿真生成大量信道样本来验证模型准确性。

（3）动态信道建模：基于卡尔曼滤波或粒子滤波方法，研究移动终端高速运动场景下的信道快速估计。设计状态观测模型，结合信道样本来估计时变信道参数，降低反馈开销至现有方案的40%以下。

实验设计：搭建包含毫米波天线阵列、信道模拟器和移动终端的测试床，收集不同场景下的信道测量数据。设计仿真场景，对比物理模型、统计模型和动态模型的预测误差，验证模型有效性。

数据收集与分析：收集10T10R及100T100R系统在室内、室外和城市峡谷场景下的信道测量数据，包括幅度、相位、角度到达等参数。采用主成分分析（PCA）和空间自相关函数分析信道矩阵的秩退化特性。通过机器学习方法提取信道特征，用于后续资源分配算法的训练。

2.资源分配优化方法

（1）深度强化学习算法设计：采用深度Q网络（DQN）或深度确定性策略梯度（DDPG）算法，设计波束赋形和功率控制策略。开发基于经验回放的改进算法，提高学习效率。设计多目标优化框架，将频谱效率、干扰抑制和能耗目标转化为累积奖励函数。

（2）博弈论模型构建：基于非合作博弈论，建立多用户资源分配模型。采用纳什均衡或Shapley值方法，设计公平性约束的资源分配策略。开发分布式博弈算法，支持大规模用户场景下的实时资源协调。

（3）分布式资源协调框架：设计基于图神经网络的分布式资源分配框架。开发消息传递算法，实现节点间信息交换和协同优化。通过贝叶斯优化方法，动态调整网络拓扑结构，降低计算复杂度。

实验设计：设计仿真场景，包括不同天线规模（3T3R、64T64R、128T128R）、用户密度和干扰强度。对比基于理想CSI和部分CSI的优化算法性能。搭建包含基带处理单元和分布式控制器的仿真平台，验证分布式框架的实时性。

数据收集与分析：收集资源分配算法的性能数据，包括频谱效率、干扰抑制比、能耗和时延。采用统计分析方法评估算法的收敛性和稳定性。通过敏感性分析，研究关键参数对系统性能的影响。

3.硬件实现与系统验证

（1）同步精度测试：开发低精度相位噪声抑制算法，测试毫米波相控阵天线的同步精度。设计自适应校正机制，将相位误差控制在亚度量级。搭建包含100T100R天线阵列的测试床，验证同步性能。

（2）低功耗设计：基于新型天线材料和分布式供电方案，设计低功耗天线单元。测试单元的功耗和散热性能，验证低功耗设计的有效性。开发功耗管理算法，动态调整天线单元的工作状态。

（3）端到端测试床验证：搭建包含信道模拟器、基带处理单元和天线阵列的测试床。验证所提模型与算法在3T3R、64T64R和128T128R系统下的性能增益。收集系统级性能数据，包括吞吐量、时延和能耗。

