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跨層最佳化與協同設計
考慮物理層、鏈路層和網路層的協同最佳化,實現整體效能的提升。
六、模擬實驗與結果分析
(一)實驗設定
介紹模擬場景、引數設定和效能評估指標。
(二)不同演算法的效能對比
對比傳統波束賦形演算法和基於機器學習的智慧波束賦形演算法在不同場景下的效能。
(三)最佳化策略的效果驗證
驗證所提出的最佳化策略對智慧波束賦形效能的提升效果。
七、結論與展望
(一)研究成果總結
總結 6g 網路架構下智慧波束賦形技術的研究成果,強調其對 6g 網路發展的重要意義。
(二)未來研究方向
指出未來在通道模型完善、演算法創新、硬體實現和技術融合等方面的研究方向,展望智慧波束賦形技術在 6g 網路中的廣闊應用前景。
綜上所述,6g 網路架構下的智慧波束賦形技術是一項具有巨大潛力的關鍵技術,儘管面臨諸多挑戰,但透過不斷的研究和創新,有望為未來的通訊網路帶來革命性的變革。
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