基于深度學(xué)習(xí)的無線信道預(yù)測(cè)與容量增強(qiáng)方法

基于深度學(xué)習(xí)的無線信道預(yù)測(cè)與容量增強(qiáng)方法1.引言1.1背景介紹隨著移動(dòng)通信技術(shù)的飛速發(fā)展，無線信道作為信息傳輸?shù)拿浇?，其特性?duì)通信系統(tǒng)的性能有著至關(guān)重要的影響。無線信道的動(dòng)態(tài)性和不確定性使得信號(hào)傳輸面臨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。如何在復(fù)雜多變的無線環(huán)境下，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)信道狀態(tài)，并在此基礎(chǔ)上提高系統(tǒng)容量，成為了當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問題。1.2研究意義與目的深度學(xué)習(xí)作為近年來備受關(guān)注的人工智能技術(shù)，已經(jīng)在圖像識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了顯著的成果。將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于無線信道預(yù)測(cè)與容量增強(qiáng)，有望提高通信系統(tǒng)的性能，滿足日益增長(zhǎng)的通信需求。本研究旨在探討基于深度學(xué)習(xí)的無線信道預(yù)測(cè)與容量增強(qiáng)方法，為無線通信領(lǐng)域的發(fā)展提供理論支持。1.3文檔結(jié)構(gòu)概述本文將從深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論、無線信道預(yù)測(cè)方法、深度學(xué)習(xí)在容量增強(qiáng)方面的應(yīng)用等角度展開論述，最后提出一種基于深度學(xué)習(xí)的無線信道預(yù)測(cè)與容量增強(qiáng)方法，并通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其性能。全文共分為七個(gè)章節(jié)，具體結(jié)構(gòu)如下：引言：介紹研究背景、意義、目的以及文檔結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論：介紹深度學(xué)習(xí)的基本概念、發(fā)展歷程和技術(shù)應(yīng)用。無線信道預(yù)測(cè)方法：分析現(xiàn)有無線信道預(yù)測(cè)方法，探討深度學(xué)習(xí)在無線信道預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)在容量增強(qiáng)方面的應(yīng)用：探討深度學(xué)習(xí)技術(shù)在容量增強(qiáng)領(lǐng)域的應(yīng)用及其性能?；谏疃葘W(xué)習(xí)的無線信道預(yù)測(cè)與容量增強(qiáng)方法：提出一種新方法，并進(jìn)行算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。與其他方法的比較與討論：對(duì)比分析本研究提出的方法與傳統(tǒng)方法、其他深度學(xué)習(xí)方法之間的差異，探討未來研究方向與挑戰(zhàn)。結(jié)論：總結(jié)研究成果，闡述對(duì)無線通信領(lǐng)域的貢獻(xiàn)以及潛在應(yīng)用與展望。2.深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，模仿人腦的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，通過大量的節(jié)點(diǎn)（或稱神經(jīng)元）相互連接，形成一種計(jì)算模型。每個(gè)神經(jīng)元與其他神經(jīng)元通過權(quán)重進(jìn)行連接，通過激活函數(shù)處理后輸出結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠進(jìn)行特征學(xué)習(xí)和模式識(shí)別，是處理復(fù)雜問題的重要工具。2.2深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程深度學(xué)習(xí)源于20世紀(jì)40年代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究，經(jīng)過多次興衰。直到21世紀(jì)初，隨著計(jì)算能力的提升和大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)迎來了新的春天。典型的發(fā)展歷程包括：感知機(jī)、多層感知機(jī)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等。2.3深度學(xué)習(xí)的主要技術(shù)及應(yīng)用深度學(xué)習(xí)的主要技術(shù)包括：前向傳播與反向傳播：通過前向傳播計(jì)算輸出，反向傳播更新權(quán)重。激活函數(shù)：如Sigmoid、ReLU、Tanh等，用于增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性。