[发明专利]基于抗拟合深度学习的MIMO信道状态信息反馈方法有效
| 申请号： | 202010745080.9 | 申请日： | 2020-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN111901024B | 公开（公告）日： | 2021-11-05 |
| 发明（设计）人： | 李鑫滨;赵海红;韩赵星;于海峰;骆曦 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | H04B7/06 | 分类号： | H04B7/06;H04L25/02;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 石家庄众志华清知识产权事务所(特殊普通合伙) 13123 | 代理人： | 张建 |
| 地址： | 066004 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于抗拟合深度学习的MIMO道状态信息反馈方法，属于通信领域，包括以下步骤：首先，构建Anti‑overfitting CSI net模型，将信道矩阵分为实部和虚部分别输入进用户端的编码器，编码器包含卷积层、全连接层，数据经过编码经过反馈链路，到达接收端，在接收端的解码器包含抗拟合层，全连接层、RefineNet层、卷积层，最终输出预测的信道矩阵。模型构建完成后，将模型进行离线训练，首先初始化模型参数，误差收敛后保存模型，最后将训练好保存的模型在线进行预测信道状态信息。本发明可以进一步提高信息矩阵的恢复精度，保证系统发射端得到准确的信道状态信息，提高系统的通信质量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 拟合 深度 学习 mimo 信道 状态 信息反馈 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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