[发明专利]基于深度学习的多天线系统信道估计方法有效
| 申请号： | 202110640980.1 | 申请日： | 2021-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN113381952B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 潘志文;金子程;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;H04B7/0413 |
| 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： | 本发明公开了基于深度学习的多天线系统信道估计方法，适用于估计上行多径信道，本发明基于条件生成对抗网络实现，条件生成对抗网络包括基于深度学习网络的生成器与判别器两部分，该方法包括离线训练和在线测试两部分：离线训练首先根据真实信道测量值生成训练样本，然后利用生成器获得训练样本对应的估计信道；其次由判别器得到判别输出，计算损失函数更新判别器和生成器的网络参数；循环迭代完成后将训练完成的生成器神经网络存储于基站处；在线测试阶段，将量化后的导频信号和原导频信号输入训练完成的生成器，获得用户到所有天线的估计信道。与现有技术相比，能有效降低估计的归一化均方误差。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 天线 系统 信道 估计 方法 | ||
【主权项】：
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