優(yōu)化算法：如梯度下降、Adam等，用于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重。正則化與歸一化：如Dropout、BatchNormalization等，用于減少過擬合和加速訓(xùn)練。深度學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域取得了顯著的應(yīng)用成果，如計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理等。在無線通信領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)也逐漸展現(xiàn)出其強(qiáng)大的潛力。3.無線信道預(yù)測(cè)方法3.1無線信道概述無線信道是無線電波在發(fā)送端與接收端之間的傳輸介質(zhì)，其特性對(duì)無線通信系統(tǒng)的性能有著重要影響。無線信道的特性包括多徑效應(yīng)、衰落、時(shí)變性和頻率選擇性等。由于這些特性，無線信道的預(yù)測(cè)變得非常復(fù)雜且具有挑戰(zhàn)性。3.2常見無線信道預(yù)測(cè)方法目前，常見的無線信道預(yù)測(cè)方法主要包括基于經(jīng)典信號(hào)處理的方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。經(jīng)典信號(hào)處理方法如自回歸（AR）模型、滑動(dòng)平均（MA）模型及其組合（ARMA）模型等，這些方法在一定程度上能夠?qū)o線信道進(jìn)行預(yù)測(cè)，但存在預(yù)測(cè)精度有限、模型適應(yīng)性差等問題。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RF）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）等，通過學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)，可以獲得更好的預(yù)測(cè)性能。其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其強(qiáng)大的非線性映射能力，在無線信道預(yù)測(cè)中表現(xiàn)出較好的性能。3.3深度學(xué)習(xí)在無線信道預(yù)測(cè)中的應(yīng)用深度學(xué)習(xí)作為一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，已經(jīng)在無線信道預(yù)測(cè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等，能夠有效捕捉無線信道的時(shí)變性和非線性特征。在無線信道預(yù)測(cè)中，深度學(xué)習(xí)模型通常通過以下步驟進(jìn)行應(yīng)用：數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：收集歷史信道狀態(tài)信息（CSI），進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和歸一化處理。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)：根據(jù)信道特性選擇合適的深度學(xué)習(xí)模型，設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。模型訓(xùn)練：使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過優(yōu)化算法調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。信道預(yù)測(cè)：將測(cè)試數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的模型，得到信道預(yù)測(cè)值。通過以上步驟，深度學(xué)習(xí)在無線信道預(yù)測(cè)中取得了顯著的成果，為無線通信系統(tǒng)的性能優(yōu)化提供了有力支持。然而，深度學(xué)習(xí)模型在信道預(yù)測(cè)中仍面臨一些挑戰(zhàn)，如模型復(fù)雜度高、計(jì)算量大等問題，需要進(jìn)一步研究解決。4.深度學(xué)習(xí)在容量增強(qiáng)方面的應(yīng)用4.1容量增強(qiáng)技術(shù)概述容量增強(qiáng)作為無線通信領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，其目標(biāo)是在有限的頻譜資源和硬件條件下，提高無線信道的傳輸能力。隨著移動(dòng)通信技術(shù)的發(fā)展，用戶對(duì)數(shù)據(jù)傳輸速率和信號(hào)質(zhì)量的需求日益增長(zhǎng)，容量增強(qiáng)技術(shù)顯得尤為重要。在無線通信系統(tǒng)中，信號(hào)在傳輸過程中會(huì)受到諸如多徑效應(yīng)、信道衰落等因素的影響，導(dǎo)致信號(hào)質(zhì)量下降，從而限制通信系統(tǒng)的容量。