课题申报书技术指标

课题申报书技术指标一、封面内容

项目名称：面向下一代通信系统的超大规模MIMO信道建模与智能资源调度技术研究

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@

所属单位：通信与信息工程学院，国家重点实验室

申报日期：2023年11月15日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

本项目旨在针对下一代通信系统（5G-Advanced及6G）对超大规模多输入多输出（MIMO）技术的迫切需求，开展信道建模与智能资源调度技术的深入研究。随着基站天线数量的指数级增长，传统信道建模方法已难以准确刻画复杂无线环境下的信道特性，导致资源分配效率低下和用户体验下降。项目核心内容聚焦于：首先，构建基于物理层建模（Physics-BasedModeling）的超大规模MIMO信道模型，融合路径损耗、阴影衰落、多径时延及空间相关性等关键参数，实现对毫米波及太赫兹频段信道的高精度仿真；其次，研究基于深度强化学习的智能资源调度算法，通过神经网络动态优化波束赋形、功率控制和子载波分配策略，提升系统吞吐量与能效比；最后，设计低复杂度信道估计与预编码方案，结合稀疏化测量技术，降低大规模MIMO系统的计算开销。预期成果包括：一套高保真度的超大规模MIMO信道数据库、三种面向不同场景的智能资源调度框架及相应的性能评估体系。项目将结合仿真验证与实际场景测试，验证所提方法在复杂动态环境下的鲁棒性，为下一代通信系统的标准制定提供关键技术支撑。研究成果可应用于智慧城市、车联网及空天地一体化通信等前沿领域，推动通信技术向更高频段、更大容量方向发展。

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，根据国际电信联盟（ITU）预测，到2025年全球移动数据量将较2020年增加近60倍。这一趋势对通信系统的容量、速率和可靠性提出了前所未有的挑战。超大规模多输入多输出（MassiveMIMO）技术作为应对这一挑战的关键方案，通过在基站端部署大量天线，能够显著提升系统频谱效率和覆盖范围，已成为5G及未来6G通信系统的核心enabling技术之一。然而，在超大规模MIMO的实际部署与应用过程中，信道建模与资源调度这两个关键环节面临着诸多亟待解决的难题，直接制约了其性能的充分发挥。

当前，超大规模MIMO信道建模领域存在以下突出问题。传统的信道模型，如Rayleigh衰落模型和Rician衰落模型，主要用于中小规模MIMO系统，无法准确描述大规模天线阵列带来的空间相关性增强、波束赋形效应以及毫米波频段高频段特性（如高路径损耗、窄波束宽度、强方向性等）。现有物理层建模方法（Physics-BasedModeling）虽然能够基于电磁波传播理论进行精确仿真，但在面对超大规模天线阵列时计算复杂度急剧增加，且难以实时应用于实际系统优化。此外，现有模型往往忽略了移动性、环境散射特性以及大规模天线间的近场干扰等因素，导致建模精度与实际场景存在较大偏差。例如，在城市峡谷等复杂环境中，基站天线数量超过数十根时，传统模型的误差率可高达30%以上，严重影响了基于信道估计的资源调度算法的性能。这种建模精度不足的问题在毫米波通信中尤为突出，因为其波长短、频率高，信道快速衰落特性使得准确建模成为系统设计的关键瓶颈。

在资源调度技术方面，随着天线数量的增加，资源分配的维度呈指数级增长，导致传统启发式算法（如贪婪算法）难以找到全局最优解，而基于凸优化的精确算法计算复杂度过高，难以满足实时性要求。现有智能调度方法多采用固定规则的机器学习策略，缺乏对信道状态信息（CSI）动态变化的快速响应能力，尤其在用户高速移动或场景快速切换时，调度性能显著下降。此外，大多数研究仅关注单一性能指标（如吞吐量最大化）的优化，而忽略了能效、公平性等多目标协同优化问题。特别是在能源消耗日益成为网络运营重要成本的大背景下，开发低复杂度、高能效的智能调度算法具有重要的现实意义。据统计，无线通信网络中的约70%能耗集中在基站端，而超大规模MIMO系统的高天线密度进一步加剧了能耗问题，因此，如何在提升系统性能的同时降低能耗，是当前研究面临的重要挑战。

开展本项目的研究具有显著的社会、经济和学术价值。从社会价值来看，超大规模MIMO技术的成熟应用将极大推动智慧城市、工业互联网、远程医疗等新兴信息社会的建设。例如，在智慧城市中，基于超大规模MIMO的高精度信道建模与智能调度技术可实现精准的空口资源分配，支持大规模物联网设备的低功耗广域连接；在工业互联网领域，该技术能够提供超高可靠低时延（URLLC）通信保障，满足工业自动化场景对数据传输的严苛要求。特别是在5G向6G演进过程中，超大规模MIMO将成为实现空天地一体化通信、提供全球无缝覆盖的核心技术，而本项目的研究成果将直接服务于这一国家战略需求。此外，通过提升系统能效比，该项目有助于实现绿色通信目标，符合全球可持续发展倡议，减少电子设备制造与运营过程中的碳排放。

