[发明专利]一种新型的基于深度学习的时变信道预测方法有效
| 申请号： | 202011577593.X | 申请日： | 2020-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN112737987B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 杨丽花;张捷;聂倩;杨龙祥 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | H04L25/02 | 分类号： | H04L25/02;H04B17/391;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 侯成兵 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种新型的基于深度学习的时变信道预测方法，包括：在数据和导频均已知的情况下，获取时域信道估计值；根据时域信道估计值构建预训练样本集；随机初始化网络参数，利用预训练样本集对网络进行预训练，获取预训练网络的权值和阈值参数；在仅导频均已知的情况下，获取时域信道估计值，并根据时域信道估计值构建训练样本集；采用预训练网络的权值和阈值参数作为训练阶段网络的初始参数，通过训练样本集对网络再次进行训练，获得信道预测网络模型；基于信道预测网络模型进行线上信道预测，将线上预测值转化为复数，作为最终的信道预测值。显著提高时变信道预测精度，具有较低的计算复杂度，适用于高速移动环境中时变信道信息的高效获取。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 新型 基于 深度 学习 信道 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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