基于ReRAM和深度学习的无蜂窝大规模MIMO系统功率分配方法

本发明公开了一种基于ReRAM和深度学习的无蜂窝大规模MIMO系统功率分配方法，包括：构建多用户无蜂窝大规模MIMO系统中以最大化系统总能量效率为优化目标的下行链路通信传输模型；基于下行链路通信传输模型，定义DNN网络输入、输出和结构在最优功率分配方案设计中的表示；AP获取当前的环境状态信息，根据当前的环境状态信息采用DNN网络进行学习，得到最优功率分配策略优化系统能效；建立ReRAM非理想特性模型，利用ReRAM加速AP端的DNN网络推理。本发明基于无蜂窝大规模MIMO系统中高能效功率分配方法和AP分布式协作的需求，在满足用户通信可靠性需求的同时，最大化了系统总能效。