从经济价值方面分析，超大规模MIMO技术具有巨大的产业应用潜力。据市场研究机构预测，到2030年，全球MassiveMIMO相关市场规模将突破2000亿美元，涵盖基站硬件、信道测量设备、智能调度软件等多个产业链环节。本项目的研究成果将直接推动相关高端装备制造产业的发展，带动核心芯片、算法引擎等关键技术的自主可控，降低我国在通信领域对国外技术的依赖。通过开发低复杂度的信道估计与预编码方案，可降低基站硬件成本（如减少天线数量或降低功放功耗），而智能资源调度算法的优化将提升运营商的网络资源利用率，降低运营成本。例如，在典型的4G基站中，若能将PUE（电源使用效率）降低5%，每年可为运营商节省数亿元人民币的电力支出。此外，该项目的研究将培养一批掌握超大规模MIMO核心技术的高端人才，为我国通信产业的长期发展提供智力支持。

在学术价值层面，本项目的研究将丰富和发展无线通信理论体系。首先，通过对超大规模MIMO信道建模的研究，可以深化对复杂电磁环境中文物理层现象的理解，推动物理层建模理论与计算电磁学方法的交叉融合。特别是基于深度学习的信道建模方法，有望突破传统建模方法的瓶颈，为6G及未来更高频段（太赫兹）通信的信道分析提供新范式。其次，本项目提出的智能资源调度算法将探索与通信系统理论的深度融合，为多目标优化问题在无线网络中的应用提供理论框架。例如，通过将强化学习与凸优化相结合，可以开发出兼具全局最优性和实时性的调度策略，这一研究成果不仅适用于超大规模MIMO，还可推广至其他大规模分布式系统。此外，项目研究中涉及的稀疏化测量技术、低复杂度预编码方案等，将推动通信信号处理领域的发展，为解决未来通信系统中的计算复杂性危机提供新的思路。从学科发展来看，本项目的研究将促进通信工程、计算机科学、数学等学科的交叉融合，催生新的研究方向和理论成果，提升我国在无线通信领域的学术影响力。

四.国内外研究现状

超大规模多输入多输出（MassiveMIMO）技术作为下一代通信系统的关键技术，近年来已成为全球研究的热点。国内外学者在信道建模、资源调度、波束赋形等方面取得了显著进展，但面对技术向更高频段、更大规模、更复杂场景演进的需求，现有研究仍存在诸多尚未解决的问题和空白。

在信道建模方面，国际研究呈现多元化发展态势。欧美国家在物理层建模（Physics-BasedModeling,PBM）领域处于领先地位，代表性研究如3GPPRel-15及后续版本中提出的基于射线追踪的信道模型，能够较为准确地描述毫米波频段的路径损耗、角度扩展等特性。挪威电信研究所（NTNU）提出的Stochastic射线追踪模型，通过结合随机几何方法，有效处理了大规模天线阵列的空间相关性问题。美国弗吉尼亚理工大学（VT）的研究团队则发展了基于电磁场理论的精细化建模方法，可精确模拟复杂建筑物环境中的信道传播。然而，现有PBM方法普遍面临计算复杂度过高的问题，尤其是在天线规模超过100根时，仿真时间可能长达数小时，难以满足实时系统优化的需求。此外，这些模型大多基于静态或慢时变场景假设，对于大规模MIMO系统在高速移动、复杂多径环境下的性能预测能力仍有不足。在机器学习辅助建模方面，欧洲研究机构如德国弗劳恩霍夫协会（Fraunhofer）提出了基于深度神经网络的信道建模框架，通过训练数据拟合信道统计特性，但该方法的泛化能力和物理意义解释性仍有待提升。国内研究在信道建模领域同样取得了重要进展，如东南大学提出的基于稀疏表示的信道建模方法，通过压缩感知技术降低信道估计复杂度；华为研究院开发的面向5G的物理信道模型，融合了大规模天线效应和毫米波传播特性，但在高频段（如太赫兹）的适用性仍需验证。总体而言，现有信道建模方法在精度与效率、静态与动态场景、物理基础与机器学习之间存在平衡难题，尚未形成一套适用于超大规模MIMO全场景的标准化建模体系。

在资源调度技术方面，国际研究主要集中在基于凸优化的精确算法和启发式算法的改进。挪威电信学院（NTI）提出了基于交替方向乘子法（ADMM）的联合波束赋形与功率控制算法，能够实现系统总功耗的最小化，但该方法的收敛速度较慢，难以应对大规模天线阵列带来的高维优化问题。瑞典皇家理工学院（KTH）的研究团队则发展了一系列基于投影梯度法的迭代调度算法，通过将非凸问题分解为一系列凸子问题求解，提高了计算效率，但在保证系统性能最优性方面存在妥协。美国加州大学伯克利分校（UCBerkeley）的研究团队将强化学习应用于资源调度，开发了基于深度Q网络的动态资源分配策略，该方法的适应性强，但训练过程需要大量模拟数据，且策略的稳定性与样本效率仍有优化空间。国内研究在资源调度领域同样活跃，如清华大学提出的基于凸松弛的分布式资源调度算法，通过将非凸约束近似为凸约束，降低了计算复杂度；中国科学技术大学开发的基于改进粒子群算法的智能调度方法，在保证公平性的同时提升了系统吞吐量。然而，现有调度算法普遍存在以下局限性：一是难以同时优化多目标（如吞吐量、能效、公平性）之间的权衡；二是缺乏对大规模MIMO系统固有物理特性的充分利用，如空间复用与波束赋形的灵活切换机制不完善；三是计算复杂度仍然较高，难以满足6G系统超低时延（毫秒级）的实时性要求。特别是在用户密集场景下，现有算法容易陷入局部最优解，导致系统资源利用率下降。此外，对于太赫兹频段超大带宽资源的调度策略研究尚处于起步阶段，现有方法难以有效处理高频段特有的宽带信道特性。

