一种基于液态神经网络和元学习的波束聚焦方法及系统

本发明公开了一种基于液态神经网络和元学习的波束聚焦方法及系统，属于无线通信技术领域，包括以下步骤：确定系统模型；确定优化目标；联合优化。本发明提出了具有强鲁棒性和无监督学习的LNNM‑BF算法，LNNM‑BF算法通过索引矩阵S和相位补偿矩阵Φ设计相移矩阵Θ，然后在BS端设计模拟预编码矩阵FPS和数字预编码矩阵FBB，实现了无需引入额外真时延器就能很好的缓解近场双波束分裂效应问题。此外，LNNM‑BF算法通过元学习框架增强波束聚焦对不完美CSI的适应性，提升算法鲁棒性，同时嵌入的LNN通过当前输入和先前隐含的迭代信息，动态调整神经元间的拓扑结构和连接权重，实现SE的最大化。