[发明专利]一种基于深度学习的信道信息压缩反馈重建方法有效
| 申请号： | 202110942789.2 | 申请日： | 2021-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN113726375B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 曾鸣;赵涵昱;费泽松;王文欣 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学重庆创新中心 |
| 主分类号： | H04B7/0413 | 分类号： | H04B7/0413;H04B7/0456;H04B7/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 阳佑虹 |
| 地址： | 401120 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的信道信息压缩反馈重建方法，包括：对信道状态信息数据进行预处理；建立信道信息压缩反馈模型；通过反馈模型进行信道信息的压缩和解压；对反馈模型进行泛化训练；对压缩反馈重建进行评估；本发明的压缩反馈模型均易于实现，适用于不同场景不同配置的信道状态信息的压缩反馈，适应性强；通过对信道状态信息矩阵的预处理步骤，利用了信道矩阵在角度域内稀疏的特性，解决信道状态信息矩阵对于大规模MIMO系统来说过于庞大的问题；可以更好地提取更加精细的特征，适应实际任务中信道状态信息的稀疏性，提高模型的鲁棒性与应用广泛性；可以以较高的完整度保留信道完整信息，趋近于无损传输，大幅度提升信道信息反馈性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 信道 信息 压缩 反馈 重建 方法 | ||
【主权项】：
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