在波束赋形与干扰管理方面，国际研究主要围绕传统相控阵波束赋形技术的改进展开。芬兰阿尔托大学（AaltoUniversity）提出了基于稀疏贝叶斯估计的波束赋形方法，通过仅选择部分天线进行相位调整，降低了计算复杂度，但在干扰抑制能力方面有所妥协。美国德州大学奥斯汀分校（UTAustin）的研究团队则开发了基于机器学习的自适应波束赋形算法，能够根据信道状态信息动态调整波束方向，但该方法的泛化能力受限于训练数据，且缺乏对干扰的显式建模。国内研究在波束赋形领域同样取得了重要成果，如北京邮电大学提出的基于迭代投影的波束赋形算法，通过将干扰抑制约束逐次投影到可行域内，提高了波束赋形的精度；上海交通大学开发了基于稀疏化测量的波束赋形方法，通过减少信道测量维度，降低了系统开销。然而，现有波束赋形技术仍面临以下挑战：一是难以在保证高数据速率的同时有效抑制大规模MIMO系统固有的近场干扰；二是缺乏对大规模MIMO系统多波束并行传输的优化机制，导致频谱资源利用率不高；三是现有波束赋形方法大多基于静态信道假设，对于动态场景的适应性不足。特别是在毫米波通信中，由于波束宽度极窄，微小移动可能导致波束偏离用户，现有波束赋形技术难以快速跟踪用户位置变化，导致连接质量下降。此外，对于太赫兹频段超宽频带波束赋形的研究尚不充分，现有方法难以有效处理高频段波束交叉干扰问题。

综合来看，国内外在超大规模MIMO技术领域的研究已取得显著进展，但在以下方面仍存在明显的研究空白：一是缺乏一套兼顾精度与效率、覆盖静态与动态场景、具有物理意义的超大规模MIMO信道全场景建模框架；二是现有资源调度算法难以同时优化多目标之间的权衡，缺乏对大规模MIMO系统物理特性的充分利用，计算复杂度仍然较高；三是波束赋形技术难以有效处理近场干扰和多波束并行传输问题，对动态场景的适应性不足；四是高频段（毫米波及太赫兹）超大规模MIMO系统的建模与调度理论尚不完善，现有方法难以应对高频段特有的物理现象。这些研究空白不仅制约了超大规模MIMO技术的实际应用，也阻碍了下一代通信系统的性能突破。因此，开展本项目的研究，旨在针对上述问题提出系统性解决方案，填补现有研究的不足，推动超大规模MIMO技术在6G及未来通信系统中的应用。

五.研究目标与内容

本项目旨在面向下一代通信系统对超大规模多输入多输出（MassiveMIMO）技术的迫切需求，聚焦信道建模与智能资源调度两大核心技术，提出系统性解决方案，突破现有研究瓶颈，推动超大规模MIMO技术在6G及未来通信系统中的应用。研究目标与内容具体如下：

1.研究目标

(1)构建一套高精度、低复杂度的超大规模MIMO信道物理层建模框架，实现对毫米波及太赫兹频段复杂无线环境的精确刻画。

(2)研究基于深度强化学习的智能资源调度算法，提升系统吞吐量与能效比，满足动态场景下的性能需求。

(3)设计低复杂度信道估计与预编码方案，结合稀疏化测量技术，降低大规模MIMO系统的计算开销。

(4)验证所提方法在仿真与实际场景下的性能，为下一代通信系统的标准制定提供关键技术支撑。

2.研究内容

(1)超大规模MIMO信道建模技术研究

具体研究问题：现有物理层建模方法在计算复杂度与建模精度之间存在平衡难题，缺乏一套适用于超大规模MIMO全场景的标准化建模体系。

假设：通过结合射线追踪技术与机器学习方法，可以构建兼顾精度与效率的信道建模框架。

研究内容包括：

-开发基于改进射线追踪的信道建模方法：通过优化射线追踪算法（如引入稀疏化射线集、加速近场-远场变换），降低计算复杂度，同时提高对毫米波及太赫兹频段信道特性的刻画精度。重点研究高频段路径损耗、角度扩展、空间相关性等关键参数的建模，并结合实际场景（如城市、乡村、室内）进行验证。

-研究基于深度学习的信道建模方法：设计深度神经网络结构，通过训练数据拟合信道统计特性，实现对复杂环境的快速建模。重点探索卷积神经网络（CNN）在空间相关性建模、循环神经网络（RNN）在时变信道建模中的应用，并研究如何将物理层约束融入神经网络训练过程，提高模型的物理意义解释性。

-构建超大规模MIMO信道数据库：基于仿真与实测数据，构建包含高频段、大规模天线阵列、复杂环境信息的信道数据库，为信道建模与调度算法提供验证平台。

(2)基于深度强化学习的智能资源调度技术研究

具体研究问题：现有资源调度算法难以同时优化多目标之间的权衡，缺乏对大规模MIMO系统物理特性的充分利用，计算复杂度仍然较高。

假设：通过设计深度强化学习框架，可以实现对波束赋形、功率控制、子载波分配等资源的动态优化，提升系统性能。

研究内容包括：

-开发基于深度Q网络的联合调度算法：设计深度神经网络结构，学习状态-动作价值函数，实现对波束赋形、功率控制、子载波分配等资源的联合优化。重点研究如何将信道状态信息、用户需求、干扰信息等融入状态空间，提高策略的适应性与性能。

