【5G通信】多目标信号处理优化：5G 系统中平衡冲突指标的方法附Matlab代码

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🔥内容介绍

蜂窝网络的演进，始终由泛在无线连接这一愿景驱动：在任何地点，都能即时获取各类数据服务。每一代蜂窝网络的迭代，都让我们离这一无线愿景更近一步 —— 最初实现无线语音通信，随后拓展至无线数据服务，如今则致力于打造兼具广域覆盖与用户移动性管理能力的、类 WiFi 的使用体验。

近年来，高速率数据传输一直是核心发展目标。这一点体现在两方面：学术界聚焦于和速率优化研究，标准化组织则着力满足国际移动通信 - 先进（IMT-Advanced）所规定的峰值速率要求。

相比之下，5G 网络的技术筹备阶段提出了多元化的性能指标与目标：更高的峰值速率、更均衡的覆盖能力与用户体验、更高的可靠性与更低的时延、更优的能效、更低成本的用户终端与服务，以及更强的设备连接扩展性等。值得注意的是，这些多维度目标之间相互耦合，且往往存在此消彼长的冲突关系—— 提升某一目标的性能，可能会导致其他目标的表现劣化。

因此，未来网络的设计工作，亟需一套能够妥善处理多目标共存与权衡关系的新型优化工具。本文对多目标优化（MOO）这一数学框架展开综述，该框架专门用于解决存在相互冲突目标的系统设计问题。…… 文中梳理了多目标优化的基本定义、核心特性及算法工具，阐释了如何通过信号处理算法直观呈现 5G 各项性能目标间的内在冲突，从而帮助网络设计者明确网络的可行运行状态，并以高效、合理的方式实现多目标的平衡。为便于理解，本文还以大规模多输入多输出（Massive MIMO）技术为例进行了案例分析。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1] Bjornson E , Jorswieck E , Debbah M ,et al.Multi-Objective Signal Processing Optimization: The Way to Balance Conflicting Metrics in 5G Systems[J].IEEE Signal Processing Magazine, 2014, 31(6):14-23.DOI:10.1109/MSP.2014.2330661.

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2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

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2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

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2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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