技术路线

1.基础理论构建阶段（6个月）

（1）文献调研：收集整理超大规模MIMO信道建模、资源分配优化和硬件实现领域的最新研究成果。

（2）物理层建模：基于电磁场理论和射线追踪方法，建立高频段超大规模MIMO信道物理模型。

（3）统计建模：推导大规模MIMO信道的统计分布特性，建立参数化信道模型。

2.算法设计阶段（12个月）

（1）深度强化学习算法：设计波束赋形和功率控制策略，开发基于经验回放的改进算法。

（2）博弈论模型：构建多用户资源分配模型，设计纳什均衡或Shapley值分配策略。

（3）分布式资源协调框架：设计基于图神经网络的分布式资源分配框架，开发消息传递算法。

3.系统验证阶段（12个月）

（1）仿真验证：设计仿真场景，对比基于理想CSI和部分CSI的优化算法性能。

（2）硬件测试：开发低精度相位噪声抑制算法，测试毫米波相控阵天线的同步精度。

（3）端到端测试：搭建测试床，验证所提模型与算法在3T3R、64T64R和128T128R系统下的性能增益。

4.工程应用阶段（6个月）

（1）技术集成：将研究成果集成到现有通信系统中，进行工程化适配。

（2）标准化提案：整理研究成果，形成可提交3GPP等标准组织的提案。

（3）成果推广：撰写学术论文，参加学术会议，推广研究成果。

关键步骤

（1）信道测量：收集10T10R及100T100R系统在室内、室外和城市峡谷场景下的信道测量数据。

（2）模型验证：对比物理模型、统计模型和动态模型的预测误差，验证模型有效性。

（3）算法训练：基于信道样本来训练深度强化学习算法，优化波束赋形和功率控制策略。

（4）性能评估：评估所提方案在频谱效率、干扰抑制、能耗和时延等指标上的性能增益。

（5）硬件测试：验证低精度相位噪声抑制算法和低功耗设计的有效性。

（6）系统验证：搭建测试床，验证所提模型与算法在3T3R、64T64R和128T128R系统下的性能增益。

（7）标准化提案：整理研究成果，形成可提交3GPP等标准组织的提案。

七．创新点

本项目针对超大规模MIMO系统信道建模与资源分配优化的关键难题，在理论、方法和应用层面均提出了一系列创新性研究内容，旨在推动该领域的理论突破和工程实践发展。

1.理论创新：构建基于物理机制的统一超大规模MIMO信道模型框架

现有信道模型多基于中小规模MIMO场景，未能充分刻画超大规模阵列带来的物理机制变化。本项目提出的创新点在于：

（1）首次将电磁场理论、几何随机理论和等效电路模型相结合，构建统一的超大规模MIMO信道物理模型。该模型能够同时描述近场效应、天线互耦、空间相关性演化及容量极限特性，突破了传统统计模型的参数化局限。

（2）提出基于物理机制的信道秩退化理论，揭示天线数量、频率和环境散射对信道矩阵秩的定量关系。该理论为超大规模MIMO系统的性能预测提供了新的分析视角，填补了现有研究在物理机制解释上的空白。

（3）开发动态信道演化理论，精确描述移动终端高速运动场景下的信道快速变化特性。该理论基于马尔可夫过程建模，能够量化信道状态转移概率，为动态信道估计提供理论基础。

2.方法创新：设计基于深度强化学习的自适应资源分配新范式

现有资源分配算法多基于静态信道假设或简化模型，难以应对超大规模MIMO系统的复杂优化需求。本项目的创新点在于：

（1）提出基于深度Q学习（DQN）与深度确定性策略梯度（DDPG）算法的波束赋形优化新方法。该方法通过经验回放和目标网络机制，能够学习复杂非线性波束赋形映射关系，实现频谱效率与干扰抑制的联合优化。

（2）设计基于深度强化学习的多目标资源分配博弈论模型。通过深度神经网络预测干扰分布，结合博弈论框架，实现频谱效率、干扰抑制、能耗和公平性等多目标的协同优化，突破了传统优化方法的局限。

（3）开发基于图神经网络的分布式资源协调新框架。该框架通过节点间信息交换和协同优化，能够有效降低计算复杂度，支持大规模MIMO系统中的实时资源分配，填补了现有分布式优化方法在超大规模场景下的研究空白。

3.技术创新：实现超大规模MIMO系统的低功耗硬件设计与验证

现有超大规模MIMO系统面临功耗过高、同步精度不足等工程挑战。本项目的创新点在于：

（1）提出基于新型天线材料和分布式供电的低功耗天线单元设计方案。该方案通过优化天线结构和工作模式，可将功耗降低至现有水平的60%以上，为超大规模MIMO系统的工程应用提供了可行性方案。

（2）开发基于相控阵技术的低精度相位噪声抑制新算法。该算法结合自适应校正机制，可将相位误差控制在亚度量级，有效解决大规模阵列的同步精度难题。

（3）构建端到端测试床，验证所提硬件设计方案的实际性能。该测试床包含信道模拟器、基带处理单元和天线阵列，能够真实模拟超大规模MIMO系统的物理特性，为技术创新提供验证平台。

4.应用创新：推动超大规模MIMO技术向6G及B5G通信系统转化

本项目的创新点还体现在应用层面：

（1）提出基于信道状态信息的资源分配自适应调整新机制。该机制能够根据实时信道变化动态调整资源分配策略，提升系统性能和用户体验，为下一代通信系统提供关键技术支撑。

（2）开发可提交3GPP等标准组织的标准化提案。通过系统性的研究成果整理和技术标准化，推动超大规模MIMO技术的产业化和商业化应用。

（3）形成一套完整的超大规模MIMO系统设计方法论，包括信道建模、资源分配优化和硬件实现等关键技术，为我国在6G及B5G通信领域的自主创新提供理论依据和技术支撑。

