[发明专利]一种基于深度学习的预测信道建模方法及相关装置在审
| 申请号： | 202211685853.4 | 申请日： | 2022-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN116032398A | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 黄晨;王承祥;李哲鳌;钱中玉;周文奇;常恒泰;辛立建 | 申请（专利权）人： | 网络通信与安全紫金山实验室 |
| 主分类号： | H04B17/391 | 分类号： | H04B17/391;G06F18/23213;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 吴晓静 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于深度学习的预测信道建模方法，包括：采集不同频段下的信道数据；从所述信道数据提取多径参数；对所述多径参数进行簇识别，得到各类多径簇；通过各类所述多径簇的所述信道数据训练信道预测网络；通过训练好的所述信道预测网络与已知频段下的信道数据，预测得到预测频段下的信道数据。该方法能够实现高精度的频域信道预测。本申请还公开了一种基于深度学习的预测信道建模装置、设备以及计算机可读存储介质，均具有上述技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 预测 信道 建模 方法 相关 装置 | ||
【主权项】：
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