一种基于神经网络的鲁棒联合用户调度和预编码方法与系统

本发明提供一种基于神经网络的鲁棒联合用户调度和预编码方法与系统，基站根据上行信道中获取的信道状态信息和长期观测得到的统计先验信息，在下行传输时进行联合用户调度和预编码。以最大化用户期望和速率为目标，设计鲁棒的联合用户调度和预编码方案。为了简化求解，将联合优化问题转化为两个子问题求解：求解鲁棒预编码子问题，对任意用户调度方案，可以获取该方案下最优预编码向量；给定鲁棒预编码算法，求解鲁棒用户调度子问题。本发明利用置换等变的深度神经网络结构，设计了满足置换等变性的深度学习鲁棒联合用户调度和预编码算法。该算法提升了用户和速率性能，且具有较低计算复杂度，对存在信道老化的场景具有良好的鲁棒性。