-研究基于深度确定性策略梯度（DDPG）的调度算法：针对多目标优化问题，设计多智能体深度强化学习框架，实现对吞吐量、能效、公平性等多目标的协同优化。重点研究如何平衡不同目标之间的权重，提高策略的稳定性和样本效率。

-开发低复杂度调度算法：结合凸优化方法，设计基于近似凸解的启发式调度算法，降低深度强化学习策略的计算复杂度，满足实时性要求。重点研究如何将深度学习与凸优化相结合，实现快速收敛和高性能。

(3)低复杂度信道估计与预编码方案设计

具体研究问题：大规模MIMO系统的信道估计与预编码计算复杂度过高，难以满足实时性要求。

假设：通过设计稀疏化测量方案和低复杂度预编码算法，可以降低计算开销，同时保证系统性能。

研究内容包括：

-研究基于稀疏化测量的信道估计方法：设计低开销的信道测量方案，通过仅测量部分信道信息，实现高精度的信道估计。重点研究基于压缩感知理论的稀疏化测量技术，以及如何将测量结果与物理层建模方法相结合。

-开发低复杂度预编码算法：设计基于稀疏化矩阵分解的预编码方案，降低预编码计算复杂度。重点研究如何利用大规模天线阵列的冗余度，减少预编码矩阵的计算维度，同时保证系统性能。

-研究基于迭代优化的预编码算法：设计基于交替方向乘子法（ADMM）或投影梯度法的迭代预编码算法，提高算法的收敛速度和精度。重点研究如何将深度学习方法融入迭代优化过程，提高算法的适应性。

(4)仿真与实际场景验证

具体研究问题：所提方法在仿真与实际场景下的性能验证。

假设：通过仿真验证与实际场景测试，可以验证所提方法在复杂动态环境下的鲁棒性。

研究内容包括：

-开发仿真平台：构建基于3GPP标准的超大规模MIMO仿真平台，实现对信道建模、资源调度、波束赋形等模块的联合仿真。

-进行仿真验证：通过仿真实验，对比所提方法与传统方法的性能，验证所提方法在吞吐量、能效、公平性等方面的优势。

-实际场景测试：在室内、室外等实际场景进行测试，验证所提方法在实际环境中的性能和可行性。重点测试高频段（毫米波及太赫兹）场景下的性能表现。

通过以上研究内容，本项目将系统地解决超大规模MIMO技术中的关键问题，推动该技术在下一代通信系统中的应用，为我国通信产业的长期发展提供技术支撑。

六.研究方法与技术路线

1.研究方法

本项目将采用理论分析、仿真验证和实验测试相结合的研究方法，具体包括以下几种：

(1)物理层建模方法：基于射线追踪理论和电磁场理论，结合随机几何方法，构建高频段超大规模MIMO信道模型。采用改进的射线追踪算法，如基于稀疏射线集的加速算法和近场-远场变换优化，降低计算复杂度。同时，利用机器学习方法，特别是深度神经网络，对信道统计特性进行拟合，提高模型精度和实时性。

(2)深度强化学习方法：设计基于深度Q网络（DQN）和深度确定性策略梯度（DDPG）的智能资源调度算法。通过构建状态-动作价值函数网络和策略网络，学习最优的波束赋形、功率控制和子载波分配策略。同时，研究多智能体深度强化学习框架，实现对多目标（吞吐量、能效、公平性）的协同优化。

(3)压缩感知理论：利用压缩感知理论，设计低开销的信道测量方案和稀疏化预编码算法。通过仅测量部分信道信息，实现高精度的信道估计。同时，利用稀疏化矩阵分解技术，降低预编码计算复杂度。

(4)凸优化方法：结合凸优化方法，设计基于近似凸解的启发式调度算法，降低深度强化学习策略的计算复杂度。利用交替方向乘子法（ADMM）或投影梯度法，设计迭代预编码算法，提高算法的收敛速度和精度。

(5)仿真验证方法：基于3GPP标准的超大规模MIMO仿真平台，对所提方法进行联合仿真验证。通过对比所提方法与传统方法的性能，验证所提方法在吞吐量、能效、公平性等方面的优势。

(6)实验测试方法：在室内、室外等实际场景进行测试，验证所提方法在实际环境中的性能和可行性。重点测试高频段（毫米波及太赫兹）场景下的性能表现。收集实际场景中的信道数据，用于信道建模和算法验证。

(7)数据收集与分析方法：通过仿真生成大量信道数据和系统性能数据，利用统计分析方法对数据进行分析。同时，利用机器学习方法，特别是深度学习方法，对数据进行分析和挖掘，发现数据中的规律和特征。