综上所述，本项目在理论、方法和应用层面均具有显著创新性，将推动超大规模MIMO系统的理论发展和工程应用，为我国在下一代通信领域的国际竞争力提升提供重要支撑。

八．预期成果

本项目围绕超大规模MIMO系统的信道建模与资源分配优化难题，预期在理论、方法、技术和应用层面取得一系列创新性成果，为下一代通信系统的理论发展和工程实践提供重要支撑。具体预期成果如下：

1.理论贡献

（1）建立一套完整的超大规模MIMO信道物理模型框架。预期形成包含近场效应、天线互耦、空间相关性演化及容量极限特性的统一模型，填补现有研究在物理机制解释上的空白。该模型将揭示天线数量、频率和环境散射对信道分布的定量关系，为超大规模MIMO系统的性能预测提供新的理论依据。

（2）提出基于物理机制的信道秩退化理论。预期量化信道矩阵的秩退化规律，解释大规模阵列下空间相关性增强的物理原因。该理论将为超大规模MIMO系统的设计提供新的分析视角，推动信道统计建模理论的创新。

（3）开发动态信道演化理论。预期建立适用于移动终端高速运动场景的信道快速估计理论，量化信道状态转移概率。该理论将为动态信道估计方法的设计提供理论基础，推动实时通信系统的理论发展。

2.方法创新

（1）设计基于深度强化学习的波束赋形优化新方法。预期形成一套完整的深度强化学习算法体系，包括基于DQN或DDPG的波束赋形优化方法，以及改进的经验回放和目标网络机制。该方法将能够学习复杂非线性波束赋形映射关系，实现频谱效率与干扰抑制的联合优化。

（2）开发基于深度强化学习的多目标资源分配博弈论模型。预期形成一套完整的深度强化学习与博弈论结合的优化框架，包括基于深度神经网络的干扰预测模型，以及基于纳什均衡或Shapley值的多目标资源分配策略。该方法将能够实现频谱效率、干扰抑制、能耗和公平性等多目标的协同优化。

（3）提出基于图神经网络的分布式资源协调新框架。预期形成一套完整的分布式资源分配算法体系，包括基于图神经网络的状态表示方法，以及基于消息传递算法的协同优化机制。该方法将能够有效降低计算复杂度，支持大规模MIMO系统中的实时资源分配。

3.技术突破

（1）实现超大规模MIMO系统的低功耗硬件设计。预期开发基于新型天线材料和分布式供电的低功耗天线单元，将功耗降低至现有水平的60%以上。预期开发基于相控阵技术的低精度相位噪声抑制算法，将相位误差控制在亚度量级。

（2）构建端到端测试床。预期搭建包含信道模拟器、基带处理单元和天线阵列的测试床，验证所提硬件设计方案的实际性能。该测试床将能够真实模拟超大规模MIMO系统的物理特性，为技术创新提供验证平台。

（3）形成一套完整的超大规模MIMO系统设计方法论。预期形成包含信道建模、资源分配优化和硬件实现等关键技术的系统设计方法论，为超大规模MIMO系统的工程应用提供技术指导。

4.应用价值

（1）推动超大规模MIMO技术向6G及B5G通信系统转化。预期形成可提交3GPP等标准组织的标准化提案，推动超大规模MIMO技术的产业化和商业化应用。

（2）提升我国在下一代通信领域的国际竞争力。预期形成一套完整的超大规模MIMO系统设计理论体系，为我国在6G及B5G通信领域的自主创新提供重要支撑。

（3）支撑智慧城市、工业互联网等新兴应用的发展。预期形成的超大规模MIMO系统将能够支持百万级物联网设备的实时连接，为自动驾驶、智能医疗和工业互联网等应用提供可靠通信保障。

（4）产生显著的经济和社会效益。预期形成的超大规模MIMO系统将能够显著提升网络容量和频谱效率，降低网络建设成本，产生显著的经济和社会效益。

综上所述，本项目预期取得一系列具有理论创新性和实践应用价值的成果，为超大规模MIMO系统的理论发展和工程应用提供重要支撑，推动我国在下一代通信领域的国际竞争力提升。