4.2深度學(xué)習(xí)在容量增強(qiáng)方面的主要方法深度學(xué)習(xí)技術(shù)在容量增強(qiáng)方面的應(yīng)用，主要可以分為以下幾個(gè)方法：信道狀態(tài)信息（CSI）估計(jì)與預(yù)測(cè)：通過深度學(xué)習(xí)模型對(duì)CSI進(jìn)行準(zhǔn)確的估計(jì)和預(yù)測(cè)，從而提高無線信道的傳輸效率。預(yù)編碼技術(shù)：利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行最優(yōu)的預(yù)編碼設(shè)計(jì)，以減少多用戶之間的干擾，提高系統(tǒng)整體容量。資源分配：通過深度學(xué)習(xí)模型對(duì)無線通信系統(tǒng)中的資源進(jìn)行動(dòng)態(tài)分配，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)容量的最大化。信號(hào)檢測(cè)與解碼：應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行高效的信號(hào)檢測(cè)和解碼，降低誤碼率，提升系統(tǒng)容量。網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化：使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，包括自動(dòng)調(diào)整基站數(shù)量、位置和功率等，以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)容量的最大化。4.3性能評(píng)估與分析為了評(píng)估基于深度學(xué)習(xí)的容量增強(qiáng)方法的性能，通常采用以下指標(biāo)：系統(tǒng)容量：通過比較不同算法下的系統(tǒng)容量，直觀反映容量增強(qiáng)效果。誤碼率（BER）：低誤碼率意味著信號(hào)在傳輸過程中的損失較小，系統(tǒng)能夠以更高的可靠性進(jìn)行通信。頻譜效率：衡量單位頻譜資源能夠承載的數(shù)據(jù)量，頻譜效率越高，容量增強(qiáng)效果越好。計(jì)算復(fù)雜度：深度學(xué)習(xí)算法雖然能夠有效提升系統(tǒng)容量，但需要考慮其帶來的計(jì)算復(fù)雜度，以確保實(shí)際應(yīng)用的可行性。通過仿真實(shí)驗(yàn)和理論分析，可以得出以下結(jié)論：深度學(xué)習(xí)技術(shù)在容量增強(qiáng)方面具有顯著的優(yōu)勢(shì)，能夠在保證通信質(zhì)量的同時(shí)，有效提高系統(tǒng)容量。相比于傳統(tǒng)方法，基于深度學(xué)習(xí)的方法在處理復(fù)雜和非線性的無線信道問題時(shí)，表現(xiàn)出更高的靈活性和準(zhǔn)確性。雖然深度學(xué)習(xí)算法在某些情況下會(huì)增加系統(tǒng)的計(jì)算復(fù)雜度，但通過算法優(yōu)化和硬件發(fā)展，這一劣勢(shì)正在逐漸得到克服。綜上所述，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在無線信道容量增強(qiáng)方面的應(yīng)用具有廣闊的前景，值得進(jìn)一步研究和推廣。5.基于深度學(xué)習(xí)的無線信道預(yù)測(cè)與容量增強(qiáng)方法5.1方法提出在無線通信系統(tǒng)中，信道狀態(tài)信息的準(zhǔn)確性對(duì)系統(tǒng)的性能至關(guān)重要。傳統(tǒng)的無線信道預(yù)測(cè)方法由于受到多徑效應(yīng)、多普勒效應(yīng)等因素的影響，預(yù)測(cè)精度往往受限。而深度學(xué)習(xí)算法在圖像識(shí)別、語音識(shí)別等領(lǐng)域取得了顯著的成果，這為無線信道預(yù)測(cè)提供了新的思路。本節(jié)提出一種基于深度學(xué)習(xí)的無線信道預(yù)測(cè)與容量增強(qiáng)方法，旨在提高無線信道的預(yù)測(cè)精度，進(jìn)而提升系統(tǒng)容量。5.2算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)5.2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)本文采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），其主要原因是CNN具有局部感知、參數(shù)共享和平移不變性等特性，能夠有效地提取信道特征。具體地，將無線信道的時(shí)域和頻域信息作為輸入，通過多個(gè)卷積層和池化層提取特征，最后利用全連接層進(jìn)行信道預(yù)測(cè)。5.2.2損失函數(shù)與優(yōu)化算法為了訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，選擇均方誤差（MSE）作為損失函數(shù)，以衡量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的誤差。優(yōu)化算法采用Adam，它是一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的優(yōu)化算法，相較于傳統(tǒng)的隨機(jī)梯度下降（SGD）算法，具有更好的收斂性能。