文章摘要:针对毫米波系统功率控制测量伴随的信令开销与功耗，以及迭代操作带来的复杂度问题，提出了一种使用Sub-6GHz频段预测毫米波链路功率分配的方案。首先，分析了Sub-6GHz频段信道信息到毫米波频段最佳功率分配的映射关系。其次，基于这种映射关系设计了一种深度神经网络（DNN）模型，通过使用加权最小均方误差（WMMSE）准则对神经网络进行了不同场景的训练，实现利用Sub-6GHz频段对毫米波频段信道的功率分配进行预测。仿真结果表明，所提算法在仅采用Sub-6GHz频段信道信息的情况下，与毫米波频段下的WMMSE算法相比，可在耗时少于其0.1%的同时，获得其不小于97%的和速率性能。

文章关键词:毫米波通信,功率分配,深度学习,神经网络,

项目基金:国家自然科学基金资助项目（No.61801382，No.61871321，No.62071377）,陕西省自然科学基金资助项目（No.2019JZ-06）,