1. 本选题研究的目的及意义
随着5G技术的快速发展和商用部署，移动数据流量呈现爆炸式增长，对网络容量和用户体验提出了更高的要求。
时分双工(TDD)技术作为5G系统中一项关键技术，能够灵活分配上下行资源，提高频谱利用率。
传统的静态TDD技术由于无法适应不断变化的业务需求和网络环境，已经难以满足未来5G网络的发展需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
动态TDD技术作为5G系统中的关键技术之一，近年来受到了学术界和工业界的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内方面，清华大学、北京邮电大学、东南大学等高校在动态TDD技术领域展开了深入研究，取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面:1.深入研究5G系统TDD技术的基本原理、帧结构和资源调度机制，分析传统静态TDD技术的局限性，阐述动态TDD技术在提升系统性能方面的优势。
2.构建5G系统动态TDD仿真平台，研究不同系统参数、业务模型和网络环境对动态TDD性能的影响，为算法设计提供理论依据。
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方法，逐步展开研究工作。
1.首先，进行文献调研，深入研究5G系统TDD技术、动态TDD技术、机器学习算法等相关理论基础，了解国内外研究现状，明确研究方向和目标。
2.其次，构建5G系统动态TDD仿真平台，对不同系统参数、业务模型和网络环境下的动态TDD性能进行仿真分析，为算法设计提供理论依据。
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.提出一种基于深度强化学习的动态TDD算法，该算法能够根据网络负载动态调整TDD上下行配置，有效提升了系统吞吐量和用户体验。
2.构建了逼真的5G系统动态TDD仿真平台，考虑了多种因素的影响，例如用户移动性、业务到达规律、信道衰落等，使得仿真结果更具可靠性和实用性。
3.对比分析了不同机器学习算法在动态TDD问题上的性能表现，为算法选择提供了参考依据。
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）
[1] 刘元元,李少谦,刘宝,等.5G TDD系统中基于深度学习的动态上下行资源分配算法[J].电子与信息学报,2021,43(09):2631-2638.
[2] 刘颖,李玉柏,刘宝,等.基于用户体验的TDD系统动态上下行转换点配置方法[J].北京邮电大学学报,2021,44(05):42-48.
[3] 魏亮,杨家海.基于机器学习的5G网络动态TDD关键技术研究[J].移动通信,2021,45(09):5-12 22.
