[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的大规模多天线信道估计方法有效
| 申请号： | 202010413758.3 | 申请日： | 2020-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN111555992B | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 刘思聪;黄潇 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | H04L25/02 | 分类号： | H04L25/02 |
| 代理公司： | 厦门南强之路专利事务所(普通合伙) 35200 | 代理人： | 马应森 |
| 地址： | 361005 福建*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 一种基于深度卷积神经网络的大规模多天线信道估计方法，属于无线通信技术领域。发射天线向接收天线发送OFDM数据块，经过无线多径信道传播后，接收到对应的归一化导频信号，按行堆叠得大规模多天线信道估计模型；构建深度卷积神经网络并进行权重训练后，对堆叠信道冲击响应进行估计，得到估计堆叠信道冲击响应；对估计堆叠信道冲击响应中对应于发射天线的子信道向量，选取构成估计稀疏支撑集；优化与各个发射天线相对应的估计稀疏支撑集，得到联合估计稀疏支撑集，进一步得到大规模多天线的精细化信道估计。在噪声强度较大的情况下，可准确地估计大规模多天线信道，有效提高大规模多天线信道估计精度，并有效降低信道估计时延。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 大规模 天线 信道 估计 方法 | ||
【主权项】：
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