NOMA系统模型构建、优化方法、电子设备、存储介质

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摘要

本发明实施例提供一种NOMA系统优化、模型构建方法、电子设备、存储介质，包括：采用变分分析方法，将免信令NOMA系统星座图设计与多用户检测建模为变分优化问题；建立多任务变分自编码网络，所述自编码网络包括编码网络和解码网络，构建训练集，误差函数和训练算法，基于测试集测试性能，对多任务变分自编码网络的参数进行调整，拟合出变分优化问题的最优解，得到NOMA系统优化模型。本发明实施例基于变分自编码网络的深度学习架构，能够进行端到端的无监督学习，拟合出联合优化问题的最优解。该联合优化算法，能够取得更好的误码率性能。采用线下训练线上应用的方法，只需进行矩阵的线性运算，降低了时间复杂度。

基本信息

专利标题：

NOMA系统模型构建、优化方法、电子设备、存储介质

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN112115637A

申请号：

CN202010881290.0

公开（公告）日：

2020-12-22

申请日：

2020-08-27

授权号：

CN112115637B

授权日：

2022-05-27

发明人：

高飞飞马哲

申请人：

清华大学

申请人地址：

北京市海淀区双清路30号清华大学

代理机构：

北京路浩知识产权代理有限公司

代理人：

苗晓静

优先权：

CN202010881290.0

主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/27 G06F30/18 G06N3/04 G06N3/08 G06F111/06 G06F111/08