1. 本选题研究的目的及意义
随着移动互联网和物联网的迅猛发展，用户对移动通信的需求呈现爆炸式增长，对网络容量、数据速率、时延等关键性能指标提出了更高的要求。
5G作为新一代移动通信技术，旨在构建高速率、低时延、大连接的智能网络，以满足未来万物互联的愿景。
为了实现5G的宏伟目标，动态TDD技术应运而生，成为学术界和工业界的研究热点。
2. 本选题国内外研究状况综述
动态TDD技术作为5G的关键技术之一，近年来受到了学术界和工业界的广泛关注，国内外学者在信道状态信息反馈、动态上下行资源分配、干扰协调等方面开展了大量的研究工作，取得了一系列重要成果。
1. 国内研究现状
国内学者在动态TDD技术方面取得了一些进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将深入探讨5G系统中动态TDD技术的关键技术，包括信道状态信息反馈机制、动态上下行资源分配算法、多用户场景下的干扰协调技术等。
同时，本研究将构建动态TDD系统仿真平台，对所提出的关键技术和算法进行性能评估和分析，以验证其有效性和优越性。
1. 主要内容
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真建模和实验验证相结合的研究方法。
首先，进行文献调研，了解国内外动态TDD技术的最新研究进展，为本研究奠定理论基础。
然后，利用数学工具和模型，对动态TDD技术的关键问题进行理论分析，推导相关算法和模型，并分析其性能。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于机器学习的信道状态信息反馈机制:针对传统信道状态信息反馈机制开销大、效率低的问题，提出一种基于机器学习的信道状态信息反馈机制，通过学习历史数据和信道特征，预测未来的信道状态，并选择性地反馈关键信息，降低反馈开销，提高反馈效率。
2.基于多目标优化的动态上下行资源分配算法:针对传统动态上下行资源分配算法难以兼顾多个性能指标的问题，提出一种基于多目标优化的动态上下行资源分配算法，综合考虑系统吞吐量、时延、用户公平性和资源利用率等多个目标，寻找最优的资源分配方案，实现系统性能的整体提升。
3.基于深度强化学习的干扰协调技术:针对动态TDD系统中干扰问题难以建模和求解的问题，提出一种基于深度强化学习的干扰协调技术，通过智能体与环境的交互学习，找到最优的干扰协调策略，降低干扰影响，提升系统性能。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
## 5G系统中动态TDD技术研究参考文献：
[1] 3GPP. TS 38.211 - NR; Physical channels and modulation (Release 17) [S]. 2022.
[2] 3GPP. TR 38.912 - Study on New Radio (NR) access technology (Release 16) [S]. 2020.
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