2.技术路线

本项目的研究技术路线分为以下几个阶段：

(1)阶段一：超大规模MIMO信道建模研究（第1-6个月）

-基于射线追踪理论，开发改进的射线追踪算法，降低计算复杂度。

-结合随机几何方法，构建高频段超大规模MIMO信道模型。

-设计基于深度神经网络的信道建模方法，提高模型精度和实时性。

-构建超大规模MIMO信道数据库，用于信道建模和算法验证。

(2)阶段二：基于深度强化学习的智能资源调度技术研究（第7-12个月）

-设计基于深度Q网络的联合调度算法，实现对波束赋形、功率控制和子载波分配等资源的联合优化。

-研究基于深度确定性策略梯度的调度算法，实现对多目标的协同优化。

-开发低复杂度调度算法，结合凸优化方法，降低计算复杂度。

-在仿真平台上进行仿真验证，对比所提方法与传统方法的性能。

(3)阶段三：低复杂度信道估计与预编码方案设计（第13-18个月）

-利用压缩感知理论，设计低开销的信道测量方案。

-开发基于稀疏化矩阵分解的预编码算法，降低预编码计算复杂度。

-研究基于迭代优化的预编码算法，提高算法的收敛速度和精度。

-在仿真平台上进行仿真验证，对比所提方法与传统方法的性能。

(4)阶段四：仿真与实际场景验证（第19-24个月）

-开发基于3GPP标准的超大规模MIMO仿真平台，实现对信道建模、资源调度、波束赋形等模块的联合仿真。

-在室内、室外等实际场景进行测试，验证所提方法在实际环境中的性能和可行性。

-收集实际场景中的信道数据，用于信道建模和算法验证。

-撰写研究论文和项目报告，总结研究成果。

关键步骤包括：

-频段选择：选择毫米波及太赫兹频段进行信道建模和算法研究。

-场景选择：选择城市、乡村、室内等典型场景进行信道测量和算法验证。

-天线规模选择：选择不同规模的天线阵列（如50根、100根、200根）进行信道建模和算法研究。

-性能指标选择：选择吞吐量、能效、公平性等性能指标进行算法评估。

-数据收集：通过仿真和实际测量收集信道数据和系统性能数据。

-数据分析：利用统计分析方法和机器学习方法对数据进行分析和挖掘。

-算法优化：根据数据分析结果，对算法进行优化和改进。

-性能验证：在仿真和实际场景中验证算法的性能。

通过以上研究方法和技术路线，本项目将系统地解决超大规模MIMO技术中的关键问题，推动该技术在下一代通信系统中的应用，为我国通信产业的长期发展提供技术支撑。

七．创新点

本项目针对超大规模MIMO技术在实际应用中面临的信道建模精度与效率、资源调度多目标优化、系统复杂度控制等核心挑战，提出了一系列创新性的研究方案，具体体现在理论、方法及应用层面。

1.理论层面的创新

(1)构建了融合物理层建模与机器学习的混合信道建模框架，突破了传统建模方法的瓶颈。现有研究大多偏重于纯物理层建模（如射线追踪）或纯机器学习建模，前者计算复杂度过高难以实时应用，后者物理意义解释性不足且泛化能力受限。本项目创新性地提出将两者结合，利用射线追踪提供精确的物理基础和先验知识，指导机器学习模型的训练，同时利用机器学习拟合复杂非线性关系，提升建模精度和效率。该框架能够更准确地刻画超大规模MIMO系统在高频段、复杂环境下的信道特性，如空间相关性、角度扩展、极化效应等，为系统设计提供了更可靠的信道预测依据。特别是在毫米波及太赫兹频段，现有模型难以准确描述高频特性，本项目的混合建模框架通过引入高频传播特有的物理参数（如介电常数、反射系数），能够显著提升建模精度。

(2)提出了基于深度强化学习的多目标资源调度理论，实现了系统性能的协同优化。传统资源调度算法往往聚焦于单一性能指标（如吞吐量最大化或能耗最小化），难以有效平衡多目标之间的权衡。本项目创新性地应用深度强化学习框架，特别是多智能体深度强化学习，能够同时学习多个目标的最优策略，实现对吞吐量、能效、公平性等多维度的协同优化。通过设计特定的奖励函数，可以灵活调整不同目标之间的权重，满足不同场景下的优先级需求。此外，本项目提出的深度强化学习框架能够自适应地学习信道状态信息和用户需求的变化，实现对资源的动态优化，这是传统基于静态信道假设的调度算法难以做到的。该理论创新为超大规模MIMO系统的智能资源管理提供了新的思路。

(3)发展了基于压缩感知的低复杂度信道估计与预编码理论，解决了大规模天线阵列的计算瓶颈。超大规模MIMO系统的信道估计和预编码涉及大规模矩阵运算，计算复杂度过高是限制其实际应用的关键因素。本项目创新性地将压缩感知理论应用于信道估计和预编码，通过设计低开销的信道测量方案，仅测量少量信道信息，利用信道模型的稀疏性或结构特殊性，通过后续的信号处理技术恢复出完整的信道信息。在预编码方面，本项目提出基于稀疏化矩阵分解的预编码算法，将预编码矩阵分解为多个低秩矩阵的乘积，显著降低计算复杂度。这些理论创新为超大规模MIMO系统在保证性能的前提下，降低计算负担提供了有效的解决方案，推动了该技术向实际应用迈进。

2.方法层面的创新

(1)提出了基于改进射线追踪算法的物理层建模方法，降低了计算复杂度。传统射线追踪算法在处理超大规模天线阵列时，需要追踪大量射线，计算量巨大。本项目创新性地提出优化射线追踪算法，包括引入稀疏射线集的概念，仅追踪对信道特性影响较大的关键射线，有效减少计算量。同时，改进近场-远场变换过程，利用快速傅里叶变换（FFT）等技术加速计算。此外，本项目还研究如何将环境几何信息进行参数化表示，减少重复计算，进一步提升算法效率。这些方法创新使得物理层建模能够在可接受的时间内完成对复杂场景的超大规模MIMO信道仿真。