九.项目实施计划

本项目将按照“基础理论构建-算法设计-系统验证-工程应用”的技术路线，分阶段推进研究工作，确保项目按计划顺利实施。项目总周期为36个月，具体实施计划如下：

1.时间规划

（1）第一阶段：基础理论构建（6个月）

任务分配：

1.1文献调研：收集整理超大规模MIMO信道建模、资源分配优化和硬件实现领域的最新研究成果，形成文献综述报告。

1.2物理层建模：基于电磁场理论和射线追踪方法，建立高频段超大规模MIMO信道物理模型，完成模型推导和公式推导。

1.3统计建模：推导大规模MIMO信道的统计分布特性，建立参数化信道模型，完成模型推导和公式推导。

进度安排：

1.1文献调研：第1-2个月，完成文献收集和整理，形成文献综述报告。

1.2物理层建模：第3-4个月，完成模型推导和公式推导，形成物理层建模报告。

1.3统计建模：第5-6个月，完成模型推导和公式推导，形成统计建模报告。

（2）第二阶段：算法设计（12个月）

任务分配：

2.1深度强化学习算法设计：设计波束赋形和功率控制策略，开发基于经验回放的改进算法。

2.2博弈论模型构建：构建多用户资源分配模型，设计纳什均衡或Shapley值分配策略。

2.3分布式资源协调框架设计：设计基于图神经网络的分布式资源分配框架，开发消息传递算法。

进度安排：

2.1深度强化学习算法设计：第7-10个月，完成算法设计和实现，形成深度强化学习算法报告。

2.2博弈论模型构建：第11-14个月，完成模型构建和算法设计，形成博弈论模型报告。

2.3分布式资源协调框架设计：第15-18个月，完成框架设计和算法开发，形成分布式资源协调框架报告。

（3）第三阶段：系统验证（12个月）

任务分配：

3.1仿真验证：设计仿真场景，对比基于理想CSI和部分CSI的优化算法性能。

3.2硬件测试：开发低精度相位噪声抑制算法，测试毫米波相控阵天线的同步精度。

3.3端到端测试：搭建测试床，验证所提模型与算法在3T3R、64T64R和128T128R系统下的性能增益。

进度安排：

3.1仿真验证：第19-22个月，完成仿真场景设计和算法验证，形成仿真验证报告。

3.2硬件测试：第23-26个月，完成算法开发和硬件测试，形成硬件测试报告。

3.3端到端测试：第27-30个月，完成测试床搭建和性能验证，形成端到端测试报告。

（4）第四阶段：工程应用（6个月）

任务分配：

4.1技术集成：将研究成果集成到现有通信系统中，进行工程化适配。

4.2标准化提案：整理研究成果，形成可提交3GPP等标准组织的提案。

4.3成果推广：撰写学术论文，参加学术会议，推广研究成果。

进度安排：

4.1技术集成：第31-33个月，完成技术集成和工程化适配，形成技术集成报告。

4.2标准化提案：第34-35个月，整理研究成果，形成标准化提案。

4.3成果推广：第36个月，撰写学术论文，参加学术会议，推广研究成果。

2.风险管理策略

（1）技术风险

风险描述：超大规模MIMO信道建模和资源分配优化涉及多个学科交叉领域，技术难度较大，可能存在技术路线选择错误或关键技术突破困难的风险。

应对措施：成立由领域专家组成的技术指导委员会，定期进行技术研讨和风险评估。采用分步实施策略，先进行小规模系统验证，再逐步扩展到超大规模系统。加强与国内外高校和科研机构的合作，引入外部技术支持。

（2）进度风险

风险描述：项目涉及多个研究阶段和任务，可能存在进度延误的风险。

应对措施：制定详细的项目进度计划，明确每个阶段的任务分配和完成时间。建立进度监控机制，定期检查项目进度，及时发现和解决进度偏差。采用项目管理工具，对项目进度进行动态管理。

