一种基于地理位置的高铁移动通信6G全解耦网络下行传输方法与系统

本发明公开了一种基于地理位置的高铁移动通信6G全解耦网络下行传输方法与系统，通过设计一个两阶段的机器学习算法，实现基于列车位置的预编码设计和MAC层资源分配；第一阶段设计融合深度神经网络，以列车地理位置作为输入，输出满足功率约束的多用户联合预编码；第二阶段设计深度强化学习网络，将列车位置和数据率需求输入网络，输出满足总数据率‑公平性平衡的资源分配策略；使用各位置的历史信道数据进行离线训练；实际部署阶段输入列车实际位置，网络输出相应位置的预编码参数和资源分配策略。本发明有效解决了高铁场景下由于高速移动导致信道反馈不及时且资源开销较大的问题，改善了高铁场景无线通信的频效，实现了总数据率和公平性的平衡。