基于深度神经网络的联合信道估计及用户激活检测方法
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摘要
本发明涉及基于深度神经网络的联合信道估计及用户激活检测方法，属于信道估计与识别技术领域。利用深度神经网络的数据特征提取能力，实现用户识别和信道估计方案设计；搭建基于循环结构的导频检测神经网络PDNN迭代进行初步信道估计和用户激活检测，再将初步结果通过数据检测神经网络DDNN数提取据特征，即将PDNN与DDNN级联，生成用户激活检测与信道估计网络UAD‑CE‑NN，挖掘用户数据信号和导频信号信息结合，对导频信息和用户发送数据信号进行检测，实现信道估计和用户识别。增强使用导频信号检测获得的信道估计准确性，以提升信道估计和用户检测方面的精度。
基本信息
专利标题 ：
基于深度神经网络的联合信道估计及用户激活检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112910806A
申请号 ：
CN202110069593.7
公开（公告）日 ：
2021-06-04
申请日 ：
2021-01-19
授权号 ：
CN112910806B
授权日 ：
2022-04-08
发明人 ：
费泽松赵涵昱于含笑
申请人 ：
北京理工大学
申请人地址 ：
北京市海淀区中关村南大街5号
代理机构 ：
北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
张利萍
优先权 ：
CN202110069593.7
主分类号 ：
H04L25/02
IPC分类号 ：
H04L25/02 H04W24/06 H04W24/08 G06N3/04 H04B1/69
法律状态
2022-04-08 ：
授权
2021-06-22 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 25/02
申请日 : 20210119
申请日 : 20210119
2021-06-04 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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