[发明专利]一种基于自适应梯度反向传播的混合预编码方法及装置

权利要求书

1.一种基于自适应梯度反向传播的混合预编码方法，其特征在于，所述方法包括：

随机初始化信号发射机的模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵；

基于所述模拟预编码矩阵、数字预编码矩阵、待发送信号、射频链和发射天线信息，构建单隐藏层神经网络模型；

基于所述模拟预编码矩阵和信号发射机的全数字预编码矩阵，利用最小二乘准则计算更新所述数字预编码矩阵，其中，所述信号发射机的全数字预编码矩阵为：对信号发射机与信号接收机之间的信道矩阵进行奇异值分解获取的；

基于所述单隐藏层神经网络模型，以及所述模拟预编码矩阵、数字预编码矩阵和全数字预编码矩阵，利用自适应梯度反向传播算法计算所述模拟预编码矩阵中每个元素的增量值，并更新所述模拟预编码矩阵；

判断所述模拟预编码矩阵和所述数字预编码矩阵是否满足预设收敛条件；

在所述模拟预编码矩阵和所述数字预编码矩阵不满足所述预设收敛条件的情况下，返回执行基于所述模拟预编码矩阵和信号发射机的全数字预编码矩阵，利用最小二乘准则计算更新所述数字预编码矩阵的步骤；在所述模拟预编码矩阵和所述数字预编码矩阵满足所述预设收敛条件的情况下，归一化满足条件的数字预编码矩阵；

所述基于所述单隐藏层神经网络模型，以及所述模拟预编码矩阵、数字预编码矩阵和全数字预编码矩阵，利用自适应梯度反向传播算法计算所述模拟预编码矩阵中每个元素的增量值，并更新所述模拟预编码矩阵的步骤，包括：

分别对所述模拟预编码矩阵和全数字预编码矩阵进行向量化，得到模拟预编码向量和全数字预编码向量；

对所述模拟预编码向量以元素为单位沿负梯度方向搜索，基于历史模拟预编码向量中各元素值、预设搜索步长以及历史梯度值对所述模拟预编码向量中各元素值进行更新，得到更新后的模拟预编码向量；所述历史模拟预编码向量中各元素值为前一次迭代中计算得到的模拟预编码向量中各元素值，所述历史梯度值为当前迭代之前的每一迭代过程对应的梯度值模的平方和；

对更新后的模拟预编码向量进行重构，并将重构后的模拟预编码向量映射为更新后的模拟预编码矩阵。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述模拟预编码矩阵、数字预编码矩阵、待发送信号、射频链和发射天线信息，构建单隐藏层神经网络模型的步骤，包括：

将所述待发送信号确定为输入神经元，得到输入层，将所述射频链确定为隐藏层，以及将所述发射天线确定为输出神经元，得到输出层；

将所述数字预编码矩阵中每一元素，确定为所述输入层至所述隐藏层的权重值，以及将所述模拟预编码矩阵中每一元素，确定为所述隐藏层至所述输出层的权重值，构建单隐藏层神经网络模型。