(2)设计了基于深度Q网络与深度确定性策略梯度相结合的智能调度算法，提高了策略的学习效率和稳定性。在深度强化学习调度领域，DQN方法简单易实现，但容易陷入局部最优且对超参数敏感；DDPG方法能够处理连续动作空间，但样本效率较低且容易出现震荡。本项目创新性地提出将两者结合，利用DQN进行初步的策略探索和值函数估计，利用DDPG进行精细的策略优化和连续动作的生成，发挥各自优势，提高策略的学习效率和稳定性。此外，本项目还研究如何将凸优化方法与深度强化学习相结合，设计基于近似凸解的启发式调度算法，在保证一定性能精度的前提下，大幅降低计算复杂度，满足实时性要求。这些方法创新为智能资源调度提供了更有效的技术手段。

(3)开发了基于稀疏化矩阵分解的低复杂度预编码算法，优化了系统性能与复杂度之间的平衡。传统预编码算法（如基于SVD的方法）计算复杂度随天线规模呈阶数增长。本项目创新性地提出基于稀疏化矩阵分解的预编码算法，将预编码矩阵分解为多个低秩矩阵的乘积，利用信道的不完全观测信息和用户集群的稀疏性，仅对部分低秩矩阵进行计算，显著降低计算复杂度。同时，本项目还研究如何利用机器学习方法，根据信道状态信息预测稀疏化预编码矩阵的支撑集和关键元素，进一步提高预编码效率和性能。这些方法创新为超大规模MIMO系统的波束赋形提供了低复杂度、高性能的解决方案。

3.应用层面的创新

(1)面向毫米波及太赫兹频段超大规模MIMO系统，构建了全面的信道建模与智能调度解决方案。现有研究在毫米波及太赫兹频段的应用相对较少，缺乏针对该频段的系统性解决方案。本项目将所有创新性的信道建模方法和智能调度方法应用于毫米波及太赫兹频段，并针对高频段特有的物理特性（如极宽的带宽、极高的路径损耗、极窄的波束宽度）进行优化。例如，在信道建模中，考虑高频段介质的特殊电磁特性；在资源调度中，设计针对高频段宽带资源的调度策略。该应用层面的创新将为6G及未来更高频段通信系统的设计提供关键技术支撑。

(2)提出了适用于密集用户场景的超大规模MIMO资源管理方案，解决了用户干扰协调问题。在密集用户场景下，用户间干扰是影响系统性能的关键因素。本项目提出的智能资源调度方案，能够基于深度强化学习动态调整波束赋形和功率控制，实现用户间的干扰协调。同时，提出的低复杂度信道估计和预编码方案，能够在保证性能的同时，快速响应用户密度的变化，适应动态的干扰环境。该应用层面的创新将推动超大规模MIMO技术在密集用户场景（如超密集网络、室内场景）的应用。

(3)开发了可验证的仿真平台和实验测试方案，确保研究成果的实用性和可靠性。本项目不仅提出了理论和方法上的创新，还注重研究成果的实用性和可靠性。项目组将开发基于3GPP标准的超大规模MIMO仿真平台，对所提方法进行充分的仿真验证。同时，项目组还将设计详细的实验测试方案，在实际场景（如室内、室外）进行测试，验证所提方法在实际环境中的性能和可行性。通过与仿真结果的对比，进一步验证和优化所提方法。该应用层面的创新确保了研究成果能够真正应用于实际系统设计和部署。

综上所述，本项目在理论、方法和应用层面均具有显著的创新性，有望推动超大规模MIMO技术的发展，为下一代通信系统的设计提供关键技术支撑。

八．预期成果

本项目针对超大规模MIMO技术中的关键科学问题，开展系统性研究，预期在理论、方法及应用层面取得一系列创新性成果，为下一代通信系统的设计与发展提供强有力的技术支撑。

1.理论贡献

(1)建立一套高精度、低复杂度的超大规模MIMO信道物理层建模理论框架。预期提出融合改进射线追踪与深度学习的混合信道建模方法，能够准确刻画毫米波及太赫兹频段复杂无线环境下的信道特性，包括高频段路径损耗、角度扩展、空间相关性、极化效应等。理论模型将考虑环境几何信息对信道传播的影响，并通过引入物理约束提高机器学习模型的泛化能力和物理意义解释性。预期成果将丰富和发展无线信道建模理论，特别是在高频段、大规模天线阵列场景下的建模理论，为系统设计提供更可靠的信道预测依据。

(2)发展基于深度强化学习的多目标智能资源调度理论。预期提出基于深度Q网络与深度确定性策略梯度相结合的调度算法，以及面向多智能体系统的协同优化框架，实现对吞吐量、能效、公平性等多目标的动态优化。预期成果将构建一套完整的智能资源调度理论体系，包括状态空间设计、奖励函数构建、策略学习算法设计等，为超大规模MIMO系统的智能资源管理提供新的理论指导。

(3)创新低复杂度信道估计与预编码理论。预期提出基于压缩感知的低复杂度信道估计方法，以及基于稀疏化矩阵分解的低复杂度预编码方法。预期成果将建立一套完整的低复杂度信号处理理论，包括稀疏化测量方案设计、信道信息恢复算法、预编码矩阵分解与优化等，为超大规模MIMO系统在保证性能的前提下，降低计算负担提供理论支撑。

2.实践应用价值

(1)开发出一套适用于实际系统的超大规模MIMO信道建模与智能调度软件工具。预期成果将包括一套基于Python或C++开发的软件工具，实现所提出的信道建模方法和智能调度算法。该工具将提供友好的用户界面，支持用户自定义场景参数（如天线数量、频段、环境类型等），并能输出信道模型参数、系统性能指标、资源分配方案等结果。该工具可为通信设备制造商、运营商和科研机构提供重要的技术支撑，加速超大规模MIMO系统的研发进程。

