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本研究聚焦通信系统优化难题，针对5G/6G网络中的信号干扰问题，研究团队通过建立新型信道模型（MIMO-OFDM）开展系统性研究。结果表明，采用混合波束成形技术可提升28%的频谱效率，对下一代移动通信标准制定具有重要参考价值。相关成果发表于IEEE顶级期刊。
随着第五代移动通信技术（5G）的规模化商用，全球科研界已将目光投向第六代移动通信系统（6G）的攻关方向。在毫米波（mmWave）频段资源日趋紧张的背景下，如何实现更高频谱效率成为行业痛点。特别是在密集城区场景中，多用户间干扰（Multi-User Interference）和路径损耗（Path Loss）严重制约着通信质量。传统多输入多输出（MIMO）技术面临硬件复杂度和功耗激增的双重挑战，亟需创新性解决方案。
为突破现有技术瓶颈，研究人员在《IEEE Communications Letters》发表最新研究，通过理论建模与仿真验证提出新型混合波束成形架构。该研究首次将深度神经网络（DNN）与经典信号处理算法融合，构建出适用于太赫兹（THz）频段的动态信道分配机制。实验数据显示，该方案在同时服务16个终端场景下，误码率（BER）较传统方法降低3个数量级。
关键技术方法包括：1）建立包含2000组实测数据的信道特征库（来源：5G商用基站采样）；2）设计基于卷积神经网络（CNN）的信道状态信息（CSI）预测模块；3）开发自适应码本优化算法。研究团队采用蒙特卡洛（Monte Carlo）仿真验证系统性能，对比业内主流算法开展基准测试。
【信道容量分析】通过建立三维随机几何模型，推导出混合波束成形系统的香农容量上限。当基站配置256个天线单元时，系统频谱效率达到98.7 bps/Hz，显著优于数字波束成形方案。
【误码性能验证】在信噪比（SNR）为20dB条件下，采用QPSK调制的系统误码率降至10-6量级。研究表明相位噪声补偿算法对高频段通信至关重要。
【能效评估】创新提出的动态电源管理策略使功放效率提升至37%，较固定偏置方案节电42%。
本研究从理论推导和仿真验证两个维度证实，混合波束成形技术可有效平衡系统性能与复杂度矛盾。特别值得关注的是，所提算法对硬件 impairments（如相位噪声、IQ不平衡）表现出强鲁棒性。这些发现为6G标准化工作提供重要技术储备，其中基于机器学习的信道预测框架更可扩展至卫星互联网等新兴场景。论文同时指出，实际部署中大规模天线校准等工程挑战仍需进一步攻关。
