[发明专利]基于卷积神经网络的信道统计信息估计方法有效
| 申请号： | 202011074227.2 | 申请日： | 2020-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN112217750B | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 潘志文;邹林甫;刘楠;尤肖虎 | 申请（专利权）人： | 东南大学;网络通信与安全紫金山实验室 |
| 主分类号： | H04L25/02 | 分类号： | H04L25/02;H04B17/30;H04B7/0413;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 沈廉 |
| 地址： | 211189 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明一种基于卷积神经网络的信道统计信息估计方法，首先通过频分双工FDD大规模多输入多输出MIMO系统历史上、下行实时信道状态信息CSI，计算出统计CSI作为训练数据集；利用训练数据集对卷积神经网络进行训练，得到训练完成的卷积神经网络；最后，将训练完成的卷积神经网络部署在基站，基站获得上行统计CSI后，输入卷积神经网络估计出下行统计CSI。本方法利用卷积神经网络，挖掘FDD系统上行统计CSI和下行统计CSI之间的非线性关系，建立上行统计CSI和下行统计CSI之间的映射。基于这种映射关系，基站仅使用上行统计CSI，利用卷积神经网络估计得到下行统计CSI，以此减少基FDD站获取下行CSI的开销。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 信道 统计 信息 估计 方法 | ||
【主权项】：
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