[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的智能波束对准方法有效
| 申请号： | 202211004602.5 | 申请日： | 2022-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN115426007B | 公开（公告）日： | 2023-09-01 |
| 发明（设计）人： | 张蔺;王梓存;单文星 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | H04B7/0404 | 分类号： | H04B7/0404;H04B7/06;H04B7/08;H04B17/336;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/092 |
| 代理公司： | 成都点睛专利代理事务所(普通合伙) 51232 | 代理人： | 孙一峰 |
| 地址： | 611731 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于无线通信和深度学习技术领域，具体涉及一种基于深度卷积网络的智能波束对准方法。本发明通过找到一种可以明确表征不同波束之间空间相关性的方法，并利用这种空间相关性在波束空间中选择固定的波束子集，再通过利用深度卷积神经网络强大的特征提取及表征能力，将离线收集的波束子集的信噪比输入到深度卷积神经网络中进行波束训练，进而深度卷积网络可以推断出最优波束。利用本发明提出的方法，接入点不需要探测整个波束空间，只需要探测少量固定的波束，就可以准确的推断出当前时刻与用户设备通信的最优波束，完成严格的波束对准，在降低系统的开销的同时提高吞吐量性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 智能 波束 对准 方法 | ||
【主权项】：
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