5.2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理與增強(qiáng)為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和增強(qiáng)。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括歸一化和時(shí)域分段，以減小數(shù)據(jù)量綱和過擬合問題。數(shù)據(jù)增強(qiáng)包括對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、翻折等操作，以增加訓(xùn)練樣本的多樣性。5.3仿真實(shí)驗(yàn)與性能分析5.3.1數(shù)據(jù)集采用某實(shí)際場(chǎng)景下的無線信道數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，數(shù)據(jù)集包含多個(gè)用戶的時(shí)域和頻域信道信息。5.3.2實(shí)驗(yàn)設(shè)置將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，分別用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練、超參數(shù)調(diào)整和性能評(píng)估。實(shí)驗(yàn)中對(duì)比了不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、損失函數(shù)和優(yōu)化算法的性能。5.3.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的基于深度學(xué)習(xí)的無線信道預(yù)測(cè)方法在預(yù)測(cè)精度上優(yōu)于傳統(tǒng)的信道預(yù)測(cè)方法。同時(shí)，通過容量增強(qiáng)技術(shù)，系統(tǒng)容量得到了顯著提升。5.3.4性能分析本文從以下幾個(gè)方面對(duì)性能進(jìn)行分析：預(yù)測(cè)誤差：對(duì)比不同方法的預(yù)測(cè)誤差，表明深度學(xué)習(xí)方法具有較低的預(yù)測(cè)誤差。系統(tǒng)容量：分析不同方法下的系統(tǒng)容量，說明本文提出的方法在容量增強(qiáng)方面的優(yōu)勢(shì)。計(jì)算復(fù)雜度：分析深度學(xué)習(xí)方法在計(jì)算復(fù)雜度方面的表現(xiàn)，討論可能降低復(fù)雜度的策略。通過以上性能分析，驗(yàn)證了本文提出的基于深度學(xué)習(xí)的無線信道預(yù)測(cè)與容量增強(qiáng)方法的有效性。6.與其他方法的比較與討論6.1與傳統(tǒng)無線信道預(yù)測(cè)方法的比較在無線通信系統(tǒng)中，信道預(yù)測(cè)對(duì)于提高系統(tǒng)性能至關(guān)重要。傳統(tǒng)的無線信道預(yù)測(cè)方法主要包括基于濾波器的方法、基于自回歸模型的方法以及基于卡爾曼濾波器的方法等。與這些傳統(tǒng)方法相比，基于深度學(xué)習(xí)的信道預(yù)測(cè)方法表現(xiàn)出以下優(yōu)勢(shì)：更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性：深度學(xué)習(xí)算法能夠從大量的歷史數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)并提取特征，而傳統(tǒng)方法往往依賴于人工設(shè)計(jì)的特征，因此在復(fù)雜多變的無線環(huán)境下，深度學(xué)習(xí)表現(xiàn)出了更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。更強(qiáng)的泛化能力：深度學(xué)習(xí)模型具有強(qiáng)大的泛化能力，能夠適應(yīng)不同場(chǎng)景下的信道變化，而傳統(tǒng)方法在信道條件發(fā)生較大變化時(shí)，其性能往往會(huì)有所下降。更好的非線性處理能力：無線信道具有明顯的非線性特征，深度學(xué)習(xí)模型尤其是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠有效捕捉并處理這些非線性關(guān)系，這是傳統(tǒng)線性模型所不具備的。6.2與其他深度學(xué)習(xí)方法的比較除了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)外，還有一些其他的深度學(xué)習(xí)方法被用于無線信道預(yù)測(cè)與容量增強(qiáng)，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體等。與CNN的比較：CNN在處理空間上的局部特征方面具有優(yōu)勢(shì)，但其在時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理上不如RNN及其變體擅長(zhǎng)。對(duì)于信道預(yù)測(cè)這一問題，信道狀態(tài)往往同時(shí)涉及空間和時(shí)間兩個(gè)維度，因此RNN及其變體在某些情況下可能會(huì)展現(xiàn)出更好的性能。