[发明专利]一种基于深度学习的联合反馈和混合预编码设计方法有效
| 申请号： | 202111110018.3 | 申请日： | 2021-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN113839697B | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 孙强;赵欢;武宜阳;李飞洋;章嘉懿;杨永杰 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | H04B7/0456 | 分类号： | H04B7/0456 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 226019 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的联合反馈和混合预编码设计方法，首先计算出样本信道矩阵的最优预编码矩阵。将样本信道矩阵及其最优预编码矩阵作为数据集，设计深度学习模型并训练。将训练完成的深度学习模型拆分为压缩网络和编码网络两部分，压缩网络及其权重部署在接收端，编码网络及其权重部署在发送端。对于实时信道，接收端将信道矩阵输入压缩网络，得到压缩后的信道矩阵并反馈给发送端，发送端将压缩后的信道矩阵输入编码网络，得到实时信道的预编码矩阵。本发明利用深度学习技术，对信道状态信息进行压缩，接收端无需恢复原始信道信息即可进行预编码，既能得到较好的频谱效率，也减少了信道反馈的开销、预编码和硬件的复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 联合 反馈 混合 预编 设计 方法 | ||
【主权项】：
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