（3）资源风险

风险描述：项目实施可能面临资金、设备和人员等方面的资源不足风险。

应对措施：积极争取项目资金支持，确保项目资金充足。与相关单位合作，共享实验设备和资源。加强人员培训，提高团队技术水平，确保项目顺利实施。

（4）应用风险

风险描述：项目研究成果可能存在与实际应用需求脱节的风险。

应对措施：加强与产业界的合作，了解实际应用需求。在项目实施过程中，定期进行应用需求调研，及时调整研究方向和内容。在项目成果推广阶段，与相关企业合作，进行技术转化和应用示范。

通过上述风险管理策略，本项目将能够有效应对实施过程中可能遇到的风险，确保项目按计划顺利实施，取得预期成果。

十.项目团队

本项目团队由来自国家通信技术研究院重点实验室、国内知名高校及行业领先企业的资深研究人员组成，团队成员在超大规模MIMO系统、信道建模、资源分配优化和硬件实现等领域拥有丰富的理论基础和工程实践经验，具备完成本项目所需的专业能力和研究实力。

1.团队成员专业背景与研究经验

（1）项目负责人张明博士：长期从事无线通信技术研究，在超大规模MIMO系统领域具有深厚的学术造诣和丰富的项目经验。曾主持国家自然科学基金项目“超大规模MIMO系统信道建模与资源分配优化研究”，发表高水平学术论文30余篇，其中SCI收录20余篇，曾获中国通信学会科学技术奖一等奖。研究方向包括超大规模MIMO信道建模、资源分配优化和硬件实现等。

（2）核心成员李强教授：IEEEFellow，国内知名高校通信工程学科带头人，在无线通信领域具有40多年的研究经验。曾主持国家重点研发计划项目“6G关键技术研究”，发表高水平学术论文100余篇，其中IEEE顶级期刊论文50余篇，曾获国家技术发明奖二等奖。研究方向包括信道建模、波束赋形和资源分配等。

（3）核心成员王伟博士：在超大规模MIMO系统领域具有10多年的研究经验，曾参与多项国家重大科研项目，发表高水平学术论文50余篇，其中SCI收录30余篇。研究方向包括深度强化学习、博弈论和分布式资源协调等。

（4）核心成员赵敏博士：在信道测量与建模领域具有丰富的经验，曾主持多项企业级项目，开发了一系列信道测量系统，发表高水平学术论文20余篇，其中SCI收录10余篇。研究方向包括信道测量、信道统计建模和动态信道估计等。

（5）核心成员刘洋博士：在硬件实现领域具有丰富的经验，曾参与多项超大规模MIMO系统硬件设计与开发，发表高水平学术论文10余篇，其中EI收录8余篇。研究方向包括低功耗天线设计、相位噪声抑制和分布式供电等。

2.团队成员角色分配与合作模式

（1）项目负责人张明博士：负责项目的整体规划与管理，协调团队成员的工作，确保项目按计划顺利实施。同时，负责项目的理论研究和创新性工作，重点推进超大规模MIMO信道建模和资源分配优化算法的研究。

（2）核心成员李强教授：负责项目的波束赋形技术研究，重点推进基于物理机制的信道建模理论研究和硬件实现技术研究。

（3）核心成员王伟博士：负责项目的资源分配优化算法研究，重点推进基于深度强化学习和博弈论的资源分配算法设计。

（4）核心成员赵敏博士：负责项目的信道测量和统计建模研究，重点推进动态信道估计理论和算法研究。

（5）核心成员刘洋博士：负责项目的硬件实现技术研究，重点推进低功耗天线设计和相位噪声抑制技术研究。

合作模式：

（1）定期召开项目研讨会：每周召开项目研讨会，讨论项目进展、存在问题和技术方案，确保项目按计划顺利实施。

（2）建立协同研究平台：搭建协同研究平台，共享项目资料和研究成果，促进团队成员之间的交流与合作。

（3）开展联合研究：团队成员之间开展联合研究，共同解决项目中的关键技术难题。

（4）邀请外部专家参与项目：邀请国内外知名专家参与项目，提供技术指导和建议。

通过上述角色分配与合作模式，本项目团队将能够充分发挥各自优势，形成合力，确保项目按计划顺利实施，取得预期成果。

十一经费预算

本项目总经费预算为1200万元，其中人员工资占30%，设备采购占25%，材料费用占15%，差旅费占10%，测试化验加工费占10%，出版/文献/信息传播/知识产权事务费占5%，劳务费占5%，其他支出占5%。具体预算如下：

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