與RNN的比較：傳統(tǒng)的RNN存在梯度消失或爆炸的問題，而長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）等變體通過引入門控機(jī)制，能夠在很大程度上緩解這一問題，從而更好地捕捉時(shí)序數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系。與這些方法相比，本文提出的方法結(jié)合了CNN和RNN的優(yōu)勢(shì)，既能夠處理空間特征，又能夠捕捉時(shí)間序列中的依賴關(guān)系，從而在信道預(yù)測(cè)與容量增強(qiáng)方面取得了更優(yōu)的性能。6.3未來研究方向與挑戰(zhàn)盡管基于深度學(xué)習(xí)的無線信道預(yù)測(cè)與容量增強(qiáng)方法已取得顯著進(jìn)展，但仍面臨著以下挑戰(zhàn)和未來的研究方向：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的挑戰(zhàn)：深度學(xué)習(xí)算法通常需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，但實(shí)際應(yīng)用中獲取高質(zhì)量的信道數(shù)據(jù)可能存在困難。模型復(fù)雜度與計(jì)算資源：深度學(xué)習(xí)模型往往具有很高的復(fù)雜度，需要大量的計(jì)算資源，這在實(shí)際部署時(shí)可能是一個(gè)限制因素。實(shí)時(shí)性挑戰(zhàn)：無線通信系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性要求很高，如何在保證預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的同時(shí)，提高模型的實(shí)時(shí)性響應(yīng)，是一個(gè)值得研究的方向?？鐖?chǎng)景適應(yīng)性：不同的應(yīng)用場(chǎng)景具有不同的信道特性，如何設(shè)計(jì)具有跨場(chǎng)景適應(yīng)性的信道預(yù)測(cè)模型，是未來研究的重要方向。通過對(duì)上述問題的深入研究和解決方案的探索，可以進(jìn)一步提升基于深度學(xué)習(xí)的無線信道預(yù)測(cè)與容量增強(qiáng)方法的性能，為無線通信領(lǐng)域帶來更多的創(chuàng)新和進(jìn)步。7結(jié)論7.1研究成果總結(jié)本文針對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的無線信道預(yù)測(cè)與容量增強(qiáng)方法進(jìn)行了深入的研究。首先，我們回顧了深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論，并探討了無線信道預(yù)測(cè)領(lǐng)域的傳統(tǒng)方法及深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用。在此基礎(chǔ)上，我們提出了一種新的結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)的無線信道預(yù)測(cè)與容量增強(qiáng)方法。該方法通過設(shè)計(jì)獨(dú)特的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)無線信道狀態(tài)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，進(jìn)而有效提高了無線信道的傳輸容量。經(jīng)過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該方法在預(yù)測(cè)精度和容量增強(qiáng)方面均表現(xiàn)出較傳統(tǒng)方法更好的性能。此外，通過與現(xiàn)有方法的比較，我們的方法在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性、計(jì)算復(fù)雜度等方面具有一定的優(yōu)勢(shì)。7.2對(duì)無線通信領(lǐng)域的貢獻(xiàn)本研究的主要貢獻(xiàn)如下：提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的無線信道預(yù)測(cè)與容量增強(qiáng)方法，為無線通信領(lǐng)域提供了一種新的研究思路。設(shè)計(jì)了相應(yīng)的算法，并通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其有效性，為實(shí)際應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。對(duì)比分析了不同方法在無線信道預(yù)測(cè)與容量增強(qiáng)方面的性能，為后續(xù)研究提供了有益的參考。7.3潛在應(yīng)用與展望基于深度學(xué)習(xí)的無線信道預(yù)測(cè)與容量增強(qiáng)方法在未來的無線通信領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。以下是幾個(gè)潛在的應(yīng)用方向：5G及后續(xù)無線通信系統(tǒng)：隨著通信技術(shù)的發(fā)展，5G及后續(xù)無線通信系