(2)形成一系列高质量的研究论文和技术报告。预期发表高水平学术论文10篇以上，其中在IEEE顶级会议或期刊（如Globecom,ICC,IEEEJSAC等）发表5篇以上。同时，撰写详细的技术报告，总结研究成果、技术细节和应用方案，为相关领域的工程师和研究人员提供参考。预期成果将提升我国在超大规模MIMO技术领域的研究水平和国际影响力。

(3)推动超大规模MIMO技术在下一代通信系统中的应用。预期成果将为6G及未来更高频段通信系统的设计提供关键技术支撑，特别是在毫米波及太赫兹通信、密集用户场景、空天地一体化通信等领域。通过项目的研究，有望促进相关技术的标准化进程，推动我国通信产业的自主可控发展，带来巨大的经济和社会效益。

(4)培养一批掌握超大规模MIMO核心技术的专业人才。预期项目将培养博士、硕士研究生多名，使其系统掌握超大规模MIMO信道建模、智能资源调度、信号处理等方面的理论知识和研究方法。这些人才将为我国通信产业的长期发展提供智力支持，推动超大规模MIMO技术的持续创新和应用。

综上所述，本项目预期取得的成果不仅具有重要的理论价值，还将具有显著的应用价值，能够推动超大规模MIMO技术的发展，为下一代通信系统的设计与发展提供强有力的技术支撑，促进我国通信产业的转型升级和高质量发展。

九.项目实施计划

1.项目时间规划

本项目总研究周期为24个月，分为四个主要阶段，每个阶段包含具体的任务分配和进度安排。

(1)第一阶段：超大规模MIMO信道建模研究（第1-6个月）

任务分配：

-第1-2个月：文献调研，分析现有信道建模方法的优缺点，确定本项目的研究方向和技术路线。

-第3-4个月：开发基于改进射线追踪的信道建模算法，包括稀疏射线集选择、近场-远场变换优化等。

-第5-6个月：设计基于深度神经网络的信道建模方法，并进行仿真验证，构建初步的信道数据库。

进度安排：

-第1个月：完成文献调研报告，提交初步的研究方案。

-第2个月：确定信道建模的具体技术路线，完成改进射线追踪算法的设计。

-第3个月：初步实现改进射线追踪算法，并进行初步的仿真验证。

-第4个月：完成深度神经网络信道建模方法的设计，开始算法实现。

-第5个月：完成初步的深度神经网络模型训练，并进行仿真验证。

-第6个月：整理信道数据库，完成第一阶段的研究报告，并进行阶段性评审。

(2)第二阶段：基于深度强化学习的智能资源调度技术研究（第7-12个月）

任务分配：

-第7-8个月：设计基于深度Q网络的联合调度算法，并进行仿真验证。

-第9-10个月：研究基于深度确定性策略梯度的调度算法，并进行仿真验证。

-第11-12个月：开发低复杂度调度算法，结合凸优化方法，并进行仿真验证。

进度安排：

-第7个月：完成深度Q网络调度算法的设计，开始算法实现。

-第8个月：完成深度Q网络调度算法的仿真验证，提交初步结果。

-第9个月：开始深度确定性策略梯度调度算法的设计，并进行初步仿真。

-第10个月：完成深度确定性策略梯度调度算法的设计，并进行仿真验证。

-第11个月：开始低复杂度调度算法的设计，结合凸优化方法。

-第12个月：完成低复杂度调度算法的仿真验证，完成第二阶段的研究报告，并进行阶段性评审。

(3)第三阶段：低复杂度信道估计与预编码方案设计（第13-18个月）

任务分配：

-第13-14个月：设计基于压缩感知的信道测量方案，并进行仿真验证。

-第15-16个月：开发基于稀疏化矩阵分解的预编码算法，并进行仿真验证。

-第17-18个月：研究基于迭代优化的预编码算法，并进行仿真验证。

进度安排：

-第13个月：完成基于压缩感知的信道测量方案的设计，开始算法实现。

-第14个月：完成信道测量方案的仿真验证，提交初步结果。

-第15个月：开始基于稀疏化矩阵分解的预编码算法的设计，并进行初步仿真。

-第16个月：完成预编码算法的设计，并进行仿真验证。

-第17个月：开始基于迭代优化的预编码算法的设计，并进行初步仿真。

-第18个月：完成预编码算法的仿真验证，完成第三阶段的研究报告，并进行阶段性评审。

(4)第四阶段：仿真与实际场景验证（第19-24个月）

任务分配：

-第19-20个月：开发基于3GPP标准的超大规模MIMO仿真平台，实现对信道建模、资源调度、波束赋形等模块的联合仿真。

-第21-22个月：在室内、室外等实际场景进行测试，验证所提方法在实际环境中的性能和可行性。

-第23-24个月：收集实际场景中的信道数据，用于信道建模和算法验证，撰写研究论文和项目报告，总结研究成果。

进度安排：

-第19个月：开始开发超大规模MIMO仿真平台，完成模块设计。

-第20个月：完成仿真平台的初步开发，开始进行联合仿真验证。

-第21个月：完成实际场景的测试方案设计，开始进行实验测试。

-第22个月：完成实际场景的测试，并整理实验数据。

-第23个月：利用实际场景数据，验证信道建模和算法，开始撰写研究论文和项目报告。

-第24个月：完成研究论文和项目报告的撰写，进行项目结题评审。

2.风险管理策略

(1)技术风险及应对措施

-技术风险：深度强化学习算法的样本效率低，可能导致训练时间过长，无法满足实时性要求。

应对措施：采用经验回放机制和分布式训练策略，提高样本利用率和训练速度；同时，探索基于模型的强化学习方法，减少对大量模拟数据的依赖。

-技术风险：压缩感知信道估计的精度可能受测量矩阵质量影响，导致信道估计误差增大。

应对措施：采用随机矩阵理论和优化算法设计高质量的测量矩阵；同时，结合传统信道估计方法，提高估计精度。

-技术风险：低复杂度预编码算法在保证性能的前提下，可能存在性能损失。

应对措施：通过理论分析和仿真验证，确定预编码算法的性能边界；同时，探索混合预编码方案，结合低复杂度和高性能算法，平衡复杂度与性能。

(2)进度风险及应对措施

-进度风险：项目研究过程中可能遇到技术瓶颈，导致进度延误。

应对措施：制定详细的研究计划，并预留一定的缓冲时间；同时，定期进行项目进度评估，及时发现并解决技术难题。

-进度风险：实验测试环节可能因实际场景条件限制，导致测试进度受阻。

应对措施：提前与实验场地进行沟通，确保测试条件的可行性；同时，制定备用测试方案，应对突发状况。

(3)资源风险及应对措施

-资源风险：项目所需计算资源可能不足，影响算法开发和仿真验证效率。

应对措施：提前申请高性能计算资源；同时，优化算法实现，降低计算复杂度。

-资源风险：项目所需设备可能无法及时到位，影响实验进度。

应对措施：提前与设备供应商沟通，确保设备按时交付；同时，探索替代方案，应对设备延迟情况。

(4)人员风险及应对措施

-人员风险：项目核心成员可能因故离职，导致项目进度受影响。

应对措施：建立完善的项目管理机制，明确人员分工和职责；同时，培养项目成员的团队合作能力，确保项目连续性。

-人员风险：项目成员对新技术掌握不足，可能影响研究进度。

应对措施：项目成员进行新技术培训；同时，邀请领域专家进行指导，提升项目成员的技术水平。

通过制定上述风险管理策略，可以有效地识别、评估和控制项目风险，确保项目按计划顺利进行。

十.项目团队

1.项目团队成员的专业背景与研究经验

本项目团队由来自通信工程、计算机科学、电磁场与微波技术等领域的专家组成，成员均具有深厚的学术造诣和丰富的项目经验，能够覆盖项目所需的理论研究、算法设计、仿真验证和实验测试等各个环节。团队核心成员包括项目负责人张明教授，长期从事超大规模MIMO技术研究，在信道建模、资源调度和信号处理领域发表高水平论文30余篇，曾主持国家自然科学基金重点项目2项。团队成员李红博士专注于深度强化学习在通信系统中的应用，开发了基于DQN和DDPG的智能资源调度算法，并在IEEETransactionsonWirelessCommunications等顶级期刊发表多篇研究论文。王强研究员在压缩感知理论方面具有深厚造诣，设计了适用于超大规模MIMO系统的低复杂度信道估计方案，并拥有多项相关专利。团队成员刘伟博士在预编码技术研究方面经验丰富，提出了基于稀疏化矩阵分解的低复杂度预编码算法，并在国际会议上获得最佳论文奖。此外，团队还聘请了多位产业界专家作为顾问，为项目提供实际应用指导。团队成员均具有博士学位，平均研究经验超过8年，具备完成本项目所需的专业能力和实践经验。

项目团队成员在超大规模MIMO技术研究方面取得了一系列重要成果，包括开发了一套完整的信道建模与智能调度理论框架，设计了一系列低复杂度信号处理算法，并在仿真和实际场景中验证了所提方法的有效性。团队成员的研究成果已在IEEE、ACM等国际顶级会议和期刊发表，并获得了业界的广泛认可。团队成员还积极参与国际合作，与多个国际知名研究机构开展了多项合作研究项目，积累了丰富的国际合作经验。

2.团队成员的角色分配与合作模式

本项目团队成员将根据各自的专业背景和研究经验，承担不同的研究任务，并采用紧密协作的合作模式，确保项目顺利进行。项目负责人张明教授负责项目整体规划与管理，协调各团队成员的工作，并主导超大规模MIMO信道建模理论研究，重点突破高频段信道特性刻画和混合建模框架设计。在项目实施过程中，张教授将定期团队会议，讨论项目进展和关键技术问题，确保项目按计划推进。

李红博士负责基于深度强化学习的智能资源调度技术研究，包括设计基于DQN和DDPG的调度算法，以及多目标协同优化框架。李博士将利用其深度强化学习方面的专业知识，开发能够适应动态场景的智能资源调度方案，并通过仿真验证所提方法的有效性。在项目实施过程中，李博士将与团队成员紧密合作，共同优化算法性能，并探索深度强化学习与凸优化相结合的调度方案。

王强研究员负责低复杂度信道估计与预编码方案设计，重点突破压缩感知理论和稀疏化信号处理技术。王研究员将设计基于压缩感知的信道测量方案，并开发基于稀疏化矩阵分解的预编码算法。在项目实施过程中，王研究员将与团队成员合作，探索低复杂度信号处